La estrategia europea en el desarrollo de la IA: pragmatismo en lugar de carrera tecnológica – Comentario de Eva Maydell (miembro del Parlamento Europeo)

Realidad en lugar de carrera – Gigafábricas en lugar de publicidad exagerada: el camino pragmático de la IA que distingue a Europa de Estados Unidos y China

El debate sobre el papel de Europa en la carrera global por la inteligencia artificial ha dado un giro significativo con la declaración de la eurodiputada búlgara Eva Maydell . Su postura ilustra un enfoque estratégico que posiciona a Europa no como un rezagado en la carrera tecnológica, sino como pionero del desarrollo de una IA práctica y orientada al valor.

La visión de Eva Maydell para Europa

Eva Maydell, quien desempeñó un papel clave en la política europea de IA como una de las principales negociadoras de la Ley de IA de la UE y la Ley de Chips, representa una postura matizada sobre la estrategia europea de IA. Como miembro de la Comisión de Industria, Investigación y Energía del Parlamento Europeo y reconocida experta en innovación digital, aporta años de experiencia en política tecnológica.

Su tesis central es pragmática y visionaria: Europa no debería perseguir el ilusorio objetivo de desarrollar una alternativa europea a ChatGPT ni de ganar la carrera por la superinteligencia. En cambio, el continente debería centrarse en desarrollar herramientas de IA que realmente puedan ser utilizadas por las empresas e industrias europeas y que ofrezcan beneficios mensurables.

Según Eva Maydell, nuestro enfoque debe centrarse en:

• Desarrollar modelos de IA especializados en nichos que satisfagan específicamente las necesidades comerciales, en lugar de participar en la carrera global.
• Construir una infraestructura robusta con potente capacidad informática, conectividad estable y marcos de inteligencia artificial centrados en el ser humano.
• Asegúrese de que la IA siga siendo una herramienta: debe apoyar a los humanos, no reemplazarlos.

La realidad de la adopción de la IA en Europa

Las cifras actuales sobre el uso de la IA en Europa respaldan claramente el argumento de Maydell. A pesar del revuelo mediático en torno a la inteligencia artificial, los datos presentan un panorama desalentador: solo el 13,5 % de las empresas europeas adoptaron al menos una tecnología de IA para 2024. Esta baja tasa de adopción revela una brecha significativa entre las capacidades tecnológicas y su implementación práctica en las empresas.

Esta discrepancia se hace especialmente evidente al analizar el tamaño de las empresas. Mientras que las grandes empresas con más de 250 empleados alcanzan una tasa de adopción superior al 40 %, solo aproximadamente el 12 % de las pymes utilizan tecnologías de IA. Estas cifras son especialmente relevantes dado que las pymes constituyen la columna vertebral de la economía europea y representan el 90 % de todas las empresas de Europa.

La distribución sectorial del uso de la IA revela patrones interesantes. El sector de la información y las comunicaciones lidera con una tasa de adopción del 48,7 %, seguido de los servicios profesionales, científicos y técnicos con un 30,5 %. En todos los demás sectores económicos, la tasa de uso se sitúa muy por debajo del 16 %, lo que pone de manifiesto la limitada penetración de las tecnologías de IA en la economía en general.

Obstáculos para la adopción de la IA

Las razones de la reticencia a adoptar la IA son diversas y sistemáticas. Las empresas se enfrentan a importantes barreras que dificultan una implementación exitosa. La complejidad y los altos costos de la implementación de la IA plantean obstáculos insalvables, especialmente para las empresas más pequeñas.

La escasez de especialistas cualificados en el campo de la IA complica aún más la situación. Muchas empresas carecen de los conocimientos técnicos necesarios para implementar y operar con éxito sistemas de IA. Además, a menudo faltan casos de uso claros que demuestren los beneficios concretos de la IA para procesos empresariales específicos.

La incertidumbre regulatoria, en particular respecto a la implementación de la ley de IA de la UE, también contribuye a la reticencia a adoptar la IA. Las empresas dudan en invertir en tecnologías cuyos marcos regulatorios aún no están completamente definidos.

El enfoque europeo: especialización en lugar de generalización

La propuesta de Maydell de centrarse en modelos de IA de nicho se corresponde con las fortalezas y necesidades de la economía europea. En lugar de intentar competir con las grandes empresas tecnológicas de EE. UU. y China en el ámbito de la IA general, Europa debería aprovechar su experiencia industrial y sus conocimientos regulatorios para desarrollar soluciones de IA especializadas.

Esta estrategia ofrece varias ventajas. Los modelos de IA especializados requieren una potencia de cálculo e inversión considerablemente menores que los modelos de propósito general, lo que los hace más accesibles para las empresas europeas. Al mismo tiempo, pueden adaptarse con mayor precisión a las necesidades específicas de cada sector y caso de uso.

El mercado europeo ofrece numerosas oportunidades para estas aplicaciones especializadas. En áreas como la agricultura de precisión, la reparación de automóviles, la sanidad y la fabricación, se pueden desarrollar soluciones de IA que resuelvan problemas concretos y generen mejoras mensurables.

Infraestructura y capacidades informáticas

Un componente central de la estrategia europea de IA es el desarrollo de una infraestructura robusta. El Plan de Acción Continental de IA, presentado en abril de 2025, prevé la creación de una red de fábricas de IA basadas en los superordenadores líderes de Europa. Estas fábricas tienen como objetivo apoyar a las empresas emergentes, la industria y los investigadores de IA con sede en la UE en el desarrollo de modelos y aplicaciones de IA.

Se espera que las gigafábricas de IA planificadas, equipadas con aproximadamente 100.000 chips de IA de última generación, cuadriplicarán la capacidad actual de producción de chips. Estas instalaciones no solo permitirán el desarrollo de modelos complejos de IA, sino que también fortalecerán la autonomía estratégica de Europa en sectores industriales y científicos clave.

La iniciativa InvestAI pretende movilizar 20 000 millones de euros de inversión privada para construir hasta cinco gigafábricas de IA en toda la UE. Paralelamente, se propone una Ley de Desarrollo de la Nube y la IA para estimular la inversión privada en computación en la nube y centros de datos.

Desarrollo de IA centrado en el ser humano

Un aspecto clave de la visión de Maydell es el énfasis en el desarrollo de la IA centrada en el ser humano. Enfatiza que la IA debe ser una herramienta al servicio de los humanos, no que los reemplace. Esta filosofía refleja los valores europeos y difiere significativamente de otros enfoques centrados principalmente en el dominio tecnológico.

En concreto, el enfoque centrado en el ser humano implica que los sistemas de IA deben desarrollarse para complementar y mejorar las capacidades humanas, en lugar de reemplazarlas. Esto requiere un diseño cuidadoso de las interacciones entre humanos y máquinas y garantizar que los humanos mantengan siempre el control sobre las decisiones clave.

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Marco regulatorio y confianza

La Ley de IA de la UE, en cuyo desarrollo Maydell desempeñó un papel clave, encarna el enfoque europeo para una IA fiable. La ley se basa en un enfoque basado en el riesgo que clasifica los sistemas de IA en cuatro categorías: riesgo inaceptable, riesgo alto, riesgo limitado y riesgo mínimo.

Este enfoque diferenciado permite promover la innovación, garantizando al mismo tiempo las salvaguardias adecuadas. Los sistemas de IA con riesgos inaceptables, como la evaluación social o las tecnologías de ingeniería cognitivo-conductual, están completamente prohibidos. Los sistemas de alto riesgo están sujetos a requisitos estrictos, que incluyen la gestión de riesgos, la transparencia y la supervisión humana.

La implementación de la Ley de IA requiere una estrecha colaboración entre empresas, organismos reguladores y otras partes interesadas. Es fundamental contar con definiciones claras y ejemplos de categorías de riesgo de IA para que las empresas cumplan con la normativa.

Educación y desarrollo de habilidades

Un factor crítico para el éxito de la estrategia europea de IA es el desarrollo de competencias relevantes entre la población y la fuerza laboral. Maydell enfatiza la necesidad de convertir la alfabetización en IA en una habilidad básica, comparable a la lectura, la escritura y la aritmética.

La mayoría de los jóvenes europeos utilizan la IA a diario, pero pocos aprenden cómo funciona, qué riesgos conlleva o cómo influir en su desarrollo. Es necesario cerrar esta brecha educativa para garantizar que la próxima generación cuente con las competencias necesarias para un futuro impulsado por la IA.

Los programas de la Academia de Habilidades en IA, la Bolsa de Talentos y la MSCA Choose Europe están diseñados para atraer a profesionales de IA de primer nivel a Europa, a la vez que capacitan al talento local en áreas como la IA generativa. Estas iniciativas no solo revertirán la fuga de cerebros, sino que también crearán vías de migración legal para expertos de fuera de la UE.

Perspectivas económicas y aumento de la productividad

Una investigación del McKinsey Global Institute estima que la IA generativa podría ayudar a Europa a lograr una tasa de crecimiento de la productividad anual de hasta el 3 por ciento para 2030. Este pronóstico subraya el enorme potencial económico de las tecnologías de IA si se implementan con éxito.

Estudios recientes ya muestran efectos positivos de la adopción de IA en la productividad. El 90 % de los usuarios europeos de IA reportan aumentos en su productividad, y el 75 % afirma que la IA ha transformado su forma de trabajar. Estos resultados demuestran el potencial práctico de las tecnologías de IA más allá de la mera moda tecnológica.

La adopción exitosa de la IA es especialmente importante para las pequeñas y medianas empresas (PYMES), que constituyen la columna vertebral de la economía europea. Los estudios muestran que el 39 % de las PYME utilizan actualmente aplicaciones de IA, lo que supone un aumento respecto al 26 % en 2024. En concreto, el 26 % utiliza IA generativa, lo que supone un aumento respecto al 18 % del año anterior.

Aplicaciones específicas del sector

El enfoque en aplicaciones de IA específicas para cada sector refleja las fortalezas de Europa en diversos sectores. En el ámbito sanitario, los sistemas de IA pueden ayudar a mejorar los diagnósticos y personalizar los tratamientos. En el sector manufacturero, pueden optimizar los procesos de producción y mejorar el control de calidad.

La IA ofrece oportunidades únicas en el ámbito del desarrollo sostenible y la protección del clima. Iniciativas alemanas como los "Faros de IA para el Medio Ambiente, el Clima, la Naturaleza y los Recursos" demuestran cómo la IA puede utilizarse para resolver problemas ambientales. Con una financiación de 40 millones de euros, el programa apoya proyectos de investigación orientados a la aplicación en áreas como la eficiencia energética, la eficiencia de los recursos y la conservación de la biodiversidad.

Cooperación internacional y alianzas estratégicas

La estrategia europea de IA se beneficia de la cooperación internacional, especialmente con socios democráticos afines. El papel de Maydell en la Delegación para las Relaciones con Japón y EE. UU. subraya la importancia de estas alianzas. Estas colaboraciones permiten el intercambio de buenas prácticas, el desarrollo conjunto de normas y la coordinación de enfoques regulatorios.

La colaboración es especialmente importante dada la naturaleza global del desarrollo y la implementación de la IA. Las startups europeas a menudo se ven obligadas a colaborar con gigantes tecnológicos estadounidenses para acceder a los servicios complementarios necesarios. En lugar de obstaculizar estas colaboraciones, Europa debería facilitarlas y, al mismo tiempo, desarrollar sus propias capacidades.

Acceso y calidad de los datos

Un componente clave para el éxito de las aplicaciones de IA es el acceso a datos de alta calidad. La estrategia de la Unión de Datos, que se lanzará en 2025, apoyará estos esfuerzos mediante el establecimiento de un mercado único de datos. Esto facilitará a empresas e investigadores la expansión transfronteriza de las soluciones de IA, respetando las normas de protección de datos de la UE.

Los laboratorios de datos dentro de las fábricas de IA están diseñados para recopilar y procesar conjuntos de datos de diversas fuentes, sentando así las bases para el entrenamiento y la experimentación con IA. Esta infraestructura será especialmente importante para el desarrollo de modelos de IA especializados que se basan en datos de alta calidad y específicos del dominio.

Financiamiento e inversiones

La financiación de la innovación en IA sigue siendo un reto clave para Europa. El continente experimenta un déficit de financiación en las inversiones en IA que requiere un mejor acceso a la financiación, un mayor apoyo del capital riesgo y el fortalecimiento de las colaboraciones público-privadas.

La iniciativa InvestAI y otros mecanismos de financiación buscan cerrar esta brecha. Al mismo tiempo, es importante promover el desarrollo de los mercados europeos de capital riesgo y capital privado para crear fuentes de financiación sostenibles para las startups de IA.

Gigafábricas de IA vs. minimodelos eficientes: el dilema estratégico de Europa

A pesar de los ambiciosos planes, la estrategia europea de IA se enfrenta a importantes desafíos. Los críticos argumentan que el enfoque en la construcción de infraestructuras informáticas masivas mediante gigafactorías de IA podría no estar en consonancia con las tendencias emergentes hacia modelos de IA más pequeños y rentables. Las startups europeas, inspiradas por el éxito de DeepSeek, ya están implementando técnicas de entrenamiento que logran eficiencia sin una gran capacidad de procesamiento.

La complejidad regulatoria de la ley de IA prevista podría obstaculizar la innovación. Unas definiciones demasiado amplias de «IA de alto riesgo» e «IA de propósito general» podrían frenar a las empresas e instituciones de investigación europeas, especialmente ante la intensa competencia global.

La visión de Maydell: IA orientada al valor para ciudadanos y empresas

El futuro del desarrollo europeo de la IA depende de un equilibrio adecuado entre innovación y regulación. La visión de Maydell de un desarrollo de IA pragmático y basado en el valor ofrece una guía para lograr este equilibrio. Europa puede, sin duda, tener éxito sin ganar la carrera global de la IA, creando tecnologías accesibles, implementables, transparentes y coherentes con los valores democráticos del continente.

El éxito se medirá, en última instancia, en función de si las empresas y los ciudadanos europeos pueden beneficiarse de los avances en IA. Esto requiere una adaptación continua de las estrategias a las condiciones tecnológicas y económicas cambiantes, así como una estrecha colaboración entre todas las partes interesadas.

Los próximos años serán cruciales para hacer realidad esta visión. Europa se enfrenta al reto de utilizar su liderazgo regulatorio para desarrollar una nueva forma de soberanía tecnológica, basada no en la potencia informática bruta ni en el dominio del mercado, sino en la capacidad de desarrollar e implementar tecnologías de IA que sirvan a las personas e impulsen el progreso social.

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Konrad Wolfenstein

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