Inteligencia artificial (“IA”), big data y aprendizaje automático (“ML”) están transformando rápidamente las industrias en todo el mundo. En México, estas tecnologías están ganando terreno en diversos sectores, impulsadas tanto por iniciativas privadas como por el interés gubernamental. El panorama de la IA, el big data y el ML en México ha evolucionado significativamente en los últimos años, a medida que ha habido un aumento en las nuevas empresas impulsadas por IA, la inversión en transformación digital por parte de grandes corporaciones y una mayor adopción de modelos de ML en todas las industrias, como entretenimiento, finanzas, atención médica, comercio minorista y muchas más.
Al igual que muchas otras partes del mundo, las empresas en México están aprovechando la IA para mejorar la eficiencia operativa, el servicio al cliente y los procesos de toma de decisiones. En particular, las instituciones financieras han implementado sistemas de detección de fraude impulsados por inteligencia artificial, mientras que las empresas de comercio electrónico optimizan la logística y las experiencias de los clientes mediante análisis de big data.
Este capítulo profundiza en las principales tendencias actuales, marcos legales, paisajes competitivos y cuestiones de gobernanza en torno a la IA, el big data y el ML en México.
1.1. Adopción en todos los sectores
La adopción de la IA en México ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años. Según un análisis realizado por Santander México, entre 2020 y 2024, el número de empresas de IA en el país aumentó un 273%, posicionando a México como líder regional en transformación digital.
Por ejemplo, el sector fintech ha adoptado naturalmente las tecnologías de IA, con un 81% de fintechs de gestión patrimonial que integrarán IA en sus operaciones para 2024. De conformidad con un comunicado de prensa de finales de febrero de 2024, la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (en español Comisión Nacional Bancaria y de Valores; Acrónimo español “CNBV”), ha emitido 76 autorizaciones fintech desde 2018 (año en que entró en vigor la Ley de Regulación de Instituciones de Tecnología Financiera).
Otro buen ejemplo es el uso de IA para sistemas de gestión del tráfico. La congestión urbana es un problema importante en muchas ciudades mexicanas, especialmente en zonas densamente pobladas como Ciudad de México y Monterrey. Con millones de vehículos en las carreteras y una infraestructura de tráfico envejecida, el gobierno ha buscado soluciones innovadoras –incluidos sistemas de gestión del tráfico impulsados por IA– para modernizar la forma en que las ciudades manejan la movilidad y reducir la congestión.
Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje automático, datos en tiempo real de cámaras de tráfico, GPS y aplicaciones móviles para: (i) analizar los patrones de tráfico actuales; (ii) predecir la acumulación de congestión antes de que ocurra; (iii) ajustar dinámicamente los semáforos y redirigir el tráfico; (iv) coordinar los sistemas de transporte público; y (v) comunicarse con los conductores a través de aplicaciones o señalización.
Según la alcaldesa de la Ciudad de México, Clara Brugada: “[E]l flujo de tráfico se reducirá, al igual que la contaminación del aire, y se ahorrará tiempo. Seremos la primera ciudad del país en tener un sistema así.”
Más allá de los sectores relacionados con la tecnología, el uso de la IA también está impactando a otras industrias más tradicionales, como la manufactura y los servicios, que se están sintiendo atraídas por la implementación del análisis de datos y su procesamiento con ML o incluso IA, no solo para simplemente sumarse a las tendencias internacionales, sino también para optimizar procesos, mitigar riesgos, automatizar tareas repetitivas o de baja calificación, mantenimiento predictivo y muchas otras áreas que, En pocas palabras, podría traducirse en una eficiencia significativa de tiempo y dinero.
1.2. Inversión y crecimiento del mercado
En septiembre de 2024, Satya Nadella, director ejecutivo y presidente de Microsoft, anunció una inversión de 1.300 millones de dólares durante tres años para mejorar la computación en la nube y la infraestructura de IA en México, con el objetivo de mejorar la conectividad y promover la adopción de IA entre las pequeñas y medianas empresas.
La ubicación geográfica estratégica de México, su fuerte potencial de fuerza laboral y el hecho de que el español –su idioma oficial– es el segundo idioma más hablado en el mundo con más de 600 millones de hablantes, lo convierten en un mercado muy atractivo para la inversión y el desarrollo de IA y big data. De hecho, según las propias palabras de Microsoft:
“Al fomentar la digitalización y empoderar a las personas y las empresas, Microsoft pretende aprovechar la tecnología como catalizador de la transformación para navegar en la nueva economía, marcada por los servicios digitales, la IA y el capital de datos. A través de estas iniciativas e inversiones, Microsoft muestra su compromiso de impulsar a México a la vanguardia de este cambio de paradigma, aprovechando proyectos de infraestructura, avances tecnológicos, servicios y, lo más importante, el desarrollo de habilidades humanas, para luchar por un crecimiento sostenido. Para lograrlo, la empresa abraza la innovación responsable, donde la ética y la sostenibilidad se enfocan en generar un impacto positivo en la vida de los ciudadanos de México, asegurando que los beneficios de la tecnología sean compartidos por todos, esperando construir un futuro inclusivo, dinámico y próspero.”
Propiedad y protección
El marco legal que rodea al contenido generado por IA aún está evolucionando. Si bien las leyes de derechos de autor protegen las obras creadas por humanos, el contenido generado por IA cae en una zona gris, lo que requiere mayor aclaración legal. Entre 2020 y el segundo semestre de 2024, se introdujeron 58 iniciativas legislativas destinadas a regular diversos aspectos de la IA; sin embargo, ninguno ha sido aprobado por el Congreso mexicano.
En todo el mundo, propiedad intelectual (“IP”) Las cuestiones relacionadas con la IA a menudo implican problemas de patentabilidad y derechos de autor. ¿Por qué? Porque en la práctica la IA puede generar inventos novedosos; en consecuencia, la jurisdicción mexicana no ha sido inmune al debate existente que consiste en cuestionar si la propia IA puede poseer válidamente derechos de propiedad intelectual.
En realidad, no existe ninguna mención expresa de IA, algoritmos o automatización basada en código en la Ley Federal de Protección de la Propiedad Industrial. Además, los programas informáticos no se consideran invenciones según la Ley Federal de Derechos de Autor, sino que están protegidos en los mismos términos que las obras literarias. Además, como regla general, se entiende que los derechos de propiedad sobre un programa o software informático pertenecen a la empresa y no a sus empleados.
Lo anterior significa que, en México, la propiedad de los algoritmos de IA y prácticamente de todos los scripts de programación codificados, pertenecería, en principio, a las empresas y no a los desarrolladores, aunque es legalmente viable acordar mediante un contrato que estos últimos serían los propietarios y no los primeros.
Antimonopolio y competencia
Independientemente de la forma en que se adquiera o proteja la propiedad intelectual sobre la IA, creemos que los legisladores deberían, en última instancia, aspirar a crear un equilibrio entre la protección de la propiedad intelectual y la transparencia regulatoria, garantizando que se incentive la innovación en IA manteniendo al mismo tiempo prácticas éticas de datos. Lograr este equilibrio es crucial para fomentar un ecosistema de IA responsable.
No sólo en México, sino en todo el mundo, el big data y la inteligencia artificial plantean varias preocupaciones antimonopolio. Cuando los algoritmos controlan los precios o el comportamiento del mercado, pueden coludirse inadvertida o intencionalmente, lo que resulta en resultados anticompetitivos. Este fenómeno, a veces denominado “colusión algorítmica tácita”, es difícil de detectar y aún más difícil de procesar en los marcos de competencia tradicionales.
En palabras de Valeria Caforio: “La colusión tácita [a]lgorítmica se refiere a la capacidad de los algoritmos de fijación de precios para lograr de forma autónoma y unilateral –es decir, sin intervención humana y sin interacciones recíprocas– un resultado colusorio.”
Los reguladores son cada vez más conscientes de estos riesgos, aunque las herramientas de aplicación siguen siendo limitadas. El organismo regulador mexicano en materia antimonopolio y competencia, la Comisión Federal de Competencia Económica (en español Comisión Federal de Competencia Económica; La sigla en español “COFECE”) ha abordado esta cuestión y manifestado su compromiso de salvaguardar y promover una competencia efectiva en los mercados digitales. De hecho, un estudio realizado por dicha autoridad concluyó que “Los algoritmos también pueden facilitar la colusión o los cárteles entre empresas competidoras, lo que podría conducir a prácticas monopolísticas absolutas”.
Gobernanza y responsabilidades de la junta
La IA y el big data introducen nuevas dimensiones al gobierno corporativo. Los directorios deben ser conscientes de: (i) la responsabilidad algorítmica, al garantizar que los sistemas de IA se alineen con los estándares éticos y legales; (ii) la gobernanza de datos, al supervisar las políticas de calidad, seguridad y uso de los datos; (iii) los deberes fiduciarios, porque como la IA influye en las decisiones estratégicas, los directores deben evaluar los riesgos asociados y garantizar una supervisión informada; (iv) la debida diligencia, en contextos de fusiones y adquisiciones o inversiones, La evaluación de la confiabilidad y los riesgos de los sistemas y conjuntos de datos de IA es cada vez más relevante; y (v) la comunicación con las partes interesadas, ya que las juntas directivas deben comunicar claramente sobre las estrategias, los riesgos y las salvaguardas de la IA a los accionistas, los reguladores y el público.
Como han señalado Tara K. Giunta y Lex Suvanto: “La IA presenta desafíos particulares para una supervisión eficaz de la junta directiva dada la amplitud potencial de sus aplicaciones en todas las funciones, incluidas las financieras, legales, de desarrollo de productos, de marketing y de cadena de suministro, así como la naturaleza “de caja negra” de la toma de decisiones algorítmica.”[viii]
En este sentido, es relevante que el marco legal mexicano en materia penal establezca que las personas jurídicas pueden ser sancionadas de diferentes maneras (p. ej.: multas, decomiso, disolución, entre otras); sin embargo, al mismo tiempo, nuestras propias leyes nos permiten prevenir – y mitigar – las diferentes responsabilidades que puedan surgir del uso (o mal uso) de todas estas tecnologías emergentes principalmente mediante la adopción de medidas de prevención del delito y controles internos por parte de los órganos de gobernanza a través de programas de cumplimiento adecuados.
El horizonte regulatorio
Actualmente, México carece de una legislación específica que regule la IA, el ML y el big data. Aunque estas tecnologías están dando forma cada vez más a los sectores público y privado, su regulación sigue siendo limitada. Como se señala en la sección 2 de este capítulo, en los últimos cinco años se han presentado varias propuestas legislativas en el Congreso mexicano. Sin embargo, hasta el momento de redactar este informe, ninguna ha dado lugar a la promulgación de leyes específicas que aborden estas cuestiones.
Creemos que los gobiernos deben apoyar la innovación responsable mediante la implementación de marcos regulatorios claros, adaptables y exigibles. Además, es esencial fomentar la colaboración entre el gobierno, el mundo académico y la industria; invertir en programas de educación y alfabetización en IA; y promover la transparencia y la supervisión humana, particularmente en aplicaciones de IA de alto riesgo.
Conclusión
La rápida adopción de IA, big data y ML en México marca un momento crucial en la transformación digital del país. Desde la tecnología financiera hasta la gestión del tráfico –y básicamente cualquier industria–, se están implementando tecnologías de inteligencia artificial para resolver desafíos complejos, aumentar la eficiencia operativa y crear nuevas oportunidades económicas. Inversiones de alto perfil, como la iniciativa de 1.300 millones de dólares de Microsoft para el mercado mexicano, subrayan la confianza de los actores tecnológicos globales en el potencial de México como centro regional para la innovación digital.
Sin embargo, a medida que estas tecnologías permean sectores críticos, la ausencia de un marco legal y regulatorio integral se vuelve cada vez más problemática. Las cuestiones relacionadas con los derechos de propiedad intelectual, la gobernanza de datos, la transparencia algorítmica y la equidad competitiva exigen atención urgente. Si bien los reguladores mexicanos han tomado medidas iniciales –particularmente en los sectores de tecnología financiera y competencia–, el progreso sigue siendo lento y la inercia legislativa corre el riesgo de dejar importantes lagunas legales y éticas.
La gobernanza, tanto a nivel corporativo como nacional, debe evolucionar para adaptarse al ritmo del cambio tecnológico. Las juntas directivas y las organizaciones en general se enfrentan ahora a nuevas responsabilidades fiduciarias y éticas, especialmente dada la naturaleza opaca de la toma de decisiones algorítmica. Al mismo tiempo, las agencias gubernamentales deben lograr un delicado equilibrio: fomentar la innovación y al mismo tiempo protegerse contra el uso indebido y el riesgo sistémico.
De cara al futuro, México se encuentra en una encrucijada. Para aprovechar plenamente los beneficios de la IA y el big data, es necesario ir más allá de las iniciativas fragmentadas y adoptar una agenda política coherente y con visión de futuro. Esto incluye promulgar legislación personalizada, fomentar la colaboración intersectorial, invertir en educación digital y promover la innovación responsable. Sólo a través de tales esfuerzos México podrá posicionarse no sólo como participante, sino como líder en el cambiante panorama global de la IA.
