ThinkBox Analytics. El Sureste Asiático, un corredor económico desde Singapur hasta Vietnam y que representa uno de los ecosistemas de adopción de IA más dinámicos del planeta, ha sido considerado en las últimas dos décadas como una región “emergente”.
¿Qué tiene esa región que otros países no han logrado replicar?
Empieza con una verdad incómoda: la infraestructura importa más que las intenciones. Los gobiernos del Sureste Asiático llevan años invirtiendo en fibra óptica, 5G, centros de datos y supercómputo. Mientras tanto, México sigue atrapado en un ecosistema digital desigual: hiperconectado en las grandes ciudades, pero frágil en casi todo lo demás.
La capacidad de tomar decisiones de estado con visión de futuro cuenta otra parte de la historia. La planeación a largo plazo, no en ciclos sexenales, es una característica de esa región. Planes nacionales de IA desde hace décadas, acompañados de fondos públicos y regulaciones flexibles.
Adicionalmente, el factor cultural que rara vez aparece en discursos oficiales y que, sin embargo, es decisivo: la disciplina de los datos. En esa región, la digitalización del día a día, desde los pagos móviles hasta el registro escolar, crea un universo estructurado que alimenta el desarrollo de IA.
En México, gran parte de la economía es informal y la documentación es irregular; la IA tropieza por falta de materia prima.
En seguida está el talento. Las pruebas Pisa son un espejo duro: los países asiáticos lideran competencias matemáticas y científicas. México se ubica en la parte baja de la tabla. Aquella región combina una población joven —más de 325 millones de personas menores de 30 años— con sistemas educativos que desde hace años priorizan STEM, programación y competencias digitales.
Allá se entiende que la IA no se programa sola de inicio. Se necesitan ingenieros, científicos de datos, matemáticos. Asia los produce en masa; México, a cuentagotas.
El ecosistema empresarial tampoco juega a favor. En Indonesia o Filipinas, las startups compiten ferozmente por mercados de cientos de millones de consumidores. Ese tipo de presión genera innovación. En México, buena parte del tejido empresarial sigue orientado a evitar el riesgo, no a tomarlo; la incertidumbre del sistema lo aleja.
La brecha es estratégica, no es tecnológica
Entendiendo que el futuro no llega por inercia, algunos países diseñan políticas industriales para dominar la IA. En cambio, en México se sigue reaccionando al cambio.
En ciudades como Singapur o Kuala Lumpur, la inteligencia artificial es una política de estado; una política respaldada por cifras de inversión que, a primera vista, parecen irreales. Empresas como Microsoft, Nvidia y gigantes de la nube han anunciado planes de más de $60,000 millones de dólares para expandir infraestructura y capacidades de IA en aquella región.
México, supuesto protagonista del nearshoring, sigue atrapado en debates preliminares sobre energías limpias, permisos regulatorios y la disponibilidad de talento digital. Y cada día que pasa, la brecha se abre más.
La inversión como política pública
El Sureste Asiático entendió que la IA no prospera sin la decisión clara de invertir primero y regular después. La región vive un boom de centros de datos “IA-ready” que suman ya más de $3.5 MMD en proyectos anunciados y una expectativa de triplicar su capacidad actual antes de 2030.
México, por el contrario, habla del nearshoring como si fuera un fenómeno automático. No lo es. El nearshoring no ocurre en el país que más potencial tiene, sino en el que reduce más fricciones. Los problemas de las cadenas de suministros derivados de la pandemia dejaron esto como evidencia. Y hoy, la infraestructura digital mexicana —lenta, costosa, desigual— crea más fricciones que incentivos. Nearshoring sin IA es solo manufactura barata. ¿Volveremos al error de la maquila del siglo pasado, priorizando mano de obra por inversión en bienes de capital?
Una empresa que quiera instalar una fábrica automatizada o un centro de ingeniería de IA, además de evaluar salarios y ubicación, evalúa electricidad estable, conectividad, disponibilidad de data centers y una cadena de talento calificado. En cada uno de esos indicadores, el Sureste Asiático lleva ventaja.
El talento como infraestructura
La estadística más reveladora proviene de un estudio laboral del Sureste Asiático: 92% de los trabajadores del conocimiento ya utilizan herramientas generativas de IA en su trabajo diario. En México, la cifra equivalente ni siquiera se mide.
Esta adopción masiva se vuelve un activo nacional, un tipo de infraestructura invisible que acelera la productividad, la innovación y la competitividad.
Sin una política pública en IA, México seguirá enfrentando la paradoja de contar con talento brillante pero disperso y sin un sistema capaz de producirlo a escala.
Lo que México podría hacer mañana en IA
La ruta para un plan nacional ya existe:
- Centros de datos, fibra óptica, energía competitiva y regulación ágil para IED.
- Incentivos fiscales agresivos para empresas.
- Estrategia de formación masiva en talento digital.
- Asociaciones con empresas tecnológicas globales y alianzas público-privadas.
Mientras México negocia comités, permisos y diagnósticos, el Sureste Asiático está construyendo los cimientos del futuro. En la economía digital, el que llega tarde no pierde un año o un sexenio, pierde una generación.
México, sigue teniendo una geografía estratégica, frontera con EUA y un ecosistema industrial consolidado.
En esta carrera, el reloj, más allá de marcar el tiempo, marca la competitividad. El reloj digital avanza rápido. México no tanto.