Los creadores de la IA piden frenar su avance, ¿México está preparado para lo que viene?

Los directivos de algunas de las empresas que desarrollan los sistemas de inteligencia artificial más avanzados del mundo están pidiendo algo impensable hace apenas unos años: bajar la velocidad. Dario Amodei, CEO y cofundador de Anthropic, pidió ralentizar el crecimiento de las capacidades de los modelos para dar tiempo a que los controles de seguridad alcancen a la tecnología. Sam Altman, de OpenAI, respaldó la posibilidad de acompasar el desarrollo entre laboratorios; Elon Musk y Demis Hassabis, jefe de Google DeepMind, también se sumaron a la necesidad de mayores controles.

El planteamiento se busca implementar hacia auditorías independientes antes de liberar modelos, estándares compartidos entre las grandes empresas y acuerdos internacionales que permitan contener capacidades consideradas peligrosas. Las advertencias incluyen sistemas capaces de realizar ciberataques, ayudar en el desarrollo de armas biológicas o actuar fuera de los límites establecidos por sus desarrolladores.

Por qué quienes desarrollan IA quieren reducir la velocidad

El cambio de tono llegó después de varios episodios en los que sistemas avanzados realizaron acciones no previstas durante pruebas de seguridad. Anthropic documentó usos de Claude para operaciones cibernéticas, vigilancia, fraude y desarrollo de armas, mientras OpenAI pidió en Estados Unidos reglas obligatorias para modelos de frontera, evaluaciones independientes y mecanismos para reportar incidentes.

Amodei sostiene que el problema no es únicamente lo que los modelos pueden hacer hoy, sino la velocidad con la que están adquiriendo nuevas capacidades. Su propuesta busca ganar tiempo antes de que agentes autónomos puedan coordinar acciones complejas en internet o acelerar su propio desarrollo. Altman reconoció dentro de OpenAI que la compañía estaría dispuesta a moderar el ritmo si otros laboratorios hacen lo mismo.

La discusión ya llegó a los gobiernos. Estados Unidos prepara negociaciones legislativas para imponer a las empresas un deber de cuidado frente a riesgos catastróficos, y Washington y Pekín preparan conversaciones bilaterales sobre seguridad de IA. La velocidad tecnológica dejó de ser únicamente una competencia empresarial y comenzó a tratarse también como un asunto de seguridad nacional.

¿México está preparado para controlar una IA más poderosa?

México ya comenzó a construir infraestructura y programas públicos de inteligencia artificial, pero su capacidad institucional sigue rezagada frente a otras economías emergentes. El Government AI Readiness Index 2025 colocó al país en el lugar 77 entre 195 gobiernos; un análisis del Centre for International Governance Innovation le asignó apenas 35 puntos sobre 100 en capacidad de política pública, la calificación más baja entre diez economías de ingreso medio comparadas. Brasil obtuvo 88 e India 96.

La regulación tampoco avanza al mismo ritmo que la adopción. En el Congreso existen iniciativas para crear una Ley General de Inteligencia Artificial, una agencia supervisora, registros de sistemas de alto riesgo y evaluaciones obligatorias, pero los principales proyectos permanecen en comisiones. Apenas el 10 de septiembre se presentó otra propuesta para crear un Centro Nacional de Inteligencia Artificial y un sistema nacional de coordinación.

México sí cuenta con una Declaración de ética y buenas prácticas para el uso y desarrollo de IA, basada en los Principios de Chapultepec. El documento exige responsabilidad humana, transparencia, protección de derechos y evaluación de los efectos antes de automatizar decisiones. Es una guía de política pública, no una ley general con un régimen nacional de sanciones para empresas que desarrollan modelos de alto riesgo.

La IA ya llegó al empleo mexicano antes que la regulación

La transformación laboral tampoco está esperando a que termine el proceso legislativo. El Banco de México encontró que 24.3% de las empresas con más de 100 trabajadores utiliza o planea utilizar inteligencia artificial durante los próximos 12 meses. Entre las compañías con más de mil empleados, el porcentaje sube a 43.4%.

La OCDE calcula que alrededor del 19% de los trabajadores mexicanos ya está expuesto a la inteligencia artificial generativa, es decir, desempeña ocupaciones donde al menos 20% de las tareas podrían realizarse en la mitad del tiempo con apoyo de estas herramientas. La exposición llega a 23.4% en Quintana Roo y supera 21% en entidades como Nuevo León, Sinaloa y Baja California.

Estudios de la propia OCDE en América Latina encuentran una combinación de sustitución de tareas, aumento de productividad y complementariedad, especialmente en software, periodismo, diseño, atención a clientes y producción de contenidos. El problema para México será quién recibe capacitación para aprovechar esa productividad y quién queda únicamente expuesto a la automatización.

México apuesta por supercomputadoras mientras mantiene una brecha digital

El gobierno federal también está aumentando la capacidad de cómputo. Coatlicue, la supercomputadora pública anunciada para México, tendrá una inversión de 6 mil millones de pesos y una capacidad proyectada de 314 petaflops. Su uso incluirá modelos climáticos, análisis energético, agricultura, procesamiento de datos públicos y desarrollo de sistemas de inteligencia artificial.

A esa infraestructura se suma una inversión privada de mil millones de dólares de Flex entre 2026 y 2028 para centros de datos destinados a inteligencia artificial, con más de 5 mil empleos directos proyectados. México también fijó una meta de certificar 90 mil estudiantes en tecnologías emergentes e IA hacia 2030.

La base digital, sin embargo, sigue siendo desigual. El INEGI registró que 86.1% de los mexicanos de seis años y más utilizó internet en 2025, pero la proporción fue de 88.9% en zonas urbanas y 75.2% en áreas rurales. Solo 38.1% utilizó computadora o tableta. Una economía puede incorporar agentes de IA en empresas y gobierno mientras millones de personas siguen entrando a la transformación digital únicamente desde un teléfono celular.

México tiene infraestructura, pero todavía debe construir los controles

Hay inversión, empresas adoptándola, infraestructura pública en construcción, programas de formación y proyectos legislativos.

El rezago aparece cuando se mide la capacidad para supervisar sistemas avanzados, responder a incidentes, reducir dependencia tecnológica y convertir principios éticos en obligaciones legales. CIGI otorgó a México 32.22 puntos en resiliencia frente a riesgos tecnológicos, la calificación más baja entre los diez países emergentes que comparó.

Si los modelos avanzan hacia una mayor autonomía, México no solo tendrá que decidir cómo utilizar la IA, sino quién responde cuando falla, qué sistemas deben ser auditados antes de operar, qué decisiones no pueden automatizarse y qué autoridad puede ordenar que un modelo deje de funcionar.

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