De regular la IA a gobernarla: el reto institucional de México

Columnas martes 25 de agosto de 2026 -

En el ámbito global, la gobernanza de la inteligencia artificial ha dejado de ser una discusión abstracta para convertirse en una cuestión de capacidad institucional. En distintas partes del mundo, los gobiernos avanzan no sólo en regulación, sino también en inventarios de sistemas, evaluación de riesgos, capacitación, infraestructura y mecanismos de supervisión.

Europa ofrece el marco horizontal más desarrollado. Desde el 2 de agosto de 2026 se aplican las obligaciones de transparencia del artículo 50 del AI Act para determinados sistemas, incluidos aquellos que interactúan con personas, deepfakes y otros contenidos generados o manipulados mediante IA. El modelo mantiene una lógica basada en riesgos, aunque el reciente Digital Omnibus amplió el calendario de aplicación de determinadas obligaciones para sistemas de alto riesgo hasta 2027 y 2028.

Estados Unidos sigue una ruta diferente. En marzo, la Casa Blanca presentó al Congreso un National AI Legislative Framework centrado, entre otros temas, en innovación, propiedad intelectual, infraestructura, protección de menores y capacidades laborales; se trata de una propuesta legislativa, no de una ley federal integral. Texas permite observar además una gobernanza más sectorial: TRAIGA no reproduce el esquema europeo de clasificación horizontal por niveles de riesgo y se concentra en prohibiciones, obligaciones y protecciones específicas. Paralelamente, SB 1964, enfocada en el uso gubernamental, establece un tratamiento reforzado para determinados sistemas que intervienen en decisiones relevantes, incluyendo inventarios y estándares de gestión de riesgos alineados con el marco del NIST.

Otros casos apuntan en la misma dirección. Nueva Zelanda reportó 545 casos de uso de IA en 59 organizaciones públicas; Panamá aprobó en agosto su Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial; y Brasil está fortaleciendo su infraestructura de cómputo. Más que un único modelo, lo que empieza a observarse es una combinación de regulación, capacidades administrativas, talento e infraestructura. El seguimiento realizado desde el INAP identifica precisamente ese tránsito hacia una arquitectura más operativa de gobernanza.

A esta conversación se suma el reciente World Development Report 2026: The Promise of Artificial Intelligence, del Banco Mundial. Su mensaje para las economías en desarrollo se resume en tres acciones: adoptar, adaptar y avanzar. No es necesario competir inmediatamente por construir los modelos de frontera más costosos; pero tampoco basta con importar herramientas. Para capturar sus beneficios se requieren electricidad y conectividad, datos, habilidades e instituciones, así como capacidad para adaptar la tecnología a las necesidades locales. El informe destaca además un papel triple para los gobiernos: habilitadores, usuarios y reguladores de la IA.

Aunque el reporte no plantea una receta exclusiva para México, su enfoque resulta especialmente pertinente. Para nuestro país, la discusión puede abarcar no sólo qué reglas establecer, sino también cómo desarrollar capacidad pública para seleccionar, contratar, evaluar y utilizar sistemas de IA, formar talento y aprovechar datos e infraestructura de manera responsable.

El debate legislativo mexicano ya es amplio. Un informe preliminar elaborado a partir de datos abiertos identifica alrededor de 130 iniciativas y proyectos relacionados con inteligencia artificial, con propuestas sobre deepfakes, seguridad, propiedad intelectual, educación, salud y nuevos esquemas institucionales. No pretende ser un censo oficial definitivo, sino un mapa que permite apreciar la diversidad de asuntos que ya están llegando a la agenda legislativa.

Ahí existe una oportunidad para sumar la perspectiva de gobernanza. Además de derechos y obligaciones, vale la pena discutir cómo distinguir usos según sus riesgos, quién coordina y supervisa, qué capacidades necesita la administración pública y cómo deberían evaluarse y contratarse los sistemas que utiliza el Estado. Un inventario de IA gubernamental, por ejemplo, permitiría conocer qué sistemas se emplean, para qué funciones y bajo qué responsabilidades.

La experiencia internacional y el Banco Mundial convergen en una idea relevante: la regulación funciona mejor cuando está acompañada de capacidad institucional. México puede aprender del enfoque europeo sin reproducirlo mecánicamente, observar la experiencia sectorial estadounidense y aprovechar las lecciones de economías que están fortaleciendo sus capacidades públicas.

Por ello, además de preguntarnos cómo regular la inteligencia artificial, vale la pena sumar al debate una segunda pregunta: qué instituciones, capacidades y responsabilidades pueden ayudarnos a gobernarla mejor.

Incorporar esa perspectiva puede contribuir a enriquecer la conversación legislativa que México ya está construyendo.