La Inteligencia Artificial (IA) no es una promesa futura, sino el motor actual de la economía global. No solo reside en laboratorios, está presente cuando desbloqueamos nuestro celular con el rostro, cuando una plataforma nos recomienda un libro o cuando sistemas de salud buscan diagnósticos más precisos. Hoy la pregunta no es si México debe integrarse a esta revolución, sino si tiene las herramientas para liderarla. En 2026, la respuesta muestra contrastes: un ecosistema empresarial dinámico frente a infraestructura desigual y escasa coordinación estratégica. Para entenderlo, debemos analizar tres dimensiones: talento humano, infraestructura tecnológica y gobernanza.
México ha demostrado capacidad para generar un ecosistema empresarial sólido. Más de 350 empresas de IA han captado 500 millones de dólares y generan alrededor de 11 mil empleos. Sin embargo, el gran reto es el talento. Aunque existen más de 43 programas académicos especializados, el 70% de las empresas reporta dificultades para encontrar especialistas en IA.
Imaginemos a una empresa mexicana buscando expertos en aprendizaje automático o ciberseguridad: siete de cada diez organizaciones reportan dificultades extremas para encontrarlos. A ello se suma un fenómeno denominado “fuga de cerebros”. Entre 2019 y 2023, México registró una tendencia migratoria neta negativa en talento de IA: profesionales altamente capacitados desarrollan su potencial en el extranjero en lugar de fortalecer la innovación nacional.
En conectividad, México puede ser optimista. Es el tercer lugar en Latinoamérica en disponibilidad de datos abiertos y cuenta con penetración de antenas 5G. No obstante, la infraestructura muestra brechas de accesibilidad dependiendo del nivel socioeconómico. Por otra parte, el país solo cuenta con siete instituciones con acceso a cómputo de alto desempeño, indispensable para la IA, y existe una marcada disparidad regional. Ciudad de México y Nuevo León lideran el índice de desarrollo digital, pero estados como Chiapas y Oaxaca permanecen rezagados, limitando el beneficio de la IA a ciertos núcleos geográficos.
Esta disparidad se traduce así: una pequeña empresa en el norte puede acceder a centros de datos modernos para optimizar sus ventas, mientras que una MiPyME en el sur carece de conexión estable. Otro factor crítico es el poder de cómputo. La IA avanzada requiere máquinas de alto desempeño, pero en el país solo siete instituciones cuentan con esta capacidad. Sin estas “súper calculadoras”, los investigadores mexicanos tardan meses en realizar procesos que en otros países toman días.
El desafío más urgente es la falta de un liderazgo central. Aunque México fue pionero en 2018 con la primera estrategia de IA en la región, hoy carece de una estrategia nacional unificada y actualizada. Sin reglas claras ni una autoridad central que coordine los esfuerzos entre gobierno, industria y universidades, los avances se quedan en esfuerzos aislados. Existen diversas propuestas de iniciativas de ley y un Laboratorio Nacional de IA por parte del gobierno federal, pero las regulaciones en materia de IA y la centralización siguen siendo tareas clave.
La gasolina de este motor es la inversión en ciencia, y México opera con reserva. El país invierte menos del 0.5% de su PIB en investigación y desarrollo, frente al 2.7% promedio de la OCDE y al 0.56% latinoamericano. El resultado es una disminución visible en la producción científica nacional.
México posee elementos para el éxito: un mercado empresarial creciente y una nueva generación de estudiantes ansiosos por aprender. No obstante, es imperativo transitar hacia una innovación con propósito. El lanzamiento del Laboratorio Nacional de Inteligencia Artificial es un paso en dirección correcta para centralizar talento y tecnología.
El futuro de la IA en México depende de que seamos capaces de crear una estrategia de largo plazo que involucre sociedad civil, sector empresarial, gobierno y academia. Necesitamos invertir en nuestras universidades, retener a nuestros expertos y asegurar que la tecnología llegue a cada rincón del país. Solo con una visión conjunta podremos decir que México no solo está listo para la era de la IA, sino que es un líder relevante de la región.
Director del Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico de la Universidad Panamericana; presidente de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial