La Inteligencia Artificial (IA) se sitúa en el centro de las preocupaciones económicas, políticas y sociales. En el evento Elevate 2025, los expertos destacaron los desafíos y oportunidades que rodean a la IA generativa, subrayando las decisiones críticas que se avecinan. Si bien la IA promete avances revolucionarios, también plantea cuestiones importantes en materia de regulación, soberanía tecnológica e impacto económico.
1. IA generativa: un cambio de juego con condiciones
El auge de la IA generativa ha dado lugar a avances en el procesamiento del lenguaje, el reconocimiento de imágenes y la automatización. Sin embargo, como señaló Rim Teraoui, presidenta del evento, “no existe ninguna razón automática por la cual las innovaciones tecnológicas aporten prosperidad compartida y bienestar general.” La IA no es una solución mágica; sus beneficios dependen de decisiones estratégicas económicas, sociales y políticas.
Una preocupación clave es la soberanía europea. El continente se enfrenta a dos grandes competidores:
- Los EE. UU., hogar de gigantes de la IA como OpenAI, Google y Meta.
- China, que ha estado invirtiendo fuertemente en modelos de IA de código abierto como DeepSec, un sistema que afirma rivalizar con los modelos de IA de primer nivel consumiendo 50 veces menos energía.
El desafío para Europa es definir su propia estrategia de IA, en lugar de volverse dependiente de tecnologías extranjeras.
2. Regulación y soberanía: encontrar el equilibrio adecuado
Europa ha promovido durante mucho tiempo una IA ética, transparente y accesible. Sin embargo, mientras la UE habla de IA de código abierto y frugal, China ya ha pasado a la acción. Como dijo Teraoui, “los grandes discursos europeos nunca fueron respaldados por verdaderas estrategias industriales o financiación suficiente.”
Para abordar esto, se lanzó el AI Competitiveness Compass para fortalecer la infraestructura digital y las capacidades de IA de Europa. Sin embargo, la regulación sigue siendo un arma de doble filo. La AI Act, aunque ambiciosa, crea cargas de cumplimiento significativas. Como se destacó en el evento, el 40% de cada 100 € invertidos en startups de IA se destina al cumplimiento. Mientras tanto, más del 60% de las empresas europeas no comprenden plenamente sus obligaciones bajo la AI Act.
Si Europa quiere competir a nivel mundial, debe simplificar su marco regulatorio al tiempo que fomenta la innovación.
3. Infraestructura: el factor determinante
La IA generativa depende de una vasta potencia de cálculo. Sin embargo, Europa se está quedando atrás en infraestructura de IA, en comparación con EE. UU. y China. Bertrand Laforge, fundador de Converso, subrayó esta brecha:
- Nvidia controla el 90% del mercado de GPUs.
- Microsoft posee 1,8 millones de GPUs, mientras que algunas instituciones de investigación europeas operan con apenas 1.000 GPUs.
Reconociendo esto, la UE ha introducido AI Factories y una plataforma AI-on-Demand para proporcionar acceso a recursos de computación de IA. Pero esto no será suficiente a menos que se acompañe de una inversión industrial a largo plazo.
4. Adopción de la IA: la necesidad de educación y concienciación
Si bien las grandes corporaciones están adoptando la IA a escala, las pequeñas y medianas empresas (PYMES) están luchando por mantenerse al día. En Francia, menos del 15% de las PYMES utilizan IA generativa, en comparación con más del 60% en los EE. UU..
Varios obstáculos explican esta brecha:
- Falta de alfabetización en IA entre los líderes empresariales, que ven la IA como algo complejo y costoso.
- Preocupaciones por la seguridad de los datos y problemas de soberanía.
- Dificultad para identificar casos de uso de IA de alto valor.
Como señaló Philippe Rambach, Director de IA en Schneider Electric, “el problema no es la falta de información, sino una sobrecarga de información dispersa.”
Schneider Electric ha tomado medidas haciendo que la formación en IA sea obligatoria para sus 140.000 empleados. ¿Su objetivo? Asegurar que la adopción de la IA sea impulsada por necesidades comerciales más que por el entusiasmo tecnológico.
5. Medir el ROI de la IA: el desafío más difícil
Uno de los mayores desafíos para las empresas es medir el retorno de la inversión (ROI) de la IA. A diferencia de los proyectos de TI tradicionales, la IA no siempre ofrece retornos financieros inmediatos o fácilmente cuantificables.
Como observó Rambach, “Medir el ROI de la IA es como medir el ROI de los sistemas ERP o de los ordenadores portátiles; es posible, pero no siempre es una simple partida de pérdidas y ganancias.”
En su lugar, la IA debería evaluarse a través de:
- Productividad: Ahorro de tiempo y eficiencia operativa.
- Mejoras de calidad: Mejora en la toma de decisiones y optimización de procesos.
- Impacto en el negocio: Menor tiempo de comercialización y ventajas competitivas.
Las empresas deben ir más allá de los modelos tradicionales de ROI y adoptar KPIs adaptados al impacto a largo plazo de la IA.
6. IA ética: un desafío de diversidad e inclusión
Más allá de las preocupaciones económicas, la IA presenta desafíos éticos fundamentales. Giada Pistilli, experta en ética de la IA en Hugging Face, advirtió sobre el sesgo anglocéntrico de la IA, impulsado por conjuntos de datos de entrenamiento predominantemente en inglés.
Esto resalta la necesidad de modelos de IA que reflejen la diversidad lingüística y cultural. Como enfatizó Pistilli, “el lenguaje codifica valores, visiones del mundo y diferentes sistemas éticos.”
Conclusión: la IA como palanca estratégica para Europa
La IA está en una encrucijada. Europa debe acelerar su adopción fortaleciendo la soberanía tecnológica, simplificando la regulación e invirtiendo en una infraestructura escalable. Pero la IA no debe buscarse por el simple hecho de la IA en sí; debe servir a objetivos económicos, sociales y ambientales claros.
Como dijo Laurence Devillers, profesora de IA en Sorbonne University: “Debemos ir más allá de la fascinación por la IA y centrarnos en su impacto en el mundo real.”
Al fomentar una IA pragmática, inclusiva y responsable, Europa puede transformar la IA en un verdadero motor de innovación y competitividad.
Conclusiones clave:
Europa debe desarrollar una infraestructura de IA más fuerte para competir globalmente. La regulación debe ser clara y favorable para las empresas, no una carga de cumplimiento. La educación en IA es crucial para la adopción por parte de las PYMES y la transformación de la fuerza laboral. El ROI de la IA debe evaluarse más allá del impacto financiero a corto plazo. La IA ética requiere diversidad cultural y lingüística en el entrenamiento de modelos.
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Fuentes: Elevate 2025 Event Transcripts AI Competitiveness Compass European AI Act Hugging Face Research on AI Bias Nvidia, Microsoft, and EU AI Infrastructure Reports
