Las Claves #IBM

Miguel Ángel Valero

La euforia sobre la inteligencia artificial (IA) parece no tener fin. Aunque todavía no hay confirmación oficial, Anthropic ultima su salida a Bolsa en octubre. El objetivo es alcanzar un valor superior a los 2 billones$ y, de paso, destrozar el récord de 1,77 billones que logró SpaceX en su OPV de junio. Ese objetivo de valoración supone multiplicar por dos los 965.000 millones alcanzados en su última ronda de financiación en mayo. Para convencer al mercado, la empresa usa argumentos muy sólidos: los ingresos anualizados superaban ya los 47.000 millones en mayo, y oscilarán entre los 100.000 millones y 120.000 millones al finalizar 2026.

La operación supondrá una nueva prueba de fuego para comprobar hasta dónde está dispuesto a llegar el mercado en las valoraciones de las compañías de IA. Hasta la fecha Anthropic, creadora del asistente de IA Claude, se beneficia del fuerte crecimiento de la demanda empresarial, pero continúa afrontando una elevada competencia y fuertes necesidades de inversión, como otras empresas del sector. 

Además, el grupo mantiene conversaciones para adquirir Decart AI por 6.000 millones, operación que reforzaría su capacidad tecnológica y que la vez refleja la intensidad de la carrera por mejorar las prestaciones y reducir los costes de desarrollo y operación de los modelos de IA.   

De momento, ha convertido el panel lateral de Claude en Chrome en una sesión de cowork completa, sincronizada con las apps de escritorio, web y móvil. Ahora la pieza que se mueve es la sesión, no la herramienta. Pero con cautelas: 

• la verificación de intención: antes de una acción con consecuencias (enviar un formulario, mandar un mensaje, descargar un fichero) el sistema comprueba que esa acción se corresponde con la petición original. Es una defensa directa contra la inyección de prompts, donde una web maliciosa esconde instrucciones en el texto para que el agente haga algo que el usuario nunca pidió.
• la aprobación manual para lo irreversible o lo caro: compras y compartir datos personales no pasan solos.
• El tercero es el control de administrador en Enterprise. Viene apagado, y cuando se enciende se puede acotar a una lista de dominios aprobados. Para una empresa con datos sensibles en su intranet, esa lista blanca es la diferencia entre desplegarlo y no desplegarlo.

Anthropic no vende el problema de seguridad como resuelto. Dice literalmente que la inyección de prompts sigue siendo un riesgo que exige vigilancia continua, y publica una guía de uso seguro aparte.

SpaceXAI lanza Grok 4.6, mientras OpenAI se alía con IBM

Un día después de anunciar el lanzamiento de Grok Bot y sus agentes de IA con ordenador propio en la 'nube', SpaceXAI ofrece Grok 4.6, que asegura convertir una idea amplia de producto en una primera versión funcionando. Investigar, estructurar la aplicación, implementar las interacciones y probarse a si mismo a lo largo de varios pasos, sin que alguien le vaya dando instrucciones cada dos minutos. El problema es que Grok 4.6 salió el mismo día que DeepSeek V4 Pro, que cuesta cinco veces menos sin que su rendimiento justifique esa diferencia.

Mientras, OpenAI firma una alianza para introducir GPT-5.6, Codex y ChatGPT Work dentro de IBM Consulting Advantage, la plataforma con la que IBM entrega sus proyectos de consultoría. IBM entra además en el tramo Elite de partners de OpenAI y monta una práctica dedicada con miles de consultores e ingenieros certificados. Los modelos y productos de OpenAI (GPT-5.6, Codex, ChatGPT Work) quedan integrados en la plataforma de entrega de IBM Consulting, no como una herramienta suelta que el cliente contrata aparte.

Este acuerdo con IBM encaja con otros movimientos de OpenAI. En agosto, Thrive Holdings captó 2.000 millones para comprar asesorías y meterles IA de OpenAI por dentro. Y en julio, OpenAI lanzó Presence, su plataforma para desplegar agentes de voz y chat en empresas.El patrón es el mismo: OpenAI no quiere vender licencias, quiere que el trabajo salga hecho con sus modelos dentro. Y el canal para eso es quien ya tiene la relación con el cliente.

IBM recupera protagonismo en IA tras hundirse un 25% en una sola jornada bursátil de julio porque la inversión en IA devoraba la cuenta de resultados. El 13 de agosto, destinaba 240 millones$ a un clúster de inferencia con GPU de Nvidia, a medias con Together AI. IBM invierte al mismo tiempo en incrementar su capacidad propia en IA y en lograr alianzas con quienes tiene modelos de éxito.

Miguel Ángel Valero

El Diario Oficial de la Unión Europea (DOUE) del 24 de julio de 2026 publica el Reglamento (UE) 2026/1744 del Parlamento Europeo y del Consejo de 8 de julio de 2026, por el que se modifican los Reglamentos (UE) 2024/1689, (UE) 2018/1139 y (UE) 2023/1230 en lo que respecta a la simplificación de la aplicación de normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (Ómnibus digital sobre IA).

El Reglamento (UE) 2024/1689 entró en vigor el 1 de agosto de 2024. Sus disposiciones se aplican de forma escalonada y todas las normas han de ser aplicables a más tardar el 2 de agosto de 2027. La experiencia adquirida en la aplicación de las partes del Reglamento (UE) 2024/1689 que ya se aplican puede servir de base para la aplicación de aquellas que aún no lo son. En este contexto, el retraso en la elaboración de normas, que proporcionan soluciones técnicas para que los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo garanticen el cumplimiento de sus obligaciones en virtud de dicho Reglamento, y el retraso en el establecimiento de los marcos de gobernanza y evaluación de la conformidad en el ámbito nacional han dado lugar a una carga normativa mayor de la esperada.

Además, para facilitar la innovación en materia de IA en los sectores público y privado, es importante que la Comisión y las autoridades competentes de los Estados miembros garanticen que la supervisión, la garantía del cumplimiento y el seguimiento de las legislaciones sectoriales y nacionales no creen solapamientos, interpretaciones incoherentes o una garantía del cumplimiento divergente.

La norma aclara el concepto de "componente de seguridad" para incluir únicamente los sistemas de IA que puedan tener efectos adversos en la salud y la seguridad de las personas o los bienes. Lo mismo sucede con la "función de seguridad", que debe ser una finalidad prevista del sistema, determinada por el proveedor del sistema. Un sistema de IA cumple una función de seguridad cuando su finalidad prevista, determinada por el proveedor, es prevenir o mitigar los riesgos para la salud y la seguridad de las personas o los bienes. En particular, esto no incluye los sistemas de IA destinados únicamente a desempeñar funciones relacionadas con la asistencia al usuario, la optimización del rendimiento, la eficiencia del servicio, la automatización, la comodidad o los aspectos no relacionados con la seguridad de las operaciones de control de calidad.

Se modifica el Reglamento anterior para exigir a los proveedores y responsables del despliegue que adopten medidas para apoyar el desarrollo de la alfabetización en materia de IA de su personal y de otras personas que se ocupen en su nombre del funcionamiento y la utilización de los sistemas de IA. La Comisión y los Estados miembros deben apoyar y facilitar los esfuerzos de los proveedores y responsables del despliegue de los sistemas de IA, lo que incluye ofreciendo oportunidades de formación, proporcionando recursos informativos y permitiendo el intercambio de buenas prácticas y otras iniciativas.

Se amplía la base jurídica para permitir, con carácter excepcional y cuando sea estrictamente necesario, el tratamiento de categorías especiales de datos personales a efectos de la detección y corrección de sesgos a los proveedores y los responsables del despliegue de otros sistemas y modelos de IA y a los responsables del despliegue de sistemas de IA de alto riesgo.

También se modifica el actual Reglamento, a la luz de los avances tecnológicos y societales desde su adopción, incluido el despliegue y el uso generalizado de sistemas de IA que generan imágenes, vídeos, audios y material similar de carácter íntimo y no consentidos y material de abusos sexuales de menores. Es preciso determinar claramente el alcance de la prohibición, incluido, en particular, el alcance de las obligaciones de los proveedores y los responsables del despliegue. Esta prohibición no debe impedir que los proveedores desarrollen las capacidades técnicas de los sistemas de IA para generar o manipular imágenes, vídeos, audios o material similar.

La nueva norma abre la puerta a la creación de un Sandbox por parte de la Oficina Europea de Inteligencia Artificial. Se trata de un espacio controlado de pruebas para la IA a nivel de la Unión para fomentar la innovación y facilitar la adopción de la IA, las pymes, incluidas las empresas emergentes, y las pequeñas empresas de mediana capitalización.

Para fomentar la innovación, también procede ampliar el ámbito de la prueba en condiciones reales fuera de los espacios controlados de pruebas para la IA. La oferta a las microempresas que sean proveedores de sistemas de IA de alto riesgo la posibilidad de cumplir de manera simplificada con la obligación de establecer un sistema de gestión de la calidad debe ampliarse a todas las pymes, incluidas las empresas emergentes.

El Reglamento entrará en vigor a los tres días de su publicación en el DOUE y será obligatorio en todos sus elementos y directamente aplicable en cada Estado miembro.

Santander: la IA empresarial entra en una fase de especialización

Por otra parte, la IA empresarial está entrando en una nueva etapa. Tras el auge de los grandes modelos de propósito general (LLM), las organizaciones comienzan a apostar por soluciones más especializadas, eficientes y adaptadas a entornos regulados, según el informe ‘La nueva frontera europea de la IA B2B’, elaborado por Santander AI Lab y la Unidad de Vigilancia Estratégica de la Fundación General del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (FGCSIC). El estudio se basa en el análisis de 10,3 millones de documentos y de más de 326.000 publicaciones especializadas sobre IA, finanzas y banca e identifica un cambio de tendencia en el desarrollo de la IA empresarial: el paradigma del 'one model fits all' empieza a dar paso a modelos especializados que protegen el control del dato y sistemas diseñados para operar con mayor garantía de trazabilidad, supervisión y cumplimiento normativo.

El informe concluye que la siguiente fase de adopción de la IA estará impulsada por modelos capaces de resolver tareas concretas con mayor eficiencia que los grandes modelos generalistas. En sectores regulados como la banca, esta evolución responde a la necesidad de integrar la IA en procesos críticos sin renunciar al control sobre los datos, la auditabilidad o la gestión del riesgo. 

"Tenemos que pasar de la experimentación con modelos generalistas a una IA B2B industrial, soberana y gobernable. La ventaja no estará en utilizar siempre el modelo más potente, sino en integrar la IA adecuada en el proceso correcto, con trazabilidad, control del dato y responsabilidad desde el diseño", afirma José Manuel de la Chica, director de Santander AI Lab. 

Entre las tendencias identificadas destacan el crecimiento de los Small Language Models (SLM) y de arquitecturas como el RAG soberano, que permiten aprovechar las capacidades de la IA generativa manteniendo el conocimiento corporativo bajo el control de las organizaciones. 

El estudio sostiene que para Europa es difícil competir con EEUU o China en inversión destinada a modelos fundacionales - EEUU movilizó 109.000 millones$ de inversión privada en IA en 2024 frente a 19.420 millones en Europa-, pero sí puede liderar el desarrollo de una IA especializada para sectores donde la confianza, la seguridad y el cumplimiento regulatorio resultan claves.

En este contexto, marcos como el AI Act, DORA, RGPD o NIS2 pasan de ser sólo obligaciones regulatorias para convertirse en factores que pueden reforzar la competitividad de las organizaciones capaces de integrar la gobernanza y la gestión del riesgo desde el diseño de sus sistemas de inteligencia artificial. 

"Europa tiene una oportunidad diferencial en IA: competir por especialización, confianza regulatoria, soberanía del dato y calidad científica. La soberanía útil no consiste en aislarse, sino en saber qué procesos deben permanecer bajo control", añade José Manuel de la Chica. 

El estudio señala cinco tendencias que marcarán la nueva frontera de la IA B2B:

• 1.-Fin del paradigma del modelo único. Los modelos especializados ganan protagonismo frente a los grandes sistemas generalistas en procesos empresariales complejos. 
• 2. Consolidación del RAG soberano. Separar el modelo del conocimiento corporativo se convierte en una decisión estratégica para preservar el control sobre la información. 
• 3. La regulación como ventaja competitiva. La capacidad de demostrar trazabilidad, supervisión y gestión del riesgo será un elemento diferenciador. 
• 4. El talento como infraestructura crítica. La colaboración entre perfiles tecnológicos, científicos, jurídicos y de negocio será clave para acelerar la adopción de la IA. 
• 5. Prioridad para los casos de uso de mayor impacto. Fraude, gestión de riesgos, cumplimiento normativo, gobernanza de la IA y automatización documental concentrarán buena parte del desarrollo de la IA empresarial en los próximos años.

Reddit cierra el grifo de los datos para entrenar la IA

Entre los últimos movimientos en torno a la IA destaca Reddit, que se plantea cortarle a Google el grifo de sus datos para entrenar la IA. Los datos se han convertido en el petróleo de la IA. Y Reddit acaba de darse cuenta de que está regalando el suyo. La compañía estudia no renovar el acuerdo de 2024 con Google, unos 60 millones$ al año, por el que le cede su contenido para entrenar Gemini. Argumenta que las respuestas automáticas del buscador se quedan el clic y le roban tráfico. 

Reddit, que ya cae un 25% en el año en Bolsa pese a facturar 663 millones$ en el primer trimestre (un 69% más), quiere cobrar por uso. Tiene otro pacto parecido con OpenAI. El mensaje de fondo es potente: quien tiene los datos, manda. El contenido es ahora un activo con precio de mercado. Sube el valor de los dueños de datos (Reddit, medios) y le encarece el entrenamiento a Alphabet. Si esto cunde, alimentar la IA será más caro para todos los gigantes.

Por otra parte, IBM comprará HRL Laboratories, el centro de I+D que era de Boeing y General Motors, para acelerar en computación cuántica. Suma los qubits de espín de silicio de HRL a los suyos superconductores, con la vista en su ordenador Starling para 2029. Espera culminar la compra antes de octubre. Y se niega a proporcionar dato alguno sobre el precio de la compra.

Roper Technologies eleva su cotización un a tecnológica de software sube su guía anual a 22,15-22,30$ por acción, batiendo los 21,91$ que esperaba FactSet. Negocio de suscripción aburrido pero imparable — y el mercado lo adora, señalan en Zumitow.

Miguel Ángel Valero

Con el fin del segundo trimestre de 2026, N26 ha analizado los datos de inversión agregados y anonimizados de los usuarios en España. Los resultados muestran cómo reaccionaron los inversores particulares ante acontecimientos mundiales clave durante un periodo marcado por la continua incertidumbre geopolítica y la volatilidad de los mercados.

El segundo trimestre de 2026 se caracterizó por un crecimiento explosivo en los sectores tecnológico y de la IA, destacado por grandes hitos como la ronda de financiación de 65.000 millones$ de Anthropic y las ganancias sin precedentes de Samsung de aproximadamente 58.400 millones, impulsadas por la demanda de chips de memoria para IA. Aunque esto impulsó a índices como el S&P 500 y el Nasdaq a máximos históricos, la preocupación por las valoraciones acabó provocando una venta masiva de semiconductores a finales de junio.

Los inversores españoles mantuvieron un gran optimismo y aprovecharon el impulso de la IA. Durante la semana del 1 de junio, el volumen de compra de acciones aumentó un 47% por encima de la media semanal del segundo trimestre. Las compras de ETF se dispararon un 97% en comparación con la media del segundo trimestre. 

Incluso durante la corrección tecnológica de finales de junio, los inversores aprovecharon la volatilidad para aumentar su exposición, siendo las cinco acciones más compradas en las últimas semanas de junio pertenecientes a la industria de los semiconductores. En general, la media semanal de compra de acciones aumentó un 8,59% en comparación con el primer trimestre.

Y eso que los mercados mundiales se enfrentaron a una “nube de incertidumbre” debido a la escalada de los conflictos en Oriente Medio a partir de la primavera, lo que provocó una subida brusca de los precios de la energía y alteró las cadenas de suministro. En respuesta a estas presiones y a una previsión de inflación revisada al alza (2,7 %), el Banco Central Europeo (BCE) aplicó una subida de tipos de 25 puntos básicos (bp)en junio de 2026.

En lugar de retirarse debido a las tensiones geopolíticas y al endurecimiento de las políticas del BCE, los inversores de N26 ignoraron el ruido a corto plazo para re-equilibrar agresivamente sus carteras. Esta reestructuración estratégica se hizo evidente durante la semana del 1 de junio, cuando el volumen de venta de acciones aumentó un 54% y el de los ETF subió con fuerza un 196% por encima de sus respectivas medias semanales del segundo trimestre. Los inversores aprovecharon activamente el entorno positivo del mercado para reevaluar y ajustar posiciones, en lugar de reducir de forma generalizada su exposición.

Mientras que las acciones tradicionales reaccionaron con fuerza a las políticas macroeconómicas y a los riesgos geopolíticos, el mercado de los criptoactivos se movió de forma independiente, impulsado en gran medida por las bajadas en el precio, los hitos técnicos y la volatilidad general del mercado. El comportamiento en el comercio de criptoactivos entre los usuarios españoles de N26 se desvinculó de los factores tradicionales del mercado, sincronizando sus acciones con los precios de los activos en lugar de con el ruido geopolítico.

La actividad de venta de criptoactivos alcanzó su punto máximo a principios de trimestre (mediados de abril), registrando un aumento del 122% por encima de la media del segundo trimestre cuando el Bitcoin tocó un máximo de varios meses.

Más tarde, durante la caída del mercado en la semana del 1 de junio, los inversores demostraron una sofisticada mentalidad de "comprar en las caídas", haciendo que los volúmenes de compra de criptoactivos se dispararan un 181% por encima de la media semanal del segundo trimestre.

Sin embargo, a nivel macroeconómico, el entusiasmo general por los criptoactivos se enfrió en comparación con el comienzo del año; la media semanal de compra de criptoactivos cayó un 38,31% y las ventas bajaron un 39,66% respecto a las cifras del primer trimestre.

Antón Díez Tubet, director general de N26 para España y Portugal, comenta: “Aunque los riesgos geopolíticos siguieron estando presentes, nuestros datos sugieren que los inversores en España miraron más allá de la incertidumbre a corto plazo y aprovecharon el impulso positivo del mercado para re-equilibrar sus carteras, ajustar su exposición y mantener el enfoque en la diversificación a largo plazo. El renovado optimismo en los mercados mundiales se reflejó en el repunte de las acciones relacionadas con la inteligencia artificial (IA), que impulsó al S&P 500 y al Nasdaq a registrar su mejor trimestre desde 2020. Esto coincidió con una mayor actividad en acciones y ETF en la plataforma de N26 en España, dónde junio se convirtió en el mes con mayor volumen de operaciones registrado desde principios de 2026”.

Mientras, IBM se lleva un batacazo de época tras un segundo trimestre flojo con 17.200 millones$ en ingresos, apenas un 1% más, cuando el mercado esperaba 17.850 millones, y un beneficio de 2,93$ por acción frente a los 3,02 previstos. El CEO, Arvind Krishna, admite que "flaquearon" porque los clientes se llevaron el gasto a infraestructura de IA en vez de a software. Con un desplome del 25,2%, sufre su peor sesión en Bolsa de la historia tras anticipar malos resultados trimestrales porque los clientes están desviando a la infraestructura de la IA y los chips de memoria las inversiones que IBM esperaba en su servidor de alto rendimiento y el software asociado. 
Google respalda un gran proyecto solar en EEUU para alimentar sus centros de datos, cada vez más hambrientos de energía por la IA.

Si IBM es la cruz, ASML es la cara. Presenta un 2º trimestre que rompe las expectativas, dando respiro al sector de la IA. "En toda fiebre del oro, el que se forra de verdad no es el que busca oro, es el que vende las palas. Pues ASML vende las palas de la IA", explican en Zumitow. La empresa holandesa es la única del mundo que fabrica las máquinas EUV, sin las que no existen los chips más avanzados. Ni Nvidia ni TSMC hacen nada sin ellas. Por eso es el termómetro. En el segundo trimestre aplastó las previsiones y ganó unos 2.610 millones€ con unos 8.800 millones de ingresos, y planea entregar 60 máquinas EUV este año y 80 el que viene. La guía anual sigue en 36.000-40.000 millones. 

La única preocupación de ASMl es China, donde genera el 20% de sus ventas, porque Washington vigila con lupa toda transferencia de tecnología al país asiático. Si en EEUU aprietan los controles de exportación, ASML notará el frenazo. ASML es el termómetro del capex de toda la industria de chips. Si pide más máquinas, hay boom de IA para rato; si recorta, es la primera señal de que la fiesta se enfría. Clave para Nvidia, TSMC y cualquier fondo tech en manos del inversor.

Por su parte, CleanSpark sube un 11% tras cerrar un contrato de centros de datos en Georgia (EEUU) a 20 años que le garantiza 6.600 millones$ en ingresos. Cuando una minera de cripto pivota a infraestructura de IA con contratos así, el mercado aplaude.

Miguel Ángel Valero

En medio del debate sobre la IA, Microsoft acumula una caída de más del 20% desde su pico de junio, mientras el Nasdaq 100 sube. La brecha entre ambos no se veía desde 2017. El mercado penaliza el coste de la apuesta de la IA: más gasto, más infraestructura, márgenes que todavía no reflejan el retorno. En cambio, Alphabet suma más del 14%  y Amazon aguanta en positivo.

Zeta Global se une a Palantir y reconstruye toda su nube de datos sobre el Foundry Platform. Para una empresa de marketing con IA, pegarte a la infraestructura de Palantir es un mensaje de credibilidad potente — y el mercado lo compra.

IBM sube un 4% gracias a dos factores: JPMorgan recomienda sobre ponderar: el software impulsa ingresos recurrentes, márgenes y flujo de caja; y Trump firma una orden ejecutiva para acelerar la computación cuántica en EEUU. Precisamente, la especialidad de IBM.

No obstante, persisten las inquietudes en torno al sector tecnológico. La volatilidad en los índices de semiconductores se ha disparado —en el caso del SOX, el nivel más elevado desde el shock arancelario desatado por Trump—. En el mercado coreano, las bruscas caídas de la sesión anterior se revirtieron, con los grandes fabricantes de chips de memoria registrando avances. Por tanto, sigue sin haber señales de sobrevaloración en el segmento. En el ámbito de la inteligencia artificial, los analistas coinciden en una visión constructiva, en considerar prematuro hablar de un techo en la inversión cuando el camino hacia el billón$ en gasto ha dejado de ser una utopía. Pero avisan que la manera de capitalizar esta expansión no es solo una cuestión de las compañías sino que exigirá exposición a otros segmentos beneficiados, como las infraestructuras.

Mientras, el mercado de crédito respaldó la continuidad del ciclo inversor, con una sólida acogida de la emisión de bonos de SpaceX. Estas emisiones han alcanzado los 25.000 millones$, con una demanda que superó en más de tres veces la oferta. Se trata de deuda con grado de inversión —elevada calidad crediticia—, que presenta primas moderadas (entre 15 y 70 puntos básicos, pb) frente al promedio del rating BBB. Esto ha permitido a la compañía optimizar su estructura financiera, sustituyendo deuda con costes del 9%-12% por emisiones en el rango del 5% a 6%.En definitiva, el mercado crediticio respalda el proyecto de Musk y descarta riesgos relevantes de impago, confiando en que el crecimiento compensará la elevada inversión (especialmente en centros de datos), lo que evidencia que el mercado sigue identificando un suelo sólido en la inversión en IA pese a las dudas coyunturales.

Eco-One: innovación en  IA 'made in Spain'

La startup española ECO-ONE, especializada en sostenibilidad hotelera, ha desarrollado una herramienta impulsada por IA para que los hoteles puedan leer, organizar y calcular de forma más sencilla y eficiente su huella de carbono. Esta plataforma de cálculo de huella de carbono, desarrollada por la compañía especialista en implementar estrategias de sostenibilidad en el sector hotelero. Los hoteles pueden acceder a través de eco-one.es y hacer uso de la herramienta de forma gratuita. “El objetivo es facilitar al máximo el cálculo de la huella de carbono en el sector hotelero. Esta nueva herramienta es tan fácil de usar como subir las facturas de las distintas fuentes de emisión. A continuación, mediante IA la herramienta las interpreta, las clasifica según fuente de emisión y periodo y calcula la huella de CO2”, indica Carlos Fluixà, CEO de ECO-ONE. 

Hasta ahora, los hoteles solían gastar miles de euros anuales en contratación de software o de consultoras para poder realizar el cálculo de su huella de CO2. Sobre todo porque tanto touroperadores como clientes finales suelen solicitar esta información.  “Los hoteles deben prepararse cuanto antes porque la tendencia del mercado es que cada vez más inversores, touroperadores o directivos solicitan más frecuentemente la medición de la huella de carbono”, detallan desde la compañía. Y es que el objetivo de la iniciativa es democratizar ese cálculo para poder facilitar la información que cada vez se solicita más.

La herramienta está desarrollada desde el punto de vista de las necesidades hoteleras. El hecho de que ECO-ONE sea una compañía especializada en el sector y con una larga experiencia, ha supuesto que los hoteles estén en el centro del diseño. Desde la selección de fuentes de emisión hasta la presentación de los informes están pensados para satisfacer las necesidades de las entidades hoteleras, facilitando así todo el proceso. Además, se utilizan los factores de emisión oficiales MITECO publicados por el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico. La IA permite aportar más valor al hotel ya que acelera el proceso y realiza un análisis más eficiente y acertado. Además, es capaz de desarrollar paneles de análisis y reportes con todas las emisiones de alcance. Estos informes se organizan en función de las necesidades del usuario, facilitando a los hoteles el hecho de poder compartir sus resultados con clientes, proveedores, inversores o con la propia dirección de la entidad. Esta plataforma supone una novedad en el mercado. En primer lugar, porque es completamente gratuita para todos los hoteles que quieran emplearla, evitando la inversión de miles de euros anuales que requieren otras plataformas. Y, en segundo lugar, porque está desarrollada desde dentro del sector. ECO-ONE es una startup especializada en la sostenibilidad en el sector hotelero, por lo que el día a día con algunos de los principales hoteles independientes y cadenas hoteleras del país le permiten conocer de primera mano las necesidades de las entidades.

"Esto no parte de una oportunidad de mercado, sino que surge de años de trabajo con los hoteles apostando por estrategias de sostenibilidad. La herramienta se ha diseñado desde ahí, desde lo que necesitan los hoteles”, explica Carlos Fluixà. “En ECO-ONE creemos que los hoteles no deberían tener que invertir grandes recursos en medir su impacto, sino destinarlos a lo realmente importante, implementar acciones concretas que reduzcan su huella medioambiental.”, detalla. Esta iniciativa forma parte de la visión de ECO-ONE de hacer que la sostenibilidad sea accesible, práctica y rentable para los hoteles. Una apuesta que la compañía ya impulsa con otros proyectos, como su plataforma de compraventa de mobiliario de segunda mano o “La habitación que limpia el mar”, indica Fluixá.

Algunas cadenas hoteleras ya se han sumado a esta iniciativa, como Casual Hoteles, cliente de ECO-ONE en otras soluciones de sostenibilidad. La compañía empezará a calcular su huella de carbono en esta herramienta siguiendo su estrategia de apoyar soluciones gratuitas que democraticen la sostenibilidad en el sector hotelero. Para Casual Hoteles, además de ser importante la sostenibilidad en sus 3 pilares (economía, medioambiente y social) y llevar a cabo acciones en todas ellas, es importante medir los resultados que se obtienen para ir año a año mejorando en su intención para con la empresa, la sociedad y el planeta.

ECO-ONE ha logrado expandir su modelo de negocio a Francia y Portugal, ha creado la única plataforma que conecta a los hoteles con las soluciones sostenibles como eficiencia energética, economía circular, formación de empleados o compras sostenibles de elementos del hotel, y recientemente puso en marcha The Hotel Drop by ECO-ONE, una iniciativa que permite que los hoteles vendan su mobiliario de segunda mano al público general, reduciendo sus emisiones y residuos y obteniendo un beneficio económico que antes eran solo pérdidas.

Team Lewis: primer ranking de visibilidad del IBEX 35 en plataformas de IA generativa

Team Lewis, la agencia global de marketing y comunicación, presentar su “Ranking IBEX 35 AI Score”, la primera auditoría que mide la visibilidad y salud reputacional de las empresas del selectivo español en los principales modelos de lenguaje (LLM). La conclusión es rotunda: con el auge de las búsquedas generativas, la visibilidad de una marca ya no depende solo de su inversión publicitaria o de su histórico posicionamiento orgánico (SEO), sino de su capacidad para ser "leída" y "comprendida" por la IA.

El IBEX 35 AI Score se presenta como un índice de 0 a 100 puntos, elaborado a partir de cuatro áreas de análisis: visibilidad (40%), reputación (30%), fuentes (20%) y consistencia (10%). Puig lidera el ranking con 67,48 puntos, seguida de Grifols (66,19) y Rovi (66,15). En conjunto, estas compañías destacan por una mayor consistencia en las respuestas de los algoritmos, impulsada por una huella digital rica en contenido técnico y una menor exposición al “ruido” de las redes sociales. En el extremo opuesto, el sector bancario muestra una mayor vulnerabilidad frente a los algoritmos. Pese a su elevada visibilidad, entidades como Bankinter (24,54) o Unicaja Banco (23,05) cierran la tabla. Para la IA, estas marcas quedan condicionadas por contenidos ajenos —desde foros de usuarios hasta quejas en redes sociales—, lo que debilita la consistencia del relato corporativo.

El sector salud destaca por una consistencia narrativa superior, mientras que en transporte, compañías como Aena alcanzan la máxima puntuación en veracidad (100/100), consolidándose como referencia informativa para los algoritmos dentro de su categoría.

El estudio incorpora la métrica de reputación (30%), concebida como un termómetro de la “huella negativa”. A diferencia de la prensa y de los motores de búsqueda tradicionales, la IA opera con una memoria persistente y un marcado “sesgo hacia el riesgo”: recupera de forma recurrente crisis pasadas, sanciones regulatorias y controversias históricas. En sectores como energía e infraestructuras —con ejemplos como Ferrovial— esta dinámica lastra su puntuación, al priorizar polémicas pasadas frente a hitos actuales.Una crisis de identidad en los modelos de IA: con frecuencia, sus nuevas líneas estratégicas (logística farmacéutica o soluciones tecnológicas en la nube) quedan fuera del relato, destacando sus perfiles históricos (tabaco, viajes). En la práctica, la IA no solo informa, sino que “etiqueta” a las empresas, consolidando marcos difíciles de corregir sin una estrategia proactiva de contenidos.

El pilar de fuentes (20%) analiza las fuentes que utiliza la IA para interpretar y evaluar al IBEX 35. Team Lewis ha categorizado 680 fuentes únicas y ha construido una matriz de autoridad que confirma el papel central de los medios y fuentes Tier 1 —prensa económica de referencia, agencias globales y fuentes institucionales— como principales validadores de realidad para los algoritmos.En paralelo, el informe detecta una brecha importante en medios ganados. Numerosas webs corporativas no están técnicamente optimizadas para ser indexadas por rastreadores de IA, lo que desplaza el peso informativo hacia fuentes secundarias (foros y blogs). Este “ruido digital”, cuando es dominante, puede deteriorar la fiabilidad percibida de una cotizada si la compañía no gestiona de forma proactiva sus nodos de autoridad.

El estudio añade que la consistencia narrativa sigue siendo el gran reto: Perplexity tiende a apoyarse con mayor frecuencia en prensa económica en tiempo real, mientras que ChatGPT y Gemini pueden incurrir en simplificaciones o errores que diluyen la propuesta de valor de compañías diversificadas, como en los casos de Logista o Amadeus.

Para hacer frente a esta situación, la firma propone el salto del SEO tradicional al GEO (Generative Engine Optimization) sin perder de vista el papel clave de la estrategia de comunicación y de las relaciones con los medios como principales fuentes de autoridad para las plataformas de IA. "Ya no estamos ante una tendencia, sino ante un cambio estructural en como los usuarios buscan información," afirma Nuria Mañá Fernández, Head of Team Lewis Spain. “El 'IBEX 35 AI Score' demuestra que la comunicación corporativa debe preocuparse por gestionar la visibilidad de las marcas en los LLM a través de un enfoque basado en la transparencia técnica, la limpieza de la huella digital y la distribución de información veraz y estructurada en los nodos de mayor autoridad que entrenan a los modelos", subraya

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

IBM y Cisco anunciaron su intención de colaborar en las bases de la computación cuántica distribuida en red, que se hará realidad a principios de la década de 2030. Combinando el liderazgo de IBM en la construcción de ordenadores cuánticos con las innovaciones de Cisco en redes cuánticas, ambas compañías planean explorar cómo escalar ordenadores cuánticos y tolerantes a fallos más allá de la hoja de ruta de IBM. Además, trabajarán para resolver los retos fundamentales que plantea la computación cuántica en Internet.

En un plazo de cinco años, IBM y Cisco pretenden mostrar la primera prueba de concepto de una red que combine ordenadores cuánticos individuales a gran escala y tolerantes a fallos, permitiéndoles trabajar conjuntamente para realizar cálculos con decenas o cientos de miles de qubits. Esta red permitiría resolver problemas con potencialmente billones de puertas cuánticas, las operaciones de entrelazamiento fundamentales necesarias para aplicaciones cuánticas transformadoras, como problemas de optimización masiva o el diseño de materiales y medicamentos complejos.

“En IBM, nuestra hoja de ruta incluye planes para ofrecer ordenadores cuánticos a gran escala y tolerantes a fallos antes de que termine la década”, afirma Jay Gambetta, Director de IBM Research e IBM Fellow. “Al trabajar con Cisco para explorar cómo conectar varios ordenadores cuánticos como estos en una red distribuida, buscaremos la forma de ampliar aún más la potencia computacional cuántica. Y a medida que construimos el futuro de la informática, nuestra visión ampliará las fronteras de lo que pueden hacer los ordenadores cuánticos dentro de una arquitectura informática de alto rendimiento más amplia”, añade.

“Conseguir que la informática cuántica alcance una escala útil no sólo consiste en construir máquinas individuales más grandes, sino también en conectarlas entre sí”, apunta Vijoy Pandey, Director General y Vicepresidente Sénior de Outshift by Cisco. “IBM está construyendo ordenadores cuánticos con grandes planes de ampliación, y nosotros estamos aportando redes cuánticas que facilitan la escalabilidad horizontal. Juntos, resolvemos este paradigma como un sistema completo, incluyendo el hardware para conectar los ordenadores cuánticos, el software para ejecutar los cálculos entre ellos y la inteligencia de red que los hace funcionar”, explica.

IBM y Cisco pretenden explorar el desarrollo de hardware y software cuánticos que puedan conectar físicamente entre sí muchos ordenadores cuánticos a gran escala y tolerantes a fallos para formar una red de computación cuántica distribuida. Las empresas tienen como objetivo realizar una demostración inicial de prueba de concepto a finales de 2030, para lo que planean entrelazar qubits de varios ordenadores cuánticos independientes ubicados en distintos entornos criogénicos. Para ello, las empresas deberán inventar nuevas conexiones, incluyendo transductores ópticos de microondas y un stack de software de apoyo.

La visión de Cisco para un centro de datos cuántico se basa en una arquitectura que podría hacer realidad la computación cuántica distribuida en un futuro próximo. Esta visión incluye un stack completo de hardware y software que tiene como objetivo preservar los frágiles estados cuánticos, distribuir los recursos de entrelazamiento, facilitar la teletransportación entre ordenadores cuánticos y sincronizar las operaciones con una precisión inferior al nanosegundo.

Para ir más allá de la conexión entre dos ordenadores cuánticos separados pero físicamente cercanos, IBM y Cisco tienen previsto explorar cómo transmitir qubits a distancias más largas, como entre edificios o centros de datos. Para lograrlo, las empresas explorarán tecnologías de fotones ópticos y transductores ópticos de microondas, y estudiarán cómo pueden incorporarse a una red cuántica para transferir información cuántica según sea necesario.

La conexión de múltiples ordenadores cuánticos requerirá una interfaz adecuada. IBM tiene previsto construir una unidad de red cuántica (QNU) que sirva de interfaz para una unidad de procesamiento cuántico (QPU), con el fin de convertir la información cuántica estacionaria de la QPU en información cuántica ‘volante’ a través de la QNU para luego conectarla a través de una red a múltiples ordenadores cuánticos.

La red cuántica de Cisco tendría como objetivo distribuir los entrelazamientos a pares arbitrarios de estas QNU bajo demanda para impulsar la transferencia de información cuántica necesaria para un algoritmo o aplicación cuántica determinados. Para lograrlo, Cisco está desarrollando un marco de protocolo de software de alta velocidad que puede reconfigurar de forma continua y dinámica las rutas de red para que los entrelazamientos puedan distribuirse a las QNUs cuando hayan terminado sus cálculos parciales.

Juntas, las empresas tienen previsto investigar cómo un puente de red, compuesto por hardware novedoso y software de código abierto, podría utilizar los nodos de la red cuántica de Cisco para conectar muchas QPU de IBM dentro de un centro de datos a través de su interfaz QNU. En el futuro, este enfoque podría ampliarse para conectar QPU en múltiples centros de datos. Esto permitiría extender una red cuántica más grande a distancias aún mayores para sentar las bases de una futura Internet de computación cuántica.

Los ordenadores cuánticos de IBM conectados por esta arquitectura podrían facilitar cargas de trabajo que requieren un gran esfuerzo computacional, incluyendo aquellas que necesitan recursos informáticos de alto rendimiento como parte de un marco de supercomputación centrado en la cuántica.

Con este objetivo, IBM también está colaborando con el Centro de Materiales y Sistemas Cuánticos Superconductores (SQMS), dirigido por el Laboratorio Nacional de Aceleradores Fermi, en su calidad de miembro de cuatro de los Centros Nacionales de Ciencia e Investigación Cuántica del Departamento de Energía de los Estados Unidos. Juntos, IBM y el SQMS pretenden investigar cuántas QNUs podrían utilizarse en los centros de datos cuánticos, y tienen previsto realizar una demostración inicial de múltiples QPUs conectadas en los próximos tres años.

Los cimientos de una Internet basada en la computación cuántica

La creación de una red de computación cuántica distribuida y escalable abrirá el camino hacia un espacio computacional exponencialmente grande y permitirá la expansión de diversas tecnologías, lo que podría dar lugar a una futura Internet basada en la computación cuántica a finales de la década de 2030.

Una Internet de computación cuántica ofrece un futuro en el que muchas tecnologías cuánticas distribuidas, como los ordenadores cuánticos, los sensores cuánticos y las comunicaciones cuánticas, estarán conectadas y compartirán información a distancia, por ejemplo, en una región metropolitana y, con el tiempo, a escala planetaria. Esta visión podría facilitar nuevas posibilidades, como comunicaciones ultra seguras o la monitorización precisa del clima, el tiempo y la actividad sísmica.

IBM y Cisco también planean cofinanciar proyectos de investigación académica y colaborativos para promover un ecosistema cuántico más amplio, siguiendo una larga trayectoria de fomento de la investigación en laboratorios académicos y nacionales.

The Trader: cambiará lo que somos capaces de descubrir

Mientras el mundo entero mira a la inteligencia artificial (IA) como el gran cambio tecnológico de nuestra era, en silencio se está gestando una revolución todavía más profunda: la computación cuántica. IBM acaba de presentar dos nuevos procesadores experimentales (Loon y Nighthawk) capaces de realizar cálculos imposibles para cualquier ordenador clásico. Google, Microsoft y otras grandes tecnológicas también están inmersas en la carrera por dominar esta nueva frontera. Y no es casualidad. Según McKinsey, esta tecnología podría generar 1,3 billones$ de valor económico adicional antes de 2035.

La promesa es enorme: resolver en minutos u horas lo que hoy tardaría años. Desde simular el comportamiento de moléculas para crear nuevos medicamentos hasta analizar escenarios financieros complejos o diseñar materiales avanzados. 

Pero el cambio no consiste en hacer los ordenadores más rápidos, sino en algo mucho más disruptivo. Los ordenadores actuales procesan información en bits (ceros o unos). Los cuánticos usan qubits, que pueden ser cero y uno al mismo tiempo. Mientras un ordenador tradicional se parece a una moneda que muestra cara o cruz, un ordenador cuántico trabaja con la moneda girando en el aire, capturando infinitas posibilidades a la vez.

Por eso no sustituirán a los ordenadores personales ni a los móviles, sino que se usarán para resolver problemas que hoy son inabordables. Farmacéuticas, automotrices o bancos ya colaboran con startups cuánticas para explorar su potencial. BMW y Airbus investigan cómo aplicarla al desarrollo de pilas de combustible, mientras Biogen y Accenture la usan para acelerar la búsqueda de fármacos.

Sin embargo, el desafío técnico es monumental. Los qubits son extremadamente frágiles: una simple vibración, un rayo de luz o un cambio de temperatura puede arruinar un cálculo. IBM y Google están intentando crear chips tolerantes a errores, algo así como el 'Santo Grial' del sector. Solo cuando se logre esa estabilidad (la llamada computación cuántica de corrección total de errores) podrá comenzar la verdadera revolución. Algunos expertos creen que eso podría ocurrir en la próxima década. IBM apunta a 2030, y la mayoría de los encuestados por McKinsey coincide en ese horizonte. 

Cuando llegue ese momento, su impacto será comparable al nacimiento de Internet o la llegada del microprocesador. Para entender hasta qué punto este nuevo hito tecnológico cambiará nuestras vidas, lo mejor es la frase del profesor Sridhar Tayur, de Carnegie Mellon: “Hoy tratamos de hacer neurocirugía con una cuchara. La computación cuántica nos dará, por fin, el bisturí adecuado.”

"La inteligencia artificial ya está cambiando la forma en que pensamos y trabajamos. Pero la computación cuántica cambiará lo que somos capaces de descubrir. No es solo una evolución tecnológica: es un salto de especie en nuestra capacidad de entender el mundo", subraya el analista Pablo Gil en The Trader.

IA física: la disrupción industrial más grande de la próxima década

Tras el boom de los modelos de lenguaje, llega la era de la IA física, la que algunos consideran puede ser la disrupción más grande en lo industrial de la próxima década. La IA física es una inteligencia artificial capaz de entender, simular y optimizar procesos del mundo real: fábricas, robots, motores, materiales, cadenas de montaje… No trabaja solo con texto: trabaja con física y datos reales y sirve para acortar drásticamente el ciclo desde la idea, el prototipo y el producto. 

Simulas antes de fabricar, optimizas sin parar máquinas y pruebas, miles de diseños en minutos. Esto reduce costes, acelera la innovación y permite crear productos mejores y más eficientes. Por eso gigantes como Prometheus (la nueva empresa de Jeff Bezos, que ha levantado 6.200 millones antes de nacer), Tesla Optimus, Figure, NVIDIA Omniverse trabajan en fábricas, robots o gemelos digitales de plantas industriales y Siemens y Dassault en la parte de ingeniería están entrando a toda velocidad en este campo. La carrera es clara: fábricas más autónomas, robots más capaces y diseños optimizados por IA.

Si la IA generativa transformó el software, la IA física transformará el mundo material, o al menos en esa idea, está invertido el hombre que cambió el comercio mundial con Amazon.