Carina Murcia Yela | Ministra de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Colombia es hoy un país distinto al de hace apenas tres años en materia de conectividad digital. Los avances logrados entre 2022 y 2025, con más de 3,5 millones de nuevos hogares conectados, consolidan una base sólida para un nuevo salto en 2026.

Detrás de esa cifra hay más de 10 millones de personas que pasaron de estar desconectadas a tener la posibilidad de estudiar, trabajar, emprender o simplemente comunicarse gracias a la conexión a Internet. 

Este es un avance contundente, pero también es la continuidad de un reto en el cual es necesario seguir trabajando para que esa conectividad se traduzca en productividad y transforme vidas.

Estos resultados, publicados en la Encuesta de Calidad de Vida 2025 del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), confirman que los logros son significativos. 

Entre 2022 y 2025, el acceso a Internet, fijo o móvil, pasó de 59,5% a 73,9%. Es decir, un salto de 14,4 puntos porcentuales en sólo tres años. 

Además, entre 2024 y 2025 el aumento fue de 8,3 puntos. Lo que evidencia estos crecimientos son los resultados de una política pública estructural.

Estos avances son fruto de una apuesta decidida de política pública para ampliar la infraestructura, fortalecer los programas de acceso y llevar conectividad a las regiones. 

La articulación entre el Gobierno Nacional, los operadores y los entes territoriales ha permitido acelerar proyectos que hoy impactan directamente la vida de millones de colombianos y colombianas.

Otro dato revelador, más allá de cuánto avanzamos, es dónde lo hicimos. 

La verdadera transformación está ocurriendo fuera de las ciudades, donde los centros poblados y en la ruralidad dispersa la conectividad aumentó de 32,2% a 56,9%, un salto de 24,7 puntos porcentuales que, por primera vez, permite afirmar que más de la mitad de los hogares rurales están conectados. 

Por su parte, en las cabeceras municipales, el acceso pasó de 67,5% a 78,8%.

Estas cifras representan un avance real en el cierre de brechas y en la equidad territorial. 

Desde 2022, la distancia entre lo urbano y lo rural se ha reducido en 13 puntos. Aunque aún persiste, ya no es la misma. La realidad es que hoy hay más oportunidades donde antes no las había.

Y es que la conectividad dejó de ser sólo un asunto tecnológico. Hoy es una herramienta de inclusión social y desarrollo económico. 

Cada hogar conectado abre la puerta a educación virtual, servicios de salud, comercio electrónico, trámites digitales y oportunidades laborales.

Es por esto que es muy importante que 27 departamentos registren incrementos de dos dígitos en la penetración de hogares con Internet. 

El caso de San Andrés es emblemático. Pasó de ocupar el puesto 22 en conectividad en 2022 a liderar el país en 2025, con 90,1% de hogares conectados. Es decir, 9 de cada 10 hogares tienen acceso a internet. 

También se destacan avances acelerados en Guaviare (+40,9 p.p.), Cauca (+34,9 p.p.) o La Guajira (+24,3 p.p.), demostrando que, cuando hay enfoque territorial, los resultados llegan.

Sin embargo, no todos los avances son lineales. Departamentos como Guainía evidencian fragilidad en su progreso. Luego de pasar de 18,9% en 2022 a 46,6% en 2023, cayó a 31,5% en 2024 y se recuperó a 41,5% en 2025, lo que muestra que en algunos territorios el desafío no es sólo avanzar, sino sostener lo logrado.

En este sentido, estos datos hacen que nos hagamos una pregunta clave: ¿debemos seguir pensando la conectividad únicamente desde la fibra óptica? 

Si bien ha sido fundamental para mejorar la calidad de las redes, no siempre es la solución más eficiente para todos los territorios. 

En un país que crece a distintas velocidades, será necesario complementar con enfoques más flexibles y adaptados a cada región, para evitar que algunas zonas queden rezagadas en la economía digital.

Mientras algunos territorios avanzan con fuerza, otros muestran volatilidad. Hay zonas apartadas que enfrentan mayores obstáculos, con dificultades de acceso, condiciones técnicas complejas y, en algunos casos, desafíos de seguridad. En estos contextos, hace que cerrar la brecha digital requiera mayor inversión como también soluciones diferenciadas y sostenibles en el tiempo.

Pero eso no significa detenernos. Significa priorizar, innovar y llegar primero a donde más se necesite. Estamos dejando bases sólidas para el futuro, el reto ahora es sostener este ritmo para seguir cerrando la brecha digital en nuestro país.

Hoy Colombia puede decir, con datos, que avanzó. Y avanzó mucho. Pero el verdadero éxito no se medirá en cuántos hogares están conectados, sino en cuántas vidas cambian gracias a esa conexión. Ahí está la verdadera equidad.

El Economista Jorge Bravo

A Regina, quien defiende lo humano en el dilema de la IA.

La Inteligencia Artificial ya está hasta en la sopa. En el teléfono, en el buscador, el banco, el coche, la cámara de vigilancia y la oficina. Empieza a entrar en hospitales, escuelas, tribunales y fábricas. ¿Qué IA dominará nuestra vida? El dilema se explica con dos personajes populares. Arturito, el astuto droide de Star Wars, y Robotina, la eficiente ama de casa de Los Supersónicos.

R2-D2 (conocido en México como Arturito) es un droide conectado a todo. Se enchufó a la Estrella de la Muerte y extrajo sus planos. Piloteó naves, descifró códigos, abrió puertas, rescató a sus compañeros. Su poder no está en sus brazos (no tiene), sino en su capacidad de integrarse a cualquier sistema y sacar beneficio de esa información. Arturito representa la IA General conectada a información y sistemas críticos. Una IA que no sólo responde preguntas, actúa. No sólo procesa datos, los conecta, toma decisiones y ejecuta tareas de forma autónoma, en nombre del usuario.

En 2025, 83% de las organizaciones encuestadas en el Índice de Preparación para la IA de Cisco planeaba desplegar sistemas agénticos. En diciembre del mismo año, Anthropic, OpenAI, Amazon, Google y Microsoft cofundaron la Agentic AI Foundation (AAIF), organización dedicada a establecer estándares abiertos para que los agentes de IA de distintas empresas operen de forma interoperable. Están construyendo la infraestructura para que Arturito pueda enchufarse a todo.

Robotina simboliza el trabajo automatizado. Cocina, limpia, organiza la casa, ejecuta tareas rutinarias. Representa la IA física. Robots con cuerpo, sensores y motricidad para sustituir labores humanas. Es otro camino de la IA: robots con IA integrada que harán el trabajo repetitivo, peligroso o costoso. Los avances en IA y percepción visual habilitarán robots humanoides para el mercado de consumo. Ambos modelos avanzan, plantean riesgos, oportunidades y cambios profundos.

Arturito (R2-D2) son los grandes modelos de lenguaje y las plataformas de IA que compiten por convertirse en la interfaz universal de la vida digital. Si una IA puede conectarse al correo, agenda, banco, cámara, automóvil, expediente médico, historial escolar y sistemas de trabajo, entonces puede convertirse en un asistente total.

No es ciencia ficción. Ese ecosistema ya se construye. Las empresas tecnológicas desarrollan agentes capaces de ejecutar tareas completas. Reservar vuelos, hacer compras, analizar contratos, generar código, organizar reuniones y tomar decisiones operativas. El siguiente paso será la integración. Arturito no necesita brazos. Requiere acceso. El poder de la IA futura no será sólo “pensar”, sino conectarse a redes, bases de datos y sistemas críticos.

Entonces aparece el problema. Concentrar información y capacidad de decisión en una sola arquitectura tecnológica crea riesgos inéditos. Quien controle la IA conectada a todo controlará buena parte de la economía y la vida cotidiana. El dilema es la gobernanza. ¿Quién decide qué datos puede leer Arturito? ¿Quién es responsable cuando Robotina comete un error?

Europa intenta imponer reglas mediante la AI Act. Estados Unidos privilegia la innovación y el mercado. China apuesta por la integración estatal y la vigilancia tecnológica. Cada modelo es una visión de poder digital.

Con Robotina el beneficio será visible en calles, fábricas y hogares. Se pensaba que automatizar tareas físicas complejas era demasiado difícil. Un robot industrial podía soldar o ensamblar piezas, pero no adaptarse a entornos humanos. La combinación entre IA Generativa, visión computacional y robótica avanzada acelera el desarrollo de humanoides.

Los robots ya trabajan en logística, manufactura, plantas industriales y almacenes. Empresas como Tesla, Boston Dynamics, Agility Robotics o Figure AI compiten por construir humanoides comerciales. El mundo enfrenta envejecimiento poblacional, déficit de mano de obra y presión para reducir costos. Un robot no se enferma, no toma vacaciones, puede operar día y noche.

La consecuencia será una redefinición del trabajo. Muchos empleos desaparecerán o cambiarán. Construcción, manufactura, transporte, agricultura y servicios enfrentan automatización creciente. Las profesiones “intelectuales” empiezan a entrar en tensión. La IA redacta textos, genera imágenes y audios, diseña campañas, analiza radiografías, produce código, crea obras artísticas y mucho más.

Se creía que primero desaparecería el trabajo manual y después el intelectual. La IA rompió esa secuencia. Ambos están bajo la misma presión. La sociedad admira a Robotina porque libera al ser humano de tareas displacenteras. El diferencial es que la automatización deja de complementar personas y comienza a reemplazarlas.

La historia enseña que cada revolución tecnológica crea nuevos empleos. Esta vez existe una diferencia. La IA aprende más rápido que los ciclos de adaptación laboral. Eso exige políticas públicas nuevas y reconversión del trabajo.

También obliga a replantear qué significa ser humano en una economía automatizada. La IA cambia cómo aprendemos, trabajamos y tomamos decisiones. Arturito y Robotina parecen personajes opuestos, en realidad convergen. El futuro de la IA combinará ambas dimensiones. Inteligencias conectadas a todo y robots capaces de actuar físicamente en el mundo.

En Google I/O 2025, el cofundador Sergey Brin y el director de DeepMind, Demis Hassabis, estimaron que la IAG llegará en 2030. Sociedad, gobiernos y empresas tienen muy poco tiempo para responder ¿cómo se gobierna un sistema que actúa de forma autónoma? ¿Cómo se protege al trabajador que es desplazado? La IA no es neutral. Refleja intereses económicos, políticos y culturales.

Arturito siempre estuvo del lado correcto de la historia. Robotina hacía su trabajo sin quejarse. Ni Star Wars ni Los Supersónicos mostraron el contrato laboral ni quién paga el mantenimiento ni qué pasa si fallan. La realidad será más compleja. El dilema no es escoger entre Arturito o Robotina. El reto es evitar quedar subordinados a ambos.

X: @beltmondi

Reforma Jorge F. Negrete P.

A esta mesa, no estuvo invitado el planeta.
El encuentro entre los presidentes Donald Trump y Xi Jinping en Beijing la semana pasada no es un armisticio o capitulación de una guerra comercial, estamos ad-portas del nacimiento de un nuevo orden económico internacional, sustentado en la tecnología digital. Ambos cuentan con los recursos militares más poderosos del planeta, ambos lideran el financiamiento y desarrollo de la tecnología digital que están transformando las estructuras económicas en nuestra civilización.

China, con más 5000 años de historia continua y 3800 de estructura unificada. Estados Unidos (EUA) con apenas 250. Una con la historia de su lado, la otra con el futuro como su destino.

Tras un compulsivo 2026 marcado por la guerra en Medio Oriente y el endurecimiento de los bloques tecnológicos, las dos superpotencias globales deciden conversar y diseñar los planos de una coexistencia compleja.

¿El propósito? Frenar la espiral de tensiones económicas y geopolíticas, transitando hacia un modelo de coexistencia económica. Entre sus objetivos específicos destacaron: estabilizar la relación bilateral, asegurar el suministro energético global, extender la tregua comercial, pausa de la guerra arancelaria y reactivar canales de diálogo directo.

La cumbre se configuró bajo el objetivo de establecer límites que impidan un conflicto abierto y migrar del caos arancelario a un modelo de competencia predecible.

Diecisiete directores ejecutivos de las empresas tecnológicas y financieras norteamericanas más grandes del mundo fueron el tejido político del encuentro: Elon Musk (Tesla), Tim Cook (Apple), Jensen Huang (Nvidia), el fondo de inversión BlackRock, entre otros. El espectáculo escénico del poderoso mainstream empresarial norteamericano.

Por su parte, Xi Jinping mostró su imperial, meritocrática y confuciana diplomacia. Al sentarse directamente con los empresarios americanos, Xi mostró el poder del Estado y les recordó que el mercado chino es insustituible para Occidente. En el sistema político chino, las grandes empresas tecnológicas no se mueven de manera independiente. Por eso, Xi Jinping estuvo acompañado por los arquitectos de la política digital y regulatoria del país: Li Qiang (Primer Ministro), segunda figura en la jerarquía del país, y quien recibió la comitiva de CEOs estadounidenses, enviando el mensaje institucional de “la puerta de China se abrirá cada vez más” al capital extranjero. También estuvieron Wang Wentao (Ministro de Comercio) y Pan Gongsheng (Gobernador del Banco Popular de China).

¿Los Resultados? “Paz de negocios”, lo que los analistas denominan una business first, caracterizada por una tregua arancelaria. Xi viajará a la cumbre del G-20 en Miami y Trump asistirá al foro de APEC en Shenzhen. Ambas potencias acordaron mantener abierto el Estrecho de Ormuz, sin embargo, las discrepancias fundamentales en torno a la soberanía digital se mantienen.

El rediseño del mapa geopolítico mundial es una oportunidad para México al ser el principal socio comercial de EUA. Podemos ser el Hub de Infraestructura digital de Norteamérica y un mayor corredor industrial del que ya somos: Nearshoring de alta tecnología y convertir al corredor del norte de México (Baja California, Sonora, Chihuahua, Coahuila y Nuevo León) en el destino para el empaquetamiento avanzado de semiconductores, desarrollo de componentes electrónicos complejos y manufactura automotriz avanzada.

La cumbre de Beijing demuestra que el pragmatismo sustituye a la ideología cuando los costos del conflicto abierto son incalculables. Para México, la lección es clara: en la era de la rivalidad geopolítica, nuestra geografía es un destino que ofrece oportunidades económicas. México debe aprender a jugar en el tablero con una estrategia de soberanía digital clara (Poderosas redes 5G), fortaleza institucional (Protección de datos personales y ciberseguridad) y una agenda de transformación digital visionaria (Agenda digital).

El acuerdo digital entre Trump y Xi, es nuestra oportunidad.

Presidente de DPL Group

X / @fernegretep

1. Importancia de los Centros de Datos en la Economía de la IA

¿Qué es un Centro de Datos en el contexto de la IA?

Un Centro de Datos es una instalación física que aloja los equipos de cómputo, almacenamiento y comunicaciones que dan soporte a los servicios de Nube, IA, software empresarial y plataformas digitales (Álvarez, Argente, Chow y Van Patten, 2026).

Sus componentes físicos esenciales incluyen obviamente los inmuebles, las instalaciones de suministro eléctrico y los sistemas de enfriamiento; sus componentes virtuales —Sistemas de IA tales como el software de virtualización, herramientas de automatización, sistemas de gestión y, sobre todo, mecanismos de ciberseguridad— que resultan tan críticos como los físicos.^[1]

En el contexto específico de la IA Generativa, esta infraestructura se reconfigura en torno a “clusters de unidades de procesamiento gráfico (GPU)” especializados en entrenar y operar modelos de gran escala.

La definición operativa que utiliza Waugh (2026) en su clasificación de productos comerciables internacionalmente se centra precisamente en las instalaciones de hiperescala que ejecutan clusters de GPU para entrenamiento e inferencia de modelos de IA.

A diferencia de los Centros de Datos de generaciones anteriores —concebidos como almacenes pasivos de información—, los Centros de Datos modernos operan como portales digitales activos, intermediando el flujo de comercio electrónico, gestión empresarial y servicios cognitivos en tiempo real (Capri, 2024).

En esencia, el Centro de Datos es la Nube: la migración desde sistemas internos hacia infraestructura administrada por terceros ha transformado la organización de la economía digital global.

Estados Unidos concentra alrededor de 40% del mercado mundial, con más de 5,380 Centros de Datos a gran escala operados por proveedores como Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud, Equinix e IBM Cloud (Capri, 2024).

El boom de inversión

La expansión reciente no tiene precedentes históricos comparables. Sólo el gasto en Centros de Datos en Estados Unidos superó los 500 mil millones de dólares en 2025, y Estados Unidos lidera globalmente la construcción de capacidad de cómputo para IA, seguido por China, mientras las economías europeas se han rezagado considerablemente (de Soyres, Haag, Liu y Van Leemput, 2026).

El impacto sobre el comercio internacional ha sido proporcional. Las importaciones estadounidenses de productos con alta relevancia para IA crecieron 73% entre 2023 y 2025; en el mismo periodo, las importaciones no relacionadas con IA crecieron apenas 3% (Waugh, 2026).

La divergencia entre ambas categorías comenzó en el primer trimestre de 2024, coincidiendo con la primera ola de anuncios de inversión en Centros de Datos por parte de los grandes proveedores de servicios de Nube.

Para 2025, los productos relacionados con IA representaban 23% de todas las importaciones estadounidenses de mercancías, frente a 15% en 2023 (Waugh, 2026).

El efecto sobre la balanza comercial es igualmente significativo. Las estimaciones sugieren que, en ausencia del boom de IA, el déficit comercial estadounidense de mercancías habría sido aproximadamente 194 mil millones de dólares menor en 2025 (Waugh, 2026).

De manera complementaria, según datos de la Organización Mundial del Comercio citados en de Soyres et al. (2026), durante el primer semestre de 2025 el comercio relacionado con IA explicó cerca de la mitad del crecimiento del comercio global de mercancías, a pesar de representar aproximadamente 15% de su volumen total.

2. La cadena global de valor para la expansión de los Centros de Datos

La construcción y operación de un Centro de Datos moderno requiere bienes y servicios de varias categorías sectoriales de la economía, cada una con su propia geografía de oferta internacional.

Los componentes núcleo incluyen servidores, dispositivos de almacenamiento y equipo de redes, junto con los sistemas de enfriamiento; los Centros de Datos requieren además fuentes de respaldo eléctrico como generadores y sistemas de alimentación ininterrumpida (UPS) para mitigar fallas de suministro (Capri, 2024).

Waugh (2026), apoyado en una clasificación sistemática de las aproximadamente 18,000 fracciones arancelarias HS10 del sistema aduanal estadounidense, identifica seis categorías de productos relevantes para la infraestructura de IA:

• Hardware de cómputo (Compute Hardware): unidades de procesamiento, GPUs, CPUs, memoria, ensamblados de circuitos impresos, servidores y unidades de almacenamiento. Es la categoría que concentra el mayor valor del comercio relacionado con IA y de mayor crecimiento: las importaciones estadounidenses crecieron 145% entre 2023 y 2025 (Waugh, 2026).
• Energía eléctrica (Electrical Power): transformadores, tableros eléctricos, sistemas de respaldo (UPS), baterías, generadores y cables conductores. Soporta la enorme demanda eléctrica de los Centros de Datos.
• Redes y telecomunicaciones (Networking Telecom): fibra óptica, switches, routers, transceptores y cables de comunicación. Es la conectividad interna del Centro de Datos y con el exterior.
• Enfriamiento y climatización (Cooling HVAC): chillers, torres de enfriamiento, unidades CRAH, ventiladores, bombas y refrigerantes.
• Construcción (Building Structure): acero estructural, concreto, varilla, aislamiento térmico y pisos elevados.
• Materiales especiales (Specialty Materials): tierras raras, cobre, aluminio, tantalio y materiales de interfaz térmica.

Las primeras cuatro categorías concentran cerca de 95% del valor del comercio exterior estadounidense clasificado como de alta relevancia para IA (Waugh, 2026).

La geografía global de la oferta no es homogénea entre categorías. Taiwán domina la fabricación de chips avanzados —el insumo más estratégico de la cadena—, mientras que China sigue siendo proveedor relevante en componentes electrónicos y baterías, aunque con presión geopolítica creciente derivada de los controles de exportación estadounidenses (Capri, 2024).

Según los datos de Waugh (2026) para 2024–2025, Taiwán representa 38.5% de las importaciones estadounidenses de hardware de cómputo y México 26.4% en redes y telecomunicaciones, Vietnam encabeza con 24.2% y México le sigue con 17.8%.

En componentes asociados con la electricidad, México lidera con 23.6%, seguido de China con 18.3%; en enfriamiento y climatización, México vuelve a encabezar con 34.6%.

Si se consideran las cuatro categorías en conjunto, México y Taiwán representan aproximadamente la mitad del comercio estadounidense en productos relacionados con IA (Waugh, 2026).

La presión geopolítica refuerza este patrón geográfico. Washington ha utilizado controles de exportación para restringir el flujo de componentes críticos —en particular semiconductores avanzados— hacia Centros de Datos operados por China.

La rivalidad geoestratégica y la carrera en la IA es una dinámica que favorece a proveedores aliados o cercanos a Estados Unidos: México por la vía del T-MEC y los principales productores asiáticos no chinos como Taiwán, Corea del Sur, Vietnam y Tailandia.

Una característica distintiva del caso mexicano es que prácticamente la totalidad de sus exportaciones relacionadas con IA se dirige hacia el mercado estadounidense (de Soyres et al., 2026).

Esta concentración bilateral hace que las exportaciones mexicanas sean particularmente dependientes de las decisiones de inversión de los grandes operadores de Centros de Datos en Estados Unidos (hyperscalers) y, simétricamente, a los cambios en la política comercial estadounidense.

3. Relevancia de las exportaciones de México a Estados Unidos

México se encuentra en un estancamiento a niveles en extremo bajos de crecimiento y en un declive persistente en la inversión bruta fija. Si bien la inversión extranjera directa es creciente, sólo proviene de reinversión de utilidades de las empresas ya establecidas en territorio nacional pero no por la llegada de nuevas inversiones.

Las buenas noticias sólo se ubican en el crecimiento de las exportaciones a Estados Unidos, siendo el único factor de impulso del escaso crecimiento del país.

Identificando y examinando las cuatro grandes categorías de productos relevantes para IA, se observa una heterogeneidad significativa entre ellos.

Las fracciones arancelarias a diez dígitos (HS10) —el máximo nivel de desagregación del sistema aduanal estadounidense— se observa que la participación de México varía sustancialmente entre productos aparentemente similares, y su posición relativa en el patrón de comercio relacionado con los Centros de Datos responde a factores distintos a pesar de ubicarse en un mismo sector o industria.

3.1 Las fracciones HS10 donde México se ubica entre los primeros cinco

Replicando la clasificación de Waugh (2026), se seleccionaron las diez fracciones arancelarias con mayor valor de importación estadounidense en 2025 dentro del subconjunto de fracciones identificadas como de “alta relevancia para IA”.

De ellas, México se ubica entre los cinco principales países exportadores hacia Estados Unidos en seis fracciones. A continuación se describe cada una:

• HS 8471500150 — Unidades de procesamiento de datos (servidores y CPUs en gabinete con almacenamiento, entrada y salida, sin tubo de rayos catódicos). Es el componente computacional central de los servidores que conforman los clusters de GPU, núcleo del cómputo en Centros de Datos de IA (Waugh, 2026).
• HS 8537109170 — Aparatos eléctricos para control y distribución con interruptores y dispositivos para tensiones menores o iguales a 1,000 V. Son los tableros de switchgear que distribuyen energía dentro del Centro de Datos.
• HS 8517620020 — Aparatos de conmutación y enrutamiento (switches y routers). Conforman el núcleo de la red interna del Centro de Datos y de la conectividad con Internet (Waugh, 2026).
• HS 8471804000 — Unidades NESOI (“Not Elsewhere Specified or Included”) para incorporación en máquinas de procesamiento automático de datos. Incluye subensambles, chasis y unidades complementarias destinados al ensamble final de servidores.
• HS 8517620090 — Equipo para recepción, conversión y transmisión de voz, imagen y datos (NESOI). Equipo de telecomunicaciones para enlaces de alta capacidad asociado a la operación de los Centros de Datos.
• HS 8473301180 — Ensamblados de circuitos impresos (PCB) para máquinas de procesamiento de datos (NESOI). Son las placas que integran procesadores, memoria y demás componentes en los servidores; componente núcleo de servidores, GPUs y demás hardware computacional (Waugh, 2026).

3.2 Participación, ranking y dinámica de México

Cuadro 1. Fracciones HS10 con alta relevancia para IA en las que México se ubica entre los cinco principales países exportadores hacia Estados Unidos (importaciones 2025; crecimiento de México 2022–2025).

Notas: CAGR = (V₂₀₂₅/V₂₀₂₂) ^ (1/3) − 1. Tasa compuesta de crecimiento anual de las importaciones estadounidenses provenientes de México. Fuente: cálculos propios con datos del U.S. Census Bureau, USA Trade Online; códigos HS10 según Waugh (2026), tabla 4.

3.3 Trayectoria 2022–2025 de los cinco principales exportadores

Los gráficos siguientes presentan, para cada una de las seis fracciones HS10 en las que México se ubica en el top 5, el valor anual de las importaciones estadounidenses procedentes de los cinco principales países proveedores entre 2022 y 2025.

Figura 1. Importaciones de EE.UU. por HS10 con alta relevancia para IA, top-5 países exportadores (2022–2025). México resaltado en verde. Fuente: U.S. Census Bureau, USA Trade Online, General Customs Value, valor anual; clasificación AI según Waugh (2026).

3.4 Análisis por fracción arancelaria

HS 8471500150 — Unidades de procesamiento de datos. Es el caso más significativo, tanto por magnitud como por dinámica. México ya era el principal proveedor de servidores hacia Estados Unidos en 2022 con 33.2 mil millones de dólares, pero el quiebre estructural ocurre entre 2024 y 2025: las importaciones estadounidenses procedentes de México casi se duplican, pasando de 41.6 a 80.5 mil millones de dólares.

Taiwán también acelera —de 16 a 69 mil millones de dólares— pero México retiene el primer lugar con 49.19%. Esta sola fracción capta casi la mitad del valor de las importaciones estadounidenses de servidores ensamblados.

HS 8537109170 — Switchgear eléctrico. México es el principal proveedor con 41.97% y una posición consolidada. A diferencia del HS10 anterior, la trayectoria mexicana es prácticamente horizontal en torno a 4.8 mil millones de dólares desde 2023; ningún competidor amenaza el liderazgo, pero tampoco existe el dinamismo del cómputo.

Es un mercado en el cual la ventaja comparativa —proximidad geográfica, especialización en manufactura electromecánica— está plenamente aprovechada como ventaja comparativa.

HS 8517620020 — Switches y routers. Hasta 2024 los cinco principales proveedores —Vietnam, México, Tailandia, Taiwán e India— se ubicaban entre 3 y 4 mil millones de dólares, con México como referente.

En 2025 Vietnam se dispara a 11.5 mil millones de dólares mientras México crece moderadamente a 4.9 mil millones, perdiendo el primer lugar.

Este HS10 ilustra que la ventaja mexicana en redes está disputada: Vietnam capturó la fase reciente del boom mediante inversiones de fabricantes como Cisco y Juniper en su ecosistema asiático.

HS 8471804000 — Unidades NESOI para incorporación en máquinas de procesamiento. Taiwán domina y se aleja: pasa de 0.5 mil millones de dólares en 2022 a 10.1 mil millones en 2025, capturando 85.58%.

México se ubica en segundo lugar con 11.78%. La trayectoria mexicana muestra una expansión abrupta en 2024 (a 2.7 mil millones) seguida de un retroceso en 2025 (a 1.4 mil millones). Es un nicho donde el dominio de Taiwan es absoluto.

Pero México logra insertarse en un segundo lugar partiendo de un nivel extremo bajo, de ahí su asombrosa tasa de crecimiento, pero para sostenerse requiere tecnología e inversión de capital. Es un puesto disputable frente al resto de las economías del sudeste asiático.

HS 8517620090 — Equipo de transmisión telecom. Lo distintivo de este HS10 es la redistribución asiática reciente. China, principal proveedor en 2022 con 8.4 mil millones de dólares, cayó a 5 mil millones en 2025.

Tailandia y Vietnam capturaron el vacío, alcanzando 13.8 y 11.7 mil millones de dólares respectivamente.

México creció modestamente de 4.7 a 6.5 mil millones, ubicándose en el tercer lugar con 12.39%. México no logró capturar el desvío de demanda que dejó el desplazamiento de China.

HS 8473301180 — Ensamblados de circuitos impresos para ADP. Taiwán domina con 79.16%.

México ocupa el tercer lugar con 5.15%, pero su trayectoria es la más dinámica de todo el conjunto: pasa de niveles cercanos a cero en 2022 a 2.7 mil millones de dólares en 2025, multiplicándose por 2.6 entre 2024 y 2025.

Es probablemente el ejemplo más claro de “venting in” del boom estadounidense hacia México: una rampa de manufactura nueva, todavía pequeña en términos absolutos pero creciendo a una tasa anual compuesta de 83.6%.

3.5 La ventaja de México y su lugar en la cadena de valor

Los seis casos analizados se ordenan según un patrón económico subyacente. México domina o compite efectivamente donde el insumo crítico es el ensamble industrial y la manufactura electromecánica: servidores completos (HS 8471500150), switchgear (HS 8537109170), subensambles para máquinas ADP (HS 8471804000) y, en menor medida, switches y routers (HS 8517620020).

Por contraste, las fracciones dominadas por proveedores asiáticos son aquellas donde la barrera competitiva radica en la fabricación de semiconductores avanzados o la miniaturización electrónica de precisión: memoria, SSDs (unidades de estado sólido), baterías de ion-litio y, en términos relativos, los PCBs ensamblados.

Esta división refleja, por un lado, la cercanía geográfica de México a los grandes consumidores estadounidenses, la integración productiva derivada del T-MEC, la concentración de plantas EMS (Electronic Manufacturing Services) en la franja fronteriza y en el Bajío, y la disponibilidad de fuerza laboral con experiencia en líneas de ensamble de componentes electrónicos.

Por otro lado, la ausencia de México en los segmentos asiáticos refleja la inexistencia de una industria local de semiconductores y manufactura electrónica avanzada comparable a la de Taiwán, Corea del Sur o crecientemente Vietnam y Tailandia.

La narrativa que se desprende para el debate en vista de la renegociación del T-MEC puede sintetizarse en cuatro puntos.

Primero, el boom de inversión en Centros de Datos en Estados Unidos representa una oportunidad considerable y ya capturada parcialmente: las exportaciones mexicanas en estos diez HS10 sumaron aproximadamente 101.8 mil millones de dólares en 2025, con un crecimiento cercano a 70% respecto de 2024 según cálculos con datos del U.S. Census Bureau.

Esto es consistente con el hallazgo agregado de Waugh (2026) de que México y Taiwán representan en conjunto cerca de la mitad del comercio estadounidense de productos relacionados con IA.

Segundo, el papel de México en la cadena de valor de la IA es el de ensamblador especializado, no de productor de componentes núcleo.

Las exportaciones mexicanas crecen al ritmo del shock positivo de demanda estadounidense porque las plantas instaladas en territorio nacional están posicionadas para responder rápidamente.

Este posicionamiento depende de que las empresas estadounidenses y asiáticas utilizan a México como plataforma de ensamble e integración final.

Tercero, la ventaja competitiva en switchgear y servidores ensamblados es estructural y duradera; la posición en switches/routers, equipo de transmisión telecom y PCB ensamblados es más vulnerable a la competencia asiática, en particular de Vietnam y Tailandia, cuyas capacidades de manufactura electrónica han crecido aceleradamente durante los últimos años.

Cuarto, el riesgo principal es la política comercial. La concentración casi total de las exportaciones mexicanas relacionadas con IA hacia el mercado estadounidense (de Soyres et al., 2026) hace que México sea particularmente sensible a cambios en los aranceles.

Aunque los productos relacionados con IA han recibido un trato arancelario favorable —aproximadamente 69% del valor de las importaciones estadounidenses de alta relevancia para IA están cubiertas por listas de exención (Waugh, 2026)—, este blindaje no está garantizado a futuro y depende de la revisión del T-MEC.

4. Oportunidades y restricciones

La relevancia de México dentro de la cadena de valor global para la creciente industria de Centros de Datos impulsada por la IA es un pieza fundamental dentro de la revisión del T-MEC, de tal forma que conserve su status arancelario actual y se potencialice como hub de suministro para la creciente demanda por Centros de Datos en Estados Unidos.

Estamos entre los principales proveedores de insumos para los Centros de Datos, por lo que deberían de observarse mayores inversiones en capital en tal tipo de infraestructura dentro de territorio nacional que aplacaran la inversión bruta fija que actualmente está en declive.

Sin embargo, la inversión en este sector es relativamente baja respecto al potencial. Las restricciones en suministro eléctrico y agua son factores cruciales.

México se ha consolidado como el segundo hub de infraestructura digital en América Latina, sólo por detrás de Brasil.

En términos de capacidad eléctrica —la métrica industrial estándar— las cifras varían según la fuente y la fecha de la cifra. Se ha proyectado que los ingresos de Centros de Datos en México alcanzarían los 3,870 millones de dólares en 2024.

Entre 2017 y 2024, los ingresos aumentaron en 620 millones de dólares, aunque este incremento siguió una trayectoria irregular en lugar de una tendencia ascendente constante.

Se prevé que los ingresos aumenten de forma sostenida en 1,190 millones de dólares durante el período comprendido entre 2024 y 2029, lo cual refleja una clara tendencia al alza que depende de las condiciones normativas, institucionales, disponibilidad de energía y agua.

La Asociación Mexicana de Data Centers (MEXDC) reporta que actualmente el país cuenta con 280 MW de capacidad instalada detrás de Brasil, con 600 MW.

La distribución espacial está concentrada en Querétaro con 79% de la capacidad nacional operativa y representó 57 MW de los 83 MW que estaban en construcción durante 2025.

Los principales operadores —Telmex (Triara), KIO Networks, Equinix, CloudHQ y MetroCarrier— representan en conjunto el 66% de la capacidad nacional.

Las restricciones al crecimiento configuran un caso donde la inversión en capital físico (racks, edificios, servidores) puede materializarse más rápido que la capacidad de provisión de los insumos críticos no comerciables internacionalmente.

1. Restricción eléctrica. Es la más severa y la que ha capturado mayor atención. La electricidad representa hasta 75% de los costos operativos totales y los retrasos de interconexión a la red en regiones como Querétaro requieren innovación energética.

Se ha reconocido que necesitaría 900 MW adicionales para atender un mayor número de proyectos, mientras medios especializados documentan cuellos de botella en la red de 115 kV bajo los escenarios de carga previstos a 2028.

Para mitigar este cuello de botella, muchos operadores recurren a modelos híbridos que incluyen generación propia y desarrollo de subestaciones dedicadas.

En este mismo estado, donde 60% de la demanda eléctrica proviene del sector industrial, el crecimiento de parques industriales y Centros de Datos ha tensionado la infraestructura de transmisión y distribución.

Sin duda, los Data Centers, las plantas de manufactura y los parques industriales están agotando la capacidad disponible de energía eléctrica, un dilema clásico de asignación de recursos escasos entre usos rivales.

La Ley del Sector Eléctrico de 2025 limita la inversión en fuentes renovables conectadas a la red al estar siempre subordinadas a la CFE, pero permite los PPAs (Power Purchase Agreement o Acuerdo de Compra de Energía) privados para autoabastecimiento o para venta a CFE.

Las caídas frecuentes de voltaje obligan a sobredimensionar las plantas de UPS, lo que infla el Capex y la huella de carbono.

Es por ello por lo que la MEXDC ha advertido que la falta de infraestructura eléctrica y la incertidumbre regulatoria podrían poner en riesgo hasta 19,200 millones de dólares (aprox. 1,500 MW) en inversiones proyectadas para 2030.

2. Estrés hídrico. La actual Ley de Aguas no da certidumbre sobre el abastecimiento continuo de agua, al centralizar las decisiones de asignación del recurso y eliminar el mercado secundario de permisos.

El crecimiento que ocurre en Querétaro con estrés hídrico y eléctrico documentado por el NYT,^[2] puede llevar a la oposición social a los beneficios locales de tales instalaciones.

De todas formas, las restricciones normativas y de disponibilidad de ambos recursos obstaculizan el tener un boom de Centros de Datos dadas las ventajas geográficas y del patrón de comercio actual y esperado con Estados Unidos.

La materialización de la inversión de Centros de Datos en México depende de resolver simultáneamente: (i) ampliar la capacidad de generación y transmisión eléctrica al ritmo de la demanda, (ii) gestionar el conflicto de usos del agua y la energía entre sectores, y (iii) ofrecer certidumbre regulatoria suficiente para anclar inversiones de horizonte largo e intensivas en capital.

La conjunción de la geografía de la fibra transfronteriza y el boom de IA convierte a México en una pieza estratégica del mapa norteamericano geoestratégico de la carrera global en la IA.

Referencias

Álvarez, F. E., Argente, D., Chow, J., y Van Patten, D. (2026). Data Centers and Local Economies in the Age of AI: A Shift–Share Approach. NBER Working Paper No. 35194, mayo.

Capri, A. (2024). The Geopolitics of Modern Data Centers. Hinrich Foundation Report, mayo.

de Soyres, F., Haag, A., Liu, M., y Van Leemput, E. (2026). The Global Trade Effects of the AI Infrastructure Boom. FEDS Notes, Board of Governors of the Federal Reserve System, 13 de febrero. https://doi.org/10.17016/2380-7172.3994

Waugh, M. E. (2026). Trade in AI-Related Products. NBER Working Paper No. 35053, abril. Datos y código: https://github.com/tradewartracker/ai-trade-index

^[1] “What is a data center?”, https://www.zscaler.com/zpedia/what-is-data-center

^[2] Disponible: https://www.nytimes.com/2025/10/20/technology/ai-data-center-backlash-mexico-ireland.html?searchResultPosition=12.

Jorge F. Negrete P.

O encontro entre os presidentes Donald Trump e Xi Jinping em Beijing na semana passada não é um armistício ou capitulação de uma guerra comercial; estamos às portas do nascimento de uma nova ordem econômica internacional, sustentada pela tecnologia digital. Ambos contam com os recursos militares mais poderosos do planeta, ambos lideram o financiamento e o desenvolvimento da tecnologia digital que está transformando as estruturas econômicas da nossa civilização.

A China, com mais de 5 mil anos de história contínua e 3.800 de estrutura unificada. Os Estados Unidos, com apenas 250. Uma com a história ao seu lado, a outra com o futuro como destino.

Após um intenso 2026 marcado pela guerra no Oriente Médio e pelo endurecimento dos blocos tecnológicos, as duas superpotências globais decidem conversar e desenhar os planos de uma coexistência complexa.
O propósito? Frear a espiral de tensões econômicas e geopolíticas, transitando para um modelo de coexistência econômica. Entre os objetivos específicos, destacaram-se: estabilizar a relação bilateral, assegurar o fornecimento energético global, estender a trégua comercial, pausar a guerra tarifária e reativar canais de diálogo direto.

A cúpula foi configurada sob o objetivo de estabelecer limites que impeçam um conflito aberto e migrar do caos tarifário para um modelo de competição previsível.

Dezessete diretores executivos das maiores empresas tecnológicas e financeiras norte-americanas do mundo foram o tecido político do encontro: Elon Musk (Tesla), Tim Cook (Apple), Jensen Huang (Nvidia), o fundo de investimento BlackRock, entre outros. O espetáculo cênico do poderoso mainstream empresarial norte-americano.

Por sua vez, Xi Jinping mostrou sua diplomacia imperial, meritocrática e confuciana. Ao se sentar diretamente com os empresários americanos, Xi demonstrou o poder do Estado e lhes recordou que o mercado chinês é insubstituível para o Ocidente. No sistema político chinês, as grandes empresas tecnológicas não se movem de maneira independente. Por isso, Xi Jinping esteve acompanhado pelos arquitetos da política digital e regulatória do país: Li Qiang, segunda figura na hierarquia do país e quem recebeu a comitiva de CEOs americanos, enviando a mensagem institucional de que “a porta da China se abrirá cada vez mais” ao capital estrangeiro. Também estiveram presentes Wang Wentao e Pan Gongsheng.

Os resultados? “Paz de negócios”, o que os analistas denominam business first, caracterizada por uma trégua tarifária. Xi viajará para a cúpula do G20 em Miami e Trump participará do fórum da APEC em Shenzhen. Ambas as potências concordaram em manter aberto o Estreito de Ormuz; no entanto, as divergências fundamentais em torno da soberania digital permanecem.

O redesenho do mapa geopolítico mundial é uma oportunidade para o México, por ser o principal parceiro comercial dos EUA. Podemos ser o hub de infraestrutura digital da América do Norte e um corredor industrial ainda maior do que já somos: nearshoring de alta tecnologia e a conversão do corredor do norte do México (Baja California, Sonora, Chihuahua, Coahuila e Nuevo León) em destino para o encapsulamento avançado de semicondutores, desenvolvimento de componentes eletrônicos complexos e manufatura automotiva avançada.

A cúpula de Beijing demonstra que o pragmatismo substitui a ideologia quando os custos de um conflito aberto são incalculáveis. Para o México, a lição é clara: na era da rivalidade geopolítica, nossa geografia é um destino que oferece oportunidades econômicas. O México deve aprender a jogar no tabuleiro com uma estratégia clara de soberania digital (poderosas redes 5G), fortaleza institucional (proteção de dados pessoais e cibersegurança) e uma agenda visionária de transformação digital (agenda digital).

O acordo digital entre Trump e Xi é a nossa oportunidade.

Presidente do DPL Group

X / @fernegretep

Guillermo Sólomon | Director de TMT-SME de Deloitte Hispanoamérica

Durante décadas, el negocio fijo de telecomunicaciones se construyó sobre una premisa aparentemente simple: desplegar infraestructura, conectar hogares y empresas, garantizar disponibilidad, vender capacidad y mantener la red funcionando. Esa lógica fue extraordinariamente valiosa para cerrar brechas de conectividad, habilitar Internet masivo, soportar la digitalización empresarial y sostener buena parte de la economía moderna.

Pero esa misma lógica también empujó al operador fijo hacia una trampa: mientras más madura se volvió la conectividad, más difícil fue diferenciarla. En muchos mercados, el cliente dejó de comprar “red” y empezó a comparar velocidad, precio, promociones, estabilidad percibida, instalación y atención. Para el operador, eso significó invertir más, transportar más tráfico y mantener estándares de disponibilidad cada vez más exigentes, sin necesariamente capturar una proporción equivalente del valor que fluye sobre su infraestructura.

La Inteligencia Artificial puede profundizar esa tensión o puede convertirse en el punto de inflexión que permita a los operadores redefinir su papel. La IA no sólo generará más tráfico. También cambiará dónde se procesa la información, cómo se consume la red, cómo se gestionan los servicios, cómo se garantiza la experiencia y cómo se monetizan capacidades que antes se trataban como parte invisible de la infraestructura.

El artículo base que sirvió como inspiración plantea precisamente esta transición: dejar de ver la red como una utilidad y empezar a pensarla como un producto programable, automatizado, expuesto por APIs, medible por desempeño y operado con inteligencia nativa.

Para los operadores fijos en América Latina, el reto no es simplemente “usar IA”. Eso sería demasiado genérico. El verdadero desafío es convertir la red en un producto inteligente: programable, medible, automatizado, expuesto por APIs, optimizado por IA y asociado a resultados concretos de negocio. Deloitte ha señalado que la industria telecom enfrenta una etapa donde la IA Generativa, la conectividad avanzada, la presión por monetización y la búsqueda de nuevos modelos de crecimiento están redefiniendo las prioridades del sector.

La pregunta de fondo ya no es si los operadores deben adoptar IA. La pregunta estratégica es otra: ¿qué parte de la cadena de valor de la IA puede capturar un operador fijo?

1. Antes de transformar la red, hay que transformar el gobierno de la IA

La discusión sobre IA en telecom suele empezar por casos de uso: atención al cliente, automatización de operaciones, mantenimiento predictivo, análisis de tráfico, ciberseguridad, optimización energética o nuevos servicios digitales. Todo eso es relevante. Pero antes de hablar de aplicaciones, hay que hablar de gobierno.

La aparición de agentes de IA capaces de razonar, decidir, ejecutar tareas y coordinar flujos de trabajo está obligando a las empresas más avanzadas a crear nuevas responsabilidades ejecutivas alrededor de la IA agentiva. 

El concepto de Chief Agentic Officer surge para cubrir un vacío organizacional: los agentes de IA no pertenecen por completo al CTO, porque no son sólo infraestructura; tampoco al CDO, porque no son sólo datos; ni al COO, porque no son sólo procesos. Operan en la intersección de tecnología, operación, riesgo, datos, automatización y negocio.

David Armando López Noria lo plantea de forma clara: si una organización ya tiene agentes de IA tomando decisiones, alguien debe saber qué hacen, cómo se coordinan, quién arbitra conflictos entre agentes y bajo qué reglas pueden actuar. Su reflexión resume bien el problema: cuando el portafolio de agentes crece, la pregunta ya no es sólo qué agente funciona, sino quién gobierna el sistema completo.

En telecomunicaciones, este punto es crítico. Si la red evoluciona hacia un modelo AI-native, donde agentes puedan optimizar rutas, priorizar tráfico, detectar incidentes, activar servicios, configurar políticas o interactuar con clientes empresariales, el operador necesitará mucho más que modelos de IA. Necesitará gobierno, límites de autonomía, trazabilidad, auditoría, seguridad, ética, cumplimiento regulatorio y medición de valor.

El perfil para esta posición no debería ser únicamente técnico. Se requiere un ejecutivo híbrido, con capacidad de entender IA, arquitectura tecnológica, gobierno de datos, riesgos, regulación, ciberseguridad, automatización de procesos y estrategia de negocio. 

Debe poder conversar con el CTO sobre infraestructura y APIs; con el CDO sobre calidad, linaje y gobierno de datos; con el COO sobre procesos operativos; con el CISO sobre seguridad; con Legal y Compliance sobre responsabilidad y auditoría; y con las áreas comerciales sobre monetización, experiencia del cliente y nuevos productos.

En un operador fijo, además, este perfil necesita entender la red: OSS/BSS, operación, SLA, telemetría, automatización, atención al cliente, privacidad, continuidad, inventarios, configuración, seguridad y exposición de capacidades mediante APIs. No se trata de nombrar a “alguien de innovación” para coordinar pilotos aislados. Se trata de crear una función ejecutiva capaz de convertir la IA Agentiva en una capacidad gobernada, segura, escalable y monetizable.

Por eso, el Chief Agentic Officer no debe verse como “el jefe de los bots”. Su función sería definir el portafolio de agentes, priorizar casos de uso, establecer límites de autonomía, diseñar esquemas de supervisión humana, medir valor, evitar duplicidad de iniciativas, asegurar trazabilidad de decisiones y garantizar que los agentes operen bajo reglas claras.

Deloitte proyectó que 25% de las empresas que usan GenAI lanzarían pilotos o pruebas de concepto de IA Agentiva en 2025, creciendo a 50% hacia 2027. 

Esto confirma que la conversación ya no está limitada a modelos conversacionales; se está moviendo hacia agentes que ejecutan procesos, coordinan acciones y participan en decisiones empresariales.

Antes de que una red pueda comportarse como producto inteligente, la organización debe saber quién gobierna los agentes de IA que la van a operar, optimizar y eventualmente monetizar.

2. El problema no es ser “pipe”; es vender la red como si fuera invisible

Durante años, la industria repitió que el peor destino de un operador era convertirse en un “dumb pipe”. La reacción natural fue buscar negocios adyacentes: contenido, publicidad, fintech, Cloud, IoT, ciberseguridad, entretenimiento, servicios administrados y, ahora, IA. El problema es que esa búsqueda llevó a veces a subestimar el activo más poderoso que ya tenía el operador: la red.

La red no es el problema. El problema es venderla como si fuera un recurso plano: tantos megas, tanta disponibilidad, tanto precio mensual. Bajo esa lógica, el operador compite en una dimensión que el cliente entiende rápidamente y presiona constantemente: precio por velocidad.

El enfoque de “red como producto” propone otra cosa. La conectividad no debe venderse únicamente como capacidad, sino como un conjunto de atributos diferenciados: latencia, jitter, disponibilidad, aislamiento, seguridad, telemetría, priorización, experiencia, resiliencia, ubicación del procesamiento y capacidad de respuesta ante eventos.

Un ejemplo: para una oficina administrativa, 500 Mbps pueden ser suficientes la mayor parte del tiempo. Para una operación de atención con agentes de voz basados en IA, la conversación ya no debería ser “¿cuántos megas necesita?”, sino “¿qué latencia, estabilidad, continuidad y calidad de experiencia necesita para que sus agentes funcionen sin interrupciones?”

Para una fábrica conectada, el valor no está solamente en tener Internet, sino en garantizar que sensores, cámaras, robots, sistemas de seguridad y plataformas de analítica funcionen con parámetros predecibles.

En la era de la IA, la red fija no puede seguir vendiéndose como un insumo indiferenciado. Debe venderse como una plataforma de desempeño.

3. De infraestructura estática a infraestructura dinámica

La red fija tradicional se ha operado muchas veces como infraestructura relativamente estática. Se instala capacidad, se configura el servicio, se asignan recursos, se monitorea el enlace y se atienden fallas. Ese modelo funcionó mientras la demanda era relativamente predecible y los servicios eran menos dinámicos.

Pero la IA cambia el patrón de consumo. Las cargas pueden ser más variables, más sensibles a la latencia y más dependientes del contexto. Una empresa puede tener horas de alta actividad en contact centers con agentes de IA; una universidad puede requerir picos de capacidad durante exámenes remotos o laboratorios virtuales; un hospital puede necesitar priorización para aplicaciones clínicas; una cadena de retail puede exigir analítica en tiempo real durante campañas o temporadas de alto tráfico.

En este entorno, la infraestructura debe comportarse menos como una carretera de carriles fijos y más como un sistema elástico. La red debe “respirar”: ajustar capacidad, priorización y rutas de acuerdo con la demanda, la aplicación, el cliente, el horario o el evento.

Para un operador fijo, esto significa evolucionar hacia arquitecturas donde SDN, automatización, orquestación, telemetría y políticas inteligentes permitan que el servicio se adapte a la necesidad. No se trata de prometer capacidad infinita, sino de usar mejor los recursos existentes y empaquetarlos de forma más inteligente.

El cambio comercial es igual de importante que el técnico. En lugar de vender enlaces rígidos, el operador puede vender perfiles dinámicos: conectividad crítica durante ventanas operativas, baja latencia para aplicaciones específicas, priorización temporal para eventos, respaldo automatizado, conectividad aislada para IoT o servicios de continuidad para aplicaciones empresariales.

La IA puede acelerar este cambio porque permite detectar patrones, anticipar congestión, recomendar ajustes, automatizar decisiones y optimizar recursos en tiempo real.

4. La IA no debe ser un chatbot sobre un portal legado

Uno de los mayores riesgos en la conversación actual sobre IA en telecom es reducirla a asistentes conversacionales. Claro que los chatbots pueden mejorar la atención, reducir llamadas y resolver dudas frecuentes. Pero eso no transforma el corazón del negocio de red.

La IA que realmente importa para un operador fijo debe estar dentro de la operación: en la telemetría, el control plane, la orquestación, el assurance, la planeación, el mantenimiento, la seguridad y la experiencia del cliente.

La red fija genera una enorme cantidad de datos: degradación óptica, pérdida de paquetes, latencia, jitter, saturación por zona, desempeño por aplicación, cortes de fibra, alarmas de equipo, reincidencias, rutas alternas, tickets, tiempos de reparación, comportamiento de consumo y experiencia percibida. En muchos operadores, esa información existe, pero está fragmentada entre OSS, BSS, NOC, sistemas de inventario, plataformas de monitoreo, herramientas de campo, CRM y sistemas de facturación.

La IA puede convertir esa fragmentación en inteligencia operativa si se construye sobre una base de datos confiable. No basta con poner una capa de GenAI para consultar documentos o resumir tickets. El cambio profundo ocurre cuando la IA puede observar la red, razonar sobre el estado del servicio, recomendar acciones y eventualmente ejecutar cambios bajo políticas definidas.

Ericsson describe las redes autónomas como una evolución habilitada por IA, gestión de datos, automatización closed-loop, operaciones basadas en intención, APIs abiertas e interfaces estandarizadas entre dominios autónomos.

Ese es el punto crítico: una red AI-native no es una red con un chatbot. Es una red que usa IA para operar, proteger, optimizar y monetizar la experiencia desde adentro.

5. Operaciones por intención: del “cómo” al “qué”

La operación tradicional de red está llena de instrucciones técnicas: configurar VLANs, ajustar rutas, provisionar CPEs, crear políticas, abrir tickets, revisar alarmas, escalar incidentes y coordinar áreas. En un modelo de red como producto, el cliente o el área comercial no deberían tener que traducir una necesidad de negocio a tareas técnicas. Deberían poder expresar una intención.

Por ejemplo: “necesito conectividad segura y aislada para 500 sensores IoT con 99.99% de disponibilidad”. O bien: “necesito baja latencia garantizada para 300 agentes de voz con IA durante horario laboral”. También: “necesito continuidad operativa para mis sucursales críticas durante la temporada de ventas”. O: “necesito telemetría visible para demostrar que mis aplicaciones regulatorias están cumpliendo su SLA”.

En una operación basada en intención, el sistema interpreta el resultado esperado y lo traduce en configuración, políticas, monitoreo y assurance. Ericsson plantea que las operaciones intent-based capturan objetivos de negocio, los traducen en KPIs, políticas y recursos, automatizan configuración, optimización y assurance y usan monitoreo continuo para alimentar modelos de IA que detectan desviaciones y detonan acciones correctivas.

Esto es especialmente relevante para operadores fijos, porque muchos servicios empresariales siguen dependiendo de procesos manuales, inventarios incompletos o configuraciones específicas por cliente. El resultado suele ser lentitud comercial, complejidad operativa y altos costos de atención.

El modelo por intención no elimina la ingeniería. La eleva. Libera a los expertos de tareas repetitivas y permite que se concentren en diseñar políticas, modelos de servicio, arquitecturas de resiliencia y reglas de negocio.

6. De vender megabits a vender resultados medibles

La trampa del ancho de banda es conocida: el tráfico crece, las inversiones continúan y el ingreso por unidad de capacidad tiende a presionarse. Si el operador sólo vende más velocidad, corre el riesgo de que cada mejora tecnológica termine trasladándose al cliente como mayor capacidad al mismo precio o a un precio apenas incremental.

La IA obliga a repensar este modelo. Muchas aplicaciones no necesitan simplemente “más ancho de banda”; necesitan calidad específica. Un agente de voz con IA necesita baja latencia y estabilidad conversacional. Una plataforma de video analítico necesita procesamiento cercano y flujo continuo. Un sistema de seguridad requiere priorización y disponibilidad. Una operación financiera necesita trazabilidad, seguridad y continuidad.

En ese contexto, el operador puede crear SKUs de desempeño: baja latencia para aplicaciones críticas, telemetría visible para auditoría de SLA, conectividad aislada para IoT empresarial, priorización temporal para eventos o campañas, continuidad para sucursales críticas, edge inference para procesamiento local, seguridad integrada para tráfico sensible y experiencia garantizada para voz, video o aplicaciones empresariales.

La diferencia es que el cliente paga por el resultado, no por el insumo. Esa es la esencia del cambio de utilidad a producto.

Un contact center con agentes de voz basados en IA, por ejemplo, podría pagar por un perfil de baja latencia, jitter controlado y telemetría visible. Si el agente virtual se corta, tarda en responder o degrada la experiencia, el valor del caso de negocio cae. Por lo tanto, el operador no está vendiendo “Internet empresarial”; está vendiendo continuidad de la experiencia conversacional.

7. APIs: si no se puede consumir, no es producto

Un producto moderno debe poder consumirse de forma sencilla. Si cada activación requiere una negociación comercial larga, múltiples áreas técnicas, configuraciones manuales y tiempos de provisión impredecibles, entonces la red sigue operando como infraestructura, no como producto.

La exposición por APIs es fundamental para cambiar esta realidad. Una API no es sólo una interfaz técnica; es una forma de empaquetar capacidades para que terceros las usen, integren y paguen.

En 2024, Ericsson y doce grandes operadores globales (incluidos América Móvil, AT&T, Bharti Airtel, Deutsche Telekom, Orange, Reliance Jio, Singtel, Telefónica, Telstra, T-Mobile, Verizon y Vodafone) anunciaron una iniciativa para crear una compañía enfocada en combinar y vender APIs de red a escala global. El objetivo es que desarrolladores y empresas puedan acceder más fácilmente a capacidades avanzadas de red y que los operadores encuentren nuevas vías de monetización.

El concepto suele asociarse más con redes móviles, pero el operador fijo también tiene mucho que exponer: disponibilidad, identidad de acceso, calidad, seguridad, telemetría, ubicación de edge, estado de servicio, configuración bajo demanda, priorización, inventario empresarial y políticas de conectividad.

Para América Latina, el punto es importante: muchos clientes empresariales no quieren comprar tecnología por silos. Quieren integrar capacidades de conectividad dentro de sus procesos digitales. Un banco, una cadena de tiendas, una empresa logística o una plataforma de salud no necesariamente quiere hablar con un ingeniero de red cada vez que activa un nuevo flujo. Quiere consumir capacidades confiables mediante procesos simples.

Si la red no puede integrarse al software del cliente, difícilmente podrá capturar el valor del software del cliente.

8. Edge e inferencia: cuando los bits pueden ganar valor en el camino

La IA también cambia la conversación sobre edge. Durante años, edge computing fue una promesa en busca de casos de uso masivos. Con la IA, el caso se vuelve más claro: no todo puede procesarse en una Nube central y no todo debe procesarse en el dispositivo final.

La inferencia (es decir, el uso de modelos de IA para generar respuestas, clasificar información, detectar patrones o tomar decisiones) puede ocurrir en diferentes lugares: dispositivo, gateway, sucursal, central, Data Center regional, Nube pública o edge del operador. Cada ubicación implica un balance distinto entre costo, latencia, privacidad, consumo energético y control.

Para el operador fijo, esto abre una oportunidad: posicionar su infraestructura como la capa local de inferencia para empresas. No necesariamente para competir frontalmente contra hyperscalers, sino para complementar su modelo con proximidad, baja latencia, operación local, soberanía de datos y conectividad crítica.

Imaginemos algunos casos: una cadena de retail procesa video en el borde para detectar filas, inventario, seguridad o comportamiento de tienda sin enviar todo el tráfico a la Nube. Una planta industrial analiza datos de sensores en tiempo real para anticipar fallas, pero mantiene información sensible dentro de una infraestructura local o regional. Una ciudad procesa video de seguridad en nodos cercanos para reducir la latencia y costos de transporte. Una institución educativa usa IA para laboratorios virtuales, asistencia personalizada o análisis de desempeño, con servicios alojados localmente para mejorar experiencia y privacidad.

Deloitte proyectó que en 2025 la participación de smartphones con capacidades de GenAI podría superar 30% de los envíos, además de alrededor de 50% de laptops con procesamiento local de GenAI. Ese dato apunta a una arquitectura donde la IA ya no vive sólo en grandes Nubes, sino también en dispositivos, endpoints y entornos distribuidos.

En estos escenarios, la red no sólo transporta. La red participa en el procesamiento, en la priorización, en la seguridad y en la calidad del resultado. Ese es el cambio hacia “bits con valor”.

9. Eficiencia energética: la IA también debe bajar costos

La IA no sólo crea nuevos ingresos potenciales. También genera presión sobre energía, enfriamiento, espacio, capacidad y resiliencia. La Agencia Internacional de Energía estima que el consumo eléctrico de Data Centers podría duplicarse hacia 2030, alcanzando alrededor de 945 TWh en su caso base, con un crecimiento anual cercano a 15% entre 2024 y 2030.

Para operadores fijos en América Latina, esto importa por dos razones. Primero, porque cualquier estrategia seria de IA, edge o Data Centers debe considerar energía como una variable estratégica. Segundo, porque la IA puede usarse para optimizar la infraestructura existente y reducir costos operativos.

Telefónica ofrece un ejemplo cercano a la industria: implementó gemelos digitales basados en IA para optimizar la gestión térmica en Data Centers, con evaluaciones iniciales que apuntan a reducciones de 15% a 20% en consumo energético de sistemas de enfriamiento. La iniciativa se enmarca en su plan de automatización y busca mejorar eficiencia energética, OpEx y operación de infraestructura crítica.

La lectura para operadores fijos es directa. Antes de pensar en IA sólo como producto externo, conviene pensarla como una herramienta para operar mejor: reducir consumo energético, anticipar fallas, evitar inversiones innecesarias, mejorar utilización de capacidad, automatizar mantenimiento y priorizar intervenciones.

En mercados con presión sobre márgenes, la eficiencia operativa puede ser tan valiosa como una nueva línea de ingresos.

10. Auto-reparación: la confiabilidad como característica del producto

La promesa histórica de las telecomunicaciones ha sido la confiabilidad. Pero en un modelo tradicional, esa confiabilidad depende mucho de monitoreo, cuadrillas, escalaciones y procesos de mantenimiento. En la era de la IA, la confiabilidad debe convertirse en una característica integrada del producto.

Una red auto-reparable usa telemetría en tiempo real para detectar degradaciones, anticipar fallas, activar rutas alternas, reasignar capacidad, priorizar tráfico crítico y proteger SLAs. No espera a que el cliente reporte el problema; actúa antes de que el impacto sea visible.

Por ejemplo, ante un corte de fibra, la red puede identificar servicios afectados, evaluar rutas disponibles, priorizar tráfico empresarial crítico, activar contingencias, notificar al cliente con información clara y abrir automáticamente una orden de campo. En paralelo, puede alimentar modelos predictivos para identificar si esa zona tiene patrones de reincidencia, riesgo físico o necesidad de rediseño.

El valor no está sólo en reparar más rápido. Está en convertir la confiabilidad en una función del producto. El cliente no compra simplemente conectividad; compra una experiencia que se monitorea, se protege y se corrige continuamente.

11. Confianza digital: el operador como capa de validación

La IA también está amplificando el fraude. Deepfakes, suplantación de voz, documentos falsos, robo de identidad, automatización de ataques y fraude transaccional aumentan la presión sobre bancos, fintechs, retailers, gobiernos y plataformas digitales.

Aunque este tema suele asociarse más al móvil, el operador fijo también puede participar en confianza digital. Las redes empresariales, los accesos residenciales, la identidad de dispositivos, los patrones de tráfico, la geolocalización aproximada, los servicios gestionados, la ciberseguridad y el edge pueden aportar señales para proteger transacciones y operaciones.

En América Latina ya se observan pasos en esta dirección. En Colombia, Claro, Movistar y Tigo lanzaron herramientas bajo GSMA Open Gateway enfocadas en verificación de identidad de usuarios, incluidos SIM Swap y Number Verification para combatir fraude digital.

El principio detrás de estos casos es relevante para toda la industria: los operadores tienen señales únicas. La oportunidad está en convertir esas señales en servicios de confianza digital, siempre bajo esquemas adecuados de privacidad, consentimiento, regulación y seguridad.

Para operadores fijos, el campo natural puede estar en ciberseguridad gestionada, identidad empresarial, protección de sucursales, seguridad para IoT, acceso seguro, monitoreo de comportamiento anómalo y validación de tráfico crítico.

12. El reto oculto: modernizar el “core operativo”

La visión de red como producto suena atractiva, pero no se logra con una capa cosmética. Requiere modernizar el core operativo: inventario, datos, OSS/BSS, orquestación, assurance, facturación, catálogo de productos, APIs, automatización y gobierno.

Muchos operadores tienen una complejidad heredada considerable: sistemas duplicados, catálogos fragmentados, inventarios incompletos, procesos manuales, dependencias de conocimiento individual y áreas que operan con información distinta. En ese contexto, lanzar productos programables se vuelve difícil, porque la fábrica interna no está preparada.

El cambio hacia red como producto exige algo parecido a una limpieza industrial: simplificar, estandarizar, documentar, automatizar y gobernar. No todo tiene que resolverse de una sola vez, pero sí debe existir una ruta clara. Los servicios más valiosos —baja latencia, edge, seguridad, telemetría, conectividad aislada, continuidad, inferencia— requieren precisión operativa.

Si el operador no sabe con certeza qué activos tiene, dónde están, cómo se relacionan, qué capacidad disponible existe y qué políticas aplican, la IA tendrá poco margen para actuar de forma confiable.

La IA necesita datos. La automatización necesita inventario. La monetización necesita catálogo. Y el cliente necesita evidencia.

13. Qué deberían hacer los operadores fijos en América Latina

El primer paso no es lanzar una gran transformación abstracta. El primer paso es escoger casos de uso donde la IA, la red fija y el valor de negocio se crucen claramente.

Primero, crear gobierno ejecutivo de IA agentiva. Antes de escalar agentes, se debe definir quién es responsable del portafolio, las reglas de autonomía, la trazabilidad, los riesgos y la medición de valor.

Segundo, convertir servicios empresariales en productos medibles. No vender sólo enlaces, sino perfiles de desempeño: baja latencia, continuidad, telemetría, seguridad, aislamiento y experiencia.

Tercero, insertar IA en la operación. Usar IA para assurance, mantenimiento predictivo, optimización de capacidad, detección de degradación, eficiencia energética y priorización de incidentes.

Cuarto, exponer capacidades por APIs. Permitir que clientes, integradores y plataformas consuman funciones de red de forma más simple y automatizada.

Quinto, desarrollar edge e inferencia con foco práctico. No hablar de edge en abstracto, sino vincularlo con video, seguridad, retail, manufactura, salud, educación y analítica local.

No se trata de que todos los operadores se conviertan en hyperscalers, ni de que cada red fija sea una fábrica de IA. Se trata de identificar dónde sus activos físicos, operativos y comerciales pueden capturar valor en la nueva economía digital.

Conclusión: la IA devuelve protagonismo a la red, si el operador sabe monetizarla

La Inteligencia Artificial no reduce la importancia de la red. La aumenta. Pero no necesariamente aumenta automáticamente el ingreso del operador. Esa es la diferencia crítica.

Si la red sigue vendiéndose como una utilidad indiferenciada, el operador transportará cada vez más valor creado por otros. Si la red se convierte en un producto inteligente, programable, automatizado y medible, el operador podrá capturar una parte más relevante de la cadena de valor de la IA.

Para los operadores fijos en América Latina, la oportunidad es clara: combinar fibra, Data Centers, edge, operación local, clientes empresariales, telemetría, automatización e IA para vender algo más valioso que conectividad. Vender experiencia. Vender continuidad. Vender baja latencia. Vender confianza. Vender capacidad inteligente.

Pero para lograrlo, el cambio no empieza sólo en la red. Empieza en el gobierno de la IA, en la claridad de responsabilidades, en la calidad de los datos, en la modernización operativa y en la decisión estratégica de dejar de vender infraestructura como si fuera invisible.

En la era de la IA, el valor del operador fijo ya no estará en transportar más bits, sino en convertir la red en una plataforma inteligente, programable y monetizable.

Fuentes

• Artículo base proporcionado por el usuario: The Network as the Product: 10 Strategic Pillars for the Transition to AI-Native, Sebastian Barros, 9 de mayo de 2026.

• Deloitte, 2025 Global Telecommunications Outlook. https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-telecom-outlooks/telecommunications-industry-outlook-2025.html

• Deloitte, Global 2025 Predictions Report: Generative AI and agentic AI. https://www.deloitte.com/global/en/about/press-room/deloitte-globals-2025-predictions-report.html

• Deloitte, Agentic AI and autonomous workforce planning. https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/talent/future-of-workforce-planning/autonomous-workforce-planning.html

• David Armando López Noria, publicación sobre Chief Agentic Officer. https://www.linkedin.com/posts/dalopeznoria_gobernanzaia-agentesia-chiefagenticofficer-share-7462147538230333440-QApg

• Ericsson, Autonomous networks explained. https://www.ericsson.com/en/ai/autonomous-networks

• Ericsson, Intent-based autonomous operations. https://www.ericsson.com/en/managed-services/ai-intent-based-operations

• Ericsson, Global leaders redefine telecom industry with network APIs. https://www.ericsson.com/en/press-releases/2024/9/global-telecom-leaders-join-forces-to-redefine-the-industry-with-network-apis

• GSMA, Open Gateway Colombia. https://www.gsma.com/about-us/regions/latin-america/es/open-gateway-colombia/

• International Energy Agency, Energy demand from AI. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai• Telefónica, AI-based digital twin for data center energy efficiency. https://www.telefonica.com/en/communication-room/press-room/telefonica-drives-energy-efficiency-data-centers-ai-based-digital-twin/

Doce de los ecosistemas más dinámicos del mundo se encuentran en América Latina. 

São Paulo, Río de Janeiro, Curitiba y Belo Horizonte en Brasil; Ciudad de México y Monterrey en México; Bogotá y Medellín en Colombia; Santiago en Chile y Buenos Aires en Argentina se clasifican entre los 200 líderes, según el recientemente publicado Startup Ecosystem Report 2026 de la consultora StartupBlink. 

Este ranking combina miles de datos sobre la actividad, calidad e impacto de los ecosistemas emprendedores, incorporando indicadores relacionados con startups, inversión, infraestructura de innovación, entorno empresarial, capital humano y universidades, preparación digital y conectividad internacional.

Para que vean la fortaleza, piensen que São Paulo le compite de tú a tú a Miami y Shenzhen; Bogotá a Osaka y Manchester; Santiago de Chile y Ciudad de México a Doha y Bangkok; Buenos Aires a Cambridge; y Medellín, que ha registrado uno de los avances más sobresalientes en el último año, a Kyoto. 

Sin duda, todavía se necesitan avances adicionales en América Latina en políticas productivas e incentivos a la innovación y cerrar la brecha de inversión en infraestructuras físicas, tecnológicas y de capital humano. 

Pero, como es habitual en esta columna, hay que celebrar que la región está mostrando un dinamismo creciente en startups y una mayor diversificación de ecosistemas. Este impulso es particularmente visible en sectores donde América Latina ha desarrollado sólidas capacidades regionales como fintech, comercio electrónico, logística, movilidad, agroindustria, innovación climática y alimentaria.

Los ecosistemas de startups no sólo son un semillero de empresas, también generan una demanda intensiva de Nube, cómputo, procesamiento de datos y servicios de IA. 

Allí aparece una oportunidad estratégica para América Latina. 

La dotación de recursos naturales y energías renovables, la expansión de redes de fibra y una población joven y cada vez más formada podrían permitir el desarrollo de corredores regionales de infraestructura computacional y materializar, por fin, el anhelo de que la región sea no sólo usuaria, también protagonista de la revolución de la IA.

Como todos los lectores de DPL News saben, estamos a unas semanas del Mundial de fútbol de México/EE.UU./Canadá. 

La verdad es que yo soy más del Atleti de Madrid que seguidor de la selección. En esto, parece que la región también lo es, y compite muy bien con sus ciudades en el mundial de startups.

¿Se imaginan el potencial de desarrollo social y económico de América Latina movilizando ese ecosistema e incorporándolo a un Green AI Valley de Centros de Datos y computación, impulsados con energías verdes y renovables, desde el Río Bravo hasta la Patagonia? 

Vicente Roqueñí López Director Senior de Relaciones con Gobierno y Política Pública para América Latina de DiDi

Intervención de Vicente Roqueñí López durante el evento Digital Summit Latam el 27 de febrero de 2026. Agradecemos al autor su autorización para reproducir el texto. 

En los próximos diez años… no se definirá qué empresa crece más.

Se definirá qué empresas —y qué países— conservan legitimidad suficiente para seguir creciendo.

Lo que enfrentamos no es una revolución tecnológica.

Es una redistribución estructural de poder.

Y cada vez que el poder se redistribuye en la historia,
la estructura social se reconfigura.

La imprenta redistribuyó poder informacional.
La industrialización redistribuyó poder productivo.
La electrificación redistribuyó poder económico.

Hoy, la convergencia digital redistribuye los tres al mismo tiempo.

Estamos entrando en una era que llamo “convergencia humano-digital”.

No es digitalización.
No es transformación tecnológica.

Es el punto donde la tecnología deja de ser herramienta
y se convierte en entorno.

Un entorno que define:

Quién accede a crédito.
Quién accede a la educación.
Quién accede a ingresos.
Quién accede a mercados globales.
Quién accede a la influencia.

Hoy, la economía digital representa aproximadamente 15% del PIB mundial, y en economías avanzadas supera el 25%.
En América Latina, más de 300 millones de personas están conectadas, y el comercio electrónico ha duplicado su tamaño en menos de cinco años.

Las plataformas digitales no son marginales.
Son infraestructura económica.

Según estudios del Banco Mundial y organismos multilaterales:

• La inclusión financiera digital reduce costos de transacción hasta en 90%.
• Las fintech han ampliado acceso a crédito a millones de personas previamente excluidas del sistema bancario.
• La economía de plataformas ha generado oportunidades de ingresos flexibles para millones de trabajadores en la región.

Cuando una fintech redefine acceso a crédito, no está innovando en pagos.

Está ampliando la movilidad económica.

Cuando una plataforma de movilidad reorganiza el trabajo urbano, no está optimizando el transporte.

Está creando elasticidad laboral en economías con alta informalidad.

Cuando la Inteligencia Artificial automatiza procesos,
no está solo reduciendo costos.

Está elevando la productividad sistémica.

La pregunta no es si el impacto es grande.

La pregunta es cómo lo gobernamos sin sofocarlo.

Aquí debemos ser claros.

Regular para prevenir riesgos hipotéticos puede terminar bloqueando beneficios reales.

La historia económica es consistente: cuando se regula antes de comprender completamente la tecnología, se inhibe inversión, se frena experimentación y se desplaza innovación hacia otras jurisdicciones.

Si hubiéramos regulado Internet en 1995 como si fuera televisión, no existiría la economía digital actual.

Si regulamos Inteligencia Artificial como si fuera un riesgo nuclear, desplazaremos talento, capital y desarrollo.

La regulación inteligente no es preventiva por miedo.
Es adaptativa por evidencia.

El desafío no es menos regulación.

Es mejor regulación.

Una que:

• Sea proporcional al riesgo real.
• Sea dinámica.
• Sea interoperable internacionalmente.
• Y no penalice modelos que generan inclusión y crecimiento.

Porque cuando frenamos innovación en economías emergentes,
no estamos protegiendo a los vulnerables.

Estamos impidiendo que accedan a nuevas oportunidades.

Y eso también es una decisión política.

El nuevo contrato social es digital y es el equilibrio entre:

Innovación que genera crecimiento.
Regulación que genera estabilidad.
Legitimidad que genera continuidad.

Durante veinte años, el crecimiento digital fue tolerado porque generaba eficiencia.

En la próxima década, sólo será sostenido si genera prosperidad compartida.

La sociedad ya no pregunta:

“¿Funciona?”

Pregunta:

“¿Distribuye oportunidad?”
“¿Es transparente?”
“¿Es sostenible en el tiempo?”

Y esa conversación no puede ser ideológica.

Debe ser estructural.

Ante esto, América Latina será laboratorio o periferia

En el plano geopolítico, el escenario es claro.

Estados Unidos compite en innovación.
China compite con innovación en escala.
Europa compite en regulación.

América Latina no puede competir copiando.

Debe competir diseñando.

La región tiene ventajas únicas:

• Demografía joven.
• Alta penetración móvil.
• Ecosistemas fintech de los más dinámicos del mundo.
• Una economía históricamente informal que puede formalizarse digitalmente más rápido que economías maduras.

La informalidad no es sólo un problema.

Es una oportunidad de formalización tecnológica acelerada.

Si América Latina articula estándares comunes, interoperabilidad regional y visión estratégica compartida, puede convertirse en el laboratorio global de modelos híbridos de regulación e innovación.

Pero si se fragmenta en marcos nacionales descoordinados,
será simplemente mercado de adopción.

La soberanía digital no es cerrar fronteras.

Es tener capacidad real de decisión sobre infraestructura crítica, datos, talento y estándares.

Es poder negociar desde bloque.

Avancemos diez años al 2036

La Inteligencia Artificial será una infraestructura invisible.
Las plataformas serán la columna vertebral del empleo flexible.
Los datos serán el activo productivo central.
La conectividad será requisito básico de ciudadanía.

La pregunta no será si el sistema funciona.

La pregunta será si el sistema es legítimo.

Porque cuando la tecnología redefine la estructura social, no sólo transforma mercados.

Transforma expectativas.

Y cuando las expectativas superan las instituciones, surge fricción.

Esta es la década en la que decidiremos:

Si el poder digital concentra o distribuye.
Si amplifica la desigualdad o multiplica movilidad.
Si fragmenta sociedades o las integra.

Quien construye infraestructura digital construye estructura social.

Quien diseña algoritmos diseña incentivos.

Quien despliega conectividad despliega ciudadanía.

Quien concentra datos concentra poder.

Pero el poder con propósito genera progreso.

Dentro de diez años, esta generación será evaluada.

No por su capacidad de innovar.

Sino por su capacidad de integrar innovación con cohesión.

No por su velocidad.

Sino por su visión estratégica.

No por su capitalización.

Sino por su responsabilidad histórica.

La historia no recordará quién tuvo la valuación más alta.

Recordará quién entendió que la arquitectura digital
era también arquitectura social.

No estamos gestionando empresas.
No estamos administrando gobiernos.

Estamos rediseñando el equilibrio de poder del siglo XXI.

La década que viene no premiará a los más agresivos.

Premiará a los más lúcidos.

No premiará a los que reaccionen.

Premiará a los que diseñen.

Porque el futuro digital no será determinado por la tecnología.

Será determinado por el carácter, la inteligencia institucional
y el coraje estratégico de quienes la estructuran.

Este es nuestro momento.

Y las generaciones que vienen vivirán dentro de las decisiones que tomemos ahora.

Reforma Jorge F. Negrete P.

El mundo diseña la más poderosa política de nuestra sociedad a pasos acelerados: la política digital. La competencia económica global se circunscribe al poder de la propiedad de la tecnología digital, un juego de posiciones y de dominios estratégicos.

China lanzó en 2015 su programa Made in China, que consiste en transformar el país de una “fábrica mundial de productos de bajo costo, a una potencia manufacturera de alta tecnología, enfocada en la innovación, calidad, eficiencia y el dominio de sectores estratégicos como la robótica, inteligencia artificial y vehículos eléctricos”.

Durante décadas, China condicionó la aprobación de licencias de operación o contratos gubernamentales a que la empresa extranjera compartiera know-how o estableciera centros de I+D (Investigación y Desarrollo) en suelo chino. Hoy, la ley de Inversión Extranjera (2020) prohíbe expresamente estas prácticas. China creció y ya adaptó la tecnología a su ADN industrial, económico y cultural.

Estados Unidos (EUA), bajo el mandato del presidente Trump en su segundo periodo, ha lanzado más de 7 normativas en materia de ciencia y tecnología, semiconductores e inteligencia artificial, que en su conjunto impulsan una inversión histórica en innovación, desarrollo tecnológico y política industrial, pero dentro del territorio norteamericano. Busca mantener el liderazgo de EUA -a toda costa- frente a China.

Europa detuvo los efectos de su AI Act y lanzó su nueva ley de Redes Digitales y un plan de política industrial Made in Europe. Busca recuperar sus capacidades de innovación, desarrollo y producción industrial, a partir de la tecnología digital. Quiere condicionar las inversiones en Europa a tratos simétricos en materia de competencia económica, transferencia de tecnología y a la contratación de mano de obra europea. Busca retomar la etapa formativa de la política industrial china de hace 30 años y proyectarla bajo la nueva realidad económica europea.

Las 3 regiones buscan el liderazgo digital bajo rutas distintas y semejantes acciones públicas.

Esta batalla tiene un epicentro: las redes de telecomunicaciones o, como la conocemos hoy, infraestructura digital. La soberanía digital no es un discurso político, son redes. Una robusta infraestructura digital habilita la innovación, el desarrollo tecnológico y crecimiento económico. Es el eje estratégico de la sociedad, una economía competitiva y justa. La infraestructura digital es esencial para la competitividad, la innovación, la soberanía digital y el desarrollo eficiente de la economía, habilitando derechos fundamentales y facilitando el acceso a la IA.

México llega tarde y, al mismo tiempo, con la mejor oportunidad para realizar un up grade de sus redes de telecomunicaciones y obsequiarle a México un acceso inmejorable al siguiente piso de la transformación digital en el mundo.

¿Por qué? Porque el mundo ya sabe que desregular facilita la inversión. EU, EUA y China lideran estas prácticas. La regulación ex ante en materia de competencia económica va de retirada en el mundo, la consolidación de operadores de telecomunicaciones es una verdad empírica y hay certeza global sobre la baja de los precios del espectro radioeléctrico.

La presidenta Sheinbaum precisa hacer realidad el Plan México y el Secretario de Economía debe garantizar inversiones extraordinarias en semiconductores, nearshoring y empresas de alta tecnología. Dentro del modelo educativo se necesita capacitar y educar millones de ciudadanos en IA y tecnología digital. Sin infraestructura digital, imposible. Precisamos de las mayores inversiones en la historia de la conectividad, y redes tan robustas como las de California y Texas.

Hoy comienza el Mobile 360 de GSMA, organizado por la asociación global de operadores de telecomunicaciones. Será el espacio oportuno para debatir el contexto global de la infraestructura digital, retos, oportunidades y amenazas.

Neocolonialismo digital o innovación ¿consumiremos el futuro digital de otros?

Presidente de DPL Group

X / @fernegretep

El Economista Jorge Bravo

Demostrar la adicción a las redes sociales es tan sencillo como difícil. Fácil, porque sobran los indicios en la vida diaria. Complejo, porque la adicción no nace de una pantalla. Surge de una mezcla de contexto, hábitos, malestar emocional, presión social y diseño persuasivo.

Culpar a las plataformas es lo más cómodo y sencillo. En su libro “Irresistible”, Adam Alter define las adicciones del comportamiento como conductas que una persona no logra frenar, aunque le den alivio o placer a corto plazo y le provoquen daño a la larga. No es un gusto intenso ni una costumbre. Los adictos no son personas débiles. Se trata de pérdida de control y consecuencias adversas.

Para Alter las tecnologías más absorbentes no es un accidente. Se construyen con seis ingredientes que explotan la psicología humana: objetivos, feedback, progreso, intensificación, suspenso e interacción social. No hace falta mucho esfuerzo para identificar todos esos ingredientes en una red social o videojuego.

“Objetivo” se refiere a conseguir la siguiente reacción. El “feedback” es el like, el comentario, la vista. El “progreso” es la cuenta que crece y el perfil que se vuelve más visible. La “intensificación” ocurre cuando cada vez se necesita más tiempo, más estímulo, más contacto. El “suspenso” vive a la espera de la notificación. La “interacción social” completa el circuito porque nadie quiere quedarse fuera del grupo.

Ahí radica la trampa. La red conecta; también captura. Con el paso del tiempo las redes sociales han afinado sus productos para retener atención, reducir fricción y volver más probable el regreso. Esas estrategias no son negativas en sí mismas, porque muchas industrias (como los bancos) las implementan.

Alter observa que una experiencia digital puede pasar de entretenida a adictiva cuando se diseña para tocar resortes profundos de recompensa y pertenencia. No se trata de moralizar el smartphone, más bien entender que la arquitectura del producto puede empujar a conductas compulsivas.

Pero sería un error convertir toda conducta excesiva en una patología individual. La adicción del comportamiento no florece en el vacío. El contexto importa y mucho. Alter recuerda el caso de los veteranos de la guerra de Vietnam que dejaron atrás su adicción a la heroína cuando abandonaron el entorno que sostenía el consumo. El cambio de escenario rompió el vínculo con la conducta. La memoria de la adicción seguía, pero el detonante desapareció.

Esa lección incomoda a quienes quieren resolver el problema sólo con prohibiciones. A veces la abstinencia funciona. Otras veces el problema regresa con otro rostro si no se modifica el contexto que lo alimenta. Prohibir las redes sociales a los menores es una salida fácil. A menudo la política pública toma ese atajo. Australia fue pionera en exigir a las plataformas a tomar medidas para impedir que menores de 16 años creen o mantengan cuentas. El gobierno aclara que no es una prohibición penal para el menor, sino una restricción sobre el servicio. No ha funcionado.

La Comisión Europea ya tiene listo un enfoque de verificación de edad para proteger a menores en línea, con una app que preserva la identidad. Reino Unido abrió una consulta sobre posibles límites de edad, toques de queda digitales y restricciones a rasgos adictivos como el scroll infinito. En Francia, la Asamblea Nacional respaldó una ley para prohibir el acceso a redes a menores de 15 años. Grecia anunció una medida similar a partir de 2027. España también se ha sumado por limitar el acceso de menores. En América Latina, Costa Rica levantó la mano y propuso el límite en 14 años.

La adicción surge de un malestar real. El Programa para la Evaluación Internacional de Estudiantes (PISA, por sus siglas en inglés) de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) documentó que los adolescentes que usan redes sociales más de siete horas al día reportan un bienestar mucho menor que quienes las usan menos de una hora.

Un jurado en Los Ángeles emitió un veredicto contra Meta y Google por diseñar plataformas adictivas y no advertir los riesgos. El caso, centrado en una joven identificada como Kaley, terminó con una condena por negligencia y una indemnización. No se discutió si las redes entretienen. Se debatió si dañan y si ese daño era previsible.

Aun así, conviene no confundir corresponsabilidad con causalidad única. Las plataformas son empresas de su época. Operan en una cultura de acceso temprano a Internet, el smartphone, hiperconexión, ansiedad, fatiga y soledad juvenil. Un adolescente aislado, un padre ausente, un hogar sin reglas, una escuela sin contrapesos y un diseño hecho para no terminar nunca, forman un cóctel peligroso.

La tecnología amplifica, no inventa desde cero. Una política seria no puede limitarse a levantar muros. Tiene que fortalecer espacios, rutinas, horarios, sueño, acompañamiento adulto y alfabetización digital.

La discusión no es redes sí, redes no. Si una plataforma usa los ingredientes de objetivos, feedback, progreso, intensificación, suspenso e interacción social para retener a un usuario, el debate no es sólo tecnológico o regulatorio, también es sanitario y educativo. Las adicciones del comportamiento son el resultado de sistemas que saben dónde tocar en el contexto preciso.

El esfuerzo de la política pública debería dirigirse a reducir el poder del estímulo, cambiar el contexto y devolver margen de decisión a la persona. Las redes sociales no nos obligan, pero el contexto sí empuja. La respuesta pública no tiene por qué ser binaria y maniquea.

Se puede exigir verificación de edad, limitar funciones persuasivas, frenar el diseño que premia la permanencia infinita y reforzar el deber de cuidado. También se debe reconocer que ninguna regulación sustituye la presencia y vigilancia adulta. La mejor política contra una adicción nunca es sólo prohibir. Lo hemos visto con el alcohol, las drogas, el tabaco, el azúcar o la pornografía. Entre más se las prohíbe y sanciona, más se las desea. Lo mismo sucede con los smartphones y las redes sociales.

X: @beltmondi