El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial, los semiconductores y la infraestructura digital no solo están modificando las economías y las sociedades, sino también las relaciones de poder en el sistema internacional. En un contexto de creciente interdependencia, el control de determinadas tecnologías y redes estratégicas genera, simultáneamente, nuevas asimetrías y mayor dependencia entre Estados. Esta transformación no es solo económica: redefine quién tiene voz y quién queda a la espera de decisiones ajenas. Por eso la nueva era tecnológica ocupa hoy un lugar cada vez más central en la mesa de negociación de los organismos internacionales, y ya no puede leerse como un capítulo técnico separado de la disputa por el poder.

Sin embargo, esa centralidad no equivale a integración. Las tecnologías críticas no implican necesariamente un avance hacia una mayor cooperación global: por el contrario, su desarrollo está atravesado por disputas en torno al control de capacidades estratégicas y a la concentración de nodos digitales. Los actores de los países desarrollados poseen mayor margen de maniobra para controlar la infraestructura y el acceso a datos, mientras que los países subdesarrollados quedan expuestos a una mayor vulnerabilidad. Esta asimetría no es accidental, sino estructural: las redes globales de datos y cómputo generan lo que Farrell y Newman llaman "interdependencia armada", una dinámica en la que los Estados que controlan los nodos centrales de esas redes pueden usar esa posición como palanca de presión sobre los estados periféricos. El resultado es que la interdependencia, lejos de nivelar el terreno, puede convertirse en un instrumento de coerción.

Esa lógica global tiene un correlato regional. La competencia tecnológica no se ciñe solamente a quienes innovan con mayor facilidad, sino también a quienes controlan los datos y la arquitectura necesarios para desplegar esas tecnologías. Para los países latinoamericanos, la dependencia externa se traduce en menores márgenes de autonomía y en mayores dificultades para desarrollar sus propias plataformas. La región en su conjunto enfrenta brechas significativas en capacidades de cómputo e infraestructura, lo que condiciona directamente el desarrollo de capacidades endógenas en inteligencia artificial. Esa brecha, sin embargo, no es uniforme: dentro de un panorama regional marcado por la dependencia, hay países que parten con una base de capacidades propia más sólida que otros, y Argentina es uno de los pocos casos de la región donde esa base ya existe, lo que vuelve más urgente la pregunta de si logrará capitalizarla.

Argentina, de hecho, no parte de cero. El país ocupa el sexto lugar entre 19 naciones en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial, dentro de la categoría de "adoptante", sostenido por una base de talento y formación técnica poco común en la región. Pero esa posición no es estática ni está asegurada: representa una caída de dos puestos respecto al año anterior, señal de que otros países de la región están cerrando la brecha más rápido que Argentina. A la vez, esa capacidad instalada convive con una dependencia estructural de plataformas extranjeras para entrenar y desplegar modelos de IA, lo que genera consecuencias económicas, técnicas y jurídicas vinculadas a la falta de control sobre los datos y la infraestructura. Argentina tiene, en otras palabras, una ventana de oportunidad concreta y al mismo tiempo un riesgo real de desaprovecharla: cuenta con las capacidades de base para posicionarse como referente regional, pero sin inversión sostenida en cómputo propio esa ventaja relativa puede diluirse en pocos años.

Frente a este escenario, el fortalecimiento de la capacidad nacional de cómputo no es una opción entre otras, sino la condición necesaria para que Argentina pase de ser un adoptante de tecnología ajena a un desarrollador de soluciones propias, adaptadas a sus necesidades productivas y sociales. Eso exige que el desarrollo de capacidades en tecnologías críticas se consolide como una política de estado de largo plazo, articulada con el sector privado, las universidades y el sistema científico-tecnológico, y sostenida más allá de cualquier gestión de gobierno. El desafío, entonces, no es solo tecnológico: es decidir si Argentina va a capitalizar su ventana de oportunidad actual o si, por falta de una estrategia sostenida, terminará administrando una dependencia cada vez más difícil de revertir. De cómo se resuelva esa disyuntiva depende buena parte de su margen de autonomía y, por supuesto, su lugar en la economía internacional de las próximas décadas.

The exponential growth of artificial intelligence, semiconductors, and digital infrastructure is reshaping not only economies and societies but also the balance of power in the international system. In a context of growing interdependence, control over certain strategic technologies and networks simultaneously generates new asymmetries and deeper dependency among states. This transformation is not merely economic: it redefines who has a voice and who is left waiting on decisions made elsewhere. That is why the new technological era now occupies an increasingly central place at the negotiating table of international organizations, and can no longer be read as a technical chapter separate from the struggle for power.

Yet that centrality does not amount to integration. Critical technologies do not necessarily represent a step toward greater global cooperation: on the contrary, their development is shaped by disputes over control of strategic capabilities and the concentration of digital nodes. Actors from developed countries enjoy greater room to maneuver in controlling infrastructure and data access, while underdeveloped countries are left more exposed to vulnerability. This asymmetry is not accidental but structural: global data and computing networks generate what Farrell and Newman call "weaponized interdependence," a dynamic in which states that control the central nodes of these networks can use that position as leverage over peripheral states. The result is that interdependence, far from leveling the playing field, can become an instrument of coercion.

That global logic has a regional counterpart. Technological competition is not limited to whoever innovates most easily, but also extends to whoever controls the data and architecture needed to deploy these technologies. For Latin American countries, external dependency translates into narrower margins of autonomy and greater difficulty developing their own platforms. The region as a whole faces significant gaps in computing capacity and infrastructure, which directly constrains the development of endogenous artificial intelligence capabilities. That gap, however, is not uniform: within a regional landscape marked by dependency, some countries start from a stronger base of capabilities than others, and Argentina is one of the few cases in the region where that base already exists, which makes the question of whether it can capitalize on it all the more urgent.

Argentina, in fact, is not starting from zero. The country ranks sixth among 19 nations in the Latin American Artificial Intelligence Index, within the "adopter" category, underpinned by a base of talent and technical training uncommon in the region. But that position is neither static nor guaranteed: it reflects a two-spot drop from the previous year, a sign that other countries in the region are closing the gap faster than Argentina. At the same time, that installed capacity coexists with a structural dependence on foreign platforms to train and deploy AI models, which generates economic, technical, and legal consequences tied to the lack of control over data and infrastructure. Argentina, in other words, holds a concrete window of opportunity and, at the same time, a real risk of squandering it: it has the base capabilities to position itself as a regional benchmark, but without sustained investment in its own computing power, that relative advantage could erode within a few years.

Against this backdrop, strengthening national computing capacity is not one option among others but the necessary condition for Argentina to move from being an adopter of foreign technology to a developer of its own solutions, tailored to its productive and social needs. That requires the development of critical technology capabilities to be consolidated as a long-term state policy, coordinated with the private sector, universities, and the scientific-technological system, and sustained beyond any single administration. The challenge, then, is not only technological: it is deciding whether Argentina will capitalize on its current window of opportunity or, for lack of a sustained strategy, end up managing a dependency that becomes increasingly difficult to reverse. How that dilemma is resolved will shape much of its margin of autonomy and, indeed, its place in the international economy in the decades to come.