La IA en México: promesas enormes, realidades urgentes
Por Martín Yeshua Barragán Cruz Hace apenas unos días, el gobierno federal, encabezado por la presidenta Sheinbaum, presentó lo que a todas luces parece una nueva era: el Centro Público de Formación en Inteligencia Artificial, otra pieza del engranaje institucional para “formar talento, infraestructura y soberanía digital”. Todo suena muy moderno, muy de futuro, muy de “hub regional”. Pero seamos claros, lo que falta por hacer es aún mayor que lo que ya se ha dicho. Nuestro país se posiciona para ser un “hub de inteligencia artificial en Latinoamérica”. La iniciativa oficial habla de inversión acelerada, infraestructura digital, gobernanza y una plataforma nacional de IA soberana. Los anuncios están ahí. El escenario está montado, el discurso de la “IA como infraestructura” está sobre la mesa, pero anuncio no es transformación, y ahí está el verdadero reto. Sin duda, contar con un centro de formación es un gran paso. Pero los siguientes son los que realmente abrirán y exponenciarán a México como líder en IA. Esto implica llenar ese centro de personas con habilidades, proyectos y capacidad de ejecución. No olvidemos que éstos son esfuerzos multifactoriales y de responsabilidad compartida. Se necesita el compromiso de la sociedad. Estas iniciativas pueden ser verdaderamente transformadoras, pero no podemos perder de vista que México necesita ingenieros, científicos de datos, especialistas en ética de IA, reguladores capacitados e implementadores. Y necesitamos que ese talento no sólo exista en teoría, sino que opere aquí, en el país, y no se fugue. No basta con “formar” a alguien: hay que generarle oportunidades, infraestructura y contratos de empleo reales desde el gobierno, el empresariado incluyendo, por supuesto, la academia pública y privada. Mucho hablamos de “infraestructura de IA” y “soberanía tecnológica”. Pero ¿cuántos centros de datos de alto desempeño tenemos? ¿Cómo está la conectividad en zonas rurales? ¿Estamos listos para que esos algoritmos corran en tiempo real, sin latencia criminal? ¿Dónde están los recursos para que el país no dependa de plataformas extranjeras que cobran, deciden y recogen datos desde fuera? Sin esto, la soberanía se queda sólo en el papel. Cuando se habla de IA, se habla de ética, de sesgos, de derechos humanos, de protección de datos. Pero las leyes caminan detrás de los avances. En México, la velocidad del discurso es mayor que la de la política pública. Si no regulamos antes de que los algoritmos comiencen a gobernar parcialmente nuestras decisiones, estaremos en riesgo. Y no sólo riesgo técnico: también social, político y económico. Los oferentes de IA prometen grandes oportunidades en salud digital, logística, industria 4.0. Pero ¿cuántos hospitales públicos ya usan IA de forma eficaz? ¿Cuántas cadenas logísticas mexicanas de tamaño mediano están usándola? ¿Cuántas escuelas rurales tienen IA aplicada, o al menos digitalización básica? Los anuncios de inversión están. Los resultados, no. Mientras tanto, muchas comunidades siguen fuera. Una visión de “hub regional” suena muy bien en Santa Fe, en la CDMX. Pero ¿qué pasa en municipios marginados? Las tecnologías pueden ampliar la brecha si sólo las aprovechan quienes ya tienen ventaja. Si la IA se convierte en un fetiche urbano privilegiado el costo será mayor desigualdad, no menos. Porque la IA será la estructura que definirá quién gana, quién decide, quién se queda atrás. Si dejamos que otros diseñen, otros cobren —como pasó con muchas tecnologías— México tendrá que comprar capacidades, pagar licencias, depender. Y eso significa fuga de recursos, fuga de decisiones, fuga de soberanía. Los próximos meses serán clave: esos eventos, esos centros, esos anuncios necesitan traducirse en métricas reales, en resultados concretos, en personas capacitadas trabajando. Y sí, también en errores que se aprendan rápido, en fracasos que se reconozcan, en transparencia que se exija. Estoy convencido de que el siguiente reto es avanzar en: Evaluación independiente: ¿qué proyectos realmente entregan valor? Rendición de cuentas y datos abiertos: que la ciudadanía supervise lo que se gasta y lo que rinde. Educación temprana: no sólo en universidades, también en secundaria y primaria, alfabetización digital real. Inclusión territorial: que la IA no quede sólo para empresas grandes y metrópolis. Regulación funcional: que no se quede en el discurso de “IA soberana”, sino que se traduzca en ley, sanción y derecho. Al final, no se trata sólo de hablar de “IA para México”. Se trata de hacer IA con México; desde los pueblos, desde las escuelas, desde los hospitales, desde la industria pequeña. Y de que no nos vendan sólo folletos y conferencia, que nos entreguen realidad. ¿Estamos preparados para que, cuando la IA empiece a decidir trabajos, servicios públicos y fronteras de acceso, no sean otros los que decidan por nosotros… o nos vendan la innovación mientras nos dejan atrás? Columnista: Columnista Invitado NacionalImágen Portada: Imágen Principal: Send to NewsML Feed: 0