Las Claves #IA

Miguel Ángel Valero

La empresa SpaceX ha fijado el precio de su salida a Bolsa en 135 $/acción y anunció que ofrecerá alrededor de 555 millones de títulos, lo que le permitiría recaudar unos 75.000 millones$ por el 4% de la compañía. La colocación está prevista para el jueves 11 de junio y empezaría a cotizar en el Nasdaq el 12 de junio. A ello se sumará más adelante (previsiblemente, tras el verano) las posibles salidas de Anthropic y OpenIA. Con este frenesí, surge la duda de si el mercado será capaz de digerir esta mayor oferta, una cuestión que escribirá su primer capítulo ya el viernes. 

Cuando se hace una salida a Bolsa, y en este caso serán tres muy relevantes, se elige muy bien el momento y habitualmente coincide con mercados fuertes. En esta ocasión, las valoraciones son sin duda exigentes, en especial la que apunta SpaceX, que es un conglomerado de negocios, difícil de valorar y que saldría con un ratio de casi 96x ventas. Ahora bien, una cosa es el valor de mercado y otra cosa es el volumen de acciones que se va a poner en circulación, que en este caso es mucho menor y que nos permite pensar que, a corto plazo, el mercado tiene profundidad suficiente para digerir estas emisiones. 

Bajo supuestos conservadores, estas tres “mega salidas” a Bolsa (SpaceX, Anthropic y OpenIA) y la ampliación anunciada la pasada semana por Alphabet, alcanzarían un rango de capital demandado de entre 300.000 millones$ y 350.000 millones, apenas un 0,5% del S&P 500. Por tanto, a corto plazo no parece un problema, si bien a medio plazo estos números pueden cambiar bastante dependiendo realmente de cómo los actuales dueños vayan soltando o no su participación. 

Actualmente, las grandes tecnológicas cotizadas tienen de media un “free-float” en torno al 85%, mientras que, en el caso de SpaceX, saldrá solamente el 4% de la compañía al mercado e inicialmente, las cláusulas de bloqueo (lock-up, en inglés) impedirán que los accionistas iniciales vendan sus participaciones. Sin embargo, con el tiempo, estas restricciones van a expirar y podrán entrar en el mercado cotizado billones de dólares en nuevas acciones.

En este contexto, Meta estudia una ampliación de capital de "decenas de miles de millones" para financiar infraestructura de IA. Su fundador, presidente y CEO tiene un problema: la IA que quiere construir cuesta más de lo que puede autofinanciar. Sobre todo, cuando todas las Big Tech está recurriendo a los mercados para pagar el capex de IA. Alphabet ya cerró en 2025 la mayor ampliación de capital de su historia (84.750 millones$) y ahora pone en marcha otra. Meta fue antes al mercado de bonos, con 30.000 millones en octubre de 2025 y otros 27.000 millones con Blue Owl Capital. Ahora se plantea ir a por el capital.

La señal es clara: los data centers, los chips y la infraestructura de IA cuestan más de lo que cualquier empresa puede generar en flujo de caja libre en un par de años. Si la ampliación de Meta se confirma, habrá más presión en el precio de la acción antes de la operación. Los proveedores de infraestructura, como Nvidia o Arista Networks siguen siendo los beneficiarios directos sin el riesgo de dilución.

A todo esto se suma la alianza entre Nvidia y SK Hynix, que han acordado colaborar en el diseño y suministro de las próximas generaciones de memoria para IA, los HBM4. Este acuerdo refuerza a la firma de Corea del Sur frente a su gran competidor, Samsung Electronics, ya que no se trata de un contrato de suministro, sino del desarrollo conjunto de la memoria de los nuevos chips adaptados a los futuros aceleradores de Nvidia, como Vera Rubin. Con un ancho de banda muy superior al de la memoria convencional —la DRAM— permite gestionar enormes cantidades de datos a gran velocidad, algo crucial para los sistemas de IA, porque el cuello de botella ya no está solo en la potencia de cálculo, sino en la rapidez con la que los datos pueden entrar y salir de la memoria.

Nvidia diseña aceleradores y sistemas, pero no fabrica memoria, por lo que depende de proveedores como Samsung, SK Hynix o Micron Technology, que dominan el mercado mundial de la memoria.

Otra cuestión relevante es la diferente respuesta que están adoptando los propios proveedores de índices de Bolsa de cara a introducir estas grandes empresas en ellos. Por un lado, el Nasdaq alteró su forma de aceptar empresas y ahora SpaceX podrá integrarse en el Nasdaq 100 en tan solo 15 días de negociación, frente al mínimo anterior de tres meses. Por otro lado, el S&P Dow Jones confirmaba que mantendrá sin cambios sus requisitos de elegibilidad para sus principales índices de referencia, como el S&P 500, señalando que no reducirá el período de espera de 12 meses que exige actualmente a las empresas recién cotizadas, ni eliminará los requisitos vigentes de rentabilidad y capital flotante en función del tamaño de la compañía.

Kraken abre su plataforma a la compra de acciones de SpaceX

Kraken, la plataforma de negociación multiactivo impulsada por Payward, ha abierto el acceso a la oferta pública inicial (IPO, OPV) de SpaceX a través de IPO Access. SpaceX es la primera compañía cuya salida a Bolsa estará disponible a través de este programa. Gracias a esta iniciativa, los clientes elegibles de Kraken en más de 110 países, incluido España y el Espacio Económico Europeo (EEE), podrán presentar una manifestación de interés no vinculante para participar en el proceso de salida a bolsa. Gracias al marco de acciones tokenizadas xStocks desarrollado por Payward, los clientes de Kraken podrán negociar SPCXx, un token respaldado 1:1 que representa acciones de SpaceX, las 24 horas del día, los siete días de la semana, tanto en la plataforma de Kraken como en el ecosistema de finanzas descentralizadas (DeFi).

Kraken y el resto de miembros participantes de la alianza xStocks serán además las únicas plataformas que ofrecerán negociación continua, incluido durante el primer fin de semana tras la salida a Bolsa, cuando los brókeres tradicionales permanecen cerrados hasta la reapertura de los mercados el lunes.

Arjun Sethi, co-CEO de Payward, ha explicado: “Durante más de un siglo, las mejores salidas a Bolsa han estado reservadas para unos pocos. Necesitabas el banco, la dirección o el patrimonio adecuado para acceder a ellas en las mismas condiciones que los inversores institucionales. IPO Access elimina esas barreras. Desde hoy, cualquier persona en España puede registrarse para participar en la salida a Bolsa de SpaceX desde su teléfono móvil. En cuanto las acciones comiencen a cotizar, podrá operar con ellas de inmediato, por la noche, los fines de semana y sin esperar a la apertura de los mercados. No se trata de una versión más accesible del sistema tradicional, sino de uno completamente nuevo: sin fronteras, siempre activo y construido sobre infraestructura cripto. Así son los mercados de capitales cuando dejan de ser un club exclusivo para unos pocos”. 

SpaceX, la compañía aeroespacial y de comunicaciones por satélite fundada por Elon Musk, protagoniza una de las salidas a bolsa más esperadas de los últimos años. Hasta ahora, el acceso a este tipo de operaciones ha estado condicionado para muchos inversores minoristas por factores como la ubicación geográfica, la relación con determinadas entidades financieras o los requisitos patrimoniales. Con IPO Access, Payward Services busca eliminar estas barreras y permitir que los clientes de Kraken, tanto dentro como fuera de EEUU cuando la regulación lo permita, puedan participar desde el mismo momento en que el activo comienza a cotizar. 

A partir de hoy, los clientes elegibles podrán presentar una manifestación de interés para adquirir acciones dentro de un rango de precios determinado en los días previos a la salida a bolsa. Aquellos que reciban una asignación obtendrán en su cuenta de Kraken los correspondientes tokens xStocks el día de la cotización, descontadas las comisiones aplicables. Cada token estará respaldado 1:1 por la acción subyacente, custodiada por una entidad regulada. Posteriormente, los usuarios podrán mantener los tokens en cartera, negociarlos o transferirlos entre billeteras y plataformas compatibles dentro del ecosistema xStocks.  

La iniciativa se apoya en la infraestructura xStocks de Payward Services, que desde su lanzamiento en junio de 2025 ha procesado más de 32.000 millones$ en volumen de transacciones y ha dado servicio a más de 133.000 titulares únicos en todo el mundo. Con IPO Access, el modelo xStocks amplía por primera vez su alcance más allá de la negociación en mercados secundarios para ofrecer acceso al mercado primario.  Los clientes elegibles de Kraken ya pueden registrar su interés en la oferta de SpaceX a través de la aplicación de Kraken o de su página web.

MyInvestor integra su catálogo de productos en los asistentes de IA

MyInvestor y GPTadvisor han desarrollado una solución que permite a los usuarios de ChatGPT, Claude y Perplexity, entre otros, consultar, comparar e iniciar la contratación de productos de inversión directamente desde el chat, utilizando información actualizada y conectada en tiempo real con las bases de datos de la entidad. Además, los clientes de MyInvestor podrán iniciar la contratación de estos productos desde el propio entorno conversacional, en un proceso que, por seguridad, se completa posteriormente en la app o la web del neobanco, tras identificarse con susclaves de acceso.

Con este lanzamiento, MyInvestor se convierte en la primera plataforma europea que integra su catálogo de productos de inversión en los principales asistentes de IA  (ChatGPT, Claude, Perplexity). Estos asistentes, en lugar de responder solo con su conocimiento general, se conectan en tiempo real a la base de datos del neobanco, ofreciendo información verificada y actualizada, reduciendo el riesgo de respuestas inexactas, desactualizadas o basadas en las conocidas “alucinaciones” de la IA.

En la práctica, un usuario podrá formular preguntas como "¿Qué fondos indexados globales tienen menos comisiones?" o "Compárame estas tres carteras automatizadas" y recibir información actualizada directamente desde el catálogo de MyInvestor. En esta primera fase, esta solución permite buscar fondos de inversión y carteras automatizadas según criterios como rentabilidad, riesgo, comisiones o categoría; comparar productos; acceder a información en tiempo real; e iniciar operaciones de inversión desde el propio chat para completarlas posteriormente en la app de MyInvestor. Está previsto que, próximamente, los asistentes de IA también puedan realizar estas mismas acciones con ETF y acciones disponibles en la plataforma de MyInvestor.

La conexión se basa en el estándar abierto Model Context Protocol (MCP), una tecnología que actúa como puente entre las inteligencias artificiales y plataformas externas, como bancos, aplicaciones o bases de datos. Gracias a esta tecnología, los asistentes de IA no solo responden con información general aprendida durante su entrenamiento, sino que también pueden conectarse en tiempo real a servicios concretos para consultar información actualizada y ejecutar determinadas acciones. 

Al tratarse de un protocolo abierto y estandarizado, la integración no se limita a ChatGPT, Claude o Perplexity, sino que puede extenderse a cualquier asistente compatible con MCP, incluidos Gemini, Grok y otros modelos que adopten esteestándar en el futuro.

El proyecto ha sido desarrollado junto a GPTadvisor, compañía especializada en IA generativa aplicada a la inversión, y se enmarca en la alianza estratégica que ambas compañías mantienen para desarrollar nuevas soluciones de IAdirigidas al inversor particular. Cristina Filpo, responsable de IA de MyInvestor, señala que “los asistentes de IA se están convirtiendo en una nueva puerta de acceso a los servicios financieros. Queremos que nuestros clientes puedan informarse, comparar productos y tomar decisiones de inversión allí donde ya están interactuando con la tecnología”. Salvador Mas, CEO de GPTadvisor, señala que “disfrutamos mucho trabajando con clientes como MyInvestor y especialmente en proyectos pioneros como este, que demuestran cómo la IA conversacional va a mejorar la relación de las personas con la inversión”.

Finovox capta 8,2 millones para su lucha contra el fraude de documentos

Finovox, especialista europeo en la detección de fraude documental mediante IA, ha anunciado el cierre de su ronda de financiación Serie A por un importe de 8,2 millones€. La operación ha sido liderada por TX Ventures, con la participación de Auriga Cyber Ventures II, MTech Capital, Start Ventures, Force Over Mass y FDJ UNITED Ventures, además de sus inversores históricos. Esta inyección de capital valida la estrategia de Finovox y subraya el auge del fraude documental como un desafío crítico para las empresas e instituciones europeas.

"El fraude documental se está convirtiendo en un riesgo operativo y financiero crítico para aseguradoras, entidades de crédito e instituciones financieras. Finovox ha desarrollado una plataforma diferencial que combina una detección exhaustiva del fraude documental, la extracción de datos y su integración en los flujos de trabajo, ofreciendo un retorno de la inversión (ROI) claro para sus clientes. Estamos encantados de apoyar a todo el equipo en la consolidación de Finovox como la plataforma europea de referencia en la lucha contra el fraude", asegura Krzysztof Bialkowski, Managing Partner de TX Ventures. 

Finovox completa así la mayor ronda de financiación de su historia, tras un año 2025 récord en el que multiplicó por tres su cifra de negocio, superó los 70 clientes en 15 países y evitó pérdidas por valor de 100 millones€ a sus usuarios. Su objetivo es consolidarse como uno de los principales actores europeos en la verificación de documentos. Para lograrlo, Finovox se apoya en dos ventajas competitivas clave. En primer lugar, una tecnología en continuo aprendizaje gracias a datos anonimizados que respetan la confidencialidad, extraídos de las estructuras documentales y los patrones de fraude detectados. En segundo lugar, integraciones nativas vía API que permiten una conexión fluida con los sistemas actuales de sus clientes y una rápida adopción en el núcleo de los procesos de negocio. 

La expansión internacional de Finovox ya está plenamente en marcha. Tras una primera fase de internacionalización exitosa en 2025 con su implantación en Francia, Bélgica y España, la compañía dio un nuevo paso el pasado mes de mayo de 2026 con su lanzamiento en el Reino Unido. Con este impulso, Finovox se posiciona firmemente para convertirse en el referente europeo de la lucha contra el fraude documental en los próximos años. La empresa reforzará su presencia en sus mercados clave (Francia, Benelux, España y Reino Unido), priorizando los sectores de onboarding (alta de clientes), tramitación de siniestros y financiación, que es donde el fraude documental causa un mayor impacto económico.

Para ejecutar esta estrategia, Finovox apuesta por un modelo de crecimiento a tres niveles: el desarrollo de las cuentas existentes, las alianzas estratégicas y el despliegue comercial directo. Con el fin de mantener este ritmo de crecimiento, la compañía prevé realizar 15 contrataciones en 2026, lo que elevará su plantilla hasta los 45 profesionales. "En 2025, Finovox demostró que la detección del fraude documental mediante IA responde a una necesidad real y creciente. Con esta ronda Serie A cambiamos de escala: nuestra ambición es convertirnos en el estándar europeo de referencia, integrándonos en el corazón de los procesos de negocio de nuestros clientes. Los mercados a los que nos dirigimos son precisamente aquellos donde el fraude documental causa más estragos. Contamos con la tecnología, el equipo y, ahora, los recursos financieros para afrontar este reto a escala europea", explica Marc de Beaucorps, CEO y cofundador de Finovox.

Posiciones cortas en call centers externalizados

Los grandes fondos alternativos acumulan posiciones cortas en empresas de externalización de call centers. Los hedge funds no suelen equivocarse en la dirección. Y la dirección que están tomando en masa es clara: en corto contra el sector de externalización de servicios al cliente. Empresas como Teleperformance,  TTEC Holdings o Concentrix llevan meses acumulando interés bajista institucional.

El motivo parece evidente: la IA conversacional ya puede hacer lo que hacen estos centros a una fracción del coste. El modelo de negocio del call center externalizado se basa en mano de obra barata en India, Filipinas, Marruecos o Colombia. Pero cuando un modelo de lenguaje de última generación puede gestionar una consulta de cliente en 22 idiomas las 24 horas del día sin vacaciones ni nómina, la ecuación cambia por completo. Esto perjudica a Teleperformance, TTEC y Concentrix, sin tesis clara de recuperación. Las empresas que venden la IA que destruye esos trabajos, como Salesforce y ServiceNow, son los beneficiarios directos.

Miguel Ángel Valero

En los últimos años, la computación cuántica se había identificado como la principal amenaza para la seguridad digital. La posibilidad de romper los protocolos de cifrado utilizados por la mayoría de los sistemas de comunicación y almacenamiento planteaba un desafío que era preciso abordar. En ello se implicaron universidades, empresas e institutos de investigación. Sin embargo, el reto más inmediato no lo ha planteado la computación cuántica, sino la inteligencia artificial (IA). No era un escenario completamente inesperado. 

Aun así, la magnitud del desafío planteado por el anuncio de Anthropic del 7 de abril de 2026, sobre un nuevo modelo de IA denominado Mythos, ha sacudido el panorama de la seguridad digital. El modelo está orientado a tareas de seguridad digital. Según Anthropic, el modelo Mythos puede identificar de forma autónoma vulnerabilidades y también proponer, e incluso generar, mecanismos para explotarlas con una intervención humana mínima y una extraordinaria eficacia. Lo singular del anuncio fue la decisión de restringir el acceso, de forma que no se ofrece al público general, sino que queda limitado a un conjunto reducido de organizaciones dentro del proyecto Glasswing. Todas las organizaciones incluidas en el proyecto Glasswing en el momento del anuncio son estadounidenses, aunque posteriormente se ha incluido a algunas europeas. 

"El modelo, la decisión de no publicarlo de forma abierta y la creación del proyecto Glasswing dibujan un punto de inflexión en la evolución de los modelos de IA. De ahora en adelante es probable que los modelos más avanzados se desplieguen mediante esquemas de acceso restringido, con consecuencias tecnológicas, regulatorias y geopolíticas", advierte un informe de la Fundación Esys.

Identificación de vulnerabilidades de seguridad

El 7 de abril Anthropic anunció Mythos mediante la publicación de una valoración de resultados obtenidos al usar el modelo para identificar vulnerabilidades de seguridad en software crítico, así como en sistemas y aplicaciones de código abierto ampliamente utilizados. Por razones obvias, no se publicó un listado completo de vulnerabilidades. Aun así, lo que ha trascendido indica que el modelo localizó fallos en sistemas operativos, navegadores web y librerías y aplicaciones de código abierto muy extendidas. Algunas de esas vulnerabilidades llevaban años, incluso décadas, en el código; en un caso, hasta 27 años. El documento publicado por Anthropic incluía algunos ejemplos de vulnerabilidades detectadas en software de código abierto y señalaba que el modelo había identificado muchas otras de naturaleza comparable.

La valoración publicada por Anthropic no se centraba tanto en la enumeración de las vulnerabilidades como en describir cómo había utilizado agentes de IA para analizar librerías de código abierto e identificar fallos. Las capacidades de Mythos no se limitan a la identificación. El modelo también puede generar código para explotar las vulnerabilidades. Anthropic reconoció que este aspecto les sorprendió, porque el modelo no habría sido entrenado específicamente para ello y porque modelos anteriores destacaban más en la detección y corrección que en la explotación. La diferencia es sustancial, una herramienta que ayuda a corregir fallos también puede abaratar y acelerar su explotación con fines ofensivos.

Anthropic se ha comprometido a publicar un informe completo de hallazgos a finales de junio o principios de julio de 2026, que provocará también una publicación escalonada de vulnerabilidades críticas y parches asociados.

La decisión de Anthropic no ha estado exenta de controversia. Algunas voces la interpretan como una estrategia para ganar atención mediática y reforzar su posición en la carrera por los modelos más avanzados. Una exitosa campaña de marketing. Otras la leen, sobre todo, como una medida de gestión del riesgo. Probablemente hay algo de ambas cosas. Más allá del ruido mediático, existe un amplio acuerdo sobre el cambio de escenario; incluso los más escépticos suelen cuestionar la magnitud, no la dirección. 

La seguridad digital entra en una dinámica de “IA contra IA”, que acelera el ciclo de identificación de vulnerabilidades, explotación y mitigación. Al comprimirse ese ciclo, se rompe el equilibrio implícito entre descubrimiento y reacción. Si antes encontrar fallos era caro y lento, ahora puede ser masivo y automatizado. En este nuevo escenario, los modelos de IA se convierten también en una herramienta ofensiva y el asunto entra de lleno en el terreno de la seguridad nacional. Si estos modelos pueden facilitar ciberataques a gran escala, es preciso revisar procedimientos y protocolos de defensa, y reevaluar el riesgo en infraestructuras y entidades críticas. 

Acelerada toma de conciencia del riesgo para la ciberseguridad

El anuncio ha derivado en una acelerada toma de conciencia del riesgo en el ámbito de la seguridad digital. La reacción del Banco Central Europeo (BCE) es un ejemplo ilustrativo: ha exigido a la banca planes de contingencia ante el nuevo modelo de IA de Anthropic. La inquietud en el sector financiero se ha reproducido, con matices, en otros sectores. Supervisores, reguladores y empresas temen que la nueva tecnología identifique vulnerabilidades en sus sistemas y que eso dé lugar a oleadas de ciberataques. La consecuencia que deja entrever el anuncio es doble. Por un lado, la IA empieza a tratarse como una capacidad crítica por su efecto multiplicador sobre lo defensivo y lo ofensivo. Por otro, se impone revisar el modelo y el paradigma de la seguridad digital.

Si la IA pasa a considerarse un activo crítico y el uso de los modelos avanzados por potenciales enemigos se convierten en un riesgo sistémico global, es preciso revisar la seguridad digital en varios aspectos. Además, un modelo de acceso restringido obliga a analizar el componente geopolítico y a valorar la necesidad de una gobernanza global en seguridad digital. 

Tres impactos ayudan a entender el alcance de Mythos: 

• Impacto geopolítico: impulso a la soberanía tecnológica.El anuncio de Mythos por parte de Anthropic ha tenido un impacto geopolítico inusualmente alto para el lanzamiento de un modelo de IA. Más allá de sus capacidades, la restricción del acceso a un número reducido de entidades ha provocado que Mythos haya sido percibido por gobiernos y reguladores como una tecnología crítica, con implicaciones directas para la seguridad nacional, la seguridad digital y el equilibrio de poder tecnológico. El control del acceso al modelo se ha convertido en un asunto estratégico comparable al control de otras tecnologías disruptivas muy sensibles, como los semiconductores avanzados o la computación cuántica. Tener el control de esta nueva tecnología otorga una ventaja geopolítica, lo que vuelve a dar protagonismo al debate sobre la autonomía estratégica y la soberanía tecnológica. y sobre la dependencia tecnológica global respecto a EEUU. Muchos países han interpretado el caso Mythos como una señal de alerta sobre la necesidad de desarrollar capacidades propias en IA avanzada y en seguridad digital. 
  • Este debate tiene especial impacto en Europa, por lo que el anuncio de Anthropic no ha hecho sino reforzar la controversia ya existente en el ámbito europeo. El desafío planteado por Mythos intensifica el debate europeo sobre la soberanía tecnológica y sobre la necesidad de reducir dependencias derivadas de la concentración tecnológica en un reducido número de compañías no europeas. 
  • Es probable que el Gobierno de EEUU intervenga de forma más directa en decisiones sobre el despliegue de tecnologías como Mythos. De ocurrir, sería un paso más en la interrelación entre empresas tecnológicas y gobiernos en la batalla global por el dominio de una tecnología crítica como la IA. Mythos representa una disrupción en el ámbito de la IA y la seguridad digital. La IA deja de ser percibida únicamente como una herramienta de productividad o innovación y pasa a considerarse un activo geopolítico, con implicaciones directas para la soberanía tecnológica y la resiliencia económica. 
• Impacto económico: ventaja competitiva y concentración de poder. El lanzamiento de Mythos ha reforzado la idea de que la IA avanzada será uno de los principales factores de competitividad y seguridad económica en los próximos años. A diferencia de otros modelos de IA centrados en productividad o automatización de tareas generales, Mythos ha situado la seguridad digital y la resiliencia digital en el centro del debate económico. Sus capacidades para detectar vulnerabilidades complejas y potenciales fallos críticos han llevado a empresas y gobiernos a considerar la IA como un activo estratégico esencial para proteger operaciones e infraestructuras. Esta situación refuerza la necesidad de que las empresas no busquen únicamente la eficiencia en sus decisiones sino también la seguridad, la continuidad de la actividad, incluso aunque ello suponga un sobrecoste, porque de nada servirá la eficiencia si la actividad desaparece por la explotación de una vulnerabilidad. Han sido varios los efectos inmediatos tras el anuncio. 
  • En primer lugar, resulta evidente la ventaja competitiva para aquellas empresas que puedan contar con esta tecnología, lo que obligará a acelerar la inversión en seguridad digital por parte de todas las compañías. Sectores como banca, telecomunicaciones, energía, salud o transporte tendrán que incrementar el gasto en soluciones basadas en IA capaces de anticipar amenazas y responder a ataques automatizados cada vez más sofisticados. 
  • Además, Mythos ha puesto de manifiesto que el acceso a modelos avanzados y a grandes capacidades de computación puede convertirse en una ventaja competitiva decisiva, favoreciendo una mayor concentración económica alrededor de las grandes compañías tecnológicas que controlan estas capacidades. La competencia y la concentración de poder económico en el ámbito de la IA vuelven a ganar protagonismo tras el anuncio de Anthropic.
  • Además, Mythos podría acelerar cambios en el mercado laboral. Las organizaciones van a necesitar cada vez más perfiles especializados en IA, análisis de riesgos y seguridad digital, al tiempo que tendrán que incrementar las inversiones en resiliencia operativa y protección de infraestructuras. 
  • En el plano económico, Mythos supone un cambio de paradigma. La IA deja de percibirse únicamente como una herramienta de eficiencia y pasa a considerarse un componente central de la resiliencia y la soberanía económica en la economía global. 
• Impacto social: percepción pública de mayor riesgoEl anuncio de Mythos también ha tenido un importante impacto social al transformar la percepción pública de la IA y consolidar la idea de que la IA avanzada puede convertirse no solo en una herramienta de innovación, sino también en una fuente de riesgos. Hasta ahora, gran parte del debate social sobre IA se había centrado en productividad o automatización. Sin embargo, Mythos ha desplazado el debate hacia cuestiones relacionadas con la seguridad, la dependencia tecnológica y las posibles consecuencias sociales de sistemas de IA avanzados. Uno de los principales efectos ha sido el aumento de la preocupación sobre la seguridad digital y la vulnerabilidad de los servicios críticos. La posibilidad de que una IA pueda descubrir y explotar fallos complejos en sistemas financieros, energéticos, sanitarios o de telecomunicaciones ha generado inquietud sobre la capacidad real de nuestras sociedades para proteger sus servicios críticos. Esto ha contribuido a extender la percepción de que la dependencia tecnológica también implica nuevos riesgos 
  • El caso Mythos también ha alimentado el debate sobre transparencia y concentración de poder tecnológico. El hecho de que el modelo no haya sido liberado públicamente y quede restringido a gobiernos y grandes empresas ha reforzado la percepción de que las tecnologías más avanzadas pueden quedar controladas por un número muy reducido de actores. Socialmente, esto ha reactivado preocupaciones sobre desigualdad tecnológica, falta de supervisión y dependencia de grandes plataformas digitales. 
  • El anuncio también ha intensificado el debate ético sobre los límites del desarrollo de la IA. Si existen sistemas de IA que incluso sus propios desarrolladores consideran demasiado potentes o peligrosos para un acceso abierto, esto puede incrementar las demandas de regulación, supervisión pública y establecimiento de una gobernanza internacional para controlar las capacidades avanzadas de la IA. 
  • El impacto social también se extiende al ámbito laboral y educativo. Mythos ha acentuado la sensación de aceleración tecnológica y la necesidad de adaptación continua a nuevas capacidades digitales. Empresas, universidades y administraciones deben incrementar la formación en IA, seguridad digital y resiliencia digital para acomodar la preocupación sobre cómo estas tecnologías modificarán empleos y competencias profesionales. Mythos puede cambiar la percepción social sobre la inteligencia artificial con un tono más negativo. La IA deja de percibirse únicamente como una herramienta de eficiencia o creatividad y pasa a ser vista como una tecnología que plantea riesgos relevantes para la sociedad.

Una completa transformación de la ciberseguridad

Para las empresas de seguridad digital, Mythos supone un cambio profundo. El modelo altera tanto el enfoque tecnológico como el posicionamiento estratégico del sector: la IA pasa a convertirse en el núcleo de capacidades defensivas y ofensivas. Esto implica que muchas compañías deberán evolucionar desde modelos basados principalmente en monitorización y respuesta manual hacia plataformas apoyadas en IA, capaces de detectar, analizar y neutralizar amenazas de forma automatizada y en tiempo real. Mythos ha demostrado que un modelo avanzado de IA puede identificar vulnerabilidades complejas y potenciales fallos con una velocidad muy superior a la de los procesos tradicionales. Esto reduce drásticamente el tiempo disponible entre el descubrimiento de una vulnerabilidad y su posible explotación, obligando a las empresas de seguridad digital a acelerar sus capacidades de detección y corrección. En consecuencia, el sector está entrando en una dinámica de “IA contra IA”, donde tanto atacantes como defensores utilizarán herramientas automatizadas cada vez más sofisticadas. 

El nuevo escenario también genera oportunidades de crecimiento, ya que empresas y gobiernos tendrán que incrementar sus presupuestos de seguridad digital o sus alianzas para garantizarse un acceso a la tecnología más avanzada posible. Al mismo tiempo, aumentará la presión competitiva. Las compañías que no logren incorporar IA avanzada a sus soluciones corren el riesgo de quedar rápidamente obsoletas y vulnerables frente a actores capaces de ofrecer protección automatizada y análisis predictivo a gran escala. 

Mythos también favorece una mayor concentración del mercado. El acceso a modelos avanzados, grandes capacidades de computación y enormes volúmenes de datos requiere inversiones muy elevadas, lo que beneficia especialmente a grandes plataformas tecnológicas y a proveedores globales con fuerte capacidad financiera. Esto puede dificultar la posición competitiva de empresas de seguridad digital medianas o pequeñas, que dependerán cada vez más de alianzas estratégicas o de la integración con grandes ecosistemas tecnológicos.

La IA avanzada no necesariamente sustituirá a las grandes plataformas del sector, sino que podría reforzar a los actores con mayor escala, datos, capacidad de integración y acceso temprano a modelos punteros, y acelerar la consolidación alrededor de grandes plataformas. Alternativamente también reforzará a los “elegidos”, aquellos que gocen de relaciones privilegiadas con los propietarios de la tecnología, los que hayan conseguido alianzas adecuadas (sean empresas o países). 

El caso Mythos también está acelerando la convergencia entre seguridad digital, defensa nacional y entidades críticas. Las empresas del sector pasan a desempeñar un papel más estratégico en ámbitos como energía, telecomunicaciones, banca o transporte, lo que exige aumentar la colaboración con gobiernos y organismos reguladores. En este contexto, la seguridad digital deja de ser únicamente un servicio tecnológico para convertirse en un elemento central de resiliencia económica y seguridad nacional. Mythos acelera la transformación de la industria de la seguridad digital al impulsar la automatización basada en IA, favorecer la consolidación del mercado y elevar la importancia estratégica del sector dentro de la economía digital y la geopolítica tecnológica.

El debate sobre la regulación de la IA se acelera

El anuncio de Mythos ha acelerado el debate regulatorio sobre IA al poner de manifiesto que los modelos más avanzados pueden tener implicaciones directas para la seguridad económica y la resiliencia de las infraestructuras críticas. Hasta ahora, gran parte de la regulación de la IA, especialmente en Europa, se había centrado en aspectos como transparencia, protección de datos, sesgos algorítmicos o la protección de los derechos fundamentales de los ciudadanos. Sin embargo, Mythos ha ampliado el debate en una nueva dirección, la gestión de capacidades tecnológicas que pueden tener usos duales, tanto defensivos como ofensivos, y tanto civiles como militares. La capacidad atribuida al modelo para identificar vulnerabilidades complejas y potenciales fallos ha generado preocupación en gobiernos y reguladores sobre la posibilidad de automatizar ciberataques a gran escala. 

Como consecuencia, las instituciones podrían comenzar a considerar que determinados modelos avanzados de IA podrían requerir mecanismos de supervisión similares a los existentes en sectores estratégicos o tecnologías sensibles. Esto incluye abrir debates sobre regulación y control de estos modelos con capacidades avanzadas de IA (licencias de uso, obligaciones de auditoría, evaluación previa de riesgos, limitaciones de acceso o incluso controles de exportación). 

En 2024 el Pacto Digital Global que elaboró Naciones Unidas en el marco de la Cumbre del Futuro propuso un marco de cooperación internacional en el ámbito digital. El Pacto subrayaba que los retos, riesgos y beneficios de las tecnologías digitales requieren nuevas reglas y mecanismos de cooperación internacional. En particular, indicaba que los retos digitales, por su propia naturaleza, deben abordarse de forma conjunta con una visión global que integre los puntos de vista de los diferentes actores implicados. En esa visión, la IA y la seguridad digital eran las tecnologías que mejor mostraban la necesidad de dar un paso hacia una gobernanza global. IA y seguridad digital son ámbitos que requieren un acuerdo internacional sobre cómo se van a utilizar y cómo se asegura un uso ético y responsable. 

El caso Mythos ha venido a reforzar esta visión y a fortalecer la necesidad de avanzar en esa gobernanza. Aunque las estructuras creadas en Naciones Unidas en el marco del Pacto Digital Global se encuentran aún en un estado incipiente, es previsible que el debate continúe y se refuerce alimentando aún más la distancia entre los líderes políticos que defienden el multilateralismo frente a los que lo evitan. 

Los avances en el ámbito internacional siempre son lentos, pero tras la irrupción de Mythos es previsible que organismos internacionales y gobiernos valoren iniciar la exploración de posibles marcos de cooperación para supervisar modelos avanzados de IA, compartir información sobre riesgos y establecer normas comunes para tecnologías con potencial impacto sistémico. Será lento, pero Mythos ha abierto el debate. 

Por otra parte, el anuncio va a intensificar el debate sobre la responsabilidad de las empresas que desarrollan modelos de IA, sobre si las compañías privadas deben ser las únicas responsables de decidir cuándo una IA es demasiado potente para su liberación pública. Esta cuestión va a impulsar previsiblemente demandas de mayor supervisión pública y de nuevos mecanismos regulatorios lo que reforzaría la posición europea sobre la necesidad de regular de manera adecuada la actividad digital. Mythos va a intensificar el debate regulatorio sobre la IA y la seguridad digital. En un momento en que la Unión Europea está proponiendo ajustar y revisar la regulación sobre la IA y la seguridad digital en su paquete de Omnibus Digital, Mythos puede llevar a una orientación diferente sobre la regulación digital. El debate sobre cómo controlar el uso de tecnologías que pueden representar un riesgo sistémico ha quedado abierto.

Cambio de paradigma que obliga a tomar decisiones

Un análisis de KPMG subraya que Mythos anticipa  cómo evolucionarán otros modelos avanzados de IA al combinar razonamiento lógico, análisis de código, autonomía agéntica y capacidad de construir cadenas de explotación funcionales sin intervención humana directa: "Estamos ante un cambio de paradigma en cómo y a qué velocidad somos capaces de construir la ciberseguridad".

Los responsables de las empresas deben asumir que los ciberataques van a ser de mayor número, envergadura y alcance. También deben alinear las necesidades de negocio, tecnología y ciberseguridad, ante escenarios de levantamiento de riesgos, resiliencia tecnológica y automatización defensiva. Sobre todo, no tomar decisiones es ya un riesgo.

Otras actuaciones recomendadas son:

• revisar con recurrencia el nivel de exposición externa y dependencias de terceros; 
• evolucionar hacia arquitecturas zero trust y detección de patrones anómalos;
• preparación específica frente a escenarios de fraude avanzado, suplantación de identidades, entre otros.
• contar con mayor visibilidad de todo el perímetro permitirá decidir y ejecutar mejor y más rápido. 
• apostar por una mayor segmentación, políticas de mínimos privilegios y detección temprana
• invertir en prevención y en defensa, analizar y entender potenciales cadenas de ataque
• analizar puertos, parches, evaluar 0-days, y asumir el mayor volumen de parcheo.
• realizar ejercicios de simulación para identificar cuellos de botella reales: capacidad humana, toma de decisiones, ventanas de mantenimiento y aceptación de riesgo

"Los modelos clásicos de ciberseguridad no sirven, hay que defenderse con IA", concluye este análisis.

Miguel Ángel Valero

La empresa estadounidense aeroespacial y de IA SpaceX sale a bolsa con una valoración  objetiva de entre 1,75 billones y 2 billones$. Esto la convertiría en la octava empresa cotizada con mayor valor del mundo. y en la mayor OPV (oferta pública de venta de acciones) de la historia. Elon Musk sería el accionista mayoritario de dos empresas cotizadas valoradas en más de un billón$, ya que también lidera la compañía de vehículos eléctricos Tesla.

El mercado de las OPV pisa fuerte; otras dos empresas de IA, Anthropic y OpenAI, planean cotizar a lo largo de este año y aspiran a valoraciones superiores a 1 billón$.

Tras conseguir la OPV el pasaporte europeo vía Bafin (la CNMV alemana), los inversores particulares españoles podrán solicitar acciones hasta el 11 de junio (el día anterior a la salida a Bolsa) a través del Banco Santander, que es el coordinador del tramo minorista, JP Morgan, Deutsche Bank, Renta 4, GVC Gaesco, y las plataformas Interactive Brokers, DeGiro, Revolut y Trade Republic.

Elon Musk decidió construir sus propios cohetes en 2001, tras un infructuoso viaje a Moscú. SpaceX se fundó en 2002. Hasta entonces, la industria de los cohetes estaba dominada por United Launch Alliance (ULA), una empresa conjunta entre Lockheed Martin y Boeing, y su mayor cliente era la Fuerza Aérea de EEUU. Como había poca competencia, ULA no tenía incentivos para desarrollar nueva tecnología ni para reducir costes, y la Fuerza Aérea tampoco tenía muchos incentivos para abaratar costes al ser una entidad pública.

Entre 2013 y 2016, un único lanzamiento de ULA costaba hasta 450 millones$. Pese a que SpaceX hacía lo mismo por 60 millones, la Fuerza Aérea de EEUU seguía eligiendo a ULA. SpaceX demandó a la Fuerza Aérea, obligando al mercado a abrirse a la competencia. Los precios más bajos y los lanzamientos exitosos acabaron haciendo que SpaceX se ganara la confianza de las agencias estadounidenses. Según el formulario S-1 previo a la OPV de SpaceX, la empresa puso en órbita más del 80% de la carga total mundial en 2025.

SpaceX transformó la industria aeroespacial oligopolística mediante el desarrollo de motores de cohete reutilizables, lo que redujo significativamente los costes de lanzamiento. Estos cohetes han sido fundamentales para consolidar la reputación de Musk como pionero tecnológico. Lo mismo que en Tesla, que Tesla revolucionó la industria automovilística gracias a que los avances en tecnología de baterías hicieron posibles los vehículos eléctricos.

Las dos empresas de Musk, SpaceX y Tesla, se caracterizan por su control completo sobre la cadena de suministro, desde los componentes hasta el producto final, en lugar de depender de subcontratistas. SpaceX diseña y fabrica sus propios motores del cohete, estructuras, aviónica y sistemas de guiado en su fábrica de Hawthorne, California. También posee y opera sus propias plataformas de lanzamiento en Boca Chica y Cabo Cañaveral. La integración vertical no se detiene en el cohete: SpaceX diseña y fabrica sus satélites Starlink, los lanza en sus propios cohetes, opera la red satelital, y vende conectividad a internet directamente a los usuarios finales. SpaceX lleva la integración vertical al extremo.

Evli: puede ser una excelente inversión, pero cuidado con xAI

"Si la empresa se mantuviera dentro de su núcleo como una combinación inigualable de cohetes y satélites, y si su valoración fuera razonable, SpaceX podría ser una excelente inversión", opina Valtteri Ahti, Estratega Jefe de la gestora nórdica Evli.

En 2025, Starlink generó 11.000 millones$ en ingresos (+50%), lo que supone el 60% de los ingresos totales de SpaceX, con un beneficio operativo de 4.400 millones (+120%). La base de suscriptores de Starlink supera los 10 millones a finales de febrero de 2026. El margen operativo aumentó del 26% al 39%, excepcionalmente alto para una industria intensiva en capital.

Actualmente, Starlink disfruta de un monopolio funcional. Es probable que la industria evolucione hacia un duopolio una vez que Amazon despliegue su servicio competidor de satélites en órbita terrestre baja (LEO). El Proyecto Leo de Amazon (anteriormente conocido como Kuiper) lleva años de retraso, y los duopolios suelen ser muy lucrativos para ambas partes.

La unidad aeroespacial de SpaceX está compuesta por las operaciones de lanzamiento, con una cuota de mercado superior al 80%. Los ingresos crecieron un 8%, hasta 4.100 millones, en 2025. La unidad sería rentable, pero el desarrollo del cohete de nueva generación Starship consumió 3.000 millones en 2025.

La sinergia combinada de cohetes y satélites proporciona una excelente ventaja competitiva. El crecimiento es rápido y las barreras de entrada son altas, lo que mantiene elevados los márgenes.

En febrero de 2026, SpaceX cambió por completo. al adquirió otro proyecto de Musk, xAI, que en 2025 generó 3.200 millones en ingresos, pero registró una pérdida operativa de 6.400 millones. La división de IA empuja a la nueva SpaceX hacia los números rojos. El modelo de IA de SpaceX, Grok, ha rendido razonablemente bien en las pruebas de rendimiento de modelos de lenguaje de la IA. El problema radica en la distribución: la IA se ha vendido a través de la plataforma X (antes Twitter), pero la interacción se desplomó tras el entusiasmo inicial. Debido a una demanda insuficiente, la tasa de utilización del clúster del centro de datos Colossus 1, que aloja el modelo, es de solamente el 11 %. Esto implica que costosos chips han quedado inactivos.

La solución de Musk ha sido arrendar Colossus 1 a la empresa rival de IA Anthropic, que paga a SpaceX 15.000 millones anuales. Colossus contiene aceleradores Hopper de la generación de 2022, más antiguos, y aun así genera prácticamente los mismos ingresos que las unidades espacial y de satélites de SpaceX en 2025.

SpaceX también posee el clúster de centro de datos Colossus 2, más grande, de 700 megavatios, equipado con aceleradores Nvidia Blackwell de nueva generación. Este centro podría alcanzar aproximadamente 35.000 millones$ anuales en alquiler si se arrendara. Al arrendar sus centros de datos, los ingresos de SpaceX pasarían de 18.700 millones a 65.500 millones$ y los márgenes operativos podrían igualar a los de gigantes tecnológicos ligeros en activos como Visa.

En cambio, Musk cree que el valor futuro es tan alto que prefiere absorber las pérdidas, apostando fuertemente por entrenar modelos de IA de nueva generación y desarrollar cohetes espaciales de próxima generación. Las empresas de infraestructura de centros de datos como Nebius y Coreweave tampoco cotizan en los mercados bursátiles con múltiplos de valoración tan altos como las empresas aeroespaciales.

Pero la carrera de la IA exige desembolsos masivos de capital, enfrentando a SpaceX con los mayores gigantes tecnológicos del mundo: Alphabet, Microsoft, Meta y, potencialmente, las próximas OPV de Anthropic y OpenAI. El cofundador de Google Larry Page asegura que preferiría quebrar antes que perder la carrera de la IA.

Incluso si SpaceX logra desarrollar modelos de primer nivel, carece de un canal de distribución sólido. Google tiene Android y Chrome, Microsoft tiene Office, y Meta tiene las redes sociales. OpenAI podría alcanzar pronto los 1.000 millones de usuarios, y Anthropic ha logrado un estatus de culto entre los desarrolladores. La mejor tecnología no siempre gana, y ni siquiera está claro que SpaceX vaya a desarrollar los mejores modelos.

"Resulta extraño que la carrera de la IA se plantee como una dinámica en la que el ganador se lo lleva todo. Los monopolios son raros fuera de los monopolios naturales, como la distribución eléctrica. Un oligopolio es una configuración de mercado mucho más común en los mercados privados", argumenta el experto de Evli.

Es probable que también surjan oligopolios en la IA. Anthropic, Google, OpenAI y Microsoft pueden repartirse el mercado empresarial, mientras que Google y OpenAI se dividirían el lado del consumidor. Los modelos también podrían especializarse; por ejemplo, los modelos de Meta tienen aplicaciones adaptadas al ámbito sanitario. En este contexto, la ventaja relativa y el papel de la IA de SpaceX siguen sin estar claros.
Musk también ha presentado a la empresa como un actor de infraestructura de IA al hablar de centros de datos espaciales. Económicamente, los centros de datos en el espacio no son viables hoy, y sigue siendo totalmente incierto en qué plazo o bajo qué condiciones llegarían a ser rentables.

Valoración astronómica

Como inversión, la empresa resulta problemática debido a su valoración astronómica. Los ingresos de SpaceX en 2025 fueron de 18.700 millones y aun así apunta a una capitalización bursátil de hasta 2 billones. El múltiplo Precio/Ventas (P/S) de la compañía rondaría 100. Con una capitalización bursátil tan elevada, SpaceX eclipsaría a Meta Platforms, que vale 1,5 billones, con unos ingresos de 201.000 millones (10,7 veces más que SpaceX). La empresa de Musk registró una pérdida operativa de 2.600 millone, mientras que Meta generó 83.300 millones, cinco veces los ingresos totales de SpaceX. "En términos de valoración, SpaceX también apunta a las estrellas", subraya el analista de Evli.

Además, Elon Musk posee aproximadamente el 42 % de las acciones de SpaceX y controla el 85% del poder de voto. Esta concentración del poder de voto es extraordinaria, pero la estructura accionarial revela en última instancia lo que es una inversión en SpaceX: una apuesta por la visión y el liderazgo de Musk.

La valoración de SpaceX solo puede sustentarse en un futuro muy lucrativo. La empresa lo arriesga todo al futuro: cohetes de nueva generación y modelos de IA. La historia bursátil de Tesla muestra que los fundamentales de las empresas de Musk y sus cotizaciones a menudo se mueven de forma independiente. En cambio, el precio de la acción actúa como un barómetro de la fe en la visión de Musk. Esto también será cierto para SpaceX. SpaceX es la encarnación de la visión de Musk. Eso puede abarcar: una colonia en Marte, centros de datos en el espacio y, quizá, una fusión con Tesla. Lo que es seguro es que las visiones de Musk cambiarán, avanzarán y retrocederán por el camino. Muy al estilo de la buena ciencia ficción. "Invertir en SpaceX significa invertir en Musk. Para bien o para mal", concluye este experto.

Los índices no modificarán sus criterios de inclusión de empresas

Por otra parte, los índices bursátiles de S&P Dow Jones (entre ellos, el S&P 500) no modificarán sus criterios de inclusión de compañías, lo que implica que no habrá una entrada acelerada de futuras grandes salidas a Bolsa como SpaceX o las previstas de Anthropic y OpenAI para el último cuatrimestre del año. Sin embargo, el Nadsdaq 100 y el Russell sí han cambiado sus reglas.

La llegada al mercado de gigantes tecnológicos con valoraciones que los situarían entre las mayores empresas estadounidenses –por ejemplo, SpaceX podría posicionarse entre las siete de mayor capitalización, por delante de compañías como Tesla o Meta– ha reabierto el debate entre los proveedores de índices sobre si deben adaptar sus normas para reflejar estos cambios con mayor rapidez.

Quienes se oponen a modificar las reglas recuerdan que los índices están diseñados como referencias basadas en criterios objetivos, indiferentes a la identidad de las empresas y a sus valoraciones. Alterar estas normas para acelerar la inclusión implicaría, en la práctica, introducir un componente activo en su construcción. Además, una incorporación demasiado temprana de nuevas OPV podría aumentar la volatilidad de los fondos pasivos y obligarlos a comprar acciones antes de que el mercado haya establecido un precio fiable. En lo referente a flexibilizar los requisitos de capital flotante ('free float'), especialmente en compañías con valoraciones muy elevadas, podría generar desequilibrios entre oferta y demanda y distorsiones en los precios.

En el lado opuesto y a favor de una entrada más acelerada en los índices, el argumento se basa en que si las compañías más transformadoras de la economía –como las que lideran capacidad computacional o exploración espacial– permanecen fuera de los índices durante meses tras su salida a Bolsa, éstos corren el riesgo de quedarse desactualizados. Acelerar la inclusión de grandes OPV permitiría que los índices reflejen de forma más ágil la realidad de un mercado en el que las empresas debutan en bolsa en una fase cada vez más madura.

En este contexto, S&P ha optado por no ceder y ha declarado que no reducirá el periodo mínimo de 12 meses desde la OPV ni el requisito de capital flotante del 10%. En cambio, otros proveedores sí han realizado cambios:

• Nasdaq 100: el plazo de inclusión se reduce de tres meses a solo 15 días, eliminando además el requisito mínimo de capital flotante.
• Russell: acorta el periodo de espera a cinco días y también eliminar el requisito de capital flotante mínimo.

En este contexto, seis valores del Nasdaq 100 han subido más de un 400% en los últimos doce meses. La última vez que pasó lo mismo fue en la burbuja puntocom del año 2000. No es una predicción de crash, pero el nivel de concentración en 'winners' (ganadores) extremos históricamente ha precedido a correcciones bruscas. "Quien esté cargado de los mismos seis nombres sin cobertura asume un riesgo asimétrico brutal", advierten en Zumitow.

Más movimientos en torno a la IA

• Broadcom se pega el batacazo y se lleva por delante a todo el sector de los chips. Los ingresos del 2º trimestre quedan en 22.190 millones$, por debajo de los 22.270 millones que esperaba el consenso. Hock Tan repite que los chips de IA llegarán a más de 100.000 millones en 2027, pero el mercado castiga. El Nasdaq baja mientras el Dow sube 700 puntos. Rotación de growth a value en tiempo real.
• El robot Proteus de Amazon ya no solo mueve cajas. Entiende órdenes en lenguaje natural. La compañía anuncia una inversión de 10.000 millones€ en logística europea con este sistema. Quince centros antes de 2027. La cifra es parte de un capex global de automatización que Amazon estima en 200.000 millones$ este año No es un proyecto piloto. Es una transformación de la infraestructura logística continental. Alexa+ se expande a diez países más en 2027 para cerrar el círculo entre IA de consumo y de industria. El mercado logístico europeo nota el impacto. Los operadores que compiten con Amazon en última milla van a tener que invertir o perder cuota. Y los proveedores de robótica industrial que nutren a Amazon, como Fanuc, ABB, o Rockwell Automation, son los grandes beneficiarios. El capex de Amazon en Europa confirma que la demanda de e-commerce sigue fuerte y que la IA ya tiene consecuencias industriales medibles. 

Miguel Ángel Valero

"La revolución de la inteligencia artificial (IA) está provocando algo que rara vez ocurre en los mercados financieros: la creación de gigantes empresariales de tamaño colosal antes incluso de que los inversores puedan comprarlos en Bolsa", opina el analista Pablo Gil en The Trader. Durante décadas, las compañías alcanzaban valoraciones multimillonarias después de años cotizando públicamente. Primero crecían, después salían a Bolsa y, con el tiempo, algunas lograban convertirse en gigantes globales. Hoy el proceso se está invirtiendo. La nueva generación de líderes de la IA está alcanzando valoraciones históricas mientras todavía permanece en manos de fondos de capital riesgo, grandes instituciones financieras y algunos inversores privados privilegiados.

El mejor ejemplo acaba de protagonizarlo Anthropic. La compañía creadora de Claude ha cerrado una ronda de financiación que la valora en 965.000 millones$. Una cifra que ya supera la valoración de OpenAI. Si Anthropic cotizara hoy en Bolsa estaría entre las compañías más valiosas del planeta. Más grande que la inmensa mayoría de empresas del S&P 500 y compitiendo directamente con algunos de los gigantes tecnológicos tradicionales.

Pero quizás lo más llamativo no es la valoración. Lo verdaderamente espectacular es la velocidad a la que está creciendo. La compañía afirma haber alcanzado una tasa anualizada de ingresos cercana a los 47.000 millones$, impulsada por la enorme demanda empresarial de sus modelos de IA.

Y la fiebre inversora no termina ahí. Anthropic está negociando una operación de financiación mediante deuda por valor de 36.000 millones$ liderada por gigantes como Apollo y Blackstone. El objetivo es adquirir enormes cantidades de chips especializados de Google para seguir ampliando su capacidad de computación. 

"Estamos hablando de una situación extraordinaria. No se trata de una empresa pidiendo financiación para sobrevivir. Se trata de algunos de los mayores fondos del mundo compitiendo por financiar la infraestructura necesaria para alimentar la próxima generación IA", subraya este experto.

Anthropic ha presentado de forma confidencial la documentación para salir a Bolsa. Y aunque OpenAI podría seguir el mismo camino en las próximas semanas, el mensaje que envía el mercado es mucho más importante que la carrera entre ambas compañías.  Por primera vez, los grandes líderes de la IA parecen preparados para abrir sus puertas al inversor minorista. Anthropic, OpenAI e incluso SpaceX podrían protagonizar algunas de las mayores salidas a Bolsa de la historia, con valoraciones que ya rondan o superan el billón de dólares.

La pregunta es inevitable: ¿estamos ante el comienzo de una nueva fase de crecimiento o ante los últimos compases de la euforia? Hay un detalle especialmente interesante. Hace apenas un año, muchos de los principales referentes de la IA advertían sobre los riesgos existenciales de esta tecnología, el impacto sobre el empleo o incluso posibles amenazas para la sociedad. Hoy el discurso ha cambiado radicalmente. Sam Altman y Dario Amodei hablan mucho más de productividad, crecimiento y oportunidades que de riesgos.

No es casualidad. Cuando una empresa se prepara para cotizar, necesita atraer capital, generar confianza y construir una narrativa de crecimiento sostenible. Pero la salida a Bolsa tiene implicaciones que van mucho más allá de la valoración de la compañía. Para las empresas que ya utilizan Claude o que están valorando integrar soluciones de Anthropic, una compañía cotizada aporta mayor estabilidad, transparencia financiera y acceso a los mercados de capitales para seguir financiando la investigación y el desarrollo de nuevos modelos.

Al mismo tiempo, los inversores tendrán por fin la posibilidad de obtener exposición directa a una de las empresas más avanzadas del sector, algo que hasta ahora estaba reservado a fondos de capital riesgo y grandes inversores privados.

Además, la carrera entre Anthropic y OpenAI por conquistar los mercados públicos podría intensificar aún más la competencia. Más inversión, más presión por crecer y más necesidad de diferenciarse suelen traducirse en ciclos de innovación más rápidos, mejoras continuas en los productos y, potencialmente, una reducción de precios para los usuarios finales.

Por primera vez en muchos años, los mercados podrían enfrentarse a una oleada de salidas a Bolsa protagonizadas por empresas que ya nacen con valoraciones equivalentes a las mayores multinacionales del planeta. Anthropic, OpenAI y SpaceX podrían debutar directamente entre las compañías más grandes de Wall Street.

La IA ya no es una simple tendencia tecnológica. Se está convirtiendo en una carrera global por controlar la infraestructura, los datos, la potencia de cálculo y los modelos que podrían definir la próxima etapa del crecimiento económico mundial. Y cuando fondos soberanos, bancos de inversión, firmas de capital privado y grandes tecnológicas compiten por invertir cientos de miles de millones en el mismo sector, normalmente no estamos ante una moda pasajera.

La cuestión ya no es si la IA transformará la economía, sino si las expectativas que hoy descuentan los mercados son realistas o si estamos asistiendo al nacimiento de una nueva burbuja tecnológica de dimensiones épicas. Porque cuando empresas privadas empiezan a acercarse al billón de dólares antes siquiera de salir a Bolsa, la euforia ya no es una hipótesis. Es una realidad.

La historia de la IA está empezando a parecerse a la de Internet en los años noventa, pero a una velocidad mucho mayor y con cantidades de capital nunca vistas. La diferencia es que esta vez los ganadores potenciales ya están valorados como gigantes globales antes de que el inversor medio pueda acceder a ellos. Quizá estemos ante una revolución tecnológica que justifique estas cifras. O quizá estemos contemplando una nueva fase de exuberancia financiera. Lo más probable es que haya algo de ambas cosas. Lo que parece indiscutible es que la IA se ha convertido en el principal imán de capital del planeta y que esta historia aún está lejos de terminar.

La historia de los mercados nos enseña que las grandes oleadas de salidas a Bolsa suelen coincidir con momentos de enorme optimismo inversor. Ocurrió durante la burbuja tecnológica de finales de los noventa, sucedió en distintos episodios de fuerte expansión bursátil y ahora podría estar ocurriendo de nuevo con la IA. 

"Esto no significa necesariamente que el ciclo haya terminado. De hecho, la IA probablemente seguirá transformando sectores enteros durante la próxima década. Pero sí conviene recordar que las mejores tecnologías no siempre generan las mejores inversiones cuando las expectativas alcanzan niveles excesivamente elevados. Por eso, más que preguntarnos quién llegará primero a Wall Street, quizá deberíamos preguntarnos qué nos está diciendo Wall Street sobre el momento actual del ciclo", insiste Pablo Gil.

Respiro para las Bolsas

Después de diez sesiones ininterrumpidas de revalorizaciones llega el respiro a las Bolsas – MSCI AC World bajó un 0,6% el 3 de junio y sigue la corrección en Asia. Si bien el ruido geopolítico ganó protagonismo y tensionó los precios del crudo, el verdadero detonante se encuentra en el sector estrella de los últimos meses, donde crece el debate entre las brillantes perspectivas de crecimiento y el riesgo de ejecución. Y es que, en las últimas horas, dos actores fundamentales del sector volvieron a ocupar los titulares: por un lado, el máximo responsable de Taiwan Semiconductor (TSMC) proyectó que en los próximos años la oferta global de chips seguirá siendo insuficiente para satisfacer la demanda impulsada por la IA, lo que augura un crecimiento sostenido de los ingresos para la firma y reafirma sus objetivos de incremento del 30% de las ventas este ejercicio.

Sin embargo, la otra cara de la moneda fueron las esperadas cifras de la empresa de semiconductores americana Broadcom, aspirante a competir con Nvidia, que  no lograron cumplir con las elevadas expectativas del mercado. Sus ingresos por la venta de chips han quedado por debajo de lo esperado, empujando también una rebaja de las previsiones anuales que se quedan ahora en 56.000 millones$ frente a los 57.600 millones anteriores. En este contexto, compañías como TSMC reafirman su confianza en que el déficit de oferta estructural de chips sostendrá el fuerte crecimiento de sus ingresos, mientras que el caso de Broadcom evidencia que la ejecución, la competencia y la capacidad para satisfacer unas expectativas exigentes serán un desafío constante en los próximos trimestres.

SpaceX recaudará en Bolsa 75.000 millones$

Y mientras todo esto ocurre, otro gigante privado se prepara para entrar en escena: SpaceX, que ya se mueve en valoraciones cercanas a 1,5 billones$ y algunos analistas incluso contemplan cifras superiores en una futura salida a bolsa. Lo interesante es que la compañía ya no se presenta únicamente como una empresa espacial. Cada vez más se posiciona como una pieza clave de la futura infraestructura de IA gracias a Starlink, los centros de datos distribuidos y su capacidad para construir redes globales de comunicaciones.

Por su parte, SpaceX ha fijado el precio de su salida a Bolsa en 135 $/acción y ofrecerá alrededor de 555,6 millones de títulos, lo que le permitiría recaudar unos 75.000 millones$. La colocación está prevista para el 11 de junio y se espera que empiece a cotizar en el Nasdaq el 12. Con una valoración de unos 1,8 billones, la operación supondría emitir aproximadamente el 4% del valor de la empresa, y aun así, la salida de 75.000 millones marcaría un récord histórico, superando ampliamente los 29.400 millones de dólares recaudados en 2019 por Aramco (petrolera saudí). 

De materializarse, SpaceX se situaría entre las siete empresas americanas de mayor capitalización, por delante de compañías como Tesla y Meta. Aunque SpaceX ya genera un flujo de caja significativo –principalmente gracias a Starlink, su servicio de internet por satélite–, la compañía necesita más capital para financiar sus ambiciosos planes de crecimiento. Entre ellos, destacan la expansión de su infraestructura de computación en IA, la mejora de sus capacidades espaciales y de lanzamiento de cohetes, y el aumento de sus constelaciones de satélites.

Estas necesidades de financiación se han incrementado tras la adquisición de xAI en febrero, una empresa que consume en torno a 1.000 millones$ mensuales en costes relacionados con infraestructura y entrenamiento de modelos de IA.

Sin embargo, a pesar de la OPV, Elon Musk mantendrá un control casi exclusivo sobre SpaceX. Conservará alrededor del 84,4% de los derechos de voto (frente al 85 % actual), gracias a las acciones de clase B, que otorgan diez votos cada una frente a un único voto de las acciones de clase A. Además, su posesión del 93,6 % de las acciones de clase B le permite nombrar al 51% del consejo de administración y decidir sobre su propia destitución, lo que en la práctica impide que sea despedido contra su voluntad. 

Por otro lado, aproximadamente 7.800 millones de acciones estarán sujetas a restricciones de venta durante al menos seis meses tras la salida a Bolsa. 

A pesar del gran tamaño de esta operación y de otras potenciales emisiones relevantes previstas en el mercado (ampliaciones de capital de Alphabet y futuras OPV de Anthropic y OpenIA), en el corto plazo no se espera un impacto significativo en el mercado, dado que, en conjunto, representarían un 0,5% del S&P 500. 

Y hay más movimientos:

• CrowdStrike nombra a Bartley Richardson, exejecutivo de Nvdia, Chief AI Officer. Cuando la empresa de ciberseguridad más relevante del mercado le roba talento directo a Nvidia, el mensaje está claro: la próxima generación de ciberdefensa va a correr en GPU.
• Meta apuesta por agentes de IA dentro de WhatsApp para monetizar 3.000 millones de usuarios. La idea es que las empresas puedan atender, vender y cobrar dentro del chat, con publicidad nativa y servicios empresariales que hasta ahora no existían en la plataforma. Si funciona en India y Brasil, escala al resto del mundo. El mercado potencial es gigantesco. WeChat en China lleva años haciendo exactamente esto y es el núcleo del ecosistema de pagos del país. Meta quiere ese modelo para 3.000 millones de personas. WhatsApp era el activo más inframonetizado del sector tech. Si los agentes IA permiten transacciones y publicidad dentro del chat, el múltiplo de Meta cambia radicalmente. Presión directa sobre Snap  y todo el ecosistema de mensajería.
• Morgan Stanley va a dar acceso a agentes de IA a su canal de gestión de patrimonio de $1,2 billones en activos. De esta forma, Wall Street tiene un nuevo empleado que no cobra, no duerme, y no se equivoca en los cálculos. Morgan Stanley abrirá su plataforma de gestión de patrimonio, que mueve 1,2 billones$ en activos, a agentes de IA. Los clientes de Banca Privada podrán interactuar con agentes que gestionan carteras, responden consultas y ejecutan operaciones. Es el movimiento más significativo de la banca privada hacia la IA del año. Si Morgan Stanley lo escala, el resto del sector no tiene opción. Seguirán o quedarán fuera. Porque el wealth management cambia de era. Presión sobre los asesores humanos y oportunidad para los proveedores de modelos de IA. Charles Schwab también en el radar.
• La IA tiene un problema de electricidad. Y el mercado acaba de encontrar su solución favorita. Constellation Energy y NuScale suben con fuerza mientras el gobierno americano anuncia planes de expansión nuclear y el principal productor de uranio de EEUU decide aumentar capacidad. Los centros de datos de IA consumen electricidad como nunca antes. El carbón y el gas no son solución políticamente viable. La nuclear combina alta densidad energética, bajas emisiones y suministro constante. Las grandes tech ya están firmando contratos directamente con centrales nucleares. "Si eres un inversor largo en IA, piensa también en la electricidad que consumen esos data centers·, recomienda Zumitow. Constellation Energy, NuScale, URA y NLR son los vehículos naturales. Riesgo real: los plazos de construcción nuclear son eternos y los costes, impredecibles.
• Rigetti Computing (-10%) sufre una resaca brutal tras el rally en el sector quantum. Sin earnings detrás, solo momentum especulativo. Cuando algo sube fuerte sin catalizador sólido, la corrección llega puntual.
• Palo Alto Networks: sus beneficios deberían gustar: BPA ajustado de 85 centavos vs 80 esperados, ingresos de 3.000 millones vs 2.940 millones esperados, objetiivos por encima del consenso. Y aun así cae casi un 6%. "Clásico de las cyber cuando la expectativa ya estaba en precio", señalan en Zumitow.

Eastspring: sigue habiendo dudas sobre la rentabilidad de la inversión en IA

Choon Keong Ong, Portfolio Manager de  Eastspring Investments en Singapur, resalta la capacidad del sector tecnológico asiático para generar ingresos por dividendos, lo que ofrece una forma aún más atractiva de aumentar la exposición a estas tendencias de crecimiento estructural. Pero ¿estamos ante una burbuja de la inteligencia artificial?, ¿por qué los hiperescaladores siguen invirtiendo tanto en infraestructura de IAl, en un momento en el que los precios del hardware están en máximos, y cuándo dejarán de hacerlo? "Los más escépticos podrían pensar que nos encontramos ante otra posible burbuja, pero yo creo que este ciclo es diferente". señala.

A diferencia de lo que ha ocurrido en otros ciclos tecnológicos, la fuerza disruptiva de la IA es real. La monetización de los grandes modelos lingüísticos resulta cada vez más visible, la demanda de tókenes está creciendo de manera exponencial, y lo cierto es que no hay suficiente capacidad de computación para atenderla. Este desequilibrio se ve agravado además por el paso del entrenamiento de la IA a la inferencia. A diferencia del entrenamiento, la demanda de inferencia es continua, aumenta con la adopción por parte de los usuarios, y no puede programarse o distribuirse en el tiempo como ocurre con las tareas de entrenamiento.

En lo que respecta a los hyperscalers,  la idea que subyace a todo ello es el deseo de acceder a las ventajas de las que se benefician los primeros en actuar. Los que se queden atrás podrían perder un terreno que luego resultaría muy difícil recuperar. Por eso el gasto de capital sigue aumentando, aun cuando sigue habiendo ciertas dudas sobre la rentabilidad de la inversión.

El aumento del gasto de capital con el que los hyperscalers desean consolidar su posición en el ámbito de la inteligencia artificial está beneficiando directamente a la cadena de suministro tecnológica asiática.

"La pregunta ya no es si la demanda de inteligencia artificial es real, sino quién tiene capacidad para responder a ella. Los clientes compiten por asegurarse acceso a capacidad de computación para inteligencia artificial, y la rapidez de ejecución pesa más que el precio", subraya .

Lo que destaca especialmente en este ciclo es el ritmo sin precedentes que está adoptando el cambio tecnológico. Los planes de desarrollo de los productos cambian constantemente, lo que exige un diálogo continuo con las compañías, así como la capacidad de anticipar cambios estructurales.

La capacidad de fundición de semiconductores de última generación es el principal cuello de botella, y las tensiones de oferta se están trasladando a toda la cadena de suministro, desde la memoria y las técnicas avanzadas de encapsulado a las placas de circuito impreso de alta densidad. Más que la debilidad de la demanda, lo que define el entorno de suministro son las restricciones de disponibilidad. Los proveedores de primer nivel que tienen capacidad para suministrar a escala están muy bien posicionados en un contexto como el actual, y también hay un grupo creciente de empresas que están demostrando su capacidad para generar crecimiento compuesto estructural dentro de este ecosistema.

En lo que respecta a la demanda de hardware, ha habido dos cuestiones especialmente relevantes. La primera se refiere al auge de los chips conocidos como "circuitos integrados para aplicaciones específicas" (ASIC), diseñados a medida como alternativa creíble a las unidades de procesamiento gráfico (GPU).

La segunda es la aparición de la óptica integrada en el encapsulado (CPO), una nueva tecnología que integra componentes ópticos directamente en un único encapsulado y reduce el consumo energético de los centros de datos. Aunque no parece probable que esta nueva tecnología vaya a generalizarse antes de 2027, ya está influyendo en el crecimiento del contenido de hardware y generando nuevas ideas de inversión.

En lo que respecta a la memoria, el debate se ha centrado en la sostenibilidad de los beneficios empresariales, tras un ciclo alcista sin precedentes desde 2024 y el fuerte aumento de los precios de la memoria convencional en los últimos seis a nueve meses.

Los fabricantes de memoria han recurrido a los llamados "acuerdos a largo plazo" (LTA) para lograr la estabilidad de sus ingresos, en virtud de los cuales los clientes se comprometen de forma flexible a adquirir determinados volúmenes. Los nuevos acuerdos a largo plazo están adoptando un carácter más contractual, e incluyen la negociación de compromisos de precio y volumen y, en algunos casos, pagos anticipados por parte de los clientes. Aún no se sabe si estas condiciones más estrictas pasarán a ser la norma, más que la excepción, pero eso será lo que determine la solidez de los beneficios empresariales a medida que el ciclo vaya perdiendo impulso.

Este tipo de innovaciones reducen la intensidad de capital, pero también disminuyen el coste de prestación del servicio y pueden impulsar la demanda de tókenes. Habrá que prestar atención a las próximas salidas a bolsa de los principales desarrolladores de inteligencia artificial, ya que pueden proporcionar una valiosa información sobre la rentabilidad económica de los grandes modelos lingüísticos. El segundo riesgo es el exceso de oferta de componentes, ya que se prevé una importante expansión de la capacidad en los próximos años.

Miguel Ángel Valero

Los mercados globales mantienen un tono constructivo y las Bolsas mundiales alcanzan nuevos máximos –el MSCI AC World acumula diez sesiones consecutivas de subidas con una rentabilidad acumulada del +4,1%– aupados por la creciente inversión en inteligencia artificial (IA) y la aceleración de los beneficios empresariales. Palo Alto, Broadcom y Crowdstrike, entre otras, continúan aupando la tecnología y extendiendo el rally de su vertiente más física (semiconductores) y dando continuidad a la reciente recuperación del software y, en particular, de las empresas relacionas con la ciberseguridad. 

Google se autofinancia a lo grande. Alphabet lanza la mayor emisión de acciones de un tech en años: 80.000 millones$ en capital propio para financiar la guerra de la IA. El capex 2026 se dispara a entre 180.000 millones y 190.000 millones. Dilución a corto plazo, pero la señal es clara: la carrera de infraestructura de IA no tiene freno, y Google no quiere quedarse atrás.

SpaceX vale 780.000 millones$ según Morningstar, exactamente la mitad del objetivo de su IPO. Para llegar a 1,75 billones tendría que crecer ingresos un 40% anual durante una década entera. Starlink ya tiene cinco millones de suscriptores y es el único segmento rentable. El roadshow arranca el jueves 4 de junio.

Microsoft da la campanada al presentarn en el Build 2026 de San Francisco Majorana 2, un chip cuántico diseñado con IA que promete sistemas operativos para 2029. No es un chip de IA generativa más. Es computación cuántica, y surge tres años antes de lo esperado. El chip usa topological qubits, la apuesta diferencial de Microsoft frente a los qubits estándar de Google e IBM. La compañía afirma que Majorana 2 puede resolver problemas que los ordenadores clásicos tardarían millones de años en procesar. La fecha comprometida para sistemas operativos es 2029. El mercado descontaba 2032. IBM, que lleva meses construyendo su posición en quantum, e IonQ, el puro cuántico del Nasdaq, tienen un problema de competencia serio si Microsoft cumple el calendario. Microsoft abre un frente más allá de la IA generativa. Si el calendario se cumple, IBM e IonQ quedan en una posición comprometida frente a la mayor plataforma cloud del mundo.

En plena euforia del Nasdaq, que acumula más de un 30% en lo que va de 2026, Netflix pierde un 8%. El mercado castiga que la narrativa de crecimiento ya cotiza en precio. Raro en un año donde casi todo lo que toca la IA sube. Cuando el contenido no puede competir con los chips, la corriente te deja atrás.

Marvell Technology sube un 30% en el Nasdaq tras afirmar Jensen Huang, el CEO de Nvidia, en público que puede ser la próxima empresa de un billón$. Cuando Huang apunta, Wall Street aprieta el gatillo. 

Hewlett Packard Enterprise logra resultados por encima del consenso en ingresos y beneficio por acción (BPA) del trimestre, con revisión al alza de los objetivos para 2026. No solo bate, sino que mejora perspectivas. Para una empresa IT, eso es mucho. Y la cotización (+16%) lo registra.

En cambio, Credo Technology batió estimaciones en el 4º trimestre, con un BPA ajustado de 1,16$ frente a 1,03 esperado e ingresos de 437 millones frente a 432 millones previstos. Los objetivos del trimestre en curso también superaron el consenso. Y aun así bajó en Bolsa, -3%. Cuando el mercado quiere más de lo que da un nombre de IA, ni un buen trimestre salva.

South Summit: Europa debe avanzar en un entorno ágil para las startup

Por otra parte, la 15ª edición de South Summit Madrid, AI Convergence, coorganizada por IE University, reivindica, a través de su presidenta y fundadora, María Benjumea, el papel de la IA como motor de transformación empresarial y la necesidad de que Europa avance hacia un entorno más ágil y competitivo para sus startups: "La Inteligencia Artificial no es una amenaza sino una herramienta para crecer y mejorar. Europa debe eliminar los obstáculos que empujan a las empresas a irse a EEUU".

"La IA ha dejado de ser una tecnología aislada para convertirse en un eje transversal que redefine industrias, modelos de negocio y capacidades estratégicas", insiste María Benjumea, que ha recordado que, en apenas tres años, la IA "ha pasado de captar el 30% de la inversión mundial de capital riesgo al 61%".

"Esto no es un cambio tecnológico más, es un cambio de paradigma", porque  "la IA ha acortado de forma radical la distancia entre una idea y empezar a construir. Esta herramienta no reemplaza el criterio ni la visión, pero sí acorta los tiempos, acelera y transforma una idea en algo tangible".

Óscar López, ministro para la Transformación Digital y de la Función Pública, presume de la acción del Gobierno: “la OCDE acaba de revisar al alza el crecimiento de España del 2,1% al 2,2%, mientras reduce las previsiones del resto de países. Eso no es casualidad: es el resultado de una apuesta de país por la transformación digital y ecológica”. Y lanza más mensajes: “España tiene la mejor conectividad de Europa: más del 96% de cobertura de fibra óptica y cerca del 94% de 5G. Esa es una de las razones por las que somos líderes en atracción de nuevas inversiones”; “España ya ha destinado 1.500 millones€ s a su estrategia de IA y somos el primer país de la UE en supervisión y desarrollo de una IA confiable y abierta. Un millón de pymes y autónomos han recibido ayudas para digitalizarse. Esa inversión pública ha sido clave para preparar a España para competir en las tecnologías del futuro”.

Para Lee Newman, decano de IE Business School, “estamos ante una oportunidad sin precedentes para emprender y crear valor. La IA permite que equipos pequeños operen con la agilidad, el alcance y el impacto de organizaciones de mucho mayor dimensión. Para el ecosistema emprendedor e inversor, y para todos aquellos que quieren impulsar el cambio, la cuestión ya no es si es posible, sino hasta dónde quieren llegar, cuál es su objetivo”.

“Culminar el mercado único es esencial para que las startups europeas puedan crecer y competir a nivel global”, proclama Enrico Letta, exprimer ministro italiano y actual decano de IE School of Politics, Economics and Global Affairs en IE University. “La reciente adopción por parte de las instituciones europeas de la hoja de ruta ‘One Europe, One Market’, que incluye más de 40 iniciativas legislativas, supone un pasodecisivo hacia el mercado único. Esta iniciativa integra mercados de capitales, energía, infraestructura digital y política industrial bajo un mismo marco político. Europa y el ecosistema emprendedor no pueden esperar, 2027 debe ser la fecha en la que alcancemos un mercado único verdaderamente integrado”, argumenta.

Lucien Burm, presidente de AICoalition for Europe, confía en “la capacidad de las startups europeas para escalar y convertirse en scaleups”. Miguel Ángel Alcalá, Head de BBVA Spark en Europa, cree que "Europa tiene una enorme oportunidad por delante en los próximos años; ya es un referente y lidera algunos de los sectores más exitosos, como el espacial, el energético y el de estilo de vida, pero debemos diversificar las fuentes de capital".

Manuel Muñiz, rector de IE University, plantea que “una de las cuestiones geopolíticas que definirán esta década se centra en si los países pueden seguir siendo abiertos e interconectados mientras preservan su autonomía en el desarrollo tecnológico que configura cada vez más las dinámicas de poder, seguridad y competitividad económica”.

Gabriela Toribio, Investment Director de Rabo Investments, aporta: “Necesitamos construir infraestructuras, movilizar capital, retener talento y mantener al mismo tiempo la competitividad, la escalabilidad y la apertura que han caracterizado históricamente al ecosistema europeo”.

Olivier Huez, partner de RedRiver West, considera que “Europa puede encontrar en el código abierto una oportunidad para construir alternativas competitivas a gran escala sin renunciar a la soberanía”.

Yolanda Pérez Sáez, directora de BStartup de Banco Sabadell, opina que "no parece que Europa tenga un problema de ciencia. Contamos con algunos de los mejores investigadores y con algunos de los mejores centros de investigación e infraestructuras del mundo. El verdadero desafío es transformar esa excelencia científica en empresas competitivas a escala global y capaces de crecer internacionalmente”. Mariona Sanz Ausàs, Head of Innovation and Business Development del Barcelona Supercomputing Center; Montserrat Vendrell, partner de Asabys Partners, y Samuele Grandi, CEO &Co-founder de Arq, coinciden en la necesidad de reforzar la conexión entre ciencia, inversión y empresa para acelerar la transferencia tecnológica y facilitar el crecimiento de startups vinculadas a ámbitos como la computación avanzada, la biotecnología o la IA.

Sebastian Thrun, fundador de Google X y pionero de la conducción autónoma, advierte que la IA ya ha dejado de ser una tecnología limitada a aplicaciones concretas para convertirse en una infraestructura transversal: “La IA física no trata del hardware; los ganadores serán quienes desarrollen el software capaz de manejarla”. Esta evolución permitirá automatizar una parte creciente de las tareas repetitivas que hoy realizan millones de personas y abrirá una nueva etapa de productividad e innovación a escala global. “Lo esencial para empresas y profesionales no es protegerse de esta transformación, sino aprender a aprovecharla y situarse a la vanguardia de la ola de innovación que está impulsando la IA, la clave es que no te pase por encima el tsunami de la IA sino surfear el tsunami”.

Darren Mowry, vicepresidente de Startups y Investor Ecosystems de Google, añade: “La velocidad siempre ha sido un factor decisivo para cualquier emprendedor, pero nunca habíamos visto un ritmo de innovación como el que está impulsando hoy la IA. Las organizaciones que sitúan esta tecnología en el centro de su estrategia están llegando al mercado, desarrollando productos y generando ingresos mucho más rápido que las generaciones anteriores de startups”.

Anabel Díaz Calderón, vicepresidenta de movilidad de Uber, asegura que “España será el primer país de Europa en contar con vehículos autónomos operando en sus calles. Es un proceso complejo que requiere regulación, supervisión y tecnología, pero estamos convencidos de que marcará un antes y un después en la movilidad urbana”. La seguridad debe ser una “prioridad absoluta” en el despliegue de esta tecnología, "Por eso los procesos de implantación son largos y rigurosos, pero también son la mejor garantía para construir sistemas de transporte más eficientes, seguros y fiables”, 

María González Veracruz, secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, cree que “España ha hecho los deberes y está en una buena posición para afrontar esta nueva etapa. La clave ahora es la adopción, cómo utilizamos la IA para tener administraciones más eficientes, empresas más productivas y una economía más competitiva. Somos el séptimo país del mundo en el desarrollo de IA según el Global AI Vibrancy Ranking elaborado por la Universidad de Stanford, y debemos seguir impulsando la formación y el talento para aprovechar todo su potencial”.

“Europa va a ser competitiva con una IA ética y segura. La supervisión humana, la transparencia algorítmica y el beneficio para la ciudadanía deben seguir siendo principios irrenunciables. No hablamos solo de valores, sino también de una oportunidad económica y de una ventaja competitiva para construir una tecnología en la que las personas y las empresas puedan confiar”, añade.

Ainhoa Campo Nieto, Chief Investment Officer de BBVA, destaca que "la IA está acelerando una convergencia entre industrias que hasta hace poco evolucionaban de forma independiente. Hoy la conversación ya no se centra únicamente en la tecnología, sino en cómo ésta transforma el talento, moviliza capital, fortalece los ecosistemas emprendedores y redefine sectores completos de la economía”.

Cathy Hackl, CEO de Future Dynamics y cofundadora de Journey, señala que la IA abandona progresivamente las pantallas para integrarse en el entorno físico, una evolución que transformará la forma en que las personas trabajan, se comunican e interactúan con la tecnología: “La verdadera pregunta no es qué puede hacer la IA por mí, sino en quién nos estamos convirtiendo mientras la utilizamos”.

IA para la defensa de Europa

Jyoti Hirani-Driver, COO de Diana, la aceleradora de innovación de la OTAN, destaca cómo la Alianza Atlántica está impulsando la colaboración con startups y tecnologías dual-use en ámbitos como la IA, space tech, quantum, energía, ciberseguridad y resiliencia tecnológica: “Lo que nos han demostrado las guerras de Ucrania y de Irán es que la adaptación tecnológica no es un término abstracto, sino una necesidad”. “La UE está empezando a despertar en materia defensiva. Por un lado, cada vez nos arriesgamos más en inversiones y, sobre todo, ya no trabajamos como 32 ecosistemas distintos, sino como uno solo”.

Amparo Moraleda, presidenta de Airbus, reconoce que “uno de los grandes problemas a los que nos enfrentamos es que aproximadamente el 80% del gasto europeo en defensa termina fuera de Europa. Necesitamos gastar más, gastar mejor y gastar dentro de Europa”.

Pedro Duque, presidente de Hispasat, resalta cómo las comunicaciones satelitales, la conectividad, la observación de la Tierra y las capacidades orbitales se han convertido en activos críticos para la defensa, la autonomía tecnológica y la resiliencia de Europa: “La dependencia de las capacidades espaciales se hace todavía más evidente en contextos de conflicto. La guerra de Ucrania ha puesto de manifiesto hasta qué punto las comunicaciones, la observación y la inteligencia dependen del espacio”.

Miguel Acosta, cofundador y CTO de Arquetipo, el primer venture builder español especializado en defensa e IA, asegura que “la soberanía defensiva no es solo cuestión de capacidad, sino de tener la tecnología y de saber qué quieres hacer con ella. Para ello, hay que poner todas las facilidades para las startups. Muchas veces los problemas burocráticos para los emprendedores frenan esa soberanía”.

Vicente González, cofundador y COO de FOSSA Systems; Adrián Senar, cofundador y CEO de Kreios Space, y José Antonio García Gallego, CEO y fundador de Inventia Kinetics, coinciden en lo mucho que ha cambiado el ecosistema defensivo en los últimos años, destacando el papel de DIANA como aceleradora. “Para nosotros, como emprendedores, es muy difícil poder acceder al ecosistema defensivo decualquier país que no sea España. Para eso, DIANA es la llave que nos ha permitido seguir creciendo”, destaca González. Por su parte, Senar señala que "tenemos la IA, el dinero de los gobiernos y de los fondos privados, pero, sobre todo, las necesidades”.

Sean Seton-Rogers, cofundador y socio de PROfounders Capital, avisa: “El peor escenario que podemos contemplar para Europa es que EEUU y China se embarquen en una carrera dejando a Europa atrás. El mejor: una Europa tecnológica, con gobiernos y ejércitos estables, que no quiera competir sino compartir”. Tim Chrisman, director de HavocAI, insiste en cómo las tensiones internacionales, la seguridad económica, las cadenas de suministro y la resiliencia tecnológica están modificando las decisiones de inversión y la estrategia de los ecosistemas de innovación.

Las tecnologías duales con aplicación civil y estratégica también han tenido su hueco. Fiona Wong, experta vinculada a tecnologías estratégicas y nuevas capacidades industriales relacionadas con defensa y resiliencia tecnológica, y Thomas Tanghe, especialista en tecnologías críticas e innovación estratégica aplicada a autonomía y seguridad, remarcan cómo estas soluciones pueden acelerar la autonomía europea y generar impacto más allá del ámbito militar.

Workiva: la IA no puede hacer su trabajo si los datos no son de calidad

El “Accelerate Madrid 2026: Trust Starts Here”, organizado por Workiva, coloca el foco en la necesidad de confianza en el dato y en que las empresas que tomen "buenas decisiones con rapidez" pueden lograr un 20% más de rentabilidad, según asegura Silvia Ferrer, Head of Sales Iberia y CEMA del grupo. Avisa que "la IA no puede hacer su trabajo si es alimentada con datos de baja calidad, los datos deben ser reales, consistentes, no fragmentados".

Los ponentes insisten en la evolución hacia modelos de gestión basados en datos conectados, fiables y auditables, que integren todas las áreas en un entorno único de información para responder con mayor agilidad a un contexto regulatorio y de negocio cada vez más complejo. Este enfoque permite mejorar la calidad y consistencia del reporting, reforzar la trazabilidad de la información y facilitar una toma de decisiones más ágil y fundamentada en datos verificados. La combinación de IA, automatización y procesos de verificación está permitiendo a las organizaciones ganar eficiencia operativa y mejorar la consistencia de la información, facilitando una toma de decisiones más ágil y fundamentada.

“La incertidumbre geopolítica obliga al 83% de las empresas a acelerar su inversión tecnológica. Pero la tecnología sin datos fiables es un riesgo corporativo que erosiona la competitividad”, subraya Jaime Silos, Director de Desarrollo Corporativo de Forética. 

“En 2026, el riesgo de los datos fragmentados no es un riesgo técnico, sino estratégico”, apunta Andrés Cortés Collado, Responsable del Departamento de Soporte Operativo de la Dirección de Contabilidad y Control Interno de Aena. “Si tu equipo dedica la mitad de su tiempo a reconciliar información en lugar de interpretarla, no estás perdiendo eficiencia; estás perdiendo perspectiva. Y en un entorno donde las decisiones no esperan, eso es realmente caro”.

“En el ámbito de la información de sostenibilidad las empresas hemos pasado muy rápido de un modelo de uso de la información centrado en comunicar las bondades de la compañía, a un modelo más próximo a la información financiera, donde el foco está en explicar cómo se gestionan los aspectos quede verdad importan y contribuyen a impulsar un negocio más responsable y sostenible”, explica Javier Torres, Responsable de Sostenibilidad y Responsabilidad Social Corporativa del Banco Santander. “Para eso hacen falta tres elementos: datos integrados, controles integrados y un gobierno claro. Si la información de sostenibilidad no está conectada con la estrategia, con la gestión del riesgo, o con la planificación financiera, entonces es muy difícil que sirva para crear valor real", añade.

“Los datos ASG impactan directamente en los financieros. La única forma de avanzar con seguridad es dejar de tratar la sostenibilidad como un reporte satélite y empezar a tratarla con el mismo rigor y la misma fuente de verdad que la cuenta de resultados. El objetivo es contar con un equipo de Reporting que no solo una los datos bajo una misma tecnología, sino que traduzca esos datos en inteligencia de negocio, garantizando que cada objetivo estratégico se pueda medir, corregir, defender y auditar con el mismo rigor que el beneficio neto de la compañía” advierte Diego Larrea, Director Corporativo de Reporting del Grupo DIA.

Miguel Ángel Valero

Nvidia anuncia su entrada en el mercado de ordenadores portátiles con su nuevo "RTX Spark Superchip", desafiando el dominio de Intel y AMD. Un nuevo producto, que combinaría CPU y GPU, diseñado especialmente para la era de la IA y promete ofrecer un rendimiento excepcional. El anuncio no es casual y se produce antes de la celebración de Computex, la gran feria informática de Asia en la que los gigantes del sector y las startups presentan sus innovaciones en hardware, inteligencia artificial (IA) y semiconductores, y que se celebrará en Taipéi del 2 al 5 de junio.

Las dos grandes firmas coreanas (SK Hynix y Samsung) se disparan ante la posibilidad de nuevos acuerdos con Nvidia. Pero Samsung comienza a enviar muestras de memoria HBM4 a clientes clave, superando a SK Hynix en la entrega de la próxima generación de chips de IA. La carrera por el chip de memoria más avanzado tiene, de momento, otro líder, precisamente cuando Samsung estaba rezagada en Bolsa respecto a su gran competidor, cuya cotización sufre ahora. Están en juego miles de millones en contratos de suministro y el precio del HBM4.

Por otro lado, Son Masayoshi, presidente de SoftBank, parece responder con la mayor apuesta de IA empresarial en Europa: 75.000 millones€ en centros de computación en Francia. Esta noticia impulsa a Schneider Electric, Eiffage y otras empresas francesas que logren los contratos de construcción y energía.

Otro dato: Los software stocks cierran por encima de su media de 200 días por primera vez desde principios de enero, cuando la irrupción de Anthropic los hundió. Que el mercado haya olvidado la amenaza de la IA al software en apenas cinco meses dice mucho sobre el ciclo. El sector recupera terreno técnico clave. Para el inversor puede ser una señal de entrada en la actividad SaaS.

Mientras, Ford registra su mejor mes bursátil desde la crisis financiera de 2008 arrastrado por el optimismo IA y la automatización industrial.

UBS: cuidado con el exceso de capacidad en hardware

"La inteligencia artificial está ganando terreno entre las empresas suizas, no como una revolución disruptiva, sino como la siguiente etapa lógica de la digitalización. Esta transición está generando nuevas oportunidades, al tiempo que plantea nuevas exigencias para las empresas, el mercado laboral y los inversores", señala Michael Bolliger, Director de Inversiones (CIO) para Suiza de UBS Global Wealth Management.

"¿qué nos enseña la historia sobre los próximos líderes del mercado de la inteligencia artificial? En primer lugar, es probable que nuevos participantes se encuentren entre los futuros líderes. En segundo lugar, un exceso de capacidad en hardware afectará con mayor intensidad a las empresas que operan en mercados altamente competitivos. Y, en tercer lugar, las compañías que consigan convertirse más rápidamente en plataformas serán probablemente las ganadoras. En nuestra opinión, esto implicará invertir tanto en inteligencia como en aplicaciones capaces de aprovechar los efectos de red", apunta Ulrike Hoffmann-Burchardi, Directora de Inversiones para las Américas y Responsable Global de Renta Variable.

Evli se centra en los sectores más castigados

Por su parte, la gestora finlandesa Evli basa su estrategia Deep Value con sesgo contrarían en los sectores más castigados por el entorno geopolítico y económico inestable que domina los mercados en 2026. Por este motivo, la estrategia ha incrementado sus posiciones en tecnología médica, químicas, papel y cartón, automoción, y compañías relacionadas con la IA que, o bien han sido excesivamente castigadas por el mercado por ser consideradas “perdedoras” en la carrera de la IA, o tienen una exposición oculta a la Inteligencia Artificial. 

La estrategia Deep Value de Evli identifica compañías que el mercado evita, cuyo precio ha sufrido caídas extremas, pero cuyos activos, balances y capacidad de generación de beneficios siguen siendo sólidos. El gestor no busca simplemente compañías baratas en términos relativos, sino compañías que atraviesan situaciones de infravaloración extrema, como lo prueba que la capitalización bursátil de dichas empresas es entre un 60% y un 70% inferior a sus valoraciones históricas, e incluso más en algunos casos. Por tanto, se trata de una estrategia Deep Value con un sesgo contrarían, con una correlación muy baja respecto a las estrategias de inversión tradicionales.

Otra de las claves de la estrategia Deep Value de Evli es que no intenta predecir el momento exacto en el que se producirá un giro macroeconómico o bursátil para calcular una revalorización potencial en la cartera. Porque cuando llega el cambio en la esfera macro o de mercados, “la mayor parte del reajuste en valoración ya se ha producido, lo que aumenta el peligro de llegar demasiado tarde”, según Petter Langenskiöld, gestor de la estrategia. 

La estrategia Deep Value de Evli busca aprovechar las fases de fuertes caídas para aumentar posiciones en compañías cuya tesis fundamental permanece intacta. 

Miguel Ángel Valero

Un gráfico elaborado por DWS compara el crecimiento interanual de la producción no agrícola por hora en EEUU con el crecimiento interanual de la compensación real por hora desde 1985. La productividad se ha recuperado de la caída posterior a la pandemia en 2022 y  ahora está creciendo más rápido que los salarios reales. La economía está produciendo más por hora trabajada, mientras que el poder adquisitivo de los hogares también está aumentando, aunque a un ritmo más lento.

Eso encaja con el patrón que los optimistas de la inteligencia artificial (IA) desean ver. El presidente de la Fed, Kevin Warsh, lleva tiempo defendiendo que las ganancias de productividad impulsadas por la IA podrían ser estructuralmente desinflacionistas, al reducir los costes de producción y ayudar a contener los precios de los productos. Los salarios reales subirían sin que los nominales se descontrolaran, lo que a la larga facilitaría justificar unos tipos de interés más bajos.

El problema es que los responsables de los bancos centrales rara vez pueden apostar por un único mecanismo causal, incluso cuando lo han identificado correctamente. “Fuera de los libros de texto de economía, rara vez se dan las mismas condiciones”, señala Christian Scherrmann, economista jefe para EEUU de DWS. 

Es posible que Warsh tenga que ocuparse primero de los precios del petróleo y las expectativas de inflación. A corto plazo, el auge de la inversión en IA podría incluso complicar aún más la situación, al impulsar la demanda de insumos escasos, desde capital y cobre hasta electricistas.

Las ganancias de productividad a nivel de tareas parecen ser reales, pero concentradas, y no necesariamente en los sectores donde la demanda es mayor. Además, muchas tareas difíciles de automatizar siguen requiriendo criterio, contexto y cambios organizativos, así como destreza manual. Al igual que en anteriores transformaciones tecnológicas, es probable que la IA modifique los precios relativos y los salarios mucho antes de que se haga evidente su impacto en el conjunto de la economía.

Las señales de precios indican a hogares y empresas cuándo y cómo adaptarse, quizá incluso incentivando a algunos programadores de software a reciclarse como electricistas. Estos desajustes temporales en las competencias pueden ayudar a explicar por qué las nuevas tecnologías tardan en reflejarse en las estadísticas de productividad.

Lo cierto es que el mercado lleva meses comprando el mensaje de que la IA va a ser desinflacionaria. La lógica era sencilla: más productividad, menos costes, precios más bajos. Pero la Fed, pese a que su nuevo presidente es partidario de esa tesis, asegura que no es tan rápido. La gobernadora Lisa Cook subraya que la inflación lleva por encima del objetivo más de cuatro años consecutivos y los 1,5 billones$ comprometidos en centros de datos no van a resolver eso de la noche a la mañana. El presidente de la Fed de St. Louis, Alberto Musalem, aporta más argumentos: el PCE de abril en el 3,8%, máximo desde mayo de 2023, y el subyacente en el 3,3% no son compatibles con recortes de tipos a corto plazo. El mercado ya descuenta tipos en el 3,5-3,75% hasta bien entrado 2027.

La tesis de fondo importa: si la IA tarda más de lo previsto en comprimir costes, el relato desinflacionario se evapora y los múltiplos de las grandes tecnológicas ligados a ese argumento quedan expuestos. Los tipos altos más tiempo impactan negativamente en valoraciones, en el sector inmobiliario y en toda empresa con deuda flotante. 

Team.blue: sector emprendedor en un gran momento

Fundadores de algunas de las empresas SaaS (Software como Servicio, que se entrega a través de Internet, generalmente mediante suscripción, en lugar de instalarse en su propio dispositivo o servidores) en expansión más destacadas de España, inversores, asesores y otros profesionales del ecosistema digital se reunieron en Madrid para debatir el futuro de las empresas de software en la era de la IA, convocados por team.blue y Metricool (su marca de gestión de redes sociales) en Scale & Sip: Building SaaS for the AI Era’.

Se constata que se trata de un sector emprendedor que vive un momento de madurez en España, con más de 5.000 startups activas en 2025 -un 38% más que el año anterior- y una inversión superior a los 3.100 millones€ en 376 operaciones durante el pasado año

“España está generando emprendedores SaaS con visión europea y capacidad de ejecución real. Eventos como Scale & Sip demuestran que el ecosistema ya no sólo quiere crecer, sino crecer con calidad basándose en modelos sostenibles, con IA integrada y con la mirada puesta en el liderazgo continental. Y eso es precisamente lo que facilitamos desde team.blue”, subraya  Miguel Calejo, Divisional CEO de SaaS en team.blue.

Snowflake, IBM, Theta, XYO, protagonistas

• El cloud de datos estaba bajo sospecha sobre su capacidad de generar dinero 'de verdad'. El primer trimestre fiscal de Snowflake desmonta esa desconfianza: ingresos de 1.390 millones$, un 33% más que hace un año, y los procedentes del producto, 1.334 millones, suben el 34%. Más de 13.600 cuentas ya usan las capacidades de IA de Snowflake. Los clientes que gastan más de un millón al año suben a 779, un 46% más que hace doce meses. La empresa eleva la guía anual de producto a 5.840 millones, con margen operativo del 13,5%. El beneficio por acción ajustado se eleva a 0,39$, frente a los 0,32 previstos por el consenso. Snowflake es el termómetro del SaaS de datos. Si Snowflake crece al 33%, el mercado vuelve a mirar a Datadog, MongoDB, y Salesforce con apetito renovado. Los múltiplos del software cloud ligado a datos pueden expandirse. La tesis de que la IA convierte datos en facturación real recibe un gran empujón.
• IBM invertirá más de 10.000 millones$ en cinco años para entregar el primer ordenador cuántico tolerante a fallos a escala industrial en 2029. El plan cubre I+D, fabricación, adquisiciones y asociaciones ecosistémicas durante cinco años. La multinacional cuenta con más de 90 computadores cuánticos desplegados y trabaja con más de 325 organizaciones. Anderon, una nueva empresa de fabricación de chips cuánticos en EEUU, recibirá cerca de la mitad del presupuesto. El movimiento de IBM no es casual, ya que la Casa Blanca lleva meses impulsando la cuántica como seguridad nacional. La tolerancia a fallos es la clave. Sin ella, los computadores cuánticos son juguetes de laboratorio. Con ella, criptografía, logística, fármacos y materiales tienen un nuevo motor. IBM apuesta a que lo entrega antes que Google o IonQ. Una apuesta cuántica de esta magnitud puede disparar la cotización de IBM y obligar a  IonQ, Rigetti y los fondos de deep tech a mover ficha. Una derivadas es la ciberseguridad post-cuántica: CrowdStrike y Palo Alto ya se están moviendo.
• Theta Network y XYO se asocian para crear una capa blockchain de verificación y autenticidad para agentes de IA. La pregunta que más asusta del boom de agentes IA no es si funcionan, sino si se puede confiar en que hagan lo que dicen. Theta y XYO están apostando a que la respuesta pasa por la blockchain. La integración permite que los agentes de IA verifiquen datos, acciones y resultados en onchain, creando un registro inmutable de lo que cada agente hace y con qué información trabaja. Theta aporta la infraestructura de compute descentralizado. XYO aporta el protocolo de prueba de ubicación y verificación. El resultado es una capa de confianza para agentes autónomos, justo cuando el mercado empieza a preguntar qué pasa cuando un agente AI toma decisiones con dinero real. Si los agentes IA necesitan verificar cada acción, la demanda de infraestructura on-chain para agentes autónomos puede ser masiva. Theta y XYO son los protagonistas directos, pero el marco más amplio beneficia a cualquier protocolo de identidad descentralizada o compute verificable.

Miguel Ángel Valero

El 90% de los directivos de pymes españolas aseguran que la inteligencia artificial (IA) mejora la competitividad de su empresa, según el informe “La inteligencia artificial se convierte en el nuevo motor económico de las pymes”, realizado por The Adecco Group Institute. La IA ya está teniendo un impacto tangible en el día a día de las pymes españolas. Esta mejora se materializa principalmente en una optimización de los tiempos de trabajo (50,1%), avances en la calidad del producto o servicio (39,6%) y en la reducción de costes (35,2%), lo que refuerza la idea de que la IA, además de agilizar procesos, aporta valor al negocio.

“La clave no está solo en incorporar IA, sino en hacerlo con criterio, de forma progresiva y poniendo a las personas en el centro. Solo así las pymes podrán consolidar un crecimiento sostenido y reforzar su posición competitiva en el largo plazo”, apunta Carlos Arcas, director de The Adecco Group Institute.

Esa mejora se refleja de forma directa en la productividad operativa. El 86,6% de las empresas reconoce que la adopción de la IA tiene efectos en este ámbito: el 48,9% destaca la reducción de los tiempos de proceso; el 46% observa un uso más eficiente de los recursos; y un 39,1% apunta a una disminución de errores, lo que contribuye a una mayor fiabilidad en las operaciones.

Más allá de los indicadores operativos, la IA también está transformando la forma en la que se organiza el trabajo. El 88,4% de los directivos señala cambios en la productividad laboral, con efectos que van desde la liberación de tiempo para tareas de mayor valor añadido (45,8%) hasta la automatización de procesos repetitivos (45,2%). A esto se suma una mejora en la toma de decisiones (40,6%), evidenciando un impacto más estratégico en la gestión empresarial.

El 84,8% de los directivos considera que la IA facilita el acceso a nuevas oportunidades comerciales, con una mayor rapidez de respuesta al cliente (52,5%) y una mejora de su experiencia (45%). El 35,4% señala que permite personalizar la oferta y un 22,9% apunta a su papel en los procesos de internacionalización.

Pero el 88,9% de los directivos reconoce la existencia de riesgos y barreras asociadas a la adopción de la IA. Entre los más relevantes figuran la seguridad y la privacidad de los datos (39,1%), la dependencia tecnológica (39%) y la falta de conocimiento (37,8%), factores que demuestran la necesidad de avanzar en formación y gobernanza tecnológica.

En cualquier caso, la percepción general apunta a que su impacto seguirá creciendo en los próximos años. El 90,8% de los directivos cree que la IA influirá en algún aspecto clave de su empresa, especialmente en la productividad (51,2%), en la competitividad (40,4%) y en su papel como ventaja estratégica (33,1%).

Por eso, las pymes aceleran la adopción de la IA, apoyándose en la creciente digitalización: el 54,3% ya ha logrado un nivel medio; el 35,7% presenta un grado alto y solo un 10% se encuentra en un estadio bajo. El 51,4% de las empresas cuenta con un grado medio de adopción de la IA, un 20% ya alcanza niveles altos. Por el contrario, un 20,9% mantiene un desarrollo limitado y solo un 7,7% afirma no haber implantado aún este tipo de soluciones. 

La IA se concentra en áreas directamente vinculadas con la actividad y la relación con el cliente. Marketing y ventas lideran su uso (53,4%), seguidas de la atención al cliente (47,5%) y de los ámbitos financieros y de planificación(36,9%). Esta distribución muestra cómo las empresas priorizan aquellos espacios donde el impacto es más inmediato y medible.

Los asistentes de IA, como ChatGPT, Gemini o Copilot, son los más extendidos (63,5%), lo que constata una adopción accesible y orientada a mejorar tareas del día a día. A estos se suman la IA generativa(39,7%) y los chatbots o asistentes virtuales (37,4%), que permiten automatizar procesos y optimizar la interacción con clientes.

El 48,9% de las pymes desarrolla programas de formación en IA, mientras que un 41% apuesta por incorporar o disponer de perfiles con competencias específicas en este ámbito. Además, un 36,9% está reforzando la inversión económica en soluciones basadas en IA, lo que confirma una apuesta progresiva por su integración en el negocio.

El 37% de las pymes señala que la IA está impulsando la creación de nuevos perfiles profesionales, vinculados principalmente a la gestión y uso de estas tecnologías. Un 30% reconoce que está recurriendo a la externalización de determinadas tareas, mientras que un 26,4% indica que la adopción de la IA ha provocado cambios en el número de empleados, lo que certifica un ajuste progresivo de las estructuras laborales.

Para Ángel Bartolomé, director de la Cátedra CEU-The Adecco Group, "la IA amplía las capacidades, pero no desplaza a las personas. Cuando existe formación adecuada, los profesionales pueden centrarse en tareas de mayor valor y aportar más al negocio”.

El efecto también se deja notar en la calidad del empleo. En el 80% de las empresas, la IA está introduciendo cambios en este ámbito, con impactos visibles en la carga de trabajo(44,5%), en la evolución de las condiciones laborales, ya sea en sentido positivo o negativo (31,3%), y en el nivel de cualificación exigido a los profesionales (29,1%). Estos datos apuntan a una transformación que va más allá de la cantidad de empleo y que incide directamente en cómo se trabaja. 

Desde la perspectiva de los equipos, la percepción de estos cambios es igualmente relevante. El 79,7% de los directivos considera que la adopción de la IA está teniendo efectos sobre los trabajadores. El 47,8% observa un impacto en el grado de aceptación de estas tecnologías, mientras que un 31,4% señala cambios en las funciones que desempeñan y un 25% identifica efectos en su nivel de motivación.

El 76,3% de los directivos de pymes considera que la IA puede tener efectos beneficiosos en el bienestar de las personas. Esta visión se acompaña de una predisposición clara a incorporarla en el entorno laboral, ya que al 74,5% le gustaría utilizarla en su propio trabajo. De forma similar, el 74,3% cree que gran parte de la sociedad se beneficiará de un futuro marcado por la IA, mientras que un 72,3% la define como una tecnología estimulante desde el punto de vista profesional.

Esta percepción positiva convive, además, con un nivel moderado de escepticismo ante los riesgos más extremos. El 47% descarta que la IA sea una tecnología siniestra y un 39,8%. que puedan verse perjudicadas a medida que su uso se generalice.

El 71,9% cree que la inversión en soluciones de IA ha generado o generará un retorno adecuado para la empresa (71,4%). El 69,7% considera que su adopción ha tenido un impacto positivo en el desempeño global del negocio. El 68,7% de los directivos afirma que su empresa tiene previsto aumentar la inversión en IA, lo que confirma que su integración forma parte de una apuesta sostenida en el tiempo.

“El verdadero reto de la adopción de la IA pasa por preparar a las personas. Sin formación ni actualización de competencias, la IA no alcanzará todo su potencial; pero si se apuesta por ello, las pymes tienen ante sí una oportunidad real para avanzar y posicionarse mejoren el futuro”, concluye Carlos Arcas, director de The Adecco Group Institute.

Grant Thornton: la IA mejora la gestión de riesgos en la banca

Pero el impacto de la IA no se limita a las pymes, porque se ha convertido en una herramienta relevante para la gestión de riesgos en el sector bancario, según la jornada “AI in the banking sector: transforming risk management and decision-making”, organizada por Grant Thornton en colaboración con el Club de Gestión de Riesgos de España que ha reunido a representantes del Banco Central Europeo (BCE), BBVA, Banco Santander, Lloyds Banking Group y Commerzbank.

El debate se produce en un contexto de creciente atención supervisora sobre la banca europea en materia de IA, ciberseguridad y resiliencia operativa. El BCE coloca el foco sobre la preparación de las entidades frente a potenciales ciberataques potenciados con IA, así como sobre la necesidad de reforzar sus planes de defensa, protocolos de respuesta y capacidades de detección ante este nuevo tipo de amenazas. En este escenario, la gobernanza, la trazabilidad y la capacidad de control se consolidan como elementos clave para adoptar estas tecnologías de forma segura y alineada con las expectativas del supervisor.

Lukasz Kubicki, jefe de la División de Tecnología e Innovación del BCE, resalta el papel de la IA en la supervisión bancaria. Y recuerda que lleva desde 2020 impulsando “una estrategia de transformación digital apoyada en dos grandes pilares: el desarrollo de herramientas tecnológicas avanzadas y la capacitación de los equipos supervisores”. La IA permite mejorar el análisis de datos, agilizar la revisión documental, acelerar la detección de riesgos y reforzar la eficiencia de los procesos de supervisión. No obstante, matiza que estas herramientas no sustituyen el juicio supervisor, sino que actúan como apoyo a los equipos expertos, bajo un enfoque en el que la decisión final sigue correspondiendo a las personas. De esta forma, el supervisor ha abogado por involucrar a todo el equipo directivo de la entidad “en la comprensión de estas tecnologías, hay que hacerles comprender las oportunidades que ofrecen y todo lo que implican”. Y avisa que una posición excesivamente prudente o de espera puede convertirse también en un riesgo: cada banco debe “encontrar un equilibrio entre innovación y control, evitando tanto la adopción desordenada de nuevas tecnologías como el riesgo de quedarse atrás en un contexto de transformación acelerada”.

Por su parte, Daniel Fernández, socio de Riesgos y Asesoramiento de Grant Thornton, avisa que “el reto no está solo en incorporar inteligencia artificial, sino en hacerlo con criterios claros de gobernanza, control y responsabilidad. La innovación en banca debe avanzar de forma compatible con la confianza, la trazabilidad y la gestión adecuada del riesgo”.

Ivana Herraiz, directora de Metodología de Riesgos en Santander España; Ricardo García, director de GRM Data & Analytics en BBVA; Andy Weller, director de Riesgo de Modelos en Lloyds Banking Group; y Ratul Ahmed, directora de Riesgo de Modelos en Commerzbank, moderados por Dwayne Price, socio asesor de Grant Thornton Irlanda, coinciden en que la adopción de la IA en banca ya es una realidad, si bien su grado de desarrollo y control varía en función del tipo de uso. En este sentido, distinguen entre aplicaciones orientadas a productividad y eficiencia interna y casos de uso de mayor riesgo, vinculados a clientes, procesos críticos, riesgo de crédito, prevención del blanqueo de capitales o toma de decisiones automatizada.

“Cuando se trata de IA con fines de productividad y eficiencia, la automatización puede ser suficiente. Pero en los casos de mayor riesgo o mayor materialidad necesitamos algo más: una responsabilidad clara y total sobre el uso de estas herramientas”, opina Ricardo García. “En los casos de mayor riesgo no basta con una simple revisión humana. Necesitamos responsabilidad total y una evolución del papel del ser humano dentro del proceso”, añade Andy Weller

“El problema no son solo los datos, sino los retos que existen detrás: sistemas heredados, trazabilidad, inconsistencias y nuevos riesgos tecnológicos. Hemos incrementado la dependencia de determinados proveedores y eso no es solo una cuestión regulatoria, sino un riesgo que debemos controlar”, advierte Ivana Herraiz.

Los marcos tradicionales de gestión del riesgo de modelos deben evolucionar para responder a la naturaleza de la IA generativa. Frente a modelos más deterministas, estos sistemas incorporan comportamientos más complejos, nuevas capacidades de interacción y mayores exigencias en materia de trazabilidad, explicabilidad, control continuo y supervisión del sistema completo. Esto requeire contar con inventarios completos de casos de uso, clasificados según su complejidad, materialidad, volumen de usuarios, impacto regulatorio y exposición al cliente. También han subrayado la importancia de definir responsabilidades claras entre las tres líneas de defensa: propiedad y control desde la primera línea, supervisión y validación desde la segunda, y una función sólida de auditoría interna desde la tercera.

“Cada organización parte de una realidad diferente. La forma en que actúan la primera y la segunda línea, la estructura de las funciones de riesgo y tecnología, y los distintos marcos nacionales obligan a adaptar la gobernanza de la IA a cada contexto”, recalca Ratul Ahmed.

También destacan la necesidad de avanzar desde esquemas de validación periódica hacia modelos de monitorización continua. Los sistemas de IA requieren indicadores claros, puntos de control definidos, mecanismos de seguimiento permanente y, en los casos de mayor criticidad, capacidades de intervención o desconexión ante comportamientos no esperados.

Lukas Majer, responsable de Riesgos de Grant Thornton, coloca el foco en la validación de sistemas completos de IA: no basta con analizar la precisión de un modelo, sino que es necesario evaluar la calidad y seguridad de los datos, el comportamiento del agente, la coherencia de los resultados, la intervención humana y los mecanismos de monitorización continua.

Nau!: la IA que detecta cuándo hay que cambiar de hipoteca

En este contexto nace en España nau!, la IA que detecta cuándo merece la pena cambiar de hipoteca. Analiza de forma continua las condiciones del mercado y la situación específica de cada cliente para detectar el momento óptimo para cambiar de banco y calcular el beneficio real de la operación. Con un enfoque integral y automatizado, se posiciona como el primer servicio en España que actúa como un gestor inteligente del cambio hipotecario, facilitando decisiones financieras más sencillas.

En España hay casi 6 millones de hogares con una hipoteca activa (INE), mientras el porcentaje que representan los cambios de hipoteca no supera el 5% de las constituidas anualmente. Muy pocas personas están cambiando su hipoteca de un banco a otro para mejorar sus condiciones. Por eso nau! se presenta como un monitor continuo de hipotecas en tiempo real que detecta, de manera gratuita, cuándo merece la pena cambiar de hipoteca: “gracias a la IA más avanzada, nau!  muestra exactamente cuánto mejora tu situación. Además, en siguientes fases de desarrollo,  iremos ampliando nuestro servicio y aportando mayor valor al usuario. Sin que tengas que buscar nada, sin que tengas que perseguir a nadie”, añade Sergio Carbajal.

Telefónica y otros movimientos en torno a la IA

• -Telefónica entra en la carrera de la IA europea. Aspira a entrar como "desarrollador" en la gigafactoría europea de IA con hasta un 15% del capital. La operación todavía está en negociación, según Zumitow, pero si lo logra el grupo español se situaría como pieza clave de la infraestructura de IA del continente. Si lo consigue, es una palanca de revalorización importante en un momento en que el negocio de telecomunicaciones tradicional sigue bajo presión.
• -El gasto en infraestructura de IA ha superado en términos reales el pico del Dotcom. Microsoft, Google, Meta y Amazon llevan gastados cientos de miles de millones en data centers, cables submarinos y chips en los últimos 18 meses. Un ritmo que en el año 2000 hubiera parecido ciencia ficción. Pero esta vez los ingresos acompañan. Nvidia factura más de 40.000 millones al trimestre. Los servicios cloud crecen a doble dígito. Los modelos de lenguaje ya generan ingresos reales. No es 1999, donde todo era promesa y powerpoint. La diferencia entre el Dotcom y hoy es que ahora hay flujo de caja real detrás. Pero el interrogante no desaparece: ¿Cuánto tiempo más puede sostenerse este ritmo de inversión antes de que el mercado exija retornos más grandes? Esto afecta directamente a las grandes posiciones del S&P 500: Nvidia, Microsoft, Alphabet y Meta. Si el capex sigue y los ingresos aguantan, estas posiciones tienen combustible. Si el ciclo se tuerce, el daño será proporcional al tamaño de las inversiones.
• -Coinbase acaba de conectar el mundo de la IA con el de las finanzas descentralizadas de una forma que hace seis meses parecía futurista. Base MCP es una integración que permite a los modelos de lenguaje grandes, los mismos que usas para escribir correos o buscar información, ejecutar transacciones reales en blockchain con lenguaje natural. El protocolo se conecta directamente con DeFi y wallets. Sin código. Sin extensiones raras. Sin tener que aprender a firmar transacciones manualmente. Es la primera integración a escala de este tipo en la industria cripto. El impacto para Coinbase es doble. Por un lado, Base se consolida como la blockchain de referencia para el desarrollo de aplicaciones de IA con pagos integrados. Por otro, coloca a Coinbase en el centro de la narrativa de "agentes de IA con dinero real", que es exactamente hacia donde van todas las grandes plataformas de IA del mundo. Coinbase es el primer beneficiado directo: más volumen en Base, más ingresos, más narrativa de infraestructura. Si los grandes modelos de IA integran pagos nativos en cripto, los rails de liquidación como Base y Ethereum ganan tráfico real.
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Miguel Ángel Valero

Tokiota, partner español de Microsoft que desarrolla soluciones de negocio basadas en IA, la nube, infraestructuras securizadas y plataformas de datos, recomienda a las empresas españolas una visión pragmática para obtener resultados tangibles con esta tecnología. La consultora, especializada desde hace 15 años en ayudar a las organizaciones a convertir la innovación en una ventaja competitiva más, considera que la tecnología "solo aporta valor si contribuye a los objetivos de negocio", subraya su director general, Manuel Matos.

El enfoque pragmático de Tokiota resulta clave en un momento en el que las organizaciones realizan importantes inversiones en pilotos aislados y con impacto reducido, que después no es posible escalar al resto de la compañía. El resultado es que en 12 meses el retorno de la inversión es negativo:-57%. De ahí su apuesta por priorizar aquellos casos de uso con mayor repercusión y la búsqueda de sinergias entre ellos, con los que se puede lograr un retorno del 17%.

Pero el equipo de Tokiota asegura que una IA madura, con datos integrados en reingeniería de procesos y en nuevos modelos de negocio puede generar un retorno de la inversión del 120% "o más" en 12 meses

Tokiota ha desarrollado una biblioteca de más de 500 casos de uso especializados por sectores. Y dispone de una plataforma de aceleración que permite desarrollarlos de forma ágil, asegurando una eficiencia de entre el 30% y el 50%. Actualmente cuenta con 150 profesionales especializados en entornos de seguridad, gestión agéntica, arquitecturas y gobierno de datos. Y ha alcanzado una facturación anual de más de 15 millones€ con un crecimiento de un 42% en 2025. En 2028, la previsión es alcanzar los 25 millones de facturación.

La consultora está transformando la operativa en más de 100 empresas españolas, implementando casos de uso de IA con impacto tangible en sectores diversos como industria, farma, hospitality, seguros y energía: En hospitality, está desplegando agentes de IA capaces de realizar recomendaciones personalizadas y acompañar al consumidor en la toma de decisiones sobre paquetes vacacionales. Estas soluciones están contribuyendo a mejorar el proceso de venta, con incrementos de entre el 20% y el 30% en las ratios de conversión. En seguros, Tokiota está aplicando soluciones de IA generativa para agilizar procesos, como la elaboración de resúmenes ejecutivos en cuestión de segundos o la extracción automática de insights. Estas capacidades se complementan con funcionalidades de verificación automática del cumplimiento normativo y la búsqueda inteligente de fuentes de información internas y externas.

En otras industrias como la energía, está incorporando chatbots de consulta que ofrecen a los profesionales información actualizada y contextualizada, ayudándoles a adaptarse mejor a las necesidades de los clientes y aprestar una atención más personalizada.

Entre las compañías con las que colabora Tokiota se encuentran Iberostar y Barceló, en el sector hotelero; Naturgy, en el sector energético; Almirall, en el sector farmacéutico, y Helvetia Caser, en el sector asegurador. 

Var Group impulsará la transformación digital de Ceuta

Por su parte, Var Group y la Cámara de Comercio de Ceuta firman un acuerdo estratégico para impulsar la transformación digital, la competitividad y la ciberseguridad del tejido empresarial del territorio. Su CEO, Gorka Jiménez, subraya que “este tipo de alianzas no son simbólicas, sino palancas reales de transformación que permiten a los territorios avanzar con bases sólidas”.

La colaboración se orienta a mejorar la competitividad empresarial mediante el acceso a soluciones tecnológicas en ámbitos clave como ciberseguridad, cloud, data o IA, y busca generar un entorno de confianza que facilite la adopción de nuevas tecnologías, reforzando la resiliencia digital de las organizaciones.

Nuevo CEO en AI Events Barcelona: Guillaume Rostand

AI Events Barcelona, la empresa organizadora de AI Summit Barcelona, ha nombrado a Guillaume Rostand como CEO. Es un ejecutivo tecnológico francés establecido en Barcelona desde hace más de 15 años, que deberá consolidar a la ciudad como uno de los principales centros europeos de IA aplicada. Aporta más de 20 años de experiencia en los sectores tecnológico y digital. Fue anteriormente CMO de liligo.com, es inversor y asesor activo en el ecosistema startup, y actualmente ejerce como presidente de French Tech Barcelona. 

"Nuestro objetivo es convertir AI Summit Barcelona en el punto de encuentro europeo de la inteligencia artificial aplicada", asegura Guillaume Rostand. El CEO de AI Events Barcelona insiste en que "queremos reunir a startups, investigadores, grandes empresas, inversores e instituciones públicas en torno a una idea sencilla: la IA debe ir más allá de la teoría. Debe ser probada, desplegada, experimentada y comprendida a través de casos de uso reales. Barcelona es la ciudad perfecta para hacerlo realidad».

AI Summit Barcelona fue creado en 2025 por cuatro cofundadores: Guillaume Rostand, presidente de French Tech Barcelona; Adam Hruska y Tanguy Wincker, dos emprendedores de 22 años cofundadores de Rusker Travel; y Jérémie Benhamou, fundador de The Tech Nation. 

Este año, AI Summit Barcelona se trasladará al World Trade Center Barcelona y crecerá hasta superar los 10.000 asistentes, convirtiéndose en uno de los mayores eventos de IA del sur de Europa. Un hackathon con 300 participantes reforzará también la filosofía centrada en los creadores del evento, manteniéndose fiel a su principio rector: "Beyond Theory. AI in Action. En AI Summit Barcelona, la inteligencia artificial no solo se debate. Se construye, se prueba, se despliega y se experimenta".

El Summit se convertirá en el evento central de AI Week Barcelona, un programa a escala ciudad que se espera incluya alrededor de 50 eventos tecnológicos, empresariales y culturales, con una estimación de 15.000 participantes a lo largo de la semana.

Maite.ai: las lecciones de una startup legal

En un momento en el que las startups compiten por financiación y tardan años en demostrar su viabilidad, Alejandro Castellano ha roto todas las reglas del juego: sin inversión externa, en solo dos años y partiendo de cero, ha construido, escalado y vendido una compañía tecnológica millonaria al líder europeo de su sector. Detrás de este hito está la historia de Maite.ai, un copiloto de inteligencia artificial que no solo ha irrumpido en el sector legal español, sino que ha cambiado la forma en la que trabajan los profesionales del Derecho. Una historia de velocidad, visión y ejecución que ha culminado con su reciente adquisición por el grupo francés Doctrine.

La semilla de Maite.ai se plantó en agosto de 2023 durante unas vacaciones en Grecia. Con experiencia previa en una startup del sector legal, Alejandro Castellano identificó un patrón claro: los profesionales jurídicos viven de la palabra y, a menudo, sienten una barrera de entrada hacia el software complejo. Al observar la evolución de la IA Generativa y los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), ató cabos: la IA podía redactar, analizar textos y, sobre todo, permitía una interacción natural. Un informe de Goldman Sachs que señalaba al sector legal como el de mayor impacto potencial por la IA le dio el impulso final para programar el primer Producto Mínimo Viable (MVP).

El inicio no fue un camino de rosas. La primera versión salió al mercado con un eslogan provocador: "Adiós abogados. Hola, Maite". Lejos de atraer clientes, la herramienta generaba miedo en los despachos, al ver una tecnología que automatizaba en segundos el trabajo de todo un día. Con cero clientes y un equipo fundador completado por David García (CTO) y Alex Rodríguez (CMO), la startup cambió la narrativa y el propósito: Maite.ai no venía a sustituir a nadie, sino a ser el copiloto de los profesionales jurídicos, automatizando tareas repetitivas para que los abogados pudieran centrarse en la estrategia y el trato humano.

En los primeros meses de 2024, la empresa solo contaba con dos clientes. Las demostraciones fallaban cuando los abogados intentaban "pillar" a la IA con preguntas trampa. La solución fue la transparencia radical: admitir que la IA falla, pero trabajar obsesivamente para mejorarla. Para ello, integraron el BOE, millones de sentencias y resoluciones judiciales para dotar a la IA de seguridad jurídica. El golpe de autoridad llegó cuando llevaron a Maite.ai ante un notario para enfrentarse al examen de acceso a la judicatura en España. El resultado: 86/100 (superando la nota de corte) y dejando atrás a ChatGPT, que suspendió con 25 puntos menos. Posteriormente, la herramienta alcanzaría una puntuación de 99/100.

A partir de la validación notarial, el crecimiento se disparó: de captar 7 clientes a cientos al mes. Alejandro Castellano atribuye este éxito al llamado "Efecto Abejorro": "El abejorro vuela porque no sabe que es imposible. Nosotros éramos tres ingenieros creando una herramienta para todo el sector legal. Lo hicimos porque nadie nos convenció de que no podíamos hacerlo".

En febrero de 2026, coincidiendo con su segundo aniversario, con más de 2.150 clientes, 70.000 usuarios y varios millones de euros de facturación, Maite.ai anunció su adquisición por parte de Doctrine, líder de IA legal en Francia. Este movimiento culmina una trayectoria meteórica de apenas 24 meses. Para Alejandro Castellano, la operación no es un final, sino el inicio de una nueva etapa para consolidar el liderazgo europeo en inteligencia artificial legal, manteniendo su propósito inicial: hacer el Derecho más accesible a través de la tecnología.

Micron y SK Hynix entran en el club del billón$

Por otra parte, la destrucción creativa que supone la IA ha hecho que dos de las principales compañías de chips de memoria –la norteamericana Micron Technologies y la coreana SK Hynix – superen la barrera del billón$ de capitalización bursátil, incorporándose al “olimpo” de las grandes empresas. Semanas antes, Samsung Electronics ya había alcanzado ese mismo hito. La actual escasez de chips de memoria RAM ha impulsado de forma extraordinaria a estos gigantes, que afrontan al menos a un año y medio adicional de restricciones de oferta. Como consecuencia, los precios de sus productos se han multiplicado por seis desde septiembre. 

La magnitud del crecimiento de los beneficios de estas compañías ha sido uno de los principales factores detrás de la sorprendente mejora de resultados registrada este trimestre. Hace apenas dos años, las tres empresas generaban beneficios de unos pocos miles de millones$; hoy, en cambio, se han convertido en las compañías con mayor capacidad de generación de beneficios a escala global. Se estima que SK Hynix obtendrá en 2026 un beneficio equivalente al de todo el sector industrial europeo en conjunto —entre 120.000 millones y 130.000 millones$—.Pese a este notable avance, las valoraciones continúan siendo relativamente moderadas. El PER medio de estas tres compañías se sitúa en torno a 7,3 veces beneficios, muy por debajo de las 21,6 veces a las que cotiza el sector a nivel global. La intensa revalorización bursátil responde, en última instancia, a unas expectativas de crecimiento de beneficios cercanas al +500% en 2026, mientras que el descuento en las métricas de valoración refleja la prudencia del mercado ante la naturaleza cíclica del segmento.

En ese contexto, Qualcomm cierra un acuerdo con ByteDance para suministrar chips Snapdragon de IA a los servidores de TikTok. Es el primer gran contrato de chips entre una empresa americana y ByteDance desde la rebaja de aranceles entre Washington y Pekín. Una señal más de que el deshielo tecnológico entre las dos potencias avanza, aunque despacio.

Pero un dato llama la atención: los hedge funds han abandonado las posiciones largas en software empresarial y han metido el dinero en semiconductores de IA. Goldman Sachs, que rastrea los libros de los grandes fondos, confirma que las posiciones en tech están en máximos de los últimos tres meses. Los tres nombres más concentrados: Nvidia, AMD, y Micron. Los tres en el mismo trade. Los tres apostando a que la demanda de compute y memoria para IA no para en 2026. UBS acaba de triplicar el objetivo de Micron a 1,8 billones$. El problema con los trades muy concentrados es que cuando todos están dentro, el que se va primero abre la puerta a los demás. Si estás en Nvidia, AMD o Micron, tienes compañía. Demasiada. Cuando el consenso es tan unánime en un trade, el riesgo de estrechamiento de márgenes, beneficios y/o liquidez supera al de quedarte fuera.

Miguel Ángel Valero

"Aunque nuestra atención va a seguir centrada durante un tiempo en la geopolítica y todas sus derivadas, el elefante en la habitación continúa siendo las implicaciones a medio plazo de la IA en las variables macroeconómicas. El riesgo es pecar de optimismo, pero la punta del iceberg de esta megatendencia es esperanzadora, considerando los primeros efectos positivos en el crecimiento americano y en los resultados de las empresas del sector", señala José Ramón Díaz en el análisis casi monográfico que CaixaBank Research dedica a la inteligencia artificial (IA). 

La inversión en tecnología en EEUU (equipos de procesamiento, software e investigación y desarrollo) lleva creciendo a ritmos interanuales del 15% en los últimos seis meses, erigiéndose en la principal palanca de crecimiento. Desde la irrupción de ChatGPT hace tres años, las llamadas Siete Magníficas explican más de un 50% del incremento del beneficio del S&P 500 y un 60% del aumento acumulado en la capitalización bursátil.

La IA se está convirtiendo en un área prioritaria de competencia económica entre las grandes potencias. Con estratégicas muy diferentes entre el objetivo americano de definir la frontera tecnológica, aprovechando sus ventajas competitivas en capital humano y capacidades tecnológicas, frente a China, que prioriza optimizar la cadena global de valor industrial y la escala, además de la seguridad. Mientras, Europa, ante el riesgo de quedar rezagada, refuerza el debate sobre el equilibrio entre regulación, competitividad y escala, a la vez que intenta articular una gobernanza común para aprovechar la fortaleza que supone nuestra base científica e investigadora y reducir la elevada dependencia externa en semiconductores y modelos fundacionales. 

Estrategias diferenciadas entre EEUU, China y la UE

El potencial de la IA reside en la complejidad, la velocidad y la fiabilidad con la que realiza tareas. Su desarrollo descansa en la combinación de conocimiento avanzado para el diseño de modelos de lenguaje, ordenadores equipados con chips de alta capacidad de procesamiento y una sólida arquitectura física –centros de datos– y digital –infraestructura en la nube– para el almacenamiento de información y el entrenamiento de modelos.

En este terreno, EEUU ha consolidado su posición en la frontera global de la IA gracias a su capital humano, sus capacidades tecnológicas y un entorno empresarial propicio. Cuenta con un ecosistema innovador basado en universidades de élite y concentración de talento STEM e investigador internacional. Dispone además de apoyo público como incubador temprano, liderado por agencias civiles (NSF) y militares (DARPA), y de un clúster empresarial con grandes compañías tecnológicas, integradas en el tejido industrial y con músculo financiero y apetito por el riesgo. A ello se suman una fiscalidad y un marco regulatorio favorables, de mínima intervención en la fase de desarrollo, todavía sin una ley integral federal y con predominio de actuaciones ex post. 

El plan de acción de la Administración Trump ha reforzado la apuesta por la frontera tecnológica con un marcado acento geoestratégico, fijando como objetivo explícito que semiconductores, modelos y aplicaciones estadounidenses sean hegemónicos a escala global y se conviertan en el nuevo 'patrón oro', subraya el  análisis de David Martínez Turégano. 

En contraste, la planificación, coordinación y orientación estatales son la base del modelo chino. Si bien son las empresas privadas quienes han capitalizado la mejora exponencial de capacidades tecnológicas en la última década, la investigación y el desarrollo de la IA están alineados con las prioridades nacionales. Frente al objetivo estadounidense de definir la frontera tecnológica, China prioriza eslabones clave en la cadena global de valor industrial, la escala, la autosuficiencia tecnológica y la seguridad. A ello contribuyen subsidios, incentivos fiscales y mecanismos de financiación pública, tanto a nivel central como provincial. Este enfoque se complementa con el control preventivo de los contenidos con impacto social, incluidos requisitos de registro y evaluación ex ante de los sistemas de recomendación en aplicaciones digitales. La regulación reciente refuerza los límites a la difusión pública de información mientras mantiene mayor libertad relativa en la investigación, el desarrollo y el entrenamiento de modelos para usos productivos o estratégicos.

Por su parte, la UE busca articular una gobernanza común que supere la prevalencia de los marcos nacionales en el desarrollo de la IA. La principal fortaleza del ecosistema innovador europeo es su base científica e investigadora, con universidades y centros de excelencia. Sin embargo, adolece de una coordinación supranacional insuficiente y de una priorización limitada de sus programas marco, como Horizon Europe. El sistema financiero está menos orientado a la asunción de riesgos y, junto con la fragmentación del mercado interior, dificulta la transferencia y monetización del conocimiento, y el escalado tecnológico. Para proteger a los ciudadanos, el marco normativo de la UE prioriza la regulación ex ante de los usos de la IA en función del riesgo, lo que puede desplazar su desarrollo lejos de la frontera innovadora. A ello se añade una elevada dependencia externa en semiconductores avanzados y modelos fundacionales, que la UE trata de mitigar mediante una estrategia de autonomía abierta y diversificación de socios económicos.

Ganancias de productividad

La IA generativa tiene rasgos de tecnología de propósito general: aplicación en muchos sectores, mejora rápida de la propia tecnología y catalizador de innovaciones complementarias. Ya ocurrió con la electricidad o con internet. "Aun así, un potencial elevado no implica un impacto macro inmediato ni uniforme. La magnitud final dependerá de la velocidad de adopción y de la capacidad de las empresas para reorganizar procesos", avisa Oriol Carreras en su análisis.

Desde la irrupción de ChatGPT en 2022, se ha disparado la investigación sobre el impacto de la IA en la productividad de los trabajadores. Un repaso por parte de la OCDE indica que, en promedio, el uso de herramientas de IA puede elevar la productividad individual en torno a un 30%, y algunos estudios encuentran mejoras superiores al 50% en tareas concretas. Muchos de estos estudios, realizados en entornos controlados en los que un grupo de trabajadores recibe acceso a la herramienta y otro no, encuentran mejoras de productividad muy elevadas en tareas en las que la tecnología tiene una aplicación directa, como programar o escribir.

Estos resultados no deben leerse como una estimación automática del impacto sobre toda la economía. Primero, porque se concentran en tareas específicas y segundo, porque suelen dejar fuera costes de implantación (formación, adaptación de procesos, cambios organizativos, fricciones legales o técnicas). En suma, muestran lo que la IA puede hacer en condiciones favorables, aunque no necesariamente lo que hará de inmediato a escala agregada. Aun así, representan un suelo. A medida que la tecnología avance, cabe esperar mejoras adicionales, y la evidencia disponible hasta el momento sugiere que el ritmo de mejora es elevado. Muchos estudios disponibles, por ejemplo, se realizaron antes de la llegada de agentes autónomos de IA capaces de ejecutar tareas completas sin intervención humana; si este tipo de soluciones se consolida, las ganancias de productividad podrían ampliarse sustancialmente. Hay, además, un patrón que se repite en muchos trabajos: entre trabajadores que realizan la misma tarea, la IA suele ayudar más a quienes partían de un nivel de productividad más bajo. En ese sentido, actúa como 'nivelador'.

Los avances a pequeña escala no siempre se transfieren a las cifras macro. Si la IA afectara intensamente a pocas ocupaciones, el impacto agregado podría ser limitado. El Nobel de Economía, Daron Acemoglu, explica que la IA eleva la productividad por dos vías: automatiza tareas (sustituye trabajo humano) o complementa al trabajador (le permite hacer más y mejor). Ambas aumentan la productividad, pero con implicaciones distintas para empleo, salarios y desigualdad.

Estima que un 20% de las tareas son susceptibles de ser automatizadas y que, de éstas, solo un 23% será económicamente viable automatizar en los próximos 10 años. Otros expertos hablan de un 60% de tareas susceptibles de ser automatizadas y una viabilidad del 80% de los casos

Las estimaciones agregadas varían significativamente según los supuestos acerca de la proporción de tareas afectadas y las ganancias medias de productividad. En un extremo, Acemoglu plantea ganancias de productividad modestas, cercanas a una décima al año. La OCDE estima que, en los próximos 10 años, el el crecimiento anual de la productividad aumentará entre 0,4 y 1,3 puntos en EE. UU. y entre 0,2 y 0,8 puntos en otras economías avanzadas. Son rangos amplios, que dependen de los distintos supuestos sobre la velocidad de adopción de la tecnología y la estructura sectorial de cada economía.

La IA puede facilitar nuevas ocupaciones y modelos de negocio, y podría acelerar la innovación científica. La OCDE observa indicios de un círculo virtuoso de innovación: aumentan las patentes de IA generativa citadas en desarrollos de otros campos y, a su vez, aumentan las patentes de IA generativa que citan innovaciones de otros campos que citaban patentes de IA generativa. La IA favorece la innovación en otros campos y que éstos aceleran la propia innovación en IA.

También falta incluir los efectos adversos. La economía no siempre funciona como la suma de tareas aisladas. Un ejemplo sencillo es el llamado efecto Baumol: si la productividad avanza mucho en unos sectores pero poco en otros, los salarios tienden a moverse de forma parecida entre sectores. Si no fuera así, los trabajadores acabarían moviéndose hacia donde se paga mejor. Para retenerlos, los sectores menos productivos tienen que subir salarios, aunque no produzcan más. El aumento de salarios en estos sectores se traduce en mayores precios y, por tanto, el peso de estos sectores sobre el gasto final aumenta y diluye el impacto del aumento de la productividad de los sectores más punteros. Simulaciones de la OCDE sugieren que 

El efecto neto de la IA sobre el empleo es ambiguo. Por un lado, la automatización reduce la demanda de trabajo en las tareas afectadas. Por otro, las nuevas tecnologías también crean puestos de trabajo nuevos –el canal de reinstauración–. Este último es un canal importante. En las cuatro décadas que siguieron a la Segunda Guerra Mundial, la aparición de ocupaciones nuevas compensó por completo la destrucción de puestos por automatización. La gran incógnita es si la IA replicará ese patrón y a qué ritmo. A ello se añade un tercer canal: al elevar la productividad, la IA puede redundar en menores costes, precios más bajos y mejores productos, lo que podría estimular la demanda y, por tanto, también la de trabajo.

La desigualdad salarial tampoco sigue una dirección única. A diferencia de otras olas tecnológicas, como la robótica, que afectaron de manera desproporcionada a determinados colectivos, la exposición a la IA parece relativamente extendida entre ocupaciones de distinto nivel de cualificación, lo que podría limitar el aumento de la desigualdad salarial. El FMI matiza, no obstante, que los trabajadores con mayores ingresos son, por un lado, quienes tienen un mayor riesgo de que la IA sustituya su trabajo, pero, a la vez, quienes cuentan con mayor recorrido para beneficiarse de su complementariedad. El efecto de la IA sobre la desigualdad salarial depende de a quién ayude y a quién perjudique más: si domina la sustitución de tareas, la desigualdad podría reducirse (porque se verían más afectados los empleos mejor pagados). Si domina la complementariedad, la desigualdad tendería a aumentar (porque se refuerza más a los trabajadores con mayores cualificaciones). Y si la IA eleva la productividad agregada, los salarios pueden crecer para todos, pero más para quienes presentan mayores complementariedades con la IA, ampliando de nuevo las diferencias.

El reparto de las ganancias dependerá también del entorno competitivo. La IA puede reducir barreras de entrada en algunos mercados. Herramientas más baratas para programar, traducir, diseñar o analizar datos pueden permitir que empresas pequeñas hagan cosas que antes exigían más escala. En mercados competitivos, parte de las ganancias se trasladarían a precios más bajos y a una difusión amplia del beneficio. Si, por el contrario, las empresas capturan la mayor parte de las rentas –por patentes o poder de mercado–, el reparto puede ser desigual.

Esta tensión es especialmente relevante en el propio mercado de la IA. Las economías de escala –a mayor tamaño, mayor eficiencia–, las economías de alcance –un mismo modelo se puede adaptar a múltiples usos a un coste relativamente bajo– y los cuellos de botella en el acceso de datos para entrenar los modelos, así como el coste de la computación y del capital humano, empujan de forma natural a este mercado hacia una mayor concentración. No es inevitable, pero sí un riesgo plausible. Por eso, la vigilancia de las autoridades será importante: no para frenar la innovación, sino para evitar que una tecnología con capacidad de elevar el bienestar acabe capturada por estructuras de mercado excesivamente cerradas.

La IA será transformadora. Su potencial para elevar la productividad es real, pero su despliegue será gradual. Primero predominará el ahorro de tiempo en tareas concretas. Los cambios de mayor calado llegarán después, cuando las empresas rediseñen procesos completos y cuando la IA contribuya a acelerar la generación de conocimiento y de nuevas ideas. El escenario más razonable es, por tanto, uno de ganancias crecientes a medio plazo, con mayor intensidad y velocidad en EEUU que en Europa, dada su mayor velocidad de adopción tecnológica y su protagonismo del sector tecnológico. 

En ese marco, parece plausible esperar mejoras de productividad de hasta 1 punto anual en EEUU en un horizonte de 5 a 10 años, y de alrededor de la mitad en Europa. "No sería una revolución instantánea, pero sí un cambio de gran magnitud para el crecimiento", concluyen los expertos de CaixaBank Research.

Miguel Ángel Valero

Varios movimientos muestran el auge de la inteligencia artificial (IA):

• Huawei presenta LogicFolding y el Tau Scaling Law: una arquitectura que apunta a densidad equivalente de 1,4 nm en 2031, sin depender de TSMC ni de litografía avanzada bloqueada por las sanciones. Los primeros Kirin con este diseño llegarán a finales de 2026. Si las previsiones se cumplen, China puede tener chips de alto rendimiento propios antes de lo que nadie esperaba.
• Tres mega-IPO en el mismo año. SpaceX ya presentó su S-1 confidencial con valoración de 1,75 billones$ y el roadshow está previsto para junio. OpenAI y Anthropic van detrás. Más de 150.000 millones en papel nuevo de IA y espacio en doce meses. Tanta oferta de acciones nuevas puede quitar gasolina al Nasdaq. Los fondos pasivos tendrán que vender posiciones existentes para hacer hueco a los nuevos pesos. Los índices ponderados por capitalización, ya de por sí en máximos históricos, absorberán una presión bajista que el mercado no tiene descontada. La señal histórica es incómoda. Los picos de actividad de IPO coinciden con techos de mercado. Ocurrió en 2021. El índice equal-weight del S&P 500 ya lleva meses rezagado respecto al índice cap-weight. Señal de que el rally está cada vez más concentrado en menos nombres, justo antes de que llegue la oferta masiva.  Los fondos que quieran entrar en SpaceX o en el IPO de OpenAI tendrán que vender algo. "Ojo a la concentración en mega-caps y revisa coberturas si tienes exposición a tech growth", recomiendan en Zumitow.
  • Norz Patrimonia: “Durante mucho tiempo Musk evitó hablar de una salida a Bolsa porque consideraba que la compañía necesitaba consolidar antes su modelo de negocio y sus desarrollos tecnológicos. El cambio de postura refleja también la madurez alcanzada por algunas líneas estratégicas como Starlink o los lanzamientos reutilizables”, señala Ramón Alfonso, socio de Norz Patrimonia. 
  • SpaceX se ha convertido en el actor privado más influyente de la industria aeroespacial global gracias a un modelo que combina transporte espacial, lanzamientos comerciales, internet satelital y desarrollo tecnológico de alta complejidad. Esa diversificación explica tanto el enorme interés que despierta la operación como las dudas sobre su valoración. “La compañía tiene ventajas competitivas muy difíciles de replicar. Es una empresa extraordinaria desde el punto de vista tecnológico, pero también es un negocio intensivo en capital, con elevados costes de desarrollo y riesgos regulatorios muy importantes”, apunta el socio de NORZ Patrimonia EAF.
  • Cómo podría invertir un particular. El enorme interés generado por la operación ha disparado también las dudas entre pequeños inversores interesados en acceder a la OPV. Ramón Alfonso distingue tres posibles vías de entrada, aunque advierte de que ninguna está exenta de riesgos:
    • La primera opción sería acudir directamente al tramo minorista de la oferta pública. Para ello, el inversor tendría que operar a través de una entidad financiera o bróker con acceso al sindicato colocador estadounidense y solicitar participación antes de la fecha de salida al mercado. No obstante, Alfonso lanza una advertencia clara: “Todo apunta a que la OPV de SpaceX estará fuertemente sobredemandada y, en este tipo de operaciones, las instituciones y grandes clientes suelen tener prioridad frente al inversor minorista”. 
    • La segunda alternativa sería esperar al inicio de cotización y comprar acciones ya en mercado abierto. Una estrategia aparentemente más sencilla, pero que también puede implicar riesgos relevantes por la posible euforia inicial. “Muchas grandes OPV experimentan fuertes subidas en sus primeros días para luego corregir con intensidad. Entrar en pleno pico de entusiasmo puede ser peligroso para perfiles sin experiencia o con horizontes cortoplacistas”, explica el socio de Norz Patrimonia.
    • Como tercera vía, Ramón Alfonso señala la posibilidad de obtener exposición indirecta a SpaceX mediante fondos, ETF especializados en tecnología o aeroespacial y compañías cotizadas que ya participan en el accionariado de la empresa, como Alphabet.
  • El debate en torno a SpaceX no gira únicamente alrededor de su potencial tecnológico, sino también sobre si el mercado podría estar dispuesto a pagar múltiplos excesivamente elevados por una compañía todavía inmersa en proyectos de alto riesgo. “La principal amenaza para el inversor puede ser comprar a valoraciones desorbitadas. Estamos hablando de una empresa líder, sí, pero también de un sector joven, intensivo en inversión y sujeto a incertidumbres regulatorias y tecnológicas constantes”, resume Alfonso. Aun así, el experto no descarta completamente la inversión para determinados perfiles. Su recomendación pasa por la prudencia y la diversificación.“Para un inversor que crea en el desarrollo de esta tecnología, que acepte una volatilidad elevada y que tenga un horizonte de medio y largo plazo, puede tener sentido mantener una exposición pequeña y controlada dentro de cartera”, concluye.La eventual llegada de SpaceX al Nasdaq no solo supondría un hito financiero para Elon Musk. También podría convertirse en el gran termómetro del apetito inversor global hacia la nueva economía espacial.
• El Memory ETF acumula 6.500 millones$ en activos, el ETF de crecimiento más rápido en su historia. La fiebre por los chips HBM necesarios para la IA lleva el dinero hacia Micron, SK Hynix y Samsung de forma masiva. Cuando el dinero institucional entra en un ETF temático a esta velocidad, el subyacente ya lleva meses corriendo. Ojo a si esto marca el techo del ciclo de memoria o hay más recorrido.
• Johnson Controls, grupo de gestión térmica, sistemas de misión crítica para edificios, eficiencia energética y descarbonización, ha anunciado la adquisición de Nantum AI, compañía especializada en algoritmos de IA que ayuda a las organizaciones a ahorrar energía, mejorar los controles de los sistemas y aumentar la eficiencia operativa. La adquisición refuerza la plataforma digital OpenBlue de Johnson Controls al incorporar algoritmos patentados y probados basados en IA que optimizan aún más el rendimiento de los sistemas de climatización y reducen el consumo energético. Nantum AI ampliará las capacidades de OpenBlue para optimizar el flujo de aire en los edificios en tiempo real y en función de la ocupación para clientes de todos los sectores. Junto con las ofertas existentes que mejoran la eficiencia en HVAC, estas capacidades permitirán una optimización más completa de los sistemas de climatización en instalaciones complejas, como hospitales y entornos de fabricación avanzada. La primera oferta combinada se encuentra actualmente en fase de prueba piloto.
  • “Estamos entrando en la siguiente fase de la revolución industrial, donde la inteligencia digital es tan fundamental como los propios sistemas físicos, y las empresas que aprovechen el potencial de la IA para optimizar procesos, reducir costes y generar nuevo valor para el cliente serán las ganadoras”, afirma Vijay Sankaran, Director de Tecnología Digital y de Información en Johnson Controls. “Con la incorporación de Nantum AI, ayudamos a nuestros clientes a reducir el consumo energético, gestionar la complejidad y operar instalaciones más resilientes y eficientes”.
  • Al extender la inteligencia a todo el sistema de climatización, Johnson Controls está ampliando las capacidades de optimización de OpenBlue para incluir un control autónomo impulsado por IA en aplicaciones de refrigeración tanto por aire como por agua. Esta incorporación mejora la capacidad de OpenBlue para ayudar a los operadores de edificios a tomar decisiones más informadas y automatizadas que mejoren la eficiencia energética y mantengan el confort y la fiabilidad.
  • “La IA tiene un enorme potencial para mejorar el funcionamiento de los edificios, dado que la demanda energética y los costes siguen aumentando”, apunta Michael Rudin, miembro del Consejo de Administración de Prescriptive Holdings LLC, dueña de Nantum AI. 
  • Nantum AI se sumará a la creciente oferta de soluciones para edificios basadas en inteligencia artificial de Johnson Controls, proporcionando recomendaciones de eficiencia y un control mejorado de las unidades de tratamiento de aire, ventiladores y otros equipos de circulación de aire. Al incorporar esta capa sobre un sistema tradicional de automatización de edificios, los operadores pueden aprovechar los datos procedentes de fuentes internas y externas, como los patrones meteorológicos y los costes reflejados en las facturas, recibiendo recomendaciones de eficiencia más sofisticadas para aplicarlas sin comprometer el confort de los ocupantes.
• BeHappy Investments: En un mercado inversor más selectivo, la tecnología se ha convertido en una pieza cada vez más relevante dentro de la inversión de impacto. Su papel ya no se limita a acelerar procesos o mejorar la escalabilidad de los proyectos. También permite medir resultados, reducir ineficiencias y comprobar si una solución genera cambios reales sobre las personas, las empresas o el entorno. Esta evolución llega en un momento en el que los inversores analizan con más detalle la solidez de los modelos de negocio. La inversión en startups en España alcanzó los 731 millones€ en el primer trimestre de 2026, un 30% menos en volumen y un 21% menos en número de operaciones respecto al mismo periodo del año anterior. En total, se cerraron 79 operaciones en un mercado más prudente, con mayor concentración del capital y una revisión más rigurosa de la madurez de cada proyecto.
  • En este contexto, BeHappy Investments, vehículo de inversión español de impacto social, opta por compañías capaces de combinar tecnología, propósito y viabilidad empresarial. “La tecnología tiene sentido dentro de la inversión de impacto cuando mejora la vida de las personas, hace más eficiente un modelo o permite llegar donde antes no se llegaba. No invertimos en tecnología por el simple hecho de que esté de moda, sino en proyectos que la utilizan para resolver necesidades reales, con métricas claras y capacidad de ejecución”, explica Miguel Ángel Rodríguez Caveda, su CEO.
  • La inteligencia artificial resume bien esta nueva etapa. El uso de tecnologías de IA en empresas españolas de más de 10 empleados se ha más que duplicado entre 2021 y 2025, al pasar del 8% al 21% de acuerdo con el último análisis de CaixaBank Research. Pese al avance, su adopción sigue siendo limitada y desigual, especialmente por tamaño de empresa. Este dato deja margen para aplicar esta tecnología de forma más útil, eficiente y sostenible. 
  • Al mismo tiempo, el ecosistema español de IA empieza a consolidarse como una vertical propia dentro del emprendimiento tecnológico. Según el Informe Nacional de Empresas Tech, España cuenta ya con 394 compañías vinculadas a la inteligencia artificial, de las que 278 son startups. Además, este segmento encabezó el ranking sectorial de inversión en 2025, con más de 300 millones de euros captados en una treintena de operaciones. 
  • Para BeHappy Investments, esta brecha marca una vía relevante para el sector: acompañar a compañías capaces de aplicar la tecnología a necesidades concretas, con modelos comprensibles, medibles y sostenibles. La salud, la educación, la biotecnología, el agrotech o el bienestar animal son áreas en las que la innovación puede mejorar la productividad, ampliar el acceso a servicios esenciales, anticipar riesgos, reducir ineficiencias y elevar la calidad de vida. 
  • La medición es otro de los puntos clave de esta evolución. SpainNAB ha señalado la necesidad de avanzar hacia una mayor armonización que facilite la comparabilidad entre fondos, con un lenguaje común de indicadores y modelos de reporting adaptados. Para el sector, contar con métricas más claras resulta esencial para reforzar la transparencia, la credibilidad y el crecimiento de la inversión de impacto en los próximos años. 
  • Con este planteamiento, BeHappy Investments mantiene su foco en compañías en fases tempranas que combinan innovación, propósito y viabilidad empresarial. El objetivo del fondo es acompañar proyectos capaces de generar impacto positivo desde sus primeras etapas, aportando capital, criterio estratégico, experiencia empresarial y apoyo en el desarrollo de modelos sostenibles.  La tecnología seguirá ocupando un lugar central en la inversión de impacto, pero su valor estará cada vez más ligado a su utilidad real. En un mercado más maduro, los proyectos con mayor capacidad de atraer capital serán aquellos que demuestren que la innovación puede mejorar vidas, optimizar recursos y construir empresas sólidas a largo plazo. 

Cloud Nation 2026 de Aire: la paradoja de España

España vive una sorprendente paradoja en su viaje a la nube. Nos cuesta dar el primer paso en los servicios básicos, pero una vez dentro, nos situamos por encima de la media europea en el uso estratégico de la tecnología, asegura el informe Cloud Nation 2026, elaborado por la compañía tecnológica española Aire, en colaboración con Atlas Tecnológico, que radiografía el estado actual de la adopción de tecnologías en la nube, la Inteligencia Artificial y el Edge Computing en España y Europa.

España se sitúa en el puesto 21º entre los países de la Unión Europea en cuanto al uso general de servicios de computación en la nube de pago, con una adopción nacional del 44%. Si tenemos en cuenta el uso de herramientas consideradas básicas, nuestro país se sitúa por debajo de la media de la UE. Sin embargo, la situación cambia completamente al analizar soluciones tecnológicas de alto valor estratégico. Las empresas españolas demuestran un nivel de madurez superior al de sus vecinos. La integración de aplicaciones ERP para la planificación de recursos empresariales en la nube alcanza el 47%, frente al 30% de media de nuestros socios europeos. Igualmente, España, con un 41,7% de penetración, supera la media de la UE en aplicaciones CRM (casi un 28%). En contratación de potencia de cómputo para software propio, las empresas españolas alcanzan un 33%, mientras que la media en Europa es del 25%, y en plataformas para desarrollo de aplicaciones en España se alcanza casi un 31% frente al 26% de media europea.

Esta paradoja nacional se explica, en gran medida, por las profundas diferencias entre sectores y comunidades autónomas. A nivel sectorial, las empresas TIC (76,48%) y de servicios (48,71%) lideran la contratación cloud, mientras que un motor clave como la industria se queda rezagado (40,35%), al igual que la construcción (35,38%).

Geográficamente, España avanza a dos velocidades. Cataluña (58%) y la Comunidad de Madrid (54,15%) tiran del carro superando con creces la media nacional. Por el contrario, un gran pelotón de 11 comunidades autónomas lucha todavía por salir de la franja de adopción de entre el 30% y el 40%, evidenciando la necesidad de impulsar la cohesión digital territorial.

El informe Cloud Nation 2026 de Aire es tajante en cuanto a los retos que afrontan las pequeñas empresas en la adopción de estas tecnologías. No es el precio, es el talento. El 60% de las empresas españolas señala la falta de conocimientos especializados relevantes como el principal motivo para no utilizar la nube. Esta escasez de talento técnico castiga especialmente a las pymes, abriendo una brecha frente a las grandes corporaciones. Mientras las PYMEs se paralizan ante la complejidad técnica, las grandes empresas ya están inmersas en un superciclo de inversión impulsado por la Inteligencia Artificial y arquitecturas complejas.

El Observatorio constata que la búsqueda de flexibilidad (52%) y la amplitud de servicios (50%) son los motivos principales para elegir un proveedor de cloud. Pero en esta nueva etapa dominada por la IA, la seguridad y la regulación (como la directiva NIS2) han cambiado las reglas del juego. Hoy, el 57% de las organizaciones que sienten la necesidad de ejecutar su infraestructura dentro de un solo país, lo hacen por preocupaciones sobre seguridad o protección de los datos, consolidando la nube soberana como una obligación estratégica para evitar ciberataques y el riesgo de dependencia de proveedores extranjeros.

“La empresa española es sumamente pragmática. Cuando invierte en tecnología, lo hace buscando un impacto directo en la eficiencia de sus procesos, de ahí nuestro liderazgo en herramientas como los ERP”, explica Santi Magazù, director general de cloud y ciber de Aire. “El verdadero reto como país es conseguir que la pyme y el sector industrial no se queden atrás. Para ello, necesitamos democratizar el acceso al cloud, eliminando la barrera del conocimiento técnico con soluciones intuitivas y garantizando que sus datos permanezcan seguros en territorio europeo", añade.

Ariadna Vilalta: los nuevos riesgos psicológicos de la era digital

"Internet ya no es una herramienta. Es un entorno psicológico y social en el que vivimos, pensamos y sentimos", asegura  la mayor experta en ciberpsicología de España, Ariadna Vilalta, en Una vida siempre en línea (Destino). Un ensayo lúcido y provocador que explica cómo la hiperconectividad, los algoritmos y la IA están reconfigurando nuestra mente, nuestras emociones y nuestra capacidad de pensar con autonomía.

"Durante mucho tiempo creímos que internet era una herramienta. Algo que se encendía y se apagaba. Algo que usábamos. Algo que estaba 'fuera'. Hoy esa idea resulta ingenua. Dormimos con el móvil en la mesilla como quien deja una linterna encendida por si aparece el miedo. Nos despertamos consultando notificaciones antes de saber cómo estamos. Discutimos por WhatsApp lo que no sabemos decir cara a cara. Ligamos mediante aplicaciones que deciden a quién deseamos. Trabajamos con inteligencias artificiales que escriben, resumen, diagnostican y aconsejan. Nos informamos (o creemos hacerlo) en redes que no priorizan la verdad, sino la reacción emocional. Incluso empezamos a gestionar el duelo, la soledad o la ansiedad a través de aplicaciones que prometen alivio inmediato. La tecnología ya no es un entorno externo. Es el lugar donde vivimos psicológicamente", explica.

"Lo que está en juego no es cuántas horas miramos un dispositivo, sino cómo las tecnologías están reconfigurando el apego, la identidad, la autoestima, el deseo, la atención, la memoria y la capacidad de pensar con autonomía", añade.

Y avisa: "veo patrones que se repiten: ansiedad alimentada por comparaciones constantes, dificultades para concentrarse, confusión moral, dependencia de validación externa, incapacidad para sostener el silencio, miedo a quedarse fuera y una creciente dificultad para distinguir entre información, opinión y manipulación".

"Este libro no pretende deciros qué pensar. Pretende algo más incómodo y, justo por eso, más necesario: invitaros a pensar mejor. Aquí no encontraréis recetas rápidas ni soluciones mágicas. Tampoco un discurso apocalíptico ni una defensa ingenua de la tecnología. Demonizar las pantallas es tan simplista como idealizarlas. Lo que encontraréis son preguntas. Algunas incomodan, otras alivian, y todas son urgentes", subraya la autora.

Ariadna Vilalta explica cómo la hiperconectividad, los algoritmos y la IA están reconfigurando nuestra mente, nuestras emociones y nuestra capacidad de pensar con autonomía. En su ensayo aborda uno de los grandes retos de nuestro tiempo: comprender los mecanismos invisibles que nos influyen para recuperar la autonomía mental en una época diseñada para perderla. "No se trata de demonizar la tecnología, pero sí de reconocer que su arquitectura no es neutra: está diseñada para recopilar, predecir y modificar comportamientos", insiste.

En esta línea, la autora enseña cómo entrenar la mente digital para vivir mejor y ofrece ejercicios prácticos para conseguir a su vez una mente más libre en la era digital: "Vivimos conectados de forma permanente. Dormimos con el móvil al lado, trabajamos frente a pantallas, nos informamos en redes sociales y tomamos decisiones cotidianas mediante inteligencias artificiales. Lo digital ya no es una herramienta o un simple entorno externo: es el entorno psicológico y social en el que vivimos, pensamos y sentimos. Esta es una idea tan incómoda como urgente: no solo estamos usando tecnología, sino que ésta nos está moldeando". Entender ese impacto ya no es opcional, es una necesidad psicológica, educativa y social.

No solo trata las implicaciones neuropsicológicas de esta hiperconectividad, sino que intenta ir más allá y reflexionar sobre las consecuencias que ésta tiene en el desarrollo de la propia psicología como disciplina: "Con la llegada de la IA hablamos con sistemas que nos contestan, aconsejan, consuelan y se quedan ahí, disponibles, sin cansancio y sin límite de tiempo u horario. Hemos empezado a delegar funciones emocionales como la escucha, el consuelo, la compañía... en sistemas diseñados para responder". 

Y plantea posibles dilemas éticos que pueden surgir de este nuevo escenario: ¿la tecnología está ampliando nuestra capacidad de cuidar o está justificando que cuidemos menos? ¿Qué pasa cuando los datos sensibles se convierten en un activo comercial? "Si lo digital se usa para maquillar recortes, para convertir la terapia humana en un lujo, para normalizar que el interlocutor principal del sufrimiento sea un chatbot, el saldo es sombrío: ganamos acceso y perdemos humanidad", advierte. Con todo, la autora apuesta por una clínica híbrida que permita poner la tecnología al servicio del vínculo y no al revés.

Miguel Ángel Valero

La inteligencia artificial (IA) avanza más rápido que la capacidad de muchas empresas para preparar a sus equipos. Aunque la mayoría de las compañías ya explora cómo incorporar la IA a su actividad diaria, todavía persisten importantes carencias en formación, comunicación y desarrollo del talento. En este contexto, la confianza de los empleados se está convirtiendo en uno de los factores clave para que la transformación tecnológica tenga impacto real.

El informe The human premium: leadership beyond the algorithm, del Grupo Adecco, subraya que está acelerando muchos procesos, pero no puede transformar una empresa por sí sola. Para que funcione, los equipos necesitan saber hacia dónde va la compañía, qué papel tienen en ese cambio y qué capacidades deben desarrollar. Según el estudio, uno de los grandes frenos actuales es que los directivos no siempre comunican con claridad y no aprovechan suficientemente los datos para orientar la estrategia de talento, por lo que les cuesta generar confianza entre sus empleados.

En España, solo el 18% cree estar desarrollando una plantilla realmente preparada para adaptarse a la IA, cuatro puntos por debajo de la media global. Se sitúa solo por delante de Suiza e Italia, ambas con un 12%, y lejos de las primeras posiciones, encabezadas por Bélgica, con un 28%, Australia y Japón, ambas con un 26%.

También se refleja un bajo aprovechamiento de la información que tienen sobre las habilidades y trayectoria de sus equipos. Únicamente el 20% de las empresas utiliza eficazmente los datos de talento (la información que la empresa ya tiene o puede medir sobre sus propios equipos para saber qué capacidades existen, qué perfiles pueden crecer dentro de la organización, qué necesidades de formación hay y qué oportunidades internas se pueden abrir) para impulsar la movilidad interna y la progresión profesional. En ese caso, España queda de nuevo en penúltima posición, solo por delante de Italia, con un 19%. Los países que lideran este indicador prácticamente duplican el dato español: Suiza alcanza el 42%, Canadá el 41% y Bélgica el 40%.

Por otra parte, falta claridad sobre el papel que tiene cada empleado dentro de la empresa. Solo el 26% de las empresas españoles afirma que sus empleados entienden cómo contribuye su trabajo al objetivo y al éxito de la organización, 18 puntos menos que el promedio mundial. Es el dato más bajo entre los países analizados y queda muy lejos de Canadá, que alcanza el 64%, y de Australia y Estados Unidos, ambos con un 54%.

Estos resultados muestran que las empresas españolas necesitan reforzar la comunicación interna, usar mejor sus datos de talento y ayudar a sus equipos a entender cómo pueden crecer dentro de la organización. Sin esa base, la tecnología avanza, pero la plantilla no siempre cuenta con las capacidades necesarias para adaptarse al mismo ritmo.

A pesar de que IA avanza rápido, muchas empresas todavía no están preparando a sus equipos al mismo ritmo. El reto, por tanto, no está solo en incorporar nuevas herramientas, sino en explicar cómo van a cambiar la forma de trabajar y qué beneficios concretos pueden aportar a las personas.

Esta distancia se observa en la llegada de herramientas de IA capaces de realizar tareas de forma autónoma dentro del trabajo diario. El 26% de los directivos empresariales españoles (19 puntos por debajo del dato global) espera que estas soluciones se incorporen a la forma habitual de trabajar de sus equipos durante los próximos 12 meses, mientras que el 30% de los empleados sin puestos de responsabilidad opina lo mismo. Se trata de uno de los datos más bajos entre los países analizados, solo por delante de Italia, con un 25%, y lejos del top-3: Reino Unido, con un 59%; Canadá, con un 58%; y Estados Unidos, con un 56%.

Aun así, los líderes empresariales españoles ven estas herramientas sobre todo como una ayuda para que los empleados puedan avanzar en su carrera y acceder a nueva formación. Esta visión también es compartida por otros mercados como Reino Unido, Bélgica o Japón. En cambio, países como EEUU, Alemania o Australia priorizan más la automatización de tareas y la mejora de la eficiencia.

El problema es que esa oportunidad todavía no se explica con suficiente claridad a las plantillas. En España, solo el 24% de las empresas explica claramente a sus trabajadores cómo la IA generará oportunidades laborales, 12 puntos menos que la media global. El país se sitúa solo por encima de Holanda, con un 23%, y empata con Suecia e Italia. Queda lejos de Australia, que lidera este indicador con un 52%, seguida de Suiza, con un 46%; Estados Unidos, con un 43%; y Bélgica, con un 42%.
 
A este respecto, los líderes españoles ven oportunidades, pero todavía falta explicar mejor cómo esta tecnología puede ayudar a los trabajadores a crecer, aprender y aportar más valor. Sin esa comunicación, la IA no puede percibirse como una herramienta útil para el desarrollo profesional.

La confianza empieza a ser un indicador que permite saber si los equipos se sienten preparados para adaptarse y si cuentan con el apoyo necesario para trabajar con IA. El informe de Adecco llama “organizaciones preparadas para el futuro” a aquellas empresas que ya están sacando valor real de la IA, pero sin perder el foco en las personas. España aporta el 6% de las organizaciones preparadas para el futuro identificadas en el informe, con siete compañías. El dato queda lejos de los mercados con mayor presencia de este tipo de organizaciones: EE. UU. reúne 30 compañías, el 25% del total; Reino Unido, 18 compañías, el 15%; y Australia y Canadá, 14 compañías cada uno, el 12% en ambos casos.

Esta diferencia se refleja en la capacidad de adaptación de las plantillas. El 76% de las organizaciones preparadas para el futuro considera que su plantilla es muy adaptable, frente al 42% del resto de organizaciones. No obstante, hay una diferencia clara en la forma de medir la confianza. El 49% de las organizaciones cuenta con mecanismos estables para medir la confianza de sus equipos, frente al 18% del resto de organizaciones. Además, estas organizaciones prestan más atención a habilidades humanas clave. El 60% afirma que la capacidad para resolver problemas es un indicador clave de rendimiento dentro de su estrategia de personas y talento.

Las empresas mejor posicionadas ante la IA, además de incorporar tecnología, miden la confianza, desarrollan habilidades humanas y preparan a sus equipos para evolucionar. Esa combinación explica por qué logran plantillas más flexibles, productivas y preparadas para afrontar el cambio.

“La IA avanza muy rápido, pero las personas necesitan tiempo, información y confianza para adaptarse. Las empresas que no tengan en cuenta esa diferencia tendrán más dificultades para convertir sus pruebas con IA en resultados reales. Por ello, las que mejor aprovecharán esta tecnología serán aquellas las que expliquen con transparencia cómo se va a utilizar y qué impacto tendrá en los equipos. En este punto, los líderes empresariales tienen una responsabilidad clave: lograr que personas y tecnología trabajen juntas tanto de forma eficiente como segura”, subraya Denis Machuel, CEO de The Adecco Group.

Aon: solo el 18% de las empresas mejora competencias IA de sus empleados

En la misma línea, el “Human Capital Trends Study” de Aon revela una brecha crítica en el núcleo de las estrategias de IA de las empresas: las organizaciones reconocen que sus personas impulsarán el éxito de la IA, pero no están invirtiendo en sus estrategias de personas. El 88% de los empleadores coincide en que la IA exigirá que su plantilla desarrolle nuevas habilidades, y sitúa capacidades humanas como la adaptabilidad, el liderazgo y la gestión del cambio como los impulsores más críticos del éxito en los próximos tres años, incluso por delante de las habilidades técnicas. Sin embargo, este reconocimiento no se está traduciendo en acciones. 

 Aunque el 73% de las organizaciones ya ha desplegado programas de IA, solo el 18% afirma que la mayor parte de su plantilla ha participado en programas de reciclaje o mejora de competencias en IA durante el último año. La limitación de recursos o presupuestos de formación se cita como el principal obstáculo para desarrollar habilidades internamente, pero solo el 28% ha contratado a empleados con experiencia en IA, confirmando que se sigue confiando en el desarrollo del talento interno.

El resultado es una desconexión entre lo que las organizaciones saben que impulsará el éxito y cómo están priorizando los recursos, una brecha que está emergiendo como un riesgo material para el valor de la empresa. “Los ganadores en la aplicación de la IA liderarán con estrategias de personas de primer nivel”, afirma Greg Case, presidente y CEO de Aon. “La IA representa una oportunidad histórica de crecimiento, especialmente paralas organizaciones que abordan la transformación con una perspectiva tanto humana como tecnológica. Al cerrarla brecha entre la ambición y la preparación, los líderes pueden actuar con confianza, reforzar la resiliencia alargo plazo y ganar hoy y en el futuro”, subraya.

A medida que las organizaciones invierten con fuerza en IA, muchas están desplegando la tecnología más rápido de lo que desarrollan las habilidades, las estructuras y el apoyo humano necesarios para que sea efectiva. Muchas siguen priorizando las ganancias de eficiencia a corto plazo por encima del desarrollo de capacidades a largo plazo. El 80% de las organizaciones cita la automatización de tareas rutinarias como un objetivo principal de la IA; solo el 35 % prioriza la mejora y el reciclaje de competencias de la plantilla.

Las organizaciones priorizan la automatización mientras, a la vez, reconocen que las capacidades humanas determinarán si la IA ofrece resultados. La preparación de la plantilla influye en la eficacia con la que las organizaciones convierten el cambio tecnológico en resultados para la empresa, lo que la convierte en un factor diferencial en un entorno que avanza rápidamente. Cuando los líderes no tienen expectativas claras y límites sobre cómo se utiliza la IA, o cuando los esfuerzos de preparación van por detrás del despliegue, las organizaciones se enfrentan a una adopción más lenta, una ejecución fragmentada y una mayor exposición operativa y reputacional.

El éxito de la IA depende de las personas, pero la mayoría de las organizaciones sigue centrando la inversión en la tecnología. Es en este punto donde se genera una pérdida de valor. Para cerrar la brecha de preparación, es necesario un enfoque coordinado de habilidades, confianza, gobernanza y liderazgo para garantizar que la inversión se traduzca en rendimiento sostenible y resiliencia.

El estudio de Aon recomienda a las empresas:

• alinear la estrategia de IA con la planificación de la fuerza laboral; 
• evaluar las capacidades en IA y las necesidades de habilidades futuras e invertir en programas estructurados de recapacitación y mejora de habilidades a nivel organizacional; 
• fortalecer las capacidades de liderazgo para guiar el cambio con una gobernanza clara y marcos de control; 
• y usar datos y analítica de personas más maduros y conectados para tomar decisiones más inteligentes sobre dónde invertir. 

Las organizaciones que actúan con determinación pueden construir fuerzas laborales más resilientes, seguras y productivas, y hacer realidad todo el potencial de la IA. A medida que se acelera la adopción de la IA, las organizaciones se enfrentan a una elección clara: seguir priorizando únicamente la tecnología o invertir en igual medida en la fuerza laboral necesaria para que ésta sea efectiva. Aquellas que cierren la brecha entre la intención y la acción mediante el desarrollo de habilidades, el fortalecimiento de la cultura y el empoderamiento del liderazgo estarán mejor posicionadas para convertir la IA en una ventaja competitiva duradera.

The Trader: rechazo social a la IA en EEUU

La IA promete ser la próxima gran revolución tecnológica. Y probablemente lo será. Pero mientras Silicon Valley habla de productividad, eficiencia y progreso, una parte creciente de la sociedad empieza a reaccionar justo en dirección contraria. El rechazo social a la IA en EEUU está creciendo a una velocidad inesperada. Ya no se trata solo de debates académicos o advertencias éticas. Hay protestas ciudadanas contra centros de datos, políticos perdiendo elecciones locales tras aprobar proyectos vinculados a IA, ataques vandálicos e incluso una caída muy significativa en las encuestas de popularidad de esta tecnología. 

"Y, sinceramente, no debería sorprendernos. La IA está empezando a tocar tres pilares extremadamente sensibles para cualquier sociedad: el empleo, el coste de la energía y la educación de los hijos", resalta el analista Pablo Gil en The Trader.

Muchos trabajadores ven cómo las empresas anuncian despidos justificándolos directamente por automatización. Familias enteras observan cómo el crecimiento de los centros de datos dispara la presión sobre las redes eléctricas, los precios energéticos y las repercusiones del uso y escasez de agua en el medio ambiente. Y padres y profesores empiezan a preguntarse si estamos delegando demasiado rápido procesos educativos y cognitivos esenciales.

El problema de fondo es que la revolución de la IA no se parece a otras revoluciones tecnológicas anteriores. No sustituye únicamente trabajo físico o repetitivo. Empieza a competir con tareas intelectuales, creativas y analíticas que hasta hace muy poco parecían exclusivamente humanas.

Por eso el miedo social está creciendo más rápido que la propia adopción tecnológica. La paradoja es evidente: mientras las grandes tecnológicas invierten cientos de miles de millones en infraestructura y prometen un futuro de abundancia, una parte creciente de la población percibe que quizá ese futuro no les incluye.

Y aquí aparece una de las claves más importantes de esta década: la educación financiera y tecnológica ya no es opcional. Cada revolución económica destruye profesiones, transforma industrias y redistribuye riqueza. Siempre ha ocurrido. Pero quienes entienden antes el cambio suelen adaptarse mejor que quienes simplemente lo padecen.

La IA probablemente aumentará enormemente la productividad global. Pero también puede acelerar desigualdades, tensiones sociales y concentración de poder económico si no se gestiona correctamente.

Unicaja: IA generativa siempre con supervisión humana

Unicaja avanza en la evolución de su modelo de ingeniería de software con la industrialización de la producción de código mediante capacidades aumentadas por inteligencia artificial generativa (IAG). Este enfoque busca escalar el desarrollo de sistemas en un contexto de creciente complejidad tecnológica y exigencia regulatoria, preservando el control interno sobre la arquitectura, la seguridad y el gobierno de la tecnología. El modelo se apoya en la estandarización y factorización de los procesos de desarrollo, en el uso de IAG como herramienta de soporte, siempre con supervisión humana, y en la colaboración con un ecosistema estable de partners tecnológicos organizados por dominios, formado por IBM, NTT Data, Babel, GFT y Scalian, que complementan las capacidades internas del banco y operan conforme a los criterios y marcos definidos por Unicaja.

Esta evolución forma parte del trabajo que la entidad viene desarrollando desde el inicio del Plan Estratégico 2025-2027, orientado a dotar a la ingeniería de software de mayor capacidad para acelerar la ejecución de proyectos, mejorar la eficiencia y facilitar la evolución de las plataformas, fundamentalmente las más tradicionales, conservando el control sobre la arquitectura tecnológica y el gobierno del uso de la IAG dentro del banco. 

La incorporación de la IAG en los entornos de trabajo del equipo de Tecnología se está realizando de forma progresiva. En una primera fase, se ha desplegado Copilot como herramienta de apoyo a determinadas etapas de la ejecución de proyectos, como la toma de requisitos de negocio, la gestión de proyectos y la mejora de la calidad y consistencia de los entregables. Este despliegue ha ido acompañado de un proceso estructurado de gestión del cambio, orientado a facilitar la adopción de estas nuevas formas de trabajo y a generar buenas prácticas con impacto en plazos y productividad. El eje central del modelo es la gestión centralizada del conocimiento, articulada a través de una plataforma propia desarrollada con el apoyo de modelos IAG seleccionados y validados por el equipo de IA del banco. Estos modelos han demostrado una alta eficiencia en el entendimiento y procesamiento de lenguajes de programación tanto actuales como heredados. 

La plataforma interna, denominada Rosetta, actúa como base común para proyectos nuevos y aplicaciones en uso, proporcionando criterios homogéneos de trabajo y un acceso ordenado y gobernado a la información funcional y técnica para los equipos internos y para los centros de ingeniería de los colaboradores seleccionados. De esta forma, contribuye a mitigar el riesgo operacional y de obsolescencia. Desde esta base, la incorporación de herramientas de programación se plantea como un paso inmediato, siempre con supervisión humana integrada en el proceso. Durante 2026, se incorporarán aproximadamente 600 aplicaciones de negocio actualmente en producción en Unicaja.

“Este enfoque nos permite avanzar con mayor agilidad en el desarrollo de nuestros sistemas sin renunciar a principios esenciales como la calidad, el control y la seguridad, en línea con el marco de adopción responsable de la IA que viene desplegando Unicaja, con supervisión humana, gobernanza integrada y cumplimiento normativo”, explica Estrella Botas, directora general de Tecnología y Operaciones. “La industrialización apoyada en inteligencia artificial generativa y en un ecosistema de partners alineado, refuerza nuestra capacidad interna y nos prepara para evolucionar y modernizar nuestros sistemas con mayor eficiencia y solidez”, insiste.

Visium: el capital riesgo español impulsa la IA generativa

Visium culmina su primera ronda de financiación institucional, codirigida por la firma española de capital riesgo Columbus Venture Partners y Concentric, fondo británico de venture activism cofundado por Kjartan Rist y Denis Shafranik que invierte en empresas impulsadas por software que transforman sectores tradicionales. “Nuestra inversión en Visium se basa en la clara tesis de que la IA generativa está redefiniendo los procesos operativos en las industrias farmacéutica y biotecnológica. Su capacidad para diseñar, automatizar y optimizar flujos de trabajo complejos de forma ágil permite reducir significativamente los plazos y la carga operativa asociada al desarrollo de fármacos. Estas soluciones no solo mejoran la eficiencia, sino que también tienen un impacto directo en el time-to-market y la rentabilidad global del sector, alineándose plenamente con nuestra estrategia de invertir en tecnologías que catalizan la innovación aportando valor tangible”, explica Damià Tormo, General Partner de Columbus Venture Partners.

Fundada en 2018, Visium ha pasado de ser una startup autofinanciada a contar con un equipo de más de 100 especialistas en IA en toda Europa, entregando más de 250 proyectos de IA y datos para compañías globales como Roche, Novartis y varias de las 20 principales farmacéuticas del mundo, así como líderes en química especializada como dsm-firmenich.

“Financiamos Visium con recursos propios durante ocho años sabiendo desde el principio que crear valor transformador y sostenible con IA sería mucho más difícil de lo que la mayoría esperaba, especialmente en industrias reguladas”, reconoce Alen Arslanagic, CEO y fundador. Actualmente, la compañía desarrolla soluciones nativas de inteligencia artificial para entornos empresariales complejos, combinando no sólo el asesoramiento estratégico, sino también la ingeniería avanzada de IA y un profundo conocimiento sectorial para ayudar a las organizaciones a desplegar a gran escala. Con esta financiación, Visium acelera su expansión en Europa y EEUU, ampliando su equipo y sus capacidades de producto para llevar su enfoque a un conjunto más amplio de empresas globales.

“Lo que está haciendo Visium —integrar ingenieros de primer nivel dentro de empresas complejas para ofrecer IA que realmente funciona— es un modelo de cómo se transformarán las industrias tradicionales. Esa misión está en el corazón del enfoque activista de Concentric, y estamos orgullosos de respaldarlos en esta nueva etapa” indica Denis Shafranik, cofundador y socio.

Entre los business angel  que participan en la financiación de Visium se encuentran Sam Bourton — Cofundador y CTO de QuantumBlack (adquirida por McKinsey), exsocio de McKinsey y líder global de QuantumBlack Innovation Labs;  Peter Lindholm — Cofundador y ex Co-CEO de Frontier Car Group (adquirida por Prosus), presidente y cofundador de UNARIC; Thomas Wolf — Cofundador y Chief Science Officer de Hugging Face, o Peter Sarlin, Fundador de Silo AI (adquirida por AMD); actualmente fundador y presidente de PostScriptum, QuTwo y NestAI.ente fundador y presidente de PostScriptum, QuTwo y NestAI

Nvidia acumula récords y SpaceX y OpenAI ultiman las salidas a Bolsa

Los resultados de Nvidia no han sorprendido a un mercado que ya ha normalizado unas cifras que siguen siendo extraordinarias. Además, han servido para eclipsar una mala noticia, recibida justo cuando su responsable, Jensen Huang, estaba en Pekín para la cumbre entre Trump y Xin Jinping. China ha prohibido el chip de gaming de Nvidia, cuando es un mercado que aporta entre el 10& y el 15% de los ingresos de la empresa. La decisión, que tendrá un impacto también en  AMD y en Intel, beneficia a los grupos locales (SMIC, Cambricon y el HiSilicon de Huawei), además de facilitar nuevas medidas de restricciones a las exportaciones de EEUU en componentes o en tierras raras.

En cualquier caso, el gigante de los semiconductores se ha convertido en la empresa con mayores beneficios trimestrales del S&P 500 en algo más de cuatro años —58.300 millones$—, una cifra que equivale a un 20% más que el beneficio agregado obtenido en el mismo periodo por todo el sector inmobiliario cotizado del S&P 500. Además, y aunque pueda parecer contraintuitivo tras tres años de crecimientos a doble dígito, el ritmo de expansión de los ingresos no solo se mantiene, sino que vuelve a acelerarse, con un avance del 85%.

En paralelo, dentro del grupo de las principales salidas a Bolsa previstas para el año, SpaceX avanza en la oficialización de sus cifras de cara a su OPV, aprovechando el favorable contexto bursátil. Ttras la resolución del enfrentamiento judicial entre Altman y Musk, OpenAI estaría preparando también el siguiente paso hacia su salida a Bolsa. Si se suman las valoraciones potenciales de SpaceX, OpenAI y Anthropic, el volumen de OPV podría situarse fácilmente entre 3 billones y 4 billones$ en los próximos doce meses, lo que representaría aproximadamente un 7% de la capitalización total del S&P 500.

El apetito por la innovación y la inteligencia artificial sigue más vivo que nunca, hasta el punto de eclipsar el cierre del estrecho de Ormuz, que en las últimas semanas ha pasado a un segundo plano. 

Investing.com: la demanda no se está desacelerando

Thomas Monteiro, analista senior en Investing.com, destaca que es uno de los resultados más contundentes que Nvidia ha entregado en los últimos trimestres — no solo porque las cifras superaron un listón ya de por sí elevado, sino porque el trimestre respondió a las grandes preguntas que pesaban sobre la apuesta por la IA. No hay señales visibles de que la demanda esté desacelerando. Es más, el próximo ciclo de gasto en infraestructura de IA parece destinado a seguir fluyendo hacia los mismos ganadores estructurales que lideraron la primera fase, a medida que el gasto migra del cómputo bruto hacia la infraestructura más amplia necesaria para sostener sistemas de IA más grandes y complejos. 

Ése es, sin duda, el mensaje más importante de los resultados de Nvidia. El crecimiento depende cada vez menos de un mayor aumento en la demanda de GPU. El Centro de Datos sigue siendo el motor, pero la división de redes fue la gran protagonista, casi triplicándose en términos interanuales. Nvidia está capturando una porción cada vez mayor del despliegue de IA, ya que los clientes no solo invierten en chips, sino en los sistemas que los interconectan y escalan. En ese mercado de infraestructura de IA más compleja, Nvidia sigue siendo la empresa alrededor de la cual todos los demás tienen que construir. Eso también ayuda a explicar la nueva estructura de reporte. Al separar la demanda de los grandes proveedores de nube de la de nubes de IA, clientes industriales y empresas, Nvidia está argumentando que su crecimiento se está diversificando más allá de las mayores plataformas cloud.

El aumento del dividendo y la ampliación del programa de recompra de acciones añaden otra señal de que la dirección considera ahora sus flujos de caja lo suficientemente estables como para sostener un programa de retorno de capital más ambicioso — lo que implica que la compañía depende menos de la I+D. Eso hace que la empresa parezca menos una historia de hipercrecimiento puro y más un negocio de plataforma con una propuesta de valor a largo plazo.

UBS: capturar el valor a largo plazo de la IA con enfoque activo y diversificado

"Seguimos manteniendo una visión positiva sobre la tendencia estructural de la inteligencia artificial y creemos que la exposición a esta innovación transformadora seguirá siendo un factor diferencial clave para el rendimiento de los mercados de renta variable a largo plazo. Sin embargo, los diversos riesgos que se perfilan en el horizonte implican también que los inversores deberían acercarse a esta temática mediante una estrategia activa y diversificada. Las valoraciones del sector de semiconductores se están acercando a máximos históricos. Los elevados rendimientos podrían representar un obstáculo a corto plazo. La sólida demanda y monetización de la IA deberían impulsar el rendimiento a largo plazo", apuntan  en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: “Recomendamos a los inversores mantenerse posicionados para capturar las ganancias a largo plazo de la inteligencia artificial mediante un enfoque activo y diversificado. Seguimos favoreciendo a las plataformas y compañías beneficiarias de aplicaciones de IA que están bien posicionadas para distintos casos de uso, así como a empresas de infraestructura con un fuerte poder de fijación de precios y una sólida posición competitiva dentro de sus respectivas cadenas de suministro”.

“La combinación de factores macroeconómicos y vientos de cola estructurales favorece las perspectivas de beneficios, y prevemos un crecimiento del BPA del 20% para el índice MSCI AC World este año. Aunque es probable que los sectores tecnológicos sigan liderando el mercado, esperamos que el crecimiento de beneficios y el rendimiento se amplíen a más sectores y regiones durante 2026”, señalan Fabian Deriaz, estratega, y Ulrike Hoffmann-Burchardi, directora de inversiones para las Américas y responsable global de renta variable.

“Teniendo en cuenta cuánto valor bursátil han generado las grandes compañías beneficiarias de la inteligencia artificial en las últimas seis semanas —por no mencionar los más de tres últimos años—, creemos que tiene sentido reducir sobre ponderaciones significativas y asegurarse de que las carteras no asuman un riesgo excesivo en posiciones demasiado concentradas”, matiza David Lefkowitz, responsable de renta variable estadounidense.

AMD anuncia una inversión de 10.000 millones$

Por su parte, AMD impulsa las tecnologías que alimentan la infraestructura de IA de nueva generación. Anuncia una inversión de más de 10.000 millones$ en su ecosistema de fabricación para ampliar alianzas estratégicas y escalar las capacidades de advanced packaging de próxima generación. La compañía también ha comunicado que su procesador AMD EPYC de próxima generación, con nombre en clave “Venice”, es el primer producto HPC del sector que alcanza la fase de producción en el proceso avanzado de 2 nm de TSMC, inicialmente en Taiwán y con planes de ampliarlo en TSMC Arizona.

El advanced packaging es cada vez más crítico a medida que los sistemas de IA requieren mayor rendimiento, más eficiencia y una integración más estrecha entre computación, memoria y diseño a nivel de sistema. La producción de “Venice” en 2 nm de TSMC marca un hito clave en la hoja de ruta de CPU para centros de datos de AMD y en su apuesta por dar soporte a futuras cargas de trabajo en la nube, la empresa y la IA.

Robeco pone el foco en la cadena de valor de la IA en Taiwán 

Un informe de Robeco subraya que TSMC puede dominar la exposición tecnológica en mercados emergentes, pero la cadena de valor de la IA en Taiwán se extiende mucho más allá de una sola empresa. Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, o TSMC, se ha vuelto imposible de ignorar. Como fabricante de semiconductores líder a nivel mundial y un proveedor crítico para compañías como Nvidia, Apple y AMD, se sitúa en el centro de la cadena global de valor de la IA. Su capitalización de mercado ha aumentado hasta 1,66 billones$, otorgándole un peso del 14,2% en el índice MSCI Emerging Markets.

"Esto crea un reto interesante. Para muchas estrategias activas, la exposición a acciones individuales está limitada por reglas de diversificación, lo que significa que los inversores a menudo necesitan mirar más allá de TSMC para obtener una mayor exposición al tema de la IA. Pero, si bien TSMC es una empresa única sin un sustituto uno a uno obvio, el ecosistema tecnológico más amplio de Taiwán ofrece una notable variedad de compañías vinculadas a las mismas tendencias estructurales", destcan los expertos de Robeco.

El sector tecnológico de Taiwán incluye una amplia gama de empresas altamente especializadas que operan a lo largo de la cadena de suministro de la IA. Algunas están directamente involucradas en semiconductores y diseño avanzado de chips. Otras proporcionan servidores, sistemas de alimentación, infraestructura de refrigeración, sustratos, placas de circuito impreso, ensamblaje, pruebas y equipos de redes necesarios para escalar el despliegue de la IA.

Delta Electronics suministra sistemas críticos de potencia y refrigeración para centros de datos. Quanta, Hon Hai Precision, Wiwynn y Wistron son importantes fabricantes de servidores de IA. Accton desempeña un papel crucial en la conexión de GPU a través de clústeres y centros de datos de IA. Nanya Tech produce chips de memoria, mientras que Aspeed es el jugador principal en chips de gestión para servidores. ASE, Powertech y King Yuan son actores clave en ensamblaje y pruebas. Empresas como Unimicron, Elite Material y Zhen Ding producen elementos de sustratos y placas de circuito impreso, mientras que Alchip, Global Unichip y, cada vez más, MediaTek están activos en el diseño de chips personalizados.