El pasado 8 de abril tuve la oportunidad de comparecer como experto ante la Comisión de Ciencia, Innovación y Universidades del Senado de España para hablar sobre uno de los temas más decisivos de nuestro tiempo: el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la economía y la empresa, así como los desafíos que plantea tanto para la comunidad científica como para la sociedad en su conjunto.

Ponencias como esta nos brindan a los científicos y científicas un espacio alejado del ritmo vertiginoso de la investigación para detenernos a pensar, a reflexionar y a debatir en profundidad sobre las implicaciones sociales, éticas y filosóficas de una tecnología que ya está moldeando nuestro presente y, sin duda, definirá nuestro futuro. Poder compartir estas reflexiones fue un soplo de aire fresco en mi día a día, que me recordó que el conocimiento y avance científico tiene también una dimensión política, humana y transformadora, de mayor relevancia para quienes vivimos esta tecnología con absoluta pasión.

Durante mi intervención, expuse evidencias a la audiencia del enorme impacto de la IA en la economía mundial, con estimaciones de más del 40% de los empleos del mundo expuestos a la automatización basada en esta tecnología (FMI). Además, profundicé en cuatro grandes desafíos a los que se enfrenta la IA cuando se aplica a problemas reales en la empresa. Cuatro obstáculos que, si no abordamos con inteligencia (y, sobre todo, con humanidad), pueden limitar el verdadero potencial transformador de esta tecnología:

• El primero, sin duda el más urgente, es el de la seguridad y la robustez de los sistemas de IA, sobre todo en sectores tan sensibles como la salud, el transporte o la justicia. En el entorno empresarial, delegar decisiones en sistemas autónomos entraña riesgos físicos, psicológicos y éticos. A menudo, estos modelos se enfrentan a situaciones para las que no fueron entrenados, y su comportamiento puede desviarse peligrosamente de los objetivos previstos. A esto se suman amenazas emergentes como los ataques antagónicos o el llamado LLM grooming, que consiste en manipular los datos que alimentan a los modelos para desinformarlos desde dentro. Expertos de primer nivel ya alertan, con datos en la mano, sobre los riesgos de aplicar esta tecnología sin garantías. Lo más preocupante: todavía no tenemos soluciones técnicas claras para hacer frente a este desafío.
• El segundo gran reto es el alto coste de adopción de la IA y la necesidad de democratizar su acceso. Hoy por hoy, la IA sigue siendo una herramienta costosa, que requiere inversiones significativas en infraestructura, talento y gobernanza. Las grandes corporaciones pueden permitirse este salto, adaptando sus procesos y obteniendo retorno en el medio plazo. Pero muchas pequeñas y medianas empresas simplemente no pueden competir: carecen de los recursos y del margen para arriesgarse a una transformación incierta. En mi ponencia propuse, por ello, que se impulsen políticas públicas valientes, diseñadas para que la IA no se convierta en un privilegio reservado a unos pocos, sino en una palanca de crecimiento accesible para todos, sin monopolios ni barreras de entrada.
• El tercer desafío tiene rostro humano: la escasez de talento especializado y la necesidad de formar y acompañar a las empresas en su transición hacia la IA. La demanda de profesionales en este campo supera con creces la oferta, y los perfiles más capacitados tienden a concentrarse en grandes compañías, dejando a las demás en desventaja. Las universidades no alcanzan a formar suficientes especialistas, y muchos egresados carecen de experiencia práctica real. A esto se suma una resistencia organizacional muy humana: miedo a la automatización, desconfianza en los algoritmos, falta de madurez digital. Frente a este panorama, defendí la idea de una estrategia de formación integral: programas de formación dual, reskilling, upskilling, y políticas laborales que aseguren que las personas no queden al margen del cambio, sino que sean protagonistas de esta nueva era.
• Por último, resalté un reto que trasciende lo técnico: el impacto profundo de la IA en la humanidad. Esta tecnología no solo automatiza tareas o mejora procesos; también plantea preguntas incómodas sobre quiénes somos y hacia dónde vamos. Desde los sesgos invisibles que arrastran los datos, hasta el riesgo de que nuestras capacidades cognitivas se atrofien, pasando por la creciente irrelevancia del ser humano frente a decisiones automatizadas, los dilemas éticos y sociales se multiplican. Vivimos expuestos a una sobrecarga informativa, a la desinformación y a modelos de negocio que anteponen el beneficio económico al bien común. Por eso, en mi intervención defendí la idea de que la IA no debe gobernarse únicamente desde lo técnico, sino desde lo ético, lo sostenible y lo humano. No se trata de una IA al servicio del humano, sino de una IA al servicio de la humanidad entera.

Más allá de mi reciente experiencia en el Senado, he de decir que estos retos no son ajenos a nuestra universidad, ni mucho menos. De hecho, la UPV/EHU lleva años posicionándose de forma activa ante ellos, con grados y másteres en los que, en mayor o menor medida, se imparten contenidos y conocimiento relacionado con IA. Destaco dos acciones singulares:

• Una de las iniciativas recientes que responden al desafío de la escasez de talento es el título de especialización universitaria en Inteligencia Artificial Aplicada y sus fundamentos matemáticos, de reciente creación y actualmente en su primera edición, que busca precisamente acercar el conocimiento técnico en IA a las necesidades y requisitos de las empresas, abordando no sólo los fundamentos de esta tecnología sino también la implementación, despliegue y operativización de sistemas basados en IA para problemas reales.
• También necesitamos conectar y hacer converger los intereses en IA entre distintas facultades y centros de la UPV/EHU — Ingenierías, Ciencias Básicas y Aplicadas, Economía, Derecho, Filosofía …— en un esfuerzo colectivo por entender la IA desde una mirada integral. En este contexto, el Joint Research Lab in Applied Artificial Intelligence (JRL-A2I) trata de abordar esta necesidad promoviendo la colaboración entre grupos de investigación de la UPV/EHU y centros de renombre en IA aplicada, como TECNALIA o el Basque Center for Applied Mathematics (BCAM).

Sin embargo, desde la universidad podemos hacer mucho (muchísimo) más ante la vigencia de estos cuatro grandes desafíos de la IA en nuestro tiempo. El futuro de la IA no está escrito, y nuestra capacidad para resolver estos desafíos dependerá en gran medida de las decisiones que tomemos hoy. Por eso, quisiera aprovechar esta oportunidad para hacer un llamamiento a nuestra comunidad universitaria. Es el momento de pensar, dialogar y actuar. Los cuatro desafíos que mencioné en mi ponencia (seguridad, democratización, formación y dimensión humana) no son sólo problemas técnicos; son cuestiones profundamente sociales y culturales que requieren una mirada crítica y comprometida, desde diferentes aproximaciones, disciplinas y ámbitos del conocimiento. La UPV/EHU, como espacio de pensamiento libre y conocimiento compartido, tiene un papel insustituible en este proceso. Cada estudiante, cada profesor/profesora, cada investigador/investigadora puede aportar su granito de arena a este debate crucial, y ahora tenemos los instrumentos y canales para hacerlo. Solo así responderemos activamente al papel singular que se nos asume como institución, y ayudaremos a construir un futuro donde la IA sea una herramienta al servicio de las personas, y no al revés.