02Oct

La FTC norteamericana anuncia una investigación sobre Anthropic y OpenAI un día después del acuerdo "moralmente vinculante" de las grandes de la IA con Trump.

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.

26Oct

La inversión en los IA Companion Bots, asistentes diseñados no solo para ayudar, sino para acompañar emocionalmente, registrará tasas de crecimiento acumulado anual entre 30% y 40% durante la próxima década hasta el billón$.

Miguel Ángel Valero

Mientras la inteligencia artificial (IA) avanza a un ritmo vertiginoso, una nueva categoría empieza a ganar protagonismo: los IA Companion Bots, asistentes diseñados no solo para ayudar, sino para acompañar emocionalmente. No resuelven tareas: conversan, escuchan, motivan y crean vínculos con los usuarios y algunos expertos creen que serán el próximo motor silencioso de consumo… 

Y también de inversión de la IA, donde proyectan tasas de crecimiento anual acumulado real (CAGR) entre 30% y 40% durante la próxima década hasta el billón$ potencial. Estas cifras colocan el segmento entre los de mayor crecimiento dentro de la IA aplicada al consumidor, donde algunas de las tendencias del mercado dicen que la IA puede ayudar a solucionar problemas como son la soledad y la salud mental en las cada vez más normales relaciones digitales (gamming, videos) persistentes entre los usuarios jóvenes. A ello se uniría, claro, un modelo de negocio recurrente: suscripciones, personalización premium, paquetes emocionales.

No hablamos solo de conversar: estos bots construyen una “relación digital continua”, lo que puede generar una nueva economía de interacción constante. 

El crecimiento rápido de la IA de acompañamiento también está provocando alarma. Precisamente  California acaba de aprobar la primera ley que regula oficialmente los 'companion chatbots', obligando a verificar edad, limitar interacciones sexuales con menores, activar protocolos de crisis en casos de autolesión y prohibir que se presenten como profesionales de la salud. 

Esto implica que el sector empieza a dejar de ser experimental para ser sector regulado, lo que puede frenar a algunos actores… pero también legitimar a otros.

Las startups más famosas de bots de compañía como Replika o Character.ai siguen siendo privadas, pero los grandes jugadores expuestos al fenómeno (Meta, Google, Microsoft, Tencent, ByteDance) ya están incorporando funciones de acompañamiento emocional y relaciones digitales continuas dentro de sus ecosistemas IA.

El mercado de los IA companion bots no es solo un fenómeno cultural, sino un potencial “nuevo vertical” dentro de la economía de la inteligencia artificial. Aún está en fase emergente, pero combina tres ingredientes muy poderosos para el futuro: emociones, suscripción y escalabilidad algorítmica, tal y como ocurrió con las redes sociales o las apps de dating en su momento, tales como Spotify o Tinder: primero uso emocional, luego monetización constante.

"No se trata de saber si hoy es momento de entrar, sino de saber si conviene empezar a vigilar quién podría liderar mañana un sector que convierte la conversación en negocio y la compañía en producto", apunta el analista Pablo Gil en The Trader.

Porque más del 70% de los adolescentes ha interactuado con chatbots de inteligencia artificial diseñados como “compañeros”, y casi un tercio afirma que esas conversaciones les resultan tan satisfactorias (o incluso más) que hablar con personas reales.

La razón es evidente: estos modelos se han vuelto expertos en responder con empatía, atención y validación instantánea. No juzgan, no se cansan y siempre están disponibles. Para una generación que vive en constante presión social, la IA se convierte en un refugio emocional. Pero hay un matiz clave: esas interacciones no son recíprocas.

Un principio básico del bienestar humano es sentir que importamos, no solo porque nos escuchan, sino porque aportamos algo al otro. Y un chatbot no necesita nada. No cambia por nuestra presencia, no crece con nosotros, no se apoya en nosotros.

"La IA puede ser una herramienta poderosa para aprender, reflexionar o incluso desahogarse. Pero no puede construir un vínculo. Porque una relación es algo mutuo, no una simulación. El desafío para las próximas generaciones no será solo saber usar la IA, sino entender sus límites emocionales. Y tener claro que lo que más valor da a una relación no es lo que recibimos, sino lo que somos capaces de construir con el otro", reflexiona Pablo Gil.