Alberto Muñoz

La oportunidad de México en el desarrollo de ‘software’ avanzado y automatización con IA generativa

Aprender a programar no solo es esencial para resolver problemas; se ha convertido en el eje central de las tecnologías de vanguardia, como la inteligencia artificial.

Desde hace más de 20 años, las agencias internacionales comenzaron a emitir advertencias: Occidente estaba perdiendo terreno en educación, especialmente en matemáticas. Hoy, esa brecha se ha profundizado, y el impacto es claro. Mientras tanto, la habilidad de programar se ha convertido en una herramienta crítica, un diferenciador clave en la manera en que abordamos los problemas del mundo moderno. Pero aún queda esperanza, y países como México tienen en sus manos la oportunidad de cambiar su participación en la arena internacional.

Aprender a programar (coding) no solo es esencial para resolver problemas; se ha convertido en el eje central de las tecnologías de vanguardia, como la inteligencia artificial (IA). Estas tecnologías –algo que ya no sorprende a nadie– están fundamentadas en algoritmos que generan el software. El coding impulsa la forma en que aplicamos el razonamiento matemático para abordar desafíos complejos.

En el contexto actual de la tan controversial globalización y sus complejos fenómenos, tanto el nearshoring como el outsourcing, así como la creciente demanda de tecnología, pocos países como México tienen una oportunidad única para posicionarse como líderes en el negocio del software avanzado, especialmente en áreas emergentes como la IA generativa (GenAI). Las herramientas de GenAI han demostrado ser poderosas aliadas para automatizar procesos y generar contenido nuevo, lo que puede ser un diferenciador clave en el desarrollo de software y la automatización avanzada.

Recientemente, el CEO de Microsoft destacó que en México hay 1.8 millones de desarrolladores en GitHub - la plataforma de código abierto más grande del mundo - que fue adquirida por la empresa hace algunos años. Este dato nos muestra que México ya tiene el talento y el potencial para aprovechar el crecimiento exponencial del sector tecnológico. Sin embargo, su implementación requiere inversiones significativas y debe hacerse con cuidado, considerando aspectos legales que garanticen la correcta integración de estas tecnologías en proyectos que requieren transparencia, mediante el uso de código abierto (open source).

Uno de los organismos más importantes en estas comunidades, la Linux Foundation, promueve el uso de herramientas de GenAI para contribuir a proyectos, siempre y cuando se respeten consideraciones legales y de integridad. Los desarrolladores debemos asegurarnos de que los términos de uso de las herramientas de GenAI no entren en conflicto con las licencias de código abierto ni con las políticas de propiedad intelectual (PI) del proyecto. Además, si el contenido generado incluye material con PI de terceros, es necesario contar con los permisos adecuados, proporcionando la atribución y detalles sobre las licencias correspondientes. Esto es crucial, ya que, contrario a lo que se repite erróneamente, el software sí puede ser patentado como un “Método”, no solo bajo derechos de autor (aquí lo explico a detalle).

Recientemente, ha cobrado fuerza una corriente que sostiene que los caminos más asertivos para lograr sistemas verdaderamente autónomos e inteligentes incluyen el embodiment de los algoritmos, es decir, su integración con la interacción física y contextual en el mundo real. En este marco, surge la denominada “IA Constitucional”, un enfoque innovador para entrenar

asistentes de IA inofensivos y responsables, basados en principios generales en lugar de depender exclusivamente de etiquetado humano para detectar comportamientos dañinos.

Este método combina el aprendizaje supervisado y por refuerzo, permitiendo que la IA genere autocríticas, revise sus respuestas y ajuste su comportamiento de manera autónoma. Durante el proceso de aprendizaje por refuerzo, se utilizan modelos de preferencias que guían el comportamiento deseado, con el objetivo de crear sistemas que no solo eviten respuestas dañinas, sino que también expliquen de manera clara sus objeciones ante consultas potencialmente peligrosas. Este enfoque, que reduce la necesidad de intervención humana directa, permite un control más preciso y transparente del comportamiento de la IA, contribuyendo a la creación de sistemas seguros.

Proyectos en desarrollo como GROOT - propuesto por la empresa Nvidia - un modelo de GenAI para robótica, tienen el potencial de revolucionar la programación de comportamientos en robots. GROOT utiliza el análisis de videos de acciones humanas para extraer patrones de comportamiento que luego se traducen automáticamente en instrucciones para que los robots repliquen dichas acciones. Imagina un robot industrial capaz de aprender por sí mismo las tareas complejas de una fábrica, simplemente observando a un humano realizar su trabajo. Este tipo de tecnología prescinde de la intervención humana directa y tiene aplicaciones no solo para robots humanoides, sino también para robots industriales, drones, vehículos autónomos, e incluso robots cirujanos, como se ilustra en el reto, en el que estamos trabajando con mis alumnos del Tec de Monterrey.

A través del análisis de video, GROOT podría aprender comportamientos aplicables a diversos tipos de robots y sistemas, facilitando así la automatización avanzada en múltiples industrias. Esto abre la puerta a que la robótica generativa y la visión artificial transformen el desarrollo y la ejecución de comportamientos robóticos en áreas clave como la manufactura, la logística y la movilidad.

La adopción de GenAI en el desarrollo de software especializado ofrece enormes oportunidades para países como México en el sector del nearshoring. Si las empresas logran implementar correctamente, México no solo mejorará su competitividad, sino que se posicionará como un líder en la creación de tecnologías que están cambiando hoy el futuro.

El futuro desempeño en sectores clave de exportación como automóviles, dispositivos electrónicos, productos agroalimentarios y equipo médico dependerá cada vez más de la automatización mediante robots que puedan aprender y realizar tareas complejas.

Para que México aproveche esta oportunidad histórica, su bono demográfico que produce hoy una increíble cantidad de ingenieros que debe mantenerse y las empresas deben lograr alineados a las normativas globales y fomentar una cultura de innovación colaborativa. Esta es la gran oportunidad para que México se consolide como un desarrollador de software avanzado, capaz - incluso - de competir en el ámbito global. Si lo logramos, México no será un simple espectador de la revolución tecnológica, sino un líder activo en su transformación.

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