{"id":195465,"date":"2026-07-20T13:10:19","date_gmt":"2026-07-20T16:10:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=195465"},"modified":"2026-07-20T13:10:19","modified_gmt":"2026-07-20T16:10:19","slug":"startups-de-ia-en-mexico-la-estrategia-para-competir-con-estados-unidos-pese-a-la-brecha-de-inversion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/inteligencia-artificial\/startups-de-ia-en-mexico-la-estrategia-para-competir-con-estados-unidos-pese-a-la-brecha-de-inversion\/","title":{"rendered":"Startups de IA en M\u00e9xico: la estrategia para competir con Estados Unidos pese a la brecha de inversi\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Mientras Estados Unidos destina cientos de miles de millones de d\u00f3lares al desarrollo de infraestructura para inteligencia artificial (IA), M\u00e9xico avanza con inversiones mucho m\u00e1s modestas. Sin embargo, lejos de representar una barrera definitiva, esta diferencia est\u00e1 impulsando una estrategia distinta para el ecosistema emprendedor mexicano: desarrollar aplicaciones y modelos especializados que resuelvan problemas concretos para las empresas, en lugar de competir en la carrera por construir grandes modelos fundacionales.<\/p>\n

La diferencia en la capacidad de inversi\u00f3n es significativa. Durante 2025, los cinco gigantes tecnol\u00f3gicos estadounidenses \u2014Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta y Oracle\u2014 destinaron en conjunto 404.000 millones de d\u00f3lares en gasto de capital relacionado con inteligencia artificial, de acuerdo con datos del S&P Index.<\/p>\n

En contraste, M\u00e9xico invirti\u00f3 alrededor de 33.000 millones de pesos, equivalentes a aproximadamente 1.891 millones de d\u00f3lares, destinados espec\u00edficamente a infraestructura, software y servicios relacionados con IA, seg\u00fan cifras de IDC. Esto significa que la inversi\u00f3n estadounidense fue unas 213 veces mayor que la mexicana.<\/p>\n

Aun as\u00ed, el panorama para las startups no es tan desfavorable como podr\u00eda parecer. Seg\u00fan el Latin America Venture Capital Report (LAVCA), M\u00e9xico capt\u00f3 durante 2025 m\u00e1s de 900 millones de d\u00f3lares en capital de riesgo distribuidos en 86 rondas de inversi\u00f3n, lo que represent\u00f3 el 25,5% del venture capital de Am\u00e9rica Latina.<\/p>\n

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El ecosistema emprendedor mexicano busca aprovechar infraestructura global mientras mantiene el procesamiento de datos sensibles en entornos locales.<\/figcaption><\/figure>\n

Una estrategia diferente para competir<\/span><\/h2>\n

En lugar de intentar replicar el modelo de empresas como OpenAI, Google o Anthropic, el ecosistema mexicano est\u00e1 optando por aprovechar la infraestructura global existente y concentrarse en desarrollar soluciones con alto valor agregado para industrias espec\u00edficas.<\/p>\n

Gabriel Charles, General Partner en OBS y director regional de emprendimiento del Tecnol\u00f3gico de Monterrey<\/strong>, sostiene que la dependencia de infraestructura internacional no impide la innovaci\u00f3n local.<\/p>\n

“S\u00ed hay una dependencia importante de infraestructura global, pero existen alternativas como una arquitectura h\u00edbrida, donde lo sensible o soberano corre localmente y lo menos sensible puede ir a la nube con modelos generales”<\/em>, explic\u00f3.<\/p>\n

En la pr\u00e1ctica, esta estrategia permite que las startups utilicen la capacidad de procesamiento y los modelos desarrollados por grandes proveedores internacionales para tareas generales, mientras mantienen en infraestructura propia la informaci\u00f3n cr\u00edtica o confidencial de sus clientes.<\/p>\n

Este enfoque reduce significativamente los costos de entrada al mercado y permite que las empresas destinen sus recursos al desarrollo de soluciones espec\u00edficas, en lugar de invertir miles de millones de d\u00f3lares en centros de datos y entrenamiento de modelos de gran escala.<\/p>\n

El desaf\u00edo de construir modelos fundacionales<\/span><\/h2>\n

Desarrollar un modelo fundacional similar a GPT, Gemini o Llama implica una inversi\u00f3n multimillonaria en infraestructura computacional, investigaci\u00f3n, adquisici\u00f3n de datos y talento especializado.<\/p>\n

Por ese motivo, Gabriel Charles considera que este tipo de proyectos \u00fanicamente resulta viable mediante alianzas entre gobiernos, universidades, centros de investigaci\u00f3n y grandes inversionistas privados.<\/p>\n

Como ejemplo menciona el proyecto Coatlicue, impulsado por el gobierno mexicano, como una de las iniciativas orientadas a fortalecer la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica nacional mediante el desarrollo de capacidades propias en inteligencia artificial.<\/p>\n

No obstante, para la mayor\u00eda de las startups el camino m\u00e1s viable contin\u00faa siendo otro: construir soluciones encima de la infraestructura existente.<\/p>\n

Los Small Language Models ganan protagonismo<\/span><\/h2>\n

Dentro de este escenario, los llamados Small Language Models (SLM) aparecen como una de las mayores oportunidades para las empresas tecnol\u00f3gicas mexicanas.<\/p>\n

A diferencia de los Large Language Models (LLM), que buscan responder pr\u00e1cticamente cualquier tipo de consulta, los SLM est\u00e1n entrenados para desempe\u00f1arse dentro de un dominio muy espec\u00edfico, utilizando informaci\u00f3n altamente especializada.<\/p>\n

Esto permite reducir considerablemente los costos de entrenamiento, disminuir el consumo de infraestructura y, al mismo tiempo, mejorar la precisi\u00f3n de las respuestas.<\/p>\n

Franco Palacios, fundador y CEO de Creai<\/strong>, considera que esa especializaci\u00f3n responde directamente a las necesidades actuales del mercado latinoamericano.<\/p>\n

“Son hiperespecializados. Las empresas medianas y grandes en Latinoam\u00e9rica necesitan certeza, no creatividad. Ah\u00ed un LLM gen\u00e9rico introduce un riesgo: la alucinaci\u00f3n. Un SLM acotado a un dominio espec\u00edfico reduce ese riesgo dr\u00e1sticamente. Es una necesidad que el mercado a\u00fan no articula, pero que ya existe”<\/em>, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n

Al limitar el universo de conocimiento del modelo a una industria determinada \u2014como salud, cobranza, atenci\u00f3n financiera, hospitalidad o movilidad\u2014 las probabilidades de generar respuestas incorrectas disminuyen de forma considerable, un aspecto especialmente importante para organizaciones que manejan informaci\u00f3n sensible.<\/p>\n

El capital comienza a seguir esa tendencia<\/span><\/h2>\n

La orientaci\u00f3n hacia soluciones verticales ya comienza a reflejarse en el flujo de inversiones.<\/p>\n

De acuerdo con LAVCA, durante 2024 las startups fintech concentraron 865 millones de d\u00f3lares en inversiones de capital de riesgo. Les siguieron las empresas de comercio electr\u00f3nico con 87 millones de d\u00f3lares, movilidad con 86 millones y servicios de TI, datos y nube con 68 millones.<\/p>\n

Por su parte, el listado AI 100 Early Stage 2025, elaborado por Hi Ventures, muestra que el inter\u00e9s de los inversionistas contin\u00faa concentr\u00e1ndose en startups vinculadas con salud, servicios financieros, educaci\u00f3n, comercio electr\u00f3nico y atenci\u00f3n al cliente.<\/p>\n

Para Charles, pr\u00e1cticamente cualquier industria puede beneficiarse de este enfoque.<\/p>\n

“Los SLM permiten la verticalizaci\u00f3n de los datos y el contexto local. La ventaja de un Small Language Model no es su tama\u00f1o, sino su especializaci\u00f3n”<\/em>, afirm\u00f3.<\/p>\n

El reto: pasar de consumidores a desarrolladores de IA<\/span><\/h2>\n

Los especialistas coinciden en que el desaf\u00edo para M\u00e9xico no consiste \u00fanicamente en aumentar el volumen de inversi\u00f3n, sino tambi\u00e9n en fortalecer el ecosistema de innovaci\u00f3n alrededor de la inteligencia artificial.<\/p>\n

Esto implica impulsar el financiamiento para startups deeptech, promover una mayor colaboraci\u00f3n entre universidades, centros de investigaci\u00f3n y empresas, adem\u00e1s de facilitar el acceso a grandes vol\u00famenes de datos que permitan entrenar soluciones competitivas.<\/p>\n

Para Franco Palacios, el verdadero valor de una startup de IA tampoco reside exclusivamente en el modelo que utiliza.<\/p>\n

“El foso real de una startup nunca est\u00e1 en el modelo, est\u00e1 en los datos propietarios del cliente y en la integraci\u00f3n profunda con su operaci\u00f3n”<\/em>, asegur\u00f3.<\/p>\n

En un mercado donde la infraestructura seguir\u00e1 concentr\u00e1ndose en manos de un reducido grupo de gigantes tecnol\u00f3gicos, la ventaja competitiva de las startups mexicanas parece estar cada vez m\u00e1s vinculada a su capacidad para desarrollar soluciones especializadas, aprovechar datos propios y resolver problemas concretos para industrias espec\u00edficas. Ese enfoque podr\u00eda convertirse en la v\u00eda m\u00e1s r\u00e1pida para que M\u00e9xico deje de ser \u00fanicamente consumidor de inteligencia artificial y consolide un ecosistema capaz de generar innovaci\u00f3n con impacto regional.<\/p>\n

Preguntas frecuentes<\/span><\/h3>\n

1. \u00bfQu\u00e9 es un modelo fundacional de inteligencia artificial?<\/strong><\/p>\n

Un modelo fundacional es un sistema de IA entrenado con enormes vol\u00famenes de datos para realizar m\u00faltiples tareas, como generar texto, analizar im\u00e1genes o escribir c\u00f3digo. Estos modelos sirven como base sobre la que posteriormente pueden desarrollarse aplicaciones espec\u00edficas para distintos sectores.<\/p>\n

2. \u00bfQu\u00e9 ventajas tiene desarrollar una IA especializada frente a una IA de prop\u00f3sito general?<\/strong><\/p>\n

Los modelos especializados suelen ofrecer mayor precisi\u00f3n en tareas concretas, requieren menos recursos computacionales y pueden adaptarse mejor a los procesos internos de una empresa. Adem\u00e1s, su implementaci\u00f3n suele ser m\u00e1s r\u00e1pida y econ\u00f3mica que la de un modelo de prop\u00f3sito general.<\/p>\n

3. \u00bfQu\u00e9 industrias podr\u00edan beneficiarse m\u00e1s de la inteligencia artificial especializada?<\/strong><\/p>\n

Adem\u00e1s de los sectores financieros y de salud, la IA especializada tiene un gran potencial en manufactura, log\u00edstica, agricultura, energ\u00eda, seguros, recursos humanos y servicios legales, donde puede automatizar procesos, optimizar operaciones y mejorar la toma de decisiones.<\/p>\n

4. \u00bfQu\u00e9 habilidades demandar\u00e1 el crecimiento de la inteligencia artificial en Am\u00e9rica Latina?<\/strong><\/p>\n

El avance de la IA incrementar\u00e1 la necesidad de profesionales con conocimientos en ciencia de datos, ingenier\u00eda de software, aprendizaje autom\u00e1tico, ciberseguridad, gobierno de datos y \u00e9tica aplicada a la inteligencia artificial. Tambi\u00e9n crecer\u00e1 la demanda de perfiles capaces de integrar soluciones de IA en procesos de negocio.<\/p>\n

5. \u00bfPor qu\u00e9 los datos son tan importantes para el desarrollo de la inteligencia artificial?<\/strong><\/p>\n

La calidad de los datos influye directamente en el rendimiento de un modelo de IA. Datos completos, actualizados y representativos permiten obtener respuestas m\u00e1s precisas y reducir errores, mientras que informaci\u00f3n deficiente puede generar resultados poco confiables o sesgados.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n