El nacimiento de la Sociedad de la Información 4.0.
La globalización que conocimos durante tres décadas era una promesa optimista. Se suponía que más comercio, más información, más conectividad y más integración producirían un mundo más eficiente, más próspero y, en alguna medida, más interdependiente. Esa promesa nunca fue tan lineal, aunque durante un tiempo funcionó como relato ordenador. Permitía explicar el avance de las cadenas globales de valor, la expansión de internet, la internacionalización de las empresas tecnológicas, la circulación financiera y la idea de que la información podía fluir por encima de las fronteras nacionales.
La irrupción de la inteligencia artificial está modificando esa arquitectura desde adentro. Principalmente porque no se trata únicamente de una nueva generación de herramientas digitales para la misma sociedad de la información.
La IA empieza a operar como infraestructura de poder.
Ordena datos, automatiza decisiones, reorganiza procesos productivos, altera la competencia militar, redefine el valor del trabajo calificado y cambia la forma en que los Estados entienden su propia soberanía.
Durante la primera etapa de internet, el poder parecía residir en la capacidad de conectar. En la etapa de la IA, el poder se concentra en la capacidad de procesar, entrenar, desplegar y controlar modelos. La diferencia parece técnica, aunque sus consecuencias son políticas.
Una sociedad puede tener usuarios conectados, empresas digitalizadas y una ciudadanía acostumbrada a usar plataformas, y aun así permanecer en una posición subordinada si carece de infraestructura de cómputo, talento especializado, datos propios, regulación inteligente y capacidad estatal para negociar con las grandes empresas tecnológicas.
El centro de la disputa global es sobre quién define los modelos que procesan el lenguaje, quién entrena los sistemas que interpretan imágenes, quién controla la nube, quién fija estándares de seguridad, quién decide qué datos pueden circular y quién captura el valor económico de esa circulación.
En ese punto, la globalización empieza a mostrar una transformación profunda. La interdependencia permanece, atravesada por una desconfianza estratégica cada vez más visible.
Estados Unidos enfrenta esta etapa desde una posición de ventaja estructural. Sus empresas concentran buena parte de la innovación de frontera, controlan plataformas globales, dominan segmentos centrales de la nube y conservan una capacidad financiera difícil de igualar.
La administración Trump revocó en enero de 2025 la orden ejecutiva de Joe Biden sobre IA segura, confiable y responsable, y la reemplazó por una orientación centrada en remover barreras a la innovación y preservar el liderazgo estadounidense. La Casa Blanca formuló ese giro en términos de competencia nacional, seguridad económica y liderazgo global.
Ese cambio expresa una visión más amplia. Para Washington, la IA es una industria estratégica y también un instrumento de poder nacional. La regulación extranjera sobre plataformas, datos, privacidad, impuestos digitales o modelos de IA puede ser leída como una amenaza comercial cuando afecta a empresas estadounidenses. La soberanía digital de otros países entra así en tensión con la soberanía tecnológica de Estados Unidos. La discusión deja de ser puramente jurídica y pasa a integrar el arsenal de la política exterior.
Europa intenta ocupar otro lugar. La Unión Europea avanzó con una Ley de IA que aplica de manera progresiva. Desde febrero de 2025 rigen disposiciones generales y prohibiciones, desde agosto de 2025 se aplican reglas para modelos de propósito general, y el despliegue completo está previsto hacia agosto de 2027. Ese calendario refleja una apuesta regulatoria ambiciosa, centrada en riesgos, derechos, obligaciones de transparencia y controles sobre sistemas de alto impacto.
El problema europeo reside en la distancia entre capacidad normativa y capacidad industrial. Europa puede escribir reglas sofisticadas, exigir cumplimiento y proyectar estándares sobre terceros mercados. Su dificultad aparece cuando debe competir con la escala de inversión, la velocidad de despliegue y la concentración empresarial de Estados Unidos y China. La regulación puede ordenar el terreno, también puede quedar atrapada en una carrera donde los actores decisivos están fuera de su jurisdicción productiva.
China construye una estrategia distinta. Su enfoque combina planificación estatal, autosuficiencia tecnológica, infraestructura de cómputo, modelos propios, despliegue sectorial y diplomacia tecnológica.
La iniciativa conocida como IA Plus apunta a integrar inteligencia artificial en industrias, servicios públicos y gestión. En marzo de 2026, medios estatales chinos presentaron el nuevo plan quinquenal como una hoja de ruta orientada a inteligencia digital, modernización tecnológica y desarrollo económico apoyado en innovación.
La diferencia de china consiste en integrar la IA dentro de una estrategia nacional de modernización. El Estado ordena prioridades, financia infraestructura, promueve estándares, vincula datos con gestión pública y proyecta capacidades hacia el exterior.
Esa proyección se vuelve especialmente relevante para el Sur Global. Muchos países que no pueden construir modelos de avanzada desde cero recibirán soluciones, infraestructura, capacitación y plataformas bajo condiciones políticas, financieras y tecnológicas definidas por quienes sí controlan esa oferta.
Allí aparece una nueva dependencia. Durante el siglo XX, buena parte de la periferia exportaba materias primas e importaba manufacturas. Durante la globalización reciente, exportó datos, atención, consumo digital y mano de obra tercerizada, mientras importaba plataformas.
En la era de la IA, el riesgo consiste en exportar datos e importar inteligencia (externa). Esa fórmula puede sonar exagerada, aunque describe una dinámica real. Los países que no desarrollen capacidad propia quedarán como usuarios intensivos de sistemas ajenos, entrenados con lógicas ajenas, alojados en infraestructuras ajenas y gobernados por estándares ajenos.
La IA agéntica profundiza ese problema. La primera ola masiva de inteligencia artificial generativa se organizó alrededor de la creación de textos, imágenes, resúmenes, códigos o respuestas. La fase que empieza a desplegarse apunta a agentes capaces de ejecutar tareas encadenadas, interactuar con sistemas, tomar decisiones operativas y actuar sobre procesos completos. En una empresa, eso significa pasar de mejorar la productividad individual a rediseñar áreas enteras. En un Estado, significa automatizar trámites, fiscalización, análisis de riesgo, inteligencia tributaria, compras públicas, atención ciudadana y seguridad. En una economía, significa redefinir qué tareas siguen necesitando trabajo humano y qué tareas pasan a integrarse en sistemas automáticos.
Este punto exige cuidado. La IA no produce un único efecto laboral. No reemplaza del mismo modo a todos los trabajadores, ni mejora de manera uniforme todos los empleos. Afecta con particular intensidad tareas cognitivas rutinarias, actividades administrativas, análisis repetitivos, producción estandarizada de documentos, soporte técnico básico, clasificación de información y procesos que antes requerían personal de entrada. Al mismo tiempo, puede aumentar la productividad de profesionales calificados, abrir nuevas ocupaciones y mejorar servicios públicos cuando se implementa con criterio institucional. En tal sentido, la discusión seria comienza cuando se abandona la fantasía del apocalipsis laboral total y también la fantasía opuesta de una transición sin costos sociales.
La cuestión central será distributiva. Si la productividad generada por la IA se concentra en propietarios de infraestructura, grandes plataformas, empresas con datos y profesionales de altísima calificación, la promesa tecnológica puede convivir con sociedades más fragmentadas. La clase media administrativa, que durante décadas sostuvo buena parte de la estabilidad política de las democracias, queda especialmente expuesta. Su valor residía en procesar información, coordinar procedimientos, redactar documentos, controlar circuitos y sostener rutinas organizacionales. Muchas de esas funciones son precisamente las que la IA puede absorber.
La globalización de la IA también reorganiza el territorio. Las regiones con centros de datos, energía disponible, conectividad robusta, universidades, capital humano y ecosistemas empresariales pueden capturar beneficios crecientes. Las regiones sin esa base pueden transformarse en consumidoras pasivas de tecnología. La brecha digital clásica medía acceso. La nueva brecha mide capacidad. Ya no alcanza con conectarse. Hay que producir, adaptar, auditar, regular y gobernar sistemas.
El otro plano crítico es la fragmentación de internet. La red global abierta, que funcionó como imaginario de la globalización digital, se parte en regímenes distintos. Estados Unidos privilegia flujos de datos asociados a mercados y plataformas privadas. Europa intenta condicionar esos flujos con derechos, privacidad y control regulatorio. China vincula datos, seguridad nacional, estabilidad social y soberanía estatal.
La consecuencia es el avance de un internet menos universal, más regulado por bloques y más condicionado por tensiones geopolíticas.
Esa fragmentación afecta el acceso y disponibilidad de cables submarinos, satélites, nubes, sistemas de ciberseguridad, semiconductores, modelos abiertos, modelos cerrados, tiendas de aplicaciones, sistemas de pago y plataformas de identidad. Cada capa técnica se vuelve una capa política.
La infraestructura deja de ser un fondo invisible y se convierte en escenario de competencia. Quien controla una nube puede condicionar empresas. Quien controla semiconductores puede limitar el desarrollo de modelos. Quien controla estándares puede definir mercados. Quien controla datos puede entrenar inteligencia.
La privacidad queda atrapada en esa reconfiguración. La economía digital ya había convertido el comportamiento humano en materia prima. La IA amplifica esa lógica porque necesita datos, extrae patrones, predice conductas y permite intervenir sobre decisiones individuales con una precisión inédita. El riesgo no se limita a la vigilancia estatal. También incluye vigilancia comercial, manipulación personalizada, discriminación algorítmica, fraude con identidad sintética, deepfakes, extorsión, acoso y erosión de la confianza pública.
La pregunta democrática ya no se reduce a quién vota, quién gobierna o qué ley se aprueba. También incluye quién diseña los sistemas que median la experiencia cotidiana de la realidad.
En este escenario, la ética tecnológica deja de ser un adorno reputacional. Se vuelve una condición de estabilidad. Una sociedad que no confía en los sistemas automáticos rechaza su adopción o queda sometida a ellos sin control democrático.
Un Estado que incorpore IA sin auditoría puede aumentar eficiencia y también producir arbitrariedades a escala. Una empresa que automatice decisiones sin trazabilidad puede reducir costos y multiplicar daños invisibles. “Gobernar” la IA, gestionarla, no puede tener como único criterio de éxito la velocidad de despliegue.
Para América Latina, la discusión tiene una urgencia particular. La región llega a esta etapa con baja inversión en investigación y desarrollo, sistemas educativos desiguales, Estados con capacidades técnicas limitadas, mercados laborales informales y una alta dependencia de plataformas extranjeras. A la vez, posee recursos estratégicos, talento distribuido, universidades con capacidades parciales, problemas públicos donde la IA podría aportar valor y una necesidad evidente de modernizar servicios. El riesgo sería copiar modelos ajenos sin construir una agenda propia.
Una agenda latinoamericana razonable debería combinar cinco dimensiones, sin convertirlas en consignas vacías. Primero, infraestructura digital y energética, porque la IA necesita cómputo, conectividad y electricidad. Segundo, datos públicos de calidad, protegidos y gobernados con criterios democráticos. Tercero, formación masiva, desde alfabetización ciudadana hasta capacidades técnicas avanzadas. Cuarto, regulación proporcional, capaz de proteger derechos sin paralizar innovación local. Quinto, cooperación regional, porque ningún país latinoamericano aislado podrá negociar con las grandes plataformas en condiciones simétricas.
La etapa que se abre exige mirar la inteligencia artificial como parte de una disputa mayor por la organización del poder global.
Los países que la traten como una moda tecnológica quedarán limitados a la adopción superficial. Los que la integren en una estrategia productiva, educativa, regulatoria y diplomática podrán mejorar su posición relativa. La diferencia entre ambos caminos será menos visible en la cantidad de aplicaciones utilizadas y mucho más visible en la capacidad de decidir sobre infraestructuras, datos, estándares y usos públicos.
El debate público todavía habla de la IA como si fuera una herramienta que cada persona decide usar o ignorar. Esa escala resulta insuficiente. La IA ya está presente en bancos, escuelas, hospitales, juzgados, empresas, medios de comunicación, campañas electorales, sistemas de seguridad, cadenas logísticas y oficinas públicas. Su impacto real dependerá menos de la fascinación individual y más de las instituciones que logren encauzarla.
La nueva sociedad de la información tendrá ganadores evidentes y perdedores silenciosos.
Los ganadores serán quienes acumulen datos, capacidad de procesamiento, talento, energía, regulación estratégica y capacidad de desplegar sistemas confiables. Los perdedores serán quienes confundan uso con dominio, conectividad con autonomía y modernización con dependencia.
La globalización que conocimos durante tres décadas era una promesa optimista. Se suponía que más comercio, más información, más conectividad y más integración producirían un mundo más eficiente, más próspero y, en alguna medida, más interdependiente. Esa promesa nunca fue tan lineal, aunque durante un tiempo funcionó como relato ordenador. Permitía explicar el avance de las cadenas globales de valor, la expansión de internet, la internacionalización de las empresas tecnológicas, la circulación financiera y la idea de que la información podía fluir por encima de las fronteras nacionales.
La irrupción de la inteligencia artificial está modificando esa arquitectura desde adentro. Principalmente porque no se trata únicamente de una nueva generación de herramientas digitales para la misma sociedad de la información.
La IA empieza a operar como infraestructura de poder.
Ordena datos, automatiza decisiones, reorganiza procesos productivos, altera la competencia militar, redefine el valor del trabajo calificado y cambia la forma en que los Estados entienden su propia soberanía.
Durante la primera etapa de internet, el poder parecía residir en la capacidad de conectar. En la etapa de la IA, el poder se concentra en la capacidad de procesar, entrenar, desplegar y controlar modelos. La diferencia parece técnica, aunque sus consecuencias son políticas.
Una sociedad puede tener usuarios conectados, empresas digitalizadas y una ciudadanía acostumbrada a usar plataformas, y aun así permanecer en una posición subordinada si carece de infraestructura de cómputo, talento especializado, datos propios, regulación inteligente y capacidad estatal para negociar con las grandes empresas tecnológicas.
El centro de la disputa global es sobre quién define los modelos que procesan el lenguaje, quién entrena los sistemas que interpretan imágenes, quién controla la nube, quién fija estándares de seguridad, quién decide qué datos pueden circular y quién captura el valor económico de esa circulación.
En ese punto, la globalización empieza a mostrar una transformación profunda. La interdependencia permanece, atravesada por una desconfianza estratégica cada vez más visible.
Estados Unidos enfrenta esta etapa desde una posición de ventaja estructural. Sus empresas concentran buena parte de la innovación de frontera, controlan plataformas globales, dominan segmentos centrales de la nube y conservan una capacidad financiera difícil de igualar.
La administración Trump revocó en enero de 2025 la orden ejecutiva de Joe Biden sobre IA segura, confiable y responsable, y la reemplazó por una orientación centrada en remover barreras a la innovación y preservar el liderazgo estadounidense. La Casa Blanca formuló ese giro en términos de competencia nacional, seguridad económica y liderazgo global.
Ese cambio expresa una visión más amplia. Para Washington, la IA es una industria estratégica y también un instrumento de poder nacional. La regulación extranjera sobre plataformas, datos, privacidad, impuestos digitales o modelos de IA puede ser leída como una amenaza comercial cuando afecta a empresas estadounidenses. La soberanía digital de otros países entra así en tensión con la soberanía tecnológica de Estados Unidos. La discusión deja de ser puramente jurídica y pasa a integrar el arsenal de la política exterior.
Europa intenta ocupar otro lugar. La Unión Europea avanzó con una Ley de IA que aplica de manera progresiva. Desde febrero de 2025 rigen disposiciones generales y prohibiciones, desde agosto de 2025 se aplican reglas para modelos de propósito general, y el despliegue completo está previsto hacia agosto de 2027. Ese calendario refleja una apuesta regulatoria ambiciosa, centrada en riesgos, derechos, obligaciones de transparencia y controles sobre sistemas de alto impacto.
El problema europeo reside en la distancia entre capacidad normativa y capacidad industrial. Europa puede escribir reglas sofisticadas, exigir cumplimiento y proyectar estándares sobre terceros mercados. Su dificultad aparece cuando debe competir con la escala de inversión, la velocidad de despliegue y la concentración empresarial de Estados Unidos y China. La regulación puede ordenar el terreno, también puede quedar atrapada en una carrera donde los actores decisivos están fuera de su jurisdicción productiva.
China construye una estrategia distinta. Su enfoque combina planificación estatal, autosuficiencia tecnológica, infraestructura de cómputo, modelos propios, despliegue sectorial y diplomacia tecnológica.
La iniciativa conocida como IA Plus apunta a integrar inteligencia artificial en industrias, servicios públicos y gestión. En marzo de 2026, medios estatales chinos presentaron el nuevo plan quinquenal como una hoja de ruta orientada a inteligencia digital, modernización tecnológica y desarrollo económico apoyado en innovación.
La diferencia de china consiste en integrar la IA dentro de una estrategia nacional de modernización. El Estado ordena prioridades, financia infraestructura, promueve estándares, vincula datos con gestión pública y proyecta capacidades hacia el exterior.
Esa proyección se vuelve especialmente relevante para el Sur Global. Muchos países que no pueden construir modelos de avanzada desde cero recibirán soluciones, infraestructura, capacitación y plataformas bajo condiciones políticas, financieras y tecnológicas definidas por quienes sí controlan esa oferta.
Allí aparece una nueva dependencia. Durante el siglo XX, buena parte de la periferia exportaba materias primas e importaba manufacturas. Durante la globalización reciente, exportó datos, atención, consumo digital y mano de obra tercerizada, mientras importaba plataformas.
En la era de la IA, el riesgo consiste en exportar datos e importar inteligencia (externa). Esa fórmula puede sonar exagerada, aunque describe una dinámica real. Los países que no desarrollen capacidad propia quedarán como usuarios intensivos de sistemas ajenos, entrenados con lógicas ajenas, alojados en infraestructuras ajenas y gobernados por estándares ajenos.
La IA agéntica profundiza ese problema. La primera ola masiva de inteligencia artificial generativa se organizó alrededor de la creación de textos, imágenes, resúmenes, códigos o respuestas. La fase que empieza a desplegarse apunta a agentes capaces de ejecutar tareas encadenadas, interactuar con sistemas, tomar decisiones operativas y actuar sobre procesos completos. En una empresa, eso significa pasar de mejorar la productividad individual a rediseñar áreas enteras. En un Estado, significa automatizar trámites, fiscalización, análisis de riesgo, inteligencia tributaria, compras públicas, atención ciudadana y seguridad. En una economía, significa redefinir qué tareas siguen necesitando trabajo humano y qué tareas pasan a integrarse en sistemas automáticos.
Este punto exige cuidado. La IA no produce un único efecto laboral. No reemplaza del mismo modo a todos los trabajadores, ni mejora de manera uniforme todos los empleos. Afecta con particular intensidad tareas cognitivas rutinarias, actividades administrativas, análisis repetitivos, producción estandarizada de documentos, soporte técnico básico, clasificación de información y procesos que antes requerían personal de entrada. Al mismo tiempo, puede aumentar la productividad de profesionales calificados, abrir nuevas ocupaciones y mejorar servicios públicos cuando se implementa con criterio institucional. En tal sentido, la discusión seria comienza cuando se abandona la fantasía del apocalipsis laboral total y también la fantasía opuesta de una transición sin costos sociales.
La cuestión central será distributiva. Si la productividad generada por la IA se concentra en propietarios de infraestructura, grandes plataformas, empresas con datos y profesionales de altísima calificación, la promesa tecnológica puede convivir con sociedades más fragmentadas. La clase media administrativa, que durante décadas sostuvo buena parte de la estabilidad política de las democracias, queda especialmente expuesta. Su valor residía en procesar información, coordinar procedimientos, redactar documentos, controlar circuitos y sostener rutinas organizacionales. Muchas de esas funciones son precisamente las que la IA puede absorber.
La globalización de la IA también reorganiza el territorio. Las regiones con centros de datos, energía disponible, conectividad robusta, universidades, capital humano y ecosistemas empresariales pueden capturar beneficios crecientes. Las regiones sin esa base pueden transformarse en consumidoras pasivas de tecnología. La brecha digital clásica medía acceso. La nueva brecha mide capacidad. Ya no alcanza con conectarse. Hay que producir, adaptar, auditar, regular y gobernar sistemas.
El otro plano crítico es la fragmentación de internet. La red global abierta, que funcionó como imaginario de la globalización digital, se parte en regímenes distintos. Estados Unidos privilegia flujos de datos asociados a mercados y plataformas privadas. Europa intenta condicionar esos flujos con derechos, privacidad y control regulatorio. China vincula datos, seguridad nacional, estabilidad social y soberanía estatal.
La consecuencia es el avance de un internet menos universal, más regulado por bloques y más condicionado por tensiones geopolíticas.
Esa fragmentación afecta el acceso y disponibilidad de cables submarinos, satélites, nubes, sistemas de ciberseguridad, semiconductores, modelos abiertos, modelos cerrados, tiendas de aplicaciones, sistemas de pago y plataformas de identidad. Cada capa técnica se vuelve una capa política.
La infraestructura deja de ser un fondo invisible y se convierte en escenario de competencia. Quien controla una nube puede condicionar empresas. Quien controla semiconductores puede limitar el desarrollo de modelos. Quien controla estándares puede definir mercados. Quien controla datos puede entrenar inteligencia.
La privacidad queda atrapada en esa reconfiguración. La economía digital ya había convertido el comportamiento humano en materia prima. La IA amplifica esa lógica porque necesita datos, extrae patrones, predice conductas y permite intervenir sobre decisiones individuales con una precisión inédita. El riesgo no se limita a la vigilancia estatal. También incluye vigilancia comercial, manipulación personalizada, discriminación algorítmica, fraude con identidad sintética, deepfakes, extorsión, acoso y erosión de la confianza pública.
La pregunta democrática ya no se reduce a quién vota, quién gobierna o qué ley se aprueba. También incluye quién diseña los sistemas que median la experiencia cotidiana de la realidad.
En este escenario, la ética tecnológica deja de ser un adorno reputacional. Se vuelve una condición de estabilidad. Una sociedad que no confía en los sistemas automáticos rechaza su adopción o queda sometida a ellos sin control democrático.
Un Estado que incorpore IA sin auditoría puede aumentar eficiencia y también producir arbitrariedades a escala. Una empresa que automatice decisiones sin trazabilidad puede reducir costos y multiplicar daños invisibles. “Gobernar” la IA, gestionarla, no puede tener como único criterio de éxito la velocidad de despliegue.
Para América Latina, la discusión tiene una urgencia particular. La región llega a esta etapa con baja inversión en investigación y desarrollo, sistemas educativos desiguales, Estados con capacidades técnicas limitadas, mercados laborales informales y una alta dependencia de plataformas extranjeras. A la vez, posee recursos estratégicos, talento distribuido, universidades con capacidades parciales, problemas públicos donde la IA podría aportar valor y una necesidad evidente de modernizar servicios. El riesgo sería copiar modelos ajenos sin construir una agenda propia.
Una agenda latinoamericana razonable debería combinar cinco dimensiones, sin convertirlas en consignas vacías. Primero, infraestructura digital y energética, porque la IA necesita cómputo, conectividad y electricidad. Segundo, datos públicos de calidad, protegidos y gobernados con criterios democráticos. Tercero, formación masiva, desde alfabetización ciudadana hasta capacidades técnicas avanzadas. Cuarto, regulación proporcional, capaz de proteger derechos sin paralizar innovación local. Quinto, cooperación regional, porque ningún país latinoamericano aislado podrá negociar con las grandes plataformas en condiciones simétricas.
La etapa que se abre exige mirar la inteligencia artificial como parte de una disputa mayor por la organización del poder global.
Los países que la traten como una moda tecnológica quedarán limitados a la adopción superficial. Los que la integren en una estrategia productiva, educativa, regulatoria y diplomática podrán mejorar su posición relativa. La diferencia entre ambos caminos será menos visible en la cantidad de aplicaciones utilizadas y mucho más visible en la capacidad de decidir sobre infraestructuras, datos, estándares y usos públicos.
El debate público todavía habla de la IA como si fuera una herramienta que cada persona decide usar o ignorar. Esa escala resulta insuficiente. La IA ya está presente en bancos, escuelas, hospitales, juzgados, empresas, medios de comunicación, campañas electorales, sistemas de seguridad, cadenas logísticas y oficinas públicas. Su impacto real dependerá menos de la fascinación individual y más de las instituciones que logren encauzarla.
La nueva sociedad de la información tendrá ganadores evidentes y perdedores silenciosos.
Los ganadores serán quienes acumulen datos, capacidad de procesamiento, talento, energía, regulación estratégica y capacidad de desplegar sistemas confiables. Los perdedores serán quienes confundan uso con dominio, conectividad con autonomía y modernización con dependencia.
Fuentes consultadas
- World Economic Forum. Global Risks Report 2026. Chapter 2. Global risks in-depth: anticipating tomorrow’s challenges today.
https://www.weforum.org/publications/global-risks-report-2026/in-full/global-risks-report-2026-chapter-2/ - Council on Foreign Relations. How 2026 Could Decide the Future of Artificial Intelligence.
https://www.cfr.org/articles/how-2026-could-decide-future-artificial-intelligence - International Monetary Fund. Global Economic and Financial Implications of Artificial Intelligence.
https://www.imf.org/-/media/files/publications/imf-notes/2026/english/insea2026002.pdf - National University of Singapore, East Asian Institute. From “Digital Foundations” to “AI+”: China’s AI Takes Off.
https://research.nus.edu.sg/eai/wp-content/uploads/2026/01/EAIBB-No.-1863-Chinas-AI-takes-off-full-text-2.pdf - Transnational Institute. Beyond Tariffs: Silicon Valley’s War on Digital Sovereignty.
https://www.tni.org/en/article/beyond-tariffs - CEBRI Journal. The Tariff Policy of the Trump 2.0 Administration.
https://cebri.org/revista/en/artigo/217/the-tariff-policy-of-the-trump-20-administration - ResearchGate. The Effects of AI on Globalisation.
https://www.researchgate.net/publication/400613012_The_Effects_of_AI_on_Globalisation - CBRE. AI’s Impact on the Economy, Employment & Productivity.
https://www.cbre.com/insights/reports/ais-impact-on-the-economy-employment-and-productivity - ResearchGate. Artificial Intelligence and Global Development: Toward a Cooperative Framework for Inclusive Technological Progress.
https://www.researchgate.net/publication/402003385_Artificial_Intelligence_and_Global_Development_Toward_a_Cooperative_Framework_for_Inclusive_Technological_Progress - ACM SIGAI. AI Ethics & Policy Column: Top AI Ethics and Policy Issues of 2025 and What to Expect in 2026.
https://sigai.acm.org/static/aimatters/11-2/7.%20AI%20Ethics%20Policy%20Column%20-%20Top%20AI%20Ethics%20and%20Policy%20Issues%20of%202025%20and%20What%20to%20Expect%20in%202026.pdf - AIhub. Top AI Ethics and Policy Issues of 2025 and What to Expect in 2026.
https://aihub.org/2026/03/04/top-ai-ethics-and-policy-issues-of-2025-and-what-to-expect-in-2026/ - Information Technology and Innovation Foundation. Defending American Tech in Global Markets.
https://itif.org/publications/2025/12/01/defending-american-tech-in-global-markets/ - People’s Daily Online. How China’s “AI+” Initiative Is Powering Shared Global Growth.
http://en.people.cn/n3/2026/0429/c90000-20451908.html - Eurasia Review. Beijing’s AI Governance Approach And Its Outreach To Southeast Asia.
https://www.eurasiareview.com/03052026-beijings-ai-governance-approach-and-its-outreach-to-southeast-asia-analysis/ - China-CEE Institute. The Global Governance of Artificial Intelligence: Progress, Challenges, and China’s Role.
https://china-cee.eu/2026/02/12/the-global-governance-of-artificial-intelligence-progress-challenges-and-chinas-role/ - Brookings Institution. Why China Is Winning in Tech and What the US Is Overlooking.
https://www.brookings.edu/articles/why-china-is-winning-in-tech-and-what-the-us-is-overlooking/ - Internet Policy Review. From Innovation to Deployment: How China Is Reshaping the Future of AI Governance.
https://policyreview.info/articles/news/china-reshaping-future-ai-governance/2041 - IDEAS/RePEc. The Impact of AI on Global Knowledge Work.
https://ideas.repec.org/a/eee/moneco/v157y2026ics0304393225001473.html - PrometAI Blog. The Impact of Artificial Intelligence on Society in 2026.
https://prometai.app/blog/impact-of-artificial-intelligence-on-society-2025 - Brookings Institution. AI Growth Acceleration Versus Distributional Fairness.
https://www.brookings.edu/articles/ai-growth-acceleration-versus-distributional-fairness/ - Yale School of Management. Global Tensions: Splinternet.
https://som.yale.edu/media/16645/download?inline - Policy Center for the New South. Internationally Fragmented Data Could Lead to Geopolitically Antagonistic AI.
https://www.policycenter.ma/publications/internationally-fragmented-data-could-lead-geopolitically-antagonistic-ai - Internet Governance Project. Beyond Borders: How Threat Intelligence Provenance Can Save Global Cybersecurity From Geopolitical Fragmentation.
https://www.internetgovernance.org/2026/02/23/beyond-borders-how-threat-intelligence-provenance-can-save-global-cybersecurity-from-geopolitical-fragmentation/ - Recorded Future. Fragmentation Defined 2025’s Threat Landscape. Here’s What It Means for 2026.
https://www.recordedfuture.com/blog/fragmentation-in-2025-what-it-means-for-2026 - RAND Corporation. Open Models, Soft Power, and the Spectrum of U.S.-China Artificial Intelligence Competition.
https://www.rand.org/pubs/perspectives/PEA4686-1.html - Anthropic. Labor Market Impacts of AI: A New Measure and Early Evidence.
https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts - ResearchGate. Will Automation and Artificial Intelligence Contribute to an Increase or Decrease in Employment in the Economy?
https://www.researchgate.net/post/Will_automation_and_artificial_intelligence_contribute_to_an_increase_or_decrease_in_employment_in_the_economy - Social Finance. Shaping the Future of Work: Generative AI, Inequality, and Opportunity.
https://socialfinance.org/insight/shaping-the-future-of-work-generative-ai-inequality-and-opportunity/ - Frontiers in Political Science. The Challenges of AI Regulation: Data Protection, Civil Rights, and Landmark Cases.
https://www.frontiersin.org/journals/political-science/articles/10.3389/fpos.2026.1626848/full - Inside Privacy. International AI Safety Report 2026 Examines AI Capabilities, Risks, and Safeguards.
https://www.insideprivacy.com/artificial-intelligence/international-ai-safety-report-2026-examines-ai-capabilities-risks-and-safeguards/ - ISACA. Five Key Findings from ISACA State of Privacy 2026 Report.
https://www.isaca.org/resources/news-and-trends/isaca-now-blog/2026/five-key-findings-from-isaca-state-of-privacy-2026-report
