¿Puede México construir una estrategia propia de IA frente a la disputa entre Estados Unidos y China?

Brasil anunció una inversión de 2,300 millones de reales, alrededor de 444 millones de dólares, para fortalecer su ecosistema de IA mediante proyectos vinculados con empresas chinas y estadounidenses, bajo una estrategia que busca evitar la dependencia de un solo proveedor o país.

Para Ruiz Sandoval, quien también coordina el Bachelor's Degree in International Relations, México difícilmente podría replicar hoy ese equilibrio. La integración económica con Estados Unidos y Canadá, así como la creciente rivalidad entre Washington y Beijing, reducen su margen de maniobra. Estados Unidos, explicó, incorpora a México dentro de su propia área económica y estratégica y también dentro de su competencia geopolítica con China.

Mager coincide en que el reto para México no puede limitarse a comprar o aplicar tecnología desarrollada en otros países. El especialista explicó que la inteligencia artificial requiere infraestructura y capacidad de cómputo, entrenamiento de modelos y, en un nivel más complejo, capacidades vinculadas con chips y semiconductores. Actualmente, señaló, México se encuentra principalmente en una fase de aplicación de tecnologías ya existentes.

La diferencia con Brasil, añadió Ruiz Sandoval, también está en la manera en que cada país se piensa frente al mundo. Brasil ha construido una política exterior con aspiraciones globales y participa en mecanismos como los BRICS, mientras México mantiene una economía profundamente integrada al mercado estadounidense y, a juicio de la académica, carece de una estrategia equivalente de posicionamiento internacional.

Esa falta de planeación, sostuvo, condiciona también la capacidad de competir en sectores tecnológicos que requieren inversiones sostenidas durante décadas.

“Si usted no tiene una estrategia, quiere decir que es parte de la estrategia de alguien más”, afirmó Ruiz Sandoval, quien advirtió que una visión limitada a periodos sexenales dificulta construir capacidades de largo plazo.

Para Mager, una estrategia propia no implicaría intentar competir en escala con las grandes empresas tecnológicas. “Nunca vamos a ganarle en escala”, explicó. México puede buscar otros caminos mediante investigación en nuevas arquitecturas, modelos más eficientes, formas distintas de entrenamiento y aplicaciones enfocadas en problemas concretos.

Una herramienta particularmente importante, consideró, es la ciencia abierta. Tener acceso a modelos, código y conocimiento permite que estudiantes e investigadores comprendan cómo funcionan estas tecnologías, las modifiquen y desarrollen nuevas soluciones.

“A México le conviene definitivamente la ciencia abierta”, sostuvo Mager, porque puede ayudar a que el país aprenda, experimente y reduzca su dependencia de servicios ofrecidos exclusivamente por compañías extranjeras.

Por su parte, la internacionalista y especialista en políticas públicas y relaciones internacionales señaló que una oportunidad para México podría estar también en fortalecer su papel como proveedor de manufactura tecnológica para América del Norte, por ejemplo mediante componentes o semiconductores, aunque advirtió que incluso esa posibilidad requiere infraestructura, inversión y planeación que hoy siguen siendo insuficientes.

En ese escenario, ambos especialistas ubican a las universidades como actores relevantes. Ruiz Sandoval consideró que instituciones como la IBERO pueden aportar talento, conocimiento e infraestructura, siempre que existan mayores espacios de colaboración con el Estado.

Mager, por su parte, explicó que contar con capacidad de cómputo propia permite a las y los estudiantes entrenar modelos, experimentar y comprender directamente los procesos detrás de la inteligencia artificial. Para el académico, las universidades pueden explorar caminos distintos a competir en escala con las grandes tecnológicas, mediante modelos más eficientes y soluciones para problemas específicos.

La IBERO ya comenzó a avanzar en esa dirección con una infraestructura integrada por 24 NVIDIA RTX PRO Server Edition y 2,304 GB de memoria de video, instalada dentro de la propia Universidad. Además de aumentar la capacidad de procesamiento, permite mantener datos y cómputo dentro de la institución y trabajar con mayor independencia de servicios externos.

La capacidad ya comienza a utilizarse en proyectos de modelos de lenguaje para lenguas indígenas, detección de fugas en redes de agua, factores de riesgo asociados con obesidad infantil, gemelos digitales y robótica colaborativa, entre otras líneas de investigación.

La apuesta de Brasil muestra que la carrera por la IA no se juega únicamente entre empresas. También obliga a los países a decidir qué capacidades quieren construir y qué grado de dependencia están dispuestos a aceptar.

Para México, el desafío no sería simplemente elegir entre Estados Unidos y China, sino desarrollar la estrategia, el conocimiento y la infraestructura que le permitan ampliar su margen de decisión en una competencia tecnológica cada vez más geopolítica.