El Congreso mexicano busca aprobar una ley de inteligencia artificial hacia finales de 2026, con dos propuestas que compiten entre sí desde el Senado y la Cámara de Diputados, mientras especialistas insisten en que el país todavía no ha definido qué papel quiere jugar en el desarrollo de esta tecnología
En un vistazo
- El Senado y la Cámara de Diputados avanzan por separado hacia una ley de inteligencia artificial que el Congreso busca tener lista para finales de 2026.
- El senador Rolando Zapata Bello propone una ley de principios, flexible, que obligue al Estado a emitir una estrategia nacional de IA y distinga entre sistemas de alto riesgo y los sujetos a autorregulación; el diputado Hugo Luna Vázquez respalda en cambio una ley general breve, como “plan de vuelo”, acompañada de reformas específicas en salud, educación, finanzas y propiedad intelectual.
- Especialistas de la UNAM y de organizaciones civiles advierten que México “llegó tarde” al enfoque regulatorio y que carece de inversión, infraestructura y una visión unificada sobre su papel en la IA.
Ninguna de las dos propuestas ha sido presentada todavía como dictamen formal ante el pleno de su respectiva cámara.
¿En qué se diferencian las dos propuestas que compiten por convertirse en la ley de IA de México?
El país no tiene, hasta ahora, una ley general de inteligencia artificial, un vacío que este portal ya documentó en dos ocasiones anteriores al cubrir tanto el anteproyecto en comisión del Senado como el foro organizado por el Instituto de Investigaciones Jurídicas de la UNAM. Lo que ha cambiado en las últimas semanas es que dos legisladores de cámaras distintas ofrecieron detalles más concretos sobre cómo debería verse esa ley. Desde el Senado, Rolando Zapata Bello plantea una legislación “de principios”, deliberadamente flexible, construida con participación de los sectores público, privado, social y académico; su propuesta obligaría al Estado mexicano a emitir una estrategia nacional de inteligencia artificial —algo que hoy no existe de forma oficial— y a distinguir entre los sistemas considerados de alto riesgo, sujetos a supervisión más estricta, y aquellos que podrían regularse mediante esquemas de autorregulación.
Desde la Cámara de Diputados, Hugo Luna Vázquez defiende un enfoque distinto: una ley general breve que funcione como “plan de vuelo”, es decir, un marco mínimo de principios generales, acompañada de reformas sectoriales específicas para áreas como salud, educación, finanzas y propiedad intelectual, en lugar de intentar regular todos los usos de la IA desde un solo texto extenso. Ninguna de las dos iniciativas ha llegado todavía a la etapa de dictamen ante el pleno de su cámara de origen, y la cobertura disponible no precisa si existe ya un esfuerzo formal de conciliación entre ambas propuestas antes de que avancen por separado.
¿Qué le falta a México para tener una política de IA completa, según los especialistas?
Las advertencias más consistentes entre los especialistas consultados no son sobre el contenido específico de una u otra propuesta legislativa, sino sobre lo que ninguna de las dos resuelve por sí sola. Pablo Pruneda Gross, investigador de la UNAM, resume el diagnóstico de forma directa: México “llegó tarde” a construir un enfoque regulatorio propio, lo que obliga ahora a legislar bajo presión de tiempo en lugar de con una visión de largo plazo. Salma Jalife, del Centro México Digital, plantea que el paso previo a cualquier ley debería ser definir qué papel estratégico quiere ocupar el país en el desarrollo de la IA, y asegurar que ese diálogo incluya a todos los sectores involucrados, no solo al Congreso y a las grandes empresas tecnológicas.
Alberto Farca añade un señalamiento más técnico: México necesita, en sus palabras, “datos, datos, datos”, es decir, convertir los registros públicos ya existentes en información realmente utilizable para entrenar o auditar sistemas de IA, una capacidad que hoy es limitada. El riesgo compartido por los tres especialistas es el mismo que ya se había señalado en el foro de la UNAM cubierto previamente por este portal: que el país termine construyendo el marco regulatorio antes de entender a fondo los sistemas que pretende regular, y sin la inversión ni la infraestructura necesarias para desarrollar tecnología propia en lugar de depender por completo de proveedores extranjeros.
Las dos propuestas de ley de IA, en cifras
Que dos legisladores de cámaras distintas hayan presentado enfoques que no coinciden del todo es, en sí mismo, un indicio de que la ley de IA mexicana todavía está lejos de tener una versión única lista para votarse.
Esta cobertura da continuidad al debate legislativo sobre la materia; puedes revisar la entrega anterior en Debate por una ley general de IA en México toma forma en un foro de la UNAM.
Consulta la cobertura de este portal sobre regulación tecnológica e inteligencia artificial en IA & Laboratorio.
¿México ya tiene una ley de inteligencia artificial?
No; el Congreso avanza hacia una, con dos propuestas distintas en discusión, y busca tenerla lista para finales de 2026.
¿Cuáles son las dos propuestas que compiten actualmente?
La del senador Rolando Zapata Bello, una ley de principios flexible con estrategia nacional obligatoria, y la del diputado Hugo Luna Vázquez, una ley general breve con reformas sectoriales.
¿Qué le falta a México según los especialistas consultados?
Una visión nacional sobre su papel en la IA, inversión e infraestructura propia, y datos públicos utilizables, según académicos de la UNAM y del Centro México Digital.
¿Ya hay un dictamen formal de alguna de las dos propuestas?
No; ninguna ha llegado todavía a la etapa de dictamen ante el pleno de su cámara de origen.
¿Esta ley sustituiría regulaciones sectoriales existentes?
No necesariamente; la propuesta de la Cámara de Diputados plantea justamente combinar una ley general breve con reformas específicas por sector.
Redactado por Manuel Campos para ApartadoMex, cobertura de inteligencia artificial y tecnología. Última actualización: 30 de septiembre de 2026.