IA y brecha de desarrollo: riesgos y oportunidades para la economía mexicana
La advertencia del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) sobre el potencial de la inteligencia artificial (IA) para ampliar la distancia entre países ricos y pobres coloca a México ante un dilema estratégico: acelerar su adopción tecnológica para ganar productividad y atraer inversión, o resignarse a que las diferencias en capital humano, infraestructura digital y capacidad institucional se traduzcan en pérdida de competitividad y mayor desigualdad interna.
De acuerdo con el PNUD, la IA podría generar “grandes divergencias” en resultados económicos, habilidades de la fuerza laboral y calidad de gobierno. Para México —economía abierta, manufacturera y cercana al principal polo tecnológico del mundo— el mensaje es doble. Por un lado, la proximidad a Estados Unidos y el fenómeno de relocalización de cadenas productivas abren un margen inédito para modernizar procesos con analítica y automatización. Por el otro, persisten rezagos en conectividad, capacitación y financiamiento que podrían dejar a amplias regiones y a millones de pequeñas empresas fuera de la nueva ola tecnológica.
El potencial es real. Sectores como automotriz, aeroespacial, dispositivos médicos y logística ya integran analítica de datos, visión computacional y mantenimiento predictivo para reducir mermas y tiempos muertos. El ecosistema de centros de datos crece en el Bajío y el centro del país, mientras la banca y las fintech avanzan en modelos de detección de fraude, originación de crédito y atención al cliente asistida por IA. Como miembro de la OCDE, México se ha adherido a principios de uso responsable de IA, y su marco de protección de datos personales aporta una base relevante para desplegar soluciones sin descuidar privacidad y transparencia.
Pero las asimetrías pesan. La inversión en I+D como proporción del PIB se mantiene por debajo del promedio de la OCDE, la adopción digital de las micro y pequeñas empresas es limitada y la infraestructura eléctrica y de telecomunicaciones presenta cuellos de botella en varias regiones. La brecha de conectividad entre zonas urbanas y rurales, la disponibilidad de talento con competencias en ciencia de datos y aprendizaje automático, y la capacidad de las instituciones para regular y supervisar algoritmos son eslabones críticos que todavía requieren fortalecerse.
El mercado laboral enfrenta un desafío adicional. Con una informalidad elevada, la automatización puede desplazar tareas rutinarias en servicios y manufactura ligera, mientras la creación de nuevos puestos —desde ingenieros de datos hasta técnicos de mantenimiento de robots— exige habilidades que hoy no están extendidas. La formación dual, los programas de reentrenamiento y la educación técnica de corta duración, sumados a una mejora en el dominio del inglés y habilidades digitales básicas, serán determinantes para amortiguar impactos y repartir mejor los beneficios de la IA.
Las condiciones macrofinancieras también inciden. Tras un ciclo prolongado de tasas de interés elevadas para contener la inflación, el costo del crédito ha sido un freno para inversiones tecnológicas de largo aliento, especialmente entre pymes. Una desinflación sostenida y mayor competencia financiera podrían facilitar la renovación de capital y la incorporación de soluciones de IA que eleven la productividad total de los factores, clave para que el nearshoring se traduzca en crecimiento potencial y salarios reales más altos.
En política pública, la oportunidad pasa por una estrategia nacional que priorice: infraestructura digital y energética confiable; incentivos a la adopción tecnológica en pymes; compras gubernamentales que impulsen soluciones de IA en salud, educación y trámites con estándares de ética y auditoría algorítmica; y esquemas de datos abiertos y ciberseguridad robustos. El fortalecimiento de las agencias responsables de privacidad y acceso a la información, junto con marcos de evaluación de impacto algorítmico, puede elevar la confianza ciudadana y reducir riesgos de sesgo o uso indebido.
De cara al mediano plazo, México puede convertir la IA en un vector de convergencia si alinea inversión, talento y reglas claras para la innovación. Si no, la tecnología profundizará desigualdades entre regiones y sectores, tal como advierte el PNUD. El reto no es solo “tener IA”, sino lograr que genere productividad medible, empleo de calidad y mejores servicios públicos sin dejar a nadie atrás.
En síntesis: la IA abre una ventana para elevar productividad y atraer inversión, pero sin políticas de habilidades, infraestructura y regulación confiable, podría ampliar brechas internas y externas. La diferencia entre oportunidad y riesgo dependerá de la velocidad y la consistencia con que México cierre sus rezagos estructurales y convierta la adopción tecnológica en bienestar tangible.