{"id":1145348,"date":"2026-08-31T12:30:56","date_gmt":"2026-08-31T10:30:56","guid":{"rendered":"https:\/\/eurecat.org\/?p=1145348"},"modified":"2026-08-31T16:18:28","modified_gmt":"2026-08-31T14:18:28","slug":"ciclo-de-opinion-una-vision-de-la-ia-eurecat-quien-alimentara-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurecat.org\/es\/ciclo-de-opinion-una-vision-de-la-ia-eurecat-quien-alimentara-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Ciclo de opini\u00f3n: Una visi\u00f3n de la IA, Eurecat – \u00bfQui\u00e9n alimentar\u00e1 la inteligencia artificial?"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial (IA) est\u00e1 integrando transformaciones a varios niveles que hasta ahora avanzaban de forma separada. Acelera el desarrollo de otras tecnolog\u00edas, transforma el proceso cient\u00edfico y empieza a trasladar su capacidad de interpretaci\u00f3n y decisi\u00f3n al mundo f\u00edsico. La convergencia entre orquestaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, descubrimiento cient\u00edfico y acci\u00f3n est\u00e1 configurando una nueva cadena de valor continua, iterativa y flexible.<\/p>\n

Esta nueva cadena de valor conecta la generaci\u00f3n de conocimiento, el desarrollo tecnol\u00f3gico y su aplicaci\u00f3n en entornos reales. La IA reduce la distancia entre estas etapas y ampl\u00eda las posibilidades de descubrimiento a una velocidad y escala in\u00e9ditas. Su impacto ya no se limita a mejorar actividades existentes, sino que modifica la forma en que se investiga, se desarrolla tecnolog\u00eda y se transforma la realidad.<\/p>\n

Pero esta capacidad no surge \u00fanicamente de los modelos m\u00e1s avanzados. Requiere recursos capaces de sostener cada una de sus etapas, desde la generaci\u00f3n y el tratamiento de datos hasta el entrenamiento y despliegue de sistemas, cuya magnitud y concentraci\u00f3n est\u00e1n desplazando los centros de poder tecnol\u00f3gico, industrial y econ\u00f3mico.<\/p>\n

Preguntarse qui\u00e9n alimentar\u00e1 la inteligencia artificial significa preguntarse qui\u00e9n dispondr\u00e1 de las capacidades necesarias para desarrollarla, orientarla y llevarla a escala. Tambi\u00e9n qui\u00e9n podr\u00e1 acumular el conocimiento derivado de su uso, decidir sobre sus aplicaciones y capturar el valor que genera.<\/p>\n

La dimensi\u00f3n material permanece oculta detr\u00e1s de una tecnolog\u00eda que percibimos fundamentalmente como digital y que as\u00ed lo es en su vertiente m\u00e1s disruptiva. Sin embargo, se convierte en un factor estrat\u00e9gico, no solo por la capacidad de computaci\u00f3n, los enormes centros de datos, las redes de comunicaci\u00f3n y los semiconductores que requiere, sino tambi\u00e9n por la necesidad de un suministro energ\u00e9tico de la misma escala, estable y sostenible.<\/p>\n

La IA forma parte de una arquitectura tecnol\u00f3gica en la que cada capa condiciona las posibilidades de las dem\u00e1s. Sin acceso a capacidad de c\u00e1lculo, los modelos no pueden desarrollarse ni escalarse. Sin datos representativos y gobernados adecuadamente, sus resultados pierden fiabilidad y utilidad. Sin energ\u00eda disponible a un coste asumible, la infraestructura no puede mantenerse ni expandirse. Y sin talento especializado, estas capacidades dif\u00edcilmente pueden convertirse en soluciones aplicables.<\/p>\n

Esta dependencia sit\u00faa a las infraestructuras de computaci\u00f3n, datos y energ\u00eda en el centro del debate estrat\u00e9gico, porque el acceso a estas capacidades y la posibilidad de gobernarlas condicionan la autonom\u00eda tecnol\u00f3gica. No son \u00fanicamente recursos t\u00e9cnicos. Determinan qui\u00e9n puede investigar, qui\u00e9n puede desarrollar modelos propios, qui\u00e9n puede adaptarlos a sus necesidades y qui\u00e9n captura el conocimiento generado durante su utilizaci\u00f3n.<\/p>\n

En este contexto, la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica no implica producir de manera aislada todos los componentes de la cadena. Tampoco supone renunciar a la cooperaci\u00f3n internacional o construir ecosistemas cerrados. Significa disponer de capacidades suficientes para elegir, integrar, adaptar, auditar y operar tecnolog\u00edas cr\u00edticas sin quedar sometidos por completo a decisiones externas.<\/p>\n

La cuesti\u00f3n energ\u00e9tica en infraestructuras que operan a nivel global adquiere una importancia particular. El crecimiento de la IA incrementa la demanda de computaci\u00f3n y obliga a considerar la energ\u00eda como una parte integral de cualquier estrategia tecnol\u00f3gica. No basta con desarrollar modelos de IA cada vez m\u00e1s capaces. Es necesario abordar el reto de garantizar que puedan entrenarse, desplegarse, gobernarse y mantenerse de manera eficiente, sostenible y equitativa.<\/strong><\/p>\n

Un territorio puede utilizar soluciones desarrolladas fuera de sus fronteras y, al mismo tiempo, conservar autonom\u00eda tecnol\u00f3gica si mantiene capacidad de decisi\u00f3n sobre sus datos, sus infraestructuras, sus procesos industriales y sus aplicaciones estrat\u00e9gicas. El problema aparece cuando el conocimiento, los modelos, la computaci\u00f3n y el aprendizaje derivados de su uso se concentran sistem\u00e1ticamente en otros actores.<\/p>\n

La IA se alimenta de un ciclo acumulativo entre uso, datos, validaci\u00f3n y mejora. Controlar los pasos de este ciclo permite convertir cada despliegue en nuevo conocimiento, acelerar la evoluci\u00f3n de los sistemas y construir una ventaja cada vez m\u00e1s dif\u00edcil de recuperar por quienes quedan fuera.<\/p>\n

Europa debe abordar esta cuesti\u00f3n desde sus propias fortalezas cient\u00edficas, industriales y energ\u00e9ticas. Su posici\u00f3n no depender\u00e1 \u00fanicamente de la tipolog\u00eda o n\u00famero de modelos que utilice, sino de su capacidad para disponer de infraestructuras de c\u00e1lculo, datos fiables, conocimiento especializado y, en \u00faltima instancia, entornos industriales en los que transformar conocimiento y tecnolog\u00eda en aplicaciones reales.<\/p>\n

La autonom\u00eda europea se jugar\u00e1, en gran medida, en la capacidad para conectar estas piezas. Para ello, ser\u00e1 necesario acelerar la articulaci\u00f3n entre ciencia, infraestructuras e industria y fomentar pol\u00edticas p\u00fablicas capaces de operar a gran escala con efectividad. Una demanda industrial y p\u00fablica capaz de probar, adoptar y escalar tecnolog\u00eda propia resulta decisiva para convertir estas capacidades en conocimiento acumulado, capacidad industrial y soberan\u00eda tecnol\u00f3gica.<\/strong><\/p>\n

En esta transformaci\u00f3n, el conocimiento ya no fluye linealmente desde la ciencia hacia la industria, sino que se genera y reconfigura de forma continua a trav\u00e9s de la interacci\u00f3n entre conocimiento distribuido, infraestructuras tecnol\u00f3gicas de escalado, entornos reales de aplicaci\u00f3n y empresas.<\/p>\n

Junto a la energ\u00eda, la computaci\u00f3n y los datos, tambi\u00e9n los entornos reales de aplicaci\u00f3n alimentan la IA. En sectores como la salud, la industria, la energ\u00eda, la movilidad o la agroalimentaci\u00f3n, el valor de la IA no depende \u00fanicamente de la calidad de un algoritmo. M\u00e1s all\u00e1 de soluciones existentes, depende de su integraci\u00f3n con procesos, equipos, regulaciones, conocimiento experto y sistemas ya existentes. Convertir un modelo en una capacidad operativa requiere experimentaci\u00f3n, validaci\u00f3n, ingenier\u00eda, adaptaci\u00f3n y acompa\u00f1amiento organizativo.<\/p>\n

Europa necesita una inteligencia artificial segura, responsable y centrada en las personas, pero su autonom\u00eda se decidir\u00e1 por su capacidad para reunir y gobernar todo aquello que la alimenta<\/strong>. Los principios y la regulaci\u00f3n solo podr\u00e1n orientar esta transformaci\u00f3n si Europa dispone de las capacidades materiales para desarrollarla, desplegarla y escalarla. Quienes controlen y articulen estos recursos alimentar\u00e1n la IA, capturar\u00e1n su valor y conservar\u00e1n soberan\u00eda tecnol\u00f3gica. Los dem\u00e1s depender\u00e1n de tecnolog\u00edas construidas y gobernadas por otros.<\/p>\n

Gabriel Anzaldi, director de Ecosistemas; Rafael Redondo, director de la Unidad de Tecnolog\u00edas Multimedia, y Lali Soler, directora del \u00c1rea Digital del centro tecnol\u00f3gico Eurecat<\/strong><\/p>\n<\/div>

LEE AQU\u00cd EL 2.\u00ba ART\u00cdCULO DE OPINI\u00d3N DEL CICLO PUBLICADOR POR ON IA<\/span><\/a><\/div>
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Accede a todos los art\u00edculos de opini\u00f3n de este ciclo publicador por ON IA AQU\u00cd<\/a><\/strong><\/p>\n

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