18. Infraestructura soberana de inteligencia artificial y datos
Soberanía como capacidad de elegir y responder
Una administración puede anunciar un «modelo nacional» y depender por completo de un proveedor para operar, auditar o migrar sus datos. Puede usar tecnología extranjera y conservar control efectivo mediante contratos, estándares, conocimiento propio y alternativas de salida. La soberanía digital no se deduce del país donde está un servidor o de la etiqueta abierta de un modelo. Se prueba por cuatro capacidades: decidir finalidad conforme a ley, conocer funcionamiento y límites, proteger datos y mantener o sustituir el servicio sin perder derechos ni registros.
La propuesta es una infraestructura pública federada de datos y herramientas de IA con componentes compartidos, participación voluntaria o jurídicamente habilitada de provincias y municipios, y límites por finalidad. La Nación no recibe por ese nombre acceso general a bases provinciales. Cada organismo sigue siendo responsable de sus datos y actos según competencia. Una capa común puede ofrecer identidad de servicios, inventario de conjuntos de datos, reglas de acceso, registro de operaciones, pruebas de seguridad y evaluación de modelos. La interfaz que ayuda a redactar una respuesta no adquiere autoridad para decidir una prestación, sanción o sentencia.
La Ley 25.326 exige finalidad, calidad y seguridad en datos personales, regula cesiones y transferencias internacionales y reconoce derechos de acceso y rectificación. Su artículo 20 establece una garantía especial para determinados actos basados únicamente en tratamiento informatizado de perfiles. B06 La Ley 27.275 rige acceso a información pública con excepciones y deberes de publicación; acceso público a presupuesto no equivale a apertura de historias clínicas o expedientes personales. B05 Los contratos nacionales se tramitan conforme al régimen aplicable, incluido Decreto 1023/2001 actualizado cuando corresponda; provincias y municipios usan sus propias reglas. B82
Primero un inventario de decisiones, luego una plataforma
El programa comienza por listar casos de uso. Para cada uno: problema actual, autoridad legal, población afectada, decisión que seguirá siendo humana, datos necesarios, alternativas sin IA, costo estimado y daño posible. Se priorizan usos con valor verificable y riesgo controlable, como clasificación preliminar de documentos para revisión, búsqueda de normativa interna o detección de duplicados en datos anonimizados. Una clasificación de personas para negar beneficios o un sistema de vigilancia masiva requiere análisis de derechos mucho más exigente y puede no ser admisible aunque sea técnicamente posible.
Un catálogo público de sistemas describe finalidad, organismo dueño, proveedor, datos utilizados por categorías, versión, pruebas, limitaciones, intervención humana y procedimiento de reclamación, con reserva proporcionada de detalles de seguridad. No se publica código secreto de acceso ni datos personales, pero sí información suficiente para que un ciudadano sepa si una herramienta intervino en su expediente. El inventario también evita comprar varias veces la misma licencia o conectar dos bases incompatibles por desconocimiento.
El NIST AI Risk Management Framework 1.0 organiza gestión de riesgos en gobernar, mapear, medir y gestionar. Es una guía voluntaria estadounidense útil como estructura de trabajo, no una norma argentina ni certificado de legalidad. B83 Su valor aquí es que obliga a explicitar contexto, actores, errores, métricas y respuesta antes y después del despliegue. La Recomendación de UNESCO de 2021 aporta cautela de derechos y evaluación de impacto. B81 Ninguna de las dos reemplaza ley, compra pública ni revisión judicial.
Construir, comprar, adaptar o prescindir
La primera alternativa siempre es mejorar el proceso sin IA. Si una oficina demora porque nadie sabe qué documento debe firmar, un clasificador automático puede acelerar el paso equivocado. Si el problema persiste, se comparan tres opciones. Comprar servicio reduce tiempo inicial y aprovecha mantenimiento externo, pero crea costo recurrente, dependencia contractual, posible transferencia de datos y dificultad de auditoría. Adaptar un modelo abierto puede permitir inspección y cambio de proveedor, pero exige equipo capaz de evaluar licencias, datos, seguridad y actualizaciones. Construir desde cero da control de diseño en casos excepcionales y demanda capital, energía, talento, datos y mantenimiento que deben justificarse frente a alternativas. «Abierto» no significa gratuito ni confiable; «nacional» no significa seguro.
La ficha de compra incluye costo de instalación, cómputo, almacenamiento, licencias, soporte, capacitación, evaluación, consumo energético, migración, litigios previsibles y terminación. El precio por consulta no basta si la demanda crece o el proveedor altera tarifas. El pliego exige exportación de datos y registros en formato documentado, niveles de servicio, notificación de incidentes, subcontratistas, ubicación y régimen de transferencias de datos, pruebas independientes y derecho de auditoría proporcionado. Una cláusula de salida indica quién mantiene servicio durante transición, plazo, costo máximo y destrucción o devolución verificable de datos. Antes de exigir localización física de todo, la autoridad debe determinar cuál dato o función lo requiere y cuál otra garantía podría ser equivalente; la Ley 25.326, su art. 12 y normas complementarias gobiernan transferencias internacionales según sus supuestos, no una prohibición general de nube externa. B84
La selección competitiva debe evaluar desempeño en tareas argentinas, seguridad, costo total y facilidad de sustitución. Una prueba se hace con datos sintéticos o desidentificados cuando sea posible. El modelo se compara con línea de base humana o software simple: precisión, errores graves, tiempo, trato a grupos, explicación y costo. Si no supera una alternativa más simple en su caso de uso, no se compra por prestigio. Una preferencia por industria local, si se propone, debe tener base legal, alcance y costo explícitos; no se encubre como requisito técnico hecho para un oferente.
Arquitectura de permisos y trazas
La infraestructura distingue cuatro capas. La capa de origen mantiene datos en organismos titulares con calidad, fecha, permisos y responsable. La capa de intercambio permite consultas con finalidad específica, autenticación, minimización y registro; no copia indiscriminadamente todas las bases a un lago central. La capa de herramientas aloja modelos y aplicaciones con versiones, límites, filtros de entrada y salida y acceso por rol. La capa de auditoría conserva eventos: quién consultó, qué versión intervino, qué datos de categoría fueron usados, recomendación, decisión humana y corrección. Una traza útil permite investigar daño sin convertirse en expediente de vigilancia general de ciudadanos o empleados.
Se define una matriz de permisos: ciudadano ve su información y corrige cuando corresponde; agente consulta solo expedientes asignados; supervisor revisa decisiones; equipo técnico observa métricas y registros anonimizados; auditor recibe evidencia bajo mandato; proveedor recibe solo acceso temporal necesario. Los permisos se revocan al cambiar función, se revisan periódicamente y se ensayan con casos adversos. Los datos sensibles se protegen con cifrado y separación de claves, copias de respaldo, prueba de recuperación e inventario de terceros. Ningún control técnico sustituye capacitación y responsabilidad por uso indebido.
La estrategia argentina de ciberseguridad aprobada por Resolución 44/2023 considera prevención, detección, respuesta y recuperación. Es un marco de orientación que debe complementarse con requisitos sectoriales y actualización técnica. B85 Un sistema de IA añade ataques específicos: instrucciones maliciosas en documentos, extracción de información por respuestas, contaminación de datos y salidas convincentes falsas. Antes de conectarlo a bases, se prueba en un entorno aislado con equipo que intente obtener datos indebidos o hacer actuar a un agente fuera de competencia. Se registra incidente, se revocan permisos y se conserva evidencia para reparación.
Talento y gobierno del sistema
El Estado necesita capacidad interna para escribir pliegos, evaluar modelos, administrar datos y negociar con proveedores. No requiere que cada ministerio tenga un equipo de investigación de frontera. Un núcleo técnico compartido puede ofrecer evaluación, seguridad y herramientas reutilizables; equipos sectoriales conservan conocimiento jurídico y operativo. La formación de agentes incluye cuándo no usar IA, cómo verificar salida, cómo documentar desacuerdo y cómo informar a una persona afectada. Una decisión humana no se vuelve real si el agente debe aceptar cientos de sugerencias por hora sin tiempo de revisión.
El gobierno del programa separa patrocinador político, responsable de servicio, titular de datos, autoridad de protección de datos, compras, seguridad y auditoría. Un comité de riesgo puede recomendar detener un sistema; la autoridad legal toma y firma la decisión. El Congreso y órganos de control reciben informes agregados de costo, incidentes, rendimiento y reclamaciones, según competencia. Provincias que participen firman convenios con finalidad, datos, financiación y salida; no se las agrega por «interoperabilidad» automática. Una universidad o empresa puede evaluar técnicamente sin acceder a datos nominativos innecesarios ni convertirse en juez de legalidad.
Piloto con una decisión de bajo impacto
Se propone comenzar con asistencia para buscar antecedentes normativos en una oficina administrativa nacional, sin producir automáticamente un acto. El caso debe elegir un organismo voluntario, corpus público delimitado, usuarios entrenados y versión fija del modelo. Se registra cuánto tarda una búsqueda sin herramienta y con ella, citas correctas, omisiones graves, documentos inventados, costo y satisfacción de agentes. Dos juristas revisan una muestra ciega de respuestas; toda cita jurídica se abre y valida antes de incluirla en un expediente. El sistema no accede a datos personales en la primera etapa. Su precio se compara con mejora del buscador convencional y capacitación.
Se detiene si inventa fuentes a tasa inaceptable fijada antes del ensayo, si revela información no autorizada, si la revisión humana se vuelve ceremonial, si el costo total supera beneficio medido o si el proveedor impide exportar registros. El servicio vuelve al buscador anterior sin interrupción. Solo después de una evaluación pública se estudian usos con datos personales o decisiones más sensibles, con pruebas de impacto adicionales. Una institución que no puede detener un piloto sin colapsar no tiene soberanía tecnológica.
Livia — contrapunto crítico. La infraestructura central puede concentrar un poder de observación que nunca tuvo un ministerio aislado. Pediría un mapa público de flujos y una prohibición operativa de unir bases para «descubrir riesgos» sin finalidad legal concreta. También exigiría que el registro de auditoría sea auditable por quien controla al operador de la infraestructura, porque el administrador de permisos podría borrar rastros de su propio abuso. La soberanía de datos tiene sentido si protege primero a personas frente a su Estado, incluso cuando ese Estado actúa con fines de bienestar.
La infraestructura soberana de IA no comienza con un modelo grande: comienza con competencias, datos delimitados, costos, pruebas y una forma segura de apagar. Su promesa es ampliar capacidad pública sin entregar a una caja opaca ni a una oficina central el poder de decidir por las personas.
Referencias específicas
- B05. Ley 27.275, acceso a información y excepciones.
- B06. Ley 25.326, arts. 4, 9, 11–12, 16 y 20.
- B81. UNESCO, Recomendación sobre la Ética de la IA, 2021.
- B82. Decreto 1023/2001, texto actualizado, régimen nacional de contrataciones.
- B83. NIST, AI Risk Management Framework 1.0, 2023.
- B84. AAIP, página sobre transferencias internacionales de datos personales y art. 12 de Ley 25.326.
- B85. Resolución 44/2023, Estrategia Nacional de Ciberseguridad.