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## Introducción

El texto escrito por Héctor Ruiz-López el 2 de mayo de 2024 analiza el tema del "nearshoring" en el contexto de las elecciones presidenciales en México. El autor destaca cómo los candidatos han abordado este tema en sus campañas y explica qué es el nearshoring y por qué es relevante para México.

## Palabras clave

* Nearshoring
* Claudia Sheinbaum
* Xóchitl Gálvez
* Jorge Álvarez Máynez
* T-MEC

## Resumen

* El "nearshoring" es una estrategia empresarial que implica trasladar parte de la producción a un país cercano al mercado objetivo.
* Los candidatos a la presidencia de México han abordado el "nearshoring" en sus campañas, destacando su potencial para impulsar el crecimiento económico y generar empleo.
* México es un destino atractivo para el "nearshoring" debido a su cercanía geográfica con Estados Unidos, su participación en el T-MEC, sus costos laborales competitivos y sus cadenas de producción bien establecidas.
* El "nearshoring" no solo se trata de reducir costos, sino también de diversificar geográficamente la producción para mitigar riesgos.
* Los candidatos a la presidencia tienen la responsabilidad de entender y aprovechar esta oportunidad para el beneficio de todos los mexicanos.

## Viñetas

* El "nearshoring" es una palabra de moda en las campañas presidenciales de México.
* Claudia Sheinbaum propone una "Planeación Ordenada" para atraer inversión extranjera directa.
* Xóchitl Gálvez destaca la importancia del estado de derecho, la seguridad y la infraestructura.
* Jorge Álvarez Máynez sostiene que es fundamental garantizar el acceso a energía y agua.
* México es un destino atractivo para el "nearshoring" debido a su cercanía con Estados Unidos, el T-MEC, los costos laborales competitivos y las cadenas de producción bien establecidas.
* El "nearshoring" puede ser una herramienta poderosa para impulsar el crecimiento económico, generar empleo y fortalecer la competitividad de México.

 Este análisis con resumen se realiza con IA (🤖) y puede tener imprecisiones. leer el texto original 📑

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