Diferencias entre la «IA para todos» del Gobierno y los chatbots gratuitos existentes: modelos nacionales, privacidad y calendario de lanzamiento

«IA para todos», impulsada por el Gobierno, no es simplemente un proyecto para crear otro chatbot gratuito de IA generativa. El núcleo del plan publicado consiste en construir conjuntamente un chatbot de uso general que cualquier ciudadano pueda utilizar sin preocuparse por el coste ni el volumen de uso, una estructura operativa centrada en modelos de IA nacionales y un agente de IA conectado con los servicios públicos.

Sin embargo, a fecha del 3 de agosto de 2026, la convocatoria para seleccionar al operador sigue en curso y todavía no se han definido el operador real, las condiciones de uso, la política de tratamiento de datos personales ni el rendimiento. Por tanto, lo que puede compararse actualmente no es un producto terminado, sino las condiciones y los objetivos del proyecto planteados por el Gobierno.

Descripción general y calendario del proyecto IA para todos

El Ministerio de Ciencia y TIC mantiene abierta, del 13 de julio al 11 de agosto de 2026, la convocatoria para seleccionar al operador del «Proyecto IA para todos». El calendario de ejecución publicado es el siguiente.

Este calendario constituye un objetivo de ejecución del proyecto. Puede cambiar en función de los resultados de la convocatoria y del desarrollo, de la verificación de seguridad o de la situación de la integración con organismos públicos.

Según el plan, el alcance del servicio se divide principalmente en dos partes.

• Chatbot de IA de uso general: servicio para toda la ciudadanía que ofrece funciones habituales de IA generativa, como responder preguntas, redactar documentos, resumir y traducir
• Agente público de IA: función para buscar información pública u orientar sobre procedimientos administrativos y, en el futuro, ayudar a utilizar servicios públicos dentro del ámbito autorizado

Que el agente público de IA sustituya realmente las resoluciones administrativas o la determinación de requisitos es una cuestión distinta. La orientación informativa, la asistencia con solicitudes, la consulta de sistemas institucionales y las decisiones automatizadas con efectos jurídicos implican niveles distintos de autoridad y responsabilidad, por lo que deberán diferenciarse en el servicio oficial.

Qué significa el requisito del 70% de modelos de IA nacionales

Entre las condiciones publicadas del proyecto se establece que los modelos de IA nacionales deben representar al menos el 70% del total de modelos utilizados y que debe incluirse un modelo fundacional propio. Esto puede interpretarse no tanto como una condición para excluir por completo los modelos extranjeros, sino como un criterio diseñado para que los modelos nacionales constituyan la base principal del servicio.

Un modelo fundacional propio no es un servicio que simplemente revende el modelo de otra empresa o solo cambia su interfaz, sino un modelo base desarrollado internamente y preentrenado con grandes volúmenes de datos para poder utilizarse en diversas tareas. No obstante, esto puede no significar que los datos de entrenamiento, los componentes de código abierto e incluso los datos sintéticos generados mediante modelos externos deban ser íntegramente tecnología nacional.

Para evaluar el requisito del 70%, debe publicarse el método de cálculo de ese porcentaje.

• ¿Se calcula según el número de preguntas de los usuarios?
• ¿Se calcula según el número de tokens procesados o el uso de GPU?
• ¿Se contabilizan por separado las llamadas de cada función, como búsqueda, traducción y generación de imágenes?
• ¿Cómo se reflejan los casos en los que falla un modelo nacional y se cambia a uno extranjero?
• ¿Qué etapa se toma como referencia en un sistema de agentes que combina varios modelos?

Si estos criterios no están claros, la proporción nominal de modelos nacionales puede diferir de su uso real. En el servicio oficial, publicar periódicamente la lista de modelos aplicados, los principios de enrutamiento según el uso y los resultados del cálculo de porcentajes ayudaría a verificarlo.

La función de las 512 GPU B200

Las 512 GPU NVIDIA B200 proporcionadas por el Gobierno son recursos informáticos esenciales para ejecutar modelos de IA a gran escala y responder a las solicitudes de los usuarios. En un servicio gratuito al que acceden simultáneamente muchos usuarios, son especialmente importantes la capacidad sostenida de inferencia y una distribución estable de los recursos, más que el entrenamiento de modelos.

Los efectos que cabe esperar de la provisión de GPU son los siguientes.

• Reducción de la carga de la inversión inicial en infraestructura
• Obtención de capacidad de inferencia para responder al aumento de usuarios simultáneos
• Apoyo a las pruebas de rendimiento y al enrutamiento de varios modelos nacionales
• Medición de la demanda y los costes durante el periodo del servicio beta

Sin embargo, no es posible calcular el número real de usuarios admitidos ni la velocidad de respuesta únicamente a partir de la cantidad de GPU. El rendimiento puede variar considerablemente según el tamaño del modelo, la longitud de las entradas y salidas, la precisión, la cuantización, el procesamiento por lotes, la caché, el sistema de búsqueda y la capacidad de reserva para afrontar incidencias. La provisión de GPU es un recurso destinado a la calidad del servicio, no un indicador que garantice por sí mismo dicha calidad.

También deben distinguirse los recursos proporcionados de los costes operativos a largo plazo. Cuando termine el periodo de provisión de GPU, el operador deberá seguir asumiendo el alquiler de servidores, los costes de electricidad y red, así como el personal de seguridad y atención al cliente. Para mantener el servicio gratuito después de 2027, se necesita una estructura clara que determine si los costes se cubrirán con el presupuesto público, contratos con organismos públicos, servicios empresariales, una API u otras fuentes de ingresos.

¿Gratuito e ilimitado significa literalmente que no hay restricciones?

La gratuidad y el uso ilimitado planteados en el plan significan que se aspira a ofrecer un servicio en el que los usuarios no tengan que pagar una suscripción ni se vean bloqueados por un límite habitual en el número de preguntas. Es difícil interpretarlo como que técnicamente no habrá ninguna restricción.

Los servicios públicos de IA a gran escala suelen necesitar los siguientes controles operativos.

• Prevención de llamadas masivas mediante programas automatizados
• Bloqueo de ataques, spam, generación de contenido ilegal e interrupciones del servicio
• Prevención de la ocupación excesiva de recursos por parte de un usuario
• Aplicación de límites temporales de velocidad o colas cuando se produzcan incidencias
• Distribución diferenciada de recursos entre funciones de alto coste y funciones generales de texto

Por tanto, las condiciones oficiales deberán especificar el alcance de «ilimitado», la política de uso razonable, las condiciones de limitación de velocidad y si se permite el uso comercial a gran escala. El hecho de que sea gratuito tampoco significa que el Gobierno garantice la exactitud de todas las respuestas ni los resultados de su uso.

Cuestiones relativas a los prompts de los usuarios y los datos personales

Los prompts de los chatbots de IA pueden incluir no solo nombres o datos de contacto, sino también información sensible como salud, ingresos, relaciones familiares, contenido de reclamaciones, contratos y secretos empresariales. En particular, una IA conectada con servicios públicos puede llegar a tratar datos con una mayor posibilidad de identificación personal que un chatbot general.

Si se contempla procesar los prompts de los usuarios para mejorar el servicio o utilizarlos en un modelo de ingresos, primero deberán publicarse los siguientes aspectos.

Eliminar el nombre o sustituirlo por un seudónimo no convierte automáticamente toda la información en anónima. Esto se debe a que la combinación de casos poco frecuentes de reclamaciones, ubicaciones, profesiones y relaciones familiares puede permitir volver a identificar a una persona.

La minimización de la recopilación debe incorporarse al diseño básico de la IA pública. No basta con advertir a los usuarios que no introduzcan información sensible como números de registro de residente, datos financieros o información médica; también son necesarios la detección y el enmascaramiento automáticos, periodos breves de conservación, control de permisos de acceso, cifrado y registros de auditoría.

No puede afirmarse que se haya decidido monetizar los datos de los prompts. No obstante, si se pretende cubrir los costes operativos a largo plazo mediante actividades basadas en datos, debe aclararse si los ciudadanos que no hayan dado su consentimiento para el uso de sus datos también podrán utilizar las funciones esenciales de la IA pública y cómo se tratarán los datos después de retirar el consentimiento.

Comparación con ChatGPT·Gemini·Claude

La principal diferencia entre IA para todos y los chatbots globales existentes no reside en el rendimiento actual, sino en sus objetivos políticos y su estructura operativa. Mientras que ChatGPT, Gemini y Claude son servicios comerciales ya disponibles, IA para todos se encuentra en fase de planificación, antes de la selección del operador y de la verificación beta.

El hecho de que exista un nivel gratuito no significa que las condiciones del servicio sean iguales. Los chatbots globales pueden establecer límites separados para determinados modelos de alto rendimiento, el procesamiento de archivos, la generación de imágenes o las funciones de investigación profunda. Por su parte, IA para todos también podría aplicar criterios de uso razonable para preservar la estabilidad y evitar abusos.

Cómo deben verificarse el rendimiento y la responsabilidad

La proporción de modelos nacionales o la cantidad de GPU son condiciones de inversión, mientras que los resultados percibidos por los usuarios requieren una evaluación independiente. Cuando comience el servicio beta, como mínimo deberán poder comprobarse los siguientes indicadores.

Indicadores de rendimiento

• Exactitud en preguntas fácticas en coreano y comprensión de documentos extensos
• Indicación de las fuentes y actualización de la información jurídica y sobre políticas públicas
• Tasa de alucinaciones en las que se genera contenido sin fundamento
• Tiempo medio de respuesta y tasa de éxito durante las horas de mayor congestión
• Duración de las incidencias, velocidad de recuperación y posibles pérdidas de datos
• Accesibilidad para personas con discapacidad y usabilidad en dispositivos móviles y redes de baja velocidad

Indicadores de seguridad de los servicios públicos

• Distinción clara entre la información orientativa y las decisiones con efectos jurídicos
• Procedimiento para denunciar y corregir respuestas erróneas
• Función para derivar al organismo responsable o a la atención de una persona
• Historial de cambios cuando se modifiquen el modelo o los datos
• Comprobación de errores discriminatorios según sexo, edad, región, discapacidad y otros factores

Estructura de responsabilidad

Los errores en las respuestas de conversaciones generales, los errores en los datos de organismos públicos y los errores en las acciones realizadas por el agente pueden tener causas diferentes. Las condiciones oficiales y las normas operativas deberán especificar quién, entre el Gobierno, el operador, el desarrollador del modelo y la institución que proporcionó los datos, investigará y corregirá los errores y responderá por los perjuicios sufridos por los usuarios.

Preguntas clave que deben comprobarse antes y después del lanzamiento

Para que IA para todos se convierta en una infraestructura pública sustancialmente distinta de los chatbots gratuitos existentes, deberá poder responder a las siguientes preguntas.

1. ¿Con qué unidad se calcula el 70% de modelos nacionales y quién lo verifica?
2. ¿En qué condiciones se envían preguntas a modelos extranjeros y se produce una transferencia internacional?
3. ¿Qué criterios de uso razonable se aplican al servicio gratuito e ilimitado?
4. ¿Dónde y durante cuánto tiempo se almacenan los prompts originales?
5. ¿Pueden los usuarios rechazar el entrenamiento de modelos o los análisis comerciales?
6. ¿Con qué recursos se financiarán las GPU y los costes operativos después de 2027?
7. ¿Qué puede y qué no puede hacer el agente público de IA?
8. ¿Quién es responsable cuando se proporciona orientación administrativa errónea o se produce una filtración de datos personales?

En definitiva, el carácter diferenciador de IA para todos no vendrá determinado únicamente por la denominación de «chatbot gratuito creado por el Gobierno». Para poder realizar una comparación significativa con los servicios existentes, deberán hacerse públicos el uso real de modelos nacionales, la exactitud de la información pública, un diseño que priorice los datos personales frente a los ingresos, la financiación a largo plazo y el sistema de responsabilidades.