La carrera por estar a la vanguardia de la IA se está acelerando en todo el mundo. España está moviendo sus fichas para conseguir consolidar un ecosistema IA propio que le permite competir en Europa y el mundo. Y lo está consiguiendo con un contexto que acompaña.
España está moviendo varias piezas a la vez para consolidar un ecosistema nacional de inteligencia artificial con ambición europea: modelos fundacionales abiertos, capacidad de cómputo de alto rendimiento, estándares para medir el impacto ambiental de los sistemas y un tejido emergente de compañías que ya están construyendo la siguiente ola, la IA agéntica.
El contexto acompaña. La adopción empresarial de IA en Europa sigue creciendo: en 2024, el 13,5% de las empresas de la UE (con 10 o más empleados) ya utilizaba tecnologías de IA; y en 2025 esa cifra subió hasta el 20%, según Eurostat.
La palanca pública: infraestructura, comunidad y sostenibilidad
Uno de los hitos más recientes es la puesta a disposición del ecosistema del modelo ALIA 40B Instruido, un modelo entrenado con 40.000 millones de parámetros y alineado con datos e instrucciones adaptadas al contexto sociocultural español. El objetivo explícito es que la diversidad lingüística y cultural (incluidas lenguas cooficiales) tenga representación real en los desarrollos de IA, reduciendo dependencia de modelos externos y rebajando barreras de acceso para empresas, investigadores y administración.
Más allá del modelo, ALIA se enmarca en una estrategia de infraestructura pública que se apoya en iniciativas como ILENIA, un proyecto coordinado por varios centros (BSC-CNS, CENID, HiTZ, USC, entre otros) para generar recursos multilingües que habiliten aplicaciones de IA en las lenguas de España.
En paralelo, el Gobierno ha impulsado una Comunidad de IA de Código Abierto como punto de encuentro entre desarrolladores, empresas, investigadores y administración publica, con el objetivo de facilitar acceso a modelos, datasets y herramientas de integración.
La orientación del despliegue también apunta a sectores donde la IA puede generar impacto tangible: desde ámbitos jurídicos y atención a la ciudadanía, hasta gestión de emergencias o verificación de noticias, con iniciativas públicas.
El Gobierno está impulsando comunidades, infraestructura IA y un modelo propio
A la capa de modelos se suma la capa de infraestructura. España figura dentro de la iniciativa europea de AI Factories vinculada a EuroHPC, con el Barcelona Supercomputing Center como eje para ofrecer capacidad de cómputo, soporte y plataformas de experimentación. La idea es crítica para cerrar la brecha entre prototipo y producción: sin acceso a computación especializada, muchas startups y pymes no pasan de la prueba de concepto. De ahí su importancia.
Otra pieza distintiva del enfoque español es intentar poner métricas a la sostenibilidad. En 2025 se publicó la especificación UNE 0086:2025, que propone un marco práctico para medir consumo energético, huella de carbono y uso de agua en fases clave (entrenamiento e inferencia), y así optimizar el equilibrio entre rendimiento y eficiencia medioambiental.
En términos de ecosistema, esto es relevante por dos motivos: prepara a empresas y administración para futuros requisitos de reporting y auditoría, y empuja a que el diseño de sistemas de IA incorpore eficiencia desde el inicio, no como un parche posterior.
La palanca privada: España también juega la carta de la IA agéntica
En el plano empresarial, la ebullición se está notando. Cualquier conversación tecnológica con mayoristas, fabricantes o partners menciona de una forma u otra la IA, lo que crea un caldo de cultivo propicia para lanzar startup o soluciones relacionadas con esta tecnología.
Y los ejemplos aparecen con compañías que ya nacen con la idea de IA agéntica (multiagente) como arquitectura. Un ejemplo es TuringDream, que plantea pasar de copilotos aislados y modelos monolíticos a enjambres de agentes autónomos hiperpersonalizados (MABA), con foco en explicabilidad y gobierno centralizado.
En el País Vasco también nos encontramos con otras dos startup interesantes. Por un lado, Multiverse Computing que reduce el coste y complejidad de desplegar LLMs y por otro, Sherpa.ai que trabaja en una IA confiable por diseño para sectores regulados. Por su parte, desde Madrid, Savana aplica la IA a la salud y datos clínicos y se convierte en un caso de uso de alto impacto nacional e internacional.
El reto, mantener la innovación e inversión
El reto, como siempre, será la traslación a adopción real: talento, inversión sostenida, gobernanza y casos de uso que funcionen en producción.
Pero, por primera vez, las piezas del ecosistema empiezan a encajar con una lógica industrial completa y parece que el nuevo ecosistema IA tiene mucho sentido a nivel competitivo, económico y social. ¿Seguirá siendo así en 2026?
