México y América Latina: el software como brújula de la complejidad económica

Durante años, el mundo midió el poder económico con instrumentos que funcionaban bien para el siglo XX: exportaciones, patentes, empleo industrial, publicaciones científicas. Con eso se construyó la narrativa de la complejidad económica: la idea de que un país crece cuando acumula capacidades productivas raras, difíciles de copiar, que exigen coordinación de talento, proveedores, procesos y conocimiento. Esa lectura —impulsada por César Hidalgo y Ricardo Hausmann— tiene una virtud brutal: separa el deseo del músculo real. No basta con querer ser avanzado; hay que poder producir lo avanzado.

Pero hoy, en 2026, esa teoría está entrando a su momento más interesante y más incómodo, porque la economía global dejó de ser solo acero, autos y contenedores. La economía global es software… y el software casi nunca pasa por aduanas. No aparece en los manifiestos de carga. No se registra con la fineza necesaria en categorías de servicios. Y muchas innovaciones digitales son además patentables pero los autores no lo saben. El resultado es un absurdo estadístico: una parte enorme de las capacidades productivas modernas permanecía invisible en las métricas tradicionales de complejidad. Y si algo es invisible para el termómetro, se subestima en la estrategia nacional. Y además el software viaja más rápido que cualquier drone o cualquier contenedor : software mata cajita.

Ese es exactamente el golpe de precisión del artículo reciente “The Software Complexity of Nations” [1]. Su aporte es enorme porque no “agrega un sector más”, sino que corrige el mapa completo: muestra que la complejidad de una nación también debe medirse por su capacidad de construir software, y no como actividad ornamental, sino como infraestructura productiva real. En lugar de usar comercio o patentes, el trabajo usa la geografía del open-source: datos de GitHub para rastrear dónde contribuyen los desarrolladores, agrupar lenguajes en technology stacks, y derivar un índice de complejidad económica específicamente para software, un Índice de Complejidad Económica (ECI) de software. Ese movimiento metodológico es más profundo de lo que parece: es ponerle radar a lo que antes volaba sin transponder.

Este punto conecta con una conversación que tuve hace diez años con César Hidalgo en el MIT Media Lab. En ese entonces, lo que parecía una idea brillante pero todavía abstracta hoy se volvió urgente: la riqueza futura no la determina solamente quién produce mucho, sino quién acumula combinaciones complejas de conocimiento y logra convertirlas en productos, procesos y empresas. En 2026 ya entendimos que esa complejidad no está solo en fábricas: está también en repositorios, librerías, pipelines, toolchains, integración continua, ciberseguridad, datos, simulación y despliegue. La economía se volvió híbrida: metal y código, tornillos y modelos.

La importancia del artículo citado no está solo en el método, sino en lo que revela. Primero, encuentra que el software efectivamente captura una dimensión real y distinta de capacidad nacional: el ECI de software se correlaciona con medidas tradicionales, pero no es redundante. Es decir: hay países que en exportaciones o productos se ven “normales”, pero en software son mucho más sofisticados, y viceversa. Incluso aparecen sorpresas como Rusia e Indonesia mostrando más sofisticación relativa en software que en productos, algo que rompe los estereotipos fáciles y obliga a aceptar una verdad estratégica: las capacidades digitales no siempre coinciden con la foto industrial clásica. Y eso, para México y América Latina, es una advertencia y una oportunidad al mismo tiempo: podemos estar midiendo mal nuestro potencial real, y por eso planeando mal nuestras apuestas.

Segundo, el artículo encuentra algo que debería estar pegado en la pared de cualquier oficina de desarrollo económico: aun controlando por otras dimensiones de complejidad, la complejidad de software se asocia fuertemente con mayor PIB per cápita y menor desigualdad. Es decir: no es “bonito tener programadores”, es un indicador que se relaciona con outcomes macro reales. Y aunque el artículo admite que la serie de tiempo todavía es corta para predecir crecimiento futuro, la dirección de la evidencia es lo suficientemente potente como para actuar ya. En un mundo donde la automatización y la IA se están volviendo el motor de productividad, ignorar el software es como haber ignorado la electricidad cuando recién entraba a la industria.

Tercero, el artículo confirma que la diversificación digital también es path-dependent: los países tienden a entrar a nuevos stacks relacionados con los que ya dominan. Esto es crucial para México porque mata un mito peligroso: no se brinca de “pocas capacidades digitales” a “potencia de software” por decreto, por slogans o por tres bootcamps. Las capacidades se acumulan por trayectorias, por la consolidación de una cultura de innovación. Pero esa misma dependencia de trayectoria también abre una estrategia inteligente: si sabemos cuáles stacks ya dominamos por industria —y cuáles están cerca— podemos diseñar una transición digital realista, donde software y manufactura se potencien mutuamente. Ese es el punto: software no es solo “una industria más”, es un multiplicador móvil, intensivo en capital humano, capaz de abrir rutas de transformación estructural incluso en economías geográficamente aisladas. Para América Latina, eso es dinamita positiva.

Aquí es donde México entra con una ventaja histórica: estamos geográficamente pegados al mercado industrial más exigente del planeta y ya formamos parte de cadenas productivas de alto volumen. El nearshoring es importante, sí, pero la jugada grande no es que lleguen líneas de producción: la jugada grande es que México se convierta en la plataforma donde el producto físico se integra con software, control, visión artificial, IA industrial, gemelos digitales, certificación y trazabilidad. En otras palabras: que no solo “se fabrique en México”, sino que se diseñe la automatización, se escriba el software embebido, se despliegue el stack de IA, se haga el QA y se cierre el ciclo de mejora aquí. Eso es complejidad. Eso es valor agregado. Y eso es lo que el artículo hace visible.

Con ese marco, las alianzas correctas ya no se eligen solo por diplomacia, sino por complementariedad de capacidades físicas y digitales. Con Estados Unidos la relación debe ser explícitamente de integración de cadenas de alto estándar, porque ahí está la demanda que obliga a subir de nivel. Pero México debería elevar Canadá a socio estratégico de forma mucho más seria: Canadá no solo es tratado, es una plataforma de investigación aplicada, talento en IA y cultura institucional de proyectos de largo plazo. La dupla México–Canadá puede ayudar a que México convierta su músculo industrial en músculo tecnológico, particularmente si la cooperación se orienta a software industrial, energía, materiales, automatización y formación avanzada.

Europa debe verse como alianza de certificación y precisión. Reino Unido, Francia y Alemania siguen siendo una escuela brutal de procesos y manufactura, justo donde se decide quién puede vender caro y quién compite solo por costo. Países Bajos y Nórdicos representan el nodo de alta tecnología donde se aprende lo que significa vivir bajo estándares extremos de calidad y confiabilidad, algo indispensable si México quiere jugar seriamente en semiconductores, instrumentación avanzada o cadenas de alto valor. En 2026, quien domina estándares domina mercados: la reputación se vuelve capital.

Asia requiere selección fina: Japón y Corea del Sur son los aliados más naturales para México cuando el objetivo es disciplina industrial, calidad repetible y ejecución técnica sin teatro. Ahí está la ruta para que México domine lo que viene: robótica industrial, automatización, electrónica avanzada, sensores, control y plataformas inteligentes en manufactura. No se trata de “atraer inversión”, se trata de absorber método. Y el método es lo que crea ventaja sostenible.

Para América Latina, la integración debe ser pragmática y con propósito: Brasil aporta escala de mercado e industria; Chile aporta recursos críticos y energía como base material de la transición tecnológica. Esta región no puede seguir compitiendo contra sí misma compitiendo por precio. El camino es coordinarse para subir capacidades, crear mercado extendido y construir cadenas complementarias, donde México sea el integrador físico-digital que exporta soluciones completas, no solo piezas.

China e India aparecen como aliados subestimados para productividad digital y escalamiento, siempre que la relación no sea “outsourcing barato”, sino co creación de toolchains, plataformas, QA y operaciones digitales de clase mundial. México tiene manufactura y acceso a mercado; India tiene escala y cultura de software, y China nuevas formas de integración tecnológica end-to-end. La combinación puede acelerar la capa digital que vuelve competitiva a la industria moderna.

México y América Latina no necesitan más discursos sobre innovación. Necesitan construir complejidad real, visible y medible. El artículo “The Software Complexity of Nations” es importante porque vuelve visible la mitad del tablero que el siglo XX no supo medir. Y en esa mitad está la llave para que México deje de ser solamente un país que fabrica, y se convierta en un país que diseña sistemas productivos completos: hardware, software, datos, IA, certificación y operación. La década ya empezó. La complejidad ya está decidiendo ganadores. Y esta vez, la complejidad también se escribe en software.

[1] S. Juhasz, J. Wachs, J. Kaminski, and C. A. Hidalgo, “The software complexity of nations,” Research Policy, vol. 55, p. 105422, 2026, doi: 10.1016/j.respol.2026.105422.