Singapur ha invertido más de S$1.000 millones en AI, pero AI Singapore ve escasez de personas capaces de construirla

Singapur ya ha invertido más de S$1 mil millones para convertirse en un polo global de inteligencia artificial. Pero dentro del propio ecosistema nacional de IA, suena una advertencia: el país necesita hacer más que enseñar a la gente a usar herramientas listas — necesita cultivar más rápidamente a quienes saben construir sus propios modelos y productos.

Apostando por Modelos Propios

Singapur ha estado fortaleciendo consistentemente su agenda de IA en los últimos años: ha actualizado su estrategia nacional, ha asignado medidas presupuestarias específicas y está ampliando programas para negocios y educación. El objetivo oficial no es simplemente implementar soluciones extranjeras, sino formar una escuela local de desarrolladores, investigadores y equipos capaces de crear tecnología dentro del país. En la estrategia NAIS 2.0, las autoridades hablan directamente sobre el crecimiento del conjunto doméstico de profesionales de IA a 15.000 personas en cinco años, y sobre la IA convirtiéndose en un factor de resiliencia económica, no solo una herramienta para mejorar la eficiencia.

En este contexto, la declaración de Leslie Teo, director sénior de AI Singapore y uno de los arquitectos de la política de IA local, es particularmente significativa. Según él, el enfoque actual de la preparación del país puede estar desplazándose hacia "usuarios certificados" de IA, mientras que la economía necesita "constructores" — ingenieros, investigadores y equipos de producto que sepan entrenar, adaptar e implementar sistemas. Para un país pequeño, esta es una cuestión no solo de crecimiento, sino de soberanía tecnológica: si la competencia interna es limitada, tienes que vivir por las reglas establecidas por otros.

Dónde el Aprendizaje se Estanca

El principal instrumento estatal aquí es SkillsFuture, un programa de créditos de capacitación y cursos subvencionados para ciudadanos a lo largo de sus carreras. En 2025, aproximadamente 606.000 personas pasaron por programas apoyados. Pero Teo señala no el alcance, sino la velocidad: mientras se diseña, aprueba e implementa oficialmente un curso, su contenido puede quedar obsoleto. En IA esto es especialmente doloroso, porque las herramientas, enfoques e incluso prácticas básicas cambian literalmente cada trimestre.

• Los programas formales se actualizan más lentamente que el mercado de IA cambia
• Las empresas están cada vez menos dispuestas a recapacitar al personal junior internamente
• La brecha está creciendo entre la habilidad de "usar IA" y la capacidad de "construir IA"
• Es peligroso para una pequeña economía depender completamente de modelos creados en el exterior

"Los empleados junior son baratos.

La IA es aún más barata." Esto lleva a la conclusión de Teo: la capacitación básica de especialistas de nivel inicial puede necesitar ser considerada por el estado como un bien público. Anteriormente, los empleadores asumían parte de esta función, pero con la automatización, la motivación para invertir en posiciones de entrada está disminuyendo. Como resultado, el mercado puede obtener muchas personas con certificaciones en IA, pero muy pocas que hayan pasado por capacitación de ingeniería real en proyectos reales.

El Mercado Ya Está Cambiando

El efecto ya es visible en el mercado laboral. Según una encuesta anual de las universidades de Singapur, la proporción de graduados que obtuvieron empleo permanente a tiempo completo cayó al 74,4% en 2025 comparado con el 79,4% un año antes. Esto no es prueba de que la IA sola está "comiendo" empleos de entrada, pero es una señal alarmante: la automatización y la reestructuración de funciones junior ya están afectando el primer peldaño de la escala profesional.

Al mismo tiempo, la cuestión para Singapur es más amplia que el empleo de graduados. Si el país depende completamente de sistemas de IA creados en el exterior, tiene casi ninguna influencia sobre cómo estos sistemas se desarrollan, qué idiomas y contextos culturales soportan, y cuyos intereses están incrustados en ellos por defecto. Por eso la IA Singapore está desarrollando SEA-LION — una familia de grandes modelos de lenguaje para el Sudeste Asiático, que ya está siendo utilizada por empresas regionales, incluido GoTo Group. Un modelo propio no resuelve el déficit de personal, pero le da al país un lugar en la mesa donde se toman las decisiones tecnológicas.

Qué Significa Esto

Singapur demuestra un problema que pronto se volverá común en muchos mercados: la alfabetización masiva en IA por sí sola no crea una industria de IA. La siguiente etapa de la competencia no es enseñar a todos cómo usar chatbots, sino construir rápidamente un pipeline de ingenieros, investigadores y equipos de producto, antes de que la educación formal y el mercado laboral queden completamente atrás de la tecnología.