México apuesta a la IA agéntica, pero le faltan datos, infraestructura y talento
El país quiere agentes artificiales que piensen y actúen, pero hoy la máquina no tiene ni gasolina ni mapa: bases de datos desordenadas, servidores extranjeros y poca gente preparada.
La promesa suena a ciencia ficción: asistentes virtuales que no solo responden, sino que deciden, organizan trámites y aprenden por sí mismos. En el mundo lo llaman inteligencia artificial agéntica (AAI). En México ya hay voluntad política y empresas que invierten en la idea, pero, en la práctica, el país está frente a un motor sin piezas.
Especialistas consultados por MILENIO y datos del estudio “Madurez de TI para Adoptar IA en América”, comisionado por Intel e IDC, señalan que la adopción de AAI en América Latina está en una fase temprana: 14.5 por ciento. México queda por debajo: 13.1 por ciento. Las cifras ponen el foco en tres cuellos de botella claros: inventario y calidad de datos, capacidad de cómputo e infraestructura local, y escasez de talento especializado.
| Ítem | América Latina | México |
|---|---|---|
| Adopción de AAI | 14.5% | 13.1% |
| Empresas sin inventario de activos de datos | 35.8% | 23.3% |
| Datos internos disponibles para AAI | 55.3% | 56.3% |
“Hay avances en adopción en México, junto con Brasil, comparado con la región”, reconoce Mauricio García-Cepeda, director general de Genesys México, pero advierte que la mayor parte de las compañías aún conserva agentes humanos para las decisiones complejas y usa la AAI apenas para primeras interacciones. “Estamos entre nivel uno y dos en madurez. Nadie tiene aún agentes empáticos al 100 por ciento”, dijo.
El diagnóstico se ve en la realidad cotidiana: datos desordenados, sistemas que no se comunican entre sí y dependencia de nubes y modelos extranjeros. Víctor Borga, de Okta para América Latina, subraya la necesidad de seguridad y control de identidades cuando estos agentes empiezan a operar en sectores sensibles como el bancario. Plataformas como Google Cloud, AWS y Salesforce ya ofrecen herramientas, pero el reto es domesticarlas sin perder soberanía ni privacidad.
Casos en prueba muestran el potencial y los límites. La Suprema Corte puso en marcha un agente que busca sentencias para ciudadanos; la herramienta reporta resultados y fuentes, pero aún “alucina” —es decir, entrega respuestas imprecisas— y por eso se prueba internamente antes de abrirla al público, explicó Guillermo Fernández, director de TI del Poder Judicial. En otro frente, empresas como DeAcero usan AAI para atención y optimización logística, buscando no solo eficiencia sino nuevas oportunidades comerciales en un entorno de reglas cambiantes.
Desde la industria, Matt Renner de Google Cloud apunta que más del 56 por ciento de las organizaciones en América Latina la usan en atención al cliente; en México, su uso está en fase de prueba. Julio Velázquez, de Google Cloud México, añade que 68 por ciento de las organizaciones mexicanas usan IA en alguna área y 74 por ciento dicen tener un nivel avanzado de conocimiento, aunque ese “conocimiento” no siempre se traduce en datos listos, infraestructura propia o talento operativo.
¿Qué falta para que la apuesta no se quede en titular? Expertos y empresas coinciden en prioridades concretas:
- Inventario y limpieza de datos: Sin saber qué datos existen y en qué estado, los agentes solo repiten errores. Es el mapa previo a cualquier viaje.
- Infraestructura y soberanía de datos: Centros de cómputo, regulación clara y acuerdos con nubes que garanticen privacidad y control estratégico.
- Formación y retención de talento: Ingenieros de datos, entrenadores de modelos y especialistas en ética y derecho digital.
- Marco regulatorio y transparencia: Protocolos para evitar sesgos, “alucinaciones” y usos indebidos en justicia, salud y finanzas.
- Colaboración público-privada: Pilotos controlados en servicios esenciales que permitan escalar sin exponer a la ciudadanía.
La AAI no es solo un robot que reemplaza tareas repetitivas; es una fábrica de procesos nuevos que plantea dilemas sociales: empleo, identificación de responsabilidades y acceso equitativo a servicios. El riesgo es que México importe la interfaz sin tener la base: agentes brillantes pero desnutridos, que prometen soluciones y entregan confusión.
El desafío es político y técnico, y exige decisiones ahora. Si el país logra ordenar sus datos, construir capacidades locales y regular con sentido social, la AAI puede convertirse en una palanca de competitividad y bienestar. Si no, será otro cuento de promesas tecnológicas que lucen bien en folletos y mal en la vida real.
Qué preguntar a sus autoridades: ¿Hay un inventario nacional de datos útiles para AAI? ¿Qué protección tendrán los ciudadanos frente a errores de agentes? ¿Cuánto se invertirá en talento local y en centros de cómputo propios? Las respuestas decidirán si México conduce la carrera o se queda en la grada viendo pasar a otros.