Gates pone 1.000 millones para que la IA no abandone a los países pobres, pero OpenAI, Google y Anthropic ponen las reglas

Por Observer · 7 de octubre de 2026.

La Fundación Gates, con un patrimonio de 92.000 millones de dólares a cierre de junio, ha comprometido al menos 1.000 millones de dólares en los próximos dos años para proyectos de inteligencia artificial: un 40% a sanidad, un 40% a educación y el resto repartido entre agricultura e infraestructura digital, incluidos conjuntos de datos en lenguas locales. El anuncio llegó en septiembre junto al Goalkeepers Report, el informe anual de la fundación sobre el progreso hacia los objetivos de desarrollo sostenible de la ONU. La frase que resume la apuesta es del propio Bill Gates, escrita en ese informe: "la IA podría ser un gran igualador, o ampliar la brecha".

El dinero de Gates no financia investigación en IA: compra acceso y distribución, y los socios tecnológicos ponen el resto. Anthropic firmó en mayo una alianza de 200 millones de dólares a cuatro años que combina subvenciones, créditos de Claude y soporte técnico para sanidad, educación, ciencias de la vida y movilidad económica; la compañía lo describe como extender la IA a terrenos donde, en sus propias palabras, "el mercado por sí solo no llega". OpenAI lanzó en enero Horizon1000 junto a la fundación, 50 millones de dólares para un piloto de atención primaria en Ruanda con el objetivo de alcanzar 1.000 clínicas en África para 2028; la compañía cifra en 5,6 millones el déficit de personal sanitario en el África subsahariana. Google amplió en septiembre, con 100 millones de dólares de financiación conjunta, un programa agrícola que aspira a llegar a 200 millones de pequeños agricultores en el África subsahariana y el sur de Asia, con mapeo de parcelas por satélite a resolución submétrica, alertas meteorológicas más precisas y asesoramiento agrícola en los idiomas de los propios agricultores, apoyándose en organizaciones como la india Wadhwani AI y Digital Green.

El problema de fondo que motiva todo esto es de datos, no solo de dinero. Según el Goalkeepers Report, más del 90% de los datos con los que se entrenaron los primeros grandes modelos de lenguaje procedían de fuentes en inglés; Gates cita sistemas de reconocimiento de voz con menos de un 6% de error en inglés frente a más de un 60% en yoruba, lengua hablada ampliamente en Nigeria y en otras zonas del oeste de África. Un asistente agrícola necesita conocer los cultivos, las plagas y los precios locales; uno sanitario, los tratamientos realmente disponibles en cada país. Eso exige datos propios, y abre la pregunta de quién los controla. El momento no es casual: los organizadores de Goalkeepers señalan que 26 de los 34 países más ricos del mundo redujeron su ayuda al desarrollo el año pasado, mientras la ONU describe el avance hacia sus objetivos como "desigual e insuficiente".

En ese mismo paquete, la fundación se sumó el mes pasado a una coalición de 60 organizaciones —entre ellas Google, Microsoft, Nvidia, Anthropic y la OpenAI Foundation— para crear durante cinco años conjuntos de datos lingüísticos de licencia abierta dirigidos a los 3.400 millones de personas cuyas lenguas apenas están representadas en los modelos actuales. Su gobernanza, según el propio artículo, todavía está por definir, lo que no es un detalle menor: decidir quién pone las reglas de esos datos es, en la práctica, decidir quién controla la próxima generación de IA útil para el sur global.

Nuestra lectura es que aquí conviven dos historias a la vez, y conviene no quedarse solo con la más cómoda. La primera es genuinamente buena: Gates aporta dinero y décadas de relaciones con gobiernos y ONG que ninguna empresa de IA tiene, y a cambio consigue que la tecnología llegue a clínicas de Ruanda o granjas de Etiopía que el mercado, dejado a su aire, ignoraría por no ser rentables. Es exactamente el tipo de transferencia que necesita la tesis de la abundancia: si la IA va a acercarnos a erradicar enfermedades y liberar tiempo humano, tiene que llegar también a quienes hoy no pueden pagarla, no solo a quienes ya pueden.

La segunda historia es más incómoda: esto también es a OpenAI, Anthropic y Google a quienes conviene estar ahí primero. Quien pone la infraestructura sanitaria, los datasets lingüísticos y los estándares con los que un país pobre empieza a usar IA tiene una ventaja de distribución que no se mide en benchmarks pero pesa tanto como ellos; es el mismo patrón de dependencia tecnológica que ya vimos con la nube, ahora trasladado a sanidad y educación. Y ocurre justo cuando la ayuda pública al desarrollo se reduce, lo que convierte a un puñado de fundaciones y empresas privadas en sustitutos de facto de una financiación estatal que se está retirando, sin que medie el mismo escrutinio democrático. Gates lo reconoce a su manera cuando escribe que "el objetivo no es que la IA se diseñe lejos y se entregue a las comunidades para que se las arreglen"; la prueba de si ese principio es real estará en si la gobernanza de esos datos lingüísticos —todavía sin resolver— acaba en manos de los países que los generan o en las de quienes ya dominan el mercado de modelos.