La UNAM entra a la conversación de la IA. El reto ya no es adoptar tecnología, sino entenderla

 

Por Milton Martínez / Secretaría de Cultura de la Ciudad de México, CC BY 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=99401202

Recientemente, la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) instaló su nuevo Consejo Coordinador de Inteligencia Artificial (CCOIA).

 A primera vista, la decisión de la UNAM de instalar CCOIA puede parecer un movimiento institucional más, dentro del auge global de la IA. Otro comité, otro consejo, otro anuncio académico en medio del ruido tecnológico actual.

Pero, honestamente, creo que aquí hay algo más importante de lo que podemos apreciar a simple vista. Porque detrás de esta iniciativa hay una señal interesante: México empieza a reconocer que la inteligencia artificial ya no es únicamente un tema tecnológico o empresarial. Se está convirtiendo en un asunto de relevancia para el país.

Durante el último par de años, gran parte del debate sobre IA en México ha girado alrededor de la adopción empresarial, automatización o competitividad. Cómo usar IA para vender más, reducir costos o acelerar procesos. Por supuesto, todo eso sigue siendo importante, claro, pero la creación de un consejo coordinador dentro de la UNAM apunta hacia otra dirección: entender la IA también como un fenómeno científico, social, educativo, económico y ético.

Y ya era hora.

Porque mientras el mercado tecnológico avanza a velocidades absurdas, muchas instituciones, no solo en México, siguen reaccionando de manera fragmentada. Unos hablan de regulación, otros de productividad, otros de riesgos existenciales. Pero pocas veces se construye una conversación verdaderamente interdisciplinaria.

Y es ahí donde la UNAM podría jugar un papel relevante.

Según la nota, el nuevo consejo busca coordinar esfuerzos relacionados con investigación, formación académica, ética, innovación y aplicaciones de inteligencia artificial dentro de la universidad. Esto es importante porque la IA ya dejó de ser una disciplina aislada. Hoy impacta medicina, derecho, economía, ciencias sociales, arte, ingeniería, comunicación… prácticamente todo.

El problema es que muchas organizaciones todavía la siguen tratando como si fuera exclusivamente un tema meramente técnico, y no lo es.

La IA está empezando a redefinir cómo producimos conocimiento, cómo tomamos decisiones y cómo interactuamos con sistemas digitales. En otras palabras: no solo es capaz de cambiar herramientas, también estructuras.

Por eso, el reto de instituciones como la UNAM no es únicamente formar especialistas técnicos. Es formar personas capaces de entender las profundas implicaciones de esta transformación. Porque México, así como toda la región, enfrenta una paradoja complicada.

Por un lado, es innegable que hay un entusiasmo enorme por la IA. Gobiernos, empresas y universidades quieren “subirse al tren”, pero al mismo tiempo, seguimos teniendo brechas enormes en infraestructura digital, capacidades de investigación, acceso a cómputo avanzado y formación especializada.

Entonces, cabe la pregunta:

¿Está México construyendo una estrategia nacional de IA, o simplemente reaccionando a una tendencia global?

Porque la diferencia importa muchísimo.

Desarrollar soberanía tecnológica no significa solamente usar herramientas de IA creadas en otros países; significa también generar investigación propia, formar talento local, construir infraestructura y participar activamente en la definición de cómo se usará esta tecnología.

América Latina llega tarde a esta carrera; eso no significa que ya esté fuera del juego, pero sí implica tener una visión más estratégica, mucho más.

Es aquí en donde la UNAM tiene una oportunidad enorme, no necesariamente para competir contra OpenAI, Google AI o China; eso sería una fantasía poco realista, pero sí para ayudar a construir algo que hoy hace mucha falta: una visión latinoamericana sobre inteligencia artificial. Porque la mayoría de los modelos, datasets y arquitecturas que usamos hoy fueron diseñados desde otras realidades culturales, económicas y lingüísticas.

Y esto tiene consecuencias.

Los sesgos algorítmicos, los problemas de representación y las prioridades tecnológicas no son universales. Una IA entrenada principalmente en contextos anglosajones no necesariamente entiende las complejidades sociales, culturales o económicas de México y América Latina.

Por eso la conversación sobre la IA no puede limitarse a “cómo adoptarla”. También debe incluir:

• ¿Quién la diseña?
• ¿Con qué datos?
• ¿Bajo qué intereses?
• ¿Y para resolver qué problema?

Es aquí en donde este consejo podría volverse relevante, o quedarse en un ejercicio simbólico más. Porque también hay que decirlo:

México tiene cierta tradición de crear grandes iniciativas tecnológicas que generan titulares, pero que después se diluyen entre burocracia, falta de continuidad o recursos insuficientes.

El verdadero desafío no será instalar el consejo, será darle capacidad real de impacto.

¿Pero qué implica este desafío? Implica financiamiento sostenido, coordinación entre disciplinas, acceso a infraestructura computacional y vínculos reales con industria, gobierno y comunidad científica internacional.

Pero, sobre todo, implica algo más difícil: visión de largo plazo. Porque la IA no se desarrolla en ciclos políticos de seis años, se desarrolla en décadas.

Y quizá ahí está la parte más importante de toda esta historia.

La creación del consejo refleja que la conversación sobre inteligencia artificial en México empieza a madurar. Lentamente, es posible, con limitaciones también, pero finalmente empieza a entenderse que la IA no es solamente una herramienta productiva, sino una tecnología estructural que puede redefinir educación, economía, trabajo y poder.

Hoy, la pregunta ahora es si tendremos la capacidad y la paciencia para construir algo más profundo que una estrategia reactiva.

Porque al final, el verdadero reto no es que México use inteligencia artificial. El verdadero reto es decidir qué papel quiere tener en el mundo que la inteligencia artificial está construyendo.

Pero tú, estimado lector, ¿qué opinas?

—Jorge García, AI Güey