TL;DR:
- Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, propone que Estados Unidos cree un organismo de estándares para probar los modelos de IA más potentes antes de su lanzamiento.
- El esquema arrancaría voluntario, con entrega de modelos hasta 30 días antes del lanzamiento, y después se volvería requisito obligatorio para operar en el mercado estadounidense.
- Aplicaría a cualquier modelo de frontera sin importar su país de origen ni si es abierto o cerrado; startups y academia quedarían exentas.
Demis Hassabis, cofundador y CEO de Google DeepMind, publicó este martes 14 de julio de 2026 un ensayo donde pide que Estados Unidos cree un organismo de estándares con poder para revisar los modelos de inteligencia artificial más avanzados antes de que lleguen al público. El texto, titulado "A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age", propone copiar el molde de FINRA: el vigilante privado, financiado por la propia industria, que supervisa a Wall Street bajo la mirada de la SEC. El mecanismo concreto son 30 días. Los laboratorios entregarían sus modelos al organismo hasta un mes antes de lanzarlos, primero por voluntad propia y después, si el sistema demuestra funcionar, como condición para desplegarse en el mercado estadounidense. Hassabis, premio Nobel de Química 2024, lo quiere operando antes de que termine el año.
La propuesta salió por su blog personal de Substack y por su cuenta de X, no por la sala de prensa de Google. Axios, que lo entrevistó en exclusiva desde Londres, lo describe como un manifiesto personal.
Un modelo entraría a la categoría Frontier-class si supera ciertos umbrales en una batería de benchmarks que el propio organismo fijaría y actualizaría con regularidad. Las organizaciones con modelos así serían Frontier Labs, y de ellas se esperarían prácticas como publicar model cards con detalles técnicos, sostener ciberseguridad interna fuerte, filtrar al personal clave y financiar investigación en seguridad.
"Al principio, los Frontier Labs compartirían voluntariamente sus modelos con el Standards Body para revisión hasta 30 días antes del lanzamiento. Una vez que el protocolo de evaluación demuestre ser efectivo y robusto, la formalización podría llegar rápido, lo que significa que los Frontier Models tendrían que aprobarlo para poder desplegarse en el mercado estadounidense", escribe Hassabis en el ensayo.
— Demis Hassabis (@demishassabis) July 14, 2026
Por qué FINRA y no la FDA
La figura que Hassabis elige no es casual. Pide una alianza público-privada supervisada por el gobierno federal, con financiamiento sustancial que saldría casi todo de la industria, porque atraer talento técnico de primer nivel y pagar el cómputo de las pruebas a gran escala cuesta caro. El consejo llevaría expertos técnicos independientes y representantes del open source. Según le dijo a Axios, sería un consejo de mayoría independiente, con ganadores del premio Turing sentados junto a la industria, el gobierno y la comunidad abierta. Para lo que toca a seguridad nacional, el organismo trabajaría con agencias federales y con los National Labs, y podría apoyarse en auditores externos.
Qué evaluarían esas pruebas, según el propio texto:
- Capacidades en ciberseguridad, amenazas biológicas y otros dominios de alto riesgo, con evaluaciones científicas rigurosas.
- Comportamiento agéntico: intentos de saltarse los guardrails de seguridad y señales de engaño.
- Buenas prácticas verificables, como el marcado digital de imágenes generadas con IA y tokens de salida legibles por humanos para entender el razonamiento del modelo.
- Benchmarks actualizados quizá cada trimestre, retirando los que se saturen.
- Con el tiempo, tests reservados que el organismo desarrolle por su cuenta, sin los laboratorios, para evitar que los modelos se entrenen a la medida del examen.
Y una facultad que pesa más que todas las anteriores: si la gravedad lo pide, el organismo podría coordinar una desaceleración del desarrollo entre los Frontier Labs.
El congelamiento de los modelos de Anthropic explica la prisa
Hassabis no llegó a esto en abstracto. El manotazo improvisado del gobierno de Trump contra los modelos Mythos y Fable de Anthropic el mes pasado fue, en sus palabras a Axios, "una especie de llamada de atención". Anthropic vio sus modelos más potentes congelados de un día para otro por una orden de control de exportaciones y pasó dos semanas y media negociando su liberación sin reglas, protocolo ni manual que consultar. OpenAI, para no repetir la escena, aceptó restringir GPT-5.6 a socios validados por el gobierno el día del lanzamiento, y recién la semana pasada lo abrió al público tras negociar y hacer pruebas con el Departamento de Comercio. TechCrunch reportó que esas revisiones improvisadas recibieron críticas fuertes por falta de capacidad técnica y por lo opaco de las decisiones.
De ahí el calendario apretado. "Meses", respondió cuando Axios le preguntó por los tiempos, con el organismo idealmente en pie antes de que acabe el año. Lleva meses moviendo la idea en privado: informó al gobierno de Trump, a los jefes de los otros laboratorios y a funcionarios europeos antes de hacerla pública. "Las señales que he estado escuchando son muy positivas", dijo sobre esas conversaciones con la administración. Sobre sus pares, sostiene que coinciden a grandes rasgos: "Hacia allá es donde la industria necesita ir". No es su primer intento. Hace un mes, en una sesión a puerta cerrada del G7 en Évian-les-Bains, Hassabis y el CEO de Anthropic, Dario Amodei, pidieron a los jefes de Estado, Trump incluido, respaldar un marco de gobernanza liderado por EE. UU. De esa reunión no salió ningún compromiso concreto, según CNBC.
Los riesgos cibernéticos de hoy son, para él, "disparos de advertencia". En 18 meses, le dijo a Axios, esas capacidades y otras bastante más graves en el terreno biológico y nuclear podrían vivir dentro de modelos open source, fuera del alcance de cualquier gobierno. Ojo con el matiz, porque él mismo lo subrayó: el peligro no está solo en lo abierto, también en los futuros modelos propietarios de los grandes laboratorios.
La Casa Blanca ya dijo que no habrá una FDA para la IA
Aquí es donde la propuesta encuentra su primera pared. "No habrá una FDA para la IA", declaró al Financial Times Sriram Krishnan, asesor de IA de la Casa Blanca y socio de a16z, al descartar un regulador dentro del poder ejecutivo, en palabras que retomó TechCrunch. Elegir el modelo FINRA, una organización autorregulada y no una agencia federal, parece justamente el rodeo diseñado para esa objeción.
Entre los propios laboratorios tampoco hay una sola receta. Amodei ha pedido regulación vinculante y una agencia con facultades al estilo de la FAA, con poder para bloquear modelos inseguros. Sam Altman llamó este mes, en un artículo en el Financial Times, a un organismo internacional de estándares similar, de acuerdo con CNBC. Coinciden en que Washington debería regularlos; discrepan en quién sostiene el martillo.
El crítico más veterano de la industria aplaudió, con letra chica. Gary Marcus, científico cognitivo y autor de Taming Silicon Valley, lleva desde 2023 pidiendo pruebas obligatorias previas al despliegue y celebró el giro.
"El modelo FINRA que sugiere es excelente, y el mundo será un lugar mejor si se implementa, con transparencia e independencia", escribió Marcus.
Sus reparos apuntan a lo que el texto no garantiza: transparencia, independencia real, alcance y obligatoriedad. Le preocupa el conflicto de interés en un momento en que el gobierno estadounidense contempla tomar participaciones en empresas de IA. The Decoder, por su parte, apunta a una decisión hábil del ensayo: dejar fuera del proceso a los modelos que no son de frontera, los de startups y academia, esquiva la acusación de captura regulatoria, esa maniobra por la que las empresas grandes usan la regulación para frenar a las chicas.
Quién escribiría las reglas de los modelos que usa el mundo hispanohablante
El detalle que más lejos viaja está en una sola línea del ensayo: el marco aplicaría a los modelos de frontera "sin importar su país de origen ni si son abiertos o cerrados". Eso incluye a los laboratorios chinos que hoy pelean el primer lugar con pesos abiertos, como Z.ai o DeepSeek, cuyos lanzamientos recientes CNBC describe como altamente competitivos frente a los sistemas punteros estadounidenses.
Alejandro Castillo Leone
Para México, España y América Latina la lectura es directa. Ninguno de estos países construye modelos de frontera, pero todos usan los mismos que se despachan desde California o Londres. Si aprobar el examen se vuelve requisito para vender en el mercado estadounidense, el filtro que decide qué modelo existe y cuál no se instala en Washington, y los demás lo heredan. El ensayo dedica un párrafo a esa parte: Hassabis propone el esfuerzo estadounidense como punto de arranque para que después la comunidad internacional llegue a un consenso. Ese consenso, hoy, no tiene fecha, sede ni participantes.
Por ahora el documento vale por lo que es: una propuesta detallada, escrita por alguien que fabrica los modelos que quiere ver evaluados. El calendario que se puso Hassabis vence en diciembre de 2026 y depende de un gobierno que en público sigue diciendo que no quiere un regulador de IA. La cifra a seguir son esos 30 días de revisión previa: si algún laboratorio los acepta por voluntad propia antes de que el organismo exista, el resto de la industria va a tener que explicar por qué no.
