La videollamada parecía real. El rostro respondía, parpadeaba y hablaba con naturalidad. Minutos después, la víctima autorizó una transacción. Detrás de esa interacción no había una persona, sino un deepfake generado con inteligencia artificial. Casos como este son cada vez más comunes y aceleran una discusión clave: la regulación de la inteligencia artificial en México.
De acuerdo con el Reporte de Identidad de Fraude 2025-2026 de Sumsub, México registró un repunte de 484% en el uso de deepfakes, lo que evidencia el nivel de sofisticación que han alcanzado estos ataques y la frecuencia de su uso para realizar fraudes digitales.
Mientras el uso de la IA se expande en sectores como banca, fintech, comercio electrónico y plataformas digitales, también crecen los riesgos asociados a su uso sin supervisión. En México, la conversación ya está sobre la mesa, pero aún sin una legislación vigente que establezca reglas claras.
A nivel global, el avance es más evidente. Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), al menos 72 países ya cuentan con marcos regulatorios o políticas activas sobre inteligencia artificial. Este panorama muestra que la IA es una tecnología cada vez más normada, lo que obliga a empresas que operan en mercados internacionales a anticiparse a regulaciones que, aunque no siempre locales, sí impactan directamente su operación.
“Lo que estamos viendo es un cambio estructural: la inteligencia artificial dejó de ser solo una herramienta de eficiencia para convertirse en un factor de riesgo que requiere controles claros. Sin regulación, el margen de abuso crece, especialmente en procesos como la verificación de identidad”, explica Ricardo Isais, Líder de relaciones con gobierno de Sumsub Latinoamérica.
México avanza entre iniciativas, pero sin ley vigente
Actualmente, no hay una regulación de la inteligencia artificial en México en vigor, pero sí existen dos iniciativas en discusión legislativa que marcan el rumbo regulatorio del país.
- La primera es la Iniciativa de Ley Federal en Materia de Inteligencia Artificial (2024), que propone un marco enfocado en la gestión de riesgos de utilizar la inteligencia artificial. Este modelo contempla la clasificación de sistemas de IA según su nivel de impacto —alto, bajo o inaceptable—, así como obligaciones de transparencia, certificación tecnológica y responsabilidad por daños.
- La segunda es la Iniciativa de Ley para el Desarrollo Ético, Soberano e Inclusivo de la IA (2025), que amplía el enfoque hacia derechos humanos, sostenibilidad y desarrollo tecnológico. Entre sus propuestas destacan la creación de un Consejo Nacional de IA, una plataforma de auditoría algorítmica y una estrategia orientada a la soberanía tecnológica alineada con la Agenda 2030.
Ambas iniciativas reflejan una realidad: México busca construir un marco regulatorio que no solo limite riesgos, sino que también impulse el desarrollo responsable de la tecnología. Sin embargo, mientras estas propuestas avanzan, las empresas ya enfrentan presiones regulatorias derivadas de estándares internacionales.
También hay acciones como la pasada revisión del T-MEC, particularmente en lo relacionado con su Capítulo 19 sobre Comercio Digital, representan oportunidades para avanzar hacia marcos regulatorios interoperables, lo que contribuye a fortalecer la confianza digital, facilitar la cooperación en ciberseguridad y brindar mayor certidumbre a las transacciones comerciales transfronterizas. Así lo explica Isais: “Estos análisis de transacciones comerciales ofrecen una oportunidad para avanzar hacia marcos regulatorios interoperables que respondan a la realidad regional. Más que adoptar un modelo regulatorio único, el reto consiste en construir mecanismos que permitan la interoperabilidad y fortalezcan la confianza entre mercados”.
Qué implica la regulación de la inteligencia artificial en México para empresas y plataformas
El avance regulatorio global está redefiniendo la forma en que las organizaciones utilizan inteligencia artificial, especialmente en sectores altamente digitalizados.
Para fintechs, bancos y plataformas tecnológicas en México, esto implica operar bajo estándares que ya exigen mayor control sobre el uso de IA, incluso sin una ley local completamente implementada.
De acuerdo con Sumsub, entre los principales impactos destacan:
- Clasificación de riesgos en sistemas de IA, obligando a identificar el nivel de impacto en procesos como onboarding, scoring crediticio o prevención de fraude.
- Mayor exigencia de transparencia, especialmente en sistemas automatizados que toman decisiones sobre usuarios.
- Supervisión humana obligatoria, en casos donde la IA influye en procesos críticos.
- Trazabilidad de decisiones algorítmicas, para explicar cómo y por qué se toman ciertas acciones.
“La regulación no busca frenar la innovación, sino hacerla sostenible. Para las empresas, esto significa integrar controles desde el diseño: saber cómo funciona su IA, qué riesgos implica y cómo responder ante ellos”, señala Isais.
IA en procesos críticos: el foco de la regulación
Uno de los principales puntos de atención regulatoria es el uso de inteligencia artificial en procesos de identidad digital y prevención de fraude.
Tecnologías como el reconocimiento facial, la detección de deepfakes y el análisis automatizado de documentos son parte esencial del onboarding digital. Sin embargo, su uso sin controles adecuados puede abrir nuevas brechas de riesgo.
En este contexto, las autoridades y organismos internacionales están poniendo especial atención en:
- Sistemas de verificación de identidad, para evitar fraudes con inteligencia artificial como suplantaciones o manipulación.
- Procesos automatizados de decisión, que pueden afectar el acceso a servicios financieros.
- Uso de datos personales en modelos de IA, con implicaciones en privacidad y seguridad.
Incertidumbre regulatoria: uno de los principales riesgos empresariales
La falta de claridad normativa representa uno de los principales riesgos de utilizar la inteligencia artificial para las empresas. De acuerdo con el Global Risk Survey de PwC, el 85% de las empresas identifica la incertidumbre regulatoria —incluida la IA— como una de sus principales amenazas.
Para organizaciones en México, esto se traduce en la necesidad de prepararse para múltiples escenarios regulatorios al mismo tiempo: cumplir con estándares internacionales, anticipar legislación local y adaptar sus procesos sin afectar la experiencia del usuario. “Las empresas que entiendan la regulación de inteligencia artificial en México y prevención de fraudes como ventaja competitiva, serán las que lideren el siguiente ciclo de crecimiento. No se trata solo de cumplir, sino de construir confianza desde la tecnología”, concluye Isais.
