Gobierno de EE. UU.: Llama para IA segura y abierta
La agencia de adquisiciones de EE. UU., la GSA, ha incorporado Llama de Meta a un programa gubernamental. Esto permite a las agencias federales utilizar el modelo bajo marcos uniformes. La GSA lo confirma en un comunicado de prensa y hace referencia a la Iniciativa OneGov para una implementación de IA más rápida y segura en las agencias federales.
Quelle: Representación propia
Aprobación de Llama por la GSA
El 22 de septiembre de 2025, según Reuters citando a la GSA, confirmó que las agencias federales de EE. UU. pueden usar Llama oficialmente. Llama se etiqueta como una “herramienta de IA aprobada” en las estructuras de la GSA. El comunicado de prensa de la GSA nombra específicamente la integración en la Iniciativa OneGov y hace referencia a los memorandos OMB M-25-21 y M-25-22 como directrices políticas para uso y adquisición. Ya antes, la GSA había autorizado a otros proveedores de IA como OpenAI, Google y Anthropic para uso gubernamental; Llama se ubica ahora entre ellos. En cuanto al contexto de seguridad: AWS reportó en junio de 2025 FedRAMP/IL4-5 para el uso de Llama y Claude en AWS GovCloud, es decir, para entornos de alta protección. Meta describe el marco OneGov como asequible y de control de datos como eficiente en costos y control de datos, ya que los modelos de pesos abiertos pueden ejecutarse localmente.
Quelle: unite.ai
IA de código abierto en el código.
Comprendiendo a Llama
Llama es una familia de lo que se denomina modelos de pesos abiertos (Open-Weights) de Meta. Los pesos del modelo ya entrenados están disponibles gratuitamente, por lo que los desarrolladores pueden ejecutarlos localmente o en la nube de una agencia. Sin embargo, el código fuente, los datos de entrenamiento y las recetas no están completamente abiertos. La iniciativa de código abierto (OSI), por tanto, califica a Llama explícitamente como no Open Source; esto es importante para su clasificación correcta. Los marcos de gestión de riesgos de IA de NIST (AI RMF) proporcionan paralelamente una guía sobre cómo las agencias deben gestionar los riesgos de IA, independientemente del tipo de modelo. Estos están disponibles en NIST AI 100-1 y en el sitio web de NIST.
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IA de código abierto en el código.
Factores Clave y Contexto
La aprobación de Llama por parte de la GSA se debe a varias motivaciones. En primer lugar tienen papel los costos y argumentos de control: los modelos de pesos abiertos permiten auto-alojamiento, lo que mejora la soberanía de datos y el control de costos. La NTIA ha publicado un informe al respecto. En segundo lugar, la estrategia de adquisiciones es relevante: M-25-22 destaca la competencia, el control de rendimiento y la gestión de riesgos al adquirir IA; los modelos abiertos sirven como contrapeso a servicios propietarios y reducen el Vendor Lock-in. Otras Memorandos de la OMB están disponibles. En tercer lugar, la seguridad es un factor: con FedRAMP/IL4-5 se reduce la barrera para usar estos modelos en entornos gubernamentales sensibles. Al mismo tiempo, la obligación de gobernanza sigue alta: el AI RMF de NIST exige evaluaciones de riesgo documentadas, pruebas de imparcialidad, trazabilidad y monitoreo.
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Verificación de hechos y aclaraciones
Comprobado: La GSA confirma la integración OneGov de Llama; Reuters informa sobre la aprobación para las agencias federales el 22/09/2025. El comunicado de la GSA está disponible aquí.
Comprobado: M-25-21 y M-25-22 de la OMB M-25-21 y M-25-22 establecen el marco para el uso y la adquisición de IA en las agencias.
Comprobado: AWS GovCloud tiene para Llama/Claude FedRAMP “High” y DoD IL4/5, lo que permite su uso en entornos de alta protección.
Desconocido: “Open Source” en el sentido estricto de OSI. Llama sigue clasificada por OSI como no Open Source; Meta habla de “open source/open models”, OSI lo contradice. La perspectiva de Meta está aquí. En la práctica se trata de Open Weights, no de una IA completamente abierta, como muestra el informe NTIA.
Falso/Engañoso: “Con la aprobación de la GSA, Llama no está automáticamente autorizado por FedRAMP.” FedRAMP autoriza servicios en la nube, no las familias de modelos en sí; lo relevante es el entorno operativo autorizado (p. ej., AWS GovCloud con las autorizaciones mencionadas) y la gestión de riesgos por parte de la agencia según NIST AI RMF. La información sobre FedRAMP está disponible en fedramp.gov. Una explicación se encuentra en FedScoop y en NIST AI RMF.
Quelle: kanzlei-herfurtner.de
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Implicaciones para las agencias
Para las agencias, la aprobación significa que Llama puede evaluarse y desplegarse dentro de marcos uniformes, incluyendo opciones de autoalojamiento en GovCloud o en las instalaciones. Esto acorta las rutas de datos y reduce el vendor lock-in, como subraya OMB M-25-22. Las agencias deben evaluar estrictamente conforme al NIST AI RMF (Govern, Map, Measure, Manage) y usar los playbooks del NIST AI Resource Center. El NIST AI RMF es la base para ello. Para las áreas funcionales, los pesos abiertos permiten un control de costos más granular (tiempo de GPU, escalabilidad), rutas de registro/auditoría claras e integraciones en procesos especializados, siempre que la evaluación, conceptos de seguridad de prompts y red teaming estén establecidos. Más información se encuentra en el informe NTIA sobre pesos de modelo abiertos.
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Preguntas abiertas y perspectivas futuras
Quedan preguntas abiertas. ¿Cómo operativizarán las agencias cuestiones de licencia y cumplimiento de Llama, por ejemplo la cláusula de 700 millones de MAU y las condiciones de uso aceptables, especialmente en proyectos entre múltiples partes y adquisiciones? La licencia especifica el umbral y podría requerir una aprobación adicional por parte de Meta. ¿Cómo integran los compradores OMB M-25-22 (adquisición de IA) y NIST AI RMF (gestión de riesgos) en contratos marco a largo plazo y pruebas? Y qué benchmarks de evaluación se convertirán en estándar en el sector público para comparar de forma justa pesos abiertos con servicios propietarios, como sugiere el Plan de acción de IA de Estados Unidos.
La aprobación de Llama para las autoridades de EE. UU. marca un paso práctico hacia una mayor libertad de elección: pesos abiertos, autoalojamiento y vías de adquisición estandarizadas reducen dependencias y pueden disminuir costos y riesgos de datos, siempre que la gobernanza y la arquitectura de seguridad se apliquen de manera estricta. Esto se respalda con la noticia de Reuters, el comunicado de la GSA y OMB M-25-22 (adquisición de IA). Quienes deseen usar Llama deben tomar en serio el debate OSI, revisar la licencia de forma adecuada y usar el NIST AI RMF como guía en el proyecto, la adquisición y la operación. Así se puede aprovechar de manera sólida y trazable el beneficio de los modelos abiertos en el sector público.