El enfoque particular de Beijing para el desarrollo de la IA y su estrategia de economía digital podrían ayudar a superar la aparente limitación de los datos generados por humanos.

A finales de marzo, China inauguró la Organización Mundial de Datos en Beijing, un organismo con la misión declarada de «cerrar la brecha de datos, liberar su valor e impulsar la economía digital».

Esta iniciativa es la señal más reciente de una tendencia más amplia: en los últimos años, Beijing ha desarrollado una estrategia de gobernanza de datos específica para impulsar el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y redefinir las reglas de la competencia tecnológica.

Desde finales de 2025, Beijing ha impulsado una agresiva estrategia de adopción de IA en todos los sectores a través de su iniciativa «IA+». En el centro de este cambio se encuentran los datos, que los responsables políticos chinos consideran el «nuevo petróleo» que impulsa la IA. Sin embargo, al igual que el petróleo, el suministro de datos utilizables es finito. En 2024, el ex científico jefe de OpenAI, Ilya Sutskever, advirtió que el mundo prácticamente había agotado los datos generados por humanos para el entrenamiento de la IA, una limitación que China se ha tomado muy en serio.

En lugar de aceptar esto como un hecho, Beijing ha reformado su estrategia de gobernanza de datos para abordar esta escasez. En los últimos tres años, China ha reorganizado su sistema de intercambio de datos para agrupar y canalizar los vastos depósitos de datos generados por la digitalización a gran escala, alimentando con estos datos modelos especializados preparados para impulsar la siguiente etapa del desarrollo de la IA.

En términos generales, existen dos tipos de modelos de IA. El primero son los modelos de vanguardia de propósito general, como los ChatGPT y los Claude, gigantes que acaparan titulares y que se han entrenado con volúmenes de datos ingentes.

El segundo tipo es menos llamativo, pero tiene mayores repercusiones económicas: los modelos especializados. Estos sistemas sectoriales impulsan diversas aplicaciones, como el diagnóstico por telemedicina, la detección de fraudes financieros y la planificación del transporte. En lugar de recopilar datos de toda internet, se basan en conjuntos de datos muy específicos, como historiales médicos, transacciones financieras y flujos logísticos.