El desarrollo de la Inteligencia Artificial avanza a gran velocidad, pero gobiernos y universidades en México todavía mantienen un rezago importante en su adopción, particularmente para investigación, análisis de datos y toma de decisiones.
La advertencia fue hecha por Javier Sánchez Galicia, CEO del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (IA Lab), durante la presentación de los avances del primer aniversario de este centro de investigación.
Hoy celebramos el primer aniversario de intelIA Lab en el Club de Empresarios Puebla, un encuentro para compartir los avances y desarrollos que estamos impulsando alrededor de la inteligencia artificial.
Durante el evento presentamos desarrollos como Samurai, el gemelo digital… pic.twitter.com/nTWl0hvkkj
— InteIIA LAB (@IALaboratory) August 20, 2026
De acuerdo con el especialista, solo alrededor de 20% de las administraciones estatales ha incorporado la IA, mientras que en el resto todavía no existen acciones suficientes para aprovechar esta tecnología. También señaló que en las universidades persisten problemas de falta de inversión y dispersión de esfuerzos.
El diagnóstico coincide parcialmente con el panorama internacional. En su evaluación más reciente sobre México, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) señaló que durante el periodo analizado no se reportaba una estrategia nacional específica de IA para el gobierno ni un despliegue amplio de esta tecnología dentro del sector público. La organización considera que fortalecer la gobernanza, el talento digital y la coordinación institucional es clave para aprovecharla.
México, sin embargo, ya comenzó a discutir mecanismos para ordenar su desarrollo. En 2024 se planteó en el Congreso una Estrategia Nacional para el Uso Adecuado y Ético de la Inteligencia Artificial, con participación de gobiernos, academia, sector privado y sociedad civil.
Además, el gobierno federal ha planteado la creación de un Laboratorio Nacional de Inteligencia Artificial, con líneas relacionadas con formación científica, desarrollo tecnológico y regulación.
🔵La transformación del sector público no puede quedarse al margen de los cambios que trae la inteligencia artificial.
Nuestro presidente, @sanchezgalicia1 , pone sobre la mesa una realidad: la adopción de IA en los gobiernos estatales todavía avanza a un ritmo limitado.
El… pic.twitter.com/xCSQHjfZxl
— InteIIA LAB (@IALaboratory) August 21, 2026
IA para leer el comportamiento electoral
En este contexto, el IA Lab presentó uno de sus desarrollos con mayor potencial para el ámbito político: un algoritmo capaz de analizar y anticipar preferencias electorales.
El proyecto fue desarrollado por académicos e investigadores del laboratorio, bajo el liderazgo de Sánchez Galicia y con la participación de Ulises Cruz y Mauricio Flores.
La herramienta parte del análisis de comentarios publicados en redes sociales. Primero se estudian las expresiones utilizadas por los usuarios y posteriormente los datos son procesados mediante Inteligencia Artificial para identificar patrones que permitan aproximarse a las preferencias del electorado.
El modelo Social Media Contender Ranking comenzó su entrenamiento con 6 mil publicaciones en redes sociales y posteriormente fue probado con una base de 100 mil posteos. De acuerdo con IA Lab, la herramienta fue aplicada al proceso presidencial de 2024, donde estimó una diferencia de 26 puntos entre las principales candidatas, frente a los 31 puntos registrados en el cómputo final, como parte de sus pruebas para identificar patrones en la conversación digital y anticipar preferencias electorales.
Más que limitarse a una medición tradicional, el planteamiento consiste en utilizar la IA para encontrar patrones de comportamiento que no son evidentes mediante una revisión convencional de grandes cantidades de información.
Sánchez Galicia ha explicado que el proceso parte de la huella digital y los datos disponibles para avanzar hacia la identificación de patrones, segmentación de audiencias y construcción de perfiles que pueden utilizarse para comprender mejor el comportamiento ciudadano.
Foto: Especial
El dinero, uno de los principales obstáculos
El desarrollo de este tipo de tecnología enfrenta, sin embargo, una barrera que se repite tanto en gobiernos como en universidades: los recursos destinados a investigación.
Sánchez Galicia señaló que aunque el costo de algunos equipos relacionados con IA se ha reducido, la infraestructura robusta y, particularmente, la investigación especializada todavía requieren inversiones importantes.
El problema no se limita a México. La incorporación de IA en las universidades implica desarrollar políticas, formar investigadores y docentes y establecer reglas para su uso. Un estudio publicado por la Unesco sobre tres universidades mexicanas —UNAM, Universidad Iberoamericana y Tecnológico de Monterrey— documentó precisamente los primeros esfuerzos institucionales para incorporar la IA generativa y los retos que enfrentan las instituciones de educación superior.
Para Sánchez Galicia, el desafío ya no consiste únicamente en tener acceso a herramientas de Inteligencia Artificial, sino en desarrollar capacidades propias para utilizar los datos, generar conocimiento y convertirlo en soluciones.
En el terreno electoral, esa transformación puede cobrar especial relevancia en los próximos años: la IA podría convertirse en una herramienta para conocer mejor a las audiencias, identificar cambios en sus preferencias y analizar grandes volúmenes de información durante las campañas.
El reto, al mismo tiempo, será que ese uso avance acompañado de transparencia, protección de datos, supervisión humana y reglas claras, especialmente cuando los algoritmos comiencen a influir en decisiones relacionadas con gobiernos y procesos democráticos.
