México, de maquilador a arquitecto de IA

Este texto, escrito por Porfirio Hernández el 20 de Octubre de 2025, analiza la posición de México en el contexto global de la Inteligencia Artificial (IA), contrastando el optimismo oficial sobre el nearshoring tecnológico con la realidad de una dependencia en tecnologías desarrolladas en el extranjero. El autor argumenta que México corre el riesgo de convertirse en una "maquiladora de algoritmos" si no invierte en investigación y desarrollo propios, especialmente en la creación de modelos fundacionales de IA que reflejen la idiosincrasia latinoamericana.

México arriesga ser la maquiladora de algoritmos del siglo XXI.

📝 Puntos clave

• El nearshoring tecnológico en México, impulsado por la inversión de grandes empresas tecnológicas en ciudades como Guadalajara, Monterrey y Ciudad de México, es visto como un espejismo si no se acompaña de una estrategia nacional de desarrollo de IA.
• México se enfoca en la adopción e implementación de la IA para optimizar procesos, pero carece de inversión en investigación y desarrollo de modelos fundacionales propios.

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• Es crucial desarrollar modelos de IA entrenados con datos hispanohablantes y latinoamericanos para evitar un "colonialismo digital" y reflejar la identidad cultural de la región.
• Se propone una política nacional que priorice la soberanía digital a través de inversión pública y privada en investigación, reforma educativa enfocada en matemáticas y ciencia de datos, y el impulso de un proyecto nacional de IA similar al de Francia con Mistral AI.
• Se sugiere que el Conahcyt lidere una alianza de universidades como la UNAM, el IPN y el ITESM para desarrollar un modelo fundacional mexicano y latinoamericano de código abierto, acompañado de incentivos fiscales y financiamiento para empresas locales.
• Se aboga por una regulación propia que incentive la innovación responsable y proteja los derechos digitales, en lugar de simplemente copiar regulaciones extranjeras como la europea.

Lo malo y lo bueno 👎👍

¿Cuál es el principal problema que plantea el texto?

La principal crítica es la falta de inversión y estrategia nacional para desarrollar una IA propia en México, lo que lleva a una dependencia tecnológica y al riesgo de convertirse en un simple ensamblador de tecnologías creadas en otros países.

¿Qué soluciones o propuestas positivas ofrece el texto?

El texto propone una serie de soluciones, incluyendo la inversión pública y privada en investigación y desarrollo de modelos fundacionales de IA, una reforma educativa que priorice las matemáticas y la ciencia de datos, el impulso de un proyecto nacional de IA liderado por el Conahcyt y universidades de excelencia, y la creación de una regulación propia que incentive la innovación responsable.