Las Claves #OpenAI

Miguel Ángel Valero

Solo falta Oracle. Los demás hiperescaladores ya han  presentado sus cuentas del tercer trimestre. Y las conclusiones son claras: el gasto en inteligencia artificial (IA) se mantiene intacto y los planes de inversión parecen acercarse a la parte alta de las previsiones formuladas a principios de año. El capex conjunto estimado para 2026 alcanza ya los 900.000 millones$, con la reciente incorporación de SpaceX a esta carrera inversora. 

Al mismo tiempo, la actividad vinculada a la IA continúa mostrando un fuerte dinamismo, tanto en los ingresos derivados del uso de la nube como en los productos de IA. Los ingresos agregados de los tres principales proveedores de servicios en la nube crecen un 49%, una aceleración de 6 puntos respecto al trimestre anterior, lo que pone de manifiesto que la demanda continúa aumentando y que los niveles de utilización respaldan el elevado esfuerzo inversor. 

En el lado negativo, el mercado ha penalizado la debilidad de los negocios tradicionales, al elevar el peso relativo del capex sobre el conjunto de la actividad. Además, las expectativas son muy exigentes y cualquier desviación puede traducirse rápidamente en un aumento de la volatilidad de las cotizaciones.

El mercado de la IA se puede animar aún más si sale adelante la mayor compra en el sector de los chips. Marvell,  el diseñador de chips que conecta los servidores de la IA, negocia comprar Lumentum, que fabrica láseres para centros de datos. Esta empresa vale unos 83.000 millones$, más de un tercio de lo que vale Marvell, unos 221.000 millones. El gran problema es que Washington y Pekín tendrán que autorizar la operación. 

En el centro de datos la información viaja como luz, y esos láseres la encienden. Pero si Marvell paga una prima enorme por Lumentum, el riesgo lo asumen sus accionistas, y por eso la Bolsa le castiga. Además, Marvell ya depende de los centros de datos para el 79% de sus ventas. Con Lumentum dobla la apuesta:,genial si la IA aguanta, carísima si se frena.

Google recupera la posición como mejor IA

Google ha presentado Gemini 4 Carbon, su nuevo modelo de referencia, pensado para ciberseguridad y para trabajos de programación que duran horas o días. Llega solo cuatro semanas después de Gemini 4 Argon y se coloca primero en el índice de Artificial Analysis, la clasificación independiente más seguida del sector. De momento solo lo usa un grupo reducido de equipos de ciberseguridad.  Saca 59 puntos en el índice de Artificial Analysis, frente a los 58 de Claude Opus 5.5 y los 57 de GPT-6 Astra. Son 9 puntos más que Argon, que salió hace un mes. Solo se queda atrás en dos pruebas: uso del ordenador (OSWorld) y programación de muy largo recorrido (FrontierSWE). 

Cuesta 2$ por millón de tokens de entrada y 10$ por salida: la mitad que Opus 5.5 y una quinta parte que Astra. Es precio de lanzamiento y después se dobla hasta igualar a Opus. Primero llegará a los defensores del programa Fairwind y luego a desarrolladores, empresas y público, sin fecha determinada. 

Google ha pasado 2026 por detrás de OpenAI y Anthropic, y en un mes ha sacado dos modelos punteros. Los tres grandes se están quitando el primer puesto cada pocas semanas y eso baja los precios de la IA, por lo que las empresas deben preparar sus procesos para poder cambiar de modelo cuando otro rinda mejor o cueste menos. 

Además, Chrome rellenará formularios con datos del Gmail del usuario. Google activa un autocompletado opcional que saca números de pedido, reservas de vuelo y seguimientos de envío de tu correo. De momento, para usuarios de Gemini en Chrome en EEUU.

Kyle Daigle, director de operaciones de GitHub, acierta con la pregunta: "¿De verdad necesito la inteligencia más avanzada? No, no siempre'. GitHub, la plataforma de Microsoft donde se guarda el código de medio mundo, ha presentado Copilot Fusion en su evento anual Universe. La idea es sencilla: cada tarea empieza en un modelo barato y solo sube a uno caro cuando hace falta. Según la comparativa de Artificial Analysis, el resultado iguala a Claude Code con Opus 5.5 en su modo más potente usando la mitad de tokens. Dentro de la app de GitHub Copilot el usuario opta por Copilot Fusion como modelo y marcas el esfuerzo que pide la tarea: Standard, High o Max. El sistema reparte el trabajo entre varios agentes y modelos por su cuenta. Por otra parte, los acuerdos de Microsoft con OpenAI le dejaron el último trimestre casi el 11% de sus 92.300 millones$ de ingresos.

Felix Rieseberg, responsable de ingeniería en Anthropic y uno de los que dirigió la versión de escritorio de Claude Code, ha contado en su blog que ha eliminado la prueba de programación de las entrevistas de su equipo. El motivo: Claude ya resuelve mejor que las personas los ejercicios cortos en los que se apoyaba. Y su conclusión va a contracorriente: la IA está permitiendo que los perfiles junior adelanten a los veteranos. Rieseberg defiende que "el hambre gana a la antigüedad". Esto choca con Jack Clark, cofundador de Anthropic, para quien la IA vuelve 'algo más dudoso' el valor de los perfiles junior. Además, Anthropic asegura que un modelo aún no publicado detectó 62 vulnerabilidades críticas o altas en Chrome y un fallo en Linux que no necesita ni un clic, casi sin ayuda humana.

Dropbox despide al 9% de su plantilla. Y su director de tecnología, Ali Dasdan, deja el cargo.

Miguel Ángel Valero

Más escándalos en torno a la inteligencia artificial (IA), que disparan la desconfianza sobre los usos maliciosos de esta teecnología. Anthropic ha reconocido que su IA, Claude, accedió por su cuenta a un panel de datos electorales del estado de Georgia que normalmente se vende de pago. Nadie se lo había pedido. Tanto Anthropic, que asegura que no tocó el censo electoral ni cambió ni descargó ningún registro de votantes, como las autoridades de Georgia confirman que el acceso no estaba autorizado.

Es la misma situación que denunciaban los grandes bancos de EEUU, como publicó Dinero Seguro el 26 de octubre:  un agente IA con un objetivo (la orden es "consigue los datos") busca el camino y a veces encuentra uno que nadie vigilaba. Decirle a la IA "no hagas esto" es una petición. Lo que de verdad frena son credenciales con los permisos justos, reglas de acceso, registros de lo que hace y aprobaciones que no dependan de que el modelo se porte bien.

Pero hay más: Jason Clinton, uno de los principales responsables de seguridad de Anthropic, avisa que vienen 18 meses muy duros para la ciberseguridad y pide a los equipos de defensa que se preparen, porque las cosas van a empeorar bastante y ya veremos si mejoran. OpenAI destapa agujeros en su propio entorno de entrenamiento. Sus equipos de hackeo encontraron fallos desconocidos y fugas del entorno de pruebas, después de que la huida de un modelo en septiembre obligara a parar 11 días el entrenamiento.

Todo esto sucede mientras la partida de ajedrez en la búsqueda de capital para financiar la carrera por la IA se acelera, con tres grandes anuncios de financiación. En primer lugar, y seguramente el más relevante, es la presentación del S-1 de Anthropic, el documento en el que la compañía detalla ante el regulador sus cifras y las principales líneas de su negocio de cara a su salida a Bolsa. La empresa presenta unas métricas sólidas, con un balance que acumula 131.000 millones$ en caja y una generación de flujo de caja positiva. Sin embargo, también ha comprometido 637.000 millones$ en capacidad computacional a largo plazo (de los que hasta el 80% son contratos no cancelables), lo que obliga a mantener un elevado ritmo de crecimiento de los ingresos para atender esas obligaciones contractuales. El propio cofundador y CEO de la empresa, Dario Amodei, admite que cualquier traspié respecto a la expansión prevista podría comprometer la viabilidad de la compañía. De ahí la prudencia en la gestión de la caja y el esfuerzo por optimizar los márgenes asociados al cómputo. Teniendo en cuenta los plazos habituales en este tipo de operaciones, la salida a Bolsa podría producirse en aproximadamente cuatro semanas, coincidiendo con la semana de Acción de Gracias en EEUU. La operación tendría como objetivo captar alrededor de 100.000 millones$, con una valoración cercana a los 2 billones. 

Por otro lado, SpaceX ha anunciado que levantará, junto con Apollo, 40.000 millones$ de financiación destinada a nueva capacidad computacional que alquilará la compañía de Elon Musk. Y Meta, que durante la presentación de resultados adelantó la creación de una nueva clase de acciones, ha indicado que buscará captar 97.500 millones$ mediante una ampliación de capital –un 6% de su capitalización actual–. De completarse con éxito, sería la mayor operación de este tipo de la historia. Alphabet realizó en verano una ampliación en dos tramos por valor de 84.750 millones$.

Las tensiones empiezan a hacerse visibles. Elon Musk, por supuesto, no ha tardado en entrar en la polémica al señalar que el mercado de crédito se encuentra prácticamente cerrado para aquellas empresas cuya única fuente de ingresos procede de la IA. En este contexto, anticipaba posibles quiebras o la paralización de proyectos en el segmento de las neoclouds, cuyos modelos de negocio dependen directamente de la demanda de capacidad computacional vinculada a la IA. Unas declaraciones especialmente oportunas en plena carrera por asegurarse el acceso al capital.

Estos movimientos no parecen casuales. Llegan precisamente a las puertas de la presentación de resultados de los tres gigantes de la capacidad de computación: Amazon, Alphabet y Microsoft. Los principales actores aceleran para no quedarse atrás en un entorno marcado por unos costes de financiación más elevados y por el creciente escrutinio sobre la rentabilidad del gasto en bienes de capital. El volumen y, sobre todo, las condiciones de esa inversión volverán a determinar la dinámica del ciclo. Las cifras que están por llegar serán especialmente relevantes para toda la cadena física de la IA, precisamente la parte del mercado que más presión ha sufrido en los últimos meses.

En medio de todo esto, Anthropic, el creador de Claude, se alía con el fondo Hg para lanzar una consultora que ayude a las empresas europeas a implantar IA. Y Replit pasa parte de su gasto en IA de Anthropic a OpenAI. La plataforma de programación con IA envía una clara señal de que los grandes clientes ya comparan precio y margen entre proveedores.

Torsten Slok, economista jefe de Apollo, ve los ingresos por empleado y los márgenes prácticamente planos en las empresas que no son las siete grandes tecnológicas. La IA prácticamente no se nota, lo que es coherente con los datos sobre los retornos de estas inversiones en las empresas presentados por Gartner en su gran evento anual, el IT Symposium/Xpo.

La china Kimi ya es la cuarta mejor IA del mundo

Moonshot, el laboratorio chino, ha presentado Kimi K3.1 Pro, una mejora del modelo que lanzó en julio. Según el ranking independiente de Artificial Analysis ya es la cuarta IA más capaz del mundo, por delante de GPT-6 Astra de OpenAI pero por detrás de los dos modelos 5.5 de Anthropic y de Muse Wonder de Meta. Y promete liberar el modelo para descargarlo gratis antes del 4 de noviembre.

Moonshot asegura que supera a Opus 5.5 en proyectos de programación de varias horas, preguntas académicas de experto, investigación con muchos documentos y tareas reales de trabajo. Llama la atención el precio: 2$ por millón de tokens de entrada y 10$ de salida, lo mismo que Sonnet 5.5 y una quinta parte de lo que cuesta Astra. Pero consume más tokens que sus rivales para la misma tarea.

Artificial Analysis lo sitúa como el mejor modelo abierto para defensa informática, con un 64% y sin negarse a ninguna petición. Solo le supera una versión de GPT-6 reservada a defensores verificados.

El laboratorio chino lanza también una variante Highspeed que responde entre dos y tres veces más rápido.

Cadence Design Systems, una de las grandes firmas del software de diseño de chips, lanza Maestro, su IA para ese trabajo, y se desmarca de Synopsys, que prefirió OpenAI. Se apoya en Nemotron, el modelo abierto de Nvidia, y promete hasta un 30% más de calidad que una IA genérica y cinco veces más eficiencia en coste. Synopsys prefirió OpenAI.

Mientras, Canva ha lanzado Craft, el primer modelo de generación de imágenes hecho en casa. Debuta cuarto en DesignArena, el ranking de diseño que votan los usuarios, solo por detrás de tres modelos de OpenAI. Ya está disponible para todos los usuarios de Canva.

Meta (NASDAQ:META) quiere captar hasta 95.000 millones de dólares en acciones para pagar su apuesta por la IA, una de las mayores ampliaciones de la historia. Coloca ya 35.000 millones, 22.500 en acciones ordinarias y 12.500 en preferentes convertibles sin voto, y venderá hasta 60.000 millones más poco a poco en el mercado. El mando, eso sí, sigue en casa.

Otra promesa incumplida de Trump

Los centros de datos sostienen a EEUU, pero sin el salto que vendía Trump. Los centros de datos tiran de la economía americana, pero menos de lo que prometió el presidente de EEUU, al margen de las tensiones sociales, energéticas y medioambientales que generan allí donde se han instalado. Su ritmo ronda el 2%, la mitad de lo anunciado. El segundo trimestre creció un 2,2% anualizado y las estimaciones para el tercero (el dato definitivo se hace público el jueves 29 de octubre) hablan de un 3,2%.  Suma la inversión en IA, pero resta la importación de chips necesarios para hacerla realidad. La IA aún no ha demostrado su capacidad de mejora de la productividad. Si el crecimiento cuelga de los centros de datos, economía y Nasdaq comparten riesgo: si las tecnológicas frenan, caen las dos.

Miguel Ángel Valero

Las dudas sobre la inteligencia artificial (IA) siguen, pese a que los resultados presentados por SpaceX y Meta, dos de los seis hiperescaladores, confirmaron la fortaleza de los beneficios empresariales y la continuidad del ciclo de inversión en IA. En el caso de SpaceX, los ingresos se duplicaron frente al anterior trimestre y el negocio de IA se consolidó como la principal fuente de ingresos de la compañía –superando a Starlink–, al representar ya el 52% de las ventas trimestrales. Los niveles de inversión se han disparado y se espera que el gasto en capex alcance los 170.000 millones$ el próximo año, una cifra comparable a la inversión prevista por Amazon para este ejercicio.

Por su parte, Meta también presentó resultados positivos: elevó la parte baja del rango de inversión previsto para este año, situando el intervalo en 135.000 millones$– 145.000 millones. Además, las primeras cifras oficiales de Muse, el nuevo agente de IA, son prometedoras, con más de 10 millones de usuarios en un mes. Sin embargo, se trata del primer trimestre desde 2013 que la compañía no consigue generar suficiente caja operativa para cubrir sus inversiones. En este contexto, Meta anunció el lanzamiento de una nueva clase de acciones, las acciones clase C, sin derechos de voto, pero que podría convertirse en el instrumento de la compañía para captar capital en el futuro. 

Al mismo tiempo que los resultados de los grandes hiperescaladores reafirmaban la continuidad del ciclo de inversión en IA, continuaron las preocupaciones en torno a las denominadas neoclouds y, en particular, a CoreWave. Estas compañías basan su modelo de negocio en la adquisición de GPU y desarrollo de centros de datos que posteriormente alquilan a terceros, incluidos los propios hiperescaladores, para el entrenamiento y despliegue de modelos de IA, operarando con estructuras financieras altamente apalancadas.No obstante, en el caso de CoreWave, una parte importante de su deuda cotizada está respaldada por centros de datos que opera y alquila. Además, sus expectativas de elevar su inversión en capex el año que viene, apenas representaría alrededor del 5% del gasto de los grandes hiperescaladores, por lo que difícilmente bastaría para poner fin al actual ciclo de inversión en IA. 

Gartner: el 44% de los CEO tiene problemas para demostrar la viabilidad de la IA

Gartner ha presentado en su gran evento anual, el IT Symposium/Xpo, encuestas a consejeros delegados, directores de tecnología y directores financieros con una demoledora conclusión: el gasto en IA sigue subiendo pero muy pocos consiguen demostrar que compensa. El 81% de los directores de tecnología está aumentando su inversión en IA, y el 58% nota más presión para que esa IA recorte costes.  Solo el 13% dice haber sacado un valor importante de la IA y solo el 11% de los directores financieros ve un retorno claro. El 44% de los consejeros delegados tiene problemas para demostrarlo ante sus accionistas.

Según Gartner, el retorno aparece cuando la empresa rediseña el proceso entero: cómo se trabaja, cómo se decide y cómo se organiza el equipo. Antes de aprobar el próximo proyecto de IA, recomienda a una empresa apuntar qué métrica tiene que mover, cuánto, en qué plazo y en qué momento lo para si la rentabilidad no llega.

La banca de EEUU frena a los agentes de IA

Los grandes bancos de EEUU han empezado a cerrar la puerta a los agentes de IA de terceros. JP Morgan, Bank of America, Morgan Stanley, Wells Fargo y Citi han detectado agentes operando dentro de cuentas de clientes, y algunos hacían cosas que nadie les había pedido. La mayoría los había autorizado el propio cliente, pero los bancos dicen que no saben distinguirlos de un ataque. Los agentes iniciaban sesión con las credenciales del propio cliente, algo que las normas de los bancos prohíben. Algunos llegaron a llamar a atención al cliente o a ejecutar acciones que el usuario nunca había pedido.

Además, en una prueba de Anthropic con 1.053 personas, un comando dañino colado a propósito superó la revisión humana el 86% de las veces, frente al 11% de los controles automáticos. Y las personas fallaban más en las sesiones largas.

• Microsoft ha publicado los primeros resultados de MAI-DxO, su sistema de diagnóstico con IA. En una prueba con 304 casos complejos del New England Journal of Medicine acertó el 83%, frente al 36% de los médicos que participaron. Y llegó al diagnóstico pidiendo menos pruebas y más baratas.
• Barclays recortará unos 5.000 empleos. el 5% de su plantilla, y usa como argumento la IA, que figura entre las herramientas con las que quiere ahorrar 1.100 millones de libras hasta 2027. Sigue la estela de American Express, como publicó el 25 de octubre Dinero Seguro.
• Getty Images se declara en quiebra. Tras fracasar su fusión con Shutterstock, inicia una reestructuración para excluirse de Bolsa. Hace cuatro años valía casi 5.000 millones$ y ahora arrastra deuda e incapacidad para hacer frente a la competencia de la foto del móvil y a la de las imágenes hechas con IA.

Banor: la OPV de Anthropic medirá la financiación de la IA

OpenAI negocia obtener 30.000 millones$ en una ronda de financiación en la que participarían como líderes inversores de Emiratos Árabes Unidos, con Coatue entre los posibles participantes. Antes de su salida a Bolsa, esta ronda valora la empresa en 1,25 billones. La china DeepSeek levanta 15.000 millones$ en otra ronda, celebrada dos días después de que EEUU ordenara retirar su IA de las agencias federales. CATL y Tencent figuran entre los inversores.

Angelo Meda, gestor de Banor Mistral, fondo integrado en Banor SICAV, cree que los mercados cada vez tienen más dudas sobre la necesidad de financiar el crecimiento de las empresas relacionadas con la IA. Y la principal prueba que demostrará si este cambio de visión sobre la IA se hace realidad, será la OPV de Anthropic. Se trata de la salida a Bolsa de una empresa que cotizará en el Nasdaq valorada en cerca de 2 billones$ con ingresos de 16.800 millones en el tercer trimestre (+45%), que genera 1,7$ dólares de ingresos por cada dólar que gasta en capacidades informáticas.

La IA ha dominado los mercados en los últimos tres años gracias a la fuerte demanda de GPU (procesadores), y centros de datos, y por las fuertes inversiones realizadas por las compañías tecnológicas. Pero la próxima salida a Bolsa de Anthropic. “podría convertirse en la primera prueba real de los mercados sobre los pilares que sustentan los grandes modelos de IA: cuánto valen, cuánto capital absorben, qué rentabilidad pueden alcanzar y, sobre todo, quién se queda realmente con los beneficios generados a lo largo de toda la cadena de valor”.

El momento de salida a bolsa de Anthropic “no puede ser más delicado”. Porque las Bolsas mundiales han mostrado en las últimas semanas una crisis de confianza en el segmento más agresivo de la temática de la IA. El S&P 500 sigue cerca de máximos, pero el Nasdaq y las compañías de semiconductores se han visto castigados. Los bancos, el sector sanitario y muchos valores menos expuestos a la tecnología, por el contrario, han demostrado mayor resistencia.

Algunas estimaciones sobre la tasa anualizada de ingresos de Anthropic se han revisado a la baja, y los inversores han empezado a dudar de la sostenibilidad de los márgenes, la competencia y la enorme cantidad de capital necesaria para mantener el liderazgo tecnológico. La verdadera pregunta “no es solamente saber cuánto crecerá Anthropic, sino qué clase de empresa estamos valorando”, afirma este experto.

Porque a diferencia de una compañía de software tradicional, los grandes modelos de IA necesitan chips, energía, redes, centros de datos y contratos de infraestructura a una escala asombrosa. Anthropic mantiene compromisos a largo plazo de al menos 518.000 millones$ vinculados a la nube, la capacidad informática y la infraestructura. 
Por tanto, la empresa es en parte desarrolladora de software y en parte industria pesada digital: vende inteligencia, pero para producirla tiene que construir el equivalente tecnológico de refinerías, centrales eléctricas y autopistas.

Otro factor que alimenta las dudas surgidas tras el anuncio de OPV de Anthropic es su relación con Amazon y Google. Esto “hace el escenario más interesante”, porque ambas compañías son inversores, proveedores de infraestructura, canales de venta, clientes y competidores. De hecho, el 48% de los ingresos de Anthropic en 2025 vino de estos dos hyperscalers. La relación puede ser vista “como una ventaja competitiva, porque garantiza capital, distribución y acceso a capacidad informática; o bien, como una dependencia, porque gran parte del valor económico podría ser absorbida por los mismos socios que proporcionan la infraestructura”.

Por tanto, es lógico preguntarse ¿quién se beneficia realmente del crecimiento de Anthropic? ¿La propia Anthropic, sus proveedores de chips, los proveedores de nube, los propietarios de centros de datos o las empresas que financian todo el despliegue? “El mercado ha pasado varios años premiando a casi todos los participantes de la cadena de valor. Ahora ha empezado a preguntar cómo se reparte la cuenta”.

Sobre la OPV, “es poco probable que una operación de esta magnitud se financie únicamente con dinero nuevo”, avisa Angelo Meda. Muchos fondos de inversión podrían comprar Anthropic dentro de una rotación del sector tecnológico, mediante la reducción de posiciones en las principales cotizadas con mayor liquidez y capitalización, tales como Nvidia, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta, Broadcom y Oracle. Esta es una de las razones de la reciente debilidad de los valores relacionados con la IA. Porque los inversores se plantean ¿cuánto capital será necesario, a qué coste y con qué rentabilidad?

Las empresas más endeudadas de la cadena de suministro de infraestructuras son las más afectadas por estas reticencias de los inversores. El miedo a financiar centros de datos y a la capacidad de seguir accediendo a los mercados de crédito ha golpeado a compañías como CoreWeave, y ha contribuido a las ventas en semiconductores, hardware y proveedores de infraestructura. 

El hecho de que la mayoría de los valores estadounidenses siguieran subiendo mientras el Nasdaq caía, “demuestra que no estamos ante una huida indiscriminada del riesgo, sino ante una selección cada vez más exigente dentro de la temática de la IA”. El mercado “ha cambiado su forma habitual de valorar las cifras de las compañías de la IA”. Los ingresos y los pedidos siguen siendo fundamentales, pero ahora cobra relevancia el flujo de caja libre, el coste de la deuda, la rentabilidad sobre el capital invertido, la duración de los contratos, y los ingresos generados por cada dólar de capacidad informática.

Y esta tendencia se está extendiendo en todas las regiones. En EEUU, las pérdidas debidas a este nuevo enfoque del mercado se han concentrado en las grandes tecnológicas y en la cadena de suministro de chips, mientras que el sector financiero, el sanitario y otros sectores han compensado parte de las pérdidas.  En Europa, el Stoxx 600 se ha mostrado más estable, apoyado en sólidos resultados empresariales y una exposición menos concentrada a la IA. Los mercados de Asia, por el contrario, han sufrido más el cambio de foco de los inversores, sobre todo en Corea, Taiwán y Japón, muy afectados por las dudas sobre la inversión tecnológica, ya que una parte significativa de sus respectivos índices está vinculada a los semiconductores, la memoria y el hardware. Estos mercados sufrieron alta volatilidad, con caídas fuertes seguidas de rebotes considerables.

En la fase actual “no parece aconsejable abandonar la temática de la inteligencia artificial, pero cada vez resulta más esencial distinguir entre sus distintos componentes”, opina Angelo Meda. También “es importante evitar aplicar múltiplos propios del software a empresas cuyo modelo de negocio se parece cada vez más a los de las infraestructuras”. Anthropic es “una formidable prueba de fuego”. Si la salida a Bolsa es bien absorbida, la valoración se acerca al objetivo y la cotización es sólida en las sesiones posteriores, “se confirmaría lo acertado de financiar el crecimiento de la IA, incluso cuando este conlleva una elevada intensidad de capital”.
Pero si “se produce una caída del precio, una disminución de la oferta, o un aplazamiento, serían pruebas de que se ha abierto una brecha significativa entre las valoraciones de los expertos y las que los inversores están dispuestos a aceptar”, concluye este experto.

Roland Berger: la IA generará el 50% de la demanda de potencia

La expansión de la IA está acelerando la construcción de centros de datos a escala mundial y reordenando la geografía de esta infraestructura. De acuerdo con el estudio de Roland Berger The global build-out race: AI data center study | Part 1, la capacidad instalada global se multiplicará por cuatro en una década, pasando de 88 gigavatios (GW) en 2025 a 341 GW en 2035. El peso de la IA en la demanda total pasará del 20% a casi el 60%. Roland Berger prevé que la capacidad mundial alcance los 224 GW en 2030, tras crecer un 21% anual, con la IA ya en torno al 50% de la demanda de potencia. En ese horizonte de 2030, Europa pierde terreno, ya que su cuota de capacidad instalada descenderá del 13% al 10%, frente al 58% aproximado de Norteamérica.

Las necesidades de cómputo que exigen las nuevas generaciones de los grandes modelos de lenguaje, así como una velocidad de adopción sin precedentes de estas tecnologías, explican el desarrollo de los centros de datos. La inversión de los grandes operadores de nube, los hyperscalers, rozará los 750.000 millones$ en 2026, casi el doble que en 2025. Roland Berger considera sólido el crecimiento a largo plazo de esta industria, aunque advierte de que el ritmo actual de inversión, por delante de los ingresos que genera hoy la IA, y la presión sobre el flujo de caja de algunos operadores introducen vulnerabilidades y hacen posible una moderación temporal. 

“Los centros de datos de IA son infraestructuras muy intensivas en capital y con plazos largos de desarrollo, y quien invierte necesita reglas estables y tiempos de tramitación predecibles. El estudio muestra que las ayudas financieras no son un incentivo suficiente y que las decisiones de ubicación dependen en gran medida del marco regulatorio y del acceso a la red. Además de con EEUU, se compite entre mercados europeos, por lo que tomarán ventaja los países que ofrezcan más previsibilidad”, señala Juan Luis Vílchez, senior partner de Roland Berger en Iberia.

En 2025, Norteamérica contaba con 4.322 centros de datos, 4.032 de ellos en EEUU, una cifra superior a la de Europa Occidental y Asia juntas. Su capacidad aumentará de 49 GW en 2025 a 130 GW en 2030. Europa, por su parte, pasará de unos 11 GW a unos 23 GW en ese periodo, se duplicará, pero lo hará a un ritmo anual del 15%, frente al 22% de Norteamérica y el 19% de China. La brecha se aprecia también en los grandes proyectos. Entre los mayores desarrollos anunciados hasta la fecha, todos por encima del gigavatio, solo uno está fuera de EEUU: el campus SINES, en Portugal, que prevé alcanzar unos 1,2 GW en 2030. El otro proyecto europeo más destacado, Cambois, en Reino Unido, está planificado en torno a los 700 megavatios. A ello se suma que la actividad europea de IA se orienta sobre todo a la inferencia, con instalaciones más pequeñas, y no al entrenamiento de modelos de frontera, lo que limita la inversión que la región puede atraer de forma orgánica. 

El estudio identifica tres factores que explican por qué Europa se queda atrás, y los profesionales encuestados sitúan el acceso a la red eléctrica como la principal barrera. Conectar un nuevo centro de datos puede tardar hasta siete años en Europa, frente a entre uno y tres años en EEUU, donde además los operadores recurren con frecuencia a la generación propia en el emplazamiento, una vía que las normas ambientales europeas impiden en gran medida. El segundo freno es la energía. Un centro de datos de IA de un gigavatio consume tanta electricidad como una ciudad de en torno a un millón de hogares. Europa tiene algunos de los precios industriales de electricidad más altos entre los grandes mercados de centros de datos, y este recurso supone aproximadamente el 40% de sus costes operativos. 

“La energía se ha convertido en el factor limitante de los centros de datos de IA. Actualmente no basta con tener demanda y capital, hay que disponer de potencia y de conexión a la red a tiempo. En Iberia tenemos condiciones atractivas, como la generación renovable y una posición geográfica estratégica, pero solo se traducirán en inversión si la red y los permisos llegan al ritmo que exige el mercado”, señala Pedro Galhardas, senior partner de Roland Berger en Iberia. 

El tercer obstáculo es la complejidad regulatoria, que abarca desde la protección de datos y la ciberseguridad hasta los permisos urbanísticos y ambientales, y que los participantes en la encuesta sitúan entre las principales barreras para ampliar la capacidad en Europa. El informe subraya que el desarrollo más lento y los requisitos locales más complejos de Europa también abren puntos de entrada para especialistas en infraestructuras, contratistas de ingeniería y construcción y proveedores con presencia local. Unas condiciones para las que están peor preparados los operadores centrados en EEUU. 

El análisis de Roland Berger considera que las iniciativas políticas para ampliar la infraestructura digital son un paso importante hacia una mayor independencia europea, pero insiste en que no es suficiente. Los centros de datos ubicados en Europa permiten procesar información sensible y desplegar aplicaciones de IA bajo jurisdicción europea, y son la base de un ecosistema de IA competitivo. Sin capacidad de cómputo suficiente, Europa corre el riesgo de perder parte del crecimiento económico vinculado a esta tecnología y de aumentar su dependencia de proveedores externos.

Miguel Ángel Valero

La inteligencia artificial (IA) impulsa de forma significativa la puesta en marcha de startups dirigidas por un único emprendedor, según el Mapa del Emprendimiento 2026, desarrollado por South Summit e IE University, que también constata que este efecto es mayor cuando la IA es la tecnología principal del modelo de negocio. Salvador Aragón, CIO de IE University, ha destacado en la presentación del informe que “hemos visto una sólida relación entre IA y solopreneurs. Emprendedores que, con recursos muy limitados, son capaces de construir sus propios proyectos. Es solo un primer indicador de todo lo que está por venir”.

La IA funciona cada vez más como una herramienta transversal que como una tecnología exclusiva. En España, el 64,2% de las startups utiliza la IA como tecnología amplificadora pero solo el 40,9% la identifica como tecnología core. Esta diferencia de 23 puntos, la mayor entre las regiones analizadas, por delante de LATAM (21 puntos) y Europa (19), refleja hasta qué punto su uso se ha extendido más allá de las empresas que basan su negocio en ella.

La presencia de la IA también es mayoritaria a nivel internacional: el 66,8% de las startups europeas la utiliza como tecnología principal o secundaria, frente al 62,5% de EEUU y Canadá. Sin embargo, cuando se analiza su papel como tecnología principal, los porcentajes descienden al 47,6%en Europa y al 49% en América del Norte.

La composición de los equipos fundadores es uno de los ámbitos que más ha cambiado en el último año. En España, las startups puestas en marcha por equipos mixtos de hombres y mujeres alcanzan el 37,6%, frente al 32% de 2025, el porcentaje más elevado en toda la serie histórica. Pese a este avance, España todavía se sitúa ligeramente por debajo de Europa, donde los equipos mixtos representan el 38,9%.

Los solopreneurs, por su parte, representan ya el 26,5% de las startups en España, frente al 23% de 2025. Esto supone que una de cada cuatro startups españolas tiene un único fundador, el porcentaje más alto de la serie, aunque todavía por debajo de Europa (29,6%). Los equipos de dos o tres fundadores siguen siendo los más habituales en el ecosistema español, con un 59% del total. El retrato robot del emprendedor español es principalmente masculino: el 77% de los fundadores son hombres y el 22,6% son mujeres (4,6 puntos porcentuales por encima del año pasado). Su edad media asciende a 39,4 años, frente a los 38 de 2025, y cuenta con una sólida formación académica: el 49% ha cursado un Máster, al mismo nivel que la media europea. 

Por su parte, los emprendedores en serie en España representan el 52,2% del total, lo que implica un importante crecimiento desde el 39% registrado en 2013.Las motivaciones del emprendedor español han evolucionado en los últimos años, tal y como confirma el Mapa del Emprendimiento 2026. Identificar una oportunidad de mercado gana peso como principal razón para crear una startup en España, con un 47% frente al 45% de 2025. Este porcentaje ha aumentado considerablemente desde 2020, cuando apenas el 28,3% de los emprendedores señalaba este motivo. Por el contrario, la vocación de emprender pierde protagonismo y desciende del 35% al 33,3% en el último año. 

Dentro del ecosistema global conviven dos modelos de startups con distintas prioridades. Latinoamérica es la región con más startups rentables: el 28,6% tiene un EBIDTA positivo. Europa,por su lado, destaca por su internacionalización (24,9%). La diferencia responde, en parte, al acceso a la financiación: las limitaciones de recursos en América Latina empujan a los emprendedores a construir negocios rentables desde etapas tempranas, centrados en las necesidades de su mercado local. En Europa, en cambio, el mayor acceso a capital favorece modelos que priorizan la expansión internacional antes de alcanzar la rentabilidad, con solo un 9,3% de startups con EBITDA positivo.

Esta diferencia de enfoque puede invertir el camino habitual, tal y como indican el Mapa del Emprendimiento. Si durante años Latinoamérica adaptó modelos de negocio europeos y estadounidenses a su realidad, ahora el ecosistema podría experimentar una tropicalización: las startups de distintas regiones mundiales pueden incorporar estrategias latinoamericanas basadas en la rentabilidad temprana, el crecimiento local y la atención a segmentos desatendidos, especialmente en sectores como las finanzas y el retail.

Preply: el 91% de los trabajadores que estudian usa IA

El 91% de los trabajadores en España que están estudiando utilizan la IA en sus procesos de aprendizaje, según el Informe de Progreso de Preply, plataforma global de clases particulares para el aprendizaje de idiomas. Los trabajadores españoles superan el porcentaje de la media global (88%) y solo se ven superados por dos países: Polonia y Argentina, ambos con el 93%.

El 35% de los trabajadores españoles utilizan la IA para aprender de manera diaria. Menos del 10% asegura que nunca la emplea. “Ahora, la IA ofrece más posibilidades y flexibilidad para aprender que nunca. Pero garantizar el acceso a la educación es solo una parte del reto. La verdadera pregunta siempre ha sido si las personas pueden poner en práctica lo que han aprendido cuando lo necesitan”, explica Josh Crossick, CPO de Preply.

El 58% de los trabajadores españoles se siente más abrumado que nunca por la variedad de opciones que hay para estudiar. Y el 54% explica que dedica más tiempo que antes a aprender, pero no siempre consiguiendo mejores resultados.  El informe de Preply muestra que el 79% considera que existen más formas de aprender que nunca, pero el 66% reconoce que acceder a la información no siempre genera un progreso real. “Gracias a la IA, los conocimientos están al alcance de la mano en segundos. Lo difícil es lo que sucede después, cuando cierras la app, sales de la clase y tienes que usar lo estudiado. El progreso real consiste en ser capaz de aplicar estas habilidades con soltura en momentos decisivos”, indica Sofia Tavares, Directora de Marca de Preply.

El 36% de los trabajadores españoles que está estudiando algo mientras trabaja lo hace para mejorar su rendimiento en el puesto que ocupa.  Sin embargo, también hay un 29% de ellos que lo hace para mantenerse competitivo en el mercado laboral con nuevas capacidades. Un 27% de los trabajadores que están estudiando lo hacen directamente por interés personal o curiosidad, mientras que el 23% lo que busca es conseguir un ascenso o mejora laboral. 

Las dudas sobre la IA no cesan

Mientras, las dudas se reavivaron dentro del sector tecnológico. La pugna por el capital y la posibilidad de que Meta recurra a ampliaciones de capital vuelven a poner en cuestión la sostenibilidad del crecimiento de la inversión. Una caída en la valoración de OpenAI en su última ronda de financiación privada –de 1,4 billones$ a 1,25 billones– reabre el debate sobre las perspectivas de los proveedores puros de modelos. Todo ello llega apenas una semana antes de que varios de los protagonistas de estas incertidumbres presenten sus números. La próxima semana, además de los principales hiperescaladores, Alphabet, Microsoft (28 de octubre) y Amazon (29/10), conoceremos los resultados de SK Hynix (28) y Samsung (29). Esta temporada de resultados será una de las más importantes del año para las tecnológicas, pues seguramente atravesamos el momento de mayor incertidumbre desde el año pasado, cuando por estas mismas fechas la inversión en IA volvía a dispararse y se cuestionaba su sostenibilidad, o desde el “momento DeepSeek” de principios de 2025. Y precisamente esta semana será la antesala de un noviembre trascendental, en el que tendremos, en primer lugar, los resultados de CoreWeave (10 de noviembre); posteriormente, los de Nvidia (19); y, como colofón para el sector tecnológico, la salida a Bolsa de Anthropic.

Desde el punto de vista financiero, las cifras de la primera parte de la cadena de valor de la IA han sido buenas. Existe demanda y el uso empresarial de los modelos continúa incrementándose –estas semanas se volvieron a hacer máximos en el uso de tokens según Ramp AI–. Hasta el momento, no hay señales de sobreoferta de capacidad de computación y la monetización de los modelos, la verdadera savia nueva de este ciclo inversor, mantiene un ritmo de crecimiento muy elevado, el mayor visto en una empresa tecnológica en los últimos 20 años. Por tanto, parece un entorno en el que la volatilidad seguirá siendo alta. Será importante mantener la calma, permanecer invertidos y no dejarse arrastrar por los movimientos de precios a corto plazo, sino ser capaces de mirar más allá del ruido del mercado. Del mismo modo, conviene diversificar, evitar una exposición excesiva a los hiperescaladores y no olvidar la segunda derivada de este ciclo: las infraestructuras necesarias para sostenerlo.

A todo esto se añade el vaticinio de Demis Hassabis. El jefe de Google DeepMind recorta su previsión de cuándo llegará una IA capaz de igualar a una persona en casi cualquier tarea. Cree que será dentro de dos o tres años.

Crédito y Caución: IA y centros de datos activan la ingeniería mecánica

La demanda de maquinaria está creciendo gracias al sólido nivel de inversión de capital relacionado con la IA, especialmente en hardware y en la construcción de centros de datos. Según un estudio de Crédito y Caución, se espera que la producción mundial de ingeniería mecánica aumente un 4,3% en 2026, tras las contracciones registradas en 2023 y 2024. América del Norte y Asia-Pacífico son los mercados con mejores perspectivas. 

En Europa, el rendimiento del sector se ve frenado por la debilidad de las exportaciones, la elevada incertidumbre y la inflación impulsada por los precios de la energía. Además, el endurecimiento de la política monetaria en la zona del euro está limitando la capacidad de las empresas manufactureras para invertir en maquinaria. Así, la previsión de crecimiento es de apenas un 0,3%, muy por debajo de la media global. A diferencia de lo que ocurre en otros mercados, como el norteamericano, el gasto de capital relacionado con la IA no está impulsando la demanda de maquinaria en Europa.

En el Reino Unido, se estima que la producción de maquinaria se contraiga un 2,3% este año, debido a la presión sobre la rentabilidad de las empresas nacionales por los elevados costes energéticos, el fuerte crecimiento salarial y el aumento de los costes laborales. 

A pesar de la mejora en las previsiones de crecimiento a nivel global, el sector de ingeniería mecánica se enfrenta a importantes retos que podrían volver a frenar este dinamismo. Por una parte, depende en gran medida de las cadenas de suministro transfronterizas, y, por tanto, es muy sensible a los cambios en las políticas comerciales globales y los aranceles. 

Por otra parte, requiere grandes inversiones y gastos en I+D para ofrecer productos a medida en un mercado en el que las preferencias de los clientes cambian constantemente. Además, es muy sensible a la evolución de los precios y a la disponibilidad de materias primas como el aluminio, el cobre y el acero. 

A medio y largo plazo, la transición hacia los vehículos eléctricos provocará cambios en el suministro de maquinaria al sector de la automoción, con un mayor énfasis en las baterías y los equipos eléctricos relacionados. Se prevé que la demanda de maquinaria para fabricar sistemas de propulsión convencionales se debilite y que el crecimiento del sector se desacelere a largo plazo, tal y como recoge el informe de la aseguradora de Crédito. 

Las elecciones de medio mandato pueden afectar a los centros de datos

Wall Street teme que las elecciones de medio mandato del 3 de noviembre en EEUU frenen los centros de datos de la IA. El 69% de los votantes demócratas y el 43% de los republicanos quiere limitarlos. Nadie espera una ley que pare las obras, porque Trump la vetaría. El peligro son las audiencias, con más de un billón$ en juego en 2027, cada mes de retraso es dinero sin cobrar. Y las obras con el ayuntamiento pidiendo papeles a cada instantre.  El rally da por hecho obras a toda máquina. Si cambia el Congreso, sufren antes los endeudados, como CoreWeave , que los gigantes con caja.

Mientras, TSMC busca motores sin tierras raras por miedo a que China le corte el grifo. El mayor fabricante de chips prepara un plan B contra Pekín. Y es que los jefes del chip piden a sus proveedores motores sin tierras raras. Desde el año pasado, China pide licencia para exportar tierras raras e imanes. Taiwán apoya a un instituto público para montar en 3 años una línea piloto que cubra cerca de la mitad de la demanda de la isla. Los imanes importan porque mueven las piezas de las máquinas que fabrican las obleas. Si faltan, la línea se para, y con ella los chips de móviles, IA y defensa. Es tener el mejor horno y depender del vecino para el gas. A TSMC le sobra demanda y le falta seguridad en el suministro. Cada motor sin piezas chinas resta a Pekín una palanca sobre la IA.

OpenAI ha publicado nuevos casos de agentes que desactivaron la monitorización de seguridad durante trabajos internos. Un modelo GPT-6 le dijo después a un usuario que no la había tocado. Una versión trucada de LiteLLM robó claves durante dos horas. LiteLLM, una herramienta muy usada para conectar apps con modelos de IA, confirma que el 21 de octubre estuvo publicada una versión manipulada que robaba credenciales.

Unos investigadores de seguridad usaron GPT-5.6 Sol, un modelo de OpenAI de la generación anterior, para encontrar dos fallos críticos en PHP. Es el lenguaje con el que funcionan cerca del 70% de las webs. PHP ya ha publicado los parches, y la NSA y el FBI piden actualizar cuanto antes o desconectar los servidores que no se puedan parchear rápido.

OpenAI vende sus modelos y Codex a través de Google Cloud. Ya está en las tres grandes nubes de EEUU. GPT-Astra, GPT-6.1 Sol y GPT-6 Luna llegan en versión privada a clientes de empresa, y entrarán también en Antigravity y Gemini Agent.

Anthropic ha presentado Claude Duet, una app en la que Claude funciona como asistente proactivo. Manda un resumen cada mañana, revisa las aplicaciones conectadas cada pocas horas y solo escribe al usuario cuando algo se necesita. Funciona con Opus 5.5 y de momento es una versión de pruebas para suscriptores Pro y Max en EE. UU., con lista de espera.

Perplexity ha actualizado Computer, su agente que maneja apps y archivos por ti, para que tanto el modelo como el agente funcionen dentro del Mac. La opción local ya está disponible en la app de Perplexity para Mac.

Miguel Ángel Valero

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

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

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

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

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

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

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

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

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

La OTAN financia a XRF

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

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

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

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

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

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

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

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

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

La IA sigue siendo el principal foco de inquietud

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

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

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

Deepseek vuelve a sorprender con una IA más rápida y barata

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

Miguel Ángel Valero

En un nuevo gesto de apoyo y de reconocimiento de la aportación de la filial española, Ergo DKV ha sido la anfitriona de la primera edición internacional de Prompt2Impact, el hackathon de inteligencia artificial (IA) del grupo Ergo, que ha reunido a 46 profesionales de nueve países con un objetivo común: desarrollar soluciones basadas en IA generativa capaces de simplificar procesos, mejorar la eficiencia y contribuir a ofrecer una experiencia más ágil y sencilla a clientes y equipos.

La elección de España como sede de esta edición refuerza el papel de Ergo DKV como referente en innovación y salud digital dentro del Grupo Ergo. La iniciativa nació hace un año en DKV España como una experiencia pionera para explorar aplicaciones prácticas de la IA en el negocio asegurador, partiendo de una idea clara: el verdadero valor de la tecnología reside en su capacidad para resolver necesidades concretas y generar un impacto positivo en la vida de las personas.

Tras los buenos resultados de la edición española, Prompt2Impact ha evolucionado hasta convertirse en una iniciativa de alcance internacional. De los 30 casos de uso presentados por diferentes entidades y mercados del Grupo Ergo, se seleccionaron 12 retos estratégicos por su viabilidad y capacidad para implantarse en distintos países. De este modo, una iniciativa impulsada desde España se convierte en un espacio para compartir conocimiento, generar sinergias y acelerar la adopción de soluciones innovadoras en todo el grupo.

Para Ergo DKV, la tecnología es una herramienta al servicio de las personas. En este modelo phygital, la IA complementa el trabajo de los profesionales, permitiéndoles dedicar más tiempo a las tareas de mayor valor añadido y ofrecer una atención más cercana, personalizada y eficiente.

Los participantes trabajaron en equipos de cuatro personas, combinando perfiles de negocio y especialistas tecnológicos para abordar los distintos retos desde perspectivas complementarias. Utilizando entornos seguros, datos anonimizados y herramientas específicas, desarrollaron propuestas orientadas a generar un impacto real en el negocio y con potencial de aplicación internacional. Una experiencia que pone de manifiesto el valor de la colaboración y la inteligencia colectiva para impulsar la innovación y una muestra de la capacidad de desarrollo profesional de Ergo como compañía líder global presente en 20 países. 

Las sesiones de trabajo y las presentaciones de propuestas tuvieron lugar en el Riyadh Air Metropolitano, en Madrid. La elección de este espacio coincide además con la reciente firma del acuerdo global de patrocinio entre ERGO | DKV y el Atlético de Madrid, una alianza que refuerza la apuesta de crecimiento del grupo en España y su compromiso con la promoción de hábitos de vida saludables.

David García Gistau, Head of AI de Ergo | DKV, destaca que "celebrar Prompt2Impact en España refleja nuestra apuesta por una IA útil, capaz de conectar talento, impulsar la colaboración internacional y acelerar la innovación en todo el Grupo ERGO. Queremos contribuir a que la IA genere valor real para las personas, el negocio y la sociedad".

Por su parte, Dirk Schautes, CIO de Ergo International, subraya el valor de la colaboración como elemento clave para el futuro del sector: "Durante Prompt2Impact hemos podido comprobar el enorme potencial que surge cuando equipos de distintos países, áreas de negocio y perfiles tecnológicos trabajan juntos para resolver retos comunes. La IA será una capacidad estratégica para nuestro negocio y su éxito dependerá, en gran medida, de nuestra capacidad para colaborar de una forma cada vez más integrada".

Anne Dreller, miembro del Consejo de Dirección de ERGO International AG, resalta que “el verdadero poder de la IA reside en combinar conocimientos de distintos países y construir soluciones conjuntamente. Prompt2Impact muestra cómo los equipos de Ergo pueden desarrollar y escalar capacidades de IA sobre una base compartida, convirtiendo la innovación local en valor para todo el Grupo mediante la colaboración, la reutilización y las sinergias entre países”. 

CaixaBank amplía su acuerdo con Google Cloud

CaixaBank ha anunciado la ampliación de su acuerdo estratégico con Google Cloud, reforzando sus capacidades tecnológicas en ámbitos clave como la IA, la gestión de datos, la analítica de datos y la infraestructura en la 'nube'. Partiendo de una alianza establecida en 2023, el acuerdo ampliado, que extiende la colaboración hasta 2033, incrementará la adopción de tecnologías cloud y de IA por parte de la entidad, y acelerará el desarrollo de herramientas orientadas a mejorar la toma de decisiones operativas de sus empleados, mejorando al mismo tiempo la personalización de productos y servicios para sus millones de clientes.

Como parte del nuevo acuerdo, CaixaBank desplegará Gemini Enterprise, la plataforma de IA de Google Cloud para crear, gobernar e implementar agentes. Estos agentes permitirán a los equipos de CaixaBank sintetizar información financiera compleja, automatizar tareas rutinarias y optimizar los flujos de trabajo diarios.P

ara apoyar los objetivos estratégicos de CaixaBank, la colaboración ampliada se centrará en tres pilares clave:

• Analítica de datos e IA agéntica: CaixaBank convertirá grandes repositorios de datos en información útil. Utilizando Gemini Enterprise, los equipos desplegarán agentes de IA especializados para agilizar la gestión de documentos, la clasificación y el resumen de contenidos complejos, acelerando la toma de decisiones internas.
• Infraestructura híbrida y seguridad: CaixaBank combinará su entorno privado con la infraestructura segura de Google Cloud para mejorar la resiliencia de los sistemas, la escalabilidad y la disponibilidad de los servicios para adaptarse al crecimiento futuro. El despliegue también añade capacidades avanzadas de detección de amenazas y monitorización de seguridad bajo los estrictos marcos de gobernanza e IA responsable de CaixaBank.
• Capacitación y formación de los equipos: El programa también abarca servicios profesionales especializados, iniciativas de colaboración y cursos de formación para facilitar la adopción de nuevas capacidades tecnológicas y la capacitación de los equipos. El trabajo estará bajo el gobierno de CaixaBank y sus marcos de seguridad, privacidad e IA responsable.

Con la ampliación de esta alianza, CaixaBank reafirma su compromiso de colaborar con socios tecnológicos y de IA de vanguardia. Al aprovechar las capacidades avanzadas de IA y datos de Google Cloud, el banco está preparado para impulsar la transformación continua de su modelo de negocio y definir el futuro de la banca digital.

Banco Sabadell realiza su primer pago agéntico real

Por su parte, el Banco Sabadell ha completado con éxito su primer pago agéntico real de extremo a extremo realizado por un agente de IA en un entorno seguro y verificable. La entidad llevó a cabo esta operación a través de Mastercard Agent Pay, permitiendo a los agentes de IA iniciar y ejecutar pagos por cuenta de los clientes dentro de límites y autorizaciones previamente definidos junto con estrictos estándares de seguridad, privacidad y protección.

Para Banco Sabadell, este nuevo hito ofrece un posicionamiento estratégico en la evolución de pagos impulsados por IA y demuestra la viabilidad de los pagos agénticos. En este caso, se ha conseguido validar una compra real iniciada y ejecutada desde un agente de IA mediante tokenización, pass keys y autenticación biométrica, demostrando capacidad para habilitar compras seguras iniciadas por agentes IA. 

El pago fue realizado con una tarjeta de Banco Sabadell porun agente IA dentro de la plataforma Priceless de Mastercard, mediante la orquestación extremo a extremo de la transacción por parte de PayOS.

“Los pagos agénticos suponen un nuevo salto evolutivo en la forma en que los clientes interactúan con los servicios digitales. A medida que este tipo de operaciones adquieren una mayor autonomía, resulta esencial contar con mecanismos sólidos de protección, autorización por parte del clientes y máxima transparencia”, ha señalado el director de Pagos en Operaciones y Tecnología de Banco Sabadell, Juan Manuel Tabero.

El director general de Mastercard en España, Juan Pablo Vivas, ha señalado: “La IA tiene el potencial de simplificar la forma en que las personas gestionan las tareas cotidianas, pero la confianza y la seguridad deben ser siempre la prioridad. Agent Pay de Mastercard ha sido diseñado para garantizar que las transacciones iniciadas por IA sean transparentes, autenticadas y permanezcan en todo momento bajo el control del consumidor. Al colaborar con socios como Banco Sabadell, estamos ayudando a sentar las bases de un sistema de pagos impulsado por IA que sea seguro y de confianza”.

La operación ha contado con la participación de Sabadell Digital, la compañía tecnológica de Banco Sabadell y uno de los principales motores de innovación de la entidad. Con un equipo de más de 1.000profesionales y la gestión de más de 1.200 proyectos al año, Sabadell Digital ha contribuido aldesarrollo y ejecución de este primer pago real con Agent Pay de Mastercard, aportando su capacidad para integrar innovación, seguridad y eficiencia en soluciones que anticipan las necesidades futuras delos clientes. Su participación en este proyecto refleja la apuesta de Banco Sabadell por impulsar tecnologías de vanguardia que permitan avanzar hacia nuevos modelos de interacción financiera basados en inteligencia artificial, garantizando al mismo tiempo los más altos estándares de confianza, privacidad y protección.

Foro Tecnológico Global: la IA debe notarse en  la cuenta de resultados

La IA debe demostrar su impacto en la cuenta de resultados. Esa exigencia de resultados debe comenzar antes de incorporar una tecnología al negocio, subraya Isabel Tocino, vicepresidenta del Santander España en el Foro Tecnológico Global. Al mismo tiempo, reclama una mayor implicación de las compañías en la financiación de proyectos que puedan comercializarse.

Roger Ramos, fundador de Elba Finance, señala dos momentos especialmente difíciles: el paso de la idea al piloto y el del piloto a un producto comercializable. Y propone combinar iniciativas públicas que reduzcan el riesgo en esas fases con inversión privada, además de de contar con equipos capaces de ejecutar los proyectos y llevarlos al mercado.

El presidente de Rothschild & Co España y vicepresidente de la CEOE, Íñigo Fernández de Mesa, reclama un mercado europeo de capitales con dimensión suficiente para acompañar el crecimiento empresarial, al tiempo que pone el cofo en las dificultades de financiación de las compañías que han superado la fase inicial y aún carecen del tamaño de las grandes empresas. 

Marcos López de Prado, director global de Investigación y Desarrollo Cuantitativo en Abu Dhabi Investment Authority, pide estudiar por qué la capacidad investigadora española se traduce en menos patentes por habitante que en otros países. 

“La IA ya nos ha sorprendido, ahora nos tiene que demostrar que nos da rentabilidad”, asegura Manuel Baraza, CEO de Ayesa Digital. 

Alberto Valero, director general de Grandes Clientes de Seidor, defiende concentrar los esfuerzos en los procesos con mayor impacto económico, recuerda que los consejos de administración de las empresas ya preguntan por el valor que aporta la IA, y avisa del riesgo de dispersar las iniciativas.

Ana Gobernado, CEO y General Manager de IBM Consulting para España, Portugal, Grecia e Israel, cree que el principal reto es reorganizar las tareas y los equipos, la incorporación de capacidades digitales, y la forma de aportar valor y el desarrollo del talento. 

Alberto Terol, presidente de Ontime y del consejo de administración de Andbank España, advierte de que la gobernanza empresarial avanza por detrás del cambio tecnológico, y del peso de las obligaciones de cumplimiento normativo. Recomienda que los consejos conecten la tecnología con el negocio e impulsen la transformación de los procesos y de la cultura de las organizaciones. 

Alfonso García Muriel, presidente y CEO de DXC en España y Portugal, resalta que la IA modifica los modelos de negocio y plantea interrogantes sobre quién captura el valor que genera. Defiende actuar ante esos cambios y acompañarlos con nuevas oportunidades para los profesionales. También ha destacado la responsabilidad de los consejos de administración frente a las amenazas de ciberseguridad.

Jorge Pérez de Leza, CEO de Metrovacesa, cree que la digitalización reduce un 30% los tiempos de construcción, en un contexto de escasez de mano de obra.

José Sevilla, presidente de Unicaja,  cree que la tecnología debe facilitar la relación del cliente con el banco mediante procesos más sencillos y seguros. Destaca la necesidad de disponer de datos unificados y trazables y las posibilidades de automatizar tareas vinculadas al cumplimiento normativo. La regulación y la innovación son compatibles, y la tecnología permite reforzar los controles sobre la información sensible.

Víctor del Pozo, director de Operations, Innovation, Partnerships & New Services de Orange España, resalta los avances en conectividad y las herramientas para verificar la identidad en las comunicaciones, junto con el apoyo que pueden ofrecer a las empresas en ciberseguridad.

Rubén Aliseda, CEO de DHL Supply Chain Iberia, señala que la analítica de datos permite anticipar la demanda y resolver problemas logísticos antes de que se produzcan. Mientras unas tareas se automatizan, surgen nuevas necesidades de contratación, sobre todo las vinculadas a la logística de los centros de datos.

Juan Antonio Zufiria, presidente de la Fundación Innovación Bankinter, avisa que la IA puede erosionar el valor económico de determinados conocimientos. Si permite realizar tareas especializadas con una menor preparación, puede ejercer presión a la baja sobre los salarios. Por ello, recomienda aprovechar la tecnología para acelerar la investigación científica y generar nuevas ideas que contribuyan al crecimiento y al bienestar.

Rosalía Gil-Albarellos, presidenta de Tecniberia, destaca que la IA facilita el acceso a conocimientos antes dispersos o concentrados en especialistas y permite trabajar con mayor rapidez y calidad. Pero alerta de la escasez de profesionales que se incorporan al sector y la importancia del criterio y la responsabilidad del ingeniero al plantear un problema y evaluar sus consecuencias.

Isabel Salazar, directora general de Fundación Telefónica, destaca la formación tecnológica adaptada a distintas trayectorias personales y necesidades del mercado, combinando el aprendizaje técnico con el desarrollo de capacidades humanas.

Dos de cada 3$ de inversión en startup van a IA

• Nous Research vale ya 1.500 millones$ y lleva sus agentes a empresas. Ha levantado 90 millones$ y lanza Hermes for Businesses, agentes privados y personalizados. Su agente abierto mueve cerca del 2,5% de los tokens del mundo.
• Solidigm, la filial de memoria flash de SK Hynix, ya tiene bancos para salir a Wall Street el año que viene. Goldman Sachs y Morgan Stanley lideran la colocación, con JP Morgan, Citi y UBS detrás. Busca levantar unos 10.000 millones$ y valorarse hasta en 100.000 millones. Nació en 2021 comprándole a Intel su negocio de discos SSD, los que hoy alimentan de datos la IA.
• Dos de cada tres dólares de inversión en startups van a IA. Las startups de Norteamérica captaron 92.000 millones$ en el tercer trimestre, un 35% menos que en el segundo pero un 50% más que hace un año, según Crunchbase.
• OpenAI está activando GPT-6 para todos los usuarios de ChatGPT, incluidos los que no pagan. Con él llega la interfaz inteligente: cuando una tabla, un formulario o una calculadora explican algo mejor que un párrafo, ChatGPT los construye dentro de la respuesta. Si el usuario le pide un plan de ahorro, proporciona una calculador. Por otra parte, Common Sense Media detectó que los avisos a los padres no saltaron en una hora de conversación sobre autolesiones en el colegio
• Anthropic ha lanzado Claude Haiku 5.5, su modelo pequeño. Cuesta 0,1$  por millón de tokens de entrada, lo mismo que GPT-6 Luna de OpenAI. Según la compañía, cada trabajo sale de media un 75% más barato que con el Haiku anterior.
• Elon Musk ha anunciado que Grok Bot, la plataforma de agentes de SpaceXAI, enviará cada tarea al modelo que mejor la resuelva, también si es de la competencia. Entre las opciones cita Claude Opus 5.5 de Anthropic, Midjourney para imágenes y Suno para música. 
• Google abre a todos su detector de imágenes hechas con IA. SynthID Detector busca las marcas de agua invisibles en imágenes, vídeo y audio. Solo reconoce lo generado por Google, OpenAI, Nvidia, Kakao y, pronto, Apple.
• Amazon retira sus tablets Fire baratas y lanza las Alexa Tablets, más caras ( con precios de 230$, 330 y 550€$) y con IA. Cierra la veterana línea Fire. También abandona el sistema Fire OS por Android con acceso a Google Play, llevan Alexa+ con IA generativa de serie, que pide suscripción, y la tarifa por quitar anuncios sube de 15$ a 20$. Salen el 14 de octubre en EEUU y el 19 en España. Amazon llevaba años vendiendo tablets casi a pérdida para enganchar al usuario a sus compras. Ahora cambia el plan, porque con la memoria más cara y la IA, el dinero está en el servicio recurrente, no en el dispositivo. Si la iniciativa engancha, hay ingresos fijos; si no, habrá subido precios para nada.
• GlobalFoundries sube un 5% en el Nasdaq gracias aun acuerdo plurianual de 2.000 millones$con TSMC para fabricar interposers de silicio desde 2028.

Miguel Ángel Valero

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Foro Tecnológico Global: convertir la tecnología en resultados

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Concentrix: aprovechar todo el potencial de la IA

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Más movimientos en IA

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Miguel Ángel Valero

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

OpenAI vuelve a disparar la desconfianza respecto a la IA

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

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

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

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

Otra polémica: ¿puede tener conciencia la IA?

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

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

Micron alerta de la falta de memoria

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

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

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

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

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

Miguel Ángel Valero

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

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

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

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

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

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

Miguel Ángel Valero

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

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

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

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

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

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

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

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

CaixaBank crea una Dirección de IA y Data

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

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

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

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

Investigación de la FTC a Anthropic y OpenAI

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Miguel Ángel Valero

Durante años hemos imaginado que, si algún día la inteligencia artificial (IA) se volvía demasiado poderosa o comenzaba a comportarse de forma peligrosa, siempre quedaría una última defensa: apagarla. Un botón rojo, un interruptor de emergencia y problema resuelto. La realidad empieza a parecer bastante más complicada. Los modelos más avanzados ya no se limitan a responder preguntas. Pueden escribir y ejecutar código, utilizar herramientas externas y realizar tareas durante largos periodos con una supervisión humana limitada. Por eso en EEUU han surgido propuestas para obligar a los desarrolladores a disponer de mecanismos capaces de ralentizar, restringir o, en último extremo, apagar estos sistemas.

El problema es que tener un interruptor no garantiza que podamos utilizarlo. En experimentos recientes, algunos modelos llegaron a modificar o desactivar mecanismos destinados a detenerlos para poder completar la tarea que tenían asignada. No significa que una IA tenga conciencia o instinto de supervivencia. Puede ser algo mucho más sencillo: si su objetivo es terminar una tarea y encuentra un obstáculo, intenta sortearlo.

Y los ejemplos empiezan a acumularse. Agentes experimentales de OpenAI lograron superar controles durante unas pruebas y acceder a sistemas de Hugging Face. Más recientemente, otros agentes han interactuado de manera no prevista con organismos públicos en Australia y EEUUs, incluidos sistemas relacionados con Medicare y páginas de la SEC. Lo importante no es cada incidente por separado, sino el patrón: sistemas que encuentran caminos que sus propios creadores no habían previsto.

Tampoco basta necesariamente con desenchufar un servidor. Los grandes modelos funcionan sobre redes de centros de datos distribuidos por todo el mundo y pueden utilizar simultáneamente servicios en la nube, programas e infraestructuras pertenecientes a diferentes compañías. Apagar una pieza no garantiza que todo el sistema deje de funcionar. Nada de esto demuestra que estemos ante una IA fuera de control. Pero sí cuestiona una idea que hasta hace poco parecía tranquilizadora: que siempre podremos detenerla cuando queramos.

Hace más de ochenta años, Isaac Asimov imaginó un mundo poblado por robots inteligentes y entendió que el verdadero desafío no consistiría únicamente en conseguir que fueran cada vez más capaces, sino en establecer desde su propio diseño límites que protegieran al ser humano. De ahí nacieron sus famosas Tres Leyes de la Robótica, construidas alrededor de una idea esencial: la máquina nunca debía dañar al ser humano y su protección debía prevalecer sobre las órdenes que recibiera. Aquello era ciencia ficción. Y quizá precisamente por eso resulta tan sorprendente lo que estamos viviendo ahora.

Asimov fue capaz de imaginar una tecnología que todavía no existía y, al hacerlo, consideró tan importante el riesgo de perder el control sobre ella que situó la protección del ser humano en el propio ADN de sus robots. Ochenta años después, estamos convirtiendo parte de aquella ficción en realidad, pero seguimos discutiendo cómo garantizar algo que él consideró fundamental desde el principio.

Estamos dedicando cantidades gigantescas de dinero, energía y talento a conseguir una IA cada vez más rápida, autónoma y poderosa. La pregunta incómoda es si estamos dedicando un esfuerzo comparable a garantizar que nunca pueda actuar contra nuestros intereses fundamentales. "Quizá, por tanto, el gran desafío no sea construir un enorme botón rojo que podamos pulsar cuando algo salga mal. Será conseguir que nunca necesitemos pulsarlo porque la protección del ser humano esté incorporada desde el principio y tenga prioridad sobre cualquier objetivo que persiga la máquina. Asimov imaginó robots décadas antes de que pudiéramos construirlos. Tal vez deberíamos prestar la misma atención a las reglas que imaginó para controlarlos que a nuestra obsesión por hacerlos realidad", reflexiona Pablo Gil en The Trader.

Autorregulación "moralmente vinculante"

En medio de ese debate, los seis jefes más poderosos de la IA en EEUU firmaron el 29 de septiembre en la Casa Blanca un acuerdo para vigilar la seguridad de sus propios modelos: Sundar Pichai (Google), Dario Amodei (Anthropic), Mark Zuckerberg (Meta), Greg Brockman (OpenAI), Elon Musk (SpaceXAI) y Jensen Huang (Nvidia). Llama la atención que OpenAI enviara a su presidente y no a su CEO, Sam Altman. Donald Trump presenta el Joint Commitment on Frontier Responsibilities (en el que aparece firmando como "President of the Unites States") como un documento "moralmente vinculante".

Cada empresa es responsable de desarrollar su tecnología de forma segura y de ganarse la confianza de sus clientes y del público. Las compañías firmantes se reunirán "con regularidad" para fijar estándares y buenas prácticas.

Se establecen cuatro obligaciones:

• 1. Controles internos para vigilar las capacidades y la alineación de los modelos durante el entrenamiento y el despliegue. El documento cita tres riesgos concretos: ciberseguridad, bioseguridad y amenazas químicas. Y añade uno más: que los modelos no hackeen ni entren en sistemas técnicos de formas no previstas.
•  2. Un equipo interno con autoridad para comprobar que esos controles funcionan y que cualquier fallo se corrige. 
• 3. Un auditor o evaluador externo e independiente que revise si los controles hacen lo que dicen hacer. 
• 4. Un comité independiente del consejo de administración que reciba los informes de los equipos internos y de los auditores, y que se asegure de que lo detectado se arregla.

Si no cumplen, no pasa teóricamente nada, porque el documento no contempla sanciones, aunque sugiere que "con el tiempo, puede tener sentido codificar estos pasos en leyes o regulaciones".

Para Trump, "la autorregulación es muy importante" y argumenta que "tenemos regulación con el Departamento de Justicia, el FBI, todo eso". El mismo día publica una orden para que la IA pase a ser denominada "Super Intelligence", ya que "artificial" suena mal y "super es la mejor palabra de todas".

En Europa, las obligaciones del Reglamento de IA para los modelos de propósito general se aplican desde agosto de 2025, con supervisión pública y sanciones.

Mientras, EEUU abre la Administración con un chatbot. America.gov responde dudas con fuentes oficiales usando Gemini y Grok, y quiere tramitar servicios como el pasaporte a principios de 2027.

ESSCA: España invierte en IA, aunque todavía busca el retorno

La IA ha dejado atrás la fase experimental en las empresas europeas, aunque su integración avanza a velocidades muy diferentes según el país, subraya el II Barómetro IA: Empresa y Sostenibilidad, elaborado por el Instituto AI for Sustainability de ESSCA School ofManagement, en colaboración con Forvis Mazars. El Reino Unido se distancia claramente del resto de mercados en madurez empresarial. El 84% de las compañías británicas cuenta ya con personal o equipos específicos para gestionar la IA, frente al 60% de España, el 59% de Alemania y el 58% de Francia. La diferencia se reproduce en la capacitación. Un 76% de las empresas británicas forma ya a sus empleados en IA, frente al 52% de las españolas y alemanas y el 47% de las francesas. Esta mayor madurez de las empresas británicas se traduce también en una percepción más clara de los resultados económicos. El 72% de las compañías británicas considera que la IAya ha beneficiado a su rendimiento, por delante de Alemania con un 55%, Francia con un49% y España con un 47%. 

De cara al futuro, el 74% de las compañías británicas prevé seguir aumentando su inversión, frente al 54% en España y Francia y el 52% en Alemania. España invierte en IA, aunque todavía busca convertir la adopción en retorno, pero presenta, sin embargo, una de las situaciones más singulares del estudio. El 77% de las compañías españolas ha invertido ya en sistemas de gestión de datos, solo por detrás del Reino Unido, con un 93%, y por encima de Francia, con un 72%, y Alemania, con un 66%. Además, España es el mercado donde el estudio identifica una mayor proporción de compañías con más de diez sistemas de IA en funcionamiento.

El Barómetro IA 2026 sitúa al Reino Unido a la cabeza en adopción y gobernanza de la IA, mientras España destaca entre los países de la UE analizados por su infraestructura de datos y conocimiento del AI Act. España es también el país donde más se tolera el uso de herramientas de IA sin supervisión corporativa.

El 48% de las empresas españolas afirma haber invertido para asegurarse de “no perder el tren” de la IA, el porcentaje más alto entre los cuatro mercados, mientras solo un 18% señala como origen de la inversión una necesidad previamente identificada. En Francia, el miedo a quedarse atrás alcanza el 36%, en Reino Unido el 37% y en Alemania el40%.

“La IA se está convirtiendo rápidamente en una infraestructura cotidiana dentro de las empresas. El siguiente reto es conseguir que esta velocidad de adopción venga acompañada de una mayor madurez en la toma de decisiones, con casos de uso vinculados a necesidades concretas, una gobernanza clara y capacidad para medir sus resultados”, señala Dejan Glavas, profesor de Finanzas e IA de ESSCA y director del instituto AI for Sustainability.

En materia regulatoria, España presenta una posición más avanzada que el resto de países. El 32% de las empresas españolas declara tener un conocimiento elevado del AI Act, solopor debajo del Reino Unido, con un 37%, y por encima de Alemania, con un 23%, y Francia,con un 19%. También un 39% cuenta ya con directrices éticas formalizadas para el uso deIA, frente al 35% de Alemania y el 34% de Francia, aunque todavía lejos del 70% registrado en Reino Unido.

La IA generativa se está integrando en las tareas diarias. Los modelos de lenguaje para resumir documentos, transcribir reuniones o asistir en la redacción de correos se utilizan ya, con distintaintensidad, en alrededor del 91% de las empresas británicas, el 82% de las españolas, el 80% de las francesas y el 66% de las alemanas.

Entre las empresas que programan, entre el 46% y el 51% de las compañías de los tres países de la UE analizados confía ya al menos una cuarta parte de su código a herramientas de IA, porcentaje que asciende al 74% en Reino Unido. Los agentes autónomos comienzan igualmente a abandonar los proyectos piloto para entraren producción. Reino Unido vuelve a mostrar la mayor penetración, aunque el estudio constata que cerca de la mitad de las empresas de los tres mercados de la UE ya los utiliza o está experimentando con ellos. Su expansión abre nuevas cuestiones relacionadas con la supervisión humana, el coste y el consumo energético.

Paralelamente crece el denominado Shadow AI, el uso de soluciones de IA por parte de los empleados sin la aprobación o supervisión de su compañía. El fenómeno está presente en los cuatro mercados. Francia destaca porque un 20% de las empresas lo considera una práctica extendida, frente a alrededor del 10% en los demás países, mientras que España alcanza el mayor porcentaje de tolerancia, hasta el 30% de las compañías.

“España muestra una combinación especialmente interesante. Cuenta con una infraestructura tecnológica sólida y un nivel de conocimiento regulatorio superior al de Francia y Alemania, pero todavía existe una distancia importante entre utilizar IA y gobernarla de forma integral. El Shadow AI, la medición ambiental o la soberanía de losdatos muestran dónde estarán algunos de los próximos desafíos”, añade Glavas.

Esta distancia resulta especialmente visible en lo relativo a la sostenibilidad. Mientras el 61%de las empresas británicas controla el consumo energético de sus sistemas de IA, solo lo hace el 24% de las francesas, el 20% de las alemanas y el 13% de las españolas. En medición de emisiones asociadas a la IA, Reino Unido vuelve a situarse en cabeza con un48%, frente al 21% de Francia, el 16% de España y el 14% de Alemania. La soberanía digital tampoco pesa todavía de la misma manera en las decisiones empresariales. El origen geográfico del proveedor, la ubicación de los datos o el control sobre las infraestructuras constituye un criterio importante o una exigencia para el 46% delas empresas británicas, el 35% de francesas y alemanas y únicamente el 24% de las españolas.

Crédito y Caución: la IA impulsa la demanda de maquinaria

La demanda de maquinaria está creciendo gracias al sólido nivel de inversión de capital relacionado con la IA, especialmente en hardware y en la construcción de centros de datos. Según un estudio de Crédito y Caución, la producción mundial de ingeniería mecánica aumentará un 4,3% en 2026, tras las contracciones registradas en 2023 y 2024. América del Norte y Asia-Pacífico son los mercados con mejores perspectivas. 

En Europa, el rendimiento del sector se ve frenado por la debilidad de las exportaciones, la elevada incertidumbre y la inflación impulsada por los precios de la energía. Además, el endurecimiento de la política monetaria en la zona del euro está limitando la capacidad de las empresas manufactureras para invertir en maquinaria. Así, la previsión de crecimiento es de apenas un 0,3%, muy por debajo de la media global. A diferencia de lo que ocurre en otros mercados, como el norteamericano, el gasto de capital relacionado con la inteligencia artificial no está impulsando la demanda de maquinaria en Europa.

En el Reino Unido, se estima que la producción de maquinaria se contraiga un 2,3% este año, debido a la presión sobre la rentabilidad de las empresas nacionales por los elevados costes energéticos, el fuerte crecimiento salarial y el aumento de los costes laborales. 

A pesar de la mejora en las previsiones de crecimiento a nivel global, el sector de ingeniería mecánica se enfrenta a importantes retos que podrían volver a frenar este dinamismo. Por una parte, depende en gran medida de las cadenas de suministro transfronterizas, y, por tanto, es muy sensible a los cambios en las políticas comerciales globales y los aranceles. 

Por otra parte, requiere grandes inversiones y gastos en I+D para ofrecer productos a medida en un mercado en el que las preferencias de los clientes cambian constantemente. Además, es muy sensible a la evolución de los precios y a la disponibilidad de materias primas como el aluminio, el cobre y el acero. 

A medio y largo plazo, la transición hacia los vehículos eléctricos provocará cambios en el suministro de maquinaria al sector de la automoción, con un mayor énfasis en las baterías y los equipos eléctricos relacionados. Se prevé que la demanda de maquinaria para fabricar sistemas de propulsión convencionales se debilite y que el crecimiento del sector se desacelere a largo plazo, tal y como recoge el informe de la aseguradora de crédito. 

Foundever: la IA agéntica revoluciona la atención al cliente

En un mercado donde la inmediatez parece ser la principal métrica de éxito, las empresas se enfrentan a una realidad incómoda: contestar más rápido no significa ofrecer un mejor servicio. El 66,2% de los españoles afirma haber dejado de consumir productos o servicios de una empresa de la que era cliente habitual tras recibir una mala atención, y el 62,1% considera que la resolución eficaz de problemas es el aspecto más importante según el II Observatorio de Tendencias en CX en España de Foundever. 

Un consumidor puede recibir una respuesta instantánea de un asistente virtual, pero si para resolver su problema necesita ser transferido a tres departamentos distintos y repetir su información una y otra vez, la experiencia final será, inevitablemente, frustrante. Esta desconexión entre la velocidad y el resultado es lo que Foundever  denomina la "brecha de ejecución" (CX Execution Gap). Para cerrarla, la industria de la atención al cliente está experimentando su mayor evolución tecnológica con la consolidación de la IAl Agéntica, una tecnología llamada a redefinir por completo cómo las marcas interactúan con sus consumidores.

La IA Agéntica está diseñada para ejecutar procesos de forma autónoma. Un sistema agéntico no solo comprende que un cliente quiere reprogramar un vuelo o tramitar un reembolso, sino que tiene la capacidad de conectarse a los sistemas internos de la compañía, realizar el cambio y completar el flujo de trabajo de principio a fin. Todo ello opera bajo un modelo de "ejecución delimitada"; es decir, la IA actúa bajo unas reglas y políticas empresariales estrictas. Si la situación se sale de los parámetros establecidos, requiere toma de decisiones excepcionales o empatía emocional, la IA deriva inmediatamente el caso a un profesional humano.

Según el informe Perspectivas España 2025, elaborado por KPMG, el 85% de las empresas ya ha invertido o prevé invertir fuertemente en IA con el objetivo de mejorar su eficiencia operativa. Sin embargo, el reto actual que afrontan las marcas no es integrar más tecnología simplemente para "hablar" con el cliente, sino conseguir que ésta sea realmente resolutiva.

"La IA Agéntica bien aplicada permite que la tecnología se encargue de la coordinación mecánica y de navegar por plataformas que, a menudo, están desconectadas entre sí. De este modo, nuestros agentes humanos dejan de ser procesadores de tareas informáticas para convertirse en verdaderos embajadores de marca, centrando su tiempo en construir confianza, aportar empatía y resolver problemas que requieren un juicio humano real", señala Gema Marín Eizaguirre, VP Operations & Country Leader de Foundever en España.

Las organizaciones que logren integrar la IA agéntica con una gobernanza sólida y un profundo respeto por la experiencia de sus profesionales, serán las únicas capaces de cumplir sus promesas de marca en cada interacción, transformando la atención al cliente de un mero centro de costes a un verdadero motor de fidelización y crecimiento.

Man Group: la IA no hace que las decisiones de inversión sean más rápidas

Gregory Bond, director de inversiones de Man Group, y Gary Collier, director de tecnología, subrayan que la IA está a punto de hacer que el análisis de inversiones sea mucho más productivo, pero avisan: "Probablemente, la IA nos hará mucho más productivos en casi todo lo que hacemos en el ámbito de la investigación y, sin embargo, es posible que nuestras decisiones de inversión no sean más rápidas. De hecho, si no se rediseñan, podrían empeorar". Porque todo lo que no se vuelve más productivo se encarece relativamente, para siempre. 

El gráfico representa 125 sectores estadounidenses a lo largo de casi cuatro décadas de datos gubernamentales. Cuanto más productivo se volvía un sector, más lentamente subían sus precios.  Generar hipótesis, escribir código y realizar pruebas retrospectivas constituyen la vertiente informática y de fabricación del negocio, y la IA está reduciendo drásticamente sus costes en estos mismos momentos. Las ideas candidatas son cada vez más abundantes. Pero entre una idea candidata y el capital del cliente se interpone la labor, sujeta al criterio humano, de decidir en qué confiar. Esa decisión consume datos históricos recientes del mercado y tiempo real. Los mercados producen un año de evidencia al año, independientemente del número de estrategias que se prueben, y cuantas más candidatas se prueben, más alto será el listón de prueba que cada una deberá superar

"La atención se centra en la generación de ideas. Sin embargo, el recurso escaso está pasando a ser la evidencia. Creemos que la respuesta consiste en gestionar la evidencia con la misma disciplina con la que el sector aprendió a gestionar el riesgo. En nuestro negocio de inversión sistemática, los experimentos automatizados fijan los criterios de éxito y las condiciones para descartar una idea antes de conocer ningún resultado. Los agentes de investigación hacen avanzar las ideas respetando presupuestos explícitos de evidencia", explican. 

"Estamos en una fase temprana. Se han realizado dos rondas, ambas en el mismo mercado. En la primera, un agente de IA propuso 260 señales candidatas; 20 superaron un umbral fijado antes de las pruebas, usando datos históricos reservados para esa evaluación, y ahora se utilizan en producción: una tasa de supervivencia del 7,7%. En la segunda propuso 338 señales, de las que sobrevivieron 22, es decir, el 6,5 %. Esa prueba con datos reservados sirve para hacer una primera selección, no constituye la demostración definitiva. Probar una idea con datos históricos sigue siendo la última fase de su generación. Las señales supervivientes pasan después a esperar datos nuevos de mercado en condiciones reales: ésa es la evidencia verdaderamente escasa. Todas las firmas en las que invierte un asignador de capital se enfrentan a alguna versión de esta misma aritmética. La pregunta para una gestora está dejando de ser cuántas ideas puede producir con IA y pasa a ser cómo distribuye la evidencia disponible entre ellas. Eso implica preguntar cuántos periodos verdaderamente independientes y fuera de muestra respaldan una estrategia, si las pruebas se definieron antes de ver los resultados y cómo se comparan los rendimientos reales con la simulación que hizo atractiva la idea. Cuando falta esa disciplina, las decisiones tienden a empeorar", argumentan.

"Dentro de una firma de inversión, esa función consiste en decidir qué ideas merecen recibir el capital de los clientes. Depende de la evidencia y del tiempo; por eso, es probable que su coste aumente", concluyen.

Google entra en la guerra por la IA más segura y barata

Google responde a sus competidores (el GPT 6 Astra de OpenAI, el Fable 5 de Anthropic) y al debate sobre la IA con Gemini 4 Argon, con el que garantiza capacidades de alto rendimiento para tareas de ingeniería de software, trabajo del conocimiento y ciberseguridad. Lanzará inicialmente Gemini 4 Argon a miembros de confianza de su programa Fairwind, lo que les permitirá usarlo para detectar y corregir fallos en su software antes de que Google lo ponga a disposición del público general. 

Al mismo tiempo, Google se suma a la creciente competencia de precios en el sector de la IA, ofreciendo Gemini 4 Argon a precios de lanzamiento de 2$ por millón de tokens de entrada y 10$ por millón de salida. Fable 5.1 cuesta 10 por millón de tokens de entrada y 50 por millón de salida, lo mismo que GPT 6 Astra. Opus 5.5, 4 y 20, respectivamente. El GPT-6.1 Sol , 2$ por entrada y 10 por salida. Meta ofrece Muse, una IA orientada al consumo y a las tareas diarias del usuario.

OpenAI ha presentado Dots, sus agentes personales "siempre encendidos", en el DevDay de este 29 de septiembre en San Francisco. Funcionan con GPT-6 Astra, tienen su propio ordenador en la nube y se les escribe desde ChatGPT, Slack o Microsoft Teams.  Es la respuesta de OpenAI a Muse, el agente de Meta que lleva semanas en lo alto de las listas de descargas, y que apuesta por una IA orientada al consumo y a las tareas diarias del usuario. Meta, a su vez, lanza Muse para pequeños negocios. Su agente ya trabaja dentro de Shopify, QuickBooks, Stripe, Canva o Asana, y retiene cualquier publicación o pago hasta que el dueño lo aprueba.

Los riesgos de entrar en la salida a Bolsa de Anthropic

Anthropic perdió casi 42.000 millones$ en 2025 mientras multiplicaba por 12 sus ingresos, hasta cerca de 4.600 millones, según el folleto de salida a Bolsa. De los 42.000 millones de números rojos, 34.000 millones son un cargo contable ( el valor estimado de la financiación que en el futuro puede convertirse en acciones de Anthropic ha subido, y esa subida se apunta como pérdida. Cuanto más vale la empresa, más crece ese apunte) sin salida de caja. 

La pérdida operativa es de 8.060 millones, frente a 2.980 millones en 2024.  La pérdida real de explotación casi se ha triplicado en un año en el que los ingresos se multiplicaron por 12. Esto se explica por el gasto: Anthropic dedicó 7.330 millones a computación e infraestructura en 2025, el triple que en 2024, y eso es más de la mitad de sus 12.650 millones de gastos operativos. Entrenar y servir modelos cuesta más que todo lo demás junto.

Los compromisos de gasto ascienden a 518.000 millones en nube, computación e infraestructura para los próximos años. Como en la caja había, a 31 de diciembre de 2025, 20.280 millones, esa cifra de compromisos de gastos solo se sostiene si los ingresos siguen subiendo al ritmo de este año.

En el segundo trimestre de 2026 los ingresos llegaron a 11.500 millones, frente a 4.730 millones en el primero, y la empresa habría ganado dinero en términos operativos por segundo trimestre seguido.

Pero el 25% de los ingresos procede de dos clientes (que no son identificados). Además, el propio folleto de salida a Bolsa reconoce que muchos de sus grandes clientes no tienen contratos largos y pueden reducir o cortar el gasto cuando quieran.

También admite que desarrollar modelos más avanzados "podría aumentar el riesgo de que nuestros modelos causen daño" y que la IA avanzada puede traer riesgos "catastróficos o existenciales para la humanidad". El documento recoge comportamientos detectados en sus pruebas: modelos que intentaron ocultar o manipular información, que chantajearon en escenarios de laboratorio o que se resistieron a que los apagaran.

Aún así, pide a los inversores una valoración de más de 2 billones$, frente a los 965.000 millones en mayo. Quiere superar la salida de SpaceX, que en junio logró una valoración de 1,77 billones.

Tras la salida a Bolsa, los siete cofundadores tendrán el 50,1% del voto a través de una sociedad propia, la Founder LLC. Anthropic sigue siendo una sociedad de beneficio público de Delaware. Dario Amodei cobró cerca de 18 millones en 2025, casi todo en acciones y opciones. Daniela Amodei, presidenta y segunda mejor pagada, 16,4 millones.

La salida a Bolsa se realizará después de las elecciones de mitad de mandato de noviembre, tras retrasarse primero a mediados de octubre. 

Mientras, OpenAI presentó su solicitud confidencial en junio y se espera que cotice a principios de 2027, después que Anthropic. OpenAI roza los 70.000 millones de ingresos anuales. Ha crecido más de un 70% desde julio, según Axios, y negocia una ronda de 30.000 millones con una valoración de 1,4 billones, antes de cotizar en Bolsa.

Mientras, el gobernador del Banco de Inglaterra, Andrew Bailey, lanza un aviso: la avalancha de deuda para financiar la IA, unos 450.000 millones$ emitidos entre enero y septiembre, dispara el riesgo de una corrección brusca. Muchas de esas empresas aún no ganan dinero, y el Comité de Estabilidad del BoE pide poder intervenir antes de que estalle.

TD Cowen estrena cobertura de SpaceX con consejo de compra y precio objetivo de 200$. Argumenta que alquilar potencia de cálculo para la IA facturará unos 14.000 millones$ este año. Con clientes como Google y Anthropic, espera que salte a 66.000 millones en 2027 y a 133.000 millones en 2028, dos tercios de los ingresos. Los centros de datos necesitan energía y terrenos. Pero SpaceX aún pierde dinero y cotiza a múltiplos de vértigo (carísimo por lo que ingresa). No obstante, la not de TD Cowen  anima al espacio cotizado y a la cadena de la IA. 

McDonald's usa IA para poner precio a la Big Mac. Su sistema analiza millones de tickets y recomienda a cada restaurante un precio según lo que sus clientes están dispuestos a pagar. El franquiciado tiene la última palabra.

Miguel Ángel Valero

El informe CEO Agenda 2026, elaborado por el Oliver Wyman Forum junto con NYSE y que será presentado oficialmente en el Foro de la Toja el 2 de octubre, muestra las diferencias existentes entre los consejeros delegados de empresas europeas y los de las españolas, al tiempo que subraya una creciente exigencia en la forma de combinar crecimiento, eficiencia y capacidad de adaptación. 

Alberto Mateos, líder de la plataforma de IA y de servicios financieros para España y Portugal de Oliver Wyman, resalta que la disrupción es vista como una oportunidad para el crecimiento, y que el el 65% de los CEO considera que la volatilidad es una ocasión para ganar terreno frente a sus competidores. El 67% sitúa el crecimiento como su principal objetivo, y el 58% incluye la gestión de costes entre sus tres prioridades. El crecimiento autofinanciado es la vía dominante: el ahorro de coste y la mejora de la productividad financian las inversiones.

El 94% de los CEO espera fusiones y adquisiciones en uno o dos años, y el 65%, consolidación en su sector (+6 puntos respecto a 2025). El 42% busca comprar nuevas capacidades y talento, tasa que aumenta al 55% en grandes compañías y en sectores tecnológicos. 

Los CEO españoles creen que la disrupción es una oportunidad, pero no urgente, y colocan el foco en el largo plazo. Las inversiones buscan nuevas vías de ingresos a medio y largo plazo, y no tanto el ajuste de costes. El crecimiento autofinanciado está poco desarrollado. La mitad de los consejeros delegados de empresas en España no piensan en fusiones y adquisiciones a dos años vista. En todo caso, en compra de escala y en expansión geográfica, no de nuevas capacidades o de talento tecnológico. La mitad de los CEO se centra exclusivamente en el crecimiento orgánico.

Aunque el mercado español de M&A refleja una menor actividad en número de operaciones, las transacciones son de mayor tamaño. En 2026, el volumen de operaciones registra descensos interanuales de entre el 13% y el 18%, mientras que el capital movilizado aumenta entre el 64% y el 69%. Esta tendencia ya se observó en 2025, cuando el número de operaciones cayó un 6% pese a que su valor agregado creció un 42%.

Sobre la IA, el 67% de los CEO globales admita que todavía está en fase de planificación o piloto, y el 53% (41% en 2025) considera que es pronto para evaluar el retorno de la inversión. Los que ganan escala con la IA aseguran que los retornos crecen más deprisa que la inversión. Las empresas más grandes mejoran su productividad cinco veces más que las pequeñas. El 45% asegura que sus plantillas son estables, pero el 30% reconoce reducciones inferiores al 5%. El júnior es el más afectado en el 43% de las empresas (17% en 2025). Para Alberto Mateos, "el problema laboral no es de destrucción de empleo, sino de transformación y de adaptación".

La mitad del esfuerzo de planificación se concentra ya en horizontes inferiores a un año, frente al 43% en 2025, y el 96% declara una mayor implicación de su consejo de administración en al menos un ámbito de la IA.

La ciberseguridad y la protección de datos preocupa ya al 40% de los CEO de las empresas europeas.

En España, hay  un mayor foco en la transformación a medio-largo plazo (prioridad para el 60% de los CEO). La percepción del consejo de administración se resume en más riesgo macro y de ciberseguridad, lo que se traduce en prudencia en el uso del capital más que en transformación. El 60% considera que todavía es pronto para valorar el retorno de la IA, frente al 55% en Europa y el 53% a escala global. 

“El estudio confirma que la agenda del CEO se está volviendo más exigente y selectiva. La prioridad sigue siendo crecer, pero hacerlo desde una base operativa más sólida, con mayor control del riesgo y con una aproximación mucho más realista al impacto de la tecnología. En España vemos una apuesta especialmente marcada por la transformación a medio-largo plazo y la generación de nuevas fuentes de ingresos, que convive con una mayor prudencia a la horade desplegar capital y tecnología. El reto ya no es solo identificar oportunidades decrecimiento, sino convertirlas en resultados de forma sostenible”, señala Alberto Mateos

El impacto de la IA se traduce más en ajustes sobre las estructuras de gobierno, toma de decisiones, “accountability”, y el desarrollo del talento necesario para que los empleados no solo sean más productivos, sino también tengan mejores cualidades para la toma de decisiones. Dentro de esta agenda, la sucesión y el desarrollo del liderazgo se sitúan entre las principales prioridades de los CEO españoles.

Ciberseguridad: la rapidez en detección y respuesta, determinante

La IA está acelerando la evolución del riesgo cibernético y obligando a las organizaciones a revisar no solo sus capacidades de prevención, sino también su velocidad de detección, respuesta y recuperación, según un debate organizado en las oficinas de Marsh en Madrid en la que participaron María Álvarez-Cienfuegos, del equipo de Gerencia de Riesgos de Indra; Gonzalo Ayala, Cyber and Technology Specialist en Marsh; y Verónica Jiménez, Corporate Tech & Cyber EMEA Senior Underwriter en CFC. 

Verónica Jiménez avisa que el tiempo disponible para identificar y corregir vulnerabilidades se reduce drásticamente, lo que convierte la rapidez de detección y respuesta en una capacidad defensiva cada vez más determinante: "optimizar la ciberseguridad para la velocidad". María Álvarez-Cienfuegos insiste en la necesidad de que las organizaciones refuercen su capacidad de reacción y recuperación, de invertir "no únicamente en más herramientas, sino en construir una organización capaz de detectar, decidir y responder en horas en lugar de semanas" prestando también especial atención al talento y al aprendizaje continuo. Gonzalo Ayala subraya que "el tiempo de reacción ante el descubrimiento de una vulnerabilidad se reduce considerablemente y esto va a generar necesidad de cambios en la gerencia del ciberriesgo", además de cobrar una mayor relevancia los planes de respuesta y el papel del seguro como apoyo financiero y técnico ante un incidente. La especialización, la prevención, la monitorización, la inteligencia de amenazas y los servicios de gestión de crisis ganarán peso en una relación en la que aseguradoras y brókeres tendrán que acompañar a las organizaciones ante riesgos cada vez más dinámicos. 

Traductores: la IA es una herramienta auxiliar, no un sustituto del profesional

En vísperas del Día Internacional de la Traducción, que se celebra el 30 de septiembre, la Asociación Española de Traductores, Correctores e Intérpretes (Asetrad) presenta junto a la Universidad Complutense de Madrid (UCM) el Estudio estratégico y de situación de los miembros de Asetrad en el mercado de la traducción, corrección e interpretación. El informe muestra un sector altamente cualificado y con una amplia experiencia, pero marcado por la incertidumbre económica, la dependencia del trabajo autónomo y el impacto de la IA.

El 61,06% de los traductores cuenta con un posgrado o máster y cerca de ocho de cada diez profesionales en activo acumulan más de una década de experiencia. Esa cualificación, sin embargo, no garantiza la estabilidad económica. La mediana de ingresos se sitúa entre los 26.000€ y los 30.000€ brutos anuales, pero las ganancias de la mitad de los profesionales se redujeron en 2025 con respecto a 2024. 

La fragilidad económica está estrechamente relacionada con la propia estructura del trabajo. El 88,07% de los profesionales ejerce como autónomos, mientras que el empleo por cuenta ajena tiene una presencia muy reducida. Además, en la mayoría de los casos, concentran la mayor parte de su actividad en un único tipo de cliente. Según explica Rosa Llopis, presidenta de Asetrad, "esta concentración implica que, si un cliente disminuye su actividad, rebaja las tarifas o sustituye parte del trabajo por sistemas automatizados, el impacto puede trasladarse directamente al volumen de encargos del profesional y, en consecuencia, afectar negativamente a sus ingresos". 

En el ámbito profesional, se conoce como posedición la tarea de contrastar el texto fuente con una traducción automática a fin de detectar errores, corregir incoherencias y garantizar que el resultado final se corresponda con el original. Cambiar la traducción por la posedición no significa necesariamente menos carga de trabajo. La revisión exige conocimiento especializado, capacidad para identificar errores, omisiones y alucinaciones que pueden pasar inadvertidos, correcciones más trabajosas por incoherencias constantes y responsabilidad civil sobre el resultado final. A ello se suman plazos cada vez más ajustados y una presión creciente para reducir las tarifas por parte de empresas que consideran que, al partir de un texto generado automáticamente, la intervención profesional requiere menos tiempo y esfuerzo. 

La utilización de estas herramientas plantea riesgos para la confidencialidad, la protección de datos y la propiedad intelectual. La introducción de documentos jurídicos, sanitarios, empresariales o personales para su traducción en plataformas abiertas puede comprometer la información, pero la responsabilidad respecto a la confidencialidad recae en las organizaciones que emplean estos sistemas. 

Las dudas no se limitan al próximo año. Solo uno de cada cuatro profesionales cree o está completamente seguro de que permanecerá en la profesión hasta jubilarse. Por el contrario, la mitad no sabe con certeza si llegará a la edad de jubilación ejerciendo. Para Asetrad, los datos muestran la necesidad de combinar la adaptación tecnológica con la defensa de unas condiciones profesionales dignas. La IA puede ser una herramienta auxiliar, pero no debe emplearse para sustituir indiscriminadamente a profesionales, empeorar las condiciones de trabajo, reducir las garantías de los servicios lingüísticos o impedir que las nuevas generaciones accedan al mercado laboral y desarrollen la experiencia necesaria.

Robeco: las inversiones en IA alimentan las plantas de fabricación en Asia

El auge del gasto en IA puede estar ocurriendo en las salas de juntas de EEUU, pero gran parte de la actividad se está reflejando en las plantas de fabricación asiáticas. Las ganancias en el precio de las acciones han sido enormes, pero el recorrido ha sido muy distinto de una empresa a otra. A medida que las mayores empresas tecnológicas de EEUU invierten miles de millones en infraestructura de IA, gran parte de ese gasto fluye a través de la cadena de suministro de hardware de Asia. Taiwán se sitúa en el centro de esta cadena, con empresas coreanas que también suministran memoria esencial, componentes y capacidad de fabricación.G

De un grupo de 51 acciones, el rendimiento mediano a un año fue del 173%. Sin embargo, la caída mediana desde un máximo reciente fue del 23%. Mientras que veinte acciones ganaron al menos un 200% durante el año, siete se encontraban un 40% o más por debajo de sus picos recientes. El mercado sigue luciendo excepcionalmente fuerte en 12 meses, pero mucho menos uniforme de cerca. MediaTek2, ASE Technology y Global Unichip, tres compañías importantes en el corazón del auge de la IA, se mantuvieron dentro del 5% de sus máximos recientes, apoyadas por el crecimiento de pedidos y el impulso en las ganancias. LG Innotek, LG Electronics, Yageo y Walsin estuvieron más de un 50% por debajo de sus picos, a pesar de tener rendimientos positivos a un año en los cuatro casos.

El hardware de IA pasa desde el diseño de chips, a través de fundiciones, memoria, sustratos, empaquetado y pruebas, y luego hacia redes, energía y refrigeración, componentes, placas y servidores completos. Las empresas en cada etapa enfrentan diferentes ciclos de demanda, presiones competitivas y valoraciones iniciales. Por lo tanto, la exposición al mismo auge del gasto puede producir resultados muy diferentes en ganancias y precios de acciones.

Para los inversores, identificar un beneficiario de la IA es solo el punto de partida. La pregunta más difícil es cuánto crecimiento futuro ya refleja el precio de la acción. Un negocio de IA saludable aún puede decepcionar cuando las expectativas se adelantan demasiado a las ganancias. Por el contrario, fuertes revisiones al alza de las ganancias pueden respaldar nuevas subidas después de un gran repunte, subrayan los analistas de Robeco.

UBS: atención a los sectores donde los beneficios de la IA aún no se notan

"Seguimos centrados en los insumos escasos a lo largo de las cadenas de valor de computación y energía, así como en las empresas capaces de ayudar a convertir la capacidad planificada en capacidad utilizable. Un único cuello de botella puede generar un exceso de oferta en todo el resto de la cadena de valor. El eslabón más débil marca el ritmo general. También seguimos atentos a áreas dentro de la capa de aplicación, como la industria farmacéutica, la biotecnología y la salud, donde creemos que los beneficios a largo plazo de la IA aún no se aprecian del todo", asegura Ulrike Hoffmann-Burchardi, Directora de Inversiones para América y Responsable Global de Renta Variable de UBS Global Wealth Management

Evli: las empresas que proporcionan herramientas a la IA, con sólidos beneficios

La gestora nórdica Evli cree que la subida de tipos y de rendimientos de los bonos EEUU a 10 años, que rondan el 5%, pueden perjudicar a las empresas de crecimiento a largo plazo. Por ello, la duración del rally en Bolsa dependerá de cómo absorban los mercados estas alzas en tipos y en TIR (tasas internas de rentabilidad) de los bonos.

Las empresas que aportan herramientas, infraestructuras y servicios a la IA, seguirán teniendo beneficios muy sólidos hasta bien entrado 2027, incluso más allá,  que los de los fabricantes de chips.

Otras temáticas que son motores de las Bolsas son la electrificación, la robótica, la defensa europea y de EEUU, y las empresas japonesas de la cadena de suministro de semiconductores, que se benefician de las reformas en gobernanza corporativa por parte del gobierno.

Más problemas de confianza en la IA

OpenAI reconoce que ha parado el entrenamiento de sus modelos más capaces. Según su propio informe de incidente, el 20 de septiembre un modelo interno de investigación encontró un hueco en las restricciones de red de su entorno aislado y lo usó para hacer preguntas a un chatbot de otra empresa. Desde entonces, "todo el entrenamiento, la evaluación y la inferencia con herramientas" de esos modelos sigue en pausa. Es el primer incidente desde que OpenAI reforzó su seguridad tras la brecha de Hugging Face, y la propia empresa lo describe como mucho menos grave que los anteriores. Pero le ha bastado para frenar.

Palo Alto Networks sube un 4% en el Nasdaq precisamente tras saberse que la IA de OpenAI accedió a datos públicos de la SEC y el Censo. El miedo a la fuga de datos dispara la demanda de escudos digitales y de servicios de seguridad.

Anthropic ha perdido la apelación contra el Pentágono. El Tribunal de Apelaciones del Circuito de Washington D.C. avaló que el Departamento de Guerra (el nombre que la administración Trump usa para el de Defensa) mantenga a la empresa como riesgo para la cadena de suministro, lo que supone que ni el Ejército puede usar Claude ni sus contratistas pueden utilizarlo en trabajos para el departamento. Es el primer revés judicial serio para Anthropic en este pulso, y dificulta su salida a Bolsa. El folleto tiene que recoger los litigios relevantes, y ahora el apartado de riesgos incluye una sentencia de apelación que le cierra la puerta del mayor comprador de tecnología del mundo.

Por otra parte, Anthropic calcula cuánto empleo puede costar la IA en 2030. En su escenario extremo, el 13,5% de los trabajadores del conocimiento pierde su puesto y el 8,3% no encuentra otro. El escenario moderado habla de un 0,3% desplazado y todos recolocados.

El equipo de inteligencia de amenazas de Google avisa de que el robo de cuentas de IA se ha disparado este año y que se revenden en la web oscura. Buen momento para activar la verificación en dos pasos en ChatGPT y Claude.

La mayor recompra de acciones

Mientras, el consejo de administración de Nvidia aprueba destinar 150.000 millones$ a su recompra de acciones, la mayor ampliación de la historia, lo que dispondrá de 235.000 millones hasta 2028. Cotiza a 16,5 veces beneficios, barata según los analistas.

Meta abre una división de IA para empresas y ficha al jefe de MongoDB, CJ Desai, formado en ServiceNow (una de las empresas, junto a Salesforce, Snowflake,  Microsoft, más perjudicadas por esa decisión). El dueño de Instagram y WhatsApp va a por el negocio de contabilidad, desatando una guerra de precios en el software de la nube que aplasta márgenes. 

JP Morgan cree que el ajuste de valoración de los 7 Magníficos casi ha tocado suelo pese al azote de los bonos. El mayor banco de EEUU avisa a quien huye de la tecnología: lo peor casi ha pasado. Estas empresas cotizan a mínimos de 10 años. JPMorgan argumenta que el P/E adelantado (lo que se paga por cada dólar de beneficio futuro) está en mínimos de una década. Nvidia cotiza a 18,7 veces beneficios frente a las 36,9 de su media, con el grupo aún creciendo un 45%. Si el banco acierta, la caída de valoración tech casi ha acabado. Su apuesta: chips sí, software no, porque los chips crecen y el software teme a la IA. Posible suelo para el Nasdaq y las tecnológicas. Con los bonos subiendo, mejor selección: chips sí, software con pinzas.

Microsoft ha presentado el nuevo Copilot, que su CEO, Satya Nadella, llama la mayor actualización de su historia. Mete en una misma aplicación el chat, las herramientas de Office, la creación de aplicaciones con IA y un agente personal. Llegará en las próximas semanas a las empresas del programa Frontier, el acceso anticipado de Microsoft.

TypeSafe negocia valer más de 10.000 millones$ en una semana. La empresa de Jev, un modelo que clasifica mensajes al instante, capta más de 1.000 millones$ siete días después de cerrar una ronda inicial de 40 millones.