Traza el recorrido de Eric Schmidt desde moldear la búsqueda de Google hasta influir en la estrategia nacional de IA, incluyendo roles en políticas, ideas clave y debates.
A menudo se presenta a Eric Schmidt como un exCEO de Google, pero su relevancia hoy tiene menos que ver con cuadros de búsqueda y más con cómo los gobiernos piensan sobre la inteligencia artificial. El objetivo de este artículo es explicar ese cambio: cómo un ejecutivo tech que ayudó a escalar una de las mayores empresas de internet del mundo se convirtió en una voz destacada sobre prioridades nacionales de IA, informes públicos y las pragmáticas de convertir la innovación en capacidad estatal.
Una estrategia nacional de IA es el plan de un país sobre cómo desarrollará, adoptará y regulará la IA para servir objetivos públicos. Suele abarcar financiación para investigación, apoyo a startups y adopción industrial, reglas para un uso responsable, planes de formación y de fuerza laboral, y cómo las agencias gubernamentales adquirirán y desplegarán sistemas de IA.
También incluye preguntas “difíciles”: cómo proteger infraestructuras críticas, cómo gestionar datos sensibles y cómo responder cuando las mismas herramientas de IA pueden servir tanto a beneficios civiles como a ventajas militares.
Schmidt importa porque se ubica en la intersección de cuatro debates que moldean las decisiones de política:
Esto no es una biografía ni una lista exhaustiva de cada opinión de Schmidt. El foco está en sus roles públicos (como trabajos de asesoría e iniciativas ampliamente difundidas) y en lo que esos hitos revelan sobre cómo se ejerce la influencia en política de IA: mediante informes, prioridades de financiación, ideas de contratación y la traducción de la realidad técnica a la acción gubernamental.
El perfil público de Eric Schmidt suele asociarse a Google, pero su camino hacia el liderazgo tecnológico empezó mucho antes de que la búsqueda se convirtiera en un hábito diario.
Schmidt se formó como informático y comenzó su carrera en puestos que mezclaban ingeniería con gestión. Con el tiempo pasó a cargos senior en grandes compañías tecnológicas, entre ellas Sun Microsystems y más tarde Novell. Esos puestos importaron porque enseñaron un tipo específico de liderazgo: cómo dirigir organizaciones complejas, lanzar productos a escala global y tomar decisiones tecnológicas bajo la presión de mercados, competidores y regulación.
Cuando Schmidt se incorporó a Google en 2001 como CEO, la empresa todavía era joven—crecía rápido, tenía una misión clara y estaba liderada por fundadores que querían un ejecutivo experimentado para profesionalizar las operaciones. Su cometido no era tanto “inventar la búsqueda” como construir la estructura que permitiera que la innovación se repitiera de forma fiable: toma de decisiones más clara, mejores procesos de contratación y ritmos operativos capaces de seguir el hipercrecimiento.
La era de crecimiento de Google no solo se trató de mejores resultados; fue manejar volúmenes enormes de consultas, páginas web y decisiones publicitarias—de forma consistente y rápida. “Búsqueda a escala” también planteó cuestiones de confianza que van más allá de la ingeniería: cómo se trata la información de los usuarios, cómo las decisiones de ranking afectan lo que la gente ve y cómo responde la plataforma cuando los errores se vuelven públicos.
A lo largo de ese periodo, emergen algunos patrones: sesgo por contratar mucho talento técnico, énfasis en la focalización (priorizar lo que importa) y pensamiento sistémico—tratar productos, infraestructuras y limitaciones de política como partes de un mismo sistema operativo. Esos hábitos ayudan a explicar por qué Schmidt luego se orientó hacia cuestiones tecnológicas nacionales, donde la coordinación y las compensaciones importan tanto como la invención.
La búsqueda parece simple—escribes una consulta y obtienes respuestas—pero el sistema detrás es un bucle disciplinado de capturar información, probar hipótesis y ganarse la confianza del usuario a escala.
A alto nivel, la búsqueda tiene tres tareas.
Primero, rastreo: programas automáticos descubren páginas siguiendo enlaces y revisando sitios para detectar cambios.
Segundo, indexación y ranking: el sistema organiza lo encontrado y luego ordena resultados usando señales que estiman calidad y utilidad.
Tercero, relevancia: el ranking no es "la mejor página de internet", es "la mejor página para esta persona, para esta consulta, en este momento". Eso implica interpretar intención, lenguaje y contexto—no solo emparejar palabras clave.
La era de la búsqueda reforzó una verdad práctica: los buenos resultados suelen venir de medición, iteración y una infraestructura preparada para la escala.
Los equipos de búsqueda vivían de los datos—patrones de clics, reformulaciones de consultas, rendimiento de páginas, informes de spam—porque esos datos revelaban si los cambios realmente ayudaban a la gente. Pequeñas alteraciones de ranking a menudo se evaluaban mediante experimentos controlados (como pruebas A/B) para evitar depender de la intuición.
Nada de eso funciona sin infraestructura. Sistemas distribuidos masivos, servicio de baja latencia, monitorización y procedimientos de rollback rápido convirtieron las “nuevas ideas” en despliegues seguros. La capacidad de ejecutar muchos experimentos y aprender con rapidez se volvió una ventaja competitiva.
Esos mismos temas encajan con el pensamiento moderno sobre política de IA:
Lo más importante: los sistemas orientados al usuario suben o bajan por la confianza. Si los resultados parecen manipulados, inseguros o consistentemente erróneos, la adopción y la legitimidad se erosionan—una visión que aplica con aún más fuerza a sistemas de IA que generan respuestas, no solo enlaces.
Cuando la IA se trata como prioridad nacional, la conversación pasa de “¿qué debe hacer este producto?” a “¿qué podría hacer esta capacidad a la sociedad, la economía y la seguridad?”. Es otro tipo de toma de decisiones. Las apuestas se amplían: los ganadores y perdedores ya no son solo empresas y clientes, sino industrias, instituciones y a veces países.
Las decisiones de producto suelen optimizar valor al usuario, ingresos y reputación. La IA como prioridad nacional obliga a elegir entre rapidez y cautela, apertura y control, innovación y resiliencia. Decisiones sobre acceso a modelos, intercambio de datos y plazos de despliegue pueden influir en riesgos de desinformación, disrupción laboral y preparación defensiva.
Los gobiernos se interesan por la IA por la misma razón que se interesaron por la electricidad, la aviación y la red: puede elevar la productividad nacional y remodelar el poder.
Los sistemas de IA también pueden ser “de doble uso”: útiles en medicina y logística, pero aplicables a operaciones cibernéticas, vigilancia o desarrollo de armas. Incluso avances civiles pueden cambiar la planificación militar, las cadenas de suministro y los flujos de inteligencia.
La mayor parte de la IA de vanguardia está en empresas privadas y laboratorios top. Los gobiernos necesitan acceso a pericia, capacidad de computación y experiencia en despliegue; las empresas necesitan claridad sobre reglas, vías de contratación y responsabilidad.
Pero la colaboración raramente es suave. Las firmas temen por la propiedad intelectual, desventaja competitiva y ser obligadas a tareas de cumplimiento. Los gobiernos temen captura, responsabilidad desigual y depender de unos pocos proveedores para infraestructura estratégica.
Una estrategia nacional de IA es más que un memorando. Suele abarcar:
Una vez que estas piezas se tratan como prioridades nacionales, se convierten en herramientas de política—no solo decisiones de negocio.
El impacto de Schmidt en la estrategia de IA tiene menos que ver con redactar leyes y más con moldear la “narrativa por defecto” que los responsables políticos usan cuando actúan. Tras dirigir Google, se convirtió en una voz prominente en círculos asesores de EE. UU.—notablemente como presidente de la National Security Commission on Artificial Intelligence (NSCAI)—junto con otros cargos en juntas, asesorías y esfuerzos de investigación que conectan la pericia de la industria con prioridades gubernamentales.
Comisiones y grupos de trabajo suelen operar con plazos ajustados, reuniendo aportes de agencias, académicos, empresas y sociedad civil. Sus productos tienden a ser prácticos y reutilizables:
Estos documentos importan porque se convierten en puntos de referencia. Los equipos los citan, las agencias imitan su estructura y los periodistas los usan para explicar por qué un tema merece atención.
Los grupos asesores no pueden asignar dinero, emitir regulaciones ni ordenar a agencias. Proponen; los funcionarios electos y las agencias ejecutivas deciden. Incluso cuando un informe es influyente, compite con presupuestos, restricciones políticas, autoridades legales y prioridades nacionales cambiantes.
Dicho esto, la distancia entre “ideas” y “acción” puede ser corta cuando un informe ofrece pasos listos para implementar—especialmente en contratación, normas o programas de fuerza laboral.
Si quieres juzgar si el trabajo de un asesor cambió resultados, busca evidencia más allá de los titulares:
La influencia es mensurable cuando las ideas se traducen en mecanismos de política repetibles—no solo en citas memorables.
Una estrategia nacional de IA no es una ley única ni un paquete de financiación puntual. Es un conjunto de decisiones coordinadas sobre qué construir, quién lo construye y cómo el país sabrá si funciona.
La financiación pública de investigación ayuda a crear avances que el mercado privado puede subinvertir—especialmente trabajos a largo plazo, con pagos inciertos o centrados en la seguridad. Una estrategia sólida vincula la investigación básica (universidades, laboratorios) con programas aplicados (salud, energía, servicios gubernamentales) para que los descubrimientos no se queden sin llegar a usuarios reales.
El progreso en IA depende de investigadores, ingenieros y equipos de producto cualificados—pero también de personal de política que pueda evaluar sistemas y equipos de contratación que sepan adquirirlos con sensatez. Los planes nacionales suelen mezclar educación, formación laboral y vías migratorias, porque las carencias no se arreglan solo con dinero.
La “computación” es la potencia bruta usada para entrenar y ejecutar modelos—principalmente en grandes centros de datos. Los chips avanzados (como GPUs y aceleradores especializados) son los motores que proporcionan esa potencia.
Eso hace que los chips y los centros de datos sean un poco como redes eléctricas y puertos: poco glamorosos, pero esenciales. Si un país no puede acceder a chips de alto nivel—o no puede alimentar y refrigerar centros de datos de forma fiable—podría tener dificultades para construir modelos competitivos o desplegarlos a escala.
La estrategia cuenta solo si la IA mejora resultados en áreas prioritarias: defensa, inteligencia, sanidad, educación y servicios públicos. Eso requiere reglas de contratación, normas de ciberseguridad y responsabilidad clara cuando los sistemas fallan. También implica ayudar a empresas pequeñas a adoptar IA para que los beneficios no queden limitados a unos pocos gigantes.
En la práctica, muchas agencias necesitan además formas más rápidas de prototipar e iterar de forma segura antes de comprometerse con contratos plurianuales. Herramientas como Koder.ai (una plataforma estilo "vibe-coding" que construye apps web, backend y móviles desde chat, con modo planificación además de snapshots y rollback) ilustran hacia dónde se dirige la contratación: ciclos de retroalimentación más cortos, documentación más clara de cambios y pilotos más medibles.
Más datos pueden mejorar la IA, pero “recoger todo” crea riesgos reales: vigilancia, brechas y discriminación. Las estrategias prácticas usan intercambio de datos dirigido, métodos que preservan la privacidad y límites claros—especialmente en dominios sensibles—en vez de tratar la privacidad como irrelevante o absoluta.
Sin medición, las estrategias se vuelven eslóganes. Los gobiernos pueden exigir benchmarks comunes de rendimiento, pruebas de red-team para seguridad, auditorías de terceros para usos de alto riesgo y evaluación continua tras el despliegue—para que el éxito sea visible y los problemas se detecten pronto.
Las agencias de defensa e inteligencia se interesan por la IA por una razón simple: puede cambiar la velocidad y calidad de las decisiones. Los modelos pueden analizar imágenes satelitales más rápido, traducir comunicaciones interceptadas, detectar anomalías cibernéticas y ayudar a analistas a conectar señales débiles en grandes conjuntos de datos. Bien usada, eso significa advertencias más tempranas, mejor dirección de recursos escasos y menos horas humanas en tareas repetitivas.
Muchas de las capacidades de IA más valiosas son también las más fáciles de usar de forma indebida. Modelos de propósito general que escriben código, planifican tareas o generan texto convincente pueden apoyar misiones legítimas—como automatizar informes o acelerar el descubrimiento de vulnerabilidades—pero también pueden:
El desafío de seguridad nacional no es tanto una “IA armada” singular, sino herramientas ampliamente disponibles que mejoran tanto la defensa como el ataque.
Los gobiernos tienen problemas para adoptar IA rápida porque la contratación tradicional exige requisitos estables, ciclos de prueba largos y líneas claras de responsabilidad. Con modelos que se actualizan con frecuencia, las agencias necesitan formas de verificar lo que compran (reclamaciones sobre datos de entrenamiento, límites de rendimiento, postura de seguridad) y quién es responsable cuando algo sale mal: proveedor, integrador o la propia agencia.
Un enfoque viable combina innovación con controles exigibles:
Bien aplicadas, las salvaguardas no frenan todo. Priorizan el escrutinio donde las apuestas son mayores—análisis de inteligencia, defensa cibernética y sistemas ligados a decisiones de vida o muerte.
La geopolítica da forma a la estrategia de IA porque los sistemas más capaces dependen de ingredientes que se pueden medir y competir: talento investigador de primer nivel, computación a gran escala, datos de alta calidad y empresas que puedan integrarlo todo. En ese contexto, la dinámica EE. UU.–China a menudo se describe como una “carrera”, pero ese encuadre puede ocultar una distinción importante: competir por capacidades no es lo mismo que competir por seguridad y estabilidad.
Una carrera pura por capacidades premia la velocidad—desplegar primero, escalar más rápido, capturar más usuarios. Un enfoque en seguridad y estabilidad recompensa la contención—pruebas, monitorización y normas compartidas que reducen accidentes y usos indebidos.
La mayoría de los responsables políticos intentan equilibrar ambos. La compensación es real: controles más estrictos pueden ralentizar el despliegue, pero no invertir en seguridad puede crear riesgos sistémicos y erosionar la confianza pública, lo que también frena el progreso.
La competencia no es solo “quién tiene el mejor modelo”. También importa si un país puede producir y atraer investigadores, ingenieros y constructores de producto.
En EE. UU., universidades de primer nivel, financiación de capital riesgo y una densa red de laboratorios y startups fortalecen el ecosistema de investigación. Al mismo tiempo, la capacidad en IA está cada vez más concentrada en unas pocas empresas con presupuestos de computación y acceso a datos para entrenar modelos frontera. Esa concentración puede acelerar avances, pero también limitar la competencia, constreñir la apertura académica y complicar las asociaciones gubernamentales.
Los controles a la exportación se entienden mejor como una herramienta para ralentizar la difusión de insumos clave—especialmente chips avanzados y equipo de fabricación especializado—sin cortar todo el comercio.
Las alianzas importan porque las cadenas de suministro son internacionales. La coordinación con socios puede alinear normas, compartir cargas de seguridad y reducir “fugas” donde la tecnología restringida transita por terceros países. Hecho con cuidado, el trabajo en alianza también puede promover interoperabilidad y expectativas comunes de seguridad, en lugar de fragmentar la IA en pilas regionales.
La pregunta práctica para cualquier estrategia nacional es si fortalece la capacidad de innovación a largo plazo sin incentivar despliegues temerarios.
Cuando los sistemas de IA influyen en contratación, crédito, triaje médico o vigilancia policial, “gobernanza” deja de ser una palabra de moda y se vuelve práctico: ¿quién es responsable cuando el sistema falla? ¿cómo prevenimos el daño antes de que ocurra?
La mayoría de los países mezclan varias palancas en lugar de confiar en una sola ley:
Tres temas aparecen en casi todos los debates de política:
Los sistemas de IA varían ampliamente: un chatbot, una herramienta diagnóstica médica y un sistema de focalización no conllevan los mismos riesgos. Por eso la gobernanza enfatiza cada vez más la evaluación del modelo (pruebas antes del despliegue, red-teaming y monitorización continua) ligada al contexto.
Una regla general como “divulgar datos de entrenamiento” puede ser factible para algunos productos pero imposible para otros por seguridad, propiedad intelectual o razones de seguridad. A la inversa, un único benchmark de seguridad puede ser engañoso si no refleja condiciones reales o a las comunidades afectadas.
Gobierno e industria no pueden ser los únicos árbitros. Grupos de la sociedad civil, investigadores académicos y laboratorios de prueba independientes ayudan a detectar daños temprano, validar métodos de evaluación y representar a quienes soportan los riesgos. Financiar su acceso a computación, datos y vías seguras de prueba suele ser tan importante como redactar nuevas normas.
Cuando la IA se vuelve prioridad pública, el gobierno no puede construirlo todo solo—y la industria no puede fijar las reglas por sí misma. Los mejores resultados suelen venir de asociaciones explícitas sobre qué problema se resuelve y qué restricciones se deben respetar.
Una colaboración práctica empieza con metas claras (por ejemplo: contratación más rápida de computación segura para investigación, mejores herramientas de defensa cibernética o métodos de auditoría para modelos de alto riesgo) y guardarraíles igualmente claros. Los guardarraíles suelen incluir requisitos de privacidad desde el diseño, controles de seguridad, estándares documentados de evaluación y supervisión independiente. Sin eso, las asociaciones derivan en esfuerzos vagos de “innovación” difíciles de medir y fáciles de politizar.
El gobierno aporta legitimidad, mandato y la capacidad de financiar trabajos de largo horizonte que pueden no rentar pronto. La industria aporta experiencia de ingeniería práctica, datos operativos sobre fallos en el mundo real y la capacidad de iterar. Universidades y organizaciones sin ánimo de lucro suelen completar el triángulo con investigación abierta, benchmarks y canales de formación de talento.
La tensión mayor son los incentivos. Las empresas pueden impulsar normas que favorezcan sus fortalezas; las agencias pueden preferir ofertas más baratas o plazos que minen la seguridad y la prueba. Otro problema recurrente es la “contratación de caja negra”, donde las agencias adquieren sistemas sin suficiente visibilidad sobre datos de entrenamiento, límites del modelo o políticas de actualización.
Los conflictos de interés son una preocupación real, sobre todo cuando figuras prominentes asesoran al gobierno mientras mantienen vínculos con empresas, fondos o juntas. La divulgación importa porque ayuda al público—y a los responsables—separar la pericia del interés propio. También protege a asesores creíbles de acusaciones que puedan descarrilar trabajo útil.
La colaboración suele funcionar mejor cuando es concreta:
Estos mecanismos no eliminan desacuerdos, pero hacen el progreso medible—y facilitan la rendición de cuentas.
El paso de Eric Schmidt de escalar la búsqueda de consumo a asesorar sobre prioridades nacionales de IA subraya un cambio simple: el “producto” ya no es solo un servicio—es capacidad, seguridad y confianza pública. Eso hace que las promesas vagas sean fáciles de vender y difíciles de verificar.
Utiliza esto como filtro rápido cuando escuches un nuevo plan, libro blanco o discurso:
La era de la búsqueda enseñó que la escala amplifica todo: beneficios, errores e incentivos. Aplicado a la estrategia nacional de IA, eso sugiere:
La estrategia nacional de IA puede desbloquear oportunidades reales: mejores servicios públicos, mayor preparación defensiva y una investigación más competitiva. Pero ese mismo poder de doble uso eleva las apuestas. Las mejores afirmaciones combinan ambición con guardarraíles que puedas señalar.
Lecturas para seguir: explora más perspectivas en /blog, y primers prácticos en /resources/ai-governance y /resources/ai-safety.
Una estrategia nacional de IA es un plan coordinado para cómo un país desarrollará, adoptará y gobernará la IA para servir objetivos públicos. En la práctica suele cubrir:
Porque su influencia hoy va menos sobre tecnología de consumo y más sobre cómo los gobiernos traducen la capacidad de la IA en capacidad estatal. Sus roles públicos (notablemente comisiones y asesorías) se sitúan en la intersección de innovación, seguridad, gobernanza y competencia geopolítica—ámbitos donde los responsables políticos necesitan explicaciones creíbles y operativas sobre lo que la IA puede y no puede hacer.
Los órganos asesores típicamente no dictan leyes ni gastan dinero, pero pueden fijar el libro de jugadas que los responsables políticos copian. Suelen producir:
Busca pruebas de que las ideas se convirtieron en mecanismos repetibles, no solo en titulares:
A gran escala, las fallas raras se vuelven eventos cotidianos. Por eso la estrategia necesita medición y operaciones, no solo principios:
Significa que la misma capacidad puede aportar beneficios civiles y facilitar daños. Por ejemplo, modelos que ayudan a programar, planificar o generar texto también pueden:
La política suele centrarse en acceso gestionado por riesgos, pruebas y monitorización, en lugar de asumir una división limpia entre IA “civil” y “militar”.
La contratación tradicional asume requisitos estables y productos de cambio lento. Los sistemas de IA pueden actualizarse frecuentemente, así que las agencias necesitan formas de verificar:
La “computación” (centros de datos) y los chips avanzados (GPUs/aceleradores) son la capacidad para entrenar y ejecutar modelos. Las estrategias los tratan como infraestructura crítica porque la escasez o los cuellos de botella en la cadena de suministro pueden limitar:
Las herramientas comunes de gobernanza incluyen:
Las asociaciones pueden acelerar despliegues y mejorar la seguridad, pero requieren salvaguardias:
Una colaboración bien diseñada equilibra la innovación con la rendición de cuentas, en vez de externalizar cualquiera de las dos.
El enfoque práctico suele ser por niveles de riesgo: controles más estrictos donde el impacto es mayor.
