La inteligencia artificial (IA). Está presente en los buscadores de internet que usamos, en las recomendaciones de contenido, en sistemas financieros, en procesos gubernamentales, en cadenas de suministro, en modelos de consumo a futuro. Es decir: en todas (o casi todas) las decisiones que pueden impactar directamente nuestra vida cotidiana, en lo laboral, gubernamental o de iniciativa privada. Sin embargo, mientras su adopción crece a gran velocidad, las reglas que deberían guiar su uso avanzan con mucha más lentitud.
Este desfase no es menor. Entender cómo se regula (o NO se regula) la inteligencia artificial en México se ha vuelto un tema esencial, no solo para especialistas, sino para cualquier persona que interactúe con tecnología, es decir, prácticamente todos. La razón es simple: cuando una tecnología influye en decisiones, derechos y oportunidades, deja de ser un asunto técnico y se convierte en un asunto de interés público, pues lo que está en juego no es abstracto. Un algoritmo puede determinar si alguien accede a un crédito, si un currículum es filtrado antes de llegar a un reclutador humano, si una persona es identificada por un sistema de vigilancia, o si una imagen fabricada destruye su reputación. Todo eso ocurre hoy en México, y ninguna de esas situaciones tiene aún un marco legal que la regule de forma específica.
El vacío y sus consecuencias reales
Regular la IA no significa prohibirla ni frenar su desarrollo. Significa establecer reglas sobre qué usos son permisibles, quién responde cuando un sistema automatizado causa daño, y de qué mecanismos dispone el ciudadano para impugnar una decisión que una máquina tomó sobre su vida. Pero la regulación tiene también una dimensión económica: define qué actores (empresas tecnológicas, corporaciones financieras, agencias gubernamentales) pueden desplegar sistemas de IA y bajo qué condiciones, estableciendo así las reglas del mercado digital. Sin un marco propio, México delega esa definición a las empresas que operan en su territorio y a las legislaciones extranjeras que les aplican en sus países de origen. La pregunta regulatoria no es técnica: es sobre poder. ¿Quién decide cómo se entrena un modelo, con qué datos, para qué fines? ¿Quién audita sus resultados y quién responde cuando discrimina? En palabras del Dr. Manuel Alejandro Guerrero, investigador de la Universidad Iberoamericana, “la ley debe marcar los alcances y los límites con base en un beneficio público y social anclado en los derechos humanos, mientras que una política pública debe incentivar el desarrollo y la innovación a partir de esas pautas.”
La ausencia de ese marco tiene consecuencias documentadas. Un estudio publicado en 2025 en la Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo (indexada en SciELO) identificó sesgos algorítmicos en sistemas de IA utilizados en el sector laboral mexicano que ya están produciendo decisiones discriminatorias sin que los afectados cuenten con mecanismos legales para impugnarlas. En materia de violencia digital, un estudio del Eon Institute y la Fundación Friedrich Naumann señala que más de 10.6 millones de mujeres en México sufrieron ciberacoso entre 2020 y 2025, y que más del 84% de los casos de abuso de imágenes íntimas generadas con IA afectan a mujeres y niñas. La Gaceta Parlamentaria de la Cámara de Diputados documentó en enero de 2026 casos concretos: en Zacatecas, estudiantes de secundaria fueron víctimas de imágenes sexuales fabricadas con IA, en Sonora, se registraron 32 casos similares en 2025, siendo todas las víctimas menores de edad.
La Ley Olimpia, (diseñada para sancionar los delitos contra la intimidad sexual cometidos a través de medios tecnológicos) queda rebasada, pues no llega a enfrentar contenido generado por algoritmos, lo que ha producido absoluciones donde la autoría del material no puede atribuirse bajo los supuestos del tipo penal vigente. Investigadores del Instituto de Investigaciones Jurídicas de la UNAM señalan que los deepfakes “no sólo desbordan los límites del derecho penal clásico, sino que configuran una ruptura epistémica que interpela la noción misma de subjetividad jurídica en entornos de creciente artificialidad.”
58 iniciativas, cero leyes aprobadas
Entre 2020 y 2024, el Congreso de la Unión recibió 58 iniciativas legislativas que mencionaban la inteligencia artificial… ninguna fue aprobada. Todas terminaron en el Archivo Histórico y Memoria Legislativa al cierre de la LXV Legislatura.
Las razones del estancamiento son de naturaleza diversa. El investigador Iván Meza Ruiz, del IIMAS-UNAM, documentó que las propuestas se dividían entre quienes querían reformar la Constitución para conferirle al Congreso la facultad expresa de legislar en la materia (base jurídica que hoy es debatida), y quienes proponían leyes ordinarias con distintos enfoques regulatorios. Esa fragmentación, sumada a la complejidad técnica del tema y a las tensiones políticas sobre el alcance del Estado frente a empresas globales, impidió construir los consensos necesarios.
De las propuestas más relevantes de ese ciclo, destacan cuatro:
• La creación del Consejo Mexicano de Ética para la IA y la Robótica, con capacidad de emitir Normas Oficiales Mexicanas.
• Una Agencia Mexicana para el Desarrollo de la IA, inspirada en el modelo europeo (desechada en agosto de 2024).
• Una ley de prohibiciones específicas, al estilo de la Ley de IA de la UE.
• Una reforma constitucional al artículo 73, considerada por los especialistas del Centro de Competencia (CeCo) como la más completa del ciclo, precisamente porque resolvía el problema de sustento constitucional que afecta a cualquier ley ordinaria en la materia.
El diagnóstico internacional
En julio de 2024, la UNESCO presentó en el Senado de la República el Reporte de Evaluación del Estadío de Preparación de la Inteligencia Artificial de México, elaborado durante 18 meses con más de 250 participantes de todos los sectores del país. Es el análisis externo más riguroso disponible sobre la posición de México frente a esta tecnología.
El informe revela un perfil de contrastes. Por un lado, México ocupa el tercer lugar en tecnología en América Latina según el Government AI Readiness Index de Oxford Insights (2023), registró en 2022 el mayor número de graduados de maestría en ciencias de la computación de la región (2,670 personas) y junto con Brasil, concentra el 95% de las patentes de IA en América Latina. Son activos reales.
Por otro lado, el país cayó del lugar 22 al 66 en ese mismo índice entre 2018 y 2023. El gasto total en investigación y desarrollo fue del 0.28% del PIB en 2021, frente al 2.72% del promedio de los países de la OCDE. El gasto federal en tecnologías de la información disminuyó un 19% entre 2018 y 2023, y la Estrategia Digital Nacional 2021–2024 no contempló ningún eje específico de inteligencia artificial.
Gabriela Ramos, Directora General Adjunta de la UNESCO para las Ciencias Sociales y Humanas, lo sintetizó con una formulación que captura bien la tensión: México “podría consolidarse como referente de gobernanza para el desarrollo ético y efectivo de la inteligencia artificial”, pero solo si articula un marco jurídico específico, un diseño institucional de gobernanza y una Estrategia Nacional de IA integrada al Plan de Desarrollo. El condicional importa: la posibilidad existe, pero no está garantizada, y el tiempo que tarda en materializarse tiene costos concretos.
Los avances de la Legislatura
Con el inicio de la LXVI Legislatura en septiembre de 2024, el Senado adoptó una estrategia diferente: creó la Comisión de Análisis, Seguimiento y Evaluación sobre la Aplicación y Desarrollo de la Inteligencia Artificial en México (la primera comisión legislativa específica sobre el tema en la historia del país). Entre diciembre de 2024 y agosto de 2025, organizó seis conversatorios temáticos con 72 especialistas del gobierno federal, la industria tecnológica, la academia, la sociedad civil y organismos internacionales. El resultado fue la Propuesta de Marco Normativo para la IA en México, publicada en octubre de 2025, que plantea una arquitectura en tres niveles: reformas constitucionales a los artículos 3 y 73, una ley federal específica y disposiciones sectoriales para áreas sensibles.
El documento también identifica una oportunidad con fecha límite: la revisión del T-MEC en 2026. Si México entra a esa negociación con un marco regulatorio propio, tiene argumentos para proponer un capítulo específico sobre IA que incluya interoperabilidad técnica, protección de datos en el comercio digital y cooperación trilateral. Si llega sin ley aprobada, llega sin posición.
En paralelo, el 22 de abril de 2025, legisladores de Morena y el PVEM presentaron en la Cámara de Diputados la propuesta más articulada que ha producido el Congreso: la Ley Federal para el Desarrollo Ético, Soberano e Inclusivo de la Inteligencia Artificial. Su objeto es establecer el marco normativo para el desarrollo, implementación, uso, supervisión y fomento de la IA en territorio nacional, con aplicación a cualquier persona (ya sea nacional o extranjera) que opere sistemas de IA que afecten a personas en México. Adopta una clasificación de riesgos en cuatro niveles (mínimo, limitado, alto y prohibido), análoga al AI Act europeo, con sanciones penales para usos como la creación de deepfakes que causen daño a mujeres y niñas, la manipulación del comportamiento sin consentimiento, y la vigilancia biométrica masiva sin autorización judicial. También crea el Consejo Nacional de IA y la Plataforma Nacional de Auditoría Algorítmica, y dedica un capítulo completo a la propiedad intelectual en entornos automatizados.
Sin embargo, la propuesta genera tensiones que expertos en libertad de expresión han señalado. La revista Expansión documentó que incluye términos como “manipulación de la narrativa” o “riesgos informativos” sin definiciones suficientemente precisas, lo que (según especialistas en ciberseguridad) podría prestarse a interpretaciones amplias por parte de las autoridades. Regular los deepfakes maliciosos es necesario, hacerlo con categorías jurídicas vagas introduce riesgos sobre el contenido legítimo. Ese equilibrio es uno de los más delicados de cualquier legislación de IA en el mundo, y la propuesta mexicana aún no lo ha resuelto.
El contexto de presión internacional
Para dimensionar la urgencia del caso mexicano, la perspectiva comparada es indispensable. La Unión Europea tiene en vigor desde mayo de 2024 el primer marco regulatorio integral de IA en el mundo, con un sistema de obligaciones crecientes según el nivel de riesgo de cada sistema. Brasil aprobó su propia ley en junio de 2025. Perú cuenta con la Ley 31814. Chile y Costa Rica avanzan con propuestas maduras. En América del Norte, Estados Unidos opera con una Orden Ejecutiva de 2023 que, sin ser una ley, impone estándares de seguridad que comienzan a tener efectos globales en el mercado. Lo que estas experiencias internacionales revelan, más allá del catálogo de países con legislación aprobada, es que la regulación de la IA no es principalmente un debate técnico sobre algoritmos: es un debate sobre quiénes son los agentes económicos y políticos que tienen la capacidad de cooptar la tecnología para sus propios fines y bajo qué condiciones el Estado puede establecer límites a ese poder. La Unión Europea lo reconoció explícitamente: su AI Act clasifica los sistemas según su potencial de daño a los derechos fundamentales, pero también establece obligaciones especiales para los “modelos de uso general”, una categoría diseñada para los grandes modelos fundacionales desarrollados por un puñado de corporaciones tecnológicas globales. La pregunta de fondo es si México desea, cuando legisle, reconocer esa asimetría de poder: entre empresas con capacidad de desplegar sistemas a escala global y ciudadanos individuales sin herramientas legales para cuestionarlos.
La dimensión ética de ese debate tiene implicaciones corporativas concretas. Las empresas que despliegan IA en México (en sectores financiero, laboral, de salud y logístico) toman decisiones que afectan derechos sin que exista una obligación de transparencia algorítmica ni mecanismos de auditoría independiente. A diferencia de lo que ocurre en jurisdicciones con legislación vigente, en México una empresa puede negar un crédito, filtrar un currículum o diseñar una estrategia de precios discriminatoria mediante un modelo automatizado sin tener que explicar los criterios utilizados, sin asumir responsabilidad civil por sesgos probados y sin que el regulador pueda acceder al sistema para auditarlo. Eso no es una posición neutral: es una posición que favorece a quienes ya tienen el poder de desplegar la tecnología.
Desde una perspectiva multidisciplinar, la cuestión central no es solo cuánto crece el mercado de IA en México ni cuántos países ya cuentan con ley propia, sino qué modelo de gobernanza se propone y para qué fines. ¿Se legisla para proteger derechos ciudadanos, para atraer inversión tecnológica, para proyectar soberanía digital en negociaciones internacionales, o para los tres objetivos a la vez? La evidencia disponible sugiere que esos fines no son automáticamente compatibles: una regulación excesivamente centrada en la atracción de inversiones puede debilitar los estándares de protección de datos y de responsabilidad corporativa; una regulación excesivamente punitiva puede desincentivar el desarrollo local. El equilibrio entre esos vectores es precisamente lo que las 58 iniciativas archivadas no lograron resolver, y lo que la propuesta de 2025 tiene el desafío de articular con precisión.
Lo relevante para México no es solo el rezago en términos comparativos, sino sus consecuencias prácticas: sin una ley propia, el país no puede exigir explícitamente ciertos estándares a las empresas que operan en su territorio, no tiene mecanismos jurídicos propios para que sus ciudadanos denuncien abusos algorítmicos, y no cuenta con argumentos técnicos para negociar condiciones específicas en sus tratados comerciales. La dimensión económica agrava la urgencia: la IA podría generar hasta 1,700 millones de dólares en México durante 2024 y transformar entre el 40% y el 60% de los empleos en el mundo en la próxima década, según estimaciones de la UNESCO. Legislar mal (con normas rígidas o vagas) puede reducir las inversiones en el sector hasta en un 20%, según analistas citados por El Financiero. El argumento no está en contra de regular, sino a favor de hacerlo con precisión.
Conclusiones
La regulación de la inteligencia artificial en México no es un debate técnico. Es una decisión de política pública con implicaciones directas sobre la distribución del poder económico, los derechos ciudadanos y la posición del país en el orden digital global. Los instrumentos están comenzando a construirse: la Comisión de IA del Senado realizó el ejercicio de deliberación más plural y riguroso que ha tenido este tema en el ámbito legislativo mexicano; la iniciativa de 2025 es la propuesta más completa que ha producido el Congreso; la UNESCO ofreció un diagnóstico preciso y una hoja de ruta y la revisión del T-MEC abre una ventana estratégica que no se repetirá pronto. Lo que falta es que esos elementos se conviertan en decisiones.
México tiene el talento académico, la posición geopolítica y los antecedentes de participación multilateral para construir un marco regulatorio que sirva tanto a sus ciudadanos como a su presencia en el mundo digital. La pregunta que queda abierta es si el Estado encontrará, esta vez, la voluntad de concluir lo que ha comenzado varias veces.
Referencias
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