Cuando empezamos a escribir de forma recurrente sobre digitalización en estas páginas, el mundo estaba encerrado en casa. La pandemia fue un fenómeno histórico global que alteró hábitos sociales, formas de trabajo, relaciones comerciales, prioridades públicas y modelos empresariales. De repente, muchas organizaciones descubrieron que la transformación digital no era un plan estratégico a cinco años, sino una condición de continuidad operativa. Aquella urgencia aceleró el uso de teletrabajo, VPN, videoconferencia, comercio electrónico, pagos digitales y atención remota, y también puso de manifiesto las diferencias de fricción entre las organizaciones capaces de moverse con rapidez y aquellas atrapadas por procesos presenciales, burocracia o infraestructuras obsoletas.

Digitalización de emergencia

Aquella fue una época de "digitalización de emergencia". El objetivo no era reinventar el negocio, sino mantenerlo vivo. Hubo empresas que trasladaron reuniones a una pantalla, documentos a un repositorio compartido y ventas a un canal online. Fue suficiente para resistir, pero no necesariamente para transformarse. Aun así, cambió la percepción colectiva: comprobamos que muchas barreras eran más culturales que técnicas, que algunos hábitos podían modificarse en semanas y que la tecnología no era un departamento, sino una infraestructura transversal de relación con empleados, clientes, proveedores, administraciones y mercados.

Desde entonces, la conversación fue ampliándose. La digitalización dejó de ser solo conectividad o automatización para convertirse en una forma de mirar la economía. En estos años, hemos hablado aquí de soluciones digitales para el sector financiero, de computación cuántica, de identidad digital, de educación financiera, de arte generado por máquinas, de energía, de consumo de recursos, de modelos abiertos y cerrados, de computación biológica. La tribuna "De Lovelace a Turing" nos recordaba que la revolución digital no empieza con una aplicación concreta, sino con la idea de que los números pueden representar letras, música, imágenes, instrucciones y, en último término, cualquier proceso susceptible de ser formalizado. Esa intuición, asociada a Ada Lovelace, y la posterior formalización del concepto de algoritmo por Alan Turing, siguen siendo la base intelectual de la industria del software

La explosión de la IA

Pero muy poco después de la pandemia llegó otro fenómeno que viene a alterar de forma drástica nuestro mundo personal y empresarial: la explosión de capacidades de la inteligencia artificial. La publicación de ChatGPT a finales de 2022 y la simultánea producción de modelos de difusión hicieron cristalizar una idea que llevaba años gestándose en laboratorios, universidades y grandes compañías tecnológicas: los modelos fundacionales podían convertir el lenguaje natural en una interfaz universal.

La diferencia es profunda. Hasta hace poco, digitalizar consistía en traducir procesos humanos a sistemas informáticos: formularios, bases de datos, flujos de trabajo, aplicaciones, integraciones. Ahora empezamos a delegar partes del trabajo cognitivo en sistemas capaces de resumir, redactar, programar, clasificar, diseñar, conversar, buscar patrones, generar hipótesis o asistir en la toma de decisiones. Esto no elimina la necesidad de criterio humano; al contrario, la hace más valiosa. Pero sí cambia la unidad mínima de producción. El token de procesamiento empieza a parecerse a una nueva materia prima: se compra, se consume, se optimiza, se transforma en productividad y se combina con datos, energía, talento y capital.

El estado actual, sin embargo, está lejos de la madurez. En 2024, el 13,5% de las empresas de la Unión Europea con diez o más empleados utilizaba tecnologías de inteligencia artificial, frente al 8% en 2023. Es un crecimiento relevante, pero también una señal de que la mayoría de las empresas aún no ha incorporado la IA de forma estructural. En España, el informe de la Digital Decade situaba la adopción de IA por empresas en el 9,2% en 2023, por encima de la media europea de ese año, aunque con retos claros en cloud, especialistas ICT y digitalización avanzada de pymes. (Enlace)

1. $9,2% en 2023

Ese es un punto crítico: la distancia entre probar herramientas y transformar una organización. Muchas compañías ya han hecho pilotos. Algunas han desplegado asistentes, herramientas de desarrollo de software, sistemas de análisis documental o soluciones de automatización. Pero pocas han rediseñado procesos completos alrededor de estas capacidades. Menos aún han revisado su propuesta de valor, su estructura de costes, su modelo comercial o su sistema de gobierno corporativo a partir de lo que estas tecnologías permiten.

Transformación en dos fases

Por eso la transformación que viene tendrá dos fases, y ambas deberán recorrerse con una velocidad poco habitual. La primera, en el corto plazo, es el uso de la tecnología como palanca de eficiencia. No para mejorar marginalmente, sino para sobrevivir en el corto plazo. Automatizar tareas repetitivas, acelerar el desarrollo de software, reducir costes de atención, mejorar la calidad del análisis, capturar conocimiento interno, personalizar comunicaciones o disminuir tiempos de respuesta serán condiciones básicas de competitividad. Las empresas que no logren hacerlo quedarán expuestas a competidores con estructuras más ligeras, ciclos de producción más rápidos y mayor capacidad de adaptación.

La segunda fase, en el medio plazo, será más exigente: la reinvención del modelo de negocio. Aquí la pregunta ya no será "qué tareas puedo hacer más rápido", sino "qué negocio tendría sentido construir si los costes de búsqueda, coordinación, traducción, validación, contratación y ejecución fueran mucho más bajos". Si los costes de transacción se reducen de forma drástica, cambian los límites de la empresa, la relación con los clientes, la intermediación financiera, la distribución del conocimiento y la organización del trabajo. La combinación de identidad digital, agentes autónomos, pagos programables, contratos inteligentes, tokenización de activos y modelos de IA puede alterar sectores enteros, no solo hacerlos más eficientes.

Al mismo tiempo, conviene recordar que toda esta ola necesita chips, centros de datos, electricidad, agua, redes, talento, datos y capital. La Agencia Internacional de la Energía estima que los data centers consumieron alrededor de 415 TWh en 2024, cerca del 1,5% de la electricidad mundial, y proyecta que esa cifra podría duplicarse hasta unos 945 TWh en 2030 en su escenario base. La competencia por capacidad de procesamiento será, por tanto, una competencia industrial, energética, financiera y geopolítica. (Enlace)

1. $415 TWh en 2024
2. $945 TWh en 2030

A ello se añade el marco regulatorio. La AI Act europea entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y se aplicará progresivamente, con obligaciones que afectarán a proveedores, usuarios y sistemas de distinto nivel de riesgo (Enlace). Esto no debe verse solo como una restricción, sino como parte del nuevo terreno competitivo: las empresas tendrán que aprender a innovar con trazabilidad, seguridad, explicabilidad, protección de datos, control de sesgos y responsabilidad operativa. Un terreno competitivo que es global y muy desigual entre regiones.

Esta tribuna seguirá mirando la digitalización desde dentro del proceso. Como ocurrió en la pandemia, no escribiremos sobre un objeto externo, sino sobre una transformación en la que estamos inmersos. Veremos contenidos sobre IA aplicada a la productividad, desarrollo de software, finanzas, educación, creatividad, identidad digital, regulación, ciberseguridad, infraestructuras, energía, modelos abiertos y cerrados, concentración de capital de procesamiento y nuevas formas de ventaja competitiva. También miraremos más lejos: computación cuántica, computación biológica, mercados tokenizados, agentes autónomos y escenarios en los que la frontera entre empresa, software y mercado se vuelva más porosa.

Hablaremos del corto y del medio plazo, pero también trataremos de ayudar a vislumbrar efectos y recetas para el mundo que viene en el (me temo que inminente) largo plazo.