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Compara ecosistemas de IA sin esconder qué datos y pesos producen el ranking.

Activa las señales que quieras comparar, cambia su peso y observa qué países siguen siendo comparables. Los datos ausentes excluyen al país del escenario: nunca se convierten en cero ni se compensan silenciosamente.

Normalización0–100 por escenario
Pesoseditables
Datos ausentesexclusión explícita
Registros de país28
Señales

Qué entra en la comparación

El escenario inicial compara inversión privada y nuevas empresas financiadas en 2025: 12 países tienen ambas observaciones en las figuras publicadas. Puedes añadir infraestructura, modelos, talento o política; la cobertura cambia y siempre se muestra antes de interpretar el ranking.

País destacado

El país debe tener datos completos para todas las señales activas.
Escenario

Ranking relativo con cobertura visible

Cargando…

Señales activas
Líder del escenario
Unidad de la puntuaciónpuntos relativos
Fecha del snapshot22-08-2026

Cargando datos…

PaísPuntuación
Método

El índice es una vista configurable, no una medida absoluta de «quién gana la IA».

Transformación antes de normalizar

Inversión, empresas, centros de datos y modelos usan log(1+x) antes del min–max para que un valor extremo no comprima todo el resto de la escala. Talento y política usan escala lineal.

Comparabilidad estricta

Un país solo entra en el ranking si tiene dato para todas las señales activas. Cambiar señales puede cambiar tanto el conjunto de países como los valores normalizados; por eso cada escenario es relativo a su propia cobertura.

Pesos visibles

Los pesos activos se normalizan para sumar 100%. El valor por defecto es igualitario. No hay pesos «expertos» ocultos ni una puntuación editorial fija de 5sigmas.

Cobertura

28 registros no significan 28 países comparables en todos los escenarios.

El universo reúne países publicados en al menos una de las fuentes seleccionadas. Las figuras de inversión, empresas y centros de datos de AI Index 2026 muestran 15 áreas cada una, pero no exactamente las mismas. La cobertura se conserva tal como se publica: un país ausente de una figura queda como dato ausente, no como cero.

El escenario inicial tiene 12 países comparables porque exige simultáneamente inversión privada y nuevas empresas financiadas en 2025. Si añades centros de datos, quedan 9. Esta reducción es información sobre la cobertura del dataset, no un fallo que se oculte mediante imputación.

Registros: 28
Escenario inicial: 12 comparables
Con infraestructura: 9
Sin imputación
Qué mide y qué no

Señales observables, con límites explícitos.

La inversión privada no incluye necesariamente gasto estatal. Contar centros de datos no mide su tamaño ni las GPU disponibles. Los modelos notables dependen del criterio de Epoch AI y la figura de 2026 solo publica geografías seleccionadas. Los perfiles de LinkedIn no representan a toda la población. La capacidad de política de Oxford Insights es un pilar metodológico, no una medida completa de ejecución pública.

La puntuación de Stanford Global AI Vibrancy de 2024 se muestra como referencia externa cuando ya existe un valor verificado y nunca entra en la puntuación de 5sigmas, para no reutilizar un índice ya compuesto como si fuera una observación primaria.

Snapshot: 22-08-2026
Metodología: 2026-08-22-v2
Fuentes con periodo explícito
Valores ausentes conservados
Fuentes activas

Cada señal conserva organización, periodo y límite de interpretación.

    Referencia metodológica

    Inspirado por la transparencia del AI Index, no por su puntuación.

    El Global AI Vibrancy Tool de Stanford compara 36 países con 23 indicadores agrupados en 7 pilares y permite ajustar pesos. 5sigmas adopta la idea de exploración reproducible, pero usa señales, transformaciones y reglas de cobertura propias. El objetivo es que cada cambio de ranking pueda explicarse desde los datos y los pesos.