México frente a la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se ha ido posicionando como el nuevo artificio esperanzador que ayudará a resolver los problemas de vivir en una sociedad desconectada y analógica. Promete transformar la sociedad, la economía y el sistema de gobierno para el beneficio de los ciudadanos. ¿Cómo lo logrará? Aún no se sabe con certeza, pero antes de esos detallitos nimios, lo importante es centrarse en ese futuro cercano donde la digitalización de la información logra romper barreras centenarias y las antiguas disparidades sociales se borran ante el poder de una sociedad binaria.

No obstante, en el otro lado de la moneda, protagonizado por tecnófobos y algún que otro estudiante de la realpolitik, la IA trae consigo riesgos significativos si no se implementa con una perspectiva de equidad digital. Al final de cuentas, la IA es una herramienta más a la que se accede por las distintas redes de telecomunicaciones de un mercado, con la diferencia de que cada vez será más importante tener el dispositivo correcto para poder interactuar con ella.

Como se desprende de esa realidad, en el caso de México, la IA se encuentra en una fase de crecimiento que podría consolidarlo como un actor relevante en América Latina, pero para ello deberá superar obstáculos estructurales que amenazan con ampliar la brecha digital y reproducir desigualdades ya existentes. Si no hay servicio de telecomunicaciones, no hay IA; si hay servicio, pero es muy caro, tampoco hay IA; y si estas dos condiciones se solucionan, pero no se cuenta con el teléfono adecuado, es como si la IA no existiera.

De todas formas, comparado con otros países de América Latina, México cuenta con ventajas claras: su tamaño económico, la amplitud de su mercado interno y su cercanía comercial con Estados Unidos históricamente lo colocaban en una posición privilegiada, aunque tal vez el desarrollo y la adopción de la IA sean uno de los muchos daños colaterales que está teniendo la fallida estrategia tarifaria hacia México de la administración del presidente Trump.

México cuenta con un ecosistema tecnológico en expansión y universidades de prestigio como la UNAM y el Tecnológico de Monterrey, que, por medio de la Inteligencia Artificial Microsoft (LIAM) y el Tec de Monterrey IA Hub respectivamente, impulsan iniciativas en procesamiento de lenguaje natural y otras ramas de la IA.

La falta de infraestructura robusta y la escasez de talento altamente especializado son desafíos señalados en reportes como el de Oxford Insights The Government AI Readiness Index, que ubica a México en posiciones medias dentro de América Latina en cuanto a preparación para IA en su edición de 2022. Obviamente, la falta de capital humano y la hemorragia de cerebros con destrezas digitales no son un mal solo de México, sino uno de los principales desafíos de todos los países de la región.

El futuro inmediato de la IA en México se complica ante un marco regulatorio en transición que solo ha servido para unir al mercado en sus críticas a la propuesta de ley de telecomunicaciones y radiodifusión. Lo que queda claro es que la tendencia presidencialista de la administración de la presidenta Claudia Sheinbaum seguramente emitirá un marco legal para la IA donde su control y decisión final ante cualquier crisis emanen del Ejecutivo Federal.

Mientras se discuten los parámetros legales de la IA, gran parte de la población mexicana mantiene altos niveles de pobreza y desigualdad, según datos del Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL). Datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) muestran que las localidades con menor conectividad son las zonas rurales e indígenas. Se limita así la adopción equitativa de tecnologías emergentes como la IA a quienes más las necesitan como una herramienta más para salir de la pobreza.

Uno de los campos más relevantes de la IA hoy es el desarrollo de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs, por sus siglas en inglés). En México, esta área está aún en etapa incipiente. La mayoría de los modelos utilizados provienen de grandes empresas tecnológicas extranjeras como OpenAI, Google o Meta, y aunque hay esfuerzos locales en universidades y centros de investigación, estos son limitados en escala.

Regresando al tema del propuesto marco normativo, sobre todo al artículo 109, si los esfuerzos en todo lo relacionado con IA se centran en entidades extranjeras, ¿cómo sería la reacción del Estado si, por medio de alguna de las plataformas de IA habilitadas por estas empresas, las respuestas obtenidas a las consultas de los usuarios fuesen consideradas como propaganda ofensiva hacia la nación por las autoridades de gobierno?

Independientemente de cómo termine de acomodarse la ley, la barrera más grande que posee el desarrollo de una IA mexicana e inclusiva es el acceso restringido a datos lingüísticos de alta calidad en español mexicano y lenguas indígenas, y la falta de infraestructura computacional necesaria para entrenar modelos propios. Sin una estrategia nacional clara ni incentivos significativos, el desarrollo autónomo de LLMs sigue siendo una meta lejana.

Una vez solventado ese dilema, habría que determinar cómo incrementar la generación de datos veraces que alimenten a la IA. La eficacia de los modelos de IA, y particularmente de los LLMs, depende de la calidad y representatividad de los datos con los que se entrenan. Esto otorga una ventaja sustancial a regiones con ecosistemas digitales maduros y grandes volúmenes de datos, como Estados Unidos o Europa, y deja en desventaja a países como México si no se implementan políticas públicas que impulsen la recopilación y soberanía de datos locales. Tampoco se puede obviar la necesidad de digitalizar fuentes importantes de información que sirvan para dar un contexto histórico a los datos del presente.

Actualmente, los sectores principalmente urbanos y con mayor nivel socioeconómico son los que acceden a los beneficios de la IA. Mientras tanto, comunidades rurales, indígenas o con bajo nivel educativo corren el riesgo de quedar excluidas. Esta exclusión no es solo técnica, sino también cultural y económica: desde la falta de interfaces multilingües hasta la concentración de beneficios en grandes empresas. Sin intervención pública, existe el peligro de que la IA profundice las desigualdades existentes en lugar de corregirlas.

Parte de la solución es la misma que se viene planteando hace décadas: cobertura de servicios de telecomunicaciones, planes de servicios y teléfonos a un precio asequible, y la educación de las personas para que puedan identificar un valor en las telecomunicaciones que justifique su inversión. Sin trabajar estas tres áreas, la IA continuará protagonizando portadas de revistas, discursos de políticos y tramas de películas basadas en los relatos de Isaac Asimov.

Pero seamos positivos: a pesar de estos desafíos, México tiene oportunidades claras. El país posee una base lingüística rica, una comunidad científica activa y sectores económicos con alto potencial para beneficiarse de la IA. Si el gobierno de la presidenta Sheinbaum fortalece la infraestructura digital, establece una regulación clara y promueve alianzas público-privadas orientadas al desarrollo responsable, México puede convertirse en un líder regional en IA y cerrar, en lugar de ampliar, su brecha digital.

Ojalá lo logre, pues si tiene éxito, es México quien se beneficia.