La falta de habilidades o de confianza de los empleados es, con diferencia, la primera barrera para la adopción de IA, señalada por el 47%. Le siguen la formación insuficiente (32%), la falta de claridad en la gobernanza (31%), el temor a la pérdida de empleo (31%) y los procesos de trabajo no rediseñados para la IA (21%).
Miguel Ángel Valero
La inteligencia artificial (IA) se está instalando en el día a día de las organizaciones más rápido de lo que estas son capaces de preparar a las personas que deben usarla. El BTS AI Pulse Survey 2026 revela que la mención de la IA en las presentaciones de resultados de las compañías del S&P 500 está en máximos, pero en muchos casos lo que los datos macro muestran es que el hype ha avanzado más rápido que el retorno y que, pese a los cientos de miles de millones invertidos en infraestructura IA, la productividad total considerando todos los factores no muestra señales de aceleración.
Según el estudio, el 65% afirma que más de una cuarta parte de la plantilla de su organización utiliza herramientas de IA de forma habitual en su trabajo diario. Un 26% sitúa ese uso entre el 51% y el 75% de la plantilla, y un 15% lo eleva por encima del 75%. La capacitación, sin embargo, no ha seguido el mismo ritmo. Cuando se pregunta por la formación efectivamente recibida, solo el 38% señala que más de la mitad de sus empleados ha recibido formación específica en IA, y un 22% reconoce que menos del 10% de su plantilla ha sido formada.
Hay organizaciones donde el acceso a la herramienta se ha generalizado mientras la formación sigue siendo testimonial y esto cobra ahora especial relevancia tras la entrada en vigor del AI Act de la Unión Europea, que permite ya a las autoridades nacionales verificar el cumplimiento del artículo 4 del Reglamento, que obliga a garantizar la alfabetización en IA de la plantilla de las empresas. La formación en IA ha pasado, así, de ser una palanca de productividad a ser también un requisito normativo que debe poder acreditarse.
“Lo que múltiples estudios y análisis muestran es que la mayoría de las organizaciones está enIA ‘a través de suscripciones’, pero muy pocas la han convertido en una capacidad real. Nuestro estudio sugiere el por qué: el acceso se ha democratizado; la capacitación, no”, indica Isaac Cantalejo, Managing Director de Netmind, compañía del grupo BTS.
La falta de habilidades o de confianza de los empleados es, con diferencia, la primera barrera para la adopción de IA, señalada por el 47%. Le siguen la formación insuficiente (32%), la falta de claridad en la gobernanza (31%), el temor a la pérdida de empleo (31%) y los procesos de trabajo no rediseñados para la IA (21%). Las limitaciones tecnológicas o de las propias herramientas quedan relegadas al sexto puesto (19%).
“Las organizaciones están dando acceso a la IA antes de dar a las personas la capacidad de usarla bien. Ese desfase es hoy el principal freno a la adopción, no la tecnología, sino la confianza de quienes tienen que trabajar con ella. El patrón que emana de nuestro estudio confirma lo que vemos en nuestro trabajo con clientes: la IA es, ante todo, una oportunidad de personas, y los frenos principales son humanos, culturales y organizativos, no técnicos”, explica André Ribeiro, Senior Vice President & Partner y Head of Iberia en BTS.
El propio estudio confirma que las organizaciones han identificado el problema. Las tres prioridades que encabezan la agenda de IA para los próximos doce meses son de capacitación de personas: construir habilidades y confianza en los empleados (47%), crear tiempo y espacio para aprender y experimentar (47%) y ampliar el acceso a las herramientas (46%). Objetivos más avanzados como la IA agéntica (26%) o el desarrollo de marcos de gobernanza y políticas de uso (23%) quedan claramente por detrás.
“Las tres prioridades que marcan la agenda: construir habilidades y confianza, crear tiempo para experimentar y ampliar el acceso; tienen algo en común: son decisiones sobre las personas, no sobre la tecnología. Y ése es el giro real que tienen que dar ahora las organizaciones en cómo contratan y desarrollan talento: de la experiencia a la curiosidad, del cumplimiento a la capacidad de adaptarse”, afirma Ribeiro. “El riesgo ahora es confundir formar con dar un curso. Esa brecha no se cierra con un catálogo de formación ni con más licencias, sino construyendo capacidades propias que potencien el valor de las inversiones en IA rediseñando procesos, fijando criterios y levantando modelos de gobierno que aguanten, aunque cambien las herramientas o los proveedores. El retorno de la IA no llega cuando se compra la licencia, sino cuando las personas saben usarla. Y eso es, además, lo único que una organización podrá acreditar después ante un regulador”, concluye Cantalejo.
Desconfianza sobre las neoclouds: CoreWeave
Por otra parte, la desconfianza sobre la IA parece centrarse en CoreWeave y el segmento de las denominadas neoclouds. El extraordinario auge de la IA ha impulsado el crecimiento de estas compañías, cuyo modelo se basa en el alquiler de capacidad de computación en un entorno de escasez de servidores. Sin embargo, se trata de un sector con estructuras muy apalancadas y en plena fase de expansión, por lo que cualquier duda sobre una eventual desaceleración de la demanda de capacidad computacional puede traducirse rápidamente en cuestionamientos sobre la viabilidad de estos modelos de negocio. En este contexto, los bonos subordinados de CoreWeave han entrado en niveles considerados de deuda “estresada”, reflejando que el mercado comienza a asignar una probabilidad relevante de impago.
Pero cerca del 60% de la deuda cotizada de la compañía está respaldada por los centros de datos que opera y alquila –su mayor emisión, con un nominal de 8.500 millones$, mantiene una calificación A y se sitúa en el tramo más seguro–. Esto sugiere que las preocupaciones se concentran principalmente en la deuda subordinada, que representa aproximadamente el 40% del total.
CoreWeave cuenta con el respaldo de Nvidia, propietaria del 10% de su capital y potencial fuente de apoyo en un estrés. La principal preocupación a corto plazo sigue siendo la generación de caja frente a una cartera de pedidos de más de 100.000 millones$, cuya ejecución previsiblemente requerirá acudir al mercado en busca de financiación. Aunque las ambiciones de la empresa pasan por elevar su inversión hasta 60.000 millones$, apenas supone alrededor del 5% del gasto de capital previsto por los grandes hiperescaladores —grupo al que se suma SpaceX—.
Aunque se trata del actor más relevante dentro del universo neocloud, un eventual problema financiero tendría un impacto significativo sobre el sector, pero difícilmente bastaría para poner fin al actual ciclo de inversión en IA.
UBS favorece a los hiperescaladores, semiconductores y hardware
En la misma línea se pronuncian los expertos de UBS: las presiones de financiación están poniendo a prueba el modelo de crecimiento de los proveedores especializados de infraestructura en la nube, pero la demanda de capacidad de computación para IA se mantiene sólida. Unos beneficios resilientes en semiconductores y el aumento de las tarifas de alquiler de GPU respaldan nuestra visión positiva sobre el crecimiento estructural de la IA. Las “neoclouds” y los hyperscalers tienen modelos de crecimiento muy diferentes. El impacto sobre el gasto total relacionado con la IA debería ser limitado, ya que la oferta de capacidad de computación sigue siendo escasa. Unos resultados resilientes del tercer trimestre deberían reforzar la confianza en los fundamentales de la IA.
Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: “Mantenemos nuestra perspectiva positiva sobre el crecimiento estructural de la IA, aunque reconocemos que los riesgos de financiación y de ejecución podrían reforzarse mutuamente en todo el ecosistema de infraestructura de IA”. Añade: “Para los inversores, este contexto exige un enfoque selectivo. Seguimos limitando la exposición a las neoclouds ante las presiones de financiación y construcción, y favorecemos en cambio a los hyperscalers con buena financiación, por su mejor relación riesgo-rentabilidad. También nos gustan los beneficiarios de alta calidad del gasto en IA dentro de los sectores de semiconductores y hardware, y creemos que los inversores deberían considerar la exposición a áreas defensivas del sector tecnológico, como las redes de pagos, determinados fabricantes de electrónica de consumo y determinadas empresas de software”.
“El aumento de los precios de las GPU sugiere que las tensiones de financiación y la demanda de capacidad de computación no deben tratarse como lo mismo. Unos precios firmes de las GPU indican que el aumento de los costes de financiación puede compensarse con precios más altos en las renovaciones de contratos. Pero incluso si se llegara a una situación de dificultades provocadas por los tipos de interés, los valiosos activos de GPU pueden redistribuirse hacia balances más sólidos, dejando intacta la historia estructural de la demanda de semiconductores”, aporta Ulrike Hoffmann-Burchardi, Directora de Inversiones para América y Responsable Global de Renta Variable.
Amazon 'pasa' de Nvidia
- Amazon regala software para entrenar IA en sus chips sin pasar por Nvidia. El grupo de Bezos presenta TorchNeuron, un programa gratuito y de código abierto que ya usan más de 30 clientes con sus chips Trainium. Con él, el código escrito en PyTorch, el lenguaje de IA que usa la mayoría de desarrolladores, corre en los chips de Amazon que compiten con Nvidia Trainium2 y Trainium3 con un solo cambio de configuración. Sin reescribir nada. Nvidia lleva más de 10 años puliendo Cuda, el software que hace volar PyTorch en sus chips. Ése era el candado. Si mudarse sale gratis, el chip se elige por precio. "Nvidia cobra caro porque irse cuesta meses de trabajo. El riesgo no está en sus ventas de hoy, sino en sus márgenes de mañana. De momento ni se inmuta", subrayan en Zumitow.
- Telefónica se une a Deutsche Telekom, Orange y Vodafone para estudiar una puja conjunta por el espectro de satélite en Europa. Quieren dar cobertura directa al móvil y plantar cara a Starlink sin pagarse una constelación propia: buscarán un socio para los satélites. Los derechos actuales caducan en 2027 y las nuevas frecuencias podrían usarse desde mediados de 2029.
- Siemens quiere que la IA haga hasta el 80% del trabajo de sus fábricas. Cedrik Neike, consejero de Siemens, quiere subir la automatización de las fábricas del grupo alemán del 30% actual (40% en el mejor de los casos) al 80%. El escaparate será Erlangen, con 500 millones€ de inversión hasta 2030. Con Nvidia ya usa gemelos digitales, copias virtuales de la fábrica que recortan hasta un 20% el coste de planificar y hasta un 40% el tiempo de lanzamiento. Neike calcula que la industria necesita hasta un 9% más de productividad al año. No basta con apretar más a la plantilla, así que toca poner máquinas que aprenden. El negocio no es ahorrar en casa, es vender la receta: cada planta propia sirve de folleto para su división de automatización. ABB y Schneider Electric compiten también en ese campo.