La inteligencia artificial empresarial está entrando en una nueva etapa. Tras el auge de los grandes modelos de propósito general (LLM), las organizaciones comienzan a apostar por soluciones más especializadas, eficientes y adaptadas a entornos regulados, según el informe ‘La nueva frontera europea de la IA B2B’, elaborado por Santander AI Lab y el CSIC.
Miguel Ángel Valero
El Diario Oficial de la Unión Europea (DOUE) del 24 de julio de 2026 publica el Reglamento (UE) 2026/1744 del Parlamento Europeo y del Consejo de 8 de julio de 2026, por el que se modifican los Reglamentos (UE) 2024/1689, (UE) 2018/1139 y (UE) 2023/1230 en lo que respecta a la simplificación de la aplicación de normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (Ómnibus digital sobre IA).
El Reglamento (UE) 2024/1689 entró en vigor el 1 de agosto de 2024. Sus disposiciones se aplican de forma escalonada y todas las normas han de ser aplicables a más tardar el 2 de agosto de 2027. La experiencia adquirida en la aplicación de las partes del Reglamento (UE) 2024/1689 que ya se aplican puede servir de base para la aplicación de aquellas que aún no lo son. En este contexto, el retraso en la elaboración de normas, que proporcionan soluciones técnicas para que los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo garanticen el cumplimiento de sus obligaciones en virtud de dicho Reglamento, y el retraso en el establecimiento de los marcos de gobernanza y evaluación de la conformidad en el ámbito nacional han dado lugar a una carga normativa mayor de la esperada.
Además, para facilitar la innovación en materia de IA en los sectores público y privado, es importante que la Comisión y las autoridades competentes de los Estados miembros garanticen que la supervisión, la garantía del cumplimiento y el seguimiento de las legislaciones sectoriales y nacionales no creen solapamientos, interpretaciones incoherentes o una garantía del cumplimiento divergente.
La norma aclara el concepto de "componente de seguridad" para incluir únicamente los sistemas de IA que puedan tener efectos adversos en la salud y la seguridad de las personas o los bienes. Lo mismo sucede con la "función de seguridad", que debe ser una finalidad prevista del sistema, determinada por el proveedor del sistema. Un sistema de IA cumple una función de seguridad cuando su finalidad prevista, determinada por el proveedor, es prevenir o mitigar los riesgos para la salud y la seguridad de las personas o los bienes. En particular, esto no incluye los sistemas de IA destinados únicamente a desempeñar funciones relacionadas con la asistencia al usuario, la optimización del rendimiento, la eficiencia del servicio, la automatización, la comodidad o los aspectos no relacionados con la seguridad de las operaciones de control de calidad.
Se modifica el Reglamento anterior para exigir a los proveedores y responsables del despliegue que adopten medidas para apoyar el desarrollo de la alfabetización en materia de IA de su personal y de otras personas que se ocupen en su nombre del funcionamiento y la utilización de los sistemas de IA. La Comisión y los Estados miembros deben apoyar y facilitar los esfuerzos de los proveedores y responsables del despliegue de los sistemas de IA, lo que incluye ofreciendo oportunidades de formación, proporcionando recursos informativos y permitiendo el intercambio de buenas prácticas y otras iniciativas.
Se amplía la base jurídica para permitir, con carácter excepcional y cuando sea estrictamente necesario, el tratamiento de categorías especiales de datos personales a efectos de la detección y corrección de sesgos a los proveedores y los responsables del despliegue de otros sistemas y modelos de IA y a los responsables del despliegue de sistemas de IA de alto riesgo.
También se modifica el actual Reglamento, a la luz de los avances tecnológicos y societales desde su adopción, incluido el despliegue y el uso generalizado de sistemas de IA que generan imágenes, vídeos, audios y material similar de carácter íntimo y no consentidos y material de abusos sexuales de menores. Es preciso determinar claramente el alcance de la prohibición, incluido, en particular, el alcance de las obligaciones de los proveedores y los responsables del despliegue. Esta prohibición no debe impedir que los proveedores desarrollen las capacidades técnicas de los sistemas de IA para generar o manipular imágenes, vídeos, audios o material similar.
La nueva norma abre la puerta a la creación de un Sandbox por parte de la Oficina Europea de Inteligencia Artificial. Se trata de un espacio controlado de pruebas para la IA a nivel de la Unión para fomentar la innovación y facilitar la adopción de la IA, las pymes, incluidas las empresas emergentes, y las pequeñas empresas de mediana capitalización.
Para fomentar la innovación, también procede ampliar el ámbito de la prueba en condiciones reales fuera de los espacios controlados de pruebas para la IA. La oferta a las microempresas que sean proveedores de sistemas de IA de alto riesgo la posibilidad de cumplir de manera simplificada con la obligación de establecer un sistema de gestión de la calidad debe ampliarse a todas las pymes, incluidas las empresas emergentes.
El Reglamento entrará en vigor a los tres días de su publicación en el DOUE y será obligatorio en todos sus elementos y directamente aplicable en cada Estado miembro.
Santander: la IA empresarial entra en una fase de especialización
Por otra parte, la IA empresarial está entrando en una nueva etapa. Tras el auge de los grandes modelos de propósito general (LLM), las organizaciones comienzan a apostar por soluciones más especializadas, eficientes y adaptadas a entornos regulados, según el informe ‘La nueva frontera europea de la IA B2B’, elaborado por Santander AI Lab y la Unidad de Vigilancia Estratégica de la Fundación General del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (FGCSIC). El estudio se basa en el análisis de 10,3 millones de documentos y de más de 326.000 publicaciones especializadas sobre IA, finanzas y banca e identifica un cambio de tendencia en el desarrollo de la IA empresarial: el paradigma del 'one model fits all' empieza a dar paso a modelos especializados que protegen el control del dato y sistemas diseñados para operar con mayor garantía de trazabilidad, supervisión y cumplimiento normativo.
El informe concluye que la siguiente fase de adopción de la IA estará impulsada por modelos capaces de resolver tareas concretas con mayor eficiencia que los grandes modelos generalistas. En sectores regulados como la banca, esta evolución responde a la necesidad de integrar la IA en procesos críticos sin renunciar al control sobre los datos, la auditabilidad o la gestión del riesgo.
"Tenemos que pasar de la experimentación con modelos generalistas a una IA B2B industrial, soberana y gobernable. La ventaja no estará en utilizar siempre el modelo más potente, sino en integrar la IA adecuada en el proceso correcto, con trazabilidad, control del dato y responsabilidad desde el diseño", afirma José Manuel de la Chica, director de Santander AI Lab.
Entre las tendencias identificadas destacan el crecimiento de los Small Language Models (SLM) y de arquitecturas como el RAG soberano, que permiten aprovechar las capacidades de la IA generativa manteniendo el conocimiento corporativo bajo el control de las organizaciones.
El estudio sostiene que para Europa es difícil competir con EEUU o China en inversión destinada a modelos fundacionales - EEUU movilizó 109.000 millones$ de inversión privada en IA en 2024 frente a 19.420 millones en Europa-, pero sí puede liderar el desarrollo de una IA especializada para sectores donde la confianza, la seguridad y el cumplimiento regulatorio resultan claves.
En este contexto, marcos como el AI Act, DORA, RGPD o NIS2 pasan de ser sólo obligaciones regulatorias para convertirse en factores que pueden reforzar la competitividad de las organizaciones capaces de integrar la gobernanza y la gestión del riesgo desde el diseño de sus sistemas de inteligencia artificial.
"Europa tiene una oportunidad diferencial en IA: competir por especialización, confianza regulatoria, soberanía del dato y calidad científica. La soberanía útil no consiste en aislarse, sino en saber qué procesos deben permanecer bajo control", añade José Manuel de la Chica.
El estudio señala cinco tendencias que marcarán la nueva frontera de la IA B2B:
- 1.-Fin del paradigma del modelo único. Los modelos especializados ganan protagonismo frente a los grandes sistemas generalistas en procesos empresariales complejos.
- 2. Consolidación del RAG soberano. Separar el modelo del conocimiento corporativo se convierte en una decisión estratégica para preservar el control sobre la información.
- 3. La regulación como ventaja competitiva. La capacidad de demostrar trazabilidad, supervisión y gestión del riesgo será un elemento diferenciador.
- 4. El talento como infraestructura crítica. La colaboración entre perfiles tecnológicos, científicos, jurídicos y de negocio será clave para acelerar la adopción de la IA.
- 5. Prioridad para los casos de uso de mayor impacto. Fraude, gestión de riesgos, cumplimiento normativo, gobernanza de la IA y automatización documental concentrarán buena parte del desarrollo de la IA empresarial en los próximos años.
Reddit cierra el grifo de los datos para entrenar la IA
Entre los últimos movimientos en torno a la IA destaca Reddit, que se plantea cortarle a Google el grifo de sus datos para entrenar la IA. Los datos se han convertido en el petróleo de la IA. Y Reddit acaba de darse cuenta de que está regalando el suyo. La compañía estudia no renovar el acuerdo de 2024 con Google, unos 60 millones$ al año, por el que le cede su contenido para entrenar Gemini. Argumenta que las respuestas automáticas del buscador se quedan el clic y le roban tráfico.
Reddit, que ya cae un 25% en el año en Bolsa pese a facturar 663 millones$ en el primer trimestre (un 69% más), quiere cobrar por uso. Tiene otro pacto parecido con OpenAI. El mensaje de fondo es potente: quien tiene los datos, manda. El contenido es ahora un activo con precio de mercado. Sube el valor de los dueños de datos (Reddit, medios) y le encarece el entrenamiento a Alphabet. Si esto cunde, alimentar la IA será más caro para todos los gigantes.
Por otra parte, IBM comprará HRL Laboratories, el centro de I+D que era de Boeing y General Motors, para acelerar en computación cuántica. Suma los qubits de espín de silicio de HRL a los suyos superconductores, con la vista en su ordenador Starling para 2029. Espera culminar la compra antes de octubre. Y se niega a proporcionar dato alguno sobre el precio de la compra.
Roper Technologies eleva su cotización un a tecnológica de software sube su guía anual a 22,15-22,30$ por acción, batiendo los 21,91$ que esperaba FactSet. Negocio de suscripción aburrido pero imparable — y el mercado lo adora, señalan en Zumitow.
