Singapur ha invertido más de S$1.000 millones en IA, pero AI Singapore ve escasez de quienes saben construirla

Singapur ya ha invertido más de S$1.000 millones para convertirse en un centro mundial de inteligencia artificial. Pero desde dentro del propio ecosistema nacional de IA llega una advertencia: no basta con enseñar a la gente a usar herramientas ya hechas. El país necesita formar con más rapidez a quienes sepan construir sus propios modelos y productos.

Apuesta por modelos propios

En los últimos años Singapur ha reforzado de forma constante su agenda de IA: actualizó la estrategia nacional, reservó medidas específicas en el presupuesto y amplía los programas para empresas y formación. El objetivo oficial no es solo implantar soluciones ajenas, sino crear una escuela local de desarrolladores, investigadores y equipos capaces de crear tecnología dentro del país. En la estrategia NAIS 2.0, las autoridades hablan abiertamente de elevar a 15.000 personas la reserva propia de profesionales de IA en cinco años, y de que la IA debe ser un factor de resiliencia económica, no solo una herramienta para ganar eficiencia.

En este contexto resulta especialmente reveladora la declaración de Leslie Teo, director sénior de AI Singapore y uno de los arquitectos de la política local de IA. Según él, el enfoque actual de preparación del país puede desplazarse hacia los «usuarios certificados» de IA, cuando la economía necesita «constructores»: ingenieros, investigadores y equipos de producto que sepan entrenar, adaptar e implantar sistemas. Para un país pequeño no es solo cuestión de crecimiento, sino de soberanía tecnológica: si hay pocas competencias propias, hay que vivir según las reglas que fijan otros.

Dónde se atasca la formación

La principal herramienta del Estado es SkillsFuture, un programa de créditos de formación y cursos subvencionados para ciudadanos durante toda su carrera. En 2025 pasaron por los programas apoyados unas 606.000 personas. Pero Teo señala no el alcance, sino la velocidad: mientras un curso se diseña, se aprueba y se lanza oficialmente, su contenido puede quedar obsoleto. En IA esto duele especialmente, porque las herramientas, los enfoques e incluso las prácticas básicas cambian literalmente por trimestres.

• Los programas formales se actualizan más despacio de lo que cambia el mercado de la IA
• Las empresas están cada vez menos dispuestas a formar a júniors internamente
• Crece la brecha entre la habilidad de «usar IA» y la capacidad de «construir IA»
• Es peligroso que una economía pequeña dependa por completo de modelos creados en el extranjero

«Los empleados júnior son baratos. La IA, aún más».

De ahí la conclusión de Teo: quizá el Estado tenga que considerar la formación básica de especialistas de nivel inicial como un bien público. Antes, parte de esa función la asumían los empleadores, pero con la automatización cae el incentivo para invertir en los puestos de entrada. Como resultado, el mercado puede acabar con muchas personas con certificados de IA, pero con muy pocas que hayan pasado por una verdadera escuela de ingeniería con problemas reales.

El mercado ya está cambiando

El efecto ya se nota en el mercado laboral. Según la encuesta anual de las universidades de Singapur, la proporción de graduados que lograron un empleo permanente a tiempo completo bajó al 74,4 % en 2025, frente al 79,4 % del año anterior. Esto no prueba que la IA, por sí sola, se esté «comiendo» los puestos de entrada, pero es una señal preocupante: la automatización y la reconfiguración del papel de los empleados júnior ya afectan al primer peldaño de la carrera.

Aun así, la cuestión para Singapur va más allá del empleo de los graduados. Si el país se apoya por completo en sistemas de IA creados en el extranjero, apenas influye en cómo evolucionan, qué idiomas y contextos culturales admiten y los intereses de quién llevan incorporados por defecto. Por eso AI Singapore desarrolla SEA-LION, una familia de grandes modelos de lenguaje para el sudeste asiático que ya utilizan empresas de la región, entre ellas GoTo Group. Un modelo propio no resuelve la escasez de personal, pero da al país un asiento en la mesa donde se toman las decisiones tecnológicas.

Qué significa

Singapur muestra un problema que pronto será común a muchos mercados: la alfabetización masiva en IA, por sí sola, no crea una industria de IA. La siguiente etapa de la competencia no consiste en enseñar a todos a usar chatbots, sino en montar con rapidez una cadena de ingenieros, investigadores y equipos de producto antes de que la educación formal y el mercado laboral se queden definitivamente atrás respecto a la tecnología.