La aceleración en el desarrollo de la inteligencia artificial ha hecho visible la dependencia estructural de esta tecnología respecto a la computación en la nube. Esta relación se basa en el acceso a recursos computacionales avanzados, almacenamiento masivo de datos y herramientas especializadas, todos controlados en gran medida por un número reducido de empresas tecnológicas con posiciones dominantes en múltiples niveles de la cadena de valor digital. El actual entorno de mercado favorece una concentración sin precedentes. Las compañías con mayor presencia en servicios de nube no solo controlan la infraestructura física, sino que también diseñan y comercializan modelos de IA, entrenan algoritmos con datos de gran escala y ofrecen herramientas intermedias que capturan el valor de los desarrollos de terceros. Esta integración vertical limita la entrada de nuevos actores, genera condiciones de dependencia tecnológica y reduce la competencia efectiva en etapas estratégicas del ciclo de innovación.
A pesar de las promesas asociadas con la democratización de la IA, las barreras para competir en igualdad de condiciones se han ampliado. El acceso a unidades de procesamiento gráfico (GPUs), los costos de entrenamiento de modelos fundacionales y la fragmentación contractual impiden que actores más pequeños desarrollen soluciones de forma autónoma o escalen sus iniciativas sin someterse a condiciones impuestas por los proveedores dominantes. Frente a este escenario, la intervención desde la política de competencia se vuelve necesaria para evitar una concentración irreversible de poder económico y tecnológico. En lugar de enfocarse únicamente en prácticas anticompetitivas evidentes o en fusiones y adquisiciones, se requiere una aproximación estructural que permita equilibrar el ecosistema desde su diseño. Esto implica abordar el poder de mercado acumulado no solo por su impacto económico inmediato, sino también por sus efectos en la capacidad de innovación, la diversidad de soluciones disponibles y la soberanía tecnológica de los países.
Una de las estrategias posibles consiste en garantizar condiciones equitativas de acceso a la infraestructura de cómputo. La promoción de modelos de nube compartida, la creación de consorcios públicos-privados y la inversión pública en centros de datos pueden contribuir a ampliar la disponibilidad de recursos para investigación, desarrollo e implementación de IA sin depender exclusivamente de corporaciones multinacionales. Igualmente, resulta relevante asegurar la interoperabilidad entre plataformas. Los altos costos de migración y la dependencia de servicios integrados dificultan el cambio de proveedor por parte de los usuarios, lo que refuerza posiciones dominantes. Establecer estándares técnicos abiertos, facilitar la portabilidad de datos y regular prácticas contractuales abusivas podría permitir mayor movilidad y diversidad en el mercado.
Por otro lado, se requiere una visión preventiva frente a fusiones o alianzas que refuercen el control cruzado sobre datos, cómputo y software de IA. La acumulación de estos activos en pocas manos reduce los incentivos para la innovación distribuida y amplía las asimetrías existentes. Evaluar las operaciones desde su impacto estructural, y no solo desde la cuota de mercado inmediata, ayudaría a anticipar los riesgos de captura tecnológica. En paralelo, la transparencia debe ser fortalecida. Muchos contratos entre proveedores y desarrolladores, así como las condiciones de uso de modelos base, carecen de mecanismos de supervisión adecuados. Garantizar visibilidad sobre precios, restricciones técnicas y gobernanza de los datos facilitaría la toma de decisiones informadas y promovería relaciones más justas entre actores. En conjunto, estos elementos configuran un nuevo enfoque de política de competencia adaptado a la era de la IA y la nube. La intervención no busca frenar la innovación, sino asegurar que los beneficios derivados de estas tecnologías se distribuyan de manera más equitativa y que el ecosistema digital permanezca abierto, dinámico y plural.
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