La inteligencia artificial se ha convertido en un eje prioritario de las agendas públicas, lo que ha intensificado la necesidad de contar con métricas comparables que permitan evaluar cómo los países desarrollan y gobiernan sus ecosistemas de IA. En este contexto, surge un marco de medición compuesto que traduce principios internacionales sobre IA confiable en indicadores concretos, con el fin de monitorear avances, identificar brechas y fortalecer la formulación de políticas basadas en evidencia. De este modo, se busca no solo observar resultados tecnológicos, sino también comprender cómo las decisiones gubernamentales inciden en la innovación, la adopción y la cooperación internacional en materia de IA. El enfoque se estructura en torno a cinco dimensiones interrelacionadas: Investigación y desarrollo, infraestructura habilitante, entorno de política pública, empleo y habilidades, y cooperación internacional. A través de 28 indicadores específicos, se integran estadísticas oficiales, registros administrativos, encuestas y fuentes de datos innovadoras. Esta combinación permite capturar tanto acciones institucionales como resultados observables, lo que ofrece una visión amplia del desempeño nacional. Asimismo, la metodología contempla procesos rigurosos de armonización, normalización, imputación de datos faltantes y análisis de robustez, lo que fortalece la confiabilidad de los resultados y permite comparaciones consistentes entre países.

En cuanto a la dimensión de investigación y desarrollo, se evalúan publicaciones científicas de alta calidad, patentes vinculadas con IA y desarrollo de modelos, incluidos los de gran escala. Así, se reflejan tanto la capacidad científica como la dinámica de innovación empresarial. A continuación, la infraestructura habilitante examina conectividad digital, disponibilidad de datos abiertos y acceso a recursos de cómputo de alto rendimiento. Sin embargo, esta dimensión también evidencia limitaciones derivadas de la escasez de datos comparables sobre ciertos activos estratégicos, lo que subraya la necesidad de ampliar la disponibilidad estadística en el futuro. Por su parte, el entorno de política pública analiza la adopción gubernamental de IA, la existencia de estrategias nacionales, la presencia de mecanismos como sandboxes regulatorios y los flujos de inversión, especialmente capital de riesgo. De esta manera, se observa cómo el marco institucional puede incentivar o dificultar el despliegue tecnológico. En paralelo, la dimensión de empleo y habilidades considera la atracción y concentración de talento especializado, el desarrollo de software de alto impacto y el nivel de conocimiento público sobre IA. No obstante, persisten desafíos para medir de forma específica políticas de reconversión laboral o protección social vinculadas con la automatización, lo que limita la cobertura integral de esta área.

En otra instancia, la cooperación internacional reconoce que la IA trasciende fronteras. Por consiguiente, se incluyen indicadores sobre participación en iniciativas multilaterales, colaboración científica transnacional y contribución a estándares internacionales. Esta dimensión destaca que el progreso nacional también depende de la articulación global y del compromiso con marcos comunes que promuevan interoperabilidad y confianza. Los resultados muestran variaciones significativas entre países y componentes, con valores agregados que reflejan diferentes niveles de avance. Aunque los cambios interanuales deben interpretarse con cautela debido a restricciones metodológicas y disponibilidad de datos, se observan ajustes en las posiciones relativas cuando los países adoptan nuevas políticas o fortalecen determinadas capacidades. En consecuencia, el índice funciona como una fotografía anual que facilita la identificación de fortalezas comparativas y áreas susceptibles de mejora.

Además, el instrumento se distingue por su alineación directa con principios internacionales ampliamente adoptados, así como por su énfasis en indicadores específicamente vinculados con IA, en contraste con métricas digitales más generales. Igualmente, su desarrollo ha involucrado expertos, oficinas estadísticas y múltiples actores, lo que aporta legitimidad técnica y diversidad de perspectivas. A futuro, se prevé la actualización periódica de datos y la incorporación de nuevos indicadores conforme evoluciona el ecosistema tecnológico. Este marco compuesto no solo permite evaluar el estado actual de la IA a nivel nacional, sino que también orienta decisiones estratégicas hacia una adopción responsable, sostenible y alineada con valores democráticos. Por lo tanto, constituye una herramienta analítica que combina rigor metodológico, comparabilidad internacional y utilidad práctica para el diseño de políticas públicas.

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https://www.oecd.org/en/publications/oecd-ai-observatory-index_32c01014-en.html

https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/02/oecd-ai-observatory-index_8f5fa0f2/32c01014-en.pdf