Europa está en un cruce de caminos con la inteligencia artificial. Kent Walker, presidente de Asuntos Globales de Google y Alphabet, asegura que en la próxima década la IA podría sumar 1,2 billones de euros al PIB de la Unión Europea y hasta 120.000 millones a la economía española. Hay un freno silencioso que amenaza con echar a perder esta oportunidad.
La escena se juega ahora, no en un futuro lejano. Mientras en Bruselas se acumulan normas y documentos, China y otros competidores internacionales están metiendo la directa con la inteligencia artificial, integrándola en fábricas, bancos y hospitales. El resultado es una brecha que crece cada año y que va mucho más allá de un simple retraso tecnológico.
Walker lo resume con una pregunta incómoda: ¿Europa va a liderar la transformación que trae la IA o se va a limitar a seguirla? Su mensaje, lanzado con cifras concretas, es que el futuro de la inteligencia artificial está llegando mucho más rápido de lo que muchos esperaban, y que la burocracia europea corre el riesgo de quedarse atrapada en sí misma mientras el mundo avanza.
Para entender el choque, conviene mirar los números. Según Walker, el 83% de las empresas chinas ya usan IA generativa en su día a día, pero en Europa solo lo hace el 14%. Esa diferencia no es un simple dato llamativo, marca qué regiones van a crear más empleo de calidad, más patentes y más empresas tecnológicas en los próximos años.
La trampa está en que buena parte de las compañías europeas no rechazan la inteligencia artificial por miedo o por falta de interés, sino por algo mucho más prosaico: la normativa. Más del 60% de las empresas de la Unión Europea señalan las reglas y obligaciones legales como el principal freno a invertir en IA, según las cifras que cita Walker.
Desde 2019, se han aprobado más de 100 nuevas normas relacionadas con la economía digital en la Unión Europea. Sobre el papel, buscan proteger derechos, datos y competencia. En la práctica, muchas veces generan lo que Walker describe como una especie de “fricción autoimpuesta” que se junta con otro problema clásico de la región: la fragmentación del mercado único.
También te puede interesar:OpenAI Presenta un Agente para Investigación ProfundaEsa fragmentación no es solo un concepto jurídico. El Fondo Monetario Internacional calcula que actuar como 27 mercados distintos equivale a un “arancel punitivo” del 45% sobre los bienes que se venden en Europa, y de un 110% sobre los servicios. Mario Draghi lo ha dicho con una frase tan simple como dura: “Europa se impone aranceles a sí misma”.
Cuando llevas esa realidad al terreno de la inteligencia artificial, el impacto se vuelve muy concreto. Startups que intentan crecer en varios países se encuentran con requisitos diferentes, registros duplicados y dudas legales que se resuelven con meses de retraso. Y en un sector que se mueve a velocidad de vértigo, esa demora es muchas veces la diferencia entre liderar un mercado o llegar tarde.
La historia de la startup española Idoven ilustra bien este choque. Esta empresa usa inteligencia artificial para analizar electrocardiogramas y detectar señales tempranas de enfermedades cardiacas que aún no han dado síntomas. Es decir, te permite identificar problemas de corazón cuando todavía se pueden tratar con mucha más eficacia y menor coste.
Idoven choca con un muro: la regulación sanitaria y de datos, fragmentada entre Estados miembros y poco clara sobre cómo usar datos médicos para entrenar modelos de IA. Cada país interpreta las normas de forma distinta y eso se traduce en permisos que tardan, informes que se repiten y una montaña de trámites que ralentiza cualquier expansión internacional.
El resultado de esa maraña es doblemente negativo. Por un lado, desanima a los inversores, que ven más sencillo poner su dinero en proyectos de inteligencia artificial en Estados Unidos o Asia. Por otro, retrasa la llegada de herramientas de diagnóstico avanzado a médicos y pacientes europeos que podrían beneficiarse hoy de pruebas más precisas y tratamientos más ajustados.
Walker insiste en que estas aplicaciones médicas de la IA no son ciencia ficción ni promesas vacías a largo plazo. Sistemas de análisis de electrocardiogramas o de diseño de tratamientos oncológicos pediátricos personalizados ya están activos, y en algunos casos mejoran la precisión de los diagnósticos y los resultados clínicos para niños con cáncer.
También te puede interesar:¿La IA nos Hace Más tontos?: El MIT Revela el Impacto Oculto de la IA en el AprendizajeUn ejemplo que menciona es AlphaFold, un sistema de inteligencia artificial que predice la estructura de las proteínas y está cambiando el trabajo en biología. Otro caso son los modelos Gemini, que se están usando para ayudar a diseñar tratamientos personalizados contra el cáncer infantil. También hay proyectos agrícolas que aplican IA para optimizar riegos, ajustar fertilizantes y reducir emisiones contaminantes sin bajar la productividad.
Walker recuerda que estas herramientas ya existen y están listas para escalar, pero Europa corre el riesgo de quedarse en la fase de informes y consultas públicas mientras otros países las llevan a práctica masiva. Esa brecha no solo afecta al PIB, afecta a cuánto tardan en llegar nuevas terapias, diagnósticos o mejoras agrícolas a tu día a día.
Para escapar de este bloqueo, Walker plantea una estrategia en tres piezas. La primera pasa por construir una base regulatoria “centrada, coherente y equilibrada” para la inteligencia artificial. Eso significa cambiar el foco: menos obsesión con los inputs (cómo se entrena un modelo o qué datos se usan) y más atención a los outputs, es decir, a los efectos reales de los sistemas de IA en las personas.
Según su planteamiento, se trataría de rellenar lagunas legales específicas donde hoy faltan reglas claras, en lugar de sumar grandes marcos normativos generales que se superponen unos a otros. Y, sobre todo, entender que la regulación de la inteligencia artificial no solo tiene que evitar daños, sino también animar a la innovación, para que los proyectos con impacto positivo no se queden atascados por miedo a equivocarse.
La segunda pieza de la propuesta se centra en ti, en las personas y en las empresas. Walker defiende que hay que poner las herramientas de inteligencia artificial en manos de quienes las van a usar en el trabajo real, desde pymes hasta administraciones públicas. En España, calcula que la IA tiene potencial para transformar 13,7 millones de puestos de trabajo en la próxima década.
Esa transformación no significa que todos esos empleos vayan a desaparecer. Más bien, apunta a cambios en tareas, herramientas y formación. Según las estimaciones de Walker, la inteligencia artificial podría aumentar la productividad española entre 85.000 y 95.000 millones de euros, y abrir la puerta a nuevas empresas y nuevos empleos adaptados a esta era, igual que hicieron los ordenadores personales, internet y los móviles en su momento.
El tercer eje es ampliar la escala de la inteligencia artificial para que no se quede reducida a chatbots o asistentes de oficina. Walker habla de usar la IA para enfrentar grandes desafíos: salud, energía, agricultura, seguridad.
La idea es que los mejores proyectos no se queden en pilotos aislados en un hospital de referencia o en una universidad concreta, sino que puedan llegar a millones de personas en todos los países europeos.
En esta visión, la formación ocupa un lugar central. Walker defiende que si quieres que la inteligencia artificial cambie de verdad la economía, tienes que ayudar a los trabajadores a aprender a usarla. No basta con que existan modelos avanzados, hay que enseñar a programadores, administrativos, sanitarios o funcionarios a integrarlos en su rutina diaria.
Google se ha comprometido a formar a un millón de personas en España en competencias de inteligencia artificial de aquí a finales de 2027. Este esfuerzo no va solo, se organiza en colaboración con entidades como Educa EdTech, Santander Open Academy y Fundae, y se dirige a estudiantes, pequeñas empresas, colectivos minoritarios y también al sector público.
La lógica detrás de ese plan es sencilla: si más personas entienden cómo funciona la inteligencia artificial y cómo aplicarla en su trabajo, será más fácil que las empresas apuesten por proyectos nuevos y que los gobiernos se atrevan a lanzar pilotos ambiciosos. Walker sugiere que la industria puede liderar esos primeros proyectos, pero que luego deben ser los gobiernos quienes amplifiquen los casos de uso que funcionan mejor.
El mensaje final de Walker hacia los líderes europeos es claro. Reconoce que aciertan al colocar la inteligencia artificial como prioridad estratégica, y destaca que el potencial económico y social está fuera de duda, con herramientas que ya han demostrado su utilidad. Insiste en que la ambición ya no basta y que ha llegado el momento de tomar decisiones que eliminen obstáculos a los innovadores europeos.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
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