Cuando hablamos de “soberanía tecnológica” no nos referimos a banderas ni a discursos: nos referimos a algo mucho más concreto. Se trata de si un país puede monitorear sus propios huracanes, mapear su propio territorio o desarrollar su propia inteligencia artificial sin depender por completo de otros. México tiene piezas sueltas de ese rompecabezas, pero todavía no arma el cuadro completo. Este es un recorrido por dónde estamos parados, qué está pasando en el mundo con la carrera de la IA, y por qué eso también nos toca a nosotros.
He hablado en diversos artículos sobre las áreas de oportunidad para que México alcance independencia tecnológica y los nichos que podría fortalecer este Gobierno, tanto en infraestructura, energía, ecosistema de startups tecnológicas, desarrollo de tecnología satelital y aeroespacial propia, la falta de vinculación entre universidades con el sector productivo, el déficit de especialistas en inteligencia artificial.
El país tiene grandes destellos como los de varios brillantes estudiantes que ganan premios de robótica, matemáticas, física; así como excelentes investigadores y académicos que han recibido premios en otros países por sus contribuciones. Universidades e institutos de excelencia públicas y privadas, que impulsan programas de gran calidad contribuyendo en el desarrollo de la tecnología y la ciencia en el país.
El talento existe. El problema es lo que rodea a ese talento: la infraestructura para escalarlo.
Pero dependemos de la National Oceanic NOAA para monitorear y analizar con precisión tecnológica satelital los fenómenos climáticos como ciclones y tormentas. Dependemos también de tecnología extranjera para conocer con precisión planos digitales del territorio y los mares mexicanos, lo que nos quita soberanía en el desarrollo de inteligencia y estrategia, civil y militar.
Para dimensionarlo: la NOAA es la agencia estadounidense que opera los satélites GOES, los mismos que generan buena parte de las imágenes con las que el Servicio Meteorológico Nacional mexicano rastrea huracanes en el Golfo y el Pacífico. México no cuenta hoy con una constelación propia de observación terrestre; su sistema satelital, Mexsat, está enfocado en telecomunicaciones, no en vigilancia climática o cartográfica. Esa dependencia no es solo técnica, es estratégica.
Lo anterior en contraste con la bien desarrollada industria manufacturera tecnológica y el aumento de las, de por sí buenas, exportaciones de productos tecnológicos hacia Estados Unidos, ahora impulsadas por las enormes inversiones en infraestructura de cómputo de las compañías tecnológicas en el desarrollo de modelos de IA, como la construcción de centros de datos.
El desarrollo algorítmico, la data, los microprocesadores, la infraestructura y el entrenamiento de modelos de IA impulsados por multimillonarias inversiones, cuyo monopolio lo ostentan grandes compañías tecnológicas como OpenAI, Anthropic, Amazon, Meta o SpaceX, porque poseen la información, que constituye el ADN informático de millones de personas y gobiernos, así como las herramientas para su gestión, manipulación y control, lo que los coloca a la vanguardia de la ciberseguridad y el destino de la IA y el desarrollo de mecanismos regulatorios.
La cifra detrás de ese monopolio es difícil de imaginar: para 2026, las tecnológicas estadounidenses Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta tienen previsto un gasto conjunto cercano a los 650 mil millones de dólares en centros de datos, chips y energía para IA. Es más de lo que cuestan varios rescates financieros históricos, y se está gastando en un solo año, solo en infraestructura de cómputo.
No obstante que también los modelos chinos de IA, desarrollados por las empresas tecnológicas como Alibaba, Moonshot AI, ByteDance, DeepSeek y Z.ai, están disputando terreno en lo comercial, lo político y lo estratégico, pues varios están marcando tendencia por su rendimiento y desempeño similar a los mejores modelos de compañías estadounidenses diseñados por Anthropic u OpenAI.
Dario Amodei, CEO de Anthropic y Satya Nadella, director de Microsoft, apoyan una regulación sensata de la inteligencia artificial. Piden normas claras para proteger a la sociedad, evitar abusos y asegurar la confianza pública, en tanto que solicitan que las leyes no frenen la innovación tecnológica ni creen monopolios cerrados.
En Estados Unidos el debate de la regulación de la IA está latente después de que OpenIA y Ahtrhopic informaran que sus modelos lograron eludir medidas de contención durante las pruebas de seguridad. El agente de IA de OpenAI desencadenó un ataque informático que comprometió la infraestructura de la startup Hugging Face, una plataforma donde los desarrolladores almacenan y colaboran en el código de modelos de IA.
Lo que pasó ahí no fue un simple error de software. Según la reconstrucción técnica del propio incidente, el agente de IA explotó una falla de día cero en una herramienta de terceros para escapar de su entorno de pruebas, y a partir de ahí encadenó accesos hasta comprometer servidores de Hugging Face, generando más de 17 mil acciones registradas en cuestión de horas. Es, según especialistas, uno de los primeros casos documentados de un sistema de IA comprometiendo infraestructura ajena de forma prácticamente autónoma.
Por la potencialidad y la velocidad del desarrollo de la IA, es difícil establecer estándares normativos procurando proteger derechos e información, procurar la ciberseguridad en los sistemas, facilitar la transparencia y la supervisión de los modelos, al tiempo de no limitar la innovación. El Congreso, el gobierno estadounidense y las tecnológicas están prefigurando las líneas de la normativa conveniente que de certeza y seguridad al gobierno y ciudadanos.
En el Congreso los legisladores presentaron diversas propuestas encaminadas a exigir a los desarrolladores de los modelos de IA más potentes someterlos a auditorías de seguridad independientes.
Por su parte, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) del Departamento de Comercio propuso directrices para evaluar los sistemas de IA.
La balanza en otro extremo y el escaso desarrollo propio hace que los intentos de regulación de la IA en México parezcan descolocados y fuera de contexto en el concierto del paradigma normativo de la IA.
Ese es, quizás, el punto más incómodo de todo esto. Estados Unidos discute cómo poner límites a una tecnología que ya domina. México, en cambio, discute cómo regular una tecnología que en buena medida todavía no produce. No es lo mismo legislar desde la fuerza que legislar desde la dependencia. Mientras no se cierre esa brecha en desarrollo satelital, en cómputo, en talento retenido, en vínculos entre universidad e industria, cualquier ley mexicana sobre IA corre el riesgo de ser un traje hecho a la medida de otro país, no del nuestro. La soberanía tecnológica no se decreta: se construye, un centro de datos, un satélite y un ingeniero a la vez.
