México no puede comprar soberanía en IA

Abril fue el tiempo de la promesa. Septiembre ya tendría que ser el de la evidencia. Seis meses no bastan para juzgar una política nacional de inteligencia artificial, pero sí permiten distinguir entre anuncio, infraestructura, ejecución y capacidad real. México ya cuenta con un Plan Nacional de Inteligencia Artificial. La pregunta que debería interesar ahora a empresarios, inversionistas, universidades y ciudadanos no es si el país necesita IA. La pregunta es mucho más incómoda: ¿estamos construyendo soberanía tecnológica o solamente una dependencia más sofisticada?

El propio Plan coloca la soberanía en el centro de su narrativa. Conviene tomar la palabra en serio. Ser soberano en inteligencia artificial no significa tener servidores en territorio nacional, capacitar usuarios o comprar una supercomputadora. Significa conservar capacidad efectiva de decisión sobre el cómputo utilizado, los datos procesados, el software adquirido, la propiedad intelectual generada y el conocimiento que permanece cuando termina un contrato.

Susan Strange explicó hace décadas que el poder estructural no depende exclusivamente de quien gobierna un territorio, sino de quien controla las estructuras que permiten producir, financiar, proteger y generar conocimiento. En la economía de la IA esa intuición adquiere una actualidad perturbadora. Un país puede disponer de infraestructura pública y seguir dependiendo de procesadores extranjeros, arquitecturas propietarias, servicios privados de nube, modelos cerrados y cadenas de suministro sobre las que posee un margen mínimo de intervención.

La soberanía, por tanto, no se declara. Se demuestra en el margen de maniobra que un país conserva cuando cambian los precios, los proveedores, las licencias o las condiciones geopolíticas.

El Centro Público de Formación en Inteligencia Artificial muestra bien esta tensión. El programa arrancó con 10,000 estudiantes y el objetivo de certificar a 25,000 personas durante 2026. La Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones reporta actualmente 5,771 estudiantes certificados y establece una meta de 90,000 hacia 2030. Para la segunda generación abrió 30,000 lugares y articuló contenidos con compañías como Accenture, AWS, Google, Meta, Oracle, Intel, Cisco, Microsoft, IBM, Salesforce y NVIDIA.

La colaboración empresarial no constituye por sí misma un problema. Ninguna economía de ingreso medio puede desarrollar aisladamente toda la cadena de valor de la inteligencia artificial. El problema aparece cuando no se hace visible el mecanismo mediante el cual esa dependencia inicial debe convertirse progresivamente en capacidad propia.

Certificar a una persona mide actividad. Transformar una estructura productiva exige otro tipo de preguntas. ¿Cuántos egresados encontraron empleo? ¿Cuánto aumentaron sus ingresos? ¿Cuántos desarrollan tecnología y no sólo la operan? ¿Cuántos fueron incorporados a proyectos públicos o empresas mexicanas? ¿Qué conocimientos conservarían si mañana desapareciera el acceso a las plataformas con las que fueron capacitados?

México parece tener mejores condiciones para adoptar IA que para gobernarla. El AI Preparedness Index del Fondo Monetario Internacional asigna al país un valor de 0.53, por encima del promedio de América Latina y el Caribe, situado en 0.43. Sin embargo, el estudio publicado este septiembre por el Centre for International Governance Innovation, utilizando entre otras fuentes el Government AI Readiness Index 2025 de Oxford Insights, ubica a México con 35 puntos sobre 100 en capacidad de política pública para IA, la cifra más baja de las diez economías emergentes comparadas. En el indicador general ocupa el lugar 77 entre 195 gobiernos.

Esa distancia entre posibilidad económica y capacidad institucional merece mucha más atención que cualquier discurso triunfalista. Podemos disponer de mercado, demanda, talento y creciente adopción tecnológica y, simultáneamente, carecer de instituciones capaces de capturar y retener el valor producido.

El ecosistema emprendedor ofrece otra señal. CIGI identificó 215 inversionistas vinculados con startups mexicanas de IA. De ellos, 162 tienen su sede fuera del país, equivalentes a 75.3%; 89 están en Estados Unidos, es decir, 41.4% del total. La presencia de capital extranjero no constituye una amenaza por definición. Es indispensable para escalar innovación. Pero cuando capital, infraestructura, plataformas, propiedad intelectual y mercados de salida terminan concentrándose en otras geografías, el país corre el riesgo de especializarse en generar valor cuya acumulación ocurre fuera de sus fronteras.

El problema, entonces, no es depender. Todas las economías tecnológicas son interdependientes. El problema es la calidad de la dependencia.

Douglas Lippoldt propone para las economías de ingreso medio una noción mucho más realista que la autosuficiencia: la interdependencia administrada. Separarse de Estados Unidos o China en la economía global de IA no sólo es improbable; tampoco sería necesariamente conveniente. La tarea consiste en conservar suficiente autonomía política, productiva y tecnológica para negociar, diversificar proveedores y evitar lo que Lippoldt denomina una dependencia manufacturada.

Esa debería ser una de las métricas centrales del Plan mexicano: ¿aumenta nuestra capacidad de negociación o únicamente nuestra capacidad de consumo?

La llamada Fábrica de Inteligencia Artificial lleva el dilema al corazón del Estado. El gobierno desarrolla soluciones para trámites, aduanas, turismo, fiscalización, procesamiento de imágenes y atención pública. El Plan señala que esta estructura opera con alrededor de 100 especialistas. Ventanilla 24/7, uno de sus desarrollos, había atendido ya a más de 280,000 usuarios. Hay ejecución. Lo que necesitamos conocer ahora es qué patrimonio tecnológico deja esa ejecución.

Una fábrica no se define por el número de productos que ensambla, sino por la capacidad productiva que acumula.

¿A quién pertenece el código generado? ¿Bajo qué licencias puede reutilizarse? ¿Puede una dependencia modificarlo sin regresar al proveedor original? ¿Puede auditarse externamente? ¿Existen repositorios reutilizables entre instituciones? ¿Qué ocurre cuando cambia la infraestructura? ¿Quién conserva los datos empleados para entrenar o ajustar los sistemas?

Estas preguntas no son sólo técnicas. Son financieras y patrimoniales.

El vendor lock-in es una forma silenciosa de endeudamiento tecnológico. Un gobierno puede pagar por desarrollar un sistema y descubrir después que migrarlo cuesta tanto que, en la práctica, la relación con el proveedor se vuelve permanente. Puede ser propietario nominal del producto y carecer del talento necesario para mantenerlo. Puede controlar jurídicamente sus datos y depender tecnológicamente de una arquitectura que no puede sustituir.

Mariana Mazzucato lleva años cuestionando un modelo económico en el que el Estado socializa riesgos mientras los beneficios de la innovación terminan privatizados. Su planteamiento sobre el Estado emprendedor resulta especialmente pertinente para la IA: la inversión pública no debería limitarse a financiar adopción, sino crear capacidades y conservar para la sociedad parte del valor que ayudó a producir.

Coatlicue será la prueba material de esa promesa. La supercomputadora pública contempla una inversión aproximada de 6,000 millones de pesos, una capacidad de 314 petaflops y 14,480 GPU, con un horizonte anunciado de construcción de 24 meses. Su potencial para ciencia, predicción climática, energía, fiscalización, imágenes satelitales y servicios de cómputo es considerable.

Pero Coatlicue tampoco será soberana por llamarse Coatlicue.

Una infraestructura de esa escala requiere electricidad, enfriamiento, mantenimiento, redes, especialistas, actualizaciones y aceleradores cuya producción permanece altamente concentrada internacionalmente. La verdadera medida de su autonomía será otra: cuánto cómputo que hoy se contrata fuera podrá realizarse en México, cuántos investigadores y empresas tendrán acceso, qué propiedad intelectual permitirá generar, cuánto gasto externo sustituirá y qué capacidades nacionales permanecerán después de cada ciclo tecnológico.

Hay, además, una dimensión empresarial que el Plan no puede ignorar. La adopción de IA en México parece avanzar con mucha mayor velocidad que su integración profunda. El estudio Desbloqueando el potencial de la IA en México 2026, elaborado por Strand Partners para AWS, estima que 48% de las empresas mexicanas ya utiliza inteligencia artificial, más de 2.5 millones de negocios. Cerca de 550,000 habrían comenzado a utilizarla durante el último año. Sin embargo, otras mediciones recientes muestran que buena parte de las organizaciones continúa utilizando estas herramientas en niveles básicos y sigue teniendo dificultades para medir su retorno.

Tener acceso a inteligencia artificial no equivale a transformarla en productividad. Ese mismo error puede trasladarse al país.

Podemos contabilizar certificados, asistentes, GPU, centros de datos y proyectos desplegados sin responder si aumentó la productividad agregada, disminuyó el gasto tecnológico externo, crecieron las patentes, mejoraron los salarios especializados, nacieron empresas capaces de escalar globalmente o el Estado adquirió verdadera capacidad para diseñar, auditar y sustituir sistemas.

El Plan Nacional de Inteligencia Artificial merece tiempo. Sería injusto decretar su fracaso cuando varios de sus componentes apenas empiezan a desplegarse. También sería irresponsable concederle éxito únicamente porque existen proyectos en marcha.

Abril permitió anunciar una intención. Septiembre debe inaugurar una cultura de auditoría.

La siguiente revisión tendría que responder cuánto valor económico quedó en México, qué conocimiento se convirtió en patrimonio público, cuánto disminuyó nuestra dependencia externa y qué capacidad de decisión ganamos. Existe un escenario mucho más peligroso que depender tecnológicamente de otros: convencernos de que hemos dejado de depender sólo porque aprendimos a utilizar mejor sus herramientas.

México puede convertirse en un gran consumidor de inteligencia artificial, en un eficaz integrador de soluciones o en un país capaz de participar con mayor peso en la arquitectura económica y tecnológica que está reorganizando al mundo. No son posiciones equivalentes dentro de la cadena global de valor.

La soberanía tecnológica no se compra por catálogo. Tampoco se obtiene instalando máquinas poderosas ni acumulando certificados. Se construye cuando una sociedad conserva conocimiento, propiedad, capacidad productiva y libertad efectiva para decidir qué tecnología utiliza, bajo qué condiciones y para beneficio de quién.

La prueba definitiva llegará el día en que uno de nuestros grandes proveedores tecnológicos deje de contestar el teléfono.

Entonces sabremos si México construyó inteligencia propia o simplemente aprendió a administrar mejor su dependencia.