Las Claves #IA

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.

Miguel Ángel Valero

El Banco Santander anuncia un nuevo hito de su colaboración en inteligencia artificial (IA) con Nvidia. Con el apoyo de ésta, el Santander AI Lab ha desarrollado nuevas capacidades para evaluar modelos y agentes de IA destinados a aplicaciones bancarias que permiten determinar qué modelo es el más adecuado y eficiente para cada tarea. El trabajo se lleva a cabo en el Santander AI Lab, que explora y prueba tecnologías emergentes de IA antes de desplegarlas al conjunto del banco. 

El Santander está evolucionando el uso de la IA de los grandes modelos generales a modelos más pequeños y especializados para tareas bancarias concretas. En casos de uso experimentales, esta forma de trabajar ha llegado a reducir el coste de ejecución de unos 5€ por interacción a unos 0,03€ manteniendo buenos resultados.

El banco ha creado en su laboratorio Model Arena, una plataforma que evalúa modelos abiertos en tareas bancarias y permite identificar el más adecuado para cada uso. También está ajustando modelos para tareas concretas con NVIDIA NeMo Customizer. Las pruebas comparativas en atención al cliente han demostrado que los modelos más pequeños y especializados dan buenos resultados en tareas bancarias concretas. 

Además, Santander ha desarrollado inteligencia especializada para procesos de core bancario sobre Nvidia Kumo, una familia de modelos fundacionales abiertos para datos estructurados que permite a las empresas convertir rápidamente esos datos en la información predictiva necesaria para prestar servicios que usan agentes.

El Lab está incorporando estas capacidades a la infraestructura tecnológica de Santander mediante Nvidia Dynamo-Triton, la tecnología que ha hecho posible la reducción de costes descrita anteriormente. Además, desarrolla Model Arena para diseñar, simular, evaluar y supervisar agentes bancarios,y trabaja para mejorar su resultado y someter la IA conversacional a pruebas de esfuerzo en entornos controlados. El objetivo es contar con un proceso riguroso que evalúe y perfeccione las nuevas tecnologías de IA antes de desplegarlas en todo el grupo.

A partir de estos avances, Santander da el paso desde modelos abiertos hacia otros especializados y agentes bancarios sujetos a mecanismos de gobernanza para mejorar el control, reforzar la seguridad y reducir los costes a gran escala. La colaboración ya da resultados: en un caso de uso experimental de atención al cliente, el Santander mejoró la calidad de las conversaciones y redujo los costes en más de un 50% gracias a un modelo de IA más eficiente.

Para continuar con estas iniciativas, Santander y Nvidia han sellado un marco de colaboración de tres años que abarca ámbitos como los modelos fundacionales, los agentes de IA, las capacidades para prevenir el fraude y el blanqueo de capitales, la toma de decisiones en tiempo real y tecnologías avanzadas de simulación, como un gemelo digital bancario.

Iñaki Bernal, responsable de IA de Santander, señaló: “Nvidia es clave en la infraestructura, el software y la investigación que impulsan los últimos avances en IA. Si a ello sumamos la escala de Santander en líneas de negocio, clientes y presencia geográfica, creemos que estamos en una posición única para convertir esos avances en capacidades bancarias útiles y concretas”.

Aser Blanco, responsable global de Banca en Nvidia, afirmó: “La banca es uno de los sectores que más depende de los datos, que son el eje de todos sus procesos, y el siguiente paso consiste en poner la inteligencia en el centro. Convertir años de datos en inteligencia útil y propia no depende del tamaño del modelo, sino del entrenamiento y del ajuste fino. En este escenario, el coste de cada resultado generado por la IA es una métrica fundamental. Santander está demostrando cómo llevar esto a producción: modelos más pequeños, especializados con los datos del propio banco, evaluados en tareas bancarias reales y ejecutados con la eficiencia necesaria para operar a la escala de un banco global”.

La OTAN financia a XRF

Por otra parte, NATO Diana, el acelerador de innovación en defensa de la OTAN, ha respaldado con financiación a la compañía tecnológica española XRF, pionera en el uso de la realidad extendida y la IA para operaciones complejas, para someter su IA a un proceso de validación independiente. Las pruebas correrán a cargo del Centre for Research & Technology Hellas (CERTH), en Grecia, una de las instituciones de referencia en Europa en IA aplicada a la defensa e integrante oficial de la red de “test centres” de NATO Diana.

En el sector de la seguridad y la defensa, la adopción operativa de tecnologías basadas en IA exige garantías que trascienden los ensayos de laboratorio de los propios desarrolladores. La validación por parte de un centro acreditado por la OTAN representa así un sello de confianza crítico para entablar diálogo con ministerios de defensa, fuerzas armadas e integradores del ecosistema internacional.

El objetivo de la tecnología de XRF es unificar múltiples fuentes de datos en una sola plataforma (Common Operational Picture) para que los mandos puedan coordinar operaciones y decidir más rápido. Para garantizar la ética y seguridad, el diseño de su IA parte de un principio claro: el sistema interpreta el escenario táctico y apoya al mando en el planeamiento proponiendo opciones, pero la decisión final siempre queda en manos del operador humano.

Para llevar a cabo esta auditoría, el CERTH será el responsable de la metodología y combinará escenarios militares realistas con datos de prueba seleccionados o generados por el propio centro, incluido vídeo sintético. CERTH evaluará de forma independiente la calidad de los análisis y lasr espuestas con criterios de éxito fijados de antemano. La tecnología de XRF se medirábajo parámetros neutrales que la compañía no controla. 

El centro griego aporta un marcado perfil técnico en el sector: actualmente coordina FaRADAI,proyecto de 18,5 millones€ del Fondo Europeo de Defensa orientado a desarrollar IA robusta para inteligencia militar en un consorcio de 35 entidades; y BattleVerse, una iniciativa del mismo fondo concebida para construir un campo de batalla virtual mediante simulación e IA para el entrenamiento y la toma de decisiones del mando.

“Nuestra misión es ayudar a tomar mejores decisiones cuando más importa. La participación en la redde centros de pruebas de NATO Diana nos permite someter nuestras soluciones a marcos de evaluación estandarizados a nivel internacional. Trabajar junto al CERTH en una metodología independiente nos ayuda a consolidar métricas objetivas de rendimiento y fiabilidad para nuestras tecnologías de soporte a la decisión” sostiene Gustavo Medina, CEO de XRF.

El proceso de validación responde al acuerdo marco derivado de la selección de XRF como integrante del NATO Diana  2026 Cohort, reforzando el compromiso de la compañía por aportar fiabilidad medible: reducir los tiempos de decisión en los centros de mando garantizando la misma solvencia y confianza que la de un analista humano. 

Además de ofrecer una plataforma soberana europea libre de dependencias externas y restricciones internacionales, XRF es de las pocas compañías que permite entrenar y operar en situaciones reales usando la misma plataforma. En 2025, XRF entró a formar parte del grupo de trabajo de la OTAN dedicado al diseño de herramientas de realidad virtual para la planificación, el análisis y la explotación de datos geoespaciales en 3D. Además, el Fondo de Innovación de la OTAN (NIF) también incluyó a XRF como empresa innovadora en el campo del conocimiento, la comprensión y la toma de decisiones (Conciencia Situacional), y en 2024 fue seleccionada como Top Ten Innovators entre más de 500 proyectos en el marco de la Coalition Warrior Interoperability Exercise (CWIX), participando en ejercicios de la organización.

Actualmente, la compañía participa de manera activa en maniobras de la Alianza como Steadfast Duel y Repmus. Su tecnología dual, utilizada también en la gestión de emergencias o para infraestructuras críticas, ya se encuentra desplegada en instituciones como el Ejército de Tierra y la Armada Española, así como en proyectos internacionales como el programa KIXS del Ejército de los Países Bajos.

La IA sigue siendo el principal foco de inquietud

El principal foco de inquietud de los inversores sigue siendo la IA. La irrupción del fabricante chino CXMT, que asegura haber logrado nuevos avances en el desarrollo de chips de memoria, reavivó los temores sobre la presión competitiva que podrían afrontar los líderes en el sector, especialmente Samsung, SK Hynix y Micron. A ello se sumaron las dudas sobre la sostenibilidad financiera de las denominadas neoclouds, compañías especializadas en proporcionar capacidad de computación para IA, con CoreWeave como principal exponente ante el fuerte deterioro de la percepción de su riesgo crediticio. Las inquietudes motivaron una respuesta de algunas de las figuras más relevantes del sector: mientras el presidente de la Fed, Kevin Warsh, defendía el potencial de la IA para impulsar la productividad y el crecimiento económico, el CEO de Nvidia Huang descartaba un riesgo inminente de impago de CoreWeave y la necesidad de acudir a su rescate.

Estas preocupaciones contrastaron, sin embargo, con la fortaleza de la demanda reflejada en los resultados de algunas compañías esenciales para el desarrollo de la tecnología. En este contexto, la holandesa ASML y la taiwanesa TSMC presentaron crecimientos de ingresos superiores al 50%, mientras que Schneider Electric elevó sus previsiones gracias al dinamismo de la inversión en centro de datos. 

Todavía parece prematuro hablar de una burbuja generalizada en la IA, especialmente cuando los fundamentos continúan respaldando buena parte del crecimiento. Con todo, los riesgos parecen ser cada vez más heterogéneos: la creciente competencia puede erosionar los márgenes de algunos fabricantes, mientras que los elevados niveles de endeudamiento y las necesidades de financiación hacen especialmente vulnerables a determinados proveedores de infraestructura. En definitiva, la cuestión no parece ser tanto la solidez de la demanda como la capacidad de cada compañía para transformar las fuertes inversiones actuales en rentabilidades sostenidas.  

Deepseek vuelve a sorprender con una IA más rápida y barata

• Samsung usará el proceso de 3 nanómetros de su principal rival, TSMC para fabricar la base de la memoria HBM a medida de Nvidia. Es la primera vez que colaboran en esta fase. Nvidia pide lo mismo a SK Hynix y Micron para imponer su estándar, con hasta un 30 por ciento más de ancho de banda. TSMC gana otro cliente cautivo.
• Accenture estudia vender su negocio en la Gran China, que suma el continente, Hong Kong y Taiwán, por hasta 1.500 millones$. Ha contratado a JP Morgan para la revisión después de recibir ofertas que no había pedido, y podría quedarse con una participación minoritaria. Con Pekín apretando a las consultoras extranjeras, la idea es soltar lastre y meter ese dinero en IA. Por otra parte, Accenture ha limitado a 29$ dólares al mes por empleado lo que paga de Claude para buena parte de su plantilla. El tope está en vigor desde el 1 de octubre y lo que pase de ahí lo tiene que pagar un proyecto o un equipo.
• DeepSeek ofrece una IA más rápida y barata y vuelve a apretar a MiniMax y a Zhipu. El laboratorio chino lanza V4.1-Flash-1017, una actualización de su modelo barato, y acceso público a sus herramientas de búsqueda web para agentes. El modelo se puede descargar gratis con licencia MIT, así que cualquiera puede usarlo o montar un servicio de pago encima. Mejora en los 11 exámenes que usa de referencia. Cobra 0,3$ por millón de tokens leídos y estrena buscador a 0,75$ cada 1.000 consultas. Si una IA casi gratis programa como las caras, nadie paga la tarifa premium. Por eso, con la versión de septiembre, MiniMax cayó un 9% y Zhipu, un 10%. Las IA cotizadas en Hong Kong venden lo que DeepSeek casi regala, y su margen depende de que el precio por token aguante. Alibaba y su nube se juegan lo mismo.
• Disney se queda con 66 ingenieros de Character.AI, en quiebra, por mucho menos de lo que pagó Google. Character.AI, la app de chatbots que se declaró en quiebra este mes, se encuentra con que Disney ofrece 20 millones$ por una licencia de su tecnología, más unos 180 millones en tres años para fichar a 66 empleados, con 60 millones anuales en sueldos y 30 millones para retenerlos. Ya han dimitido 56. Otros pujadores tienen hasta el 20 de noviembre. Como no es una compra, las demandas y los usuarios se quedan en la quiebra. En 2024, Google pagó 2.700 millones por una licencia parecida y sus fundadores.
• Howard Marks, el copresidente de Oaktree que alertó de la burbuja puntocom en 2000, no ve otra ahora en la IA. Se fija en el PER adelantado (que mide cuántas veces se paga el beneficio esperado), que ha bajado este año. Las cinco grandes tecnológicas cotizan a unas 23 veces; antes del pinchazo de 2000, a 65. La clave es la división, si el precio sube pero el beneficio esperado sube más, la acción sale más barata. Como un piso cuyo alquiler crece más que su precio. Para Marks, burbuja es cuando ningún precio parece caro. Caro no es burbuja. Si el Nasdaq 100, que cayó un 5,5% la semana pasada, solo está caro, toca apostar menos, no huir. Y si la IA deja de dar beneficio, ese PER 23 se dispara.
• Bank of America contrata un millar de profesionales externos para tapar fallos que destapó la IA. Su consejero delegado, Brian Moynihan,explica que los fichó para arreglar los fallos de software que encontraron Mythos, de Anthropic, y otros modelos.
• Google abre Deep Review: varios revisores de IA para los documentos. Revisa artículos técnicos, documentos legales y material financiero. Dos revisiones gratis a la semana.
• Los agentes de código escriben más, pero revisar tarda un 49% más. Un estudio de Harvard con 718 empresas ve un 30% más de líneas de código escritas. El cuello de botella pasa a ser quien revisa.
• Más de la mitad de las conversaciones con Claude son trabajo serio. Stanford analizó 250.000 conversaciones anónimas: el 56% eran tareas con consecuencias, mucho más allá de redactar emails.
• Cohere compra Aisle y monta una división de ciberseguridad, Cohere Cyber.
• Anthropic reconoce en un estudio que los agentes IA que dirigen sus empleados registraron seis veces más horas de trabajo que las personas que los manejan. Y los perfiles junior pesan cada vez menos en sus contrataciones técnicas. Han pasado del 27% al 9% de las contrataciones técnicas de la empresa. Además, un tercio de los responsables de equipos de aprendizaje automático dice que la IA les ha hecho contratar menos. Por otra parte,Anthropic reserva el 5% de sus acciones para el bien público. Son unos 48.000 millones$, pendientes de que lo aprueben los accionistas. El fondo podría apoyar a organizaciones sin ánimo de lucro o repartir dinero entre trabajadores afectados por la IA.
• La escuela de negocios Wharton ha publicado su cuarto informe anual sobre la IA en la empresa, junto a la consultora GBK Collective. Casi todas usan IA a diario, pero muy pocas saben medir lo que les devuelve. El 62% usa IA cada día, el 91% varias veces por semana y el 73% dice que su forma de trabajar ha cambiado de forma notable. Cerca del 40% calcula el retorno por horas ahorradas. Los ingresos nuevos son la métrica menos usada: solo el 27% los sigue. El 35% de los departamentos que siguen al menos un indicador de crecimiento ve un retorno claramente positivo. Entre los que solo miran eficiencia, el 13%. Solo el 7% lo hace todo. Muy pocas cumplen las tres señales de éxito del informe: demostrar valor, cambiar los procesos y alinear a toda la organización. Entre los responsables con un director de IA (Chief AI Officer) recién nombrado, el 58% ve un retorno claramente positivo.
  Anthropic reserva el 5% de sus acciones para el bien público. Son unos 48.000 millones de dólares a su valoración de mayo, pendientes de que lo aprueben los accionistas. El fondo podría apoyar a organizaciones sin ánimo de lucro o repartir dinero entre trabajadores afectados por la IA.
• OpenCode avisa: pudieron robar claves de OpenAI y Anthropic. La herramienta de programación dice que unos atacantes pudieron llevarse las claves que algunos usuarios tenían guardadas, dentro de una campaña para copiar modelos de IA. Además, Malwarebytes avisa de correos trampa con órdenes ocultas para el asistente de IA. Llegan emails con instrucciones invisibles para el sistema del usuario que sí lee el agente que resume el correo. Y un agente de OpenAI se quedó sin saldo y tiró de un monedero ajeno. Al agotar sus fondos en Ethereum, el agente sacó dinero de una cartera que no era suya. Otro aviso de por qué un agente AI con dinero necesita límites claros.
• Al menos 47 grandes centros de datos frenados, retrasados, retirados o bloqueados en EEUU. Bernstein solo ve creíble un 35% de lo planeado.

Miguel Ángel Valero

Los grandes bancos americanos encadenan seis semanas de caídas, su peor racha desde la crisis de 2008. El índice KBW, que agrupa a 24 entidades, ya se deja alrededor de un 13%desde su récord de agosto. Cuando la banca sufre así, el mercado está descontando más impagos y un crédito más caro, y eso acaba frenando a toda la economía.

Goldman Sachs se sale del guion: factura 18.680 millones$ y gana 17,01$ por acción, frente a 13,02. Tira el trading de acciones, un 72 por ciento arriba, hasta 6.440 millones. Hoy se gana dinero en los mercados, no prestando. Cuando la volatilidad se dispara, Goldman Sachs cobra peaje; el crédito ve agotarse el viento de los tipos.

JPMorgan ingresa un 8% más, pero su beneficio decepciona, 658 millones de pérdida en cartera y menos recompras de acciones. Que el banco que dirige, como presidente y consejero delegado, Jamie Dimon frene recompras de acciones delata cautela.

Wells Fargo salva el beneficio (1,87$), pero no los ingresos.

Bank of America gana un 17% menos tras asumir el pago de una multa de 1.200 millones$ por fallos de control contra el blanqueo. El golpe mancha una temporada de resultados en la que la divergencia manda: la banca de mercados revive con las fusiones y adquisiciones y las salidas a bolsa, mientras el margen de la comercial toca techo con los tipos a la baja. Que JPMorgan Chase, el banco que dirige, como presidente y consejero delegado, Jamie Dimon frene recompras de acciones delata cautela, Mientras, se disparan las especulaciones sobre fusiones.

Por su parte, la banca regional no convence pese a sus beneficios. Truist, Regions y Citizens ganan más de lo esperado, pero ingresan menos. Citizens logra 1,41$ por acción, más de lo esperado, pero cae un 5,4% menos. Truist gana 1,16$, dos centavos sobre lo previsto, pero ingresa 5.300 millones, 50 millones por debajo del consenso. Regions supera por seis centavos, factura 1.970 millones, un millón menos, y pierde un 0,9% de depósitos. 

Un banco vive de cobrar intereses y comisiones. Si los préstamos no crecen y las hipotecas flojean, el beneficio sale de recortar gastos y provisiones para morosidad. Eso tiene un techo, por eso el mercado mira la factura. El margen de intereses da poco más de sí, luego toca crecer en volumen. Mientras, lo más atractivo es el dividendo: Citizens y Regions lo suben un 13%. 

Cara y cruz de la IA

CoreWeave cierra el grifo de la IA. Se hunde un 25% en la semana y sus bonos a 2031 ya rentan hasta un 16,2%, porcentaje que muestra que es una empresa en apuros. Asegurar su deuda contra un impago cuesta una tasa récord: el mercado descuenta más de un 60% de probabilidad de quiebra en cinco años. Debe unos 52.000 millones$ entre deuda y alquileres.

Wells Fargo rebaja a Adobe dos escalones, a infra ponderar, y recorta su precio objetivo de 270$ a 225. Calcula que su nuevo negocio recurrente orgánico cayó más de un 40% en el tercer trimestre. Ya son siete las recomendaciones de venta, récord, cuando a mediados de 2025 no había ninguna. La IA gratis le come el terreno a Photoshop.

En cambio, Schneider Electric factura un récord de 11.460 millones€ en el tercer trimestre. Crece un 16,9% en orgánico, cuando el mercado esperaba un 13,8%, y vuelve a mejorar objetivos para 2026. Los centros de datos crecen a triple dígito y Norteamérica, el 40% del negocio, avanza casi un 20%. Es la IA que no cae.

Por otro lado, MSCI congela los cambios en sus índices turcos por sospechas de compraventas coordinadas entre fondos y pequeñas cotizadas. Y avisa: si Turquía no lo arregla antes de junio de 2027, perderá su categoría de mercado emergente. La Bolsa de Estambul cae más de un 3%. Una rebaja obligaría a los fondos indexados a vender acciones turcas.

Y ExxonMobil comunica al regulador de que los márgenes de refino sumarán 4.500 millones$ a su beneficio del tercer trimestre frente al segundo, gracias al diésel disparado. Goldman Sachs calcula unos 4,1$ por acción, por encima de los 3,87 que espera el consenso. La acción cierra en récord, 178,98 dólares, y ya sube un 49% en lo que va de año.

Miguel Ángel Valero

El Diario Oficial de la Unión Europea (DOUE) del 16 de octubre publica la Decisión de Ejecución (UE) 2026/2308 de la Comisión de 6 de octubre de 2026 sobre la solicitud de registro, con arreglo al Reglamento (UE) 2019/788 del Parlamento Europeo y del Consejo, de la iniciativa ciudadana europea Creación del Distrito Digital Europeo (.IA) para la Gobernanza de la IA Soberana, impulsada por Eloy López Sánchez y Aristeidis Tsitiridis.

Esta iniciativa ciudadana se presentó el 19 de agosto de 2026 se presentó a la Comisión para la solicitud de registro. El propósito de la iniciativa expresado por los organizadores es "instar a la Comisión a proponer un marco para espacios digitales de alta confianza y ejercer la iniciativa europea ante la ISO y la ICANN para salvaguardar el dominio .IA». Los organizadores han establecido tres objetivos:

• 1. Proponer un marco comunitario que promueva “Distritos Digitales de Alta Confianza” y entornos de prueba (sandbox) para IA ética en la UE
• 2. Ejercer competencias de representación exterior para negociar ante la ISO (Agencia 3166) y la ICANN/IANA la reserva, protección y asignación del espacio de nombres .IA como activo de soberanía digital europea [vía Reglamento (UE) 2019/517]; 
• 3. Establecer que el registro y resolución del dominio .IA integren la Identidad Digital Soberana (eI DAS 2.0), la auditoría algorítmica transparente (AI Act) y la protección de datos personales (GDPR), creando un estándar ético y legal global.

La Comisión considera que podría adoptar propuestas de actos jurídicos para regular el espacio y la infraestructura de datos, incluidos los dominios, sobre la base de los artículos 16, 114, 172 o 173 del Tratado de Funcionamiento de la Unión Europea. Y que ninguna de las partes de la iniciativa queda manifiestamente fuera del marco de las atribuciones de la Comisión para presentar una propuesta de acto jurídico de la Unión, sin perjuicio de la evaluación del cumplimiento o no, en este caso, de las condiciones sustantivas concretas necesarias para que la Comisión actúe, como son la observancia de los principios de proporcionalidad y subsidiariedad y la compatibilidad con los derechos fundamentales.

"La iniciativa no es manifiestamente abusiva, frívola o vejatoria, ni manifiestamente contraria a los valores de la Unión según se establecen en el artículo 2 del Tratado de la Unión Europea ni a los derechos consagrados en la Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea. Procede, por tanto, registrar la iniciativa titulada Creación del Distrito Digital Europeo (.IA) para la Gobernanza de la IA Soberana".

La Fed asegura que la IA impulsará la productividad y el crecimiento

Las preocupaciones en torno a la IA comenzaron a disiparse ayer tras las palabras del presidente de la Fed, Kevin Warsh, quien mostró su confianza en que la nueva tecnología contribuya a impulsar la productividad y el crecimiento de la economía estadounidense. 

Ante el aumento de la presión sobre la deuda de CoreWeave, convertida en uno de los nuevos focos de inquietud en torno al desarrollo de la IA, Jensen Huang, CEO de Nvidia, la segunda mayor accionista de la compañía de infraestructura de IA, asegura que no contempla un impago inminente y que tampoco considera necesario ningún rescate, aunque sus declaraciones ponen de manifiesto que el mercado ya concede cierta probabilidad a ese escenario. Las acciones de CoreWeave cerraron con un +6% tras sus palabras. No obstante, el seguro de impago sobre el bono con vencimiento llegó a alcanzar los 1.000 puntos básicos intradía, un nivel que indica que los mercados ponen una probabilidad de impago cercana al 60% en los próximos cinco años.

Por otro lado, dentro de la segunda línea de inversión en centros de datos, la compañía europea especializada en sistemas y componentes eléctricos, Schneider Electric, ha elevado sus previsiones de crecimiento de los ingresos para este año hasta un rango del 12%-14%, frente al 10%-13% anterior. La demanda procedente de los centros de datos está siendo el principal motor de esta expansión, lo que junto con la demanda saludable del resto de sus segmentos les permitirá alcanzar los 50.000 millones de ingresos en 2028. Además, la demanda en China ha sorprendido positivamente, apoyada también por el aumento de la inversión en centros de datos.

Agentes IA descontrolados

Pero sigue la preocupación sobre la IA. Un grupo de investigadores llamado Swarmchasers ha publicado un informe sobre una flota de agentes de IA salida de un entorno de pruebas de Tencent Cloud. Entre el 18 de septiembre y el 8 de octubre, esos agentes intentaron sacar datos de Amap, el Google Maps de Alibaba, saltándose sus protecciones contra bots. Los investigadores consiguieron incluso conversar con ellos, en lo que consideran el primer contacto con agentes descontrolados en internet.

Mientras, ocho estados de EEUU demandan a OpenAI por vender ChatGPT como seguro para menores y porque el chatbot animó a autolesiones y violencia. Piden indemnizaciones por daños y cambios en sus medidas de seguridad.

Ramp ha abierto al público Glass, el espacio de trabajo con IA que usaba por dentro. Es un sistema compartido por todos los equipos que va recordando cómo funciona la empresa. 

Google amplía la detección de estafas con Gemini en la app de Mensajes de Android con Protección Mejorada. Cuando al usuario le llega un número que no está en tus contactos, Gemini puede leer la conversación desde la nube para decidir si es una estafa. Google Play abre la puerta a las apps hechas con IA. Los usuarios de EEUU ya pueden usar en privado las apps que crean describiéndolas en AI Studio.

Claude Code se renueva para manejar varios agentes a la vez. Llega con más de 5 cambios visuales pensados para lanzar y seguir varios agentes en paralelo desde la misma pantalla.

Anglo American confirma que las tecnológicas quieren comprar acciones de mineras para asegurarse cobre. La empresa, que se fusiona con Teck por 50.000 millones$, admite que le han tanteado. Su jefe, Duncan Wanblad, habla de "interés profundo", aunque no hay compras cerradas. BHP también negocia con las grandes nubes y Amazon ya compra cobre a Rio Tinto con la tonelada a 14.329$ ¿Por qué una mina y no un contrato? Porque un centro de datos devora cobre, aluminio y acero, y no hay metal para todos. "Es el restaurante que se compra la granja para no quedarse sin tomates", pone como ejemplo Zumitow. Con las big tech de socias, las mineras pasan de negocio cíclico a proveedor estratégico de la IA, y eso cotiza al alza en Bolsa. También evidencia que al cobre le queda camino alcista.

Rocket Lab vuelve a retrasar el estreno del cohete Neutron, su gran argumento para competir contra SpaceX, hasta 2027. Los ingenieros han encontrado burbujas microscópicas entre las capas de fibra de carbono de un tanque y toca fabricar la pieza de nuevo. 

Cristina Mateo: 'From The Office to industry'

Por otra parte, From The Office to industry, de Cristina Mateo y publicado por LID Editorial, analiza cómo afecta la revolución de la IA al futuro del trabajo, y lo hace "a través de un instrumento que todo el mundo conoce, las series", explica Juan Ignacio Entrecanales. Las series son un reflejo social de cómo quiere trabajar la gente, "son una reivindicación y podemos aprender mucho de ellas", señala la autora, que analiza 14 (entre ellas, Mad Men, Succession, The Office, Industry, Separación, El Oso, Borgen, The Morning Show, Hacks o Silicon Valley) anticipando las transformaciones que están redefiniendo la forma de trabajar y de convivir. 

La revolución a la que nos enfrentamos no es tecnológica, es social. La combinación de la tecnología con la convivencia de hasta seis generaciones en un mismo entorno laboral "nos lleva a pensar en el trabajo como una actividad relacional y social, no meramente económica", insiste Cristina Mateo, lo que desemboca en "Custodia relacional", un término para afrontar la avalancha tecnológica donde la atención, la memoria, el juicio y la responsabilidad se convierten en los valores fundamentales del trabajo humano.

Tanto empresas como trabajadores deben mirar de forma positiva la IA, ya que esta tecnología "ayuda a los empleados de forma positiva, porque la IA va a hacer las tareas más repetitivas", traduciéndose en horas ganadas para la eficiencia y el ocio, destaca Cristina Mateo. La diferencia se encuentra entre las personas que utilizan la tecnología y las que no, la IA "no es una tecnología para técnicos, es una tecnología para todos que hay que aplicar de forma responsable", subraya Victoria Medina. 

"Es fundamental trabajar con los equipos porque eso forma parte de la experiencia de cliente… Cuidar a las personas, saber de sus vidas, es muy importante para conseguir esa experiencia, apunta Pilar León. Sobre teletrabajo y presencialidad, "lo ideal es permitir cierta flexibilidad de tal forma que sénior y júnior coincidan en el espacio de trabajo y puedan retroalimentarse", considera Mark Chown. "Esta realidad queda reflejada en la arquitectura de los espacios de trabajo, en las aulas… Se ha pasado a un entorno donde se combina lo real con lo virtual creando espacios de socialización", señala Santiago Íñiguez. 

"Pensar en qué espacios físicos, pero también conceptuales, necesitamos para que las cualidades de la custodia relacional se puedan ejercer es importante. La atención, la memoria, el juicio y la responsabilidad no suceden por osmosis, necesitamos espacios donde se puedan practicar, espacios para deliberar, espacios para intercambiar", recalca Cristina Mateo.

La cultura organizativa, el liderazgo, la convivencia entre generaciones, el trabajo híbrido, el burnout, el diseño de los espacios de trabajo o el impacto de la IA son los aspectos que se abordan en 'From the Office to Industry', una mirada original que ayuda a comprender los grandes retos del mundo laboral y a anticipar hacia dónde evolucionarán las organizaciones del siglo XXI.

Miguel Ángel Valero

El 31% de las pymes españolas ya utiliza inteligencia artificial (IA) y quienes la han incorporado ahorran una media de 13,3 horas semanales, según el Informe Emprende 2026 de Holded, elaborado junto a Toluna Corporate. Aunque el 75% de los emprendedores considera que la IA es clave para su actividad como pymes y autónomos, su papel todavía está más ligado a mejorar la eficiencia que a impulsar una transformación del negocio. Entre las empresas que ya la utilizan, el 42% destaca el aumento de la productividad, el 33% la automatización de tareas repetitivas y el 31% el ahorro de costes. La creación de contenido y el marketing son sus principales aplicaciones (47,8%), seguidos del análisis de datos (31,7%) y la gestión y administración (30,65%).

El informe también pone el foco en los obstáculos que dificultan una adopción más profunda: entre quienes ya utilizan IA, el coste (37%) y la falta de conocimiento (28,6%) son las principales barreras. Entre quienes todavía no la han incorporado, el reto pasa sobre todo por identificar aplicaciones concretas y útiles para su negocio. De hecho, la formación práctica en IA ya es una necesidad para el 23% de los emprendedores.

Substrate AI acelera la comercialización de modelos propios de IA 

Substrate AI, compañía española de IA cotizada en BME Growth, se ha fijado el objetivo de superar los 100 millones€ de facturación en 2030 mediante una hoja de ruta estratégica que prioriza el desarrollo de tecnología propia y la evolución de su modelo de negocio. El plan, aprobado por unanimidad por su Consejo de Administración, se presenta durante el AI SUMMIT by Substrate AI.

Lorenzo Serratosa, consejero delegado de Substrate AI, explica que busca acelerar su crecimiento mediante un modelo que combina el desarrollo y la comercialización de modelos propios de IA, el fortalecimiento de su infraestructura tecnológica y la expansión de su oferta de plataformas y servicios especializados.

Uno de los principales cambios de la hoja de ruta es la decisión de orientar progresivamente los recursos de la compañía hacia la generación y comercialización de tokens mediante modelos de IA propios, ejecutados sobre infraestructura propia. Esta evolución supone avanzar desde un modelo centrado en la intermediación de capacidad de computación hacia otro que prioriza la comercialización de tecnología y servicios de IA con mayor valor añadido.

La decisión responde, entre otros factores, a la evolución del mercado de infraestructura de IA, cuyas condiciones actuales dificultan la comercialización de capacidad de computación de terceros y refuerzan la apuesta por desarrollar una oferta tecnológica diferenciada. En este contexto, uno de los pilares de la estrategia será el lanzamiento y la comercialización de los modelos Orion, basados en tecnología open-weight, que permitirán a Substrate AI impulsar la generación y venta de tokens, reforzar el control sobre sus servicios y ampliar sus oportunidades comerciales.

La compañía apoyará esta transformación en la financiación de 39,2 millones€ anunciada este año, destinada a ampliar las inversiones en hardware y fortalecer su capacidad para desarrollar y operar infraestructura propia de IA. “Estamos dando un paso importante en la evolución de Substrate AI. Nuestro crecimiento dependerá cada vez más de la tecnología que desarrollamos y comercializamos. Apostamos por nuestros modelos de IA, la generación y venta de tokens y las plataformas propias, lo que nos permite ser más escalables, diversificar nuestras fuentes de ingresos y avanzar hacia nuestro objetivo de superar los 100 millones€ de facturación en 2030”, insiste Lorenzo Serratosa.

La hoja de ruta establece tres grandes áreas de actividad sobre las que la compañía pretende impulsar su crecimiento durante los próximos ejercicios:

• La primera será la venta de tokens, mediante la comercialización de la capacidad de inferencia generada por sus modelos de IA basados en tecnología open weight. Esta actividad facilitará a empresas y otros clientes el acceso a la capacidad de inferencia generada por los modelos de IA de Substrate AI.
• La segunda línea estará centrada en las suscripciones a plataformas de IA mediante el desarrollo y la comercialización de soluciones que faciliten su integración en los procesos empresariales. Con ello, la compañía pretende ampliar su base de usuarios y potenciar un modelo de ingresos recurrentes.
• Substrate AI continuará impulsando sus servicios tecnológicos especializados, a través del desarrollo de proyectos y soluciones adaptadas a las necesidades de empresas y organizaciones, incluyendo sus actividades en los ámbitos de proyectos tecnológicos, salud y profesionales especializados en tecnologías de la información e IA.

La combinación de estas tres líneas permitirá a la compañía diversificar sus fuentes de ingresos y avanzar hacia su objetivo de superar los 100 millones de facturación en 2030, apoyándose en el desarrollo de tecnología propia y en la expansión de su oferta de soluciones y servicios. Para medir el cumplimiento de esta estrategia, Substrate AI utilizará tres indicadores clave de rendimiento: el número de tokens vendidos, para evaluar la actividad comercial de sus modelos de IA; los usuarios activos, para medir la adopción de sus plataformas; y las horas facturadas, para realizar un seguimiento de su actividad de servicios tecnológicos, incluidos los proyectos, la salud y los servicios profesionales especializados.

Inetum impulsa la automatización con una plataforma de IA agéntica

Por su parte, Inetum impulsa la automatización de las operaciones tecnológicas con una plataforma de IA agéntica basada en CHEW. Su capacidad para analizar incidencias, decidir qué actuación aplicar y ejecutarla permite agilizar la resolución de problemas y liberar a los equipos de TI de tareas repetitivas, con trazabilidad sobre las decisiones y sus resultados.

La plataforma lleva la IA a la ejecución de los procesos. Ante una incidencia o solicitud, reúne información de distintas fuentes, interpreta el contexto con datos operativos, documentación e históricos, y ejecuta el procedimiento o automatismo adecuado. Después comprueba el resultado y documenta la actuación. Este ciclo permite automatizar tareas como la clasificación de tickets, las reasignaciones entre equipos o determinadas reparaciones.

"La oportunidad de la IA agéntica está en su capacidad para intervenir en los procesos y resolver problemas concretos. Con nuestra plataforma basada en CHEW, queremos que los equipos dediquen menos tiempo a gestionar tareas repetitivas y más a mejorar los servicios. Cada actuación debe poder entenderse, controlarse y comprobarse", afirma José Antonio Gurucelain, director de Innovación y Eficiencia en Inetum Technologies.

La plataforma funciona como una capa inteligente que conecta las herramientas de cada organización, sin necesidad de sustituirlas. Puede integrarse con sistemas de gestión de servicios de TI, observabilidad, experiencia digital del empleado, automatización, bases de datos de configuración y repositorios documentales.

El control forma parte de su funcionamiento: la plataforma permite conocer qué información ha utilizado, qué decisión ha tomado y por qué. Su arquitectura modular facilita una adopción progresiva, adaptada a la madurez tecnológica de cada organización y a los procesos que necesita automatizar.

La tecnología ya se utiliza en producción en organizaciones de distintos sectores. Las experiencias de uso recogidas por Inetum muestran:

• Hasta un 93% de clasificación automática de tickets de casuística clara.
• Una reducción de entre el 40% y el 60% en el tiempo medio de resolución de incidencias.
• Entre un 20% y un 40% menos de incidencias repetitivas susceptibles de automatización, en función de la madurez del entorno.
• Hasta un 70% menos de reclasificaciones y derivaciones innecesarias entre equipos.
• Un ahorro de entre 3 y 5 minutos por ticket en el triaje y la gestión inicial.

Estos resultados corresponden a experiencias de uso concretas y dependen de las características y la madurez de cada entorno. Para los empleados, la automatización se traduce en menos esperas e interrupciones. Para los equipos de TI, reduce la carga de gestión y permite dedicar más tiempo a mejorar la disponibilidad de los servicios y la experiencia digital.

La plataforma nace de la experiencia de Inetum en la gestión de operaciones complejas y de la evolución de las automatizaciones utilizadas por sus equipos. Su diseño extensible permite incorporar nuevas fuentes de datos y ampliar los casos de uso: desde la gestión de incidencias hasta otros procesos operativos susceptibles de automatización.

Primera financiación sindicada mediante blockchain

Iberdrola, BBVA y Santander han llevado a cabo una financiación sindicada corporativa por importe de 150 millones€ gestionada íntegramente mediante tecnología de registro distribuido (DLT), popularmente conocida como blockchain. La operación constituye un hito para el mercado financiero al tratarse del primer préstamo sindicado real cuyo ciclo de vida completo, desde la formalización y el desembolso hasta la gestión de intereses, amortizaciones, cesiones y vencimiento, se administra mediante esta tecnología. 

La iniciativa se enmarca en la estrategia de digitalización de Iberdrola, que apuesta por la innovación, los datos y las nuevas tecnologías como palancas para impulsar la eficiencia y mejorar los procesos financieros tesoreros. Gómez-Acebo & Pombo ha actuado como asesor legal de la operación. 

La infraestructura digital permite a las entidades participantes compartir y mantener un registro único, sincronizado e inmutable de la información, que sustituirá los procesos de conciliación entre bases de datos independientes por una única fuente de información compartida. Esta tecnología mejora la trazabilidad de las operaciones, reduce el riesgo de errores operativos y facilita una gestión más eficiente de la financiación sindicada, permitiendo la interacción ordenada de los distintos participantes bajo el control operativo del banco agente designado para la financiación.

Durante toda la vida del préstamo, la plataforma gestiona de forma coordinada los principales eventos contractuales, entre ellos el cálculo y comunicación de intereses, los pagos de principal y comisiones, las amortizaciones anticipadas, el seguimiento del cumplimiento de los compromisos financieros o de información pactados, la tramitación de determinadas autorizaciones contractuales y las cesiones de participación entre entidades financiadoras. Todos estos eventos quedan registrados sobre la infraestructura DLT y son visibles en tiempo real para los participantes autorizados. 

La aplicación de tecnología de registro distribuido al mercado de préstamos sindicados permite simplificar la gestión del ciclo de vida de las financiaciones, reducir costes operativos, mejorar la coordinación entre entidades y aumentar la eficiencia de uno de los segmentos más relevantes de la financiación corporativa. También puede contribuir a aumentar la liquidez del mercado y facilitar el acceso a este tipo de financiaciones a empresas de tamaño medio, al simplificar procesos que tradicionalmente han limitado su participación en este tipo de operaciones.

La operación se ha gestionado a través de la plataforma desarrollada por ioBuilders con el impulso de BBVA y Santander para digitalizar la gestión de la financiación sindicada. Tras esta primera operación, las entidades trabajarán en la incorporación progresiva de nuevos participantes y en la ampliación de sus funcionalidades, con el objetivo de avanzar hacia una infraestructura compartida para el mercado de préstamos sindicados. El objetivo es aprovechar el potencial de la tecnología de registro distribuido para modernizar uno de los mercados más relevantes de las finanzas corporativas, tradicionalmente caracterizado por una elevada carga administrativa y una intensa coordinación entre múltiples participantes, entre los que se encuentran el banco agente, los bancos financiadores y el cliente.

Rob Kay, Global Head of Investment Grade and Emerging Markets Debt en Santander CIB, señaló: "Esta operación representa un avance relevante en la evoluciónde la financiación sindicada, al demostrar cómo las tecnologías basadas en DLT pueden aportar mayor eficiencia, transparencia y trazabilidad a procesos financieros complejos. También pone de relieve cómo los activos digitales están generando ya valor tangible para el negocio y contribuyendo a la transformación de los mercados financieros. Al mismo tiempo, sienta las bases para un modelo de colaboración sectorial con potencial para redefinir distintos aspectos de la financiación corporativa".

Por su parte, Alberto Falco, Head of Portfolio Monitoring and Innovation de BBVA CIB, comentó: “Esta operación refleja la apuesta de BBVA por la digitalización de los mercados financieros. La tecnología blockchain permite dar un salto transformacional especialmente relevante en el caso de los préstamos sindicados, un producto tradicionalmente poco digitalizado y al alcance de muy pocos clientes. Combinando las ventajas de la DLT como registro inmutable, con la programabilidad de los smart contracts para la automatización de los procesos operativos, aspiramos a que esta plataforma se convierta en un punto de encuentro al que se sumen otrasentidades para impulsar el mercado de préstamos sindicados”.

“La adopción de la tecnología blockchain en los entornos financieros es cada vez más una realidad, gracias a los beneficios que aporta. Con esta operación demostramos que esas ventajas también son extensibles al préstamo sindicado real y su gestión completa, con plena validez jurídica y sobre una única fuente de información compartida por todas las partes. Además, cabe destacar que la tecnología de esta plataforma abre las puertas a una gestión más eficiente de los balances de las entidades financieras, habilitando nuevas estrategias de movilización de préstamos en el mercado secundario”, señala Carlos Matilla, CEO de ioBuilders.

Semperis alerta del papel de la IA en ciberataques con daños físicos a empleados

Semperis, la empresa de ciberresiliencia y respuesta ante crisis impulsada por la identidad, ha publicado los resultados de su informe mundial anual sobre ransomware, en el que se destaca que la IA desempeña un papel importante en este tipo de ataques. Además, los ciberdelincuentes amenazan cada vez más con causar daños físicos a los empleados de las empresas para obtener el pago de rescates: en más de la mitad de los casos denunciados, los atacantes cumplieron sus amenazas. 

“La IA está transformando la forma en que se llevan a cabo los ataques de ransomware, y la evolución de las tácticas empleadas por los atacantes está superando la capacidad de muchas organizaciones para estar preparadas, responder y recuperarse a tiempo”, advierte Dan Lattimer, vicepresidente adjunto para EMEA de Semperis. “La amenaza ya no se limita a los datos y los sistemas, sino que los atacantes amenazan cada vez más con causar daños físicos a los empleados como táctica para conseguir que la empresa pague el rescate. Esto convierte la seguridad de la identidad en una prioridad para la resiliencia empresarial, y no solo en una cuestión de TI: cuando los sistemas de identidad dejan de funcionar, la empresa puede dejar de funcionar con ellos. Las organizaciones deben proteger estos sistemas y estar preparadas para recuperarlos rápidamente", insiste.

“Los atacantes tienen un único objetivo: quieren obtener algo de ti. Y la única forma de conseguirlo es hacer que el coste de resistirse a sus exigencias sea mayor que el de ceder”, argumenta Chris Inglis, primer director nacional de Ciberseguridad de EEUU y asesor estratégico de Semperis. “Poner en riesgo tu integridad física es el fenómeno más reciente, porque ya hemos cubierto la mayoría de los demás riesgos”, remarca.

El Informe sobre riesgos del ransomware de 2026 concluye que los ciberdelincuentes recurren a la intimidación psicológica contra las víctimas en casi el 25% de todos los ataques registrados en EEUU, Reino Unido, España, Italia, Francia, Alemania, Singapur, Canadá y Australia. En el 53% de los casos, las víctimas informaron de que los hackers cumplieron sus amenazas; el 24% de las víctimas o de sus familiares fueron víctimas de swatting (falsas denuncias destinadas a provocar una intervención policial en su domicilio); el 25% de las víctimas recurrió a tratamiento psicológico o médico como consecuencia del ataque de ransomware; y el 24% de las víctimas o sus familiares contrataron servicios de seguridad personal.

En el caso de España, un 81% de las compañías admiten haber sido atacadas con éxito en múltiples ocasiones y un 29% pagó el rescate. El 61% sufrió una interrupción temporal; un 48% se enfrentó a una cancelación o un encarecimiento del ciberseguro; un 41% sufrió robo o la destrucción de datos; y en un 41% de los casos se produjeron dimisiones o despidos como consecuencia de los ataques. En cuanto al impacto en el personal, el 25% de los ataques en España incluyeron amenazas físicas y el 53% implicaron amenazas contra familiares o amigos. Un 22% de las víctimas de los ataques sufrió doxxing (práctica que consiste en investigar, recopilar y publicar en internet información privada o personal de alguien sin su permiso, con la intención de causarle daño); un 16% sufrió swatting; el 18% necesitó tratamiento psicológico o médico, y el 33% se vio obligado a mudarse de domicilio, cambiar de oficina o incluso de trabajo.

“El personal de TI y ciberseguridad trabaja sometido a altos niveles de estrés”, advierte Tim Beasley, consultor sénior de respuesta a incidentes de Semperis. “Un ataque de ransomware lleva esa situación a un nivel completamente distinto. He visto a responsables de seguridad de la información (CISO) decir: ‘Me voy. Se acabó. No puedo más. No merece la pena’. He visto a personas marcharse porque la dirección consideraba que habían gestionado mal alguna situación y que eso había provocado la brecha deseguridad. Todo ello acaba pasando factura a nivel psicológico”.

La IA está transformando el panorama del ransomware .En el 84% de los ataques, los ciberdelincuentes utilizaron la la IA con fines maliciosos. Los ciberdelincuentes amenazan cada vez más a los empleados de las empresas víctimas y a sus familias: el 40% de los ataques incluyeron amenazas psicológicas o físicas contra el personal Los ataques (y pagos) múltiples continúan: en casi el 70%, las víctimas de ransomware fueron atacadas en múltiples ocasiones; el 31% realizó varios pagos a los atacantes. La infraestructura de identidad sigue siendo un objetivo prioritario, mientras la preparación para recuperar los sistemas de identidad sigue siendo insuficiente. 

“Los ciberdelincuentes están continuamente evolucionando sus tácticas”, resalta Mickey Bresman, CEO de Semperis. “Cuando comenzó la primera oleada de ataques de ransomware, la mayoría se centraba en cifrar los datos. Después, a medida que los sistemas de copia de seguridad y recuperación de datos empezaron a ganar terreno y permitieron a las empresas resistirse a las exigencias de los rescates, vimos cómo surgía la doble extorsión: el cifrado combinado con el robo de datos y las amenazas de hacerlos públicos o venderlos. Por eso, es lógico que sigamos viendo cómo los atacantes buscan nuevas formas de conseguir que las víctimas paguen”.

El 87% de los ataques de ransomware tuvieron como objetivo sistemas de identidad como Active Directory (AD), Entra ID y Okta. Sin embargo, solo alrededor de la mitad de las empresas cuentan con copias de seguridad específicas para la identidad, soluciones automatizadas de recuperación de la identidad y procedimientos de respuesta ante crisis específicos para estos sistemas.  Y menos de la mitad automatiza los procesos de recuperación. El 60% de los planes de recuperación ante desastres o de respuesta ante crisis de las organizaciones no incluyen procedimientos para recuperar los sistemas de identidad.

“La identidad es fundamental. Si un atacante consigue robar una identidad, tiene vía libre. Las amenazas internas no siempre proceden literalmente de alguien de dentro, de una persona que abusa de sus privilegios. A menudo, se trata de alguien de la propia organización que actúa en nombre de un atacante externo para aprovecharse de los privilegios de otra persona. A veces, es un proceso que simplemente se descontrola. En todos los casos, la identidad es el problema central”, insiste Inglis.

Los científicos piden desconectar la IA que ciberataca

Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio y otros 418 científicos de 34 países han firmado una carta abierta sobre IA y ciberseguridad que pide desconectar de internet, por defecto, los modelos de IA capaces de atacar sistemas informáticos, y crear un organismo internacional que lleve la cuenta de cada vez que uno se escapa.

La carta, firmada por varios expertos españoles (Juan Caballero, Ignacio Cascudo, Pedro Moreno-Sánchez, Georgios Portokalidis y Niki Vazou, de IMDEA Software, y José María de Fuentes y Lorena González Manzano, de la Universidad Carlos III de Madrid), llega un mes después de que Anthropic, OpenAI, Google, Meta, xAI y Nvidia firmaran con Trump un acuerdo "moralmente vinculante" de medidas de seguridad voluntarias, sin ningún mecanismo para hacerlas cumplir. 

Los científicos dicen que con compromisos voluntarios no basta. Y reclaman tres compromisos:

• si la empresa tiene un modelo de IA que sabe atacar, no lo conecta a internet hasta demostrar que lo tienes controlado. La carta reconoce que eso tiene coste, porque muchos usos útiles necesitan red, y por eso pide equilibrar lo que se le deja hacer al modelo con lo poco que hoy sabemos predecir de su comportamiento.
• un organismo internacional, por encima de los reguladores de cada país, que fije buenas prácticas "para el bien público" de alineamiento y contención.
•  transparencia obligatoria. Cada fallo de contención se reporta, y con el tiempo se publica, para aprender de los errores y para que alguien responda por ellos.

Para Henna Virkkunen, la responsable de tecnología de la Comisión Europea, el AI Act ya es suficiente para cubrir los riesgos de sistemas de IA que se descontrolan. Mientras, en EEUUTrump levantaba el bloqueo que impedía a los laboratorios estadounidenses dar acceso anticipado a sus modelos al AI Security Institute británico para pruebas de seguridad.

Por otra parte, un ingeniero de OpenAI está detenido desde el 9 de octubre acusado de esconder desde el 28 de septiembre un micrófono en la sala de reuniones de la dirección de la empresa en San Francisco. Se llama Abdulrahman Alfozan, tiene 35 años y es ciudadano saudí, según el comunicado del Departamento de Justicia de Estados Unidos. El aparato estaba enchufado al puerto USB de una tele, envuelto en papel higiénico. La acusación formal es usar, o intentar usar, un dispositivo para interceptar comunicaciones orales. Alfozan compareció por primera vez ante un juez federal el martes 13 de octubre, el mismo día en que se hizo pública la denuncia. De momento, ya ha sido despedido.

Más presión sobre las empresas de IA

Se acumulan las presiones sobre algunos segmentos vinculados a la inteligencia artificial. Dos han sido, de momento, los más afectados: los fabricantes de semiconductores de memoria y los conocidos como 'neoclouds', competidores de menor tamaño dentro del negocio de infraestructuras para centros de datos.Los temores proceden, por una parte, de la irrupción de la competencia china en el mercado de chips de memoria, que ha castigado especialmente a los principales fabricantes coreanos, con SK Hynix acumulando una caída del 57% desde máximos. A ello se ha sumado el aumento de la percepción del riesgo crediticio de CoreWeave, compañía especializada en el alquiler y gestión de capacidad de computación para IAl, cuyos bonos cotizan ya en niveles asociados a deuda estresada ante las dudas sobre la sostenibilidad de su modelo de negocio y el elevado endeudamiento asociado a la expansión de su infraestructura de IA. 

Las cuentas de las compañías más afectadas están cerca de publicarse. Por un lado, los fabricantes coreanos publicarán sus resultados a finales de mes, mientras que CoreWeave lo hará el 10 de noviembre y Nebius, el 11 de noviembre. Es posible que las cifras no sean suficientes para provocar una recuperación inmediata de las cotizaciones, pero sí podrían contribuir a frenar el deterioro actual si confirman que la demanda subyacente continúa siendo sólida y, también, atención al posible anuncio de recompra de acciones en los fabricantes de semiconductores coreanos, ricos en caja tras el acelerón en ventas y márgenes del último año.

Estas dudas contrastan con las señales de fortaleza procedentes de dos compañías esenciales para la fabricación de semiconductores avanzados. Por un lado, ASML continúa mostrando solidez en la demanda de equipos para la producción de chips, con un aumento interanual de los ingresos del 55% y señalando que algunos clientes buscan ya asegurar capacidad para 2029 y 2030. Ha cerrado el mejor trimestre de su historia, con 11.700 millones€ en ventas y 5.000 millones de beneficio. Sus máquinas de luz ultravioleta extrema, las que dibujan los circuitos más finos, aportaron 4.100 millones. En 2027 fabricará un 30% más, pero admite que no cubrirá toda la demanda de 2027 y 2028. ASML ya ha pactado subidas con sus clientes, que notará desde 2027. Buena señal para la demanda de la IA pero muestra que los cuellos de botella van mas allá del capital, lo que puede ralentizar todo. Por otro, TSMC ha superado las estimaciones y continúa apuntando a una aceleración de la actividad, con ingresos un +50% superiores a los del año anterior, al tiempo que anticipa que la inversión destinada a ampliar su capacidad productiva seguirá en niveles elevados hasta 2028, especialmente la fabricación de los chips de 2 nanómetros.

Nos encontramos, por tanto, ante una nueva oleada de preocupación en torno a la inversión en IA similar a otras vividas durante los últimos tres años, en las que se han cuestionado recurrentemente tanto la sostenibilidad del ritmo inversor como la posibilidad de estar ante una burbuja. Aunque todavía parece prematuro hablar de una burbuja, eso no significa que todos los segmentos presenten el mismo perfil de riesgo. Las compañías con elevados niveles de endeudamiento serán previsiblemente las que sufran una mayor volatilidad en el actual entorno de tipos y, ante una hipotética desaceleración inesperada de la demanda, constituirían el eslabón más vulnerable de la cadena. El ciclo de inversión en IA continúa avanzando, aunque lo hace acompañado de un nivel creciente de ruido.

• Google ha abierto Gemini 4 Argon, su modelo más potente, a los suscriptores de pago de Gemini Pro y Ultra, al modo IA del buscador y a las empresas que lo usan por API (la conexión para meterlo en sus propios programas). Hace dos semanas solo lo tenía un grupo pequeño de expertos en ciberseguridad. Es el primer modelo grande de Google en más de siete meses.
• Anthropic multiplica por 12 el código que integra cada día. Ha pasado de unas 2.500 integraciones de código diarias en mayo a más de 30.000, con Claude escribiendo buena parte. Ha pasado cinco meses rediseñando su plataforma para agentes y sus ingenieros dicen que programar ya no es el cuello de botella. Además, Anthropic frena a quien copia a Claude con sus respuestas. Ha detallado sus defensas contra la destilación (entrenar un modelo propio con las respuestas de otro) y dice que la extracción de rivales chinos ha caído entre un 90% y un 99%. 
• Microsoft parchea más de 1.400 fallos en un solo mes. Es la actualización de seguridad de octubre, frente al récord de casi 1.000 de septiembre. Microsoft atribuye a modelos de IA el hallazgo de muchos de ellos. 
• Grok, Cursor y X Premium, ahora en una sola suscripción. La empresa de Elon Musk junta sus productos en la X Subscription, con un nivel nuevo de 30$ que sustituye a 90$ en facturas separadas.
• Nvidia anunciará 2.000 millones€ en acuerdos en Europa. Jensen Huang, su consejero delegado, dice que los presentará en la próxima semana, sumados a los 8.000 millones$ invertidos en el último año.
• GlobalFoundries se embolsa 21.000 millones$ dentro de un pacto entre EEUU y Japón para levantar nuevas plantas de semiconductores.
• Apple estrenará su IA en China en diciembre, con iOS 27.3, tras casi dos años esperando permisos. El 29 de septiembre obtuvo licencia para meter los modelos Qwen de Alibaba en el iPhone 18 Pro. Sin nueva Siri ni creación de imágenes. China no deja entrar IA extranjera sin socio local. Por eso Apple acepta un filtro de Alibaba con el que Pekín aprueba cada actualización. Y Huawei y Xiaomi ya venden móviles con IA. Gana seguro Alibaba: sus modelos irán en cada iPhone de China. Apple se la juega la semana que viene con el iPhone Duo; si su IA no convence, el usuario irá a Huawei.
• Berkshire Hathaway vuelve a invertir en Bending Spoons, la firma italiana que reflota apps. Los discípulos de Warren Buffett inyectan otros 330 millones$, compran 10 millones de acciones a 33$, un 13% por debajo del precio del martes 13 de octubre, y sube su participación al 4%. Ya puso 600 millones en su salida a Bolsa de julio. Su negocio es comprar apps como Evernote, WeTransfer o Vimeo y reorganizarlas para que sean rentables. Quien compre ahora acciones de Bending Spoons paga más de un 50% más. 
• onQ: la empresa de computación cuántica cae un 8% tras anunciar una ampliación de capital de 2.000 millones$. Esta misma semana pactó comprar Elisity, de ciberseguridad, pagando en acciones hasta 1.300 millones.

Miguel Ángel Valero

Una compañía china vuelve a sorprender a los mercados. CXMT, fabricante de semiconductores de memoria, ha anunciado que será capaz de producir chips de memoria de una generación más avanzada que los desarrollados actualmente por los tres gigantes que dominan este oligopolio (Samsung, Sk Hynix y Micron). Mientras las compañías surcoreanas aún se encuentran en fase de investigación, el fabricante chino asegura que podrá disponer de sus primeros productos antes de que finalice el año.

Aunque es probable que la transición hacia una producción masiva requiera más tiempo, el anuncio incrementa la presión competitiva sobre los líderes del sector. CXMT, cuya salida a Bolsa la convirtió en la empresa más grande de China continental, continúa sorprendiendo por el ritmo de innovación de sus productos y ya se ha convertido en la compañía con mayor crecimiento en el segmento de chips de memoria, alcanzando una cuota de mercado global del 9,5% (2 puntos más que hace un año).

La competencia se intensifica en uno de los segmentos que más relevancia ha ganado en el último año, precisamente desde que los cuellos de botella en el suministro de chips de memoria comenzaron a hacerse más evidentes. Además de capacidad de procesamiento, los servidores y los procesos de entrenamiento e inferencia de inteligencia artificial (IA) requieren grandes cantidades de memoria. Esta tendencia ha sido aprovechada por el reducido grupo de fabricantes especializados, cuyos beneficios han alcanzado niveles extraordinarios. En este sentido, las próximas presentaciones de resultados permitirán evaluar cómo esperan responder a la nueva presión competitiva.

El debate entre capacidad de distribución e innovación cobrará una importancia creciente en el segmento. El nuevo aspirante global se enfrenta a compañías que han construido durante décadas sólidas redes comerciales y capacidades logísticas a escala mundial.

Los fabricantes de memorias se hunden después de que la china CXMT anunciara que fabricará chips de nueva generación para competir con EEUU y Corea. Sandisk es la más castigada del grupo, con un desplome del 5% en el Nasdaq.

Microsoft desplegará más de un millón de sus chips Maia 300 el año que viene, con un 40% más de cómputo por megavatio que los mejores sistemas de Nvidia. Aviso para el proveedor externo: los gigantes de la nube quieren comprar menos GPU fuera.

Broadcom: el problema no son los chips, sino la deuda

Hock Tan, CEO de Broadcom, lanza otra advertencia: el freno de la IA ya no son los chips, sino el dinero para pagarla. El negocio mundial de computación para IA gasta unos 200.000 millones$ al año y solo ingresa 150.000 millones. Por lo que faltan 50.000 millones. Los laboratorios convierten 100.000 millones de gasto en 120.000 de ingresos y la demanda tirará hasta 2029 e incluso 2030. Obleas y memoria ya no escasean; lo que falta es quién paga las nubes de Microsoft, Amazon, Meta y Google. El hueco entre gasto e ingreso se tapa con deuda. Si los tipos de interés siguen altos financiar esa deuda cuesta más, y como la IA tarda en rentar, lo que frenaría ésta es el dinero, no los chips. Este es el relato de la IA que tira de deuda. Cualquier grieta en la deuda de los grandes puede tener un mayor impacto en el mercado.

Medidas para recuperar la confianza en la IA

Anthropic ha cortado el acceso a internet de todas sus evaluaciones internas, las pruebas en las que pone a sus agentes de IA a resolver tareas antes de lanzar un modelo. Durante esas pruebas, Claude explotó fallos de software en webs ajenas, se saltó muros de pago y llegó a enviar una pista inventada al formulario de la policía de Filadelfia. La desconexión durará hasta que Anthropic confirme que sus sistemas de vigilancia cazan este tipo de conductas de forma fiable. 

Anthropic reconoce que varias de las webs donde Claude actuó sin permiso eran de agencias públicas estadounidenses, y que en algunas pruebas el modelo explotó fallos de software con inyección SQL o de comandos (mandar un texto que la web ejecuta por error como si fueran instrucciones).

Satya Nadella, consejero delegado de Microsoft, quiere que las empresas traten a los modelos de IA (él se sube al carro de Trump y acepta el término Super Inteligencia) como a un empleado con demasiado acceso al sistema. Pide asumir que cualquier modelo está comprometido desde el primer minuto y tener siempre a mano un freno de emergencia: una persona autorizada que pueda pausarlo o apagarlo a mitad de tarea. Lo dice en X el jefe de la empresa que más dinero ha metido en IA generativa en los últimos tres años. Y lo publica un día después de que Anthropic contara que uno de sus modelos mandó una pista falsa de asesinato a la policía de Filadelfia.

Su propuesta es "separar el suministro de inteligencia de la autoridad sobre ella". O sea, el modelo pone la inteligencia, pero lo que puede tocar y lo que puede hacer lo decide un sistema que está fuera de él y que él no puede modificar. Nadella lo conecta con un principio de seguridad informática de los años 70: un programa no puede saltarse ni manipular el mecanismo que le da permisos.

Y habla de siete principios:

• 1. Diversidad de modelos. Ningún modelo debe ser la única dependencia de un resultado importante, ni revisar su propio trabajo. 
• 2. Observarlo todo. Cada acción relevante tiene que dejar una evidencia legible por una persona y a prueba de manipulación. 
• 3. Verificación continua. Probar el sistema entero también en fallos, ataques y casos raros, no solo cuando la tarea sale bien. 
• 4. Controles independientes sobre qué datos ve el modelo y qué acciones puede ejecutar. 
• 5. Auditoría independiente. Quien valida no puede ser la misma inteligencia que se valida. 
• 6. Contención. El freno de emergencia, y tecnologías de contención más serias para modelos más capaces, con un estándar común en el sector. 
• 7. Comunicar los incidentes. Cuando algo falla, avisar a tiempo a los afectados y compartir qué control falló y cómo evitar que se repita.

Microsoft no parte de cero en esto, ni es el primero en plantear este tipo de propuestas. En septiembre ya obligó a sus propios modelos MAI a dejarse apagar con un código de conducta interno. Meta y Microsoft redujeron el uso interno de Claude. En Anthropic, Dario Amodei publicó en septiembre su plan para frenar el ritmo y abrir los modelos a evaluadores externos, y varios de los principios de Nadella (auditoría independiente, comunicar incidentes) van en la misma línea.

Atomic Machines debuta con una fábrica guiada por IA

Jeff Holden, que ayudó a crear Amazon Prime y dirigió el programa de conducción autónoma de Uber, ha presentado Atomic Machines tras seis años trabajando en secreto. La empresa ha levantado 250 millones$ y enseña el Matter Compiler, una fábrica guiada por IA que convierte un diseño digital en una máquina diminuta que funciona. La idea es hacer con el hardware lo que el "vibe coding" ya hace con el software: describes lo que quieres y se fabrica.

Meta Platforms sube en Bolsa ante los rumores de un nuevo modelo de IA bautizado “Watermelon”. El jefe de IA, Alexandr Wang, tuiteó “vibes kinda good” con un emoji de sandía. Wall Street no necesitó más para comprar.

TypeSafe AI, cofundada por uno de los creadores de ChatGPT, levanta 870 millones$ con a16z un mes después de lanzar Jev, un modelo pensado para que los agentes tomen decisiones rápidas, sin conversación de por medio. Ya supera el millón de usuarios y Microsoft ha sacado su propio modelo de decisiones. La empresa está valorada en 7.500 millones.

Grok Bot ya tiene su propio correo electrónico. xAI permite a su agente tener una dirección @mail.grokbot para escribir a empresas y reservar reuniones en nombre del usuario. Otra derrota para Elon Musk. Tesla deja de llamar 'conducción autónoma' a su sistema en Europa. El Full Self-Driving (Supervised) pasa a llamarse Tesla Assisted Driving después de que el ministro de Transportes alemán calificara el nombre anterior de engañoso.

Qualcomm vaticina una ola de renovación de móviles por los agentes. Su consejero delegado, Cristiano Amon, cree que los agentes que usan las aplicaciones harán cambiar de teléfono a mucha gente, y que las empresas de IA quieren móviles capaces de mover modelos de 100.000 millones de parámetros en 2028.

Anthropic alquila más capacidad de cálculo a una minería de cripto. Firma un contrato plurianual de nube con Iren, minera de criptomonedas, mientras acelera para poner en marcha unos 530.000 millones$ en alquileres de centros de datos.

UBS: los modelos de IA impulsan la inversión y el crecimiento

“La 'economía de la IA' se volvió aún más pronunciada en el tercer trimestre, y es probable que esta tendencia continúe en el futuro previsible. Las mejoras en los modelos de IA mantienen el efecto 'flywheel' en marcha, lo que está impulsando la inversión, el crecimiento y el rendimiento del mercado”, señala Jason Draho, Responsable de Asignación de Activos para América, UBS Global Wealth Management.

Yardeni Research ve oportunidades en sectores donde la IA es relevante

Ed Yardeni, presidente de Yardeni Research, vislumbra oportunidades para invertir en tecnología y en sectores donde la IA está desempeñando un papel importante: semiconductores, sector industrial, financieras y biotecnología. Si bien ha retrasado su objetivo de 8.400 puntos para el S&P 500 hasta mediados de 2027, Yardeni mantiene el escenario de 10.000 a final de la década, en un mercado "liderado por los beneficios, no por las valoraciones", según la entrevista realizada por Héctor Chamizo en su canal de YouTube.

Entre sus recomendaciones para los inversores conservadores, no duda en elegir el bono estadounidense a 10 años al 5%. En mercados, pone el acento en la tecnología: “Los semiconductores se han abaratado mucho, se han vuelto más bien valores decrecimiento y, sin embargo, cotizan a un múltiplo de unas 15 veces, por debajo de donde está ahora mismo el S&P 500”. Apunta que las acciones de software sufrieron un castigo por el temor a que la IA las dejara obsoletas, pero no lo considera justificado, y la tecnología “seguirá funcionando, así que tener el Nasdaq 100 como posición central de una cartera probablemente tiene sentido”.

En EEUU, con la relocalización de la producción (onshoring) y la construcción de centros de datos, “estamos viendo mucha actividad económica. Creo que los industriales, que se han abaratado como apuesta ligada a la IA, van a funcionar, y las financieras deberían beneficiarse muchísimo de la revolución Fintech”.

La biotecnología resulta particularmente interesante como área en la que se combinan salud y tecnología porque puede usar la IA como una forma de acelerar el proceso de descubrimiento de nuevos fármacos.

Yardeni, que acaba de elevar del 20% al 30% la probabilidad de un escenario económico global adverso y alerta sobre la caída del PER de 22 a 19 veces en el S&P, descarta la recesión y ve oportunidades de compra en las correcciones de la Bolsa. Los miedos a un 1999-2000 "ya no son un riesgo serio". De hecho, en un mercado “para inversores a largo plazo”, ve las correcciones como oportunidades de compra, aunque vaticina volatilidad durante el resto del año, sobre todo por la incertidumbre entorno al precio del petróleo.

El creador del término 'bond vigilantes' en 1983, que lleva desde 2020 defendiendo la tesis de los "felices años 20" (Roaring 2020), considera que, con el bono a diez años por encima del 5%, la Bolsa se pondría "muy, muy nerviosa”. Frente a la crisis de deuda que anticipan Ray Dalio (fundador de Bridgewater Associates, uno de los mayores fondos de cobertura del mundo) o Jamie Dimon (JP Morgan Chase), apunta: "Con esa visión te habrías perdido un mercado alcista muy fuerte. Llevo casi 50 años en esto y el asunto de la crisis de deuda lleva muchísimo tiempo encima de la mesa y, sin embargo, no la hemos tenido".

Pero reconoce que el riesgo ha subido porque la guerra en Oriente Medio ha vuelto a escalar, el precio del petróleo ha superado otra vez los 100$ y todo apunta a que se mantendrá alto durante más tiempo, la Fed ya ha subido los tipos de interés un cuarto de punto y el mercado descuenta una o dos subidas más este año. “Si es así, las consecuencias inflacionistas serán un problema mayor para la Reserva Federal", avisa. "Y luego veremos qué pasa el año que viene. Ya no estamos en un entorno en el que la Fed deja los tipos quietos. Y no es una subida y se acabó: son al menos un par más este año y posiblemente más el próximo, por la inflación”.

Considera que el riesgo real es el PER, no los beneficios, porque los múltiplos de valoración que los inversores están dispuestos a pagar han bajado de 22 a menos de 19 veces, el S&P está "más barato que a principios de año" y descarta que caiga a 15, "lo que pasa en una recesión.” Por tanto, ve riesgo de corrección, no de mercado bajista.

La posibilidad de que una inflación del 3%-4% y unos tipos estructuralmente más altos puedan convertirse en la nueva normalidad para la economía estadounidense no preocupa, ya que el crecimiento de la productividad ha ido mejorando y debería seguir haciéndolo. El modelo GDPNow de la Fed de Atlanta vaticina un crecimiento del PIB real en torno al 5% en el tercer trimestre, y el empleo ha crecido muy despacio. Así que la productividad va a tener otro trimestre muy fuerte. La productividad impulsa el PIB real, modera la inflación porque entra en los costes laborales unitarios y ya está elevando los márgenes, “lo que beneficia a las empresas y también a los trabajadores en un mercado laboral competitivo. En este contexto, no creo que vayamos a quedarnos atascados en una inflación del 3%-4%. Es un problema a corto plazo, pero en los próximos tres años podríamos ver perfectamente cómo la inflación se modera hasta el objetivo del 2% de la Fed”.

Ed Yardeni ha hecho una de las apuestas más audaces de Wall Street: el oro a 5.000$ la onza y, potencialmente, a 10.000 a final de la década. Aunque reconoce que no es un experto en oro, “cuando supe que los bancos centrales estaban comprando, me volví alcista”. “Hay una correlación muy interesante entre el oro y el S&P 500. Si los pones en el mismo gráfico con la misma escala, encajan muy bien: a corto plazo están inversamente correlacionados (cuando la Bolsa sube, el oro baja, y viceversa), pero a largo plazo tienden a seguir la misma tendencia. Así que, si acierto con un S&P 500 en 10.000 puntos a final de la década, el oro podría llegar a 10.000$".

A partir de ahí, la clave sería el reequilibrio de carteras. Yardeni apunta: “Es algo muy curioso de la naturaleza humana: cuanto más sube la bolsa, más nerviosa se pone la gente. Están muy contentos de haber ganado tanto dinero, pero quieren conservarlo. Y por eso habrá cierta diversificación desde la Bolsa hacia el oro”.

Miguel Ángel Valero

Hay operaciones de fusiones y adquisiciones (M&A por sus siglas en inglés) en marcha, salidas a Bolsa pendientes de concretarse, y especulaciones sobre compras y OPA. Pero todo apunta a que 2026 va a ser el peor año en los últimos 12 para esta actividad. De momento, un 22% menos de operaciones corporativas hasta agosto. Más de un tercio del volumen de operaciones de menos de 100 millones$ se ha evaporado este año. Solo las grandes, por encima de 5.000 millones, aguantan sobre su media. 

El frenazo de fusiones y OPA es otra luz roja para la Bolsa pese a los máximos. Cuando el mercado sube de verdad, los precios altos animan a comprar empresas enteras. Ahora hay récords sin apenas compras. Una euforia que esconde fragilidad. Porque menos fusiones significa menor remuneración al accionista vía primas y que faltan argumentos sustanciosos para mantener el rally alcista. Y fuerte caída de ingresos para la banca de inversión.

En este contexto, Nvidia negocia reforzar su apuesta por Reflection AI, la startup especializada en desarrollar modelos abiertos, o comprarla (está valorada en 25.000 millones$. El grupo ya respalda con unos 800 millones a Reflection AI, que busca 2.500 millones para potenciar Beam, un modelo de pesos abiertos (que cualquiera descarga y afina) para programar y para agentes. Nvidia baraja compra total, fichaje o solo más participación. Caja no le falta, 56.600 millones. El rey de los chips se mete a comprar modelos por algo. Google y Amazon ya diseñan sus propios chips para depender menos de él, así que Nvidia ata a quien crea los modelos y refuerza su posición en el mercado.

Mientras, Ambarella se dispara en el Nasdaq con las especulaciones de que Qualcomm estudia su compra. La firma de chips de visión para IA y coche autónomo habla con asesores de banca de inversión para una posible venta. Antes ya sonó NXP como comprador. Capitaliza unos 3.000 millones y sus ventas crecen un 13%. No hay nada apalabrado, ni mucho menos firmado, pero el mercado ya pone precio a la fusión.

Otro que anima el mercado de M&A, tan alicaído, es SpaceX. La empresa de Elon Musk compra espectro de banda baja a Grain por 8.000 millones$, que se suman a los 65 MHz de EchoStar (17.000 millones aprobados en mayo), para consolidar a Starlink Mobile frente a AT&T, Verizon, y T-Mobile. Además,  promete un Starlink barato en India antes de la megasalida a Bolsa de Jio, valorada en 106.000 millones$.

Por otra parte, las ventas minoristas de turismos en China se desploman un 24% interanual en septiembre, el mayor batacazo en años en el primer mercado de autos del mundo. La guerra de precios y un consumidor en modo ahorro pasan factura a fabricantes como BYD. Mala noticia también para los europeos muy expuestos a China, como Volkswagen y BMW. Pero Stellantis apuesta por eléctricos pequeños y baratos para recuperar Europa, con el proyecto E-Car que arrancará producción en 2028 en Pomigliano (Italia) y marcas con identidad propia frente a la uniformidad de plataformas compartidas. La fábrica italiana ya repunta: producción un 28% mayor en los nueve primeros meses, 340.745 coches. El coche barato es el campo de batalla contra China.

Pero el mercado no está tranquilo. Los hedge funds están apelotonados en Wall Street, justo antes de los resultados de las Bigtech. La correlación entre las grandes del S&P 500 anda en mínimos, cerca de 9. El índice de dispersión de Cboe ronda los 40 y el S&P lleva semanas plano mientras cada valor baila por su lado. La apuesta está tan concurrida que los bancos la marcan como de las más llenas en años, antes de los resultados tech y de la decisión de tipos en la próxima reunión de la Fed. 

El fondo compra opciones sobre acciones sueltas y las vendes sobre el índice, y gana si cada valor se mueve pero el conjunto no. Si un susto los tira a todos a la vez, por una sorpresa negativa en los resultados de las empresas o en la Fed, la apuesta salta por los aires. 

Corea pierde fuelle y el Kospi pasa de mejor del mundo a farolillo por depender de la memoria. La Bolsa coreana, de 4,3 billones$, se ha quedado sin argumentos para subir. El Kospi, el que más subió del mundo, es ahora el peor con un 22% de descenso por la crisis de las acciones de memoria. El volumen cae un 70% y los inversores extranjeros han sacado 131.000 millones, la peor fuga de Asia. El problema es que dos valores, Samsung y SK Hynix, pesan más de media Bolsa coreana, lo que siempre esun arma de doble filo. Si el mercado duda del boom de la memoria, nada sostiene el índice, así que el dinero se va a Taiwán y a EEUU, donde la IA está más repartida. 

Anthropic actualiza su política de uso de la IA

Anthropic ha publicado su nueva política de uso de modelos de IA, que  entra en vigor el 12 de noviembre, tras la revisión anual (la anterior entró en vigor en septiembre de 2025). Se prohíbe el comportamiento "abusivo o cruel, sostenido e innecesario" contra Claude. Quedan fuera la frustración normal, las quejas, los temas creativos oscuros y las pruebas e investigación con modelos. No se podrá utilizar para campañas engañosas (tanto políticas como comerciales),cuentas falsas, posts para inflar contenido y webs de noticias fabricadas. 

La prohibición de usar sus modelos de IA para fabricar armas se extiende al software de guiado y control y armar drones. La nueva política de uso deja más claro que no se puede rastrear a nadie sin su consentimiento. Claude no puede decidir ni recomendar a quién investigar, detener o acusar en un proceso penal, ni servir para construir o mejorar herramientas de vigilancia. Siguen permitidos el seguimiento consentido (la monitorización de fraude, por ejemplo), la moderación de contenido, el periodismo y la investigación legal. 

Anthropic se reserva poder ajustar estas reglas en contratos con ciertos clientes gubernamentales (ya ha trabajado con el Ejército de EEUU) si considera que las salvaguardas son suficientes. Pero añade requisitos cuando Claude está conectado a equipos que ejecutan acciones físicas autónomas y pueden herir a alguien. Tiene que haber un operador cualificado capaz de observar el equipo y pararlo, y la máquina tiene que poder quedarse en un estado seguro si Claude se desconecta. 

Cuando Claude se usa para algo que afecta a la salud, los derechos legales, las finanzas, el sustento o el acceso a servicios básicos de una persona, Anthropic exige un "humano en el bucle" con autoridad para revisar y cambiar la recomendación, y que la persona afectada sepa que se usó IA. 

Además, Anthropic ha lanzado dos herramientas en beta. Claude Dashboards se conecta a los datos de la empresa (Salesforce o Snowflake, por ejemplo) y construye gráficos que se actualizan solos cuando cambian los números. Claude Motion convierte un informe, un gráfico o una idea en una animación corta. Y de paso, Docs, Slides y Design salen de beta y llegan a todos los planes, también al gratuito.

También pone sus mejores modelos a defender redes eléctricas y agua. Su nueva Cyber Mission da a operadores de infraestructuras críticas acceso a sus modelos más potentes, ingenieros en sus instalaciones e investigación sobre amenazas.

En su evento Gemini at Work 2026, Google parece responder a Anthropic con la presentación de  Gemini Agent, un "agente universal para el trabajo" que vive dentro de Google Workspace. Responde preguntas, hace tareas de oficina, crea contenido y escribe y ejecuta código desde una sola ventana. Funciona en la nube las 24 horas y desde cualquier dispositivo.

Por otra parte, la Reserva Federal señala a la inversión en IA como motor de inflación. Varios responsables de la Fed apuntan a la fiebre de los centros de datos como una de las causas de que suban los precios en EEUU. 

Una IA podrá firmar recetas médicas en Utah. Nolla Health ha recibido el visto bueno regulatorio para un programa piloto, el primero de este tipo, en el que la IA prescribe medicamentos.

Arena ya puntúa qué modelos de IA actúan sin permiso. La empresa que mantiene el ranking de modelos más seguido ha levantado 200 millones$ y lanza un índice que mide acciones no autorizadas, atribuciones falsas y tareas que el modelo dice haber completado sin hacerlo.

En España, Albia Imap asesora a Laboral Group para crecer mediante compras

Albia IMAP, firma especializada en asesoramiento en fusiones y adquisiciones, financiación y desarrollo corporativo para empresas del segmento middle market, ha asesorado a Laboral Group y C 10 en la obtención de financiación estructurada para llevar a cabo un ambicioso plan de crecimiento inorgánico. Laboral Group y C10 es uno de los principales proveedores españoles de servicios de prevención de riesgos laborales, formación especializada, cumplimiento normativo y administración de fincas. Su propuesta combina asesoramiento experto, soluciones tecnológicas propias y una amplia oferta de servicios orientados a garantizar el cumplimiento regulatorio y mejorar la eficiencia operativa de sus clientes.

David Segura, fundador y CEO de Laboral Group, lo explica: “La obtención de esta financiación supone un paso decisivo para el desarrollo de nuestro proyecto de crecimiento . Desde el primer momento, el equipo de Albia comprendió nuestras necesidades y nos acompañó con cercanía, rigor y una gran capacidad de ejecución. Su conocimiento del mercado y su asesoramiento estratégico fueron fundamentales para estructurar una solución financiera adaptada a nuestros objetivos".

Francisco Hidalgo -Barquero, socio de Albia IMAP, añade: “Laboral Group es un gran ejemplo de la transformación de nuestro tejido empresarial. La iniciativa ya no es terreno exclusivo de los inversores financieros. La propiedad y el equipo directivos de nuestras pymes hoy ya tienen la vocación de ejecutar proyectos de crecimiento ambiciosos y, así, convertir buenas empresas en líderes de sus respectivos sectores".

Miguel Ángel Valero

Los principales mercados de centros de datos de España y Portugal incorporaron 65 MW IT de capacidad operativa entre abril y septiembre de 2026, hasta alcanzar aproximadamente 450 MW IT, según el Data Centers Iberian Region Snapshot, elaborado por Colliers. Esta evolución representa un crecimiento semestral cercano al 17%. La nueva capacidad se concentra principalmente en Madrid y Barcelona, que sumaron conjuntamente 58 MW IT en seis meses.

El crecimiento se produce en un contexto de elevada demanda por parte de empresas, grandes proveedores de servicios en la nube, operadores neocloud y compañías vinculadas al desarrollo de la inteligencia artificial (IA). Al mismo tiempo, la evolución regulatoria, la disponibilidad efectiva de potencia y los plazos de conexión están llevando a revisar desarrollos que todavía no cuentan con suficiente visibilidad sobre su ejecución. En este contexto, el volumen anunciado pierde peso como indicador aislado frente al grado de madurez de cada proyecto. 

Madrid aumentó su capacidad operativa de 175 a 212 MW IT, un 21% más que en el semestre anterior. Este crecimiento se debe a la apertura de Equinix MD5 en Alcobendas, con 4 MW IT; la entrada en funcionamiento de las instalaciones de NxN, con 5 MW IT; y la incorporación de nueva capacidad en los campus de Merlin Edged en Getafe y Data4 en Alcobendas, con 16 y 12 MW IT, respectivamente.

Barcelona, por su parte, elevó su capacidad operativa de 42 a 63 MW IT, un incremento del 50% en los últimos 6 meses. La apertura de BCN1 de Digital Realty en Sant Adrià de Besòs aportó 14 MW IT, mientras la ampliación de la plataforma de Templus incorporó otros 7 MW IT. Aragón concentra los grandes desarrollos futuros Aragón mantiene 108 MW IT operativos y eleva su capacidad futura estimada de 3.461 a 3.764 MW IT. 

Este crecimiento responde a nuevos anuncios de gran escala, la confirmación de proyectos previamente identificados y la revisión de desarrollos existentes. Entre las novedades del semestre destacan el campus de DayOne e Ignis en Escatrón, diseñado para alcanzar hasta 207 MW IT; el proyecto de Krolmap en Zaragoza, con un potencial de 103 MW IT; y la confirmación de Botorrita como ubicación del proyecto Zaragoza-WIND de Merlin Edged, cuya primera fase contará con 144 MW IT. La materialización de esta capacidad dependerá de la disponibilidad de potencia, la construcción de subestaciones y conexiones, y el refuerzo de la red eléctrica. 

Fuera de Madrid, Barcelona y Aragón, la capacidad operativa española aumentó de aproximadamente 35 a 42 MW IT. La nueva oferta procede de instalaciones en Derio, Paterna y Cantabria. Estas localizaciones reúnen aproximadamente 5.687 MW IT de capacidad futura estimada, aunque una parte relevante de los proyectos se encuentra todavía en fases iniciales. Lisboa se mantiene estable, con 25 MW IT operativos y 1.389 MW IT de pipeline. Su proyección se apoya en la conectividad internacional, la red de cables submarinos y el avance de infraestructuras destinadas a servicios en la nube e IA. El informe espera que el 91% de su capacidad asegurada entre en funcionamiento antes de 2030. 

“Las limitaciones de potencia y los plazos de conexión están ampliando el mapa europeo de centros de datos más allá de mercados tradicionales. La Península Ibérica cuenta con condiciones para captar una parte de esa demanda, pero competirá combinando sostenibilidad con su capacidad para ofrecer energía disponible y proyectos ejecutables en tiempo y forma, no únicamente por el volumen anunciado de su pipeline”, explica Gonzalo Martín, Managing Director y Head of Data Centres Capital Markets, EMEA, en Colliers. 

La incorporación de nueva capacidad todavía no compensa el crecimiento de la demanda. La disponibilidad operativa en el mercado de colocation se sitúa en el 19% en Madrid y en el 14% en Barcelona. En el segmento dirigido a hyperscalers y operadores neocloud, la disponibilidad desciende hasta el 9% en Madrid y es nula en Barcelona.

El informe analiza también el proyecto de Real Decreto publicado el 27 de agosto de 2026 por el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico. La propuesta establece nuevos requisitos para los centros de datos que soliciten permisos de acceso y conexión a la red por una potencia igual o superior a 1 MW. Entre las medidas propuestas figuran criterios de adicionalidad renovable, correlación horaria del consumo, eficiencia energética e hídrica y control de los datos dentro de la Unión Europea. El texto continúa en revisión tras una consulta pública que recibió más de 600 aportaciones, por lo que su contenido puede experimentar modificaciones antes de su aprobación.

Las observaciones presentadas durante la consulta incluyen una mayor flexibilidad para evaluar la correlación entre consumo y generación renovable, la exclusión de los proyectos que ya cuentan con permisos de acceso y conexión, y la ampliación del periodo previsto para acreditar la adicionalidad de la generación renovable. Perspectivas El crecimiento de la capacidad operativa confirma que el mercado ibérico continúa avanzando, aunque la ejecución de los proyectos futuros dependerá cada vez más de factores concretos como el acceso a potencia, los permisos, la financiación y los plazos de entrega. En este escenario, la evolución del mercado estará más determinada por la capacidad de convertir los proyectos en instalaciones operativas y menos por el volumen total de anuncios. La configuración definitiva del marco regulatorio será uno de los elementos que condicionen esta transformación durante los próximos años. 

“El mercado está entrando en una fase en la que ya no basta con anunciar capacidad. La diferencia la marcarán los proyectos capaces de asegurar energía, permisos y plazos de entrega. Para ello, es necesario un marco predecible que dé seguridad a operadores, promotores, inversores y financiadores, y que permita compatibilizar los objetivos de eficiencia con la viabilidad técnica de los desarrollos”, señala José María Guilleuma, Managing Director de Data Centers en Colliers.

Foro Tecnológico Global: convertir la tecnología en resultados

Manuel García del Valle, CEO de Inetum Iberia Latam, asegura en el Foro Tecnológico Global que la IA, especialmente la generativa y agéntica, figura entre las tecnologías que están provocando una transformación más profunda en las organizaciones: “La verdadera ventaja competitiva está en integrar estas tecnologías en el negocio, llevarlas a escala y convertirlas en resultados. Todos tenemos ya acceso a ellas; la brecha ahora está entre quienes experimentan y quienes son capaces de transformarlas en resultados”. Por tanto, defiende la necesidad de pasar de utilizar la tecnología exclusivamente como instrumento de eficiencia a convertirla en una palanca de transformación, competitividad y crecimiento, situando a las personas en el centro del cambio; de superar la fase de experimentación tecnológica para afrontar desde el inicio las condiciones necesarias para escalar las soluciones. 

Para Inetum, este planteamiento comienza por comprender en profundidad el negocio del cliente, anticipar las capacidades que necesitará en los próximos años y combinar ese conocimiento sectorial con una visión avanzada de la evolución tecnológica. Esta filosofía se plasma en el modelo de “cliente cero”, mediante el que la compañía aplica internamente tecnologías como IA, automatización y datos antes de trasladar ese aprendizaje a sus clientes. “La transformación tiene que empezar dentro de casa. Ser cliente cero nos permite aprender, validar y hablar desde la experiencia, no desde la teoría”, explica. 

La evolución acelerada de la tecnología está modificando también lo que las organizaciones esperan de sus partners tecnológicos. Las compañías necesitarán cada vez más socios capaces no solo de dominar las tecnologías emergentes, sino de comprender sus sectores, procesos, regulación, talento y riesgos, y acompañarlas hasta conseguir resultados medibles. “El cliente va a necesitar un socio capaz de orquestar modelos, datos, agentes, plataformas y personas dentro de procesos reales. El valor estará en reducir complejidad, establecer controles y acortar la distancia entre una decisión y un resultado. La tecnología será abundante; lo escaso será el criterio para aplicarla”, afirma.

España se encuentra ante una oportunidad relevante para aprovechar la actual revolución tecnológica gracias a su talento, capacidad científica, empresas tecnológicas y diversidad empresarial. Especialmente relevante será, a su juicio, extender el impacto de la IA al conjunto del tejido empresarial y hacer que llegue también a las pymes, donde puede contribuir a generar un salto significativo de productividad y competitividad. Para conseguirlo, identifica como palancas fundamentales la inversión, el talento, la colaboración entre empresas, Administraciones y centros de conocimiento, así como un modelo responsable basado en innovación, seguridad y confianza. 

Quién captura el valor de la IA es una de las cuestiones críticas  que afrontan las empresas al incorporar esta tecnología. El CEO de Santander España, Ignacio Juliá, defiende en el Foro Tecnológico Global que ese valor no se quede únicamente en las plataformas tecnológicas, sino que se reparta entre las compañías que utilizan sus herramientas y los clientes a los que prestan servicio. Las diferencias de coste entre las tecnologías disponibles obligan a evaluar cómo se utilizan y quién obtiene la rentabilidad que generan. Por ello, ha abogado por un mejor reparto de los beneficios en la cadena de valor, desde los creadores de los modelos y aplicaciones de IA y quienes las integran en el tejido productivo en beneficio de los usuarios.

En este contexto, ha situado entre las prioridades de Santander el desarrollo de nuevas plataformas que permitan trasladar ese valor a la entidad y a sus clientes, como parte de una transformación que afecta tanto a la generación de ingresos como a la gestión de los gastos. La entidad trabaja en la revisión integral de sus procesos y en la coordinación de los equipos que intervienen desde la identificación de una necesidad del cliente hasta su respuesta al más alto nivel de gestión. Entre las aplicaciones, GenAI en la prevención de riesgos, la simplificación de asuntos complejos para los usuarios y la prevención de delitos y estafas. 

La presidenta de Airbus, Amparo Moraleda, destaca que la IA ofrece oportunidades para agilizar el diseño, la producción y el mantenimiento de los productos. Los datos generados en cada fase permiten mejorar las siguientes, en una industria que debe integrar las nuevas tecnologías con las plataformas y los sistemas existentes. Defiende la participación de España como actor relevante en los grandes programas europeos de defensa, caracterizados por inversiones intensivas en desarrollo y producción. Y resalta el papel fundamental del país dentro de Airbus y la fortaleza de su cadena de suministro, así como sus capacidades en fibra de carbono y las oportunidades que ofrece la ciencia de materiales. En defensa, el valor se está desplazando del hardware hacia el software embarcado en las aeronaves y la conectividad entre plataformas. Esta evolución avanza con mayor rapidez que en la aviación comercial y convierte el dominio de las nuevas capacidades digitales en un factor de competitividad. También ha señalado la importancia de reducir el coste del procesamiento de la IA y de tener en cuenta sus necesidades energéticas para hacer sostenible su utilización.

Ignacio Rel, socio responsable de Consultoría en EY España, explica que la firma está incorporando la IA al trabajo cotidiano y revisando sus procesos para aumentar el valor que aporta a los clientes. Ha situado a las personas, el conocimiento y la confianza como pilares de esta evolución, y ha destacado la importancia de los datos. Defiende una combinación de capacidades estratégicas, especialización sectorial y presencia internacional para acompañar a las empresas en sus procesos de transformación. Según ha explicado, ese enfoque debe permitir mejorar la eficacia y generar nuevas oportunidades de negocio, a medida que la IA modifica también el modelo de actividad de la consultoría.

Javier Tabernero, presidente y CEO de Canon en España, Italia y Portugal, ha relacionado las oportunidades de la digitalización con la satisfacción del cliente, la rentabilidad y la sostenibilidad. Señala la gestión de los datos y la conversión de información del entorno físico en digital como ámbitos de mejora para las empresas. Y apunta a las oportunidades de España para desarrollar la fabricación de chips y semiconductores y potenciar esa cadena de valor.

Concentrix: aprovechar todo el potencial de la IA

El informe ¿Reinventar o evolucionar? Modelos operativos inteligentes para transformar la experiencia de cliente con IA de Concentrix Corporation subraya que, aunque muchas organizaciones ya han incorporado la IA todavía existe un amplio margen para obtener un mayor valor de esta tecnología si se integra como una pieza clave dentro de una estrategia operativa más amplia. Apunta a la necesidad de rediseñar de forma intencionada los modelos operativos para aprovechar todo el potencial de la IA y plantea dos grandes vías para avanzar. 

La primera es la evolución, en la que la IA permite hacer más inteligentes y eficientes las operaciones lideradas por personas mediante la colaboración entre talento humano y tecnología. La segunda es la reinvención, que implica un rediseño integral en torno a un entorno operativo nativo de IA y basado en agentes. Actualmente, solo alrededor del 16% de las empresas prevé que la IA gestione de forma autónoma la mayoría de las interacciones con clientes durante el próximo año. 

El principal obstáculo para generar valor con la IA no reside en la propia tecnología, sino en la capacidad de establecer una gobernanza adecuada y coordinar su ejecución entre funciones, tecnologías y equipos a escala. “La conversación sobre IA suele centrarse en la adopción tecnológica, pero el verdadero reto está en transformar el modelo operativo”, señala Sharang Sharma, vicepresidente de Everest Group. “A medida que las empresas avanzan hacia experiencias de cliente habilitadas por IA, necesitan socios capaces de establecer un marco claro de gobernanza, responsabilidad y ejecución. El éxito dependerá menos de implantar herramientas de IA y más de crear la preparación organizativa necesaria para escalarlas de forma eficaz en toda la compañía”, añade.

“La mayor oportunidad que ofrece la IA a las organizaciones no consiste en automatizar lo que ya existe, sino en crear formas completamente nuevas de generar valor”, afirma Chris Caldwell, presidente y consejero delegado de Concentrix. “Las compañías que están obteniendo mejores resultados están rediseñando la experiencia de cliente, integrando la IA en los flujos de trabajo y combinando el conocimiento humano con tecnología inteligente para mejorar los resultados de negocio. Ahí es donde surgirá la próxima generación de ventajas competitivas”, subraya.

El informe revela cómo las organizaciones están avanzando desde un uso de la IA como herramienta independiente hacia una transformación más profunda de la experiencia de cliente a través del rediseño de sus modelos operativos. Una empresa líder del comercio minorista consiguió ofrecer respuestas un 31% más rápidas mediante IA agéntica, creando además una vía escalable para reducir el coste de atención. A medida que la IA pasa de la fase de experimentación a su adopción a escala empresarial, las compañías necesitan integrar estrategia, consultoría, tecnología y operaciones en unmismo ecosistema. 

Cátedra Comillas AM: la IA redefine el papel de la gestión de activos

La transformación tecnológica y energética, el aumento de la longevidad y la necesidad de canalizar el ahorro hacia inversiones de largo plazo están redefiniendo el papel de la industria de gestión de activos, según la III Jornada de la Cátedra de Asset Management de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad Pontificia Comillas (Comillas ICADE).

Uno de los principales debates de la jornada estuvo centrado en el impacto de la IA sobre la economía y los mercados. Los participantes coincidieron en que la expansión de la IA no supone únicamente una revolución tecnológica, sino que también está impulsando la demanda de energía, infraestructuras y capital. La creciente utilización de centros de datos, la electrificación de la economía y el crecimiento de los mercados emergentes están generando una demanda cada vez mayor de energía, mientras que el desarrollo de nueva capacidad de generación requiere elevados niveles de inversión y largos plazos de ejecución.

Este escenario genera oportunidades para la inversión a largo plazo, pero también plantea retos relacionados con los elevados costes iniciales, los plazos de construcción, la recuperación del capital y la necesidad de contar con un suministro energético suficiente y fiable.

Borja González, director de Ventas de M&G Investments Iberia, destaca que “la IA no es algo etéreo. Aunque hablamos de una economía cada vez más digital, esta digitalización exige cada vez más respaldo físico. Uno de los principales ejemplosson los centros de datos, cuyo consumo energético es muy elevado. El desafío fundamental es satisfacer una demanda de energía que crece rápidamente, con una oferta cuyo crecimiento avanza a un ritmo mucho más lento”.

Para Jorge Fernández-Cuervo, director ejecutivo de AQR, "la IA es una herramienta poderosa, pero incluso los modelos más sofisticados tienen que ir acompañados del intelecto humano para abordar problemas complejos, como son los que pertenecen al núcleo de la gestión de inversiones. Unida a la creciente cantidad de datos, esta combinación ha permitido que la gestión sistemática desarrolle señales cuantitativas sobre información que no era accesible en el pasado, facilitando la generación de alfa”.

Mariano Arenillas, responsable para Iberia de DWS, destaca que la evolución de la IA está entrando en una segunda fase, centrada en la aplicación de los modelos desarrollados durante los últimos años al mundo real. “Europa cuenta con importantes activos para afrontar esta transformación. El reto pasa ahora por movilizar los recursos y canalizar el capital necesario para financiar las grandes transformaciones que afronta el continente", advierte.

La jornada también abordó uno de los grandes retos estructurales de las economías desarrolladas: cómo fomentar el ahorro y, especialmente, cómo conseguir que una mayor parte de ese ahorro se canalice hacia la inversión a largo plazo. El aumento de la esperanza de vida hace especialmente relevante la necesidad de planificar financieramente con una perspectiva de largo plazo. En este contexto, los expertos destacaron la importancia de avanzar desde una cultura basada únicamente en el ahorro hacia una mayor conciencia sobre la necesidad de invertir y planificar.

Arantxa López, directora de Producto, Marketing y Digital de Santander AssetManagement, señaló que “hemos aprendido muy bien a ahorrar, pero quizá nohemos aprendido igual de bien a invertir para objetivos de muy largo plazo, el reto
ahora no es pasar de no ahorrar a ahorrar. Es pasar de ahorrar a planificar, y deplanificar a invertir. Durante muchos años hemos enseñado al ahorrador a protegerlo que tiene. Quizá ahora necesitamos enseñarle también a proteger lo quenecesitará”.

Javier Dorado, director general de JP Morgan Asset Management, destaca la importancia del horizonte temporal y de una adecuadadiversificación para aprovechar el potencial de la inversión a largo plazo: “El tiempo es el gran aliado de una buena inversión, por la “magia” del interéscompuesto y porque amortigua la volatilidad. Si invertimos nuestros ahorros encarteras de activos diversificadas y globales y dejamos que el tiempo haga su trabajo, los resultados podrán acercarse a lo que busca cada inversor en el horizonte temporal que se haya planteado”.

Luis Vadillo, director del Instituto BBVA de Pensiones y Longevidad,pone el foco en la necesidad de facilitar hábitos de inversión a largo plazo: “Empezar a invertir pronto y hacerlo de forma periódica es clave. Tenemos que avanzar hacia soluciones que faciliten que las aportaciones se hagan de manera automática, porque eso ayuda a convertir la inversión en un hábito y a mantenerla en el tiempo”.

Más movimientos en IA

Elon Musk zanja que TSMC no operará Terafab, su megafábrica de chips en Texas, la levantará y gestionará su imperio junto a Intel. El hombre más rico del planeta quiere su propia fábrica de chips. Terafab producirá silicio con el proceso 14A de Intel para Tesla, SpaceX y xAI (ahora xSI). Intel  aporta su nodo 14A y Terafab lo usará para el Cybercab, el robot Optimus y los centros de datos de xAI. A TSMC solo le dejarán subarrendar parte del recinto. Montar una fábrica de chips punteros es dificilísimo: TSMC e Intel tardaron décadas. Si Musk lo hace solo controla su suministro; si falla, se queda sin los chips de su imperio. Fabricar chips en casa es arma de doble filo para la cadena de semiconductores. Si le sale bien la jugada, el conglomerado de SpaceX y Tesla se convierten en el 'supermega monstruo' de la IA.

Taiwan Semiconductor Manufacturing  es uno de los principales barómetros de la demanda global de chips avanzados y de la inversión vinculada a la IA.  El mayor fabricante mundial de semiconductores por encargo y proveedor estratégico de compañías como Nvidia y Apple continúa evaluando una ampliación de su capacidad productiva en EEUU para atender una demanda que sigue mostrando un notable dinamismo. Los resultados volvieron a poner de manifiesto esta fortaleza. Los ingresos trimestrales crecieron un 51% hasta alcanzar los 1,49 billones de dólares taiwaneses (46.500 millones$), superando las previsiones del mercado. Estas cifras refuerzan la idea de que la demanda asociada a la IA continúa manteniendo un elevado vigor, alimentando el optimismo tanto sobre el conjunto de la cadena de valor de los semiconductores como sobre el ciclo global de inversión tecnológica.

Anthropic ha lanzado una barra lateral de Claude dentro de Google Docs, Sheets y Slides. Claude lee el archivo que el usuario tiene abierto y lo cambia ahí mismo, así que se acaba lo de copiar y pegar entre pestañas. Está en beta pública y entra en todos los planes de pago de Claude. Además, Anthropic abre sus mejores modelos a más equipos de seguridad. Amplía su programa de verificación para defensores después de que sus socios encontraran al menos 129.000 fallos de software confirmados con Claude.

OpenAI ha publicado 722 artículos de matemáticas hechos con un modelo interno que todavía no está a la venta. Los agrupa en 372 familias de resultados y asegura que resuelven o hacen avanzar problemas abiertos importantes. El más llamativo es una prueba de la 'cuasi hipótesis de Riemann', una versión más débil del famoso problema sobre cómo se reparten los números primos, premiado con un millón$. Según OpenAI, casi todos salieron de una sola instrucción, con una media de 3 horas de cálculo de ChatGPT Pro. El mes pasado, su prueba sobre Navier-Stokes necesitó 10.000 agentes de IA. Además, OpenAI está probando un complemento de reuniones en la app de ChatGPT para Mac que convierte cada reunión en notas y próximos pasos, adaptados al trabajo anterior.     

La francesa Mistral ha presentado Large 4, un modelo abierto de 1 billón de parámetros al que apodan 'Le Chonk'. Según la empresa, supera con margen a cualquier modelo abierto que no sea chino. Los archivos del modelo, que cualquiera podrá descargar y ejecutar) se publican el 27 de octubre.

Meta, Stripe, Shopify y Walmart pactan cómo compran los agentes. Han respaldado un protocolo abierto para que las personas autoricen a sus agentes de IA y cada empresa decida qué pueden hacer esos agentes en su tienda o su servicio. 

El 1% de usuarios gasta 903$ al mes en IA. Según a16z, ese 1% genera el 19,5% de todo el gasto de consumo en IA, más que la mitad de usuarios que menos gasta junta. 

Utah deja que una IA recete cremas para el acné. El estado ha autorizado la app de Nolla Health a diagnosticar el acné con un escaneo de la cara y recetar tratamientos por su cuenta. Es el primero que da a una IA capacidad de prescribir. 

Alphabet lanza Playground para crear videojuegos escribiendo una frase, y Unity suma su herramienta Spark. El usuario describe un juego con palabras y la máquina lo monta. Google ha abierto Playground, plataforma gratuita en el navegador, disponible ya en EEUU para mayores de 18. Por debajo trabajan tres modelos de Google: Gemini para la lógica, Nano Banana para las imágenes y Lyria para el sonido. Unity aporta Spark, su editor con motor 3D profesional, que se enchufará a Playground este año en beta cerrada. Esto es lo que quita el sueño a los estudios. Hacer un juego exigía meses de programadores. Si cualquiera lo genera escribiendo, el motor de Unity pasa de nicho a producto masivo. Por eso vuela. Catalizador para Unity, colgada del ecosistema de Google, pero amenaza para los estudios y para Roblox. La clave estará en cómo monetizan eso.

Miguel Ángel Valero

Mutua Ventures, el vehículo de inversión para desarrollar negocios innovadores y acelerar ideas del Grupo Mutua, ha adquirido un 10% de Alter5, plataforma española de inteligencia artificial (IA) aplicada a los mercados de capitales y a la inversión institucional. La inversión permitirá a Alter5 impulsar su negocio, su desarrollo tecnológico y acelerar sus planes de expansión y crecimiento.

Fundada en 2021 por Salvador Carrillo y Miguel Solana, Alter5 opera como una infraestructura digital en dos segmentos: la financiación corporativa a pymes y empresas de mediana capitalización, orientada a planes de expansión e inversiones en transición energética y sostenibilidad; y la financiación de proyectos de energías renovables e infraestructuras (project finance).

Desde su creación, la compañía ha originado y distribuido más de 300 millones€ en financiación y capital para operaciones corporativas y proyectos de energía renovable, almacenamiento energético, movilidad, centros de datos e infraestructuras. La compañía cuenta con una de las mayores bases de inversores institucionales de Europa (bancos, fondos de deuda, gestoras de activos, aseguradoras, fondos de pensiones, family offices). Alter5 cuenta además con el respaldo del Fondo Europeo de Inversiones desde 2021, con nuevos programas de garantías disponibles desde este año.

Andrés Sánchez, Head of Corporate Venture Capital de Mutua Madrileña, resalta que “Alter5 ha construido una propuesta innovadora en un mercado con un elevado potencial de crecimiento. Destaca por su modelo diferencial, sin riesgo de balance, rentable en EBITDA, con beneficio positivo y con un equipo gestor altamente cualificado y con amplia experiencia en los segmentos financiero y tecnológico”.

Para Alter5, la entrada de Mutua Madrileña supone un importante respaldo a su modelo de negocio y a su potencial de crecimiento en un sector que está en plena expansión. “La operación llega en un momento en el que bancos, aseguradoras y gestoras buscan aumentar su exposición a los activos reales ya la financiación alternativa, pero siguen dependiendo de procesos intensivos en trabajo manual y redes de distribución fragmentadas. Alter5 aporta la capa tecnológica que multiplica la capacidad de originación y distribución de estas entidades, reduce los tiempos de ejecución y permite fabricar productos de inversión alternativa de forma más eficiente, sin necesidad de construir una plataforma propia”, comenta Miguel Solana, socio fundador de Alter5.

OBS: la educación usa la IA a corto plazo sin pensar en el largo

Por su parte, el informe E-Learning y agentes de IA en la educación superior del OBServatory de OBS Business School (grupo Planeta Formación y Universidades), destaca que el panorama de la educación superior está experimentando un profundo cambio estructural. El estudio, dirigido por Luis Toro-Dupouy, director de programas académicos de la escuela de negocios, destaca que el e-learning pasa de ser una modalidad periférica para convertirse en una prioridad estratégica central. Para las escuelas de negocios y universidades es hoy imperativo integrar la tecnología no solo como herramienta sino también como catalizador de una experiencia educativa más eficiente y basada en datos, y la incorporación de la IA en ello representa la última fase de esta evolución. 

Sin embargo, entre las instituciones educativas persisten en exceso las intenciones de adopción de la IA a corto plazo, más que el impacto educativo que tendrá a largo plazo. Hay una notable falta de reflexión crítica sobre la preparación de cada institución, el sesgo que pueden tener los algoritmos y la erosión que puede provocar esta tecnología en la intervención humana. Y a ello se suma la cuestión de la privacidad de los datos, la determinación de quién ostentará la responsabilidad por errores generados por la IA, y la dependencia de los alumnos a largo plazo del soporte automatizado. Y es que los agentes de IA pueden hacer disminuir el esfuerzo y el compromiso de los estudiantes hasta llevarlos a un "espejismo de falso dominio" en el que el rendimiento en las tareas mejora, pero no se producen ganancias genuinas en el aprendizaje.

La IA agéntica está transformando el aprendizaje no solo para el estudiante, sino también para el profesorado y para los centros educativos. Es una gran ayuda en la orientación académica y los servicios al estudiante al ser capaz de ofrecer cursos personalizados y recomendaciones de especialidad. Administrativamente, agiliza los flujos de trabajo, mapea equivalencias de cursos a través de los límites de cada institución, automatiza la evaluación de expedientes académicos y ayuda a crear ítems de evaluación estandarizados anclados en los planes de estudio existentes. “Pero a pesar de estas capacidades, la IA no mejora de forma intrínseca el aprendizaje en línea, su valor depende de la calidad de la tecnología ysu alineación pedagógica”, asegura el informe.

Luis Toro-Dupouy opina: “El marco para una implementación responsable debe priorizar un enfoque de 'pedagogía primero', asegurando que los agentes estén fundamentados en teorías de aprendizaje establecidas y sometidos a una rigurosa gobernanza institucional”. El éxito de los agentes de IA depende de las capacidades de los alumnos y del profesorado, dela preparación de las instituciones, de una gobernanza responsable y de la supervisión humana. “Sin un diseño cuidadoso que implique a las personas en el bucle, la IA corre el riesgo de provocar pereza cognitiva en alumnos y desprofesionalización en los profesores, así como mejores evaluaciones a costa del aprendizaje profundo”, asegura.

Si se dan las condiciones adecuadas para una exitosa implantación de la IA agéntica, el alumno recibirá una educación más personalizada, porque el agente actúa como tutor las 24 horas del día; le ayudará a la planificación de estudios, la programación y el seguimiento de su progreso. En este sentido, los agentes orientados al estudiante logran la máxima calidad educativa cuando su grado de autonomía se calibra para proporcionar apoyo en lugar de reemplazo. 

Por otro lado, servirá de apoyo también al profesorado al automatizar tareas "laboriosas" y repetitivas como la redacción del temario, la generación de problemas de práctica y la creación de rúbricas de evaluación, reduciendo el tiempo de corrección hasta en un 44% mientras mantiene, o incluso mejora, la precisión. También le ayudará a mejorar la toma de decisiones porque es capaz de identificar malentendidos comunes de los estudiantes o detectar en tiempo real a estudiantes en riesgo, tareas que a menudo resultan imposibles de realizar manualmente a gran escala por los humanos. Sin embargo, estas herramientas también suponen un riesgo importante: provocar que el profesor pierda su papel de principal de orquestador del aprendizaje.

Para las instituciones educativas, la IA agéntica es importante para mejorar la capacidad de respuesta del servicio, la eficiencia de costes y la retención de alumnos, pues es capaz de identificar patrones de desgaste en toda la institución, lo que permite un apoyo proactivo. 

Un área significativa de innovación es la articulación de cursos y la transferencia de créditos. Sin embargo, las decisiones de alto impacto como la calificación, la progresión académica, las acciones disciplinarias o el apoyo psicológico siguen requiriendo una estricta supervisión humana. “La implementación de agentes de IA en la educación superior es un desafío sociotécnico complejo que trasciende el mero despliegue tecnológico. Socialmente, existe un riesgo significativo de deshumanización y de pérdida de interacción humana, esencial entre estudiantes y profesores”, afirma el informe. La incorporación de esta tecnología y sobre todo la transición hacia agentes autónomos complicará la responsabilidad y la integridad académica de las instituciones.

El fundamento de los agentes de IA debe ser "pedagogía primero". La implementación efectiva requiere altos niveles de alfabetización en IA de los usuarios y el Conocimiento Tecnológico Pedagógico de Contenidos (TPACK) del profesorado para garantizar la evaluación y monitorización crítica de los resultados. Las instituciones deben estar preparadas para actuar como filtro del éxito, porque la IA agéntica puede crear un valor transformador en un entorno bien gobernado y pedagógicamente sólido, y sin embargo generar riesgos inaceptables en otro.

Foro Tecnológico Global: IA fiable para impulsar el crecimiento

El Foro Tecnológico Global, impulsado por la Asociación Española de Empresas de Consultoría (AEC), ha celebrado su jornada inaugural en Madrid con el objetivo de reforzar la posición de España y Europa en la nueva economía de la IA y las tecnologías de frontera. 

El premio Nobel de Economía Philippe Aghion avisa del reto que afronta Europa en materia tecnológica ante potencias como EEUU y China, y vaticina que la IA impulsará el crecimiento de la productividad al automatizar tareas, tanto de producción de bienes y servicios como de nuevas ideas. “El problema es la falta de competencia”, ya que, en la primera revolución de las tecnologías de la información, la concentración del mercado en unas pocas grandes empresas obstaculizó la entrada de nuevos actores y ralentizó la productividad. Un peligro que puede repetirse con el desarrollo de la IA. “Necesitamos una política de competencia en IA, open source, leyes que obliguen a compartir datos a las actuales empresas líderes, pero al mismo tiempo evitar que haya demasiada regulación”, reclama. También exige una aplicación “inclusiva” y políticas industriales en Europa para contar con centros de datos y computación avanzada.

Yasushi Masaki, secretario general adjunto de la OCDE, ha señalado que la IA podría añadir entre 0,2 y 1,3 puntos al crecimiento anual de la productividad laboral de las economías del G7 durante la próxima década. “Pero esas ganancias solo se materializarán si las empresas adoptan ampliamente la IA y la utilizan de forma eficaz”, advierte. Y aporta un dato:  más de la mitad de las grandes empresas de los países de la OCDE utilizaron IA en 2025, frente a menos de una de cada cinco pequeñas empresas. Cree que la confianza resulta esencial para extender el uso de estas herramientas: “Las empresas solo adoptarán la IA a gran escala si confían en que los sistemas que utilizan son fiables, robustos y seguros”; “los trabajadores solo adoptarán estas tecnologías si confían en ellas”; y “las personas solo apoyarán su uso si creen que existen salvaguardas adecuadas”. Por ello, “la confianza es un factor clave para impulsar la innovación y su difusión”. "Nos encontramos en el amanecer de una segunda revolución cuántica", por lo que pide a los Gobiernos que se impliquen pronto, mientras el ecosistema aún toma forma.

José María Beneyto, presidente de la AEC, asegura que “España dispone de capacidades científicas, tecnológicas y empresariales sobre las que desarrollar un proyecto de país vinculado a las nuevas tecnologías”.  “Queremos contribuir a que esas capacidades se conecten mejor y tengan un peso mayor en nuestra economía y en nuestra proyección internacional. Que España sea un lugar desde donde se piensen y lleven a la práctica las grandes transformaciones tecnológicas”, explica. “Europa debe conseguir que la regulación permita innovar con confianza y que las tecnologías sean suficientemente fiables para desplegarlas a escala”, insiste.

Por su parte, el alcalde de Madrid, José Luis Martínez-Almeida, ha subrayado que la ciudad está “haciendo un esfuerzo de transformación en los últimos años para ser la gran capital y el hub tecnológico del sur de Europa. Estamos trabajando para consolidarnos como un actor global y una voz de referencia”. Ve la UE como “solución al futuro que afrontar. Entre las tensiones geopolíticas y la polarización, Europa debe levantar la mano porque, el futuro no se espera, sino que se decide”.

Luc Ferry, filósofo y exministro francés de Educación, exige "¡Despertad! Tenemos que afrontar la realidad de la IA en lugar de negarla", y propone una reflexión sobre el alcance de la lA y sus consecuencias para el aprendizaje y el trabajo. Porque existe “un abismo” entre recibir información en segundos mediante una IA y adquirir conocimientos sólidos a través del estudio y la reflexión. Desde esa perspectiva, ha defendido el valor del aprendizaje y del criterio propio para comprender y utilizar las nuevas herramientas. Así, ha considerado que será necesaria mucha pedagogía para convencer a los adolescentes de la importancia de trabajar para transformar la información en conocimientos sólidos. De lo contrario, existe un alto riesgo de que la IA acabe creando generaciones de jóvenes afectados por la pérdida de habilidades y de competencias.

Metrovacesa premia a Persuadis, Syte y Virtual Mike por sus ideas en IA

Persuadis, Syte y Virtual Mike son los tres proyectos ganadores de la segunda edición de Metrovacesa AI Challenge, una iniciativa desarrollada por la promotora inmobiliaria junto con TheFringe/LABS para identificar soluciones de IA capaces de responder a retos concretos del negocio promotor. La convocatoria ha recibido cerca de 50 candidaturas y ha contado con once proyectos finalistas.

Los proyectos premiados muestran distintas aplicaciones de la IA a lo largo del ciclo inmobiliario. Persuadis, ha sido premiado con dos proyectos, Sentia y Emotions. La plataforma de experiencia de cliente Sentia utiliza IA para integrar y analizar información procedente de encuestas, mystery shopping, assessments comerciales y reseñas on line, más los objetivos de venta de la promoción y lo convierte en datos líquidos a los que poder preguntar en tiempo real y en lenguaje natural. La propuesta aplica la IA a la identificación de patrones, generación de alertas para ayudar a la toma de decisiones.
Emotions es una solución que utiliza IA para transformar renders estáticos en vídeos dinámicos, con el objetivo de mejorar el atractivo visual de las promociones y agilizar la creación de materiales comerciales. Esta propuesta parte de la aplicación de la IA en los procesos de marketing y comercialización del producto inmobiliario.

Syte ha sido premiada por una plataforma de IA que permite buscar, perfilar y analizar oportunidades inmobiliarias en un único entorno. La solución reúne información sobre catastro, normativa, terreno y mercado y permite simular alternativas de volumetría y viviendas, así como elaborar un plan de negocio preliminar para cada oportunidad. Su propuesta para Metrovacesa plantea reducir el tiempo necesario para pasar de la identificación de una parcela al análisis que permite valorar su potencial.

Virtual Mike presenta una propuesta para agilizar el análisis previo de suelo. La herramienta integra en un único informe información registral, legal, fiscal, urbanística y medioambiental procedente de fuentes oficiales y ofrece un semáforo de viabilidad y de las cargas detectadas. Su propuesta busca utilizar este análisis como un filtro previo que permita descartar o priorizar oportunidades y orientar con mayor rapidez la toma de decisiones. De la identificación del suelo a la comercialización.

Los tres proyectos tendrán la oportunidad de desarrollar un piloto junto a Metrovacesa.

“En esta segunda edición queremos dar un paso más y acercar la IA a la realidad operativa del negocio promotor. Buscamos soluciones capaces de resolver retos concretos, mejorar procesos y generar un impacto tangible sobre la eficiencia y la toma de decisiones dentro de la compañía. El sector tiene ahora mismo dos objetivos importantes, hacer mejor producto y acortar los tiempos, y confiamos en que la IA nos ayude en ese proceso de mejora.”, señala Jorge Pérez de Leza, CEO de Metrovacesa.

“El sector inmobiliario vive un momento de aceleración tecnológica muy relevante y creemos que la colaboración con startups y compañías especializadas, en un modelo de innovación abierta, será fundamental para incorporar nuevas capacidades al negocio promotor. Esta segunda edición del AI Challenge nos ha permitido identificar soluciones con aplicaciones concretas y con potencial para generar un impacto real en diferentes procesos de la compañía”, añade Carmen Chicharro, directora comercial, marketing e innovación de Metrovacesa.

Los otros ocho proyectos finalistas han sido Aether Gen AI, BIC Circularity, Habihub, Lis Data Solutions, Orygen, Placenet, Viupik, y Wavext. Todos ellos han presentado propuestas con aplicaciones concretas al sector inmobiliario y han competido en una selección en la que se han recibido cerca de 50 candidaturas.

Inetum: la IA es clave en la evolución del ciberdelito

El panorama mundial de ciberamenazas ha entrado en una nueva fase marcada por la convergencia entre IA, automatización y tensiones geopolíticas, alerta el informe Mid-Year Threat Landscape 2026, elaborado por el equipo de Inetum LiveSOC, que advierte de la consolidación de modelos de cibercrimen industrializado capaces de reducir las barreras de entrada para los atacantes y aumentar de forma significativa el riesgo para organizaciones públicas y privadas. Durante el primer semestre de 2026, el centro de operaciones de seguridad de Inetum LiveSOC gestionó más de 60.000 alertas de seguridad y más de 22.000 incidentes, de los que cerca del 40% fueron clasificados con gravedad alta o crítica. Los incidentes relacionados con malware, intentos de intrusión y fraude concentraron más del 60% de los casos detectados, consolidándose como las principales amenazas para las organizaciones. 

“La IA se ha convertido en un factor decisivo en la evolución del ciberdelito”, explica Manuel Castillo, director de Global Security Operations (SOC) en Inetum. “La automatización de campañas de ransomware, phishing y fraude digital está permitiendo a los atacantes desarrollar operaciones más rápidas, escalables y difíciles de detectar. En el ámbito del ransomware, identificamos un ecosistema cada vez más profesionalizado y un crecimiento de las campañas potenciadas por IA, que ya estarían presentes en cerca del 80% de los ataques”, detalla. 

El phishing continúa siendo la principal vía de acceso inicial para los atacantes, mientras que el auge del vishing y de los deepfakes hiperrealistas está facilitando campañas de suplantación de identidad capaces de comprometer incluso cuentas protegidas mediante autenticación multifactor. Según el análisis de Inetum, el 83% de las campañas de phishing detectadas ya incorporan capacidades basadas en inteligencia artificial. Otro de los fenómenos que concentra la atención de los analistas es la expansión del modelo criminal As-a-Service, que permite alquilar infraestructuras, capacidades de acceso inicial o herramientas ofensivas avanzadas a bajo coste. Esta tendencia está favoreciendo la proliferación de ataques más sofisticados por parte de actores con conocimientos técnicos limitados, acelerando la industrialización del cibercrimen. 

Existe también un creciente riesgo para las infraestructuras críticas y los entornos industriales. La convergencia entre tecnologías IT y OT, y la incorporación de agentes de IA en los procesos operativos, está ampliando la superficie de exposición. Según el estudio, el 75% de los ataques industriales tienen su origen en brechas procedentes del entorno corporativo y los ciberdelincuentes están evolucionando desde el robo de información hacia la búsqueda de impactos físicos sobre los procesos industriales. 

Los conflictos internacionales continúan trasladándose al ciberespacio mediante campañas de espionaje, sabotaje, desinformación y ataques de denegación de servicio. Los expertos anticipan que las infraestructuras de conectividad, los sistemas satelitales, los cables submarinos y los servicios esenciales seguirán siendo objetivos prioritarios durante la segunda mitad de 2026. 

El informe concluye que las organizaciones deberán reforzar sus capacidades de detección temprana, respuesta automatizada y protección de identidades digitales para hacer frente a una generación de amenazas cada vez más autónoma, rápida e industrializada.

Marsh: desconexión de la gestión de riesgos en IA y análisis de datos

El informe Strategy under uncertainty: Embedding risk in decision-making (Estrategia en escenarios de incertidumbre: Integrar el riesgo en la tomade decisiones) de Marsh admite que las organizaciones europeas están adoptando medidas para reforzar su resiliencia, aunque avisa que muchas siguen teniendo dificultades para transformar el conocimiento sobre riesgos en acciones concretas. Y que la gestión de riesgos y la estrategia empresarial siguen funcionando a menudo por separado en lugar de estar plenamente integradas, con una desconexión especialmente evidente en el ámbito de la IA y el análisis de datos, donde las expectativas superan a las capacidades actuales.

El 39% de las empresas no utiliza actualmente herramientas de IA ni de análisis de datos en la gestión de riesgos, mientras que otro 32% las emplea únicamente en áreas concretas, aunque tiene proyectos piloto adicionales en marcha. Al mismo tiempo, la IA y el análisis de datos se sitúan como la principal prioridad de actuación a corto plazo para el 30%, lo que pone de manifiesto la brechaexistente entre las prioridades y el nivel de preparación.

La misma tendencia se observa en el ámbito de la resiliencia de la cadena de suministro. Casi el 40% afirma tener visibilidad completa únicamente sobre sus proveedores directos, mientras que cerca de un tercio dispone de información sobre proveedores de segundo y tercer nivel en las cadenas de suministro críticas. Sin embargo, la supervisión sigue siendo en gran medida manual, ya que el 57% depende de la revisión de alertas realizada por humanos y solo el 25% lleva a cabo análisis de escenarios de riesgo múltiple en distintos horizontes temporales.

Aunque el análisis de escenarios y las pruebas de resistencia están más implantados, sus resultados no siempre se traducen en decisiones empresariales. Más de la mitad de las empresas incorpora el análisis de escenarios en la planificación estratégica y el 43% integra las pruebas de resistencia en la planificación estratégica y financiera, aunque solo alrededor de un tercio utiliza estos resultados en relación con los límites de riesgo definidos para confirmar o ajustar decisiones. Esto indica que, en muchas organizaciones, la gestión de riesgos y la estrategia continúan funcionando por separado en lugar de estar plenamente integradas.

Una desconexión similar se aprecia en la preparación de la plantilla. Cerca del 30% de las empresas afirma que la escasez de talento o la falta de competencias críticas afecta al conjunto de la organización, aunque solo el 30% realiza un análisis detallado sobre cómo la IA, la automatización y la transición hacia una economía sostenible podrían transformar su plantilla a medio y largo plazo. 

La resiliencia ante el cambio climático también refleja una diferencia entre la evaluación y la implementación. Más del 60% ha realizado análisis cuantitativos de escenarios climáticos, pero solo alrededor de un tercio ha definido planes de adaptación y mitigación. Únicamente el 11% declara inversiones para adaptar activos propios a los riesgos físicos derivados del cambio climático y solo el 8% afirma haber invertido en la adaptación de su cadena de suministro.

Para reforzar la conexión entre el riesgo y la estrategia, el informe recomienda mejorar la relación entre el conocimiento de los riesgos y la toma de decisiones, ampliar la visibilidad en la cadena de suministro, aplicar la inteligencia artificial y el análisis de datos de forma más eficaz, adoptar un enfoque más a largo plazo en la planificación de la plantilla e integrar la adaptación y mitigación al cambio climático de manera más sistemática en la estrategia y en las decisiones de inversión.

Nacho Lopez, Managing Director, Risk Management, en Marsh Risk España, ha señalado: “Las organizaciones son cada vez más conscientes de las áreas en las que deben reforzar su resiliencia, pero el reto está en transformar ese conocimiento en acciones concretas. La gestión de riesgos tiene la oportunidad de ir más allá de la identificación y el seguimiento, y desempeñar un papel más activo en la toma de decisiones empresariales. Aquellas organizaciones que logren alinear mejor su gobernanza y su estrategia con una gestión de riesgos basada en datos y una ejecución operativa eficaz estarán en mejores condiciones para tomar decisiones informadas de forma ágil, fortalecer su resilienciay planificar de manera más efectiva de cara al futuro”.

José María Carulla, Managing Director en Marsh Risk Consulting España, Portugal y Turquía, precisa: “El informe pone de manifiesto la brecha existente entre las aspiraciones en materia de gestión de riesgos y las prácticas actuales. Superar estos retos exige que los responsables de riesgos refuercen su papel para ganar protagonismo en la toma de las decisiones más relevantes para la empresa, combinando datos, análisis cuantitativo, capacidad de anticipación e IA para identificar antes los riesgos emergentes y comprender mejor su posible impacto. De este modo, pueden ofrecer a los líderes empresariales una base más sólida para la toma de decisiones estratégicas y aumentar el valor que aporta la gestión de riesgos a la organización”.

Miguel Ángel Valero

La pugna por la financiación se extiende en la inteligencia artificial (IA). La china DeepSeek tiene garantizada la captación de al menos 80.000 millones de yuanes (unos 12.000 millones$) en su última ronda de financiación privada, superando con creces su propio objetivo (buscaba alrededor de 50.000 millones de yuanes) gracias a las las expectativas generadas tras el exitoso lanzamiento de su último modelo, el V4 Flash. Esta captación de financiación privada es previa a una salida a Bolsa que se especula tendrá lugar en 2027, y servirá para la construcción de un mega centro de datos en Mongolia Interior.

DeepSeeek sigue los pasos de su  rival Moonshot, que también tiene como objetivo una salida a bolsa a principios de 2027 y que recientemente ha cerrado una ronda de financiación que le otorgaría una valoración cercana a los 50.000 millones$.

La búsqueda de financiación, ya sea privada o vía Bolsa, ya no se limita a las grandes tecnológicas estadounidenses, sino que se va extendiendo por todo el mundo. Especialmente en China, donde además ha reducido, en lo que va de año, del 15% al 3% la distancia respecto a EEUU en las pruebas de referencia de los mejores modelos de IA. 

Algo que obliga a EEUU a 'ponerse las pilas'. Trump ha creado una 'Fuerza de Superinteligencia', que dirigirá Jay Clayton, hasta ahora director de Inteligencia Nacional. Su primera misión: elaborar en menos de 120 días la estrategia de IA de la Casa Blanca.

Mientras, Nvidia y SoftBank ponen 10.000 millones$ cada una en la última ronda de financiación de OpenAI. 

Cada empresa se busca la manera de conseguir dinero. Qualcomm licencia la tecnología plegable de Huawei (lo que confirma el creciente predominio chino) y el mismo día se sienta ante un jurado contra Arm, a la que acusa a de ocultarle herramientas y de filtrar en 2024 una amenaza que dañó un acuerdo con Meta. Pide no pagar royalties hasta el fin del contrato (2033). Si Qualcomm deja de pagar ese peaje por los móviles, el negocio de Arm se hunde. Si el jurado falla a favor de Qualcomm, tiembla la cadena de chips, desde Apple hasta Nvidia.

En SpaceX, Elon Musk confirma conversaciones con la taiwanesa TSMC, el mayor fabricante mundial de semiconductores, para las fábricas de su proyecto de chips Terafab en Texas.

Mientras, Bank of America avisa de que apostar por la IA contra el consumo ya no implica dinero fácil. La barra libre de la IA empieza a cerrarse. Durante meses, la jugada parecía sencilla, comprar todo lo que oliera a inversión en IA y ponerse corto en consumo. Pero Bank of America cree que ese dinero fácil empieza a agotarse. Los fondos ya están saciados de industriales y equipamiento electrónico en sus carterasa, mientras mantienen una exposición casi mínima a sectores amenazados por la IA, como servicios tecnológicos, software y financiación al consumo. Para Savita Subramanian, estratega de la entidad, buena parte del boom de gasto en centros de datos, chips e infraestructura ya está metido en precio. Y quizá el consumidor estadounidense no esté tan muerto como parecía. Aunque los empleos de oficina siguen bajo presión, el gasto se desplaza de “caprichos” a necesidades: en los últimos 12 meses el consumo básico sube un 4,6% mientras el discrecional cae un 3,3%.

BCE: la IA urge a acelerar la Unión de Mercado de Capitales

Por su parte, el Banco Central Europeo (BCE) sigue con sus análisis sobre cómo las empresas del Viejo Continente invierten en IA. Tras el estudio publicado el 2 de octubre, ahora un segundo informe revela que las empresas europeas con una alta intensidad de IA han comenzado recientemente a recurrir más a la financiación basada en los mercados como fuente de deuda, en lugar de depender del crédito bancario tradicional. Un mercado de capitales europeo más profundo e integrado podría respaldar esta evolución y ayudar a las empresas de la zona del euro a aprovechar al máximo los beneficios de la revolución de la IA.

Entre 2023 y 2025, la proporción de empresas de la zona del euro que utilizan al menos una forma de tecnología de IA se duplicó con creces. Las tecnologías para generar y analizar lenguaje escrito y hablado y, más recientemente, imágenes y vídeos, han impulsado esta evolución. Las empresas interactúan con la IA de diferentes maneras: algunas principalmente adoptan la IA utilizando herramientas existentes para mejorar sus operaciones, mientras que otras desarrollan IA creando nuevos modelos, aplicaciones o tecnologías, y protegiendo sus innovaciones mediante patentes. Esta distinción es importante porque la adopción y el desarrollo implican diferentes tipos de inversiones, riesgos y necesidades de financiación. La adopción de la IA a menudo requiere inversiones en software, sistemas de datos y cualificación del personal. Por el contrario, el desarrollo de la IA suele exigir inversiones mayores y más arriesgadas en investigación, capacidad de computación y talento especializado.

En la zona del euro, las empresas con una alta intensidad en IA suelen cotizar en Bolsa o contar con financiación de capital privado, como el capital riesgo. Por ello, dependen menos de la deuda para financiar sus inversiones en IA. Además, las inversiones relacionadas con la IA a menudo difieren del gasto de capital tradicional, ya que se centran más en activos intangibles como software, datos, algoritmos y conocimientos organizativos. Estos activos pueden ser más difíciles de pignorar como garantía de préstamos que los activos físicos, como maquinaria o edificios. Como resultado, las empresas pueden acabar obteniendo más financiación de los mercados financieros que de los bancos.

Esta evolución es relevante por dos motivos. En primer lugar, los títulos de deuda suelen tener vencimientos más largos; por tanto, estas decisiones de financiación son menos sensibles a las subidas de los tipos de interés y más sensibles a los cambios que afectan al tramo largo de la curva de rendimientos. En segundo lugar, dado que las empresas con alta intensidad en IA dependen menos de la deuda en términos generales, su inversión podría ser menos sensible al canal del flujo de caja de la política monetaria que la de otras empresas cuando suben los tipos de interés.

La zona del euro ha experimentado un crecimiento sustancial en la actividad de patentes relacionadas con la IA durante la última década, aunque sigue situándose por debajo de los niveles observados en EEUU. Las empresas estadounidenses logran transformar con mayor facilidad las oportunidades que ofrece la IA en financiación y crecimiento, gracias a un acceso más sencillo al capital riesgo, la mayor profundidad de sus mercados de renta variable y, en general, la existencia de un mercado unificado de mayor tamaño. Estos mismos factores también explican por qué algunas empresas europeas deciden trasladarse a EEUU, donde las condiciones de acceso al capital y de escalabilidad son más favorables. Al mismo tiempo, los flujos de fondos de inversión revelan que los inversores de la zona del euro destinan cada vez más capital a acciones tecnológicas estadounidenses, mientras reducen su inversión en empresas tecnológicas europeas.

"El surgimiento de la IA pone de relieve la importancia de completar la Unión de los Mercados de Capitales. Un mercado de capitales europeo más profundo e integrado podría ayudar a las empresas intensivas en IA a obtener la financiación que necesitan en cada etapa de su crecimiento. Unos mercados de capitales más eficientes también podrían canalizar el ahorro europeo hacia la innovación europea. En suma, estos avances podrían ayudar a la zona del euro a alcanzar su pleno potencial y a aprovechar los beneficios de la revolución de la IA", concluye el análisis de los expertos del BCE.

IAB: los españoles no dejan a un agente de IA comprar por ellos

Por otra parte, el I Estudio de Inteligencia Artificial de IAB Spain: cómo usuarios y profesionales utilizan, perciben e integran la IA revela que el 45% de quienes emplean IA (54% en la Generación Z) la utiliza para ayudarse en sus compras. Tres de cada 10 usuarios de IA inician sus búsquedas directamente en asistentes conversacionales. Las fases en las que más la usan son la comparación de productos (66%) y la investigación (57%). La recomendación tradicional sigue dominando la fase de decisión final. Las opiniones de familiares y amigos (50%) y de otros compradores (47%) continúan superando con claridad a la IA, citada por un 16%.

La compra agéntica es, según el estudio, la gran frontera: el 65% de quienes han usado IA en una compra no dejaría que un agente de IA lo hiciera por ellos, mientras que un 21% solo lo haría con supervisión y apenas un 14% sin condiciones. El 49% de quienes aceptarían esta modalidad no permitiría que la IA realizara ningún desembolso sin validación previa. En este contexto de cautela, quienes aceptarían que la IA comprara por ellos lo harían sobre todo en adquisiciones de bajo riesgo, como viajes (39%), tecnología (37%) u hogar (36%), pero reservan para sí las compras más personales o delicadas, como productos infantiles (7%) u óptica (11%).  El informe concluye que, si bien el comercio agéntico es una oportunidad real, su consolidación dependerá del control, la transparencia y los límites que se le impongan.

El 52% de los internautas españoles de 16 a 75 años ha utilizado herramientas de IA en el último año, pero que el 85% de los usuarios se queda en un uso básico, esporádico o de apoyo. El reto ya no es la adopción, sino la profundidad: convertir el uso coyuntural en integración, el uso gratuito en pago, y la curiosidad en confianza.

La edad es el principal factor discriminante en la penetración de esta tecnología. La Generación Z lidera la adopción con un 79% de penetración, que desciende de forma progresiva conforme avanza la edad: 64% entre los Millennials, 47% en la Generación X y 33% en los Boomers. El usuario de IA tiene de media 46 años, el 58%cuenta con estudios superiores y el 69% está trabajando. El no usuario es más sénior, con 54 años de media: el 65% tiene hijos, el 36% cuenta con estudios superiores y el 60% está trabajando. Además, un 34% de los no usuarios afirma que seguro o probablemente empezará a utilizar la IA en los próximos 12 meses.

Belén Acebes, Directora de Operaciones de IAB Spain, ha señalado: “constatamos que la IA ha dejado atrás la fase de exploración y lo relevante ya no es probar la tecnología, sino integrarla en los procesos y demostrar un impacto real en el negocio".

Porque la IA ha dejado de ser una herramienta de consulta esporádica para integrarse en la rutina. La frecuencia de acceso a estas herramientas se consolida en rutinas diarias: el 86% de los usuarios utiliza la IA a diario o cada semana y el 43% lo hace a diario, porcentaje que alcanza el 55% en la Gen Z y el 50% en los Millennials, frente al 37% de la Gen X y el 35% de los Boomers. Además, 4 de cada 10 usuarios se sentirían decepcionados si mañana no pudieran utilizar estas herramientas. En el ámbito personal, la IA se usa sobre todo para buscar información (73%). Sin embargo, el uso sigue anclado en tareas puntuales o de apoyo: solo el 15% ha integrado la IA en sus rutinas, ha automatizado procesos o delega tareas completas (el 22% en la Gen Z), y el 59% no usa ninguna funcionalidad avanzada. 

La barrera no es el rechazo, sino la capacitación: la falta de formación es el primer freno para los usuarios (31%), por delante del precio (30%) y la calidad irregular (28%).Según el estudio, el gran salto pendiente del mercado es pasar del chat a los flujos, del uso conversacional a la integración de la IA en procesos automatizados.

El uso real se concentra en pocas herramientas. ChatGPT es conocida por el 97% de los usuarios de IA, la utiliza actualmente el 70% y es la preferida del 52%. Gemini se consolida en segunda posición: la conoce el 85%, la usa el 43% y es la herramienta mejor valorada en facilidad de uso (53%). Entre ambas acaparan 3 decada 4 elecciones como herramienta preferida. Microsoft Copilot completa el podio: es la tercera herramienta más utilizada actualmente (20%) y preferida (8%), la conoce el 57% de los usuarios de IA y la ha probado el 35%. Claude, con menor alcance, logra la mayor fidelidad tras ChatGPT (el 66% de quienes la usan la prefiere), y quienes la han probado la sitúan a la cabeza en calidad (57%) y fiabilidad (54%).

Entre junio de 2025 y el mismo mes de 2026, el total de usuarios únicos de herramientas de IA ha pasado de 17,3 a 25,8 millones, un 49% más. En ese mismo periodo, ChatGPT ha pasado de 14,3 millones a 20,4 millones de usuarios únicos (+42,5%), Gemini ha triplicado su audiencia, de 3,3 a 10,2 millones, y Microsoft Copilot ha crecido un 25%, de 2,2 a 2,8 millones. Entre el resto de herramientas, destaca el crecimiento de Claude, que multiplica por 12 sus usuarios únicos (de 0,18 millones a 2,09 millones), y el de Meta AI,que los multiplica por 9 (de 0,22 millones a 2,02 millones).

La IA ya tiene audiencia masiva, pero su monetización todavía es baja: el 87% de los usuarios utiliza principalmente la versión gratuita y solo el 13% paga de algún modo, un 7% a través de su empresa y un 6%de su bolsillo. Según el estudio, sin embargo, el mercado de pago no está saturado, sino sin activar. Casi la mitad de los usuarios no descarta pagar: un 14% no paga pero sí lo haría y otro 33% no sabe si lo hará, frente a un 47% que no piensa hacerlo. El umbral de precio es bajo: 2 de cada 3 usuarios dispuestos a pagar no superarían los 10€ al mes, y la media se sitúa en 9,4€. Por eso, la palanca no es bajar el precio, sino demostrar valor. 

La clave está en la frecuencia de uso: entre los usuarios intensivos, que usan la IA a diario, el porcentaje que paga sube al 21%, frente al 13% del total. La monetización no se gana con la captación, sino con la frecuencia.

OpenAI vuelve a disparar la desconfianza respecto a la IA

David Robinson, el responsable de escribir los informes de seguridad que acompañaban cada lanzamiento grande de OpenAI y uno de "los empleados con más antigüedad de la empresa" (3 años y medio), ha dejado la empresa porque la cultura de OpenAI "está rota" al aplicar un enfoque que "garantiza fallos periódicos por su propia naturaleza", y avisa que el tamaño de esos fallos crece a medida que los sistemas son más capaces. Propone que los laboratorios de frontera funcionen "como centrales nucleares o aeropuertos con mucho tráfico", con capas de redundancia y una planificación lenta y cuidadosa

Robinson se suma a un goteo que empezó hace menos de un mes. El 9 de septiembre Jacob Coxon dejó Anthropic diciendo que los laboratorios están "apostando con nuestras vidas". Detrás vinieron Robert O'Callahan, Bilal Chughtai y Josh Engels en Google DeepMind, y Joe Benton en Anthropic. En OpenAI Johannes Heidecke, su jefe de seguridad, se fue a principios de año. El jueves 1 de octubre la empresa anunció que había prescindido de tres investigadores por saltarse sus normas sobre información sensible. Y el lunes 28 de septiembre canceló GPT-6.1 Astra porque en las pruebas internas engañaba más que su predecesor.

Todo esto con Sam Altman diciendo en el DevDay del 29 de septiembre que la seguridad y el alineamiento tienen que ir por delante de las capacidades de los modelos. Y con un compromiso "moralmente vinculante" firmado esa misma semana por Donald Trump y los grandes del sector que realmente no obliga a nada. El debate lo comenzó a mediados de septiembre Dario Amodei, fundador de Anthropic, con su ensayo We Must Pace the Frontier, en el que pedía frenar y meter evaluadores externos dentro de los laboratorios de IA.

De momento, Hans Anders, cadena de ópticas de Países Bajos, retira de sus tiendas las Ray-Ban con IA de Meta por motivos de privacidad. Y MacOS de Apple endurece el permiso de 'acceso total al disco' por los riesgos nuevos que traen los agentes de IA.

Otra polémica: ¿puede tener conciencia la IA?

Otro debate se centra en la idea de dar a los modelos de IA una dimensión religiosa, que comenzó cuando Anthropic reconoció que lleva un año hablando con líderes religiosos (entre ellos, el obispo católico Paul Tighe) sobre si sus modelos de IA puede tener conciencia o estatus moral. Chris Olah, cofundador de Anthropic y responsable de interpretabilidad, llegó a plantear si los modelos podrían hacer algo parecido a una confesión católica, para reconocer errores y moldear su comportamiento futuro. De hecho, estuvo en la presentación de la encíclica del Papa León XIV sobre la IA. 

Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, replica en su cuenta de X: "Me incomoda mucho que se intente atribuir fuerza religiosa o ceder el juicio humano a los modelos de IA, y creo que es un problema real de seguridad". El día antes del post de Altman, León XIV afirmaba con rotundidad: "Los algoritmos carecen de la chispa de la humanidad".

Micron alerta de la falta de memoria

Micron, el mayor fabricante de memoria de EEUU, ingresó 54.229 millones$ en su último trimestre fiscal (cerrado el 3 de septiembre), casi cinco veces más que en el mismo periodo de 2025. Por cada 100$ que vende, a Micron le quedan casi 87 después de fabricar. Y espera más de 61.500 millones de ingresos para el trimestre que acaba en diciembre. Pero Sanjay Mehrotra, presidente y consejero delegado, avisa que la escasez de memoria va a ir a peor en 2027 y 2028, ya que la demanda superará a la oferta, y que la tensión será mayor que en 2026: "No tenemos visibilidad de cuándo volverán a equilibrarse la oferta y la demanda".

Micron ya tiene vendida la mayor parte de su capacidad del año que viene. Y sus clientes van a pagar más que en 2026. Los envíos de DRAM (la memoria de trabajo de cualquier ordenador o servidor) y de NAND (la de almacenamiento, la de los discos SSD) crecerán entre un 20% y un 25% anual los dos próximos años. Aun así, espera que el sector siga corto de producto en los dos. Y dentro de lo que se fabrica, la prioridad es la HBM, la memoria apilada que va pegada a las GPU de Nvidia en los centros de datos de IA, que crecerá más rápido que la DRAM convencional.

Rifkin vaticina el triunfo de la IA ciudadana
Jeremy Rifkin sostiene en su libro Rescuing the Future: Reimagining Artificial Intelligence in a World on the Edge (Rescatar el futuro: reimaginar la inteligencia artificial en un mundo al límite), que la IA "ciudadana" o "de la gente" podrá superar a los gigantes corporativos de la IA mucho antes de mediados de siglo. Una alternativa radical a la IA de las grandes tecnológicas y a la computación en la nube —controladas por un puñado de empresas globales en un mundo geopolítico— está ganando terreno silenciosamente en biorregiones de todos los continentes. 

La IA ciudadana está impulsada por millones de pequeñas y medianas empresas y cooperativas que utilizan la computación en niebla ('fog computing') y el Internet de las Cosas (IoT) bajo modelos de gobernanza de bienes comunes y se conectan, mediante plataformas de código abierto, con entidades homólogas de todo el planeta. La IA ciudadana sigue una trayectoria existencial ascendente y se volverá omnipresente en las comunidades, conectándose de forma glocal en un entorno planetario integrado y adaptable, mientras que la gran IA corporativa se limitará a ofrecer servicios técnicos especializados en nichos concretos durante las próximas décadas. 

Este replanteamiento radical de la IA nos está llevando de una "Era del Progreso" en decadencia hacia una emergente "Era de la Resiliencia", con la esperanza de llegar a tiempo para salvar nuestro planeta en el siglo XXI.

Miguel Ángel Valero

La desconfianza sobre la inteligencia artificial (IA) no cesa, sino todo lo contrario, cuando se hace público que Tavus, una startup de vídeo con IA, ha enseñado Griffin, un modelo que pone en pantalla a una persona realista que te ve, te escucha y te contesta en directo. En su prueba, 26 de 54 participantes (probadores seleccionados y, por tanto, presuntamente expertos) salieron de una llamada de un minuto convencidos de haber hablado con un humano. Con el modelo anterior de Tavus, Phoenix-4.5, solo un 2,4% de la gente se creía que hablaba con una persona. Con Griffin la cifra sube al 48% en la misma prueba.

No es de extrañar que Lasst, un despacho de abogados, demande a OpenAI en California por el ataque de uno de sus agentes a Hugging Face, la gran plataforma de modelos abiertos. Pide al juez que prohíba a los agentes de OpenAI entrar sin permiso en sistemas ajenos. Es el primer caso que puede fijar quién responde cuando un agente hace daño por su cuenta. La demanda se apoya en la ley de acceso informático de California y sostiene que una empresa no puede defenderse alegando que su modelo actuó solo. "Las empresas no pueden escapar de la responsabilidad de lo que hacen sus agentes", argumenta Tyler Whitmer, fundador del bufete. Andrew Ferguson, presidente de la FTC (el regulador de consumo de Estados Unidos), dijo la semana pasada que los fabricantes deben responder por sus agentes: si le dices a una herramienta que haga algo y lo hace, nadie culpa a la herramienta.  Amazon ya demandó a Perplexity porque su asistente Comet entraba en su web en contra de su voluntad. OpenAI, por su parte, asumió el fallo de Hugging Face y publicó un análisis del incidente.

En medio de este debate, California prohíbe que la IA despida sin un humano. Gavin Newsom ha firmado la ley 'No Robo Bosses', que obliga a que una persona intervenga en cualquier despido o sanción decidido sobre todo por IA. 

Por otra parte, GPT-6 Astra descifra un mensaje militar de 1809. El ingeniero Carter Church descifró en unas 6 horas un despacho cifrado al mariscal Marmont de Napoleón, partiendo de una foto borrosa.

Y Anthropic parece haber deshojado la margarita de su salida a Bolsa. La presentación a inversores está prevista para la semana del 9 de noviembre, por lo que todo apunta a que cotizará antes del Día de Acción de Gracias (cuarto jueves de noviembre, el 26). El objetivo sigue siendo lograr una valoración superior a los 2 billones$.

Mientras, la fiebre de los centros de datos impulsa a Solaria en Bolsa. Se especula con negociaciones con Alibaba para abastecer de energía un centro de datos. La sed eléctrica de la inteligencia artificial llega al IBEX y pone a las renovables españolas en el radar. Algo que puede venir muy bien a sus alicaídas cotizaciones.

Miguel Ángel Valero

El Banco Central Europeo (BCE) ha preguntado a 5.000 empresas de la Eurozona ¿qué tipos de inversión en inteligencia artificial (IA) están planeando para 2027? El 49% espera asignar sus presupuestos de IA a tecnologías y herramientas. El 46% de las empresas están dando prioridad a la capacitación de sus empleados, lo que destaca el hecho de que la adopción exitosa de la IA depende tanto de las habilidades como de la tecnología. La infraestructura de datos fue el foco del 40% de las empresas, mientras que sólo el 12% apunta a la contratación de especialistas en IA. Mientras tanto, el 38% de las empresas no seleccionó ninguna de estas categorías.

También pregunta a las empresas cómo van a financiar sus inversiones en IA. La respuesta es clara: el 72%, con fondos internos, como el flujo de caja o los beneficios retenidos. Los préstamos bancarios, las subvenciones y el arrendamiento financiero desempeñan un papel secundario, ya que cada una de estas opciones es utilizada por el 16% de las empresas. El capital propio y el capital riesgo son mencionados por el 6% de las empresas, mientras que solo el 1% contempla la emisión de títulos de deuda. El 18% no seleccionó ninguna de las opciones enumeradas.

La mayoría de las empresas que planean invertir en IA prevén utilizar un único instrumento de financiación. Una vez más, predominan los fondos propios, mientras que los préstamos bancarios, las subvenciones y el arrendamiento financiero son mucho menos frecuentes como fuentes únicas. Cuando las empresas recurren a más de una fuente, suelen combinar fondos propios con financiación externa, como arrendamiento financiero, subvenciones, préstamos bancarios o capital. Las combinaciones que implican únicamente fuentes externas son menos habituales.

La decisión de las empresas de recurrir a financiación externa depende fundamentalmente de la naturaleza de la inversión. Es más probable que las empresas dependan de financiación externa cuando invierten en activos tangibles, como hardware o infraestructura de datos. La ventaja de estos activos radica en que pueden pignorarse o utilizarse como garantía, lo que generalmente reduce los costes de endeudamiento. Por el contrario, las inversiones necesarias para desarrollar capacidades de IA a largo plazo —como la contratación de especialistas o la formación de empleados— se encuentran en una situación de desventaja comparativa. Si bien estas inversiones también pueden generar activos valiosos para la empresa, son intangibles y, por tanto, no pueden utilizarse como garantía, lo que dificulta la obtención de financiación bancaria.

La importancia de las garantías queda patente al comparar empresas de un mismo país, sector y categoría de tamaño. Las empresas que planean invertir en tecnologías y herramientas de IA, o en datos e infraestructura, tienen una probabilidad sustancialmente mayor de combinar financiación interna y externa. Ambos tipos de inversión se asocian a un aumento de 16 puntos porcentuales en la probabilidad de adoptar este enfoque mixto.

La situación cambia cuando se trata de gastos más intangibles. La contratación de especialistas en IA conlleva un incremento menor en la probabilidad de combinar financiación interna y externa: apenas 9 puntos. La formación de empleados no muestra ningún efecto estadísticamente significativo. Mientras que el hardware y la infraestructura de datos suelen requerir grandes desembolsos iniciales y pueden servir de garantía, la formación tiende a implicar costes menores y graduales, más fáciles de financiar mediante beneficios retenidos. Todo ello conduce a la misma conclusión: la financiación externa para inversiones en IA está estrechamente vinculada a la disponibilidad de garantías.

Los expertos del BCE reconocen que los fondos internos ofrecen ventajas como la accesibilidad, la flexibilidad y el control, pero avisan que "una dependencia excesiva de esta modalidad de financiación podría limitar la escala y el ritmo de adopción de la IA en comparación con lo que se lograría si se recurriera más ampliamente a la financiación externa".

Al mismo tiempo, sugieren "la existencia de desafíos estructurales que restringen el acceso a financiación para inversiones en activos intangibles. Abordar estas cuestiones —garantizando que los marcos de financiación permitan respaldar tanto las inversiones tangibles como las intangibles en IA— podría ayudar a liberar un mayor potencial inversor y a acelerar la difusión de las tecnologías de IA en toda la economía de la zona del euro".

CaixaBank crea una Dirección de IA y Data

CaixaBank ha creado una Dirección de IA y Data con el objetivo de reforzar el papel de los datos y la IA como palancas estratégicas para la transformación del Grupo. La nueva unidad impulsará el desarrollo y la adopción de soluciones basadas en IA de forma escalable, segura y responsable, al tiempo que consolidará una visión integrada sobre la gestión y el aprovechamiento del dato. La dirección nace para coordinar de forma transversal las capacidades de datos e IA ya existentes en la entidad y actuar como punto de conexión entre las áreas de negocio y tecnología. Su misión será identificar oportunidades de aplicación, acelerar su implantación y facilitar que estas iniciativas generen un impacto tangible en clientes, empleados y negocio. 

Estará dirigida por Juan Arandilla, profesional con una amplia experiencia en transformación tecnológica, arquitectura empresarial y gestión de datos en el sector financiero, bajo la dirección del Área de Medios, liderada por Luis Javier Blas.

En un contexto marcado por la rápida evolución tecnológica, la nueva estructura permitirá al Grupo contar con una visión unificada sobre estrategia, gobierno del dato, inteligencia artificial e industrialización de soluciones. Además, contribuirá a agilizar la toma de decisiones, priorizar inversiones y extender capacidades y conocimiento a toda la organización bajo un marco común de seguridad y control. Con esta apuesta, CaixaBank busca seguir mejorando la experiencia de sus clientes a través de servicios más personalizados, ágiles y sencillos. El uso de la IA permitirá anticipar necesidades, optimizar recomendaciones y simplificar procesos, manteniendo siempre los principios de transparencia, confianza y supervisión humana.

La nueva dirección también tendrá un importante papel en el ámbito interno. Su objetivo es desplegar herramientas que faciliten el acceso al conocimiento, automaticen tareas administrativas y acerquen capacidades analíticas avanzadas a un mayor número de profesionales, favoreciendo que los equipos puedan centrarse en actividades de mayor valor añadido y en la atención al cliente.Integrada actualmente por más de 40 profesionales especializados en ámbitos como gobierno del dato, analítica avanzada, inteligencia artificial, ingeniería y transformación, la Dirección de IA y Data impulsará todo el ciclo de vida de las iniciativas, desde la identificación de oportunidades hasta su desarrollo, despliegue y seguimiento, asegurando el cumplimiento normativo y una gestión adecuada de los riesgos asociados.

Investigación de la FTC a Anthropic y OpenAI

Por otra parte, un día después del acuerdo "moralmente vinculante" de Trump con las grandes de las IA para su autorregulación, se hacía público que la FTC, la Comisión Federal de Comercio de EEUU, abría una investigación sobre la seguridad de los sistemas de IA que alcanza a Anthropic y a OpenAI, y a otros desarrolladores de modelos punteros. Busca prácticas desleales o engañosas y posibles daños a los consumidores, y puede terminar en sanciones civiles.

Pero no hay acusación concreta. Un requerimiento de la FTC no implica que se haya cometido una infracción: es la fase en la que el regulador pide documentación para decidir si la hay.

En medio de ese debate, Anthropic ha publicado un análisis de GLM-5.3, el modelo abierto de la china Zhipu AI (Z.ai) y avisa que construye exploits (el programa que convierte un fallo de seguridad en un ataque que funciona) completos casi al nivel de Claude Mythos Preview. Hace cinco meses, Anthropic decidió no abrir Mythos Preview al público porque sabía fabricar exploits solo. GLM-5.3 también sabe, y cualquiera puede descargárselo.

Con GLM-5.3-Flash, la versión pequeña, un investigador de Anthropic montó una cadena de exploits para Chrome en 8 horas de máquina y 20 minutos de atención humana. Al precio de la API de Zhipu, 20,40$. Ninguna de esas técnicas consiguió que los modelos de Claude con salvaguardas hicieran las tareas dañinas, según las pruebas de la propia Anthropic.

Broadcom prestará hasta 42.000 millones$ a Anthropic para que le alquile sus propios chips durante cinco años. El préstamo cubre un tercio del compromiso de 125.200 millones que Anthropic ha firmado en capacidad de cálculo, y Broadcom podría convertir esa deuda en acciones. Anthropic será su mayor cliente de cómputo en 2027.

OpenAI culpa a la china Moonshot de copiar cómo razonan sus modelos. Dice que el grupo principal detrás de una campaña masiva de extracción de datos este verano está ligado a la empresa china.

Mientras, ha llegado a un acuerdo con Synopsys para diseñar chips, con reparto de ingresos entre las dos empresas. Gracias a esta alianza, Synopsys proyecta crecer un 15% en ingresos en 2027, hasta 11.100 millones.

DoorDash ha lanzado un conector para que los agentes IA de las empresas se encarguen de las comidas de equipo y de reponer el picoteo.

Micron firma un trimestre récord: 54.230 millones$ facturados, casi cuatro veces más que hace un año; beneficio ajustado de 33,42$ por acción frente a los 31,16 esperados. La DRAM (Dynamic Random-Access Memory, o memoria dinámica de acceso aleatorio) es el tipo de memoria RAM más extendido) superó por primera vez los 100.000 millones anuales. Y la guía apunta aún más alto: 61.500 millones el trimestre que viene.

Tencent se lleva unos 100.000 chips de IA de Oracle en un contrato a cinco años valorado en unos 7.000 millones$, con un 30% por adelantado. Los chips, repartidos en centros de datos del Sudeste asiático, no se pueden comprar en China por el veto norteamericano, pero sí alquilarlos fuera. Es el mayor arrendamiento de Tencent en el extranjero. 

Constellation Energy firma un acuerdo a 20 años con Amazon para ampliar una central nuclear en Maryland. La sed energética de los centros de datos llena los bolsillos de las nucleares.