México quiere su propia IA. ¿Tiene también un plan para hacerla funcionar?

 

Imagen generada con IA

El reciente Plan Nacional de Inteligencia Artificial en México promete infraestructura, talento y soberanía tecnológica. Pero entre construir capacidades y transformar un país existe una distancia que no se recorre solamente comprando tecnología.

México parece haber decidido que ya no quiere limitarse a ser consumidor de inteligencia artificial. Ahora quiere participar en su desarrollo, construir infraestructura propia, formar especialistas y utilizar estas tecnologías para transformar la administración pública.

A primera vista, la intención es correcta, incluso necesaria.

Pero en la realidad, hay una diferencia enorme entre anunciar una estrategia nacional de inteligencia artificial y convertirla en una verdadera política de desarrollo tecnológico, económico e institucional.

Es aquí donde la cosa se pone interesante.

De acuerdo con un reportaje publicado por Ámbito México, el Plan Nacional de Inteligencia Artificial, impulsado por la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones (ATDT), contempla tres grandes pilares:

• Un marco ético y legal
• El desarrollo de talento y software público
• Y la construcción de infraestructura estratégica

La propuesta incluye proyectos como la Fábrica de IA, un centro público de formación y la supercomputadora Coatlicue. En esencia, su objetivo es reducir la dependencia tecnológica del exterior y desarrollar capacidades nacionales para diseñar, adaptar, evaluar y supervisar sistemas de inteligencia artificial. De nuevo, sobre el papel, suena bastante bien.

Sin embargo, la experiencia de décadas de transformación digital nos obliga a hacernos una pregunta, tal vez incómoda:

¿Está México construyendo una estrategia nacional de IA o simplemente una nueva generación de proyectos tecnológicos gubernamentales?

Hagamos un breve análisis.

La soberanía tecnológica no se compra por catálogo

Uno de los conceptos centrales del plan es la soberanía tecnológica; esto no es un asunto menor.

Actualmente, buena parte de las capacidades avanzadas de inteligencia artificial dependen de un número relativamente pequeño de empresas internacionales que controlan modelos, infraestructura, plataformas y servicios de cómputo, es decir, prácticamente todo.

Por supuesto, esa concentración de poder crea dependencias económicas, tecnológicas y, eventualmente, políticas.

Para México, desarrollar capacidades propias tiene sentido; significa contar con alternativas para procesar información estratégica, investigar, adaptar modelos a necesidades nacionales y reducir riesgos asociados con proveedores externos.

Pero debemos tener cuidado con lo que entendemos por soberanía. Tener servidores instalados en territorio mexicano no garantiza independencia tecnológica. Tampoco la garantiza desarrollar aplicaciones gubernamentales sobre infraestructura propia. ¿Por qué?

Una solución puede ejecutarse localmente y seguir dependiendo de procesadores extranjeros, software propietario, modelos cerrados o componentes cuya operación depende de terceros.

La soberanía tecnológica no es una condición binaria, sino una combinación de capacidades, control, autonomía operativa y opciones reales de decisión. Se logra de manera incremental.

Por eso, no se trata solamente de preguntarnos cuánto hardware o software puede adquirir México, sino qué capacidades podrá desarrollar y mantener sin depender permanentemente de otros países o poderes tecnológicos.

Eso incluye, por supuesto, algo que suele recibir menos atención que las grandes inversiones: conocimiento institucional.

Porque una supercomputadora sin especialistas, datos adecuados, proyectos relevantes y recursos para sostener su operación puede terminar siendo una infraestructura impresionante, pero insuficientemente aprovechada.

Coatlicue: La infraestructura no es el resultado

El proyecto Coatlicue representa uno de los componentes más visibles de esta estrategia. Según la información publicada, se contempla una infraestructura con 14,480 GPU y una capacidad anunciada de 314 petaflops, instalada en Zacatenco, en el Instituto Politécnico Nacional.

Sus aplicaciones potenciales incluyen investigación científica, predicciones climáticas, agricultura, energía, salud y análisis gubernamental.

Por supuesto, la oportunidad es importante. México necesita mayor capacidad de cómputo para investigación avanzada y desarrollo tecnológico, ya que depender exclusivamente de servicios internacionales puede limitar proyectos por costos, disponibilidad, restricciones de acceso o requisitos de protección de datos.

Sin embargo, el verdadero valor de Coatlicue no estará determinado por sus especificaciones técnicas, estará determinado por lo que permita producir.

¿Cuántos proyectos científicos podrá atender? ¿Cuántas universidades tendrán acceso? ¿Cuántas empresas mexicanas podrán utilizarla? ¿Qué porcentaje de su capacidad estará efectivamente aprovechado? ¿Qué resultados medibles generará?

Será necesario también conocer los costos completos de operación, mantenimiento, energía, actualización tecnológica y administración, porque una inversión de esta naturaleza no termina cuando se encienden los equipos.

En la industria tecnológica conocemos muy bien este problema: organizaciones que invierten millones en infraestructura y después descubren que carecen de los procesos, las habilidades o los datos necesarios para aprovecharla.

La infraestructura habilita la innovación, pero no la produce de manera automática.

La Fábrica de IA: una oportunidad para transformar el gobierno

Otro componente interesante es la denominada Fábrica de IA, que, según el reportaje, reúne aproximadamente a cien especialistas dedicados a desarrollar herramientas para la administración pública.

Entre los ejemplos aparecen Semáforo Aduanal, diseñado para apoyar la priorización de inspecciones mediante información histórica, y Ventanilla 24/7, un asistente conversacional para facilitar la búsqueda de información sobre trámites federales.

Aquí nos encontramos con aplicaciones mucho más cercanas al ciudadano, y también algunos de los riesgos más importantes.

Un agente conversacional puede mejorar considerablemente la experiencia de una persona que necesita información gubernamental, pero si los procesos detrás del servicio siguen fragmentados, duplicados o mal diseñados, el resultado puede ser simplemente una interfaz más moderna para una burocracia que continúa funcionando igual.

Lo mismo ocurre con los sistemas de apoyo a la toma de decisiones.

Una herramienta que ayuda a priorizar inspecciones aduanales puede mejorar la eficiencia y la detección de riesgos. Pero también puede reproducir sesgos históricos, generar falsos positivos o dificultar la explicación de decisiones que afectan a ciudadanos y empresas. Por eso, estas soluciones necesitan mecanismos claros de validación, supervisión humana, trazabilidad y revisión.

El Estado no puede limitarse a afirmar que sus algoritmos son eficientes; debe poder demostrar que también son confiables, proporcionales y sujetos a rendición de cuentas. Esto quiere decir que la Fábrica de IA debe garantizar estándares de servicio, calidad y seguridad que hagan la diferencia.

El problema de fondo sigue siendo la información

Hay un elemento que considero fundamental y que debería ocupar un lugar central en cualquier estrategia nacional de inteligencia artificial: la gobernanza de datos.

México puede desarrollar modelos, instalar infraestructura y formar especialistas, pero si la información gubernamental continúa fragmentada, desactualizada, duplicada o distribuida entre sistemas incompatibles, el potencial de esas inversiones será limitado.

La IA no corrige mágicamente una mala arquitectura de información; de hecho, en muchos casos, simplemente hace que sus problemas aparezcan más rápido y a mayor escala.

Por eso, el éxito del plan dependerá también de estándares de interoperabilidad, calidad de datos, catálogos comunes, controles de acceso y responsabilidades institucionales claramente definidas, actividades que distan de ser atractivas, pero son fundamentales para el éxito de una estrategia de tal magnitud.

Además, existe una cuestión delicada: no toda la información pública es necesariamente información accesible para su uso.

Los datos personales, fiscales, médicos y administrativos requieren distintos niveles de protección. La capacidad tecnológica del Estado debe crecer acompañada de mecanismos igualmente sólidos para limitar su uso.

De otra manera, una estrategia diseñada para fortalecer la soberanía digital podría terminar ampliando capacidades de vigilancia sin los contrapesos necesarios. Y eso sería una contradicción bastante seria y riesgosa para la población.

Formar talento no significa solamente entregar certificaciones

El plan también contempla un Centro Público de Formación en IA, con capacitación gratuita y una capacidad proyectada de hasta 25,000 certificaciones anuales. Es una iniciativa valiosa, particularmente en un país donde las oportunidades de formación tecnológica siguen siendo desiguales. Pero aquí también necesitamos distinguir entre actividad e impacto.

El número de certificados emitidos no necesariamente refleja la creación de capacidades productivas. Lo importante será conocer cuántas personas consiguen empleos especializados, cuántas desarrollan soluciones, cuántas empresas incorporan ese conocimiento y cuántos proyectos logran sostenerse.

Pero, además, México no necesita exclusivamente programadores o especialistas en modelos.

Necesita también arquitectos de datos, expertos en ciberseguridad, ingenieros de integración, profesionales de gobernanza, investigadores, docentes y especialistas capaces de conectar la tecnología con problemas reales.

También necesita abogados, filósofos, economistas y científicos sociales que participen en el diseño y evaluación de estos sistemas, porque la inteligencia artificial ya dejó de ser únicamente una disciplina informática. Hoy en día es una transformación que atraviesa prácticamente todas las actividades económicas e institucionales.

Formar talento sin generar oportunidades para utilizarlo puede, paradójicamente, terminar fortaleciendo a las industrias tecnológicas de otros países.

Entonces, ¿dónde queda la industria mexicana?

Pues bien, este es, probablemente, uno de los puntos más importantes de esta noticia. Una estrategia nacional de IA no debería limitarse a modernizar el gobierno, también debería contribuir al desarrollo de un ecosistema tecnológico nacional.

México tiene una base industrial importante, particularmente en manufactura, automotriz, logística, servicios financieros y comercio. La inteligencia artificial podría mejorar la productividad, optimizar cadenas de suministro, desarrollar nuevos productos y fortalecer capacidades de innovación.

Pero eso requiere conectar la estrategia pública con las necesidades reales de la industria. Porque si, las grandes empresas probablemente encontrarán maneras de adoptar IA con o sin un plan nacional. El desafío está en las pequeñas y medianas empresas, que en México son mayoría, enfrentan mayores restricciones de presupuesto, talento, infraestructura y acceso a datos.

Si el plan logra facilitar investigación aplicada, acceso razonable a servicios de cómputo, colaboración entre universidades y empresas, y transferencia de conocimiento, podría generar beneficios importantes, también podría abrir oportunidades para proveedores mexicanos de software, consultoría, integración, seguridad y servicios especializados.

Sin embargo, eso no ocurrirá automáticamente.

Se necesitan mecanismos transparentes de participación, reglas claras de contratación pública, oportunidades competitivas y una estrategia para que el conocimiento desarrollado con recursos públicos pueda generar valor económico y social.

De otra manera, corremos el riesgo de crear una isla tecnológica gubernamental desconectada del resto de la economía.

La regulación: necesaria, pero todavía insuficiente

El plan también plantea avanzar hacia una legislación federal sustentada en transparencia, explicabilidad, no discriminación, proporcionalidad, supervisión humana y corresponsabilidad. Todos principios importantes. Pero los principios no se implementan solos.

¿Quién auditará los sistemas gubernamentales? ¿Cómo podrá un ciudadano impugnar una decisión apoyada por IA? ¿Qué responsabilidades tendrán los desarrolladores y las instituciones? ¿Cómo se investigarán los incidentes? ¿Qué información deberá hacerse pública?

Hoy, estas preguntas necesitan respuestas operativas, no solamente declaraciones.

La regulación también deberá distinguir entre niveles de riesgo. No tiene sentido imponer las mismas obligaciones a un asistente informativo y a un sistema que influye en decisiones sobre derechos, servicios públicos o inspecciones, y será importante preservar espacios para la innovación.

Porque una regulación mal diseñada puede terminar favoreciendo a las grandes empresas que tienen recursos para cumplirla, mientras dificulta la participación de proveedores nacionales más pequeños.

Nota: Al momento existe la propuesta de ley titulada: LEY GENERAL PARA REGULAR Y FOMENTAR EL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN MÉXICO, pero eso merece un análisis más específico, próximamente.

Del plan a los resultados

México tiene razones legítimas para construir una estrategia nacional de inteligencia artificial. La dependencia tecnológica, la necesidad de modernizar servicios públicos y las oportunidades industriales justifican plenamente el esfuerzo.

Pero la historia de la transformación digital está llena de iniciativas que comenzaron con grandes expectativas y terminan produciendo resultados modestos. Por eso, el verdadero desafío no será anunciar proyectos, será establecer prioridades, presupuestos sostenibles, responsabilidades institucionales, indicadores públicos y mecanismos independientes de evaluación.

Por supuesto, también será indispensable garantizar continuidad más allá de los ciclos políticos.

La inteligencia artificial evoluciona rápidamente, pero desarrollar capacidades nacionales requiere años de inversión, aprendizaje y colaboración. No puede depender de la popularidad de una administración.

En AI Güey hemos insistido en que adoptar tecnología no equivale a transformarse, y esa observación también aplica a los países.

México tiene la oportunidad de construir algo importante: una estrategia que combine capacidad tecnológica, desarrollo industrial, investigación, formación de talento y responsabilidad pública. Pero deberá demostrar que su ambición va más allá de adquirir infraestructura y producir aplicaciones.

Porque la soberanía tecnológica no consiste solamente en tener inteligencia artificial propia. Consiste en tener la capacidad de decidir cómo desarrollarla, utilizarla, gobernarla y convertirla en valor para la sociedad.

En mi opinión, la pregunta clave a responder con el nuevo Plan Nacional de IA es:

¿Queremos que México tenga más inteligencia artificial o queremos que México sea un país más capaz gracias a ella?

Porque no son necesariamente lo mismo. Y la diferencia determinará si estamos frente a una verdadera estrategia nacional de transformación o simplemente ante otro ambicioso proyecto tecnológico.

Pero tú, estimado lector, ¿qué opinas?

Hasta la próxima,

— Jorge García, AI Güey

Nota editorial: Las cifras, capacidades y proyectos mencionados corresponden a lo reportado sobre el plan. No deben interpretarse como resultados de implementación ya verificados.