No resulta fácil describir el impresionante cierre de mes que hemos vivido en términos de anuncios tecnológicos. El cambio de ciclo que introduce la nueva ola de inteligencia artificial (IA) se ha dejado sentir de forma contundente en el lado del software. Descomunal ejercicio de presentaciones de Microsoft en su evento Build 2025; de Google (la empresa que dispone de más información acerca de nosotros tenía que asaltar el trono de la IA, lo veníamos avisando) en su conferencia Google I/O; de Anthropic con su Claude Opus 4, que describe como el “mejor modelo de codificación del mundo” y ha dejado sin habla a muchos desarrolladores… impresionante.
Satya Nadella, de Microsoft, conversa en Build 2025 indistintamente con Jensen Huang (NVIDIA), Elon Musk y Sam Altman (OpenAI), poco antes de que este último desvele en un vídeo grabado en las calles más posh de la bipolar ciudad de San Francisco, atrapada entre el lujo tech y la miseria drogata, la compra de la startup io por 6.500 millones de dólares.
Resulta que al frente de io se encuentra Jony Ive, ex jefe de diseño de Apple. OpenAI se posiciona así en toda la cadena de valor de la IA, desde el desarrollo de los modelos de IA, hasta el diseño de los chips especializados, la construcción de los centros de los datos que los ejecutan (proyecto Stargate), la creación de aplicaciones y de agentes de IA y ahora, a través de la empresa de Jony Ive, también en los dispositivos de hardware.
Googlepone en jaque a todo el sector audiovisual con Veo 3, al tiempo que suscita preguntas realmente fundamentales acerca de cómo vamos a conocer en el futuro la realidad de lo que nos rodea. Su Gemini se ha convertido en una potencia de IA de pleno derecho, capaz de crear sitios web completos, documentos y publicaciones para redes sociales.
Ahora se entiende mejor por qué hay tanto dinero inmovilizado (dry powder) a nivel mundial a la espera de conocer el desenlace de toda esta imponente carrera tecnológica. Aunque la tendencia natural, como se ha visto en las revoluciones informáticas anteriores, es señalar rápidamente a los perdedores y arrimarse cuanto antes a los que asoman como potenciales ganadores, la cuestión es otra: en esta batalla queda mucho por dilucidar todavía. La IA de nuevo cuño es tan transformadora que necesita modelos de negocio “que cubran los costes de esos servicios y que generen valor para más allá de la plataforma centralizada”, como dice acertadamente Tim O’Reilly.
Y, de pronto, quién nos lo iba a decir, se abre una oportunidad para Europa. En paralelo al fantástico Forbes Artificial Intelligence 2025 de Madrid, Siemens celebraba en Múnich su IA with Purpose Summit. Desde allí, se podía observar la pirotecnia norteamericana con los ojos de quienes van a ser los destinatarios finales y principales de la fanfarria: la industria. “Hay un valor diferente en identificar la imagen de un gato o en hacer algo en el mundo real para no desperdiciar recursos. El verdadero Santo Grial ahora es usar estas tecnologías desarrolladas en el sector de consumo y aplicarlas a la industria”, me dice Dirk Didascalou, jefe de tecnologías fundacionales de Siemens.
Poco antes, el director de estrategia e innovación de la compañía, Peter Körte, se había preguntado: “¿Puedes imaginar a Apple dispuesta a compartir los datos de diseño del próximo iPhone? Probablemente no. Pero ¿estaría dispuesta a compartir los datos de, digamos, los últimos 10 años de modelos ya conocidos? Sí, absolutamente. La pregunta es, ¿por qué los compartiría? Y aquí es exactamente donde tenemos estas conversaciones con nuestros clientes. Les decimos que les damos el modelo de IA Industrial si logramos un acuerdo de intercambio de datos. Ya lo hemos hecho con 60 de ellos”.
“Con la IA, realmente puedes crear valor y dónde mejor que en la industria y en la infraestructura, que son las dos áreas de este planeta donde consumimos más recursos y energía, y donde creamos más desechos y CO2”, apostilla Dirk Didascalou. Pero los grandes modelos de lenguaje existentes, basados en la tecnología de transformers, fueron entrenados con datos públicos. Las máquinas y la ingeniería no funcionan con el lenguaje humano, “no se puede programar un robot en chino o en alemán”. Y generan señales muy curiosas, “pueden tener vibraciones o señales de calor”. Ninguna de ellas está codificada en lenguaje. Europa quiere construir la IA industrial porque es el mayor repositorio del mundo de datos provenientes de máquinas y de procesos.
Escucho con atención a Rainer Bichoff, director general en Alemania de Intrinsic, la empresa de Alphabet (propietaria de Google) que quiere posicionarse entre la nube y la industria robótica. Sólo con el software de las big tech (falta por conocer lo que se traen entre manos Apple, Amazon y Meta) no basta. “Integrar la percepción y la planificación del movimiento en una sola herramienta no está disponible hoy en día. Necesitamos el controlador del robot y la seguridad configurada en él. No se pueden usar herramientas de terceros para ello”, dice Bichoff.
Cuando los líderes industriales toman la palabra, coinciden en el mensaje. Nikolas Hoehme, de Henkel, cree firmemente que “los procesos son la clave para comenzar a pensar en la preparación de datos para la IA, porque no hay IA en la fabricación ni en la cadena de suministro sin comprender los procesos”. Stephen Schwarz, de Mercedes Benz: “desde el punto de vista operativo, es crucial para nosotros ver cómo podemos optimizar nuestros procesos, haciéndolos mucho más eficientes”.
Ni imágenes artificiales de gatos, ni algoritmos para que nos enganchemos a una app de vídeos. La realidad de la creación de valor de la nueva ola de la IA Industrial podría resultar menos sexy de lo que nos gustaría, pero mucho más rentable. Jörg Becker, de Procter & Gamble, dice que conforme implementan más modelos de aprendizaje automático en sus más de 100 plantas de fabricación en todo el mundo, “cuanta más capacidad construimos, más usos de la IA podemos aprovechar, y ese es un aspecto fundamental de nuestra estrategia”.
El caso de uso favorito de Kira Engelhardt, de EON, “es el uso de imágenes satelitales para rastrear la vegetación en la red eléctrica y así saber dónde debemos enviar a un jardinero o a un técnico para que corte los árboles”. Antes, era completamente manual, ya que a veces ni siquiera se usaban helicópteros, sino que se inspeccionaba a pie.
“Es un momento único”, asegura Peter Körte. “En comparación con Estados Unidos, nuestra base industrial es mucho más fuerte. Solo China rivaliza con ella. ¿Con quién preferirían trabajar en el mundo occidental? Por supuesto, con empresas europeas que les ayuden a hacer que sus industrias e infraestructuras sean más productivas y resilientes”.