Invertir en inteligencia artificial sin perder el rumbo
Cómo evitar el hype, controlar el consumo y orientar la IA a resultados reales en la empresa
La inteligencia artificial no reemplazará a las personas, pero quien la use de manera efectiva podría reemplazar a los que no lo hacen
La inteligencia artificial sigue expandiendo su impacto y, con ella, se perfilan nuevos equilibrios entre tecnología, negocio, regulación y sostenibilidad.
El anuncio de que Mistral está negociando una nueva ronda de financiación por 1.000 millones de dólares confirma que Europa intenta no quedarse fuera del tablero global. Esta startup francesa, conocida por su modelo Le Chat, refuerza su alianza con MGX y Nvidia para levantar el mayor campus de IA del continente. Mientras tanto, desde Estados Unidos, el nuevo CEO de Intel, Lip-Bu Tan, reconoce públicamente que la compañía ya no puede alcanzar a Nvidia. Un contraste que refleja cómo la carrera tecnológica actual se juega en márgenes cada vez más estrechos y donde llegar tarde parece inapelable.
Esa necesidad de replantear la estrategia tecnológica y su sostenibilidad también la subraya el informe conjunto de la UNESCO y la UCL. Según sus conclusiones, es posible reducir hasta un 90% el consumo energético de los modelos de lenguaje con pequeños ajustes. Este dato pone sobre la mesa un desafío urgente: la búsqueda de eficiencia no solo económica, sino también ambiental, en el desarrollo y despliegue de inteligencia artificial.
En este contexto, sorprende el movimiento de WeTransfer, que modificará sus términos para usar los documentos de sus usuarios en el entrenamiento de su IA. La noticia ha generado malestar y críticas en redes sociales. Más allá del debate ético, muestra cómo la explotación de los datos —con o sin consentimiento efectivo— sigue siendo una palanca de desarrollo para muchas plataformas digitales.
El caso de Meta ilustra bien esta tendencia. Su apuesta pasa por construir centros de datos de dimensiones sin precedentes, como Hyperion en Louisiana, capaz de alcanzar 5 GW de potencia. La estrategia de la compañía va mucho más allá de la competencia en IA: busca consolidar su capacidad de personalización, recomendación y automatización dentro de sus plataformas, asumiendo un consumo energético equiparable al de una ciudad mediana.
En la esfera local, la entrevista de
a Cristian Cantón marca un cambio de etapa para el Barcelona Supercomputing Center (BSC). Con su experiencia en Meta y Microsoft, Cantón apunta a reforzar la soberanía tecnológica europea, la producción de chips y el desarrollo de modelos de IA alineados con valores continentales. En el lado opuesto, la noticia de que España pierde la inversión de Broadcom confirma lo difícil que es retener proyectos industriales en un contexto geopolítico incierto y donde las prioridades de EE. UU. parecen replegarse hacia su mercado interno.Este escenario también se refleja en las políticas energéticas. La apuesta del gobierno de Trump por la energía nuclear busca asegurar suministro para industrias críticas como los centros de datos. Pero a cambio, despierta inquietudes sobre la seguridad y la posible concentración de poder regulatorio.
Mientras las grandes corporaciones escalan sus infraestructuras, podemos ver en
como surgen alternativas tecnológicas que muestran otros enfoques. Kimi K2, un modelo chino de código abierto, ofrece capacidades avanzadas en tareas técnicas con costes cinco veces inferiores a los de GPT-4. Su foco en la automatización y su integración en flujos de trabajo lo convierten en una herramienta interesante para quienes buscan desarrollar soluciones específicas o mantener control sobre sus sistemas.El interés por la eficiencia y la colaboración se refleja también en los sistemas multi-agente. La guía de
detalla cómo trabajar con sistemas multi-agente puede resolver problemas complejos, siempre que se gestionen sus retos de coordinación, seguridad y gobernanza. En este sentido, el estudio de amenazas sobre ecosistemas de agentes impulsados por LLMs sirve como advertencia: la sofisticación de los ataques crece al mismo ritmo que las capacidades de los agentes.Frente a este panorama, no todo son apuestas industriales. Herramientas como NotebookLM o Chatterbox TTS abren posibilidades reales para profesionales, equipos pequeños y desarrolladores. NotebookLM introduce cuadernos destacados para facilitar el aprendizaje y la exploración colaborativa, mientras Chatterbox ofrece una alternativa abierta y gratuita para la síntesis de voz, especialmente atractiva para quienes priorizan la privacidad y la capacidad de personalización.
Consulta más conceptos en el «Glosario IA» de autoritas consulting
El cierre de esta semana gira en torno a un concepto que sobrevuela todas estas noticias: sistemas multi-agente. La cooperación entre agentes, la coordinación entre empresas, la interacción entre reguladores y desarrolladores… todo apunta a que la complejidad creciente solo se puede abordar sumando capacidades diversas. Lo relevante ya no es si la inteligencia artificial reemplazará o no a las personas, sino quién sabrá integrar su uso eficazmente en sus procesos, decisiones y estrategias.
Por último, «CluPad for Business» toma como base la sección sobre IA semanal que hago para el newsletter ¿Qué hemos aprendido está semana? de Autoritas Consulting
Gracias por la mención