México publica su primera estrategia nacional de IA en un momento en el que el país ocupa el octavo lugar de 18 en América Latina, con 47.03 puntos sobre 100 en el Índice Latinoamericano de IA (ILIA 2025), apenas 4.4 puntos por encima del promedio regional (42.63) y a 23.5 puntos de Chile.
El documento reconoce esa posición de partida, pero no la convierte en hoja de ruta: en sus 28 páginas hay tres pilares, diez principios éticos, seis proyectos exhibidos como logros y una ausencia notable: presupuesto, calendario legislativo y métricas de resultado.
El punto de partida: “adoptante” con ambiciones de “pionero”
El Plan se abre con un diagnóstico honesto. México se ubica en la franja de “Adoptantes” del ILIA, por debajo de Chile (70.56), Brasil (67.39), Uruguay (62.32), Colombia (55.84), Costa Rica (53.83), Argentina (52.98) y Perú (51.93). Es decir: el país no compite con los pioneros regionales, sino que se disputa la mitad de la tabla con Ecuador y República Dominicana.
Frente a eso, el documento opta por un relato de soberanía. En la Reunión Ministerial de IA, Datos e Innovación del G20, México sostuvo —según se cita en el propio Plan— que “la tecnología no es un fin en sí mismo, sino un medio para acercar a las personas a sus derechos”.
El encuadre es correcto y está alineado con la literatura de la OCDE y la CEPAL sobre gobierno digital. Pero hay una distancia entre el marco discursivo y los instrumentos que el Plan efectivamente pone sobre la mesa.
El Plan reconoce que no existe un único modelo de adopción. Cita a India (cómputo, plataformas de datos, financiamiento a startups, talento), Vietnam (reforma curricular y rutas de formación), Egipto (priorización de casos de uso de alto impacto), Indonesia (seguridad en ciudades inteligentes), Singapur (guías prácticas, financiamiento, aceleración), Arabia Saudita (coordinación centralizada), España (AESIA, redes de supercómputo, modelos de lenguaje en castellano y lenguas cooficiales).
México elige una combinación: coordinación centralizada a la saudí, vocación de capacidad pública a la brasileña y retórica de derechos a la europea.
El problema es que toma la arquitectura de unos y la narrativa de otros sin adoptar los instrumentos que en cada caso hicieron funcionar el modelo: ni la agencia independiente española, ni el presupuesto industrial brasileño, ni el calendario regulatorio europeo.
- Los tres pilares: fortalezas reales, secuencias invertidas. 5.1 Marco ético y legal:
principios sin institución
Los Principios de Chapultepec (29 de enero de 2026) son el activo más sólido del Plan. Diez criterios que colocan a las personas en el centro: la IA debe ampliar derechos y no reducirlos; toda decisión apoyada por IA debe tener responsables humanos; si una decisión no puede explicarse, no debe automatizarse; la IA se gobierna mejor en colectivo; los datos son un bien público.
Es un marco comparable —y en algunos puntos más exigente— que las recomendaciones de la OCDE o la UNESCO. La exigencia de explicabilidad como condición previa a la automatización es, en particular, una barrera alta y poco frecuente en la región.
El problema es de secuencia. El propio Plan anuncia que “la definición precisa de estos derechos y obligaciones corresponderá al proceso legislativo que habrá de desarrollarse próximamente” y que “las instituciones responsables de la supervisión, regulación y rectoría de la IA se definirán conforme evolucione el marco normativo en la materia”.
Es decir: el Plan se publica antes de que exista la ley, la autoridad y el régimen sancionador. Mientras tanto, ya operan sistemas de alto impacto: el Semáforo Aduanal prioriza inspecciones, el Modelo de Grafos contra Factureras señala redes de riesgo fiscal, el Gestor Inteligente de Desastres procesa datos personales sensibles —desapariciones, hospitalizaciones, fallecimientos— en tiempo real.
Comparado con el modelo europeo que el propio documento invoca, la inversión es total. El AI Act exigió evaluaciones de conformidad y supervisión antes del despliegue de sistemas de alto riesgo; España creó su Agencia de Supervisión antes de operar el régimen. México despliega primero y legislará después.
Hay además una tensión conceptual no resuelta: el Plan afirma que “los datos son un bien público” y, en el mismo apartado, que la gobernanza debe articular “marcos ya existentes en materias como datos personales”. Un bien público y un dato personal protegido no son lo mismo, y el documento no define la frontera ni identifica a la autoridad que la vigilará.
En un país donde la arquitectura institucional de protección de datos se ha transformado en los últimos años, esa omisión no es menor.
Talento y software público: el Estado como constructor, con dependencia externa. Aquí el Plan muestra algo poco común en la región: evidencia de ejecución. No se trata solo de aspiraciones.
Centro Público de Formación en IA (CPFIA): cinco meses intensivos, cinco especializaciones (IA, análisis de datos, Java, nube, ciberseguridad), alianzas con Accenture, AWS, Axity, Ericsson, Google, IBM, Kyndryl, Meta, Microsoft, Oracle, Salesforce, SAP, Softtek y TCS. Primera generación de 10,000 estudiantes, capacidad proyectada de 25,000 certificaciones anuales, doble certificación (empresa + autoridad educativa).
Fábrica de IA: 100 expertos, seis proyectos en su primer año, con resultados verificables. El más contundente: Ventanilla 24/7, agente conversacional lanzado el 9 de enero de 2026, con más de 280,000 personas usuarias en el portal gob.mx, que resuelve un problema real —encontrar un trámite sin conocer su nombre institucional— mediante representaciones semánticas.
OCR y clasificación de patentes (IMPI), Kuúl (turismo, español e inglés) y el Gestor Inteligente de Desastres completan un portafolio que combina atención ciudadana, análisis técnico y respuesta humanitaria.
La crítica no es a lo hecho, sino a su escala y a su lógica. Cien expertos para todo el gobierno federal es un equipo piloto, no una capacidad de Estado. Y hay una paradoja de soberanía evidente: el plan de soberanía tecnológica se apoya en catorce corporaciones tecnológicas extranjeras para el diseño curricular, la mentoría, la validación de contenidos y la certificación de su talento.
La “Fábrica de IA” no tiene mandato de código abierto, no fija reglas de propiedad intelectual sobre lo desarrollado con dinero público y no establece cláusulas de salida frente a proveedores —precisamente el tipo de disposición que contiene el Technology Code of Practice británico que el propio Plan cita en su bibliografía, pero cuyo contenido nunca incorpora al cuerpo del documento.
Tampoco hay política de retención. Si el CPFIA certificará 25,000 personas al año, ¿dónde trabajarán? El Plan menciona la incorporación de egresados a la Fábrica de IA —que emplea a 100— pero no anuncia trayectorias de contratación pública, tabuladores diferenciados ni programas de investigación en universidades.
Sin eso, el riesgo es formar talento para el mercado global y financiar la exportación de capacidades que el propio Plan declara estratégicas.
Y falta el otro extremo del sistema: no hay una sola línea sobre financiamiento a investigación en IA, becas de posgrado, laboratorios universitarios o vinculación con el sistema de Centros Públicos de Investigación que sí aparece como socio en Coatlicue. La estrategia de talento del Plan es de capacitación técnica, no de generación de conocimiento.
Infraestructura: Coatlicue y la factura pendiente
Coatlicue es el proyecto más ambicioso y más verificable del Plan: supercomputadora pública, 314 petaflops, 14,480 GPU, 7,500 chasis, 200 gabinetes, inversión de 6,000 millones de pesos, sede en el campus Zacatenco del IPN, inicio de construcción en enero de 2026 y colocación de la primera piedra en junio del mismo año, con horizonte de implementación de 24 meses.
Asesoría del Barcelona Supercomputing Center. Acceso abierto para investigadores de México y América Latina, y renta de tiempo de cómputo a la industria nacional como modelo de sostenibilidad.
Es, en efecto, aproximadamente siete veces la capacidad de la mayor supercomputadora hoy en operación en la región. Y el modelo de acceso —bien público con retorno comercial— es más inteligente que la mayoría de los anuncios de cómputo soberano en la región.
Las objeciones son tres. Primera: no hay plan energético ni hídrico. 14,480 GPU y 200 gabinetes implican una demanda eléctrica y de enfriamiento considerable, y el Plan, que exige evaluar “costos ambientales asociados al uso intensivo de infraestructura tecnológica y energía” cuando analiza los riesgos de otros, no aplica ese criterio a su propio proyecto insignia.
Segunda: no hay estrategia de cómputo interino. Entre 2026 y la operación plena (previsiblemente 2028), no se anuncia ningún esquema de acceso a capacidad comercial para investigadores, ni convenios de uso temporal, ni cupos subsidiados.
Tercera: la lista de aplicaciones prioritarias incluye “procesamiento de imágenes del suelo y subsuelo orientado a la exploración y producción sustentable de hidrocarburos”, un uso difícil de conciliar con el encuadre de justicia y sostenibilidad del capítulo 1.
A esto se suma la red nacional de centros de datos: Aguascalientes como nodo central con 7 millones de dólares de inversión, Tulancingo en habilitación. Los montos son pequeños frente a la ambición declarada —consolidar los servicios digitales del gobierno federal en una nube nacional— y el documento no ofrece cifras del costo total, del calendario de migración ni de los ahorros esperados.
Lo que el Plan no dice
• Presupuesto. Salvo Coatlicue (6,000 mdp), Aguascalientes (7 mdd) y las proyecciones del CPFIA, no hay cifras. No se sabe cuánto costará el Plan, de qué partidas saldrá ni cómo se financiará la Fábrica de IA.
• Métricas. No hay línea base, indicadores, metas ni fechas de evaluación. La conclusión promete "mecanismos permanentes de seguimiento, evaluación y actualización" pero no dice quién evalúa, con qué indicadores ni cada cuánto.
• Trabajo y empleo. Ninguna mención al desplazamiento laboral, la reconversión de trabajadores públicos cuyas tareas se automaticen, o los efectos en el mercado laboral. En un plan que habla de productividad y empleabilidad, la omisión es grave.
• Seguridad y vigilancia. El capítulo 1 menciona la seguridad como sector estratégico, y ahí termina. No hay una sola salvaguarda específica sobre reconocimiento facial, policía predictiva o vigilancia masiva, que son los usos de IA más sensibles y políticamente costosos en México.
• Sector productivo. No hay capítulo sobre mipymes, startups, capital de riesgo, agricultura o salud como políticas sectoriales. Los sectores aparecen como aplicaciones de Coatlicue, no como agendas con responsables y metas.
• Educación. El CPFIA es formación técnica para el empleo. No hay nada sobre IA en la educación básica, formación docente o alfabetización algorítmica de la ciudadanía.
• Semiconductores y cadena de suministro. Ninguna mención a controles de exportación, dependencia de hardware o política de chips, pese a que la "soberanía tecnológica" es el eje del tercer pilar.
• Adquisiciones. No hay reglas de compra pública de IA: transparencia de proveedores, auditoría de modelos contratados, portabilidad de datos, cláusulas de salida.
• Modelos de lenguaje nacionales. Es la ausencia más llamativa. El Plan hace de la diversidad lingüística un principio (núm. 9) y no anuncia ningún programa de corpus, modelos o recursos en español y 9lenguas indígenas. España vincula su estrategia a modelos en castellano y lenguas cooficiales; Brasil a su propia infraestructura y modelos. México, con 68 lenguas, no.
• Género y discapacidad. Aparecen como categorías de inclusión, sin instrumentos, cuotas, presupuestos ni responsables.El Plan Nacional de IA tiene virtudes que conviene reconocer sin regateos. Es el primer documento mexicano que trata la IA como política de capacidades públicas y no como adopción de herramientas.
Su marco ético es exigente y está bien alineado con estándares internacionales; presenta proyectos ya operando con usuarios reales; y su apuesta por Coatlicue como bien público con acceso regional es más generosa que la de la mayoría de las estrategias latinoamericanas. Los Principios de Chapultepec, en particular, son un piso defendible.
Pero un plan se juzga por lo que obliga, no por lo que enuncia. Tres condiciones determinan si este documento se convierte en política de Estado o en catálogo de buenas intenciones:
Primera: anclaje legal con calendario. Sin ley, sin autoridad designada y sin régimen de derechos exigibles, los principios quedan como orientaciones morales. La secuencia importa: regular los usos de alto impacto antes de expandirlos, o al menos suspender su escalamiento hasta que existan vías de impugnación y reparación.
El propio Plan afirma que “si una decisión no puede explicarse, no debe automatizarse”. Sus modelos de grafos y de scoring aduanal son, precisamente, los más difíciles de explicar.
Segunda: presupuesto y métricas. Un plan sin cifras no puede ser evaluado ni exigido. Se necesita costo total, fuente de financiamiento, línea base, indicadores y fecha de primera evaluación independiente.
Tercera: soberanía de producción, no solo de uso. Comprar GPU y asesoría técnica no es soberanía; es capacidad de cómputo con proveedores externos. La soberanía real exige reglas de adquisición, mandato de código abierto, auditoría de modelos contratados, política de retención de talento, agenda de datos y —sobre todo— recursos lingüísticos y modelos propios en español y lenguas indígenas.
México tiene razón en una cosa: en un mundo de concentración tecnológica, no tener política de IA es una forma de tenerla —la de la dependencia. Este Plan es un primer paso serio en la dirección correcta. Pero un país que se propone pasar de “adoptante” a “pionero” no lo logra con 100 expertos, 6,000 millones de pesos y una ley por escribirse.
Lo logra cuando sus principios se convierten en instituciones, sus instituciones en presupuestos, y sus presupuestos en capacidades que sobrevivan al sexenio.
