Atlas Industrial Trends: el modelo posible de I+D y la IA de dos velocidades

Para conocer los principales desafíos tecnológicos, económicos e institucionales a los que nos enfrentamos, nada mejor que conversar con los líderes industriales, de servicios tecnológicos y de I+D. Así surge la entrega del Atlas Industrial Trends correspondiente al primer trimestre de 2026.¿Mucha o poca IA? Según se mire.

1. Mientras la Administración en Estados Unidos actúa como un cliente estratégico para impulsar la innovación en el sector privado, Europa se pierde en la burocracia. “Estados Unidos compra, Horizon Europe subvenciona, a partir de ahí, dos mundos diferentes”. Europa debe cambiar el paradigma. “En vez de ir proyectito a proyectito, vamos a poner un montón de dinero en los que pueden hacer algo”.

2. La regulación debe ser un motor, no un obstáculo, para la innovación Las leyes estrictas no son necesariamente negativas, como demuestra el éxito del coche eléctrico en China. La normativa puede ser un gran driver de la innovación, siempre que no se caiga en la fragmentación, la complejidad y la incoherencia regulatoria.

3. El modelo de ayudas locales para asegurar la supervivencia de las pequeñas empresas está en cuestión ante la realidad de los mercados globales y el aumento de los costes de producción. Sale más barato el PET importado de China puesto en el Puerto de Barcelona que el de un fabricante español. ¿Qué sentido tiene que a una pequeña empresa se le financien dos o tres proyectos de I+D, cómo va a sobrevivir, si empresas con músculo financiero están teniendo que retirar algunas líneas?

4. Europa necesita consolidar grandes empresas, “campeones europeos”, lo cual implica un doloroso proceso de selección. “Cuando hablamos de campeones dejas muchos cadáveres por el camino”. Para lograr este nivel, Europa debe analizar si su estrategia consiste en ser competitiva como región, aunque eso su ponga albergar con grandes desigualdades internas.

5. El verdadero retorno de inversión (ROI) de la inteligencia artificial (IA) reside en el back office, en los procesos operativos internos, a pesar del atractivo que pueda tener la automatización de otras áreas del front office, como la atención al cliente, y de la aparición de aplicaciones que facilitan esta última tarea.

El retorno de la inversión es muy superior el back office, que es “dónde está el barro”. En el ámbito financiero y de inversión, la IA está superando la simple optimización y mejora de la eficiencia para entrar en una fase de descubrimiento de escenarios que nunca hubieran sido imaginables. No obstante, frente al optimismo desmedido en torno a la IA, las herramientas actuales basadas en lenguaje (LLMs) no son aún fiables para entornos críticos industriales.

6. Aunque el 70% de los proyectos de IA en las empresas fracasan, su entrada se está produciendo de manera natural y de abajo hacia arriba, impulsada por empleados que primero experimentan con ella en sus hogares y, a continuación, la utilizan en sus puestos de trabajo. La integración de IA y datos en tiempo real en las líneas de producción requiere un proceso de adaptación humana. El éxito en la adopción exitosa se entiende como una relación de confianza. Al principio hay fricciones, pero a medida que el sistema ofrece recomendaciones útiles, se va generando la relación.

La urgencia empresarial por obtener resultados financieros inmediatos al implementar IA puede aniquilar el desarrollo de verdaderas ventajas competitivas. Hay que asumir el riesgo inherente a la innovación disruptiva, con una visión cortoplacista, resulta muy difícil obtener el retorno asociado a la experimentación.

7. En el sector de las telecomunicaciones, las redes han alcanzado un nivel de saturación e interdependencia tan alto que escapan a la capacidad de gestión tradicional. La automatización ya no es discutible, en ese sentido. Por su parte, la situación de las redes energéticas amenaza con generar un cuello de botella grave para la industria. Se exige descarbonización, pero la red eléctrica no tiene capacidad para soportarlo. Es evidente la incoherencia entre las exigencias de electrificación por parte de las autoridades y la imposibilidad de muchas plantas industriales para conectarse o conseguir más potencia de suministro.

8. A pesar del avance tecnológico, el sector servicios y la industria pesada dependen crucialmente del factor humano. En el primer caso, el cliente sigue priorizan do el valor de la persona que atiende, la calidez del trato y la sensación de seguridad que eso proporciona.

La aceleración tecnológica está rompiendo los ciclos tradicionales de planificación en las empresas. La sorpresa es constante incluso para los usuarios más digitalizados debido a que los saltos cualitativos se suceden en cuestión de semanas. Esta inmediatez forzará una adopción masiva mucho más rápida de lo que las empresas tradicionales anticipan.

9. La alta adherencia cognitiva de las personas mayores a la tecnología resulta sorprendente, incluso a estas alturas de la revolución digital. Contra los pronósticos basados en una visión tradicional, la IA está facilitando enormemente el acceso de la tercera edad a la tecnología debido a que las interfaces ahora comprenden el lenguaje natural. No tienen que aprender, sino que pueden interactuar de forma natural y es la máquina la que aprende.

En regiones caracterizadas por un amplio territorio y una baja densidad demográfica, la tecnología emerge como un pilar vital para el sostenimiento social y a integración de todas las generaciones, supliendo carencias físicas y acompañan do cognitivamente a poblaciones envejecidas en zonas despobladas.

10. El impacto de la IA en el pensamiento crítico y el conocimiento está alimentando un intenso debate sociológico sobre el riesgo de perder capacidades intelectuales al depender de las máquinas. Es normal que los empleados dejen de aprender ciertas tareas mecánicas, pero “no se puede tener pensamiento crítico si no se tiene conocimiento”. Algunos informes preocupantes alertan sobre la pérdida de capacidades en la Generación Z debido a la delegación de decisiones de pensamientos abstractos.

11. El tiempo liberado gracias a la IA debe dedicarse a actividades de más valor para la empresa. La finalidad última de adoptar la IA no es meramente hacer las cosas más rápido o reducir plantillas, sino redirigir la energía humana hacia tareas más estratégicas.

Sectores tradicionales, como la metalurgia o la industria pesada, sufren enormemente para asegurar el relevo generacional debido a que no resultan atractivos para los jóvenes. La digitalización, la IA y la robótica deben servir como herramienta de captación de ese talento.

12. La desconfianza corporativa sigue actuando como barrera para el despliegue de los espacios de datos europeos, debido a las enormes dificultades que lastran hoy la creación de repositorios comunes de información en Europa. Al intentar gobernar espacios de datos a nivel continental, el diagnóstico es claro: nadie quiere compartir. Prima todavía la competencia, frente a la colaboración. Incluso gigantes tecnológicos que están desarrollando aplicaciones para integrar la IA en los procesos industriales se enfrentan a grandes resistencias.

13. Las estrategias industriales europeas no pueden ignorar el frágil y cambiante escenario global. El peligro de la dependencia tecnológica no deja de agravar se debido a la inestabilidad de algunas alianzas que se consideraban hasta ahora incuestionables, como la que nos une con Estados Unidos.

14. Frente a la idea de que la IA exigirá una formación continua exhaustiva, gana fuerza una postura radical que sugiere que eliminará la necesidad de aprender a manejar software. Reaparece la idea de que la tecnología avanzada es indistinguible de la magia, “la interacción va a ser tan humana que no vas a tener que aprender prácticamente nada para usar la”. Como síntoma de esta tendencia, se anticipa la posible llegada de aplicaciones desechables, caracterizadas por que la app se crea y se destruye tras su uso.

15. Existe un riesgo claro de adopción de la IA en el mercado a “dos velocidades”. Existe una brecha estructural en la madurez digital del tejido empresarial que dificulta la integración tecnológica a gran escala. Mientras las corporaciones avanzan rápidamente y ya tienen modelos adoptados, el verdadero desafío para Europa es lograr que toda la cadena de valor, en la que se incluyen proveedores, fabricantes y clientes se mueva al mismo ritmo, de forma que la IA realmente pueda gobernar los ecosistemas productivos de principio a fin.

16. El impacto del trabajo remoto y la tecnología está dejando obsoletos los centros de negocios tradicionales en la era post-COVID. El 20% de las instalaciones empresariales en los centros financieros a nivel mundial están desocupa das. El gran reto para el sector inmobiliario es reposicionar estos enormes activos apostando por los entornos mixtos y multiuso, y adaptándose a un nuevo modelo de ciudad donde las personas puedan integrar trabajo, vida y ocio en los mismos espacios.