El CEO de Entropía AI y presidente del Comité de IA de COPARMEX Nacional advierte que el plan del gobierno es un buen inicio, pero deja fuera al verdadero motor de la economía: el sector privado mexicano
El mundo de la inteligencia artificial cambió de velocidad en los últimos doce meses, y México todavía no termina de entender las dimensiones de ese cambio. Así lo planteó Andrés Ponce de León, CEO de Entropía AI —empresa líder de inteligencia artificial en Latinoamérica— y presidente del Comité de IA de COPARMEX Nacional, en entrevista con Mundo Empresarial, donde analizó a fondo el recién presentado Plan Nacional de Inteligencia Artificial 2026.
Para Ponce de León, dos fuerzas explican por qué el tema ya no puede tratarse como una moda tecnológica más. La primera es la llamada «capa agéntica»: los modelos de IA dejaron de ser simples motores de preguntas y respuestas para convertirse en sistemas capaces de ejecutar procesos completos de manera autónoma dentro de las organizaciones. La segunda es su irrupción en la frontera del conocimiento científico: apenas el martes pasado, OpenAI anunció la resolución de Navier-Stokes, una de las ecuaciones fundamentales del movimiento de fluidos que llevaba cien años sin descifrarse por completo, lograda mediante casi 10 mil agentes trabajando en paralelo durante 88 horas.
«Nos está tocando ver cómo se extienden de manera muy fuerte las fronteras del conocimiento humano», señaló el directivo, para quien ese avance no es anecdótico: revela que las grandes tecnológicas ya operan con modelos a los que el público en general no tendrá acceso sino hasta dentro de varios meses.
Un plan con buenas intenciones, pero de escala limitada
Al evaluar el Plan Nacional de Inteligencia Artificial 2026, Ponce de León fue enfático: el documento es un punto de partida válido, pero está construido casi por completo desde la óptica de la modernización gubernamental, no de la economía en su conjunto. «El peso que tienen las actividades de gobierno en la creación de riqueza de una economía es relativamente bajo. Todo lo que se produce en un país lo produce fundamentalmente el sector privado», explicó.
El directivo reconoció aciertos puntuales —el uso de IA para detectar fraude fiscal, el despliegue de chatbots para servicios públicos y la inversión en cómputo—, así como el valor simbólico de los llamados Principios de Chapultepec, que colocan a las personas en el centro de la discusión. Pero advirtió que, de los principios a la ejecución, «siempre hay un salto muy grande», sobre todo cuando las empresas operan bajo la presión constante de sus márgenes.
La ausencia que más pesa: el sector privado mexicano
Si tuviera que corregir una sola parte del plan, dijo, sería esta: la inclusión real del empresariado nacional. «México es una plataforma realmente poderosa de creación de valor en el mundo», afirmó, y recordó que el país reúne una posición geográfica estratégica, décadas de conocimiento industrial acumulado y el mercado de habla hispana más grande del planeta. «Puede ser el gran gigante en español», resumió.
Para Ponce de León, la oportunidad de México no está en competir contra los frontier labs —OpenAI, Anthropic y otros laboratorios que corren hacia la superinteligencia—, sino en liderar el deployment: la adopción y el despliegue de IA dentro del tejido empresarial ya existente. Ahí, dijo, el país cuenta con una ventaja logística difícil de igualar, al exportar hacia Estados Unidos más que toda América Latina junta, Brasil incluido.
Manufactura, medicamentos y una advertencia sobre educación
El presidente del Comité de IA de COPARMEX Nacional se atrevió a una predicción: así como México se consolidó en los años ochenta como pieza clave de la industria automotriz global, en los próximos años podría convertirse en una potencia mundial en fabricación de medicamentos, apalancada en inteligencia artificial aplicada a datos de pacientes, modelos predictivos de proteínas y logística sanitaria.
Sin embargo, Ponce de León no ocultó su preocupación por el talento. Citó estudios que muestran que quienes tienen mejor formación en pensamiento matemático y abstracto sacan más provecho de la IA, mientras que los grupos con rezagos educativos corren el riesgo de quedarse atrás. «Es un precio alto el que vamos a pagar si no aceleramos en eso», advirtió, al tiempo que cuestionó que el éxito de los programas de capacitación se mida en diplomas entregados y no en mejores salarios y posiciones para quienes los toman.
La conclusión del empresario es clara: el Plan Nacional de IA 2026 puede ser un buen primer paso, pero la verdadera conversación nacional —la que defina si México lidera o solo adopta la próxima revolución tecnológica— todavía está pendiente.
