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México tiene una oportunidad “única” para capturar el crecimiento de la inteligencia artificial en América Latina, pero la falta de infraestructura puede convertirse en el principal freno para transformar ese potencial en productividad, innovación y nuevos negocios.
En entrevista con El Cronista, Marcio Aguiar, director de Enterprise para NVIDIA Latinoamérica, observa en México un mercado cada vez más activo en inteligencia artificial, con empresas que avanzan hacia esquemas de cómputo híbrido y una demanda creciente de capacidad para procesar datos.
“México tiene un potencial y ya está demostrando eso dentro de nuestra región”, dijo Aguiar.
El potencial económico del país es significativo. Un análisis del McKinsey Global Institute estima que la IA y la automatización podrían generar alrededor de u$s204,000 millones anuales de valor económico en México hacia 2030, la cifra más alta entre los 15 países latinoamericanos analizados. Brasil aparece en segundo lugar, con unos u$s135,000 millones.
El cuello de botella: infraestructura para IA
Para NVIDIA, uno de los principales obstáculos no es la falta de talento, sino la capacidad de ese talento para acceder a infraestructura suficientemente potente.
“Les falta el acceso a infraestructura y eso es vital para que ellos puedan poner a la práctica su conocimiento”, señaló.
Este señalamiento toma fuerza ante la posición de México en la cadena de suministro. Esta semana UBS dio a conocer un análisis que muestra que las exportaciones relacionadas con tecnología se han convertido en una de las partes de mayor crecimiento de la manufactura mexicana, impulsadas por el boom de inversión estadounidense en infraestructura de IA y por la integración comercial del país con EE.UU.
En paralelo, UBS identificó que México está capturando el boom de la inteligencia artificial más rápido que la cadena de valor de la propia tecnología. Más de 95% de los insumos utilizados en computadoras y electrónicos son importados, frente a alrededor de 70% en la industria automotriz. Eso limita el valor agregado doméstico y el impacto sobre empleo y demanda local.
La expansión de la inteligencia artificial no solo requiere chips y servidores; también considera la demanda de grandes cantidades de energía. En ese sentido, Aguiar considera que el acceso a energía puede convertirse en el principal cuello de botella para la expansión de los centros de datos en la región.
“El principal cuello de botella de un data center es el acceso a energía”, afirmó.
La disponibilidad de energía limpia es, precisamente, uno de los factores que está atrayendo inversiones de empresas de centros de datos hacia América Latina, explicó.
NVIDIA apuesta por las universidades
Para Nvidia el desarrollo y capacitación de las personas es esencial para el impacto de la tecnología. En este sentido Aguiar explicó que ya trabajan con universidades mexicanas como el Tec de Monterrey, la Universidad Iberoamericana y la UNAM, instituciones que cuentan con laboratorios, capacidades de cómputo y programas de investigación vinculados con inteligencia artificial.
El objetivo es ampliar la capacitación y permitir que estudiantes e investigadores desarrollen soluciones sobre las plataformas de hardware y software de NVIDIA. “Hoy estamos en nivel de capacitar a la gente, porque sin capacitación de nada va a adelantar tener una buena supercomputadora”, dijo el directivo.
La estrategia de la empresa contempla además avanzar de manera gradual, como comenzar con sistemas de cómputo de menor escala y clusters universitarios antes de pensar en una infraestructura centralizada de mayor capacidad.
Aguiar también explicó que para el proyecto con el Gobierno de México, que busca impulsar la soberanía tecnológica y la inteligencia artificial en el país bajo el nombre Coatlicue a través de la super computadora pública, es necesario incrementar la infraestructura al mismo ritmo que las capacidades de quienes las utilizarán.
México busca dejar de ser solo consumidor de IA
El objetivo de NVIDIA va más allá de vender infraestructura. Aguiar considera que América Latina necesita pasar de ser principalmente consumidora de tecnología a desarrollar y exportar soluciones propias.
“Hay muy buenos profesionales, alumnos”, señaló. “Nuestro trabajo [...] es que la región no sea tan consumidora de tecnología y que sea más exportadora de tecnología”.
El desafío coincide con el diagnóstico de UBS sobre que México ya tiene una posición relevante dentro de la cadena tecnológica de América del Norte, pero todavía captura una proporción limitada del valor generado por esa actividad.
La oportunidad tampoco se limita a grandes proyectos de infraestructura. NVIDIA observa aplicaciones de inteligencia artificial en sectores como banca, manufactura, comercio electrónico, salud, logística y gobierno.
Entre los ejemplos mencionados por Aguiar está Banorte, que utiliza inteligencia artificial para mejorar la detección de fraude y agilizar procesos de apertura de cuentas. En salud, Hospitales Ángeles desarrolla proyectos relacionados con resonancia magnética.