A continuación, se destacan algunos de los principales avances recientes:
Propuestas de regulación en México
Desde 2021 hasta la fecha, en México han existido diversas propuestas legislativas para regular la IA a través de reformas constitucionales, leyes federales o generales. Sin embargo, a la fecha ninguna de estas propuestas ha logrado ser aprobada y publicada en el Diario Oficial de la Federación.
Algunas de las más recientes han sido:
Iniciativa de Ley Federal que regula la Inteligencia Artificial (abril de 2024)
En abril de 2024 fue presentada en el Congreso de la Unión la iniciativa de Ley Federal en Materia de Inteligencia Artificial, actualmente en discusión en comisiones. El proyecto busca establecer un marco normativo que regule el desarrollo, uso y supervisión de sistemas de IA bajo principios de ética, responsabilidad, transparencia, seguridad y respeto a los derechos humanos.
Los principales aspectos que dicha iniciativa busca regular son:
- responsabilidad civil e infracciones por daños ocasionados por IA;
- obligaciones de transparencia en el sector público y privado;
- clasificación de riesgos en: 1) inaceptables, 2) alto riesgo y 3) bajo riesgo;
- mecanismos de certificación; y
- establece que la autoridad competente en materia de sistemas de inteligencia artificial será el Instituto Federal de Telecomunicaciones.
La iniciativa se inspira en marcos internacionales como el Reglamento de la Unión Europea sobre Inteligencia Artificial, priorizando la mitigación de riesgos de alto impacto, la supervisión humana y la protección de datos personales.
Iniciativa de la Ley Federal para el Desarrollo Ético, Soberano e Inclusivo de la Inteligencia Artificial (abril de 2025)
El principal objetivo de esta iniciativa es establecer un marco jurídico integral para regular el desarrollo, uso e implementación de la IA en México, alineado con principios de legalidad, transparencia, equidad, supervisión humana, precaución, sustentabilidad y respeto irrestricto a los derechos humanos.
Los principales aspectos que la iniciativa incluye son:
- Marco ético, enfocado en la protección de derechos humanos y promover la soberanía tecnológica.
- Creación de un Consejo Nacional de IA y de una Plataforma Nacional de Auditoría Algorítmica (PNAA) adscrita al Consejo.
- Diseño normativo con enfoque en:
- Ética: centrada en los derechos humanos.
- Tecnológica: México define y controla su propio rumbo digital.
- Socioeconómica: acceso equitativo al uso y beneficios de la IA.
- Alineación explícita con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 relacionados con pobreza, educación, trabajo decente, industria, innovación, infraestructura, ciudades sostenibles y alianzas globales.
Dicha iniciativa busca representar un avance significativo en la regulación de la IA en México. Se distingue por su enfoque inclusivo, ético y sostenible, con una arquitectura legal integral que va más allá de prohibiciones y sanciones, buscando impulsar el progreso tecnológico y una gobernanza efectiva que ponga la inteligencia artificial al servicio del bien común y la justicia social.
No obstante, en México aún no existe normatividad especifica sobre regulación de la IA.
Por lo anterior, actualmente el Senado se encuentra organizando foros de consulta con expertos nacionales e internacionales sobre IA y derechos fundamentales, abordando:
- El sesgo algorítmico y sus riesgos en la discriminación laboral y crediticia.
- El impacto de la IA en el empleo, particularmente en sectores manufactureros y de servicios.
- La necesidad de crear lineamientos nacionales de IA ética que garanticen la supervisión humana en decisiones sensibles (salud, justicia, seguridad).
Estrategia digital nacional y adopción de IA en el sector público
La estrategia digital nacional (EDN) fue lanzada en 2013 como política de transformación digital, y posteriormente en septiembre de 2021 se actualizó mediante su publicación en el Diario Oficial de la Federación, alineándose al Plan Nacional de Desarrollo 2019–2024 con énfasis en soberanía tecnológica, austeridad y conectividad social.
Posteriormente, en noviembre de 2024, con la administración actual, se dio un nuevo paso con la creación de la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones (ATDT), que absorbió las funciones de la coordinación de la estrategia digital y fijó metas para 2025–2027, entre ellas la reducción de trámites, la interoperabilidad de sistemas públicos, la implementación de la identidad digital “Llave MX” y la universalización de la conectividad digital.
La estrategia digital nacional es el andamiaje técnico y político que tiene como objetivo dar sustento a la regulación de la IA en México. La ley no puede aplicarse en un vacío: necesita datos interoperables, conectividad, identidad digital y una institución que coordine la gobernanza, y eso justamente provee la EDN.
Entre los ejes estratégicos más relevantes se incluyen:
- Gobierno digital: uso de herramientas de IA para agilizar trámites, mejorar la interoperabilidad de plataformas y combatir la corrupción.
- Salud: desarrollo de algoritmos para la detección temprana de enfermedades crónicas y la mejora en la gestión hospitalaria.
- Seguridad pública: implementación experimental de sistemas de reconocimiento y análisis predictivo, con debates en torno a la privacidad y los derechos humanos.
Academia e industria: polos de innovación en IA
México ha consolidado un ecosistema académico y empresarial en torno a la IA, en el cual se realizan diversas acciones para impulsar el uso e implementación de esta. Algunos ejemplos son:
- En el sector académico:
- Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM): Es pionera en investigación de IA a través del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial en Mérida y las Facultades de Ingeniería y Ciencias, con proyectos en visión computacional, procesamiento de lenguaje natural, minería de datos y robótica.
- Instituto Politécnico Nacional (IPN): Destaca por su enfoque aplicado mediante el Centro de Investigación en Computación y la Escuela Superior de Cómputo, desarrollando soluciones en machine learning, visión artificial, sistemas inteligentes de transporte, seguridad y salud digital.
- Tecnológico de Monterrey: Lidera iniciativas de IA aplicada en salud, manufactura, educación y ciudades inteligentes, con laboratorios en visión computacional y algoritmos éticos. Trabaja en alianza con empresas tecnológicas globales y promueve el Observatorio de Ética en la IA para analizar los impactos sociales y regulatorios.
- En el sector privado:
Empresas multinacionales como Microsoft, IBM y Google han fortalecido su presencia en nuestro país mediante centros de innovación y capacitación en inteligencia artificial ubicados principalmente en la Ciudad de México, Guadalajara y Monterrey. Estos espacios no solo transfieren tecnología de vanguardia, sino que también forman talento especializado a través de certificaciones y programas de adopción de IA en sectores estratégicos como el comercio digital, los servicios financieros, la manufactura y la logística, posicionando al país como un nodo relevante en la transformación digital de América Latina.
Paralelamente, los hubs de IA nacionales se han consolidado como polos de emprendimiento e innovación. El Parque de Innovación en Jalisco, integrado al ecosistema de Guadalajara, concentra startups enfocadas en comercio electrónico y agricultura de precisión, mientras que el hub de IA en Nuevo León, vinculado al clúster industrial y al Tec de Monterrey, lidera el desarrollo de soluciones en manufactura avanzada, robótica y análisis de datos industriales. Ambos hubs, junto con el ecosistema de la CDMX, son hoy los principales catalizadores del crecimiento de startups y aplicaciones de IA en el país.
Evaluaciones internacionales y posición regional
De acuerdo con el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2024), México se ubica en la categoría de “adoptantes avanzados”, destacando en categorías como la de talento humano, impulsado principalmente por el crecimiento en la formación STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas), pero aún distante de los líderes regionales, con fortalezas en:
- Ecosistema de datos y conectividad digital.
- Innovación empresarial y desarrollo de startups.
- Participación en foros multilaterales (OCDE, UNESCO y OEA) sobre regulación de la IA.
Persisten los siguientes retos significativos:
- Brecha digital y desigual acceso a tecnología entre zonas urbanas y rurales.
- Escasez de talento especializado en IA frente a la creciente demanda del mercado.
- Falta de un marco legal integral que brinde certeza jurídica.
Perspectivas a corto y mediano plazo
Se espera que México avance hacia la creación de un marco regulatorio nacional de IA en 2025–2026, articulado con la política de innovación digital y la estrategia de ciberseguridad. En paralelo, se prevé un incremento de la inversión privada en infraestructura de datos y centros de cómputo, así como el fortalecimiento de programas de formación en STEM e IA aplicada para responder a la demanda del mercado laboral.
