El estado de la IA en México: Entre el Potencial y las Políticas

 

Imagen por JoeBamz (Pixabay)

No hay duda, la inteligencia artificial (IA) está transformando al mundo.

Cada vez más países ven en ella una oportunidad estratégica para generar innovación, mejorar procesos económicos y en muchos casos, atender retos sociales urgentes.

En el caso de América Latina, distintos gobiernos han comenzado ya a desarrollar políticas públicas, así como estrategias y marcos regulatorios para subirse a la ola de la IA.

México, por su tamaño económico, población y ecosistema tecnológico en expansión, tiene una posición clave en la región. Sin embargo, al comparar su avance con el de países como Chile o Brasil, el panorama revela una adopción muy prometedora pero acompañada de una estrategia nacional aún débil y poco articulada.

Este breve análisis explora el estado actual de la IA en México, lo contrasta con el de otros países de la región y plantea algunas ideas o propuestas para el posible fortalecimiento del desarrollo de la IA.

México en el contexto latinoamericano de la IA

Desde hace ya varios años, México ha mostrado interés en el desarrollo y adopción de tecnologías de inteligencia artificial. De hecho, fue uno de los primeros países en anunciar esfuerzos estratégicos relacionados con la IA, sin embargo, el avance en este rubro no ha sido homogéneo y en algunos casos, desigual.

Mientras que, en algunos sectores, como son el financiero y el de servicios hay adopción e inversiones tangibles en IA, en otros sectores, como el de salud o la propia administración pública, la falta de dirección estratégica y regulatoria sigue siendo un obstáculo para su desarrollo. ¿Entonces, cual es el estado actual?

Estrategia nacional y preparación institucional

En 2018, México fue pionero en lanzar una estrategia digital nacional que incorporaba la IA. Esta iniciativa derivó en un informe con recomendaciones de política pública. No obstante, esa inercia inicial no se ha traducido en una estrategia nacional robusta ni en una hoja de ruta actualizada.

En contraste, por ejemplo, Chile publicó en 2021 su Política Nacional de Inteligencia Artificial con objetivos claros, estructura de gobernanza y planes de acción concretos mientras que Brasil también ha avanzado con fuerza: su proyecto de ley sobre IA (No. 2.338/2023) incluye un enfoque basado en riesgos y ya está en discusión en el Senado.

El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2023 colocó a México en niveles muy bajos en los rubros de visión institucional (2.78) y estrategia (8.33), por debajo del promedio regional. Estos resultados reflejan la falta de una política nacional actualizada y la ausencia de mecanismos eficaces de participación ciudadana.

En 2024, el ILIA mantiene a México como un actor relevante, pero lejos del liderazgo regional en visión estratégica.

Por otro lado, el Government AI Readiness Index 2023 otorgó a México una puntuación de 43.08 en el pilar de gobierno, ubicándolo en la posición 68 de 193 países, la cual, aunque no es una mala posición, mantiene a México detrás de naciones latinoamericanas como Uruguay (63.84), Colombia (61.77) y Chile (53.99), lo que confirma carencias en la visión estratégica, las capacidades digitales y regulación ética en el sector público.

Marco regulatorio: lento y disperso

Actualmente México no cuenta con leyes o regulaciones específicas para la inteligencia artificial. Con esfuerzos legislativos aislados, como las iniciativas presentadas en el Senado y la creación de la Alianza Nacional de IA, pero sin una legislación integral. La reciente reforma a la Ley de Ciencia y Tecnología representa un paso para establecer principios éticos, pero el avance ha sido lento.

Mientras tanto, Chile ya envió su proyecto de ley de IA al Congreso, buscando promover el desarrollo de la tecnología sin perder de vista los derechos humanos y los principios democráticos. Brasil, con un paso incluso más avanzado, está debatiendo un marco regulatorio con enfoque en riesgos y componentes técnicos y sociales. Argentina también discute el tema, aunque con un enfoque más flexible que prioriza la innovación.

La falta de legislación clara en México representa un riesgo: sin normas específicas, se dificulta garantizar el uso ético de la IA y las tareas para fomentar la confianza pública en el uso de la IA.

Adopción industrial: potencia en lo práctico

Sin embargo, pese a las limitaciones estratégicas gubernamentales, México destaca en la adopción práctica de la IA. Un informe de KPMG en 2024 reveló que el 50% de los líderes empresariales en el país reportaron un uso generalizado de IA en sus organizaciones, la cifra más alta de los países analizados.

Sectores como el transporte y la logística han logrado beneficios tangibles derivados de la implementación de la IA, desde reducción de accidentes hasta mejoras en eficiencia operativa.

Por otro lado, el mercado de la IA en México sigue creciendo de forma significativa: se espera que alcance los 2.8 mil millones de dólares entre 2024 y 2025, y que llegue a los 12.5 mil millones para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 28.5%.

En este sentido, los segmentos más dinámicos de la IA incluyen la robótica, la IA generativa, el procesamiento de lenguaje natural, el aprendizaje automático y la visión por computadora.

La Ciudad de México alberga buena parte del ecosistema emprendedor en IA, y se observa una adopción creciente en automatización de procesos, ciberseguridad y analítica de negocio.

Aun así, esta adopción industrial no está respaldada por una estrategia nacional que articule esfuerzos entre sectores, lo cual podría limitar su impacto a largo plazo. Otros países de la región muestran una adopción más estratégica y coordinada.

Investigación y desarrollo: avances, pero rezago en impacto

En términos de investigación científica, México dista de encontrarse a la vanguardia. En 2022 se registraron 4,277 publicaciones sobre IA, una cifra baja en proporción a la población y al tamaño del país, especialmente si se compara con Europa o Estados Unidos.

México ocupa el quinto lugar en América Latina en publicaciones per cápita sobre IA, detrás de Chile, Ecuador, Brasil y Uruguay. Además, por ejemplo, ningún artículo de autores mexicanos fue aceptado en una de las principales conferencias sobre ética e IA en 2023.

Sin embargo, y a pesar de todo, hay desarrollos alentadores como es el caso del primer laboratorio de IA generativa de América Latina inaugurado en 2024 en Guadalajara, fruto de la colaboración entre Wizeline y el Tecnológico de Monterrey. México también participa como observador en procesos internacionales de estandarización en IA.

Aunque México lidera la inversión pública en investigación y desarrollo en la región, el gasto total (público y privado) como porcentaje del PIB es inferior al promedio regional y mucho más bajo que en los países de la OCDE.

El gasto público en TIC también ha disminuido notablemente en los últimos años.

Talento y educación: abundancia básica, escasez avanzada

México forma a un gran número de egresados en ciencias computacionales y programas de maestría afines: es el país con más graduados en estas áreas en América Latina. No obstante, sigue existiendo una escasez importante de especialistas en ciencia de datos y aprendizaje automático con estudios avanzados.

Aunque hay más programas de maestría en IA, su impacto todavía es limitado. Iniciativas como Wizeline Academy ofrecen capacitación gratuita en IA y machine learning (ML), pero el reto está en escalar estos esfuerzos para cubrir la creciente demanda del sector.

Infraestructura y datos: hay bases, pero falta madurez

En 2018, el Government AI Readiness Index destacó el buen desempeño de México en infraestructura digital y políticas de datos abiertos. Desde entonces, se han mantenido los esfuerzos en disponibilidad de datos y gobernanza digital.

Sin embargo, todavía hay brechas en innovación del sector público, habilidades tecnológicas y digitalización. El acceso a servicios de internet fijo va en aumento, lo cual es positivo, pero la calidad y cobertura aún son desiguales. 

En 2023, México recibió 508 millones de dólares en inversión en IA, una cifra relevante. Sin embargo, ajustada al tamaño del país, sigue por debajo del promedio regional.

Aunque la inversión de capital de riesgo ha crecido, es necesario consolidar una política de inversión de largo plazo que permita escalar y sostener el ecosistema.

Reflexión final: fortalezas, debilidades y lo que sigue

En la actualidad, México tiene cuenta con elementos para convertirse en líder regional en inteligencia artificial: Un mercado dinámico, adopción real en sectores industriales, infraestructura digital razonable y un creciente interés académico.

Pero tiene también debilidades críticas: la falta de una estrategia nacional clara y actualizada, la ausencia de una regulación específica, el rezago en investigación de alto impacto y la escasez de talento en tecnologías avanzadas de IA.

Para que México pase de ser un líder en la adopción de la IA para convertirse en un creador e innovador en IA, los sectores públicos y privados necesitan tomar acciones claras y decididas, las cuales incluyen:

• Diseñar e implementar una estrategia nacional de IA, con objetivos claros, financiamiento adecuado y mecanismos de gobernanza y ética.
• Fortalecer el marco regulatorio aprendiendo de experiencias regionales como las de Chile y Brasil, así como de los países más desarrollados en el área de IA.
• Impulsar la formación de talento especializado para reducir la brecha existente entre las habilidades tecnológicas básicas y avanzadas.
• Aumentar la inversión en investigación y desarrollo, tanto pública como privada.
• Promover mayor colaboración entre academia, industria y gobierno para aplicar la IA a los retos sociales y económicos del país.
• Considerar los riesgos de desigualdad digital que trae la IA generativa y garantizar un acceso inclusivo a la infraestructura y a las habilidades necesarias.

El estado actual de la IA en México muestra un contraste claro: hay adopción relevante y crecimiento de mercado, pero se carece de una visión estratégica y regulatoria de largo plazo.

Si el país quiere posicionarse como protagonista en el ecosistema latinoamericano de IA, necesita alinear su potencial técnico con una política pública moderna, ética y coordinada.

La oportunidad está ahí. Pero para aprovecharla, México debe pasar del discurso a la ejecución, y construir un camino propio hacia la innovación con responsabilidad.

Pero ¿tú qué opinas? ¿tiene México el potencial para un desarrollo sostenible y efectivo en IA?

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