Si se observa el momento actual a través de la lente que propone el profesor de la Universidad de Oxford Carl Benedikt Frey en su libro How Progress Ends, resulta complicado evitar la sensación de déjà vu. Sus páginas desafían la creencia convencional de que el progreso económico y tecnológico es inevitable. De hecho, durante la mayor parte de la historia de la humanidad, el estancamiento ha sido la norma y, al repasar por qué algunas sociedades prosperaron y otras fracasaron, a lo largo de los últimos 1.000 años, a raíz del rápido cambio tecnológico, Frey ve acreditada la existencia de una tensión recurrente en la historia: mientras la descentralización fomenta la exploración de nuevas tecnologías, la burocracia es crucial para escalarlas. Y cuando las instituciones no se adaptan al cambio, inevitablemente se produce el estancamiento, cuando no un notorio retroceso.
Asistimos a una dinámica contradictoria en nuestros días. Los avances tecnológicos y científicos exigen cada vez más capacidad de colaboración, tanto horizontal, entre distintos sectores, disciplinas y stakeholders; como vertical, entre todos los componentes de la cadena de valor. Desde las grandes corporaciones hasta las personas individuales que comparten su talento, pasando por las empresas del middle market y las pymes, la sociedad se compone de una gran variedad de nodos de especialización que pueden enriquecerse mutuamente. Sin embargo, el entorno institucional, sobre todo a raíz de la crisis de identidad de los países occidentales, promueve la fragmentación, la polarización y el aislamiento. Y si las instituciones no ayudan a escalar los avances de la innovación, el riesgo de atonía general se acrecienta, según la visión de Frey.
Hay, no obstante, una diferencia sustancial respecto a etapas anteriores, podría objetarse a su argumentación: los líderes de la industria tecnológica que impulsan la generación y aplicación del conocimiento tienen tal poder de iniciativa en la transformación de la economía y la sociedad, espolean y albergan de tal modo la investigación científico-tecnológica y controlan el flujo de datos en tantos ámbitos y planos de la realidad, que la principal seña de identidad del Nuevo Orden al que nos dirigimos, si la dinámica actual persiste, probablemente no sea el estancamiento, sino el desacoplamiento cada vez mayor, en el plano estratégico, entre el sector público y el privado. Desglobalizado el primero, con el recurso de la fuerza todavía en sus manos, pero una deuda creciente; globalizado el segundo, dominador del capital, pero sometido a la ley allí donde es operativo aplicarla.
El presente Informe INTEC 2025 pretende ser una hoja de ruta para aquellos que quieren transformar la sociedad con una visión integradora, en beneficio de los ciudadanos en esta época de confusión. Hoy, el único propósito viable discurre por el camino de la colaboración, la alternativa es un darwinismo social en sus múltiples acepciones, ya sea capitalista, ya estatalista, ya producto de la desinstitucionalización. Esa realidad acabará imponiéndose necesariamente, porque el efecto transformador del nuevo ciclo de la inteligencia artificial (IA) y de los avances en nuevos materiales, asistencia en salud, tecnologías geoespaciales o redes eléctricas inteligentes, asuntos todos ellos presentes en este trabajo, sólo puede producirse si se actúa con visión de ecosistema, integrando a todos los actores de la cadena de valor. Estén donde estén.
La resolución de este desafío condicionará directamente en la vida individual de las personas. Philippe Aghion, profesor del College de France y de la London School of Economics, vaticina un crecimiento de la productividad gracias al nuevo ciclo de la IA que se situará entre los 1,3 puntos de la revolución eléctrica y los 0,8 de la revolución digital durante los próximos diez años. De resultas de ello, se consolidará una nueva economía intangible, caracterizada por un incremento de la PTF (productividad total de los factores) desigual, repleto de limitaciones y no necesariamente equilibrado. En esas circunstancias, la competencia entre territorios por sacar el máximo partido a la nueva tecnología será feroz. Sólo saldrán reforzados aquellos capaces de adaptar sus instituciones a esa nueva economía intensiva en intangibles. Aquellos aprendan a promover estrategias integradas en las que colaboren todos los actores público-privados.
El Premio Nobel Daron Acemoglu ha calculado que, con los costes actuales, en EEUU sería rentable automatizar el 23% de las tareas en las que interviene el factor visual. Un experimento en el MIT sobre el impacto de ChatGPT estima que puede producir un ahorro de costes del 27%. Sin embargo, esos incrementos en productividad no están trasladándose a los sueldos. La OCDE ha confirmado la desaceleración del crecimiento salarial medio en relación con la productividad agregada, un fenómeno que se conoce como disociación entre productividad y salarios.
La transición laboral en la que estamos inmersos podría tildarse de histórica cuando se analice con perspectiva. Un pequeño conjunto de empresas, que denomina «superestrella», dispone de una posición dominante en el mercado. Ese estatus las protege cada vez más de la competencia, gracias a la combinación de alta productividad, altos márgenes y una plantilla polarizada entre altas y bajas rentas del trabajo. La OCDE alerta de la divergencia de productividad: crece en los sectores de frontera tecnológica y se estanca o apenas avanza en el resto. La robotización está reduciendo los salarios relativos de los trabajadores en los deciles medios de la distribución salarial ocupacional y el contenido de las tareas del trabajo es cada vez menos fijo, al igual que la asignación de tiempo a cada una de ellas. El Foro Económico Mundial (WEF)[1] detecta una transición rápida y creciente hacia empleos en el ámbito de los servicios empresariales (las más habituales en España), en puestos como analista de negocios y representante de ventas, y hacia los empleos digitales, como el de desarrollador de software, generalmente a costa de ocupaciones técnicas de nivel inferior. Lo relevante es que, según la visión del Foro, lo característico de esta época es que las transiciones laborales han dejado de producirse «naturalmente».
Mercer Marsh Benefits y la Reward and Benefits Association (REBA) coinciden en que, para reequilibrar el mercado, será imprescindible desarrollar personas y talentos que posean las habilidades adecuadas para la nueva economía intangible. Ese es probablemente el riesgo más importante para los empleadores en este momento: el 23% de los puestos de trabajo habrán cambiado en 2027, según el WEF, con 69 millones nuevos empleos y 83 millones de los existentes desplazados. Todo ello, en un contexto de enorme subutilización laboral, con una brecha de empleo global que supera ya el 11% y con aproximadamente el 20% de los jóvenes (de 15 a 24 años) sin ocupación, educación ni formación, según la Organización Internacional del Trabajo (OIT).
Incluso los recién graduados de carreras tecnológicas están topándose con dificultades y representan ahora apenas el 7% de las contrataciones de las grandes compañías[2]. Si éstas fichan a un 25% menos de personal joven que en 2023, las empresas emergentes van incluso peor, sólo el 6% de sus nuevos empleados son recién graduados. El contexto de inestabilidad política e intensa rivalidad por la IA, unidos a la contracción del capital riesgo, está provocando que las nuevas empresas tecnológicas de Serie A sean un 20% más pequeñas que en 2020, y eso hace que opten por equipos cada vez más reducidos y experimentados, acentuando así la tendencia.
El 44% de las competencias requeridas en un empleo determinado se transformarán en un período de cinco años. Es aconsejable llevar a cabo una planificación estratégica de la fuerza laboral y el desarrollo del talento que incorpore mecanismos de reasignación de puestos de trabajo más rápidos y eficientes, dentro y entre diferentes empresas y sectores. Directivos y gestores públicos tendrán la responsabilidad de ayudar a los trabajadores a abandonar sus ocupaciones en declive y ocupar los empleos en crecimiento del futuro. Se proponen, en ese sentido, nuevos sistemas de acreditación de competencias, más allá de los títulos académicos tradicionales. Credenciales que podrían basarse en una nueva taxonomía de habilidades estandarizada y que los profesionales podrían utilizar para moverse entre roles, sectores y regiones. Los gobiernos deben pensar también en políticas que equilibren la flexibilidad laboral con las protecciones y los beneficios de los trabajadores. En 2030, 92 millones de personas podrían trabajar completamente a distancia.
La capacidad de establecer redes de colaboración será clave para abordar los desafíos del nuevo empleo de modo que se refuerce la cohesión social y se impulse, al mismo tiempo, la productividad. Esa cooperación debe implicar a múltiples partes interesadas (multistakeholders), ya sean públicas y privadas, centros educativos y productivos, y se verá favorecida por los beneficios transferibles, que se trasladan con el trabajador de un puesto a otro.
El despliegue de la IA eleva esa la tarea de cohesionar la sociedad a través del empleo a una nueva dimensión. Dos años después del lanzamiento de ChatGPT, el número de ofertas de trabajo que pedían habilidades en IA se había duplicado. Una de las primeras preguntas que ha suscitado el nuevo ciclo de las tecnologías generativas es precisamente cómo determinar las ventajas de ser una persona frente a una máquina. Cada industria, banco, empresa de construcción, institución, hospital, universidad, ONG, cadena de retail y hasta servicio de transporte va a tener que decidir qué labores asigna a las personas y cuáles a los sistemas artificiales, y debe hacerlo con una urgencia nunca antes vista.
En el Foro de Davos de 2025, el presidente y CEO de Salesforce, Marc Benioff, proclamó: “este es un momento que ninguno de nosotros olvidará jamás. Vamos a ser los últimos CEO que gestionen sólo a humanos como fuerza laboral”. Apenas unos días antes, el fundador y CEO de Nvidia, Jensen Huang, había anunciado en el CES de Las Vegas la llegada del “momento ChatGPT de la robótica”. Tomará tres formas principalmente, según su visión: los agentes de IA, que denomina trabajadores de la información, capaces de moverse con libertad, aprender, analizar y tomar decisiones por sí mismos; los coches autónomos, a los que este informe dedica un capítulo; y los robots humanoides. Huang cree que las áreas de TI (tecnologías de la información) de cada empresa se convertirán en departamentos de recursos humanos de los agentes de IA en el futuro. La IA física podrá entender el lenguaje del mundo, desde la dinámica física a conceptos como la gravedad, la fricción y la inercia, las relaciones geométricas y espaciales, la causa y el efecto.
Inesperadamente, el elemento humano es el eslabón clave para extender la IA con éxito, pero el reparto de papeles entre las personas y las máquinas no lo va a resolver un equipo de tecnólogos de Silicon Valley. Cada organización deberá pensar qué quiere hacer, cuál es el resultado que busca y cómo se puede beneficiar del conjunto de tecnologías para hacerlo brindando un producto de mejor calidad. El nuevo imperativo empresarial es averiguar para qué necesitamos capacitarnos, la nueva brecha digital no será si tenemos un dispositivo o no, sino qué hacemos con él.
A medida que se emplea la tecnología, habrá que promover también un nuevo sentido de confianza y transparencia, porque la IA va a interactuar en nuestro nombre, pero de forma independiente de nosotros. Microsoft confía en que el 95% de su código sea generado automáticamente en 2030, un porcentaje similar al que manejan otras compañías como Google e IBM y han identificado consultoras como McKinsey y Accenture para el conjunto del sector tecnológico. A medida que los sistemas informáticos se vuelvan más sofisticados, crecerá la tendencia a valorar a los especialistas profundos en múltiples especialidades. Un trabajo de investigación reciente se centra, de hecho, en la pujante figura del ‘experto generalista’[3].
Los nuevos sistemas basados en IA funcionan especialmente bien allí donde hay que tomar decisiones de manera precisa, ágil y en tiempo real. Son óptimos para situaciones dinámicas en las que se necesita actuar constantemente. En una etapa inicial, la forma de mejorar la IA generativa consistía en escalar su entrenamiento reuniendo el mayor volumen de datos posible. La siguiente oleada, en cambio, provocará sus mayores efectos en la actividad industrial y en el resto de actividades basadas en procesos, porque la investigación se ha dirigido a crear modelos de IA más pequeños y específicos, más eficientes y susceptibles de ser entrenados con casi cualquier modalidad de información, no sólo texto, imágenes y sonidos. Se habla, en ese sentido de los ‘retornos marginales a la inteligencia’, en un sentido similar al que los economistas utilizan para referirse a los rendimientos marginales del capital, del trabajo o de la tierra.
De nuevo, no es concebible emprender este camino con una visión fragmentada. La forma más rápida de avanzar en la IA generativa consiste en poner en común datos de diferentes sectores e incluso en compartirlos entre empresas competidoras. En el futuro, deberíamos poder formular una pregunta y que un conjunto de modelos de IA trabajen juntos para resolverla. El cambio de las reglas del juego en la automatización transformará un amplio abanico de modelos de negocio: del software como servicio, a la energía como servicio o la movilidad como servicio. La nueva filosofía está empujando ya a las empresas a unir sus fuerzas en plataformas de colaboración que confluyen en un medio inmersivo, diseñado por una computación híbrida, digital y física, en el que la realidad extendida (XR) podría ser parte de la constelación, junto a metaverso, blockchain, algoritmia cuántica e IA. Hasta ahora, se observaba cada esfera de ese ecosistema de forma aislada, sin que fuera posible componer la imagen general. La IA generativa era la pieza que faltaba.
La capacidad de colaboración marcará la frontera entre los ganadores y los perdedores en este nuevo contexto. Será clave contar con ecosistemas seguros que garanticen la integridad y el valor de la información, cadenas de suministro autónomas que procesen miles de millones de predicciones al día, adaptativas, en las que resulte complicado distinguir entre la actividad online y la física, en las que las partes estén interconectadas, sin fricción. Esto implica reimaginar el sistema completo, algo nunca hecho antes a esta escala. La incógnita no reside tanto en si la IA modificará el mundo empresarial como en quién logrará aprovecharla antes y mejor. En estas circunstancias, las empresas deben evitar que sus plantillas se dividan en trabajadores digitales y analógicos, y deberán asegurarse de educar a los consumidores para que aprendan a reconocer las posibilidades de la implementación de la IA en el futuro.
Los datos adquieren, por consiguiente, un nuevo valor. Se espera que la cantidad global de datos crezca de los 33 ZB de 2018 a 175 ZB al cierre de 2025, según el Data Age 2025 y la Global Big Data Analytics Data Guide, publicada por IDC. Más del 20% de ellos se transformarán en nuevos activos de datos, es decir, en factores de producción relevantes para el desarrollo económico y social. La profesora de la Columbia Business School Laura Veldkamp sostiene que los datos son “información digitalizada” y que su verdadero valor radica en reducir la incertidumbre en torno a una predicción, el terreno de juego en el que la IA muestra todo su potencial. De ahí la conexión entre las nuevas tecnologías y la gestión de la información. En última instancia, según Veldkamp, todo riesgo es “un impuesto a la economía”. Su propuesta más atrevida emerge al dar un paso más allá en el silogismo: “todas las ganancias de la recopilación de datos deberían repercutir en los consumidores en forma de precios más bajos”.
Boston Consulting Group cree que compartir datos con la competencia puede intimidar a los ejecutivos del sector industrial, pese a que los mayores desafíos a los que se enfrenta la economía “no se resolverán con una empresa trabajando sola y utilizando únicamente sus datos de propiedad exclusiva”. La consultora estima que el valor de la oportunidad de compartir datos es del 2,5% del PIB mundial. Problemas complejos como la detección de fraudes o la optimización de la cadena de suministro se pueden abordar de forma más eficaz mediante la colaboración, compartiendo datos entre múltiples actores. Así lo hacen en Estados Unidos las aseguradoras de automóviles a través de la plataforma LexisNexis CLUE Auto; y en Europa, Airbus en el ecosistema digital Skywise. Los modelos conjuntos de IA destinados a ecosistemas empresariales, a sectores económicos o ámbitos de la Administración serán entrenados, cada vez más, por una única organización de confianza, encargada de recopilar los datos de cada empresa, sin que éstos salgan de sus instalaciones, y de configurar un modelo aprendizaje federado.
Siemens promueve una iniciativa de este tipo en torno a su LLM industrial y ha convencido ya a 60 empresas para que compartan sus datos a cambio de acceder en el futuro al modelo de IA resultante. La plataforma compartida MELLODDY ha sido desarrollada también por un consorcio europeo de diez compañías farmacéuticas con el objetivo de acelerar el descubrimiento de fármacos. Los Laboratorios de Datos, promovidos por la Unión Europea como componentes integrales de las futuras Fábricas de IA (una de las cuales se instalará en el Barcelona Supercomputing Center), están pensados para impulsar el suministro, puesta en común e intercambio seguro de información. Esos son también los principales objetivos de los Espacios Comunes de Datos europeos, aunque por ahora no hay forma de vencer a la fragmentación y ambos programas operan como ecosistemas distintos, cada uno con sus propias reglas de gobernanza, objetivos estratégicos, modelos de negocio y requisitos técnicos.
La necesidad de colaboración en la gestión de la información no se reduce al ámbito de la IA. En el sector del retail, cada vez son más las empresas partidarias de plataformas de orquestación que permitan cambiar dinámicamente entre múltiples proveedores de pago en tiempo real. Conforme se introduzca la identidad digital, que la Unión Europea quiere extender al 100% de los ciudadanos en 2030, tendrán más posibilidades de aplicación las soluciones de autenticación adaptativa. La experiencia de compra se podrá personalizar, a partir de entonces, según los perfiles de riesgo, lo cual obligará a los minoristas a integrarse con la solución de billetera móvil más adecuada para generar confianza en los clientes.
En el caso de las ciudades, la proliferación de herramientas tecnológicas que permiten capturar los datos multimedia que se generan en ellas abre una era de oportunidades nuevas para innovadores tecnológicos y gestores públicos. El concepto de urbanización computacional gana protagonismo como nuevo paradigma basado en el big data geográfico y en la IA. Ayudará a comprender problemas complicados relacionados con la dinámica urbana, el uso de la energía, los patrones de tráfico y los impactos ambientales. Aprovechar, asimismo, las capacidades de computación, almacenamiento en caché y comunicación de los vehículos conectados complementará en el futuro la red de telecomunicaciones de las ciudades. Permitirá habilitar numerosos servicios basados en la ubicación y a aumentar la inteligencia del entorno urbano, aplicando los principios de redes complejas y los enfoques de teoría de juegos. La Unión Europea impulsa la idea Citiverso, con agentes virtuales inteligentes que se comporten de forma compatible con los avatares digitales de los usuarios humanos. En una etapa posterior debería producirse la interconexión de los gemelos digitales en un CitiVerso europeo, dentro del marco Sociedad 5.0, pero la condición para ello es que el 100% de los ciudadanos de la UE dispongan de identidad digital en 2030.
Vistas las posibilidades que abre la colaboración gracias a las nuevas tecnologías, las dinámicas de fragmentación parecen responder a una inútil asincronía. Resulta paradójico, por ejemplo, que el sector tecnológico se esté debatiendo hoy en día entre la posibilidad de un internet apadrinado por EEUU, de adscripción libre casi absoluta, y el que promueve China, que requiere aprobación previa. La novedad no es ya que países como Rusia, Turquía e incluso Brasil estén valorando pasarse al modelo chino, sino que en Occidente se analice la posibilidad de exigir licencias para tener una web activa, al igual que en la radio, como plantea Francia. En su compleja deriva, la batalla de los aranceles ha propiciado la aparición de la herramienta online TARIFF, que permite imponer tasas de importación a los paquetes de Python, un lenguaje de programación muy habitual.
Uno de los efectos indeseados de esta contradicción entre las fuerzas globalistas y las divisorias que estresan a la sociedad es que, a mediados de 2025, la burbuja de la IA era ya mayor que la burbuja tecnológica de las puntocom de finales de los años 90, según Apollo. En ese contexto de incontenida expansión de la tecnología son concebibles centros de datos convencionales centrados en la IA con consumos de electricidad equivalentes a 100.000 hogares. Y se están construyendo complejos significativamente mayores actualmente, que necesitan 20 veces más energía (la mitad que la ciudad de Madrid cada uno de ellos)[4], y es sólo el principio. Resulta ilusorio concebir una expansión de las infraestructuras de procesamiento de la IA sin adaptar la red eléctrica, los sistemas de generación y los espacios donde se implantarán, como se analiza en uno de los capítulos del presente informe. A finales de la actual década, EEEUU destinará más electricidad a los centros de datos que a la producción de aluminio, acero, cemento, productos químicos y todos los demás bienes de alto consumo energético juntos.
La hoja de ruta en tiempos de incertidumbre es la colaboración. El informe INTEC 2025 aborda en profundidad el potencial de desarrollo de 10 ámbitos tecnológicos clave, en los que España puede posicionarse con voz propia todavía, porque se encuentran en un punto emergente y las barreras de entrada no son todavía excluyentes. Hemos aplicado en la elaboración de los textos, el principio de exponer las oportunidades que ofrece la actuación concertada. En el caso de la IA para mejorar los sistemas de salud, la Organización Mundial de la Salud (OMS) estima un déficit mundial de 10 millones de trabajadores médicos en 2030, aunque otras previsiones aumentan esa cifra hasta los 15 millones. Los gastos mundiales de atención médica equivalen ya a todo el PIB de la Unión Europea y en 2025 el sector moverá un volumen de datos superior a los 10 zettabytes, es decir, 10 billones de gigabytes. De modo que sí, la generalización de la sanidad inteligente debería ser imperativa. Capítulo aparte merece la realidad de la investigación para el descubrimiento de antibióticos, especialmente si se considera el hecho de que no se ha registrado ninguna nueva familia de antimicrobianos desde los años 80.
Los coches autónomos circulan ya por ciudades de Estados Unidos y China, aunque están sometidos todavía a férreas trabas regulatorias: deben moverse por zonas prescritas, en las que han sido ampliamente entrenados. Europa se mantiene firme al respecto, pese a que los vehículos autónomos de Waymo tienen un 78% menos de accidentes causantes de lesiones que el conductor humano y un 81% menos de accidentes por airbag. En el caso de los biosensores, se requiere la colaboración de un amplio abanico de industrias para hacer realidad la monitorización permanente, desde las que innovan en materiales como la microelectrónica y las baterías. La disponibilidad de datos geoespaciales incidirá en el desarrollo de la agricultura, la eficiencia en el uso de recursos y la gestión energética, entre otras muchas aplicaciones. La biotecnología permitirá que la alimentación y el suministro de materias primas no sea un punto de potencial vulnerabilidad de las sociedades que las haga menos seguras.
La vertiente de las posibilidades tecnológicas alternativas a las actuales abre un campo muy interesante para la innovación. En el informe hemos escogido ámbitos como el de los nuevos materiales abundantes capaces de producir efectos similares a los de las materias primas críticas; las opciones de energía nuclear sin uranio, con el torio como opción realista sobre la mesa; y la algoritmia cuántica, que permite optimizar procesos con la eficiencia de la computación cuántica sobre ordenadores convencionales.
La innovación sólo despliega todo su potencial transformador cuando se utiliza como factor de cohesión. Está demostrado que las dinámicas de fragmentación, en especial las que se promueven desde las nuevas formas de populismo cuya presencia se expande por Europa, reducen la actividad innovadora de los territorios[5] y condicionan la capacidad de colaboración de su tejido científico-tecnológico. La transición en el empleo y las nuevas formas de operar que introduce la IA obligan a integrar a las áreas de las organizaciones, construir ecosistemas con el resto de actores de la cadena de valor, compartir datos tanto con el sector público como con el privado y concertar estrategias. En este informe identificamos espacios de oportunidad para los innovadores, claves para una hoja de ruta.
[1] The Future of Jobs Report 2025, WEF, 7 de enero de 2025
[2] The SignalFire State of Tech Talent Report – 2025, SignalFire, 20 de mayo de 2025
[3] Unmesh Joshi, Gitanjali Venkatraman, Martin Fowler, “Expert Generalists”, martinfowler.com, 2 de julio de 2025
[4] Energy and AI, IEA, abril de 2025
[5] Andrés Rodríguez-Pose, Zhuoying You, Peter Teirlinck, The political extremes and innovation: How support for extreme parties shapes overall and green scientific research and technological innovation in Europe, Research Policy, noviembre de 2025, doi.org/10.1016/j.respol.2025.105307