En el foro México IA+ e Inversión Acelerada celebrado en la Ciudad de México, el secretario de Economía, Marcelo Ebrard, sostuvo que la clave para que México eleve su “complejidad económica” radica en estar preparado para la inteligencia artificial (IA).
Ebrard subrayó que México ya ocupa el lugar 17 en el Índice de Complejidad Económica de la Universidad de Harvard, avanzando cinco posiciones respecto al año anterior. Para consolidar este progreso, señaló que será indispensable que no sólo se adopte la IA en la industria y servicios, sino que pequeñas y medianas empresas (PYMES) accedan de forma amplia a plataformas digitales, a procesos de automatización y a servicios financieros digitales.
Un ejemplo citado fue la startup nacional Saptiva, que ofrece infraestructura de IA “soberana” para que empresas y entidades reguladas puedan desplegar modelos de lenguaje y otros sistemas sin depender de proveedores internacionales o exportar datos sensibles.
- Es valioso que el gobierno identifique la IA como una palanca estratégica para elevar el nivel productivo de la economía mexicana; sin embargo, la transición de la infraestructura y la adopción tecnológica hacia un nivel de “complejidad económica” elevada es un proceso de largo aliento y con múltiples cuellos de botella (infraestructura, talento, conectividad).
- Uno de los grandes retos es que muchas PYMES aún no están digitalizadas o carecen del capital humano para adoptar IA; la promesa de democratización tecnológica debe acompañarse de programas de capacitación, financiamiento y acompañamiento técnico para que la brecha no se amplíe.
- Si bien servicios y plataformas como Saptiva ofrecen una alternativa, también hay que vigilar los temas de gobernanza de datos, privacidad, ciberseguridad y la dependencia de tecnologías extranjeras, para que el impulso no derive en nuevos riesgos o desigualdades tecnológicas.
- Finalmente, que México esté en el lugar 17 en complejidad económica es mérito, pero el salto siguiente implicará no sólo exportaciones más sofisticadas, sino mayor valor agregado interno, innovación, vinculación entre industria y academia, y que la IA no sea solo un discurso sino un motor real de transformación productiva.
