NOTA DE PRENSA N° 286

📷 Portada: Especialistas de la UPR de visita en China durante intercambio en el Centro de Investigaciones de la Agricultura, centrado en la aplicación de la IA. Fuente: página oficial de Facebook de la Universidad de Pinar del Río (2026).

La IA y China en la universidad cubana: ceder soberanía tecnológica.

En la actual arquitectura del orden mundial, la capacidad de una nación para ejercer su soberanía está intrínsecamente ligada a su dominio sobre el espacio digital y su capacidad de procesamiento de información. Para Cuba, la actualización de su infraestructura tecnológica no es un mero objetivo de modernización administrativa, sino una necesidad existencial para su desarrollo económico. En un contexto de persistentes limitaciones materiales, la inteligencia artificial (IA) se perfila como el motor de crecimiento capaz de optimizar sectores críticos como la salud, la agricultura y la gestión energética, permitiendo saltos cualitativos en la productividad nacional.

En este contexto, la Universidad de Pinar del Río Hermanos Saíz (UPR) firmó un convenio general de cooperación internacional con la empresa tecnológica china Shanghai Loop Artificial Intelligence Technology Co, Ltd. con el propósito de fomentar la inteligencia artificial, entre otros aspectos. El acuerdo fue rubricado por Wang Jialiang, fundador de la compañía asiática, y Yorki Mayor Hernández, rector de la alta casa de estudios. Entre los varios compromisos que contempla, destaca la creación en Shanghái del Shanghai OPC Community: un centro anexo para iniciativas de aprendizaje e innovación en IA con estudiantes cubanos.

Yorki Mayor Hernández, rector de la Universidad de Pinar del Río, firma convenio general de cooperación internacional con la empresa tecnológica china Shanghai Loop Artificial Intelligence Technology Co, Ltd. Fuente: página oficial de Facebook de la Universidad de Pinar del Río (2026).

Este acontecimiento se enmarca en una agenda más amplia del gobierno cubano para impulsar el desarrollo de la inteligencia artificial como parte de su estrategia de transformación digital y soberanía tecnológica. Con este objetivo, en noviembre del pasado 2025, surgió el Consorcio de Inteligencia Artificial de Cuba, del cual forman parte la Universidad de La Habana (UH), la Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) y la Universidad Tecnológica de La Habana José Antonio Echevarría (CUJAE).

Publicación de la Academia de Cuba anunciando la creación del Consorcio de Inteligencia Artificial de Cuba. Fuente: CiberCuba (2025).

Sin embargo, esta búsqueda de progreso tecnológico ocurre en un escenario geopolítico de alta complejidad. La irrupción de corporaciones de vanguardia, como Shanghai Loop AI, dentro de los marcos de la cooperación Sur-Sur, ha reconfigurado las dinámicas de transferencia de conocimiento. Estas empresas no se presentan simplemente como proveedoras de software, sino como socios estratégicos que ofrecen soluciones integrales de computación, algoritmos avanzados y gestión de datos en un momento de máxima vulnerabilidad infraestructural para el Estado cubano.

Esta presencia china en el ecosistema académico y estatal plantea una interrogante fundamental para la seguridad y la autonomía de la nación: ¿es la cooperación tecnológica una vía legítima hacia la autonomía científica o constituye un nuevo mecanismo de dependencia técnica y política bajo una fachada de solidaridad internacional?

La respuesta a esta pregunta revela una tensión estructural que define la relación entre la academia y el capital tecnológico transnacional. Si bien estos acuerdos buscan catalizar el progreso científico nacional y cerrar la brecha digital, lo hacen a través de un intercambio asimétrico que exige la entrega de la soberanía de datos y la adopción de marcos éticos y normativos ajenos.

Esta dinámica no solo compromete el control sobre el patrimonio informativo de la nación, sino que erosiona la neutralidad académica al subordinar la investigación a los intereses de modelos de negocio y de seguridad nacional de una potencia extranjera. La adopción de estas tecnologías sin un control estricto sobre la arquitectura del aprendizaje automático y la propiedad de los modelos resultantes pone en riesgo la independencia intelectual de las instituciones educativas y la seguridad nacional, transformando el potencial de desarrollo en una nueva forma de subordinación digital.

Para desentrañar la complejidad de la relación entre la academia cubana y la industria tecnológica china, es imperativo establecer un andamiaje teórico que trascienda la mera observación de la cooperación técnica. El análisis requiere una convergencia de conceptos que expliquen la soberanía, la extracción de valor, la influencia geopolítica y las estructuras de gobernanza.

La soberanía tecnológica no debe entenderse simplemente como la capacidad de utilizar herramientas digitales, sino como el poder de decidir sobre su arquitectura, evolución y propósito. En el ámbito de la IA, se define por la posesión y el control del stack tecnológico completo. Este concepto implica una tríada indivisible: hardware (capacidad de cómputo y semiconductores), software (algoritmos y arquitectura de los modelos) y datos (materia prima de la inteligencia).

Si una nación posee los datos, pero depende de hardware extranjero para procesarlos y de software propietario para interpretarlos, su soberanía es ilusoria. La dependencia de componentes críticos del stack crea una vulnerabilidad sistémica: la capacidad de acción del Estado queda supeditada a la disponibilidad de la infraestructura de un tercero. En este sentido, la soberanía tecnológica exige la capacidad de desarrollar, auditar y mantener la integridad de cada capa del ecosistema digital para evitar la subordinación operativa.

Miguel Díaz-Canel Bermúdez, presidente de Cuba, en el stand dedicado a la inteligencia artificial durante FIHAV. Fuente: OnCuba (2025).

Este déficit de soberanía encuentra su explicación sociopolítica en la teoría del colonialismo digital que se fundamenta en la captura de la experiencia humana convertida en datos, a diferencia del colonialismo histórico, basado en la ocupación territorial. Bajo esta lógica, las potencias tecnológicas actúan como metrópolis que extraen “recursos” (datos conductuales, biométricos, sociales y económicos) de las naciones en desarrollo para alimentar sus motores de aprendizaje automático. Por tanto, la relación entre las universidades cubanas y empresas como Shanghai Loop AI debe analizarse como un fenómeno de reconfiguración de poder que se explica mediante la convergencia de dos procesos: la extracción de valor a través del colonialismo de datos —según la teoría de Nick Couldry y Ulises Mejías— y la estructuración de la vida social bajo el capitalismo de vigilancia —concepto de Shoshana Zuboff.

Couldry y Mejías permiten analizar la dimensión estructural de la cooperación. En este marco, la universidad cubana deja de ser un centro de producción de conocimiento para convertirse en una “zona de extracción”. Los datos generados en investigaciones sociales, biomédicas o de infraestructura ciudadana gestionados por la universidad son capturados por los algoritmos de Shanghai Loop AI. El peligro radica en que la propiedad de la materia prima (los datos cubanos) y el producto procesado (los modelos de IA entrenados) se traslada a la entidad extranjera. La universidad participa en el proceso, pero pierde el control sobre el valor derivado de su propio entorno social.

Dicho de otra manera, las universidades cubanas no son solo centros de enseñanza; son también, hasta cierto punto, nodos de recolección de datos sociales, biométricos, epidemiológicos y económicos del país. Al integrar sistemas de IA de Shanghai Loop AI, se produce una transferencia de flujos de información masiva. El riesgo fundamental es la opacidad sobre la propiedad del dataset. Si los procesos de curación, etiquetado y almacenamiento se realizan en infraestructuras controladas por la empresa, la distinción entre “uso de datos” y “propiedad de datos” se desvanece. En términos legales y técnicos, si el dataset resultante del entrenamiento es gestionado por la entidad extranjera, Cuba pierde el control sobre su propia biografía estadística, entregando la capacidad de modelar su realidad a un tercero.

Participantes presentes durante la firma del convenio general de cooperación internacional con la empresa tecnológica china Shanghai Loop Artificial Intelligence Technology Co, Ltd. Fuente: X: @CubaMES (2026).

El proceso de aprendizaje automático comienza con la curación de datos (data curation), que consiste en la selección, limpieza y etiquetado de conjuntos de datos (dataset) para asegurar su calidad y relevancia. En el contexto cubano, los datos más valiosos son aquellos que reflejan la idiosincrasia, la demografía, la salud pública y los patrones socioeconómicos del país. Si la curación es ejecutada o supervisada por la entidad extranjera, se produce una asimetría de información inmediata. La empresa no solo recibe los datos, sino que desarrolla los metadatos y las ontologías que definen qué es importante. Al controlar la curación, Shanghai Loop AI define la “verdad” estadística sobre la cual se construirá el modelo, dejando a la universidad cubana en una posición de mera proveedora de materia prima, despojada de la capacidad de interpretar su propia realidad de forma independiente.

El peligro se intensifica en la fase de entrenamiento: el fine-tuning de modelos sobre datos locales genera una nueva capa de inteligencia, por lo que los pesos sinápticos de la red neuronal, al ocurrir en los servidores de la empresa, se convierten en propiedad intelectual de Shanghai Loop AI. Esto crea un ciclo de dependencia perpetua: la universidad habrá entrenado la herramienta con sus propios datos, pero deberá pagar una licencia recurrente a la empresa para utilizar el conocimiento resultante.

Mientras elcolonialismo de datos de Couldry y Mejías permite identificar la captura de la soberanía informativa de la nación cubana a través de sus instituciones académicas, el capitalismo de vigilancia de Zuboff revela la naturaleza de la herramienta importada: un sistema que no solo extrae valor, sino que busca la arquitectura de la predictibilidad conductual. En conjunto, estas teorías demuestran que la alianza entre la universidad cubana y Shanghai Loop AI corre el riesgo de transformar la investigación científica en una actividad extractivista, donde el conocimiento local es el combustible de una infraestructura de vigilancia global.

Zuboff sostiene que las empresas tecnológicas no solo buscan datos para mejorar servicios, sino para extraer un excedente conductual con el fin de predecir y modificar comportamientos. Al implementar sistemas de IA de Shanghai Loop AI en instituciones cubanas, se corre el riesgo de que la infraestructura tecnológica esté diseñada no para el progreso científico, sino para la monitorización y la predicción de conductas sociales.

La contradicción académica es crítica aquí. Mientras el objetivo de las universidades debe ser la búsqueda de la verdad y la autonomía del pensamiento, el capitalismo de vigilancia busca la automatización de la conducta. O sea, en este sentido, la institución termina colaborando en la creación de un entorno de predictibilidad que asfixia la libertad intelectual.

Este proceso se vuelve cíclico y altamente rentable para la potencia proveedora al extraer datos locales para entrenar modelos de IA de escala global que luego se refinan mediante procesos de fine-tuning y, finalmente, se venden de vuelta a las naciones de origen como servicios esenciales. Este mecanismo no solo genera una fuga de valor económico, sino que institucionaliza una dependencia intelectual donde las naciones en desarrollo pierden la capacidad de generar su propia inteligencia, convirtiéndose en meros consumidores de modelos entrenados con su propia realidad, pero que no les pertenecen.

La falta de control sobre el fine-tuning crea una dependencia estructural denominada bloqueo tecnológico (vendor lock-in). Si el modelo especializado en una función crítica del Estado cubano reside en la arquitectura propietaria de Shanghai Loop AI, la soberanía nacional queda supeditada a la continuidad del licenciamiento, bajo el riesgo de que el acceso a la “inteligencia especializada” sea revocado por razones geopolíticas; a la imposibilidad de realizar una auditoría técnica completa de los sesgos introducidos durante el entrenamiento, ya que los pesos y la arquitectura de la red son secretos comerciales: y a la fuga de valor intelectual, ya que la universidad cubana estará produciendo conocimiento derivado de su propia realidad, pero encapsulado en un producto comercial extranjero, lo que impide la creación de un patrimonio científico nacional autónomo.

Ernesto Estévez Rams, profesor de la Universidad de La Habana, en la VI Convención Científica Internacional UCIENCIA, auspiciada por la UCI. Fuente: UCI (2025).

Por otra parte, la expansión de la inteligencia artificial no es un fenómeno puramente comercial; es un pilar de lo que puede llamarse diplomacia de la IA. En la geopolítica contemporánea, la tecnología se ha convertido en la herramienta de soft power más eficaz para la expansión de la influencia. La exportación de infraestructuras de IA y de sistemas de gestión digital no solo establece vínculos comerciales, sino que exporta estándares técnicos, marcos normativos y valores éticos y sociales.

Al integrar sistemas de IA diseñados bajo la lógica de una potencia específica, los países receptores adoptan, de manera tácita, la visión del mundo y los protocolos de vigilancia de dicha potencia. La diplomacia de la IA permite que las naciones proveedoras proyecten su capacidad de control y su arquitectura de gobernanza sobre el tejido social de otros Estados, transformando la cooperación tecnológica en un vector de influencia geopolítica de largo alcance.

Para fomentar la innovación, debe existir una interacción sinérgica entre las universidades, el Estado y las empresas, descrita en lo que se conoce como el modelo de la triple hélice. En este modelo, la universidad genera conocimiento, el Estado provee el marco regulatorio y la empresa lo traduce en aplicaciones de mercado. Sin embargo, la irrupción de compañías como Shanghai Loop AI altera profundamente esta dinámica.

Participantes presentes durante la firma del convenio general de cooperación internacional con la empresa tecnológica china Shanghai Loop Artificial Intelligence Technology Co, Ltd. Fuente: X: @CubaMES (2026).

Cuando la empresa es una entidad cuyas decisiones estratégicas están intrínsecamente ligadas a los intereses de seguridad y expansión de un Estado nacional, la hélice se desequilibra. La empresa ya no busca solo la rentabilidad económica, sino que actúa como un brazo ejecutor de la política exterior y de seguridad de su país de origen. En este escenario, la universidad deja de interactuar con un actor de mercado neutral para colaborar con un actor geopolítico.

De lo anterior, se derivan tres riesgos multidimensionales. A saber: la seguridad del Estado, la integridad de la ciencia y la autonomía geopolítica.

El primer eje de peligro reside en la dimensión material de la información. En la era de la inteligencia artificial, el dato es el activo estratégico más crítico de un Estado, comparable en importancia al petróleo o al territorio. La integración de software de IA en la infraestructura crítica (salud, energía, telecomunicaciones) introduce vectores de ataque sin precedentes. La arquitectura de los modelos de aprendizaje profundo es inherentemente opaca, lo que facilita la inserción de “puertas traseras” (backdoors) o algoritmos de exfiltración de datos que pueden pasar desapercibidos durante las auditorías estándar. En un contexto de alta tensión geopolítica, un sistema de IA que gestiona la red eléctrica o los registros de salud nacional podría ser manipulado o utilizado para el espionaje masivo, convirtiendo la cooperación tecnológica en una vulnerabilidad de seguridad nacional de primer orden.

La oferta de Shanghai Loop AI aprovecha la escasez de hardware especializado (GPU de alto rendimiento) para ofrecer acceso a clústeres de procesamiento masivo que permitirían a los investigadores cubanos ejecutar modelos de aprendizaje profundo que, de otro modo, serían computacionalmente imposibles con el parque tecnológico local; proveer modelos ya entrenados de alta precisión para el reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas y detección de patrones conductuales listos para ser desplegados, reduciendo el tiempo de desarrollo inicial; y brindar plataformas de data lake que permiten centralizar, limpiar y etiquetar grandes volúmenes de información, facilitando la transición de la universidad hacia una gestión basada en datos.

Sin embargo, estas “ventajas” contienen un costo que no se refleja en los términos de pago o licencias, sino en la arquitectura de la red. Para que la IA de Shanghai Loop AI sea efectiva, debe “alimentarse” de la realidad local. Esto requiere la integración de sus sistemas con los servidores de la universidad y, potencialmente, con las redes de datos estatales. El costo oculto es la pérdida de la frontera de seguridad: al abrir las redes académicas para permitir el flujo de datos hacia la nube de la empresa se eliminan los perímetros que protegen la información sensible del Estado. La infraestructura se convierte en un puente de doble vía donde el flujo de datos hacia el proveedor es constante y, a menudo, irreversible.

El segundo eje traslada el análisis del Estado a la universidad. La ciencia no es una actividad neutra; es una construcción social y técnica que refleja los valores de quienes la financian y la diseñan.

La ciencia requiere autonomía para cuestionar paradigmas. Sin embargo, la adopción de IA de caja negra impone una “subordinación epistemológica”. Los modelos de IA no solo procesan datos, sino que dictan qué preguntas son válidas y qué correlaciones son significativas. Si la investigación universitaria se apoyara exclusivamente en herramientas diseñadas bajo la lógica de eficiencia de Shanghai Loop AI, la academia correría el riesgo de desplazarse de una ciencia fundamental y crítica hacia una ciencia aplicada de caja negra. El investigador dejaría de entender el porqué de los resultados para convertirse en un mero operador de una herramienta que ofrece soluciones preconfiguradas, alineadas con los objetivos comerciales y las capacidades técnicas del proveedor.

A esto se suma que los modelos de lenguaje y de visión computacional no son universales; están imbuidos de los sesgos culturales, lingüísticos y sociales de sus entornos de entrenamiento. Un modelo desarrollado en el ecosistema de Shanghái puede presentar sesgos que no solo son erróneos para la realidad cubana, sino que pueden forzar una homogeneización cultural. La implementación de sistemas que no comprenden los matices sociolingüísticos o las estructuras sociales locales puede derivar en decisiones automatizadas sesgadas en áreas críticas como la justicia, la educación o la salud, imponiendo una “normatividad digital” extranjera sobre la identidad nacional.

También existe un riesgo de desvío de recursos y talento. En lugar de invertir en el desarrollo de algoritmos propios que resuelvan problemas locales desde su raíz, las universidades pueden verse tentadas a utilizar su infraestructura y su capital humano para actuar como centros de validación o testing para los productos de la empresa china. En este escenario, la universidad dejaría de ser un motor de innovación, convirtiéndose en un laboratorio de campo gratuito para la expansión de productos extranjeros al sacrificar el desarrollo de la capacidad científica nacional en favor de la optimización de bienes ajenos.

El tercer eje enfoca la posición de Cuba en el tablero de poder mundial, donde la tecnología es la nueva moneda de cambio geopolítico. La frontera entre la estrategia comercial de una empresa y la estrategia de seguridad nacional de Beijing es prácticamente inexistente. Para la universidad cubana, esto significa que no se está negociando con un actor de mercado neutral, sino con un brazo ejecutor del poder estatal chino. La imposibilidad de separar los intereses de lucro de los intereses de expansión geopolítica de China convierte cualquier acuerdo técnico en un compromiso político de largo alcance.

La tentación de las propuestas de cooperación de empresas como Shanghai Loop AI no es un fenómeno meramente político, sino que responde a una realidad técnica ineludible: la brecha crítica entre las aspiraciones de desarrollo científico de Cuba y su infraestructura de soporte material. Esta asimetría crea un escenario de “necesidad tecnológica” que desequilibra cualquier proceso de negociación entre la universidad y la corporación.

Shanghai Loop AI posee la capacidad de ofrecer soluciones inmediatas a problemas estructurales de décadas. En este contexto, la negociación técnica suele prevalecer sobre la evaluación de riesgos geopolíticos. La universidad, presionada por la necesidad de resultados científicos y la falta de alternativas de hardware, acepta términos de implementación que, en una situación de paridad de capacidades, serían considerados inaceptables por razones de seguridad nacional. La asimetría, por tanto, convierte la cooperación en una capitulación técnica silenciosa.

El desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) y de los sistemas de visión computacional, depende de una conectividad de baja latencia y de un ancho de banda masivo para el movimiento de grandes volúmenes de datos (big data). Sin embargo, en Cuba, el panorama de la conectividad presenta desafíos estructurales:

• Dependencia de la infraestructura de acceso: aunque se ha avanzado en la penetración de la banda ancha móvil y la fibra óptica, la estabilidad y la velocidad de la red sufren de una latencia intermitente y una capacidad de carga limitada para procesos de computación distribuida.
• El dilema del tráfico de datos:para entrenar o incluso para ejecutar (inference) modelos de IA de alta complejidad se requiere una transferencia constante de datos entre los nodos de la universidad y los centros de datos. En un entorno de conectividad restringida, la universidad se ve obligada a utilizar infraestructuras de nube externas para evitar el colapso de sus redes locales.

Esta limitación técnica empuja a las instituciones cubanas a aceptar el modelo IA basada en la nube (cloud-based AI) ofrecido por Shanghai Loop AI. Al no poder procesar los datos localmente debido a la falta de ancho de banda, la universidad se ve forzada a “enviarlos” a los servidores de la empresa, consolidando la pérdida de control sobre la soberanía de la información desde el primer bit transmitido.

Por otra parte, la IA moderna no se ejecuta en procesadores de propósito general (CPU), sino en unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento y aceleradores de IA, como las arquitecturas de NVIDIA o las de Huawei. La capacidad de cómputo de las universidades cubanas enfrenta dos obstáculos fundamentales:

• Obsolescencia y escasez de hardware: el parque tecnológico de las universidades nacionales presenta una marcada disparidad. La falta de acceso a hardware de última generación —necesario para la fase de entrenamiento de modelos— hace que cualquier intento de desarrollo de IA in situ sea matemáticamente inviable en términos de tiempo y costo.
• El costo energético y de mantenimiento: mantener clústeres de computación de alto rendimiento (HPC) requiere una estabilidad eléctrica y un sistema de refrigeración inconsistentes en el entorno institucional cubano, sobre todo con la agudización en los últimos seis meses de la crisis energética existente en el país.

Precisamente debido a la insuficiente infraestructura, la universidad se ve obligada a aceptar términos de contratación que comprometen su autonomía. La falta de capacidad de cómputo local actúa como un mecanismo de coacción técnica: el centro universitario acepta la transferencia de datos y la pérdida de propiedad intelectual de los modelos ajustados ante la alternativa de una parálisis científica. En este sentido, la precariedad tecnológica de Cuba no es solo un problema de desarrollo; es el factor que convierte la cooperación tecnológica en una trampa de dependencia.

Por último, la adopción masiva de la infraestructura de IA china plantea el riesgo de una sustitución de la dependencia tecnológica en lugar de su erradicación. Esto no se revierte en una autonomía política ni económica; simplemente, cambia el eje de subordinación. Esta trampa de dependencia limita la capacidad de maniobra de Cuba en su política exterior, ya que la infraestructura digital del país quedaría vinculada a las agendas de un bloque que compite por la hegemonía global.

Sin embargo, esta paradoja no radica únicamente en la ideología del proveedor. También está presente en la arquitectura económica de la tecnología como servicio (SaaS, por sus siglas en inglés). En el modelo tradicional, una institución adquiría un software, lo instalaba en sus propios servidores y mantenía el control total sobre su ejecución. En el modelo SaaS, la tecnología ya no es un bien que se posee, sino un servicio que se alquila. Incluso corporaciones estadounidenses como Google, Microsoft y Amazon, por ejemplo, operan también bajo una lógica de desmaterialización de la infraestructura.

Si se realizara un cuadro comparativo entre el modelo SaaS seguido por Estados Unidos y China, por ejemplo, se vería que ambos impactan de igual manera la soberanía, a pesar de que el primero se centra más en un objetivo de “control económico” que de “expansión estatal”.

En ambos casos, el código fuente y los parámetros de entrenamiento son secretos comerciales. Ya fuese que el algoritmo hubiera sido diseñado para maximizar el beneficio publicitario o para la predictibilidad conductual, la institución cubana se enfrentaría a una inteligencia que no podría auditar, perdiendo la capacidad de garantizar la transparencia algorítmica, requisito ético fundamental de la ciencia.

Asimismo, el hecho de tener que depender de servicios en la nube (cloud computing) para ejecutar procesos de machine learning trasladaría la capacidad de pensamiento computacional de Cuba a centros de datos ubicados fuera de su jurisdicción territorial. La inteligencia dejaría de ser un recurso nacional para convertirse en un flujo de servicios transnacional.

En ese mismo orden de ideas, si Cuba adoptase el modelo SaaS de Estados Unidos, quedaría vulnerable a sanciones comerciales y restricciones de acceso, como el caso de Huawei o las restricciones de chips a China. Por el contrario, si escogiera el modelo chino, quedaría sujeta a la agenda de seguridad de Beijing. Buscar la soberanía tecnológica en modelos SaaS extranjeros podría derivar, sin dudas, en una soberanía de elección limitada.

No obstante, la inevitabilidad del progreso tecnológico no debe confundirse con la inevitabilidad de la subordinación. La pregunta que surge no es si Cuba debe adoptar la inteligencia artificial, sino bajo qué condiciones puede hacerlo sin comprometer su integridad nacional. La existencia de una vía alternativa es posible, pero requiere un cambio de paradigma: pasar de la adopción pasiva de soluciones extranjeras a la gestión estratégica de la tecnología.

Para ello, la primera piedra angular sería la creación de un marco regulatorio de IA de carácter nacional y de seguridad superior. Actualmente, la adopción de tecnología suele preceder a la regulación, lo que deja al Estado en una posición reactiva. Cuba requiere un marco jurídico que establezca protocolos de auditoría algorítmica obligatoria para cualquier tecnología extranjera que ingrese al ecosistema estatal.

Este marco debe garantizar que la propiedad de los datos generados en territorio nacional permanezca bajo jurisdicción cubana, independientemente de dónde se procesen. Asimismo, debe imponer estándares de transparencia que obliguen a las empresas, como Shanghai Loop AI, a declarar la arquitectura de sus modelos y a permitir la inspección de posibles backdoors. La regulación no debe verse como un obstáculo a la innovación, sino como la infraestructura jurídica que permite una innovación segura y soberana.

La segunda vía es la apuesta decidida por la inteligencia artificial de código abierto. El uso de arquitecturas abiertas permitiría a las universidades cubanas no solo utilizar la tecnología, sino entenderla, modificarla y controlarla. La adopción de modelos de lenguaje y visión open source permite descentralizar el poder. Al entrenar modelos sobre infraestructura local con arquitecturas transparentes, la universidad mantendría la propiedad intelectual de los pesos sinápticos y de los algoritmos resultantes. El open source actuaría como un contrapeso democrático frente al monopolio tecnológico, permitiendo que el conocimiento científico se convirtiera en un bien público y no en una renta privada de una corporación extranjera.

Finalmente, la soberanía tecnológica no es un objetivo que una nación pequeña pueda alcanzar de forma aislada en un mercado globalizado. La vía alternativa debe ser colectiva. La creación de consorcios regionales —ya sea a nivel del Caribe o de América Latina— permitiría a las naciones en desarrollo negociar en bloque frente a las potencias tecnológicas. Un consorcio regional de IA podría funcionar como un gran “comprador de escala” y un centro de investigación compartido. Al unificar demandas, estándares y capacidades de cómputo, los países de la región podrían evitar la competencia entre sí —que suele ser explotada por las potencias para bajar precios y condiciones— y, en su lugar, exigir términos de transferencia tecnológica real, soberanía de datos y la creación de infraestructura compartida.

Se podría resumir que la relación entre las instituciones académicas cubanas y la industria de la inteligencia artificial extranjera, ejemplificada en el caso del convenio entre la Universidad de Pinar del Río y Shanghai Loop AI, revela que la tecnología no es un elemento neutral, sino un vector de poder. La integración de estos sistemas conlleva riesgos estructurales que no pueden ser ignorados bajo la promesa de una modernización acelerada.

En primer lugar, el riesgo sobre la soberanía de datos es crítico: la transferencia de información sensible hacia infraestructuras extranjeras amenaza con convertir el patrimonio informativo de Cuba en un activo de propiedad ajena, estableciendo ciclos de dependencia mediante la captura de la propiedad intelectual de los modelos entrenados. En segundo lugar, la erosión de la autonomía intelectual de la universidad amenaza con desplazar la investigación científica crítica por una dependencia de soluciones de caja negra, subordinando el pensamiento nacional a los sesgos y objetivos de las potencias proveedoras. Finalmente, la dimensión geopolítica advierte que la sustitución de una dependencia por otra no constituye soberanía, sino una reconfiguración de la subordinación en el tablero del capitalismo de Estado.

En conclusión, la cooperación tecnológica es una necesidad ineludible para el desarrollo de Cuba y la inteligencia artificial es el motor de la productividad del futuro. Sin embargo, esta cooperación debe dejar de ser una adopción pasiva para convertirse en una gestión estratégica y crítica. La verdadera modernización no consiste en la acumulación de herramientas extranjeras, sino en la capacidad de poseer, auditar y controlar el stack tecnológico. Solo a través de marcos regulatorios estrictos, el impulso de la ciencia de código abierto y la construcción de alianzas regionales, Cuba podrá transformar la tecnología en un instrumento de verdadera emancipación y soberanía nacional.

Referencias consultadas

• https://noticias.upr.edu.cu/2026/06/universidad-de-pinar-del-rio-firma-convenio-con-empresa-china-shanghai-loop-ai-para-impulsar-inteligencia-artificia%E2%80%A6.
• https://perio.unlp.edu.ar/catedras/tpm/wp-content/uploads/sites/210/2023/06/ZUBOFF_1.pdf.
• https://www.cibercuba.com/noticias/2025-11-30-u1-e209363-s27061-nid315763-nace-consorcio-inteligencia-artificial-cuba-ia-pais.
• https://www.cibercuba.com/noticias/2026-06-14-u1-e209395-s27061-nid332266-firman-convenio-universidad-pinar-rio-empresa.
• Mejías, U.A & Couldry, N. (2019): “Colonialismo de datos: repensando la relación de los datos masivos con el sujeto contemporáneo”, en Virtualis, 10 (18).