Juan Carlos Luna* / Prxima Labs
La IA ya no es un asunto futurista reservado a Silicon Valley ni a las grandes empresas tecnológicas. Es un cambio de época que redefine (y redefinirá) cómo producimos, trabajamos, nos relacionamos e incluso como gobernamos. Mientras Estados Unidos y China aceleran su inversión en infraestructura, regulación y preparación de talento, México es observador, sin hasta el momento una estrategia clara, ni una política pública consistente.
Nuestro país podría estar en la carrera en una posición relevante. Su potencial energético, población joven y liderazgo regional en fintech le dan ventaja, pero carecemos de una brújula tecnológica que integre un ecosistema potente.
México vive hoy en orfandad en materia de coordinación de IA. No existe un organismo público enfocado en construir una agenda dedicada a impulsar un ecosistema nacional de IA; no hay presupuesto, ni hoja de ruta, ni una política integral que articule academia, empresas y sector público. Si hay un proyecto del Conacyt para integrar en una plataforma de IA la investigación nacional, pero el ejercicio demuestra que los esfuerzos son aislados y desarticulados. Mientras el mundo corre, México aún no arranca. Peor aún, el país no sabe en qué carril correr.
La transición energética, indispensable para escalar infraestructura de IA, tampoco figura como prioridad. Hoy, el 75% de nuestra matriz energética sigue dependiendo de combustibles fósiles, y la inversión en renovables lleva frenada 7 años.
¿Cómo atraer centros de datos o fábricas de IA si ni siquiera podemos garantizar energía limpia y competitiva? El riesgo es claro: hoy estamos perdiendo inversiones que están buscando instalarse con quien ofrezca una oferta renovable confiable.
Otra debilidad crítica del país es de habilidades y capacidades. Aunque México concentra el 22% de la inversión en Big Data y analítica en América Latina, el número de especialistas formados es insuficiente. La búsqueda de empresas por profesionales capaces de aplicar ciencia de datos a problemas reales está generando amplias frustraciones.
Los límites a la innovación y a la inversión son solo el resultado más evidente, la condena a proyectos emergentes que tenderán a perder novedad, vigencia y supervivencia este mismo año lastima un frágil ecosistema que va naciendo.
El puntapié final es la carencia de datos. No hay registros confiables generados por instituciones, empresas u organismos que permitan entrenar modelos robustos ni construir soluciones escalables. En un entorno donde los datos son el petróleo de este siglo, México
está dejando sin explorar ni explotar sus yacimientos.
Algunos especialistas sostienen que México debería liderar el mundo hispanohablante en el desarrollo de IA. En teoría, tienen lógica: más de 500 millones de personas hablan español y pronto demandarán sistemas culturales y lingüísticos de IA relevantes. Pero parece que la apuesta se basa más en el mayor retraso que tienen el resto de naciones latinas que en nuestras propias fortalezas internas. Olvidan también a un Brasil que, sin ser hispanohablante, sí está desarrollando capacidades institucionales, mayores inversiones y un ecosistema de innovación más sólido que el mexicano, y que apuesta a ser el líder regional del ecosistema de IA.
Un frente más de reflexión urgente para México a la luz de la IA es el político electoral. Cambridge Analítica (2015) demostró cómo modelos entrenados pueden manipular elecciones y moldear la opinión pública. En la arena política mexicana, con baja institucionalidad y una creciente historia de polarización, los incentivos para usar la IA con fines de propaganda están por encima de cualquier debate legislativo y o regulación en discusión. La Inteligencia Artificial puede convertirse fácilmente en un arma de distorsión democrática más que en un motor de prosperidad compartida.
¿Aún así puede (y debe) México participar de la carrera de la IA? Sí. Para muestra: la historia de China, que transitó en 30 años de ser la fábrica barata del mundo ensamblando productos de mala calidad a competir en semiconductores, vehículos eléctricos y energía renovable,
implementando reformas que demandaron transferencia tecnológica, talento e infraestructura.
La ruta para nuestro país puede ser similar: arrancar por amplios proyectos de energía limpia y servicios de datos para empresas globales, aprender de la transferencia tecnológica y apostar a que en 10 años podamos liderar en aplicaciones sectoriales como agricultura inteligente, salud pública, educación personalizada o fintech inclusivo.
Para ello necesitamos una estrategia nacional con sentido de urgencia que reconozca cómo la IA se está expandiendo a mayor velocidad que el uso de internet en sus primeros años. Que comprenda que los costos de inferencia están cayendo drásticamente y cada mes aparecen nuevos modelos que reconfiguran en mayor o menor medida la competencia global. Una estrategia que priorice transición energética, formación de talento, creación de datos confiables y el diseño de un marco regulatorio que limite abusos y atraiga
inversión.
No se trata de competir con Estados Unidos o China en recursos o infraestructura. Se trata de ganar la carrera de la sabiduría: adoptar la IA con responsabilidad, con visión de inclusión y con la capacidad de traducirla en bienestar ciudadano.
México tiene las piezas, falta la voluntad para ensamblarlas. Hace falta un gobierno con visión, instituciones comprometidas y un sector privado dispuesto a apostar más allá de la ganancia inmediata.
El momento es ahora, o México se convierte en el país que supo domesticar la IA para ponerla al servicio de su gente, o quedará condenado a ser un consumidor más de tecnologías externas y genéricas. Lo que decidamos marcará el rumbo de nuestras capacidades competitivas y de nuestra democracia para los próximos 50 años.
* Profesor de Políticas Públicas y Gobierno de la Universidad Anahuac México y socio fundador de Prxima Labs.