Mientras México debate cómo incorporarse a la inteligencia artificial, la realidad es que ya forma parte de ella. Ensamblamos servidores, alojamos centros de datos, exportamos componentes electrónicos y proveemos recursos indispensables para la infraestructura digital global. La pregunta no es si entraremos a la economía de la IA. Ya entramos. La cuestión es qué lugar ocuparemos dentro de ella.
La evidencia académica muestra que América Latina, incluido México, se está convirtiendo en un polo para la extracción de minerales críticos, la instalación de centros de datos que sostienen las demandas de las redes globales y la provisión de trabajo para entrenar y mantener los modelos de lenguaje de las multinacionales. Por supuesto, con un plan nacional y objetivos claros, estas prácticas podrían contribuir al desarrollo local y regional. Sin embargo, hasta ahora la región parece absorber una proporción importante de los costos sociales y ambientales, mientras la mayor parte de los beneficios económicos y tecnológicos continúa concentrándose en otros lugares.
Esta situación nos enfrenta a un dilema que, para comprenderlo, conviene recurrir a una idea poco frecuente en el debate público: la indecidibilidad. No, no es aquello que no puede decirse. Es más bien el momento en que las categorías que utilizamos para ordenar el mundo, tales como bueno/malo, riqueza/pobreza u hombre/mujer, dejan de ser suficientes. La indecidibilidad surge cuando esa frontera aparentemente clara comienza a desdibujarse. No porque las diferencias desaparezcan, sino porque cada uno de los polos depende de aquello que excluye.
No hay, entonces, un lado absolutamente correcto y otro incorrecto. Ambas realidades existen en su complejidad, y nos corresponde posicionarnos en una, en otra, o incluso fuera de ellas, sabiendo que toda posición es necesariamente incompleta, que siempre hay algo que queda fuera, algo que resiste ser incorporado y que reaparece más adelante bajo una forma distinta.
En el mundo actual, la indecidibilidad aparece en un sinnúmero de debates. Desde la equidad de género hasta la paz mundial. Pero pocos acumulan tantas contradicciones como la inteligencia artificial (IA). Se nos presenta como una fuente de productividad y, al mismo tiempo, como una amenaza laboral. Como una herramienta para democratizar el conocimiento y como un mecanismo para concentrarlo. Como una oportunidad para el desarrollo y como un riesgo para profundizar desigualdades. Dependiendo de quién hable, la IA viene a salvarnos del futuro o a salvar al futuro de nosotros. Sin embargo, estas alternativas resultan demasiado estrechas para comprender lo que ocurre, por que México enfrenta una forma particular de esa indecidibilidad.
Durante los últimos meses en el país se ha discutido su participación en las cadenas globales de valor asociadas a la IA. Pero ese debate ha perdido vigencia. La cuestión es si seguirá ocupando el lugar de siempre o si utilizará esa misma integración para construir uno distinto.
Integración / dependencia
Cuando pensamos en el desarrollo de la IA, nuestras mentes generalmente piensan en los Modelos Extensos de Lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) y, para simplificar esta editorial, me concentraré en ellos. En este nicho, Estados Unidos y China son los grandes líderes con empresas que desarrollan los sistemas más avanzados, los fabricantes de chips y buena parte de la infraestructura crítica en la que se concentran en esos ecosistemas. Lo que deja al resto del mundo en posiciones de una fuerte disparidad.
Frente a ello, países y regiones como Emiratos Árabes, Japón, y la Unión Europea han comenzado a desarrollar tecnología e infraestructura propias. La respuesta parece lógica, pues si depender es el problema, desarrollar lo propio debe ser la solución. No sólo para eliminar el poder que dicha dependencia genera, sino para fomentar el desarrollo mismo de los países.
La experiencia reciente parece respaldar esta estrategia. Datos del Fondo Monetario Internacional muestran que la expansión de infraestructura, hardware y aplicaciones de IA ha impulsado el crecimiento global, pero con beneficios bastante desiguales. Estados Unidos y China, junto con líderes en la manufactura de hardware avanzado como Corea del Sur, Malasia y Taiwán, han transformado la inversión tecnológica en mayores niveles de crecimiento y productividad. En contraste, las economías con una participación más limitada, como México, enfrentan una actividad económica más débil y brechas de crecimiento cada vez mayores.
Para cerrar esta brecha, no basta con sostener que México debe profundizar su integración a la cadena de valor de la IA. La pregunta es cómo. Las condiciones materiales y estructurales del país parecen predisponerlo a un lugar y un rol siempre ya dados en el escenario global. Seguimos participando principalmente para que otros desarrollen modelos, acumulen propiedad intelectual y capturen la mayor parte del valor. Los datos reflejan esta creciente inserción. Tan sólo en el primer semestre de 2026 las exportaciones de servidores informáticos crecieron 172.1% interanual, mientras que se estima que el mercado nacional de centros de datos alcance un valor de 1,330 millones de dólares al cierre del año.
Estamos integrados y somos dependientes. O quizá, más precisamente, estamos integrados a través de nuestra dependencia.
Por eso, integración y dependencia no son necesariamente conceptos opuestos. En nuestro caso, se entrelazan. Estamos integrados a través de nuestra dependencia. Cuanto más crece nuestra participación en ciertas actividades, más evidente resulta la concentración de capacidades tecnológicas y rentas económicas en otros eslabones de la cadena. Reconocer esta situación no implica defender una fantasía de autosuficiencia. Ninguna economía tecnológica contemporánea es completamente autónoma, por mucho que así lo quieran algunos. Incluso las grandes potencias dependen de redes internacionales de talento, capital, energía, minerales y manufactura. La cuestión no es eliminar la dependencia, sino transformarla.
El desafío consiste en esa transformación. Hasta ahora, el gobierno de Claudia Sheinbaum sigue sin desarrollar un proyecto nacional que comprenda con claridad la posición que México ocupa. Existen esfuerzos relevantes en materia de formación, investigación e infraestructura, como la creación de un centro de formación en IA, el desarrollo de nuevos currículos académicos, y la puesta en marcha del Centro Mexicano de Supercómputo. Sin embargo, todavía no es claro cómo estas iniciativas, de manera colectiva y propositiva, contribuirán a desarrollar capacidades tecnológicas propias, generar conocimiento, producir propiedad intelectual o aumentar la porción de valor que México captura dentro de la economía de la IA.
Esto demuestra que invertir el binario y reemplazar la dependencia por la integración no basta. Tampoco se trata de abandonar nuestra posición actual de un día para otro, sino de utilizarla como plataforma para construir nuevas capacidades. Se trata de alterar los términos de la dependencia para que depender no signifique siempre depender de la misma manera, de los mismos actores, para los mismos fines y desde el mismo lugar. Pero esta transformación abre una tensión distinta.
Desarrollo / degradación
Resolver la integración/dependencia pone a México ante otro dilema, porque desarrollar capacidades propias suena atractivo hasta que recordamos que la IA no crece en los árboles ni aparece por generación espontánea. La inteligencia será artificial, pero el agua, la energía, los minerales y las personas, lamentablemente, no.
Y es que, aunque con frecuencia hablemos de la IA como si fuera una tecnología inmaterial, lo cierto es que está anclada a una infraestructura física de enormes dimensiones. El Instituto de Estudios Ambientales y Energéticos de Estados Unidos señala que tan sólo un centro de datos de tamaño mediano puede consumir hasta 416 millones de litros de agua al año para enfriamiento, el equivalente al consumo anual de cerca de 1,000 hogares. Para México, uno de los principales productores de minerales estratégicos y un destino cada vez más atractivo para la instalación de infraestructura digital, esta discusión resulta especialmente relevante. Porque una mayor participación tecnológica puede traducirse en crecimiento, empleo e inversión, pero también en mayores presiones sobre territorios, ecosistemas y comunidades.
La presidenta Sheinbaum ha reconocido algunos de los riesgos asociados a una expansión desordenada de la IA. Sin embargo, todavía no aclara cómo ese diagnóstico se traduce en un remedio capaz de gestionar los costos ambientales y sociales. Aunque se han impulsado debates sobre la regulación de la IA en materia de protección de menores, privacidad y desinformación, así como iniciativas de formación y capacitación, sigue ausente una política nacional orientada a prevenir o mitigar los efectos que la infraestructura tecnológica puede tener en el país.
Y no se trata simplemente de promulgar más leyes. La legislación ambiental mexicana es extensa, pero sus problemas suelen encontrarse en la vigilancia, la aplicación y la capacidad efectiva de sanción. Como han advertido organismos internacionales y organizaciones de derechos humanos, las evaluaciones de impacto ambiental y la protección de las comunidades afectadas operan con frecuencia más como requisitos administrativos que como mecanismos efectivos de control.
No se trata, pues, de elegir entre desarrollo y degradación. Esa oposición también resulta insuficiente, pues todo proceso de desarrollo transforma recursos naturales y genera impactos materiales y humanos. Pero lo que a menudo se pierde de vista es que la protección ambiental y el bienestar social también dependen de las capacidades científicas, tecnológicas y productivas que ese mismo desarrollo hace posibles.
La discusión, entonces, gira en torno a cómo administrar esa tensión y definir qué tipo de desarrollo protege a nuestros ecosistemas y a sus habitantes. Si el “bienestar” que tanto preocupa a la 4T ha de significar algo en la carrera por la IA, no puede seguir construyéndose sobre los mismos territorios y comunidades que históricamente han absorbido sus costos.
La tensión de fondo
México ya no se encuentra ante la decisión de participar/abstenerse de la economía de la IA. Esa discusión pertenece al pasado. Hoy las preguntas relevantes son cómo participar, para beneficio de quién y bajo qué condiciones.
Reducir el debate sobre la IA a una elección entre integración/dependencia, o entre desarrollo/degradación, oscurece más de lo que aclara. México no necesita convertirse en una superpotencia tecnológica para beneficiarse de la IA, pero tampoco puede resignarse a proveer infraestructura, recursos y trabajo mientras otros concentran el conocimiento, las decisiones y el valor. El desarrollo exige transformar aquello que también buscamos preservar, mientras que la protección depende, en parte, de las capacidades que ese mismo desarrollo hace posibles.
No podemos salir limpiamente de estas contradicciones, pero sí podemos decidir cómo habitarlas. La pregunta es qué tipo de estrategia nacional de IA puede generar prosperidad sin convertir a los ecosistemas en el costo del desarrollo ni a las futuras generaciones en el costo del presente.
