Orgullo nacional: México desarrollará su propio lenguaje de inteligencia artificial en colaboración con Nvidia

El nuevo lenguaje de IA podría llegar en noviembre 2025, trayendo resultados visibles de transformación digital en un plazo de dos años.
Un robot humanoide está sentado tecleando en un portátil, con las manos metálicas en posición de firmes; un emblema de águila y serpiente mexicanas adorna su pecho; una habitación tenue y neutra y una mesa de madera conforman el contexto circundante.
1 agosto, 2025

En busca de mantenernos a la vanguardia y participar en el vasto ecosistema digital, el gobierno de México dio a conocer que se encuentra desarrollando su propio lenguaje de inteligencia artificial, el cual competirá con otros referentes como ChatGPT. El LLM será desarrollado en conjunto con Nvidia, empresa tecnológica especializada en procesamiento gráfico, con el objetivo de atraer inversiones y fortalecer el sentido social.

México apuesta por el desarrollo de su propia inteligencia artificial

Fue durante el anuncio de “México+IA: Inversión Acelerada“, un evento centrado en temas de la popular tecnología que tomará lugar el 12 y 13 de noviembre, que los mandatarios del gobierno desvelaron la noticia al público. Marcelo Ebrard, Secretario de Economía, fue el vocero que señaló ante los medios la colaboración del Consejo Coordinador Empresarial (CCE) con la compañía estadounidense, misma que operará como capacitador de talento.

Como tal, Nvidia no invertirá capital para potenciar a nuestro país como hub de inteligencia artificial, en lugar enfocándose en atraer financiamiento de otras empresas de centros de datos. Hasta el momento, México ya está por recibir 9 mil millones de dólares para fortalecer esta infraestructura, sumado a otros 27 mil millones que llegarán de forma indirecta, según los líderes del Comité de Atracción de Inversión.

Una iniciativa que beneficiará tanto a usuarios como empresas

Sabemos que México se encuentra en un proceso de digitalización acelerado, motivo por el cual tanto el sector público como el privado muestran un sólido interés hacia el desarrollo de esta tecnología. De acuerdo con Max Elman, Presidente del Comité de de Inversión del CCE, nuestro país ya cuenta con las herramientas para crear su propio ecosistema robusto de inteligencia artificial, el cual tendrá la capacidad de tener aplicaciones para cinco millones de estudiantes y cinco millones de empresas en el país.

Nvidia, además de brindar apoyo en la captación de capital, también fungirá como proveedor tecnológico, facilitando el acceso a gadgets como chips para fortalecer el proyecto y cumplir con las metas establecidas. El objetivo será tener resultados visibles de esta transformación en un plazo de dos años, mientras que la revelación oficial del primer modelo de lenguaje de inteligencia artificial 100% mexicano podría ser lanzado en el marco del  México+IA: Inversión Acelerada, es decir, próximamente en noviembre de 2025.

El interés por adoptar IA en México va en crecimiento

Si bien es cierto que el mercado mexicano muestra una mayor apertura para incorporar nuevas tecnologías en el entorno empresarial, aún tenemos un largo camino por recorrer para lograr que su implementación sea exitosa y duradera. En este sentido, aproximadamente 23% de las empresas en México tienen interés por integrar la IA en sus operaciones cotidianas, mientras que otro 6% no tiene planes o intenciones para hacerlo y finalmente un 6% «no sabe o no está informado».

Y es que la aplicación de esta herramienta parece estar generando percepciones positivas entre los colaboradores, ya que el 68% de los empresarios señala que está «muy satisfecho» con su uso, en tanto que 23% está «moderadamente satisfecho» y el 9% restante «ligeramente satisfecho».

El project management (o administración de proyectos) es la principal vertical que aprovecha el poder de la inteligencia artificial para optimizar diferentes áreas operativas, pero hay otras 5 aristas donde la aplicación de esta tecnología resulta más común:

  • Automatización de tareas (46%)
  • Administración de calidad (45%)
  • Tareas administrativas o elaboración de informes (43%)
  • Planificación y asignación de recursos (40%)
  • Administración de riesgos del proyecto (39%)

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