Sin embargo, en México la realidad se siente más bien como una lámpara que no se enciende: hay proyectos dispersos, pero falta un eje común que los conecte y los lleve a resultados tangibles. Según el Global AI Agents Readiness Index 2025, publicado por Salesforce, el país se sitúa entre los que presentan la menor preparación para aprovechar agentes de IA en servicios públicos, economía digital y modernización institucional.
Mientras naciones como Singapur, el Reino Unido o Corea del Sur ya cuentan con estrategias nacionales robustas, marcos regulatorios claros y mecanismos activos de financiamiento, México sigue sin contar con una política de Estado que oriente la adopción tecnológica. En octubre, el Senado presentó una iniciativa de Ley que busca regular la IA mediante la modificación de los artículos 3 y 73, reconocer el derecho de acceso a sus beneficios y facultar al Congreso para legislar en la materia. La propuesta también contempla la creación de una Ley General de IA, con principios rectores, mecanismos de gobernanza, estándares técnicos y esquemas de evaluación de riesgos, aunque aún no se conoce la fecha de su discusión.
“El país acumula proyectos aislados sin un rumbo común, lo que impide generar continuidad o escala en las iniciativas gubernamentales”, señala Alejandro Anderlic, head de relaciones públicas externas y gobierno en Salesforce para Latinoamérica. Según el estudio, México se encuentra entre los países con menores avances regulatorios, con una calificación de 0.3 sobre 1 en el indicador de marcos normativos que habilitan la IA, lo que lo coloca al nivel de naciones rezagadas como Indonesia o Brasil y muy por debajo de los líderes globales.
El talento es otro punto crítico. Cerca del 50 % de los trabajadores en América Latina, incluido México, recibe poca o nula capacitación en habilidades relacionadas con IA, limitando la capacidad de aplicar estas tecnologías en procesos productivos y de gobierno. La ausencia de programas nacionales de formación, certificación o reconversión laboral hace que las empresas carguen con una parte importante de la capacitación. Aunque Teresa Verthein, head de relaciones con gobierno de Salesforce para México, destacó la apertura del Centro de Capacitación en IA más grande de Latinoamérica, ambos especialistas reconocen la brecha existente.
El índice también señala que México forma parte del grupo de países con ecosistemas de financiamiento más débiles para IA. Los flujos de capital hacia startups de Inteligencia Artificial son bajos y los instrumentos públicos son insuficientes o inconsistentes. “No es un ecosistema maduro; el país apenas cuenta con infraestructura mínima para investigación, desarrollo o innovación en IA, lo que impide que universidades, empresas y gobiernos colaboren en proyectos de alto impacto”, comparte Anderlic.
De acuerdo con el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial de la CEPAL, México se presenta como uno de los países más rezagados de la región en adopción institucional y productiva de IA. Se estima una brecha de inversión de 2 175 millones de dólares, mientras que el gasto necesario para alinear su inversión con su peso económico sería de aproximadamente 2 831 millones, frente a los 656 millones que habría alcanzado recientemente. A pesar de un crecimiento del 42.6 % en la inversión en esta herramienta entre 2019 y 2023, el nivel sigue siendo bajo en términos absolutos, lo que restringe la escala de los proyectos y el avance hacia una adopción institucional amplia.
En suma, México cuenta con el talento, las empresas y el mercado para desencadenar una estrategia nacional de IA. Lo que falta es liderazgo, visión y voluntad para que la tecnología deje de ser promesa y se convierta en política pública efectiva.