La oportunidad que Colombia está a punto de desperdiciar (o aprovechar)

Por qué debemos apostar por la inteligencia artificial sin miedo

Colombia está parada frente a la puerta de entrada al futuro, con la llave en la mano, pero discutiendo si debería ponerle siete candados antes de abrirla.

Hace unos meses, un estudiante me mostró algo que me hizo repensar todo lo que creía sobre el potencial tecnológico de Colombia. Este ingeniero, que trabaja en una empresa mediana en Bogotá, había desarrollado un modelo de IA que optimizaba rutas de distribución mejor que sistemas que cuestan millones de dólares. Lo hizo en tres semanas, usando herramientas de código abierto y un computador personal.

“Profesor —me dijo—, el problema no es la tecnología. Esa está disponible para cualquiera. El problema es que cuando quiero escalar esto, me estrello contra mil muros: falta de financiamiento, cero incentivos fiscales, y ahora me dicen que vienen regulaciones que van a requerir evaluaciones que pueden costar miles de dólares antes de poder comercializar”.

Poco después, otra estudiante me invitó a conversar con senadores interesados en cómo regular la IA. Esa charla me llevó a leer dos proyectos de ley hoy en el Congreso: uno del partido MIRA (042) y otro del Gobierno (043). Ambos hablan de IA, pero con visiones opuestas del futuro.

Tras analizarlos, uno puede catapultarnos hacia adelante y el otro puede atarnos justo cuando más necesitamos correr.

La diferencia entre construir y controlar

Hay un patrón que se repite con consistencia matemática en docenas de casos de adopción tecnológica en distintos países:

• Los países que prosperan con nuevas tecnologías son los que facilitan primero y regulan después.
• Los que regulan primero terminan con excelentes marcos normativos, pero sin industria.

Un ejemplo concreto. Un emprendedor con una idea brillante para usar IA para optimizar el riego usando imágenes satelitales y machine learning. Tiene dos caminos:

• Camino A (Proyecto 042): encuentra un ecosistema que le dice “qué bueno que llegaste. Aquí hay financiamiento de Colciencias, acá están los incentivos fiscales para I+D, te conectamos con universidades que pueden ser tus socias, y si necesitas experimentar, tenemos espacios para eso”.
• Camino B (Proyecto 043): debe clasificar su sistema (probablemente “alto riesgo”), pagar una evaluación de impacto, pasar por un sandbox regulatorio con supervisión continua y enfrentar multas de hasta $3000 millones si algo sale mal.

Ahora pregunto: ¿cuál de esos dos caminos incentiva más la innovación?

La historia que la Teoría Económica predice (y la realidad confirma)

En economía de la innovación hay un concepto básico: las General Purpose Technologies (GPT), tecnologías de propósito general como el vapor, la electricidad, la computación, internet, y ahora la IA, transforman economías mediante difusión amplia, no mediante control centralizado.

La evidencia empírica es brutal:

• Corea del Sur en 1960: PIB per cápita pasó de US$150 a más de US$36.000 gracias a inversión masiva en educación técnica + libertad empresarial + apoyo estatal sin asfixia regulatoria. Samsung, LG, SK Hynix; empresas globales nacidas de esa estrategia.
• Europa vs. Estados Unidos en internet (1995-2010): Europa implementó regulación robusta desde el inicio (protección de datos, privacidad, directivas comunitarias). Estados Unidos adoptó enfoque de light-touch regulation. Resultado: todas las grandes tecnológicas son estadounidenses (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft). Europa tiene GDPR, excelente regulación, pero cero gigantes tecnológicos propios.
• Israel en tecnología militar-civil (1980-presente): Población de nueve millones, sin recursos naturales. Estrategia: invertir el 4,5% del PIB en I+D + cultura de chutzpah (atrevimiento) + cero trabas para experimentación. Resultado: más startups per cápita que cualquier país del mundo. La “Startup Nation”.

El patrón es claro: promover primero, regular después, cuando existan fallas de mercado demostradas.

Lo que está en juego (desde la perspectiva de la economía digital)

En términos cuantitativos, porque los números importan, el mercado global de IA alcanzará entre US$1,5 billones y $2,5 billones para 2030. América Latina representa menos del 2% y Colombia apenas una fracción de eso.
No hablamos de migajas, sino de invisibilidad estadística.

¿Por qué?  No el talento. El problema es el ecosistema, y ahí está la oportunidad que pocos ven.

La IA es la primera revolución tecnológica que no exige capital físico masivo. No se necesitan fábricas ni puertos, solo cerebros, conectividad y libertad para experimentar.

Colombia tiene lo primero en abundancia, puede resolver lo segundo con inversión, y lo tercero depende de una decisión política.
El proyecto 042 entiende esta ecuación; el 043, no.

El Proyecto 042: economía de la construcción

El proyecto crea un Consejo Nacional de IA (CON-IA) como órgano consultivo, no regulador. Esto es crucial: las estructuras consultivas tienen menores costos de transacción y mayor flexibilidad que las jerárquicas. Un consejo así puede coordinar sin coaccionar, adaptar recomendaciones al ritmo tecnológico y facilitar en lugar de sancionar.

Segundo, inversión en capital humano como ventaja duradera.

Los artículos 7-9 sobre educación son una estrategia económica, no retórica. Un chip se vuelve obsoleto en 18 meses; un ingeniero bien formado mantiene productividad creciente durante décadas. El retorno educativo supera casi cualquier inversión física. Incluir IA desde la educación básica, como propone el proyecto, no es gasto, es construir ventaja comparativa.

Tercero, semiconductores como opción estratégica.

El artículo 10 no busca competir con TSMC, sino reducir dependencia y capturar segmentos viables de la cadena de valor. Hoy el 80% de los chips avanzados se producen en Taiwán; Estados Unidos y Europa están relocalizando su industria. ¿Debe Colombia seguir 100% dependiente?

Hay oportunidades en diseño de chips especializados, testing, ASIC de nicho e investigación en nuevos materiales. El proyecto 042 plantea incentivos claros: acceso a capital, sandbox flexible y protección IP simplificada. No es planificación central, sino reducción de fricciones para innovar.

El Proyecto 043: cuando las buenas intenciones tienen costos de oportunidad masivos

El proyecto gubernamental no es malo por intención ni por técnica, pero comete un error de secuenciación económica: regula una industria que aún no existe localmente.

El artículo 5 establece tres categorías: riesgo crítico, alto y mínimo. La categoría de “alto riesgo” incluye:

• Sistemas en educación
• Gestión de empleo
• Servicios de salud
• Infraestructura crítica
• Servicios públicos esenciales
• Aplicación de ley

Esto es prácticamente toda aplicación comercialmente viable de IA.

Cada sistema de alto riesgo requiere:

• Evaluación de impacto ex-ante (costos que pueden sobrepasar los cientos de miles de dólares basado en experiencia europea)
• Aprobación de Comité Técnico Nacional
• Supervisión continua
• Reportes periódicos

El cálculo económico: una startup con financiamiento seed de $500.000 debe gastar 20%-60% de su capital en cumplimiento regulatorio antes de generar un peso de ingreso.

Las grandes corporaciones (Google, Microsoft, Amazon) pueden absorber estos costos. Las startups locales no.

Resultado predecible: barrera de entrada que favorece a incumbentes multinacionales y mata innovación local.

La economía de la regulación (Stigler, Peltzman) predice exactamente esto: regulación capturada por grandes jugadores que tienen recursos de cumplimiento.

Los sandboxes que no son sandboxes. Los artículos 13-14 crean “sandboxes regulatorios”. Pero analicen la estructura:

• Requieren autorización previa del Comité Técnico
• Exigen plan específico vinculante
• Supervisión continua
• Pueden ser suspendidos temporalmente

Esto viola el principio fundamental de sandbox regulatorio: presunción de autorización salvo riesgo demostrable.

Los sandboxes exitosos (UK FCA, Monetary Authority of Singapore, ASIC Australia) operan con opt-in simple y supervisión ex-post ligera. El proyecto 043 crea sandboxes de opt-in complejo con supervisión ex-ante permanente.

En términos de costos de transacción, esto es equivalente a no tener sandbox.

El problema de la incertidumbre jurídica. El artículo 30 promete reforma al Código Penal en doce meses para tipificar delitos relacionados con IA, pero no especifica qué conductas serán criminalizadas.

En economía financiera, la incertidumbre regulatoria tiene un costo cuantificable: descuento de valuación por riesgo normativo.

¿Por qué? Porque los inversionistas no pueden modelar riesgo que no está definido. Simplemente descuentan valuaciones o invierten en otras geografías.

Evidencia propia

Cada semestre, en la maestría en Inteligencia de Negocios del Externado, tengo entre diez y veinte estudiantes; ingenieros, economistas, administradores brillantes, trabajando en proyectos de IA aplicada.

El año pasado, uno de ellos desarrolló un sistema de análisis de sentimientos para marketing usando deep learning. Su modelo superó en 15% la precisión de sistemas comerciales que cuestan miles de dólares. Lo hizo en cuatro meses como trabajo final, y con ese proyecto fundó un startup que ya genera empleo y planea expandirse a Estados Unidos.

Esto se repite cada año. El 40% de mis mejores estudiantes crean empresas o emigran en los primeros dos años tras graduarse. No es por falta de amor al país, sino por análisis racional: afuera hay ecosistemas que valoran y remuneran el talento en IA. Aquí no.

Con el proyecto 043, si ese estudiante quisiera comercializar su sistema en Colombia, enfrentaría clasificación como “alto riesgo”, evaluación de impacto costosa, supervisión permanente y riesgo de multas millonarias. ¿Qué haría un emprendedor racional? Irse a otra jurisdicción.

El proyecto 042, en cambio, le diría: “Aquí hay financiamiento, incentivos fiscales y apoyo para experimentar”. La diferencia no es ideológica, es un costo de oportunidad medible.

El cuento de los semiconductores (que la teoría de Ventajas comparativas respalda)

Muchos economistas tradicionales dirían: “Colombia no tiene ventaja comparativa en semiconductores, ergo, no deberíamos intentarlo. Dejemos que Ricardo y su teoría nos guíen”.

Pero hay un problema con esa lectura: confunde ventaja comparativa estática con ventaja comparativa dinámica.

David Ricardo tenía razón en 1817 cuando las tecnologías eran estables por décadas. Pero en tecnologías de rápida evolución, las ventajas comparativas se construyen endógenamente mediante inversión estratégica.

Esto no es teoría especulativa. Es economía del desarrollo moderna.

Caso empírico: Corea del Sur no tenía ventaja comparativa natural en semiconductores en 1970. Construyó esa ventaja mediante:

1. Inversión estatal masiva en educación técnica (1970-1985)
2. Protección temporal a industria naciente con requisitos de performance (1975-1990)
3. Fomento de chaebols con capacidad de escala (Samsung, SK)
4. Apertura gradual según mejora de competitividad

Resultado: hoy produce el 30% de memoria DRAM global y domina segmentos de chips de IA.

Taiwán siguió estrategia similar. Israel también (chips de ciberseguridad).

¿Qué tienen en común? Todas partieron sin ventaja comparativa natural. Todas la construyeron mediante política industrial inteligente que combinó apoyo estatal con disciplina de mercado.

El proyecto 042 no propone que Colombia fabrique chips de tres nanómetros compitiendo con TSMC. Propone desarrollar capacidades en segmentos específicos de la cadena de valor semiconductor donde talento humano > capital físico.

Esto es económicamente sensato si se ejecuta bien.

Lo que realmente necesitamos: una estrategia de Desarrollo económico, no un marco regulatorio

Después de analizar ambos proyectos con rigor económico, mi conclusión es clara:

Colombia no necesita regular IA prematuramente. Necesita una estrategia de desarrollo económico centrada en IA.

Los componentes de esa estrategia son:

1. Inversión masiva en capital humano:

• Inversión diez años en infraestructura educativa digital (0,05% del PIB)
• Meta: 100% de estudiantes de secundaria con acceso a currículo de pensamiento computacional para 2030
• 100.000 becas para formación especializada en IA (pregrado/posgrado) durante diez años
• Inversión: US$15,000 por beca/año = US$1.500 millones en diez años

Retorno esperado (basado en estudios del Banco Mundial): US$10.000-US$15.000 millones de valor económico agregado en 15-20 años.

TIR: 25%-35%.

2. Incentivos fiscales agresivos que cambien ecuación de costos:

• Tasa efectiva de impuesto de renta 0% para empresas de IA durante primeros diez años
• Deducción de 300% para gastos en I+D (modelo chileno que multiplicó inversión privada por 5)
• Exención total de IVA en importación de hardware de IA (GPU, TPU, servidores)

3. Fondos de capital de riesgo público-privados

• Fondo de $500 millones de dólares durante cinco años (50% público, 50% privado)
• Estructura: matching funds que multiplican inversión privada
• Target: 500 startups de IA financiadas
• Expectativa realista: 50-70 llegan a tracción significativa, 10-15 a escala regional, 2-3 a escala global

Benchmarks comparables: Start-Up Chile (costo: $70 millones de dólares en diez años, generó ecosistema valorado en $2+mil millones).

4. Libertad regulatoria durante fase de construcción

• Moratoria explícita de diez años en nueva regulación específica de IA
• Compromiso de no crear restricciones adicionales más allá de marco legal existente
• Evaluación basada en evidencia empírica después de década

Esto no es “ausencia de regulación”. Es secuenciación correcta: construir primero ecosistema, después regular fallas de mercado observadas.

El llamado a la acción (desde la Academia y la evidencia)

Escribo esto no como opinión ideológica, sino como análisis basado en:

• diez años investigando economía digital
• tres años enseñando aplicaciones de IA a economía
• Docenas de papers académicos revisados sobre adopción tecnológica
• Conversaciones con cientos de estudiantes y emprendedores que viven esta realidad

Mi llamado es específico:

A los congresistas: Aprobar el proyecto 042 como base. Mejorarlo con asignación presupuestal específica y metas cuantificables. Dejar el proyecto 043 en espera para revisar en 7-10 años, cuando tengamos industria local que justifique regulación específica.

A Minciencias y Minhacienda: Diseñar paquete de incentivos fiscales que realmente cambie ecuación de costos. Los incentivos tímidos no funcionan. Necesitamos big push como hizo Chile con Start-Up Chile o como hace Israel con programa Yozma.

A las universidades: Reformar currículos urgentemente. No se puede seguir graduando ingenieros y economistas sin formación sólida en IA. Esto debe ser obligatorio, no electivo.

A los emprendedores: Exigir ecosistema que los apoye. La narrativa no puede ser “me voy porque aquí no se puede”. Debe ser “exijo que este país me dé las condiciones para quedarme”.

A mis colegas académicos: Producir evidencia local. Necesitamos papers, estudios de caso, análisis de impacto de estas políticas en contexto colombiano. La política pública basada en evidencia requiere que generemos esa evidencia.

La reflexión final de un economista que ve los números

Los números no mienten. Una estrategia de promoción genera 3-5 veces más valor económico que una estrategia de regulación prematura, a un costo similar o incluso menor.

Como economista, mi trabajo es seguir la evidencia. Y la evidencia apunta claramente en una dirección.

Colombia tiene esta oportunidad ahora. En cinco años será tarde. Otros países habrán capturado el momentum.

La pregunta no es si la IA transformará la economía. Eso es inevitable.

La pregunta es si esa transformación nos encontrará como protagonistas o como espectadores.

El proyecto 042 nos pone en camino de ser protagonistas.

Es la decisión correcta.

Y los números lo demuestran.

Le recomendamos: ¿Cuál será el legado de Petro en Telecomunicaciones y TIC?