En San Pedro Garza García, Nuevo León, cinco cruces de las avenidas Alfonso Reyes y Vasconcelos participan desde agosto en una prueba que parece pequeña, pero ayuda a entender una discusión mucho más grande. Cámaras analizan las condiciones del tránsito y sistemas apoyados por inteligencia artificial intervienen en la operación de los semáforos.
Al mismo tiempo que los algoritmos llegan a semáforos reales, México discute la posibilidad de colocarles otro tipo de semáforo: uno que indique qué tan riesgoso puede ser un sistema de inteligencia artificial.
En los primeros años de la IA generativa, buena parte de la conversación estuvo centrada en sus capacidades. Crear imágenes, responder preguntas, escribir textos o generar código eran las demostraciones más visibles. La tecnología ahora encuentra espacio en sistemas que organizan ciudades, analizan información médica, participan en el aprendizaje y procesan cantidades crecientes de datos públicos.
Ahí surge otra pregunta: ¿quién revisa al algoritmo cuando sus resultados pueden influir en una decisión?
México vuelve a discutir cómo regular la inteligencia artificial
El debate regresó a la conversación pública el 9 de septiembre, cuando Claudia Sheinbaum planteó que la regulación de la inteligencia artificial debería discutirse en el Congreso y señaló particularmente su capacidad para generar y propagar información falsa mediante redes sociales.
México, sin embargo, ya tenía una propuesta sobre la mesa. En abril de 2025 fue presentada en la Cámara de Diputados una iniciativa para expedir la Ley Federal para el Desarrollo Ético, Soberano e Inclusivo de la Inteligencia Artificial. Continúa pendiente en comisiones, por lo que no es una ley vigente.
La iniciativa propone, entre otras figuras, un Consejo Nacional de Inteligencia Artificial y una Plataforma Nacional de Auditoría Algorítmica que podría evaluar conjuntos de datos, modelos y sistemas de IA. También contempla un sistema de semáforos de riesgos.
La clasificación responde a una diferencia bastante concreta. Un algoritmo que recomienda una canción no tiene las mismas consecuencias que uno utilizado en salud, educación, seguridad o infraestructura. Algunos de esos usos ya pueden encontrarse en México.
En Nuevo León la inteligencia artificial ya controla semáforos
Desde agosto, San Pedro Garza García prueba inteligencia artificial en cinco intersecciones de Alfonso Reyes y Vasconcelos. El piloto está previsto para durar entre dos y tres meses. Cámaras y sistemas de análisis observan las condiciones de circulación para ajustar la operación de los cruces.
Cinco semáforos pueden parecer un experimento limitado. Lo interesante está en el lugar al que llegó el algoritmo.
Para millones de usuarios, durante años estuvo confinado a una pantalla: elegía publicidad, ordenaba publicaciones o recomendaba videos. En San Pedro participa en infraestructura física que organiza el movimiento de una ciudad. Nuevo León también encabeza la adopción empresarial de esta tecnología.
De acuerdo con el estudio Inteligencia Artificial en México: de la promesa al impacto económico, citado por el Gobierno estatal, 12.6% de las empresas de diez o más empleados en Nuevo León utiliza IA. Le siguen Tamaulipas con 9.9%, Ciudad de México con 9.4%, Quintana Roo con 9.3% y Estado de México con 9.1%. El promedio nacional ronda 8%.
Incluso en la entidad que encabeza la lista, la adopción está lejos de ser generalizada. El mapa mexicano de la IA todavía tiene grandes diferencias.
En CDMX la inteligencia artificial empieza a entrar al gobierno
Ciudad de México permite observar el fenómeno desde otro ángulo. El Segundo Informe de Gobierno de Clara Brugada coloca entre sus ejes una “Ciudad próspera con inversión, empleo, desarrollo compartido e innovación tecnológica” y una “Ciudad participativa con gobernabilidad democrática y gobierno digital”.
La agenda científica y tecnológica capitalina incluye proyectos desarrollados con instituciones como UNAM, IPN, UAM y Tecnológico de Monterrey. Hay iniciativas relacionadas con monitoreo ambiental, electromovilidad y salud.
Entre ellas está IxChel, una plataforma de inteligencia artificial desarrollada con participación del Instituto Politécnico Nacional para apoyar el diagnóstico de cáncer de mama.
Conviene dimensionar el ejemplo. Esto no significa que una IA diagnostique de manera autónoma a las pacientes de toda la CDMX. Lo que muestra es otro ámbito en el que esta tecnología encuentra aplicaciones fuera de los chatbots y las herramientas generativas que hicieron popular el término.
Movilidad, salud, medio ambiente, educación y gestión urbana abren posibilidades muy distintas. En muchas de ellas, además, una persona podría utilizar un servicio apoyado por inteligencia artificial sin saber necesariamente que hay un algoritmo detrás.
La IA más importante de una ciudad quizá sea la que no vemos
La imagen tradicional de una “ciudad inteligente” suele estar llena de automóviles autónomos, robots y enormes pantallas. Lo que empieza a verse en México resulta bastante menos espectacular.
Una cámara analiza el tránsito. Un sistema busca patrones en una imagen médica. Otro procesa información ambiental. Una plataforma facilita un trámite.
Poco a poco, la inteligencia artificial puede convertirse en una capa invisible detrás de servicios e infraestructura.
Es ahí donde la auditoría algorítmica deja de ser una discusión exclusivamente técnica. Cuando un sistema participa en una decisión pública, saber que funciona es apenas una parte del problema. También importa conocer qué información utiliza, quién puede revisar su comportamiento y qué ocurre cuando falla.
Casi la mitad de los adolescentes mexicanos ya estudia con IA
La adopción tampoco depende únicamente de gobiernos y empresas. Los resultados de PISA 2025 muestran que 47% de los estudiantes mexicanos de 15 años utiliza chatbots de inteligencia artificial para aprender al menos una vez por semana.
Además, 40% los utiliza para investigaciones preliminares, 35% para redactar trabajos y 34% para resumir textos. Para una parte importante de los adolescentes mexicanos, consultar una IA ya forma parte de actividades escolares cotidianas.
La OCDE introduce un matiz: una mayor utilización de inteligencia artificial no equivale automáticamente a un mayor aprendizaje. Importan la forma y la intensidad con las que se emplea. Delegar demasiado esfuerzo cognitivo puede reducir parte del proceso necesario para comprender información y evaluar una respuesta.
La supervisión, en este caso, ocurre a otra escala. Un estudiante debe aprender a cuestionar aquello que recibe de un chatbot. En una institución, la pregunta es cómo evaluar un sistema que procesa datos o interviene en servicios públicos.
México construye IA mientras discute cómo vigilarla
El panorama se amplía con los proyectos tecnológicos que México impulsa actualmente: Coatlicue en supercomputación, Kutsari en semiconductores, Olinia en movilidad eléctrica y diferentes iniciativas científicas y tecnológicas locales.
Desarrollar capacidad tecnológica plantea inevitablemente otra tarea: establecer bajo qué reglas operarán algunos de los sistemas construidos sobre esa infraestructura.
México tiene así dos conversaciones abiertas. Una está relacionada con su capacidad para desarrollar y adoptar tecnología. La otra intenta establecer responsabilidades cuando esa tecnología interviene en ámbitos sensibles. No necesariamente avanzarán a la misma velocidad.
El verdadero semáforo no estará en una avenida
Los cinco cruces inteligentes de Nuevo León siguen siendo una prueba piloto. Los proyectos tecnológicos de CDMX se encuentran en distintas etapas. La Plataforma Nacional de Auditoría Algorítmica no existe todavía y la iniciativa que la propone continúa pendiente en el Congreso.
Hablar de un México gobernado por algoritmos sería adelantarse a los hechos. Lo que sí empieza a dibujarse son los lugares donde habrá que hacer preguntas.
Hoy puede ser un semáforo que ajusta el tránsito, una herramienta que analiza una imagen médica o un chatbot utilizado para estudiar. Mañana serán otros sistemas y probablemente serán menos visibles.
Durante años preguntamos qué podía hacer la inteligencia artificial. Conforme encuentre espacio en calles, escuelas, hospitales y gobiernos, habrá una pregunta mucho menos llamativa, pero más difícil de responder:
¿quién puede revisar al algoritmo cuando algo sale mal? Aprender a utilizar la inteligencia artificial será solo una parte del proceso. La otra será aprender a pedirle cuentas.
