Publicado: abril 19, 2025, 10:46 pm
La universidad ha sido la cuna de los algoritmos que hoy alimentan la inteligencia artificial. Se han venido gestado durante décadas de investigación, lo que ha sentado las bases de la versiones más avanzadas de esta tecnología, como son ChatPGT, Gemini y Copilot, los ‘bots’ conversacionales creados por los gigantes tecnológicos OpenAI, Google y Microsoft respectivamente. Ellos, junto a Meta y DeepMind (de Google), han desarrollado en la última década casi el 70% de los nuevos modelos fundacionales en IA, es decir sistemas entrenados con millones de datos que aprenden a realizar múltiples tareas. Es lo más sofisticado que existe en IA. Son datos del informe «Artificial Intelligence Index Report 2024», elaborado por la Universidad de Stanford y que se considera una referencia en este mundo de los algoritmos. Entre esos grandes desarrolladores de punteros modelos, se han situado también universidades como la propia Stanford, y las chinas Universidad de Tsinghua y Shanghai AI Laboratory. En el informe de 2025, todavía son más las universidades que en los últimos diez años han creado modelos notables, aquellos que sin manejar una ingente cantidad de datos dan un paso adelante en el rendimiento e impacto de esta tecnología. Figuran en esa lista la Universidad de Whashintong, Carnegie Mellon University, UC Berkely, Oxford y el Instituto Tecnológico de Massachusetts. A pesar de que las grandes tecnológicas hayan cogido el timón en la creación de los más avanzados modelos de IA en los últimos dos años y de que las universidades pueden tener muy difícil competir con ellas, entre otros motivos porque están muy lejos de contar con el mismo músculo financiero, las universidades tienen por delante un camino muy prometedor para desplegar la IA. Siguen avanzando en profundizar más en los secretos de esta tecnología y sus capacidades, exploran su dimensión ética y social, sientan las bases de las IA del futuro, forman hordas de talento en estas disciplinas y transfieren toda esa sabiduría a las empresas para su aplicación práctica en industria, sanidad, turismo, el sector agroalimentario… Estos grandes centros académicos son los aliados para que las propias compañías europeas avancen en nuevos desarrollos de IA y para que las pymes se acerquen a la tecnología más disruptora que tenemos en el momento. De hecho, en España están dando ya los pasos del camino. En los campus, comienza a tejerse un ecosistema de centros y departamentos especializados en IA. La Universidad de Valladolid a través de su Centro de Inteligencia Artificial pretende transferir conocimiento y tecnología a las empresas y a la sociedad. Con el mismo fin se ha creado el Instituto de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Navarra. El AI LAB de la Universidad de Málaga es un laboratorio que desarrolla productos, prototipos y soluciones patentables en diversos campos como la medicina, agricultura de precisión, procesamiento del lenguaje natural, conducción autónoma… La Universidad de Granada está impulsando el Centro de Inteligencia Artificial de Andalucía. Está el Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial (Lidia) de la Universidad de La Coruña. La Universidad Politécnica de Valencia, la Carlos III y la Politécnica de Madrid, la Politécnica de Cataluña, la Autónoma de Barcelona… destacan por el número de proyectos de investigación en IA que llevan a cabo en todos los ámbitos. «La IA que se hace en España es de primer orden», asegura Cecilio Angulo, delegado del rector de la Universidad Politécnica de Cataluña -BarcelonaTech (UPC) para la inteligencia artificial. «Exportamos -continua- talento a todo el mundo y estamos en los primeros puestos en investigación. Y colaboramos con empresas. Pero en los dos últimos años, grandes tecnológicas como Mega, Google, Amazon, Alibaba…, con mayor pulmón financiero, están desarrollando la investigación más puntera y llevándose investigadores. Alguno de los gigantes estadounidenses ya invierte en IA más del doble que todo el conjunto de la UE. Pero entre el 80 y 90% del ‘know-how’ de las empresas es de las universidades. Una vez que han visto que la IA es productiva, han comenzado a innovar a partir de las iniciativas que empezaban en la universidad». Muy pocas compañías pueden conseguir esos avanzados desarrollos. «Las empresas más grandes pueden liderar proyectos a través de sus departamentos de innovación pero también piden apoyo a la universidad porque no tienen los mismos tiempos de investigación y trabajo que nosotros. La empresa va más al día a día y a la cuenta de resultados. La universidad puede desarrollar para el futuro y hacia dónde queremos ir. Como por ejemplo, tratar la IA desde el punto de vista de su aplicación ética», defiende Cristina Castejón, profesora y vicepresidenta de Investigación y Transferencia de la Universidad Carlos III de Madrid. Desde luego que trabajo hay para trasladar los conocimientos de la universidad a la empresa. Porque la implantación de la IA en las compañías todavía resulta muy básica en España. Según Eurostat, en 2024 sólo el 11,31% de las empresas españolas utilizaban algún sistema de IA, la media europea es del 13,48 %. Nos superan países como Croacia, Estonia, Malta e Irlanda. Y estamos muy lejos de los primeros: Dinamarca (27,58%) y Suecia (25,09%). «Las empresas españolas están menos posicionadas en materia de transferencia. Nos faltan empresas innovadoras y de un determinado tamaño. Tenemos mucha micropyme que no puede permitirse esa visión a largo plazo. El perfil medio de la empresa en España es más pequeño y menos innovador que la del perfil medio en Alemania. Hay que desarrollar tecnología y también un volumen de empresas suficientemente amplio para aplicarla», considera Aureo Díaz-Carrasco, director de la Federación Española de Centros Tecnológicos (Fedit). Solo hay que echar un vistazo a los datos que proporciona Eurostat. El gasto de nuestras empresas en innovación alcanzó el 0,81% del PIB, cuando la media europea es de 1,50%. Eslovenia, República Checa, Portugal, Estonia, Hungría y Polonia están por delante. Y nos encontramos muy lejos de alcanzar a los países que más destinan por este concepto: Bélgica (2,53%) y Suecia (2,51%). Los centros tecnológicos son el otro aliado para transferir tecnología al mercado. En Fedit están integrados 52. Pero tienen un matiz que les diferencia de las universidades. «Nuestra principal actividad -cuenta Díaz-Carrasco- está enfocada a la investigación aplicada y la innovación. Estamos más orientados al mercado, a vender nuestros desarrollos, nos anticipamos con cuatro años de antelación a las necesidades que van a tener las empresas. El 90% de nuestros centros tiene líneas de investigación de IA para aplicaciones. Tenemos una demanda del mercado con unos requerimientos muy importantes». Hay otra barrera que está impidiendo que la IA penetre en el tejido empresarial. «Es más complicado que la transferencia sea rápida como en otros sectores. La IA necesita una ingente cantidad de datos para analizar y aprender de ellos y entrenar el sistema. Pero esos datos no están disponibles, hay que crearlos y recogerlos a través de sensores y otras herramientas», indica Díaz-Carrasco. Aunque sean las universidades chinas las que mantienen el liderato en innovación en IA, seguidas de las estadounidenses (ocurre al contrario en las empresas, las americanas son las más disruptoras), nuestro país cuenta con universidades y centros tecnológicos que están en la vanguardia en esta tecnología. Como la Carlos III de Madrid (UC3M), que no solo desarrolla sofisticados algoritmos sino que también enfatiza en la ética y el impacto positivo de esta disruptora tecnología en la sociedad. Desde 2018 a 2024 ha captado más de 38 millones de euros para financiar 393 proyectos de investigación en IA. «Cada vez captamos más fondos para impulsar las investigaciones en IA. Es una tendencia creciente. A la vez, cada vez son más los organismos públicos y privados que invierten en IA para diferentes aplicaciones», destaca Cristina Castejón. En este caso, el 38% de los proyectos se nutren de las convocatorias para resolver retos de la sociedad que lanza el Ministerio de Ciencia. Otro 20% son proyectos con financiación europea. Y el 24% se trata de contratos que se firman entre universidad y empresa. «La empresa plantea un problema y la universidad le ayuda a resolverlo. Vienen a buscar apoyo. La transferencia de nuestras investigaciones ofrece muchas oportunidades y hay muchos desafíos. Las empresas están en diferentes estados de madurez en IA. La universidad tiene que dar apoyo a cada una en su nivel. Hay empresas que tienen integradas algunas soluciones de IA en sus procesos y necesitan operaciones más sofisticadas y avanzar. Otras exploran cómo la IA puede ayudar en su negocio y la universidad les acompaña. Y existe otra realidad: la universidad pone en contacto a investigadores con empresas que buscan talento», señala Cristina Castejón. La UC3M ha creado el Centro de Innovación en Emprendimiento e Inteligencia Artificial (C3N-IA) que ofrece servicios (como el acceso a financiación y apoyo a la comercialización) para garantizar el lanzamiento y consolidación de empresas en el mercado. «Hace asesoría y acompañamiento de spin-off y startup. Los investigadores estamos acostumbrados a desarrollar nuestra investigación pero nos falta ese espíritu emprendedor para pensar que uno de esos desarrollos puede dar lugar a una aplicación más directa. Este centro realiza todo ese servicio de acompañamiento de estudiantes e investigadores que tienen una idea y pueden dar lugar a una spinf off. También busca resultados de investigaciones para hacer transferencia directa a las empresas», cuenta Castejón. Entre otras iniciativas, la UC3M ha creado un programa de becas de formación predoctoral para la realización de tesis doctorales enfocadas al desarrollo de IA. Y una nueva cátedra en alianza con Microsoft (Cátedra Microsoft–UC3M sobre Inteligencia Artificial: Fundamentos y Horizontes) para la investigación de los modelos de última generación de IA («Frontier Models») con el fin de contribuir al desarrollo sostenible y la adopción responsable de esta tecnología. La Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) es otro referente en IA. Tiene diversas investigaciones en curso. El proyecto Aiming desarrolla una herramienta, que combinando datos de imágenes de resonancia magnética, con datos demográficos y genéticos y los algoritmos adecuados, puede encontrar personas con riesgo de sufrir Alzheimer. El proyecto Saras diseña brazos robóticos para asistir en intervenciones quirúrgicas. Y el proyecto Casper crea robots mascotas para acompañar a niños internados en centros como el Hospital Sant Joan de Déu de Barcelona. En el proyecto Looming Factory los investigadores avanza en el despliegue de fábricas 4.0 automatizadas y donde robots y personas trabajan en sincronía. Desde 2020 a 2025, la Politécnica de Cataluña ha desarrollado 133 proyectos de investigación en IA con una financiación de casi 30 millones de euros, captada desde diferentes fuentes. De esos proyectos 35 ya se han finalizado y 98 están activos. Están enfocados a sectores como salud, farmacia, industria 4.0, movilidad, sector agroalimentario, (agricultura de precisión, alimentos saludables, envases inteligentes…)… «Seguimos investigando nuevas propuestas de IA, sobre todo de IA generativa; desarrollando productos y damos soporte a las empresas a la hora de aplicar algoritmos de IA en sus sistemas de producción y acompañamos en la digitalización», expone Cecilio Angulo. La Politécnica de Cataluña es uno de los centros veteranos en IA. «Fuimos la primera universidad del país en ofrecer grado, máster y doctorado en IA. Tenemos grupos de investigación que llevan 30 trabajando con algoritmos», destaca Angulo. El trabajo de esos y otros muchos grupos de investigación llegan a veces al mercado, como ocurrió con AI Methods, una spin-off que nació de la UC3M. Lo que empezó como un trabajo de doctorado para buscar una solución a los retrasos de los vuelos causados por las tormentas, es hoy una empresa. AI Methods desarrolla un sistema de algoritmos que ofrece mucha más precisión para predecir fenómenos meteorológicos adversos que afectan a la navegación aérea. Así los controladores aéreos pueden planificar los vuelos con más seguridad, eficiencia y exactitud. «Mi tesis quería resolver la congestión del tráfico aéreo que se produce sobre todo por las tormentas», resume Aniel Jardines, fundador y CEO de AI Methods. Este ingeniero espacial trabajaba en EE.UU. para el FAA (Federal Aviation Administration), un organismo similar a nuestro Enaire, decidió marchar a España en busca de nuevos retos profesionales. Durante el doctorado en la UC3M, aprovechó una convocatoria del programa europeo SESAR (para modernizar la gestión del tráfico aéreo) con la que ha conseguido, junto a su equipo, desarrollar un modelo de IA. «Recogiendo datos de observación de satélites y radar y las previsiones meteorológicas entrenamos un sistema de IA que realiza mapas de predicción de tormentas de alta resolución y que se actualiza cada hora. El mapa proporciona datos muy útiles como la hora de llegada de una tormenta, el lugar exacto… para que los controladores aéreos gestionen los vuelos. Hasta ahora los meteorólogos realizan sus mapas diciendo dónde va a darse la tormenta, y se proporcionan cuatro veces al día», explica Anel Jardines. AI Methods ha conseguido una segunda subvención también a través del programa SESAR, como parte del proyecto KAIROS. Y ahora trabaja en incorporado al sistema de IA la predicción de otros fenómenos meteorológicos que preocupan a la comunidad aeronáutica como la visibilidad, turbulencias, heladas en altura y la existencia de partículas en suspensión en el aire (por ejemplo, ceniza de un volcán o polvo),. «Vamos a probar el sistema el próximo verano. Para ello contamos con patners como Enaire, la Agencia de Navegación Aérea de Francia, Eurocontrol y el aeropuerto de Estambul», dice Anel Jadines. Después de años de investigación, Valery Naranjo, cofundadora de Artikode Intelligence y profesora y catedrática de Teoría de la Señal de la Universidad Politécnica de Valencia, ha conseguido realizar uno de sus sueños: «Deseaba que la investigaciones en las que he puesto tanto esfuerzo fueran útiles para la sociedad», reconoce. Así que aprovechando una convocatoria de ayudas de la Generalitat Valenciana específica para llevar investigaciones al mercado, dio, junto a sus socios, el impulso que necesitaban tantos años de conocimiento. Hoy Artikode Intelligence comercializa una plataforma en la nube (PixNormous) que analiza de forma más ágil, rápida y con mayor precisión imágenes histológicas digitales, que son imágenes microscópicas de tejidos. Se utilizan para diagnosticar enfermedades como el cáncer. «Estas imágenes son de alta resolución, grandes y muy pesadas. Nuestra plataforma es como un microscopio que ayuda al patólogo a detectar zonas en las que se tiene que fijar: por ejemplo, identifica zonas donde es más probable que se desarrolle un tumor. Nosotros ahora desarrollamos el modelo de IA para el cliente, pero estamos avanzando para que en el futuro el propio cliente pueda hacer su modelo automáticamente», cuenta Naranjo. PixNormous puede emplearse también en agricultura, y a partir de imágenes medir plagas en los cultivos o el estrés hídrico de los suelos; o para localizar diferentes tipos de vegetación, por ejemplo, con el fin de distribuir zonas verdes en un nuevo desarrollo urbanístico teniendo en cuenta parámetros de CO2. Así se va desplegando la IA desde las universidades, la cuna de conocimiento donde nacieron y crecieron los algoritmos que alimentan esta disruptora tecnología.
