Cuando Google presentó su AI Impact Summit 2026 en India, quedó claro que la inteligencia artificial ya no es solo laboratorio: su siguiente paso es llevar beneficios a más países, instituciones y comunidades, conectándolo todo con una infraestructura robusta y principios de IA responsable.

Entre anuncios que suenan a una caja de herramientas, la conferencia combina cables submarinos con rutas de fibra, alianzas con DeepMind centradas en India, apoyo a la agricultura y energías renovables, y una visión para que la IA se traduzca en servicios públicos y ciencia de forma más amplia. La idea es que la IA aplicada sea útil en lo cotidiano y no se quede en laboratorios o mercados limitados.

Una analogía simple ayuda a entenderlo: la IA debe verse como una red eléctrica moderna. No basta con inventar un aparato; se requiere infraestructura, reglas y seguridad para que la energía llegue a hogares, escuelas y administraciones. Eso implica transparencia, responsabilidad y límites, no solo potencia.

Un anuncio concreto es la iniciativa America-India Connect: nuevas rutas de fibra óptica para conectar Estados Unidos, India y el hemisferio sur. Es más que cables: son carriles para que servicios en la nube, entrenamiento de modelos y colaboración científica funcionen con alta capacidad y baja latencia.

DeepMind sitúa a India en el centro al anunciar alianzas nacionales para IA, con enfoques en ciencia, educación y problemas reales como agricultura y energías renovables. Se trata de sembrar capacidades: formar talento, conectar investigación con aplicaciones locales y facilitar herramientas adaptables a contextos distintos.

La agricultura aparece como ejemplo: IA puede ayudar a predecir plagas, lluvias, ventanas de siembra y necesidades de riego; en renovables, IA puede anticipar picos y valles de generación y optimizar redes para reducir desperdicios. El valor está en la planificación y en que el progreso no se quede en el laboratorio.

Otra pieza clave es el Google.org Impact Challenge: AI for Government Innovation, una convocatoria global para proyectos que usen IA para transformar servicios públicos y generar impacto social. El reto busca mejorar trámites, clasificar solicitudes y guiar a ciudadanos, sin comprometer derechos como la transparencia y la protección de datos.

La segunda convocatoria destacada es AI for Science, con 30 millones de dólares para apoyar a investigadores en genómica, materiales, química, clima y epidemiología. Aquí la IA no es un atajo administrativo sino una herramienta para acelerar descubrimientos, priorizar experimentos y proponer hipótesis sin sustituir el método científico.

Google también comparte su Responsible AI Progress Report 2026 para mostrar cómo aplican principios de IA responsable en productos e investigación, cubriendo riesgos como sesgos, alucinaciones, usos indebidos, seguridad y privacidad, y la necesidad de evaluación y trazabilidad.

En línea con esos principios, la colaboración con la Office of the Principal Scientific Advisor para crear el Google Center for Climate Technology subraya la coordinación entre sector público y privado y sitúa a India como escenario estratégico. La tecnología climática implica gestión de datos, medición, optimización de redes y herramientas para una planificación urbana y agrícola más resiliente.

En conjunto, el Summit dibuja una estrategia de capilaridad: infraestructura para la conectividad, alianzas para formación y aplicación, financiación para terceros, un informe público que inspire confianza y un centro centrado en clima para anclar proyectos a retos materiales. El reto real es que la IA funcione para todos, repartiendo oportunidades de forma equitativa y evaluando su impacto en poblaciones diversas.

Como ejemplo de aprendizaje y cautela, una observación curiosa de otra disciplina humana recuerda que algunas innovaciones surgen como efectos secundarios: la barbilla humana es un rasgo único, posible resultado no directo de selección natural, sino de cambios craneales a lo largo de la evolución. Este subproducto evolutivo, descrito en un estudio de PLOS One, ilustra la complejidad de los sistemas y la necesidad de mirar más allá de funciones obvias cuando diseñamos tecnologías complejas como la IA.

Más allá de la promesa, la IA también trae riesgos reales en el plano de la seguridad. Un análisis de La Jornada advierte que la IA impulsa una nueva era de cibercrimen, con deepfakes y infostealers volviéndose herramientas más accesibles para fraudes y robo de datos. Aunque la IA también ayuda a mejorar la ciberseguridad, su doble filo exige balance: detección de amenazas, interpretación de grandes volúmenes de datos y respuestas adecuadas ante ataques cada vez más sofisticados.

Entre los riesgos, se señalan deepfakes que podrían ser difíciles de detectar, incluso en tiempo real durante videollamadas, y variantes de infostealers que buscan robar credenciales desde navegadores y plataformas de pago. Estimaciones citadas por NordVPN destacan que quienes pasan mucho tiempo en redes sociales, jugadores y profesionales de TI son especialmente vulnerables, y que la mayoría de las víctimas reportan sistemas Windows, evidenciando el perfil de atacantes y blancos comunes.

El debate no es solo técnico: el gran reto de 2026 será equilibrar la adopción de IA con la seguridad, la formación y una gestión de riesgos más consciente. En este contexto, mantener la confianza pública exige que las iniciativas, presupuestos y proyectos de IA responsables se acompañen de controles, transparencia y rendición de cuentas, sin sacrificar la apertura a la innovación.

En última instancia, la propuesta de Google para 2026 sugiere que la IA puede convertirse en una capa que mejora servicios existentes cuando la conectividad, la gobernanza y la ciencia trabajan de la mano. Si se logra, veremos un recorrido de innovación que llega a comunidades con menos músculo técnico y con presupuestos ajustados, sin renunciar a la ética ni a la seguridad.

La IA, como la barbilla descrita por los científicos, no es una pieza aislada: es un sistema complejo cuyo impacto real depende de la forma en que se diseña, regula y despliega. Y ese es el aprendizaje central para esta etapa: no se trata de un gran lanzamiento, sino de un conjunto de piezas que, bien conectadas, pueden hacer que la IA funcione para todos.