La IA en México: ¿Innovador o imitador en el escenario global?

Introducción: México sin un modelo propio

México no llega tarde a la regulación de la inteligencia artificial; aterriza en un cruce de caminos incómodo: cuando copiar es más fácil que pensar. Mientras la Unión Europea creó el primer gran marco legal de IA basado en riesgos y derechos fundamentales, Estados Unidos apuesta por la innovación libre de regulaciones excesivas, y China ejerce un férreo control sobre la información y la seguridad nacional, la visión mexicana aún no se define. Este contexto no solo revela un rezago, sino una oportunidad histórica para proponer una ruta audaz y crear una política pública de inteligencia artificial: México puede ser un actor proactivo de la gobernanza de la IA, potenciando su desarrollo económico y social, en lugar de limitarse a emular recetas externas, esto mediante la creación de un marco regulatorio de IA.

El 3 de abril de 2026, el Diario Oficial de la Federación publicó una reforma a la Ley Federal de Protección a la Propiedad Industrial. Más de doscientos artículos modificados. Pero un cambio conceptualmente profundo cabe en dos movimientos silenciosos que cualquier lectura apresurada deja pasar: la ampliación del objeto mismo de la ley, en el artículo 2, y la redefinición de las facultades del IMPI, en el artículo 5.

En el artículo 2, el legislador incorporó por primera vez como finalidad legal la "promoción y fomento de la transferencia de tecnología". En el artículo 5, convirtió al IMPI en asesor jurídico obligatorio en materia de licencias, cesiones y transmisiones de derechos; le impuso cooperar con la recién creada Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación; y le mandató promover sistemas de cumplimiento normativo en propiedad industrial entre los sectores productivos, mediante programas de formación, sensibilización y capacitación. El IMPI dejó de ser un registrador de derechos para convertirse, al menos en el papel, en un agente activo de innovación.

Sin embargo, durante treinta y tres años, el instituto encargado de administrar el sistema de propiedad industrial de uno de los diez mercados más grandes del planeta no tuvo, como función legal explícita, ni la transferencia tecnológica, ni la articulación con la autoridad científica, ni la obligación de construir cultura de cumplimiento en el tejido productivo. Corea del Sur institucionalizó ese paquete de funciones en los años sesenta. Israel, en los ochenta. China, en los noventa. México las descubrió, todas juntas, en 2026.

Este síntoma describe el problema más profundo de la política pública mexicana frente a la inteligencia artificial y, en general, cualquier rama: no legislamos tarde porque nos falten juristas. Legislamos tarde porque, cuando se trata de tecnología, el Estado mexicano llegó a entender tarde qué es exactamente lo que debe hacer.

La regulación de la IA a nivel mundial y sus razones

La regulación de la IA global avanza con fuerza. La UE promulgó el AI Act, el primer intento “de marco legal integral sobre IA” en el mundo. Este régimen clasifica los sistemas de IA en niveles de riesgo (desde usos inaceptables hasta mínimo riesgo) y prohíbe explícitamente los más nocivos, como la manipulación subliminal o la vigilancia masiva. Diseñado para “fomentar IA confiable”, el Acta europea garantiza la seguridad y los derechos fundamentales al tiempo que impulsa la innovación mediante un paquete más amplio de medidas (financiamiento, AI Factories, etc.).

Mientras tanto, Estados Unidos no cuenta aún con una ley federal específica, pero su agenda ejecutiva repite el lema “nada que frene la supremacía americana en IA”. Un reciente decreto (EO 14179, enero 2025) ordena revisar y revocar políticas que limitan la innovación, declarando que la política nacional debe ser “mínimamente gravosa” para mantener el liderazgo tecnológico. Se busca así un estándar único en todo el país (evitando el “laberinto” de 50 regulaciones estatales) que proteja la competencia y no la politice.

Ante el vacío federal, los estados tomaron la iniciativa: Colorado aprobó su AI Act en 2024 —aunque luego prorrogó su entrada en vigor—, California promulgó la Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act en septiembre de 2025, Texas firmó la TRAIGA en junio de ese año. El 11 de diciembre de 2025, Trump respondió con una nueva orden ejecutiva que crea un AI Litigation Task Force en el Departamento de Justicia con una misión explícita: demandar a los estados que legislen en materia de IA. Días después, Nueva York aprobó la RAISE Act. Innovar primero, regular quizá nunca, y si los estados regulan, impugnarlos.

En el extremo, China combina una estrategia de Estado: tras una fase de impulso frenado hasta 2022, ha acentuado la regulación para controlar el flujo de información y reforzar la seguridad ideológica. Durante el “Crackdown Era” (2020-2022) el gobierno impuso reglas centradas en monitorear algoritmos de recomendación y censurar contenidos, privilegiando el orden político sobre consideraciones éticas occidentales. Solo recientemente, tras perder ritmo ante ChatGPT y frenarse su economía, Pekín flexibiliza algo su mano dura; sin embargo, su objetivo sigue siendo la soberanía tecnológica y la estabilidad social.

A nivel internacional, organismos como la OCDE y la UNESCO han trazado principios compartidos: la transparencia, la responsabilidad y el respeto a los derechos humanos figuran como pilares fundamentales. Los Principios de IA de la OCDE promueven una IA “innovadora y confiable” que respete valores democráticos, centrándose en crecimiento inclusivo, seguridad y rendición de cuentas. La UNESCO, por su parte, insiste en que la protección de la dignidad humana y los derechos es “el pilar” del marco ético global, traduciendo esos valores en políticas en educación, género, medio ambiente, etc. En suma, aunque cada región difunde su énfasis (riesgo en Europa, mercado en EE.UU., control en China), hay un consenso tácito en derechos humanos, equidad y rendición de cuentas como bases comunes.

México: entre la imitación histórica y la oportunidad estratégica

A diferencia de potencias pioneras, México apenas ha trazado el rumbo. Desde 2020 hubo una ola de iniciativas legislativas federales, pero ninguna ha prosperado. En la anterior legislatura (2021–2024) se presentaron leyes con variados enfoques: una ley ético-robótica (abril 2023) centrada en derechos humanos y consejo de ética, propuestas de reforma constitucional para facultar al Congreso sobre IA y ciberseguridad, una agencia nacional de IA (octubre 2023) inspirada en los expertos europeos, y normas basadas en riesgo al estilo UE (proyectos noviembre 2023 y abril 2024). Por ejemplo, el proyecto de abril de 2024 establecía tres niveles de riesgo (inaceptables, altos y bajos) y obligaba a prevenir difusión de “contenido dañino” (desinformación, discursos de odio), además de exigir que los deepfakes vayan marcados. Otra iniciativa (octubre 2024) repite el modelo por riesgos de la UE y añade principios rectores —ética, legalidad, transparencia y uso sin sesgos ideológicos—, además de crear un Centro Nacional de IA para coordinar la política pública.

Sin embargo, estas propuestas siguen dispersas: varias se han archivado sin discusión. Más allá de la cantidad de iniciativas, predomina la ausencia de un marco coherente. Muchas copian literalmente categorías europeas o listados abstractos de “principios” (como autonomía, justicia, no discriminación) sin atender cómo implementarlos. Por ejemplo, la nueva ley propuesta (febrero 2026) enumera principios —desde la confidencialidad hasta la innovación multisectorial— todos “alineados con estándares internacionales”, pero reconoce implícitamente que sin estructura propia serían meros enunciados vacíos. La falta de instituciones fuertes lo ilustra: no existe hoy ni un plan nacional de IA ni un organismo rector unificado.

Ninguna de estas piezas está, todavía, conectada con las otras. No hay Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial vigente desde 2018, cuando la administración de Peña Nieto presentó —con asesoría británica— el décimo documento de ese tipo en el mundo y el primero en América Latina. Aquel documento fue abandonado de facto durante el sexenio siguiente. La coalición IA2030Mx, desde la sociedad civil, intentó mantener vivo el esfuerzo pero no alcanzó.

Sobre esta escena se superpone un dato duro: en marzo de 2025 desaparecieron siete órganos constitucionales autónomos, entre ellos el INAI. Sus funciones fueron absorbidas por una Secretaría Anticorrupción y Buen Gobierno que tiene, en el mejor de los casos, un año de curva de aprendizaje para administrar la gobernanza de datos personales de un país que discute cómo regular la IA.

La discusión sobre inteligencia artificial en México no se agota en la falta de una ley específica: también aparece en decisiones concretas sobre datos personales, proveedores tecnológicos y responsabilidad jurídica, como se desarrolla en el análisis sobre filtros de privacidad en inteligencia artificial.

Hay en todo esto una contradicción que no se puede disimular: se anuncia un Laboratorio Nacional de IA en el mismo sexenio en el que se desmantela al órgano garante de protección de datos; se construye una supercomputadora mientras el gasto en investigación y desarrollo se mantiene en en torno al 0.4% del PIB, el más bajo de la OCDE; se discuten iniciativas de ley que se parecen mucho al AI Act europeo mientras se ignora que México —habiendo participado como observador— no ha firmado ni ratificado el único tratado internacional vinculante que existe sobre la materia.

No es que México no esté haciendo nada. Es que está haciendo muchas cosas, todas a medias, sin un hilo conductor.

En contraste, nos encontramos frente a una encrucijada: ¿seremos meros imitadores de normas foráneas, o aprovecharemos la oportunidad para innovar institucionalmente?

El problema no es la falta de ley, sino la falta de visión estratégica

El diagnóstico cómodo dice que a México le falta una ley de inteligencia artificial. Es verdad. Pero es una verdad superficial, como decir que a un paciente le falta un medicamento sin preguntar primero si tiene diagnóstico.

Volvamos al nuevo diseño de la LFPPI. La transferencia tecnológica, la cooperación entre la oficina de propiedad industrial y la autoridad científica, y la construcción de cultura de cumplimiento mediante formación y capacitación al sector productivo no son ideas nuevas. Corea del Sur las institucionalizó con el Korea Institute of Science and Technology en 1966, cuando su ingreso per cápita era menor que el mexicano. Israel las articuló con el Yozma Program en 1993: cien millones de dólares iniciales que, en una década, desencadenaron una industria de capital de riesgo de tres mil doscientos millones y, sobre todo, la transformación de un país pequeño y pobre en recursos en la primera nación del mundo por valuación de unicornios per cápita. Singapur lo hizo con A*STAR. Estonia, con X-Road e identidad digital desde 2001. Taiwán, con ITRI desde los setenta.

México tuvo, en su momento, la misma intuición. El Instituto Mexicano del Petróleo, fundado en agosto de 1965 por iniciativa de Jesús Reyes Heroles como brazo tecnológico de Pemex, desarrolló patentes propias en hidrodesulfuración y regeneración de catalizadores, y durante décadas fue el mayor solicitante mexicano ante el IMPI. El Cinvestav, fundado en 1961 por Arturo Rosenblueth —colaborador de Norbert Wiener y coautor de los fundamentos de la cibernética— fue la apuesta por crear ciencia propia. Guillermo González Camarena había patentado, en 1940, el Sistema Tricromático Secuencial de Campos: uno de los primeros sistemas de televisión a color del mundo. Luis Miramontes coinventó en 1951, en Syntex-México, el compuesto que dio origen a la píldora anticonceptiva.

Esa generación entendió algo que la clase política posterior olvidó: que la innovación no se regula, se construye. Y que construirla requiere instituciones permanentes, no anuncios sexenales.

Entre 1954 y 1970, durante el llamado Milagro Mexicano, la economía mexicana creció al 6.56% anual. Entre 1940 y 1970, el Estado becó a unos treinta mil estudiantes mexicanos al extranjero. El IPN, creado en 1936, sigue liderando hoy el patentamiento académico nacional. Todo eso se desmanteló con una serie de decisiones acumuladas: la crisis de 1982, la apertura comercial sin política de transición tecnológica, las privatizaciones de los años noventa que produjeron monopolios privados en lugar de competencia, el incumplimiento sostenido —y posterior eliminación— del mandato legal de destinar el 1% del PIB a ciencia y tecnología.

Los números que heredamos demuestran lo evidente. México ocupa el lugar 56 de 133 en el Índice Global de Innovación 2024. Tercero en América Latina, detrás de Brasil y Chile. Más eficiente en productos de innovación —posición 52— que en insumos —posición 73—, lo cual es una forma diplomática de decir que hacemos más con menos porque tenemos menos. Las debilidades estructurales están en tres rubros: instituciones, lugar 106; infraestructura, 71; capital humano, 63. No hay un solo clúster científico-tecnológico mexicano entre los principales del mundo.

Mientras tanto, del otro lado de la frontera, vive una de las poblaciones de profesionistas mexicanos más calificadas del planeta. El INEGI estima que hay alrededor de millón y medio de mexicanos con estudios superiores fuera del país, más del 80% en Estados Unidos. La Organización Internacional para las Migraciones eleva la cifra de mexicanos altamente calificados en el exterior por encima de 1.3 millones. Aproximadamente uno de cada cuatro mexicanos con doctorado vive fuera. El 85% de las estancias posdoctorales en ciencias exactas se realizan en el extranjero. Hay mexicanos construyendo modelos de IA en Mountain View, en Seattle, en Londres, en Zúrich. No los estamos convocando.

En 2024, el IMPI otorgó 10,897 patentes. De ellas, 694 —un 6.4%— fueron a residentes mexicanos. El récord de los últimos treinta años —récord que volvió a romperse en 2025—. Para dimensionarlo: en 2023, China recibió alrededor de 1.64 millones de solicitudes de patentes de invención; Estados Unidos, más de 500 mil; Japón, más de 400 mil; Corea del Sur, cerca de 290 mil; México, poco más de 30 mil.

Este es el país que ahora discute cómo regular la inteligencia artificial.

La discusión mexicana sobre IA se parece a la discusión que tuvimos sobre la reforma energética en los años 2010 —treinta o cuarenta años después de Noruega y Brasil—, o a la apertura de las telecomunicaciones a mitad de los 2010, dos décadas después de que Carlos Slim consolidara el monopolio. Cuando México legisla, suele hacerlo para poner marco normativo a realidades que otros países ya transformaron en industrias. Copiamos textos europeos cuando Europa misma ya está revisando los suyos.

El problema, entonces, no es que México no haya legislado sobre IA. El problema es que, cuando lo haga, si repite el patrón, legislará para contener riesgos de tecnologías que no produce, diseñadas por empresas que no son mexicanas, con datos entrenados en servidores que no están en territorio nacional. Una regulación subrogada.

Ese sería el peor de los desenlaces. Y, hoy por hoy, es el más probable.

Una oportunidad histórica que no se puede desperdiciar

En cada riesgo percibido hay una oportunidad oculta. Más que centrar el debate en miedo a la IA, México podría plantear una visión proactiva. En lugar de pensar la IA solo como peligro (que, por supuesto, exige salvaguardas), hay que imaginarla como columna vertebral de ecosistemas innovadores. Por ejemplo, el país podría respaldar la creación de clústeres tecnológicos regionales con enfoque en IA, unidos con sectores industriales clave (salud, agroindustria, energía, justicia, etc.). Estos clústeres vincularían universidades, empresas y el gobierno en redes de laboratorio vivo, al estilo de las AI Factories europeas.

También conviene impulsar el acceso abierto a datos y capacidades: México puede incentivar repositorios públicos de información anónima (big data de salud o de movilidad) y ofrecer créditos fiscales para infraestructura (nubes o supercómputo). Así, PYMEs y startups locales pueden experimentar, en lugar de depender de algoritmos extranjeros. Además, la IA debe integrarse en la educación: desde la alfabetización digital básica hasta la formación de científicos de datos y ética digital en posgrado. Incorporar la IA en los planes de estudio asegurará futuros cuadros técnicos, evitando la fuga de talento que ya padecemos en ingeniería.

En la esfera pública, el Estado podría ofrecer aplicaciones innovadoras como prueba de concepto: por ejemplo, asistentes judiciales basados en IA para agilizar juicios o sistemas predictivos en seguridad pública, siempre con evaluación de derechos. Estas iniciativas demostrarían la utilidad social de la IA y generarían confianza. Finalmente, conviene alinear la regulación con la economía digital: actualizar leyes de propiedad intelectual para IA, promover acuerdos de interoperabilidad de datos (data trusts) y asegurar competencia en el mercado de IA (para impedir monopolios de Big Tech), como ya sugieren expertos en competencia.

En resumen, la política pública debe desplazarse hacia un enfoque habilitador. No es tarea imposible: el INDAUTOR, IFT u otras agencias podrían adaptarse rápidamente para supervisar la IA (hasta hoy ellos regulan mercados digitales y propiedad intelectual, respectivamente). Junto con un Consejo Nacional de IA independiente (como el propuesto en legislaciones recientes), se formaría un sanedrín de innovación que prescriba normativa sin perder de vista el crecimiento económico. El objetivo sería claro: convertir el rezago actual en ventaja competitiva, usando la IA para resolver problemas locales (pobreza, injusticia, eficiencia gubernamental), no solo para cumplir checklists regulatorios extranjeros.