- El ecosistema de inteligencia artificial integra plataformas, datos, talento, normas y alianzas entre actores públicos, privados, académicos y sociales.
- La Unión Europea impulsa centros de innovación, fábricas de IA, espacios de pruebas y una academia de capacidades para consolidar un liderazgo responsable.
- Los ecosistemas territoriales y empresariales de IA, clave para pymes y clústeres, refuerzan competitividad y cooperación en regiones como Cataluña.
- España necesita coordinar talento, inversión y gobernanza en un ecosistema nacional conectado a Europa y a otros polos globales de IA.
La inteligencia artificial se mueve en un verdadero ecosistema donde interactúan gobiernos, empresas, universidades, start‑ups y sociedad civil. No se trata solo de algoritmos brillantes o grandes centros de datos: hablamos de una red compleja de infraestructuras, normas, talento, financiación y alianzas que condicionan quién lidera la próxima ola tecnológica y quién se queda atrás.
En los últimos años, Europa, España y distintos territorios como Cataluña han ido articulando sus propios entornos de IA mientras los grandes gigantes tecnológicos han construido ecosistemas globales alrededor de sus plataformas. Entender cómo funcionan estos engranajes, qué tipos de ecosistemas existen, cómo se relacionan las plataformas digitales con la IA y qué papel juegan las pymes, los clústeres y los gobiernos es clave para cualquiera que quiera situarse bien en este nuevo mapa.
Qué es realmente un ecosistema de inteligencia artificial
Cuando hablamos de ecosistema de IA nos referimos a una comunidad viva y en constante evolución de actores muy distintos que cooperan y compiten a la vez para crear y capturar valor usando tecnologías de inteligencia artificial. Incluye organizaciones públicas, privadas, académicas y sociales, conectadas por reglas, infraestructuras y prácticas comunes.
En este contexto, las plataformas de IA como servicio se entienden como “nexos de reglas e infraestructuras que permiten interacciones” entre usuarios, empresas y desarrolladores. Son el sustrato técnico y normativo, mientras que el ecosistema está formado por las personas, las empresas, las administraciones y las comunidades que se apoyan en esas plataformas para innovar, lanzar servicios y colaborar.
Un rasgo clave de estos ecosistemas de IA es que giran en torno a los datos y su inteligencia. Las plataformas agregan y analizan la información generada por millones de interacciones: compras en comercio electrónico, conexiones en redes sociales, uso de asistentes virtuales, sensores en ciudades inteligentes, transacciones financieras, procesos industriales, etc. Esa capacidad para acumular datos y explotarlos con IA es lo que dispara el efecto red y multiplica el valor del ecosistema.
Al mismo tiempo, los ecosistemas de IA son espacios donde se mezcla la cooperación y la competencia. Empresas rivales pueden colaborar en estándares o proyectos de investigación, a la vez que compiten a muerte en productos y servicios. Esto obliga a articular marcos de gobernanza, confianza y reglas del juego que hagan posible esa convivencia.
Otro aspecto fundamental es que un ecosistema sólido debe ser inclusivo, transparente y socialmente responsable. La IA impacta en derechos, libertades, oportunidades laborales y calidad de vida; por tanto, no puede quedar solo en manos de tecnólogos y empresas. Deben participar administraciones de todos los niveles, colectivos sociales, expertos en ética, género, derecho, economía y muchas otras disciplinas.
Cuando se diseña bien, un ecosistema de IA permite aprovechar mejor las capacidades existentes, evitar duplicidades, coordinar inversiones, promover la investigación, acelerar la comercialización de soluciones y, en definitiva, conectar el talento con las necesidades reales de la sociedad y la economía.
El impulso europeo: hacia un continente de IA
La Comisión Europea se ha marcado el objetivo de construir un ecosistema de inteligencia artificial fuerte y cohesionado en toda la Unión. No se limita a regular la IA: está levantando una infraestructura completa que favorezca la innovación responsable y el liderazgo europeo en esta tecnología.
Una de las piezas centrales son los Centros Europeos de Innovación Digital (EDIH), concebidos como puntos de apoyo para la transformación digital de las pymes con un énfasis notable en la inteligencia artificial. Estos centros acompañan a las empresas en la adopción de soluciones avanzadas, ofrecen asesoramiento, formación y, en muchos casos, acceso a infraestructuras de prueba.
Junto a los EDIH se han creado las instalaciones de ensayo y experimentación (TEF), entornos controlados donde probar tecnologías de IA punteras en condiciones cercanas a la realidad. Esto facilita validar algoritmos, sensores, robots o sistemas autónomos con seguridad jurídica y técnica antes de desplegarlos a gran escala.
Otro pilar son las llamadas fábricas de IA, que explotan la fuerte capacidad europea en supercomputación para impulsar la investigación y el desarrollo de aplicaciones reales. Estas fábricas combinan hardware de alto rendimiento, grandes repositorios de datos y equipos multidisciplinares para acelerar proyectos de IA que de otro modo tardarían años.
Sobre esa base se están habilitando espacios controlados de pruebas (sandboxes) de IA, donde las empresas pueden testar soluciones innovadoras bajo un marco regulatorio acotado. La idea es reducir el miedo a incumplir normas y, a la vez, aprender qué ajustes regulatorios son necesarios para no frenar la innovación.
Para facilitar el acceso a todo este entramado, la UE impulsa la plataforma “IA a la carta”, un punto de entrada único a recursos, herramientas, componentes reutilizables y buenas prácticas. El objetivo es que cualquier innovador, desde una start‑up hasta una gran corporación, pueda localizar fácilmente lo que necesita para desarrollar y desplegar sistemas de IA.
La dimensión de capacidades se refuerza con la AI Skills Academy, una iniciativa pensada para preparar a la fuerza laboral europea para un futuro muy marcado por la IA. Esta academia complementa la formación ofrecida por los EDIH y las fábricas de IA, que también dedican buena parte de su actividad a actualizar las competencias de trabajadores y directivos.
Todo esto se enmarca en el plan de acción para el llamado “continente de la IA” y la estrategia “Aplicar IA”, que conectan infraestructuras, datos y espacios de prueba, introducen medidas de acompañamiento para acelerar la salida al mercado y abordan los retos comunes de manera coordinada.
La Comisión propone además, dentro del llamado Ómnibus Digital, ampliar las herramientas de cumplimiento y extender los sandboxes a más innovadores, incluyendo un gran espacio de pruebas de la UE a partir de 2028 y más ensayos en condiciones reales en sectores críticos como la automoción.
En paralelo, se está trabajando para que la red de EDIH evolucione hacia auténticos centros de excelencia en IA, que actúen como puertas de entrada preferentes al ecosistema europeo de innovación. A esto se suman medidas para reforzar el talento disponible en la UE y crear una iniciativa de IA “fronteriza” que agrupe a los principales actores del continente para acelerar los avances.
En conjunto, todas estas piezas dan lugar a un ecosistema europeo de IA dinámico e interconectado, con la ambición de que Europa no solo consuma tecnología ajena, sino que lidere en ámbitos clave combinando innovación, protección de derechos y desarrollo económico.
Tipos de ecosistemas y su relación con la IA
En la práctica, el concepto de ecosistema no es único: existen diferentes modalidades que se solapan y que la IA atraviesa de forma transversal. Comprenderlas ayuda a situar mejor cada iniciativa y a identificar oportunidades de colaboración.
Por un lado están los ecosistemas “macro”, que surgen de la convergencia de varias industrias y sectores tradicionales para responder a nuevas necesidades. Un ejemplo clásico es el de las ciudades inteligentes, donde administraciones públicas, empresas de transporte, energéticas, tecnológicas y de construcción se coordinan para gestionar movilidad intermodal, energía, seguridad o servicios urbanos usando IA y otros habilitadores digitales.
En contraste, los “microecosistemas” se configuran alrededor de proyectos o soluciones muy concretas. Pensemos en un programa de conducción autónoma de una empresa específica: agrupa fabricantes de vehículos, proveedores de sensores, desarrolladores de software, aseguradoras y reguladores en torno a ese reto focalizado.
Otro tipo son los ecosistemas de “innovación y aprendizaje”, que unen actores orientados al futuro -start‑ups, centros de investigación, fondos de inversión, comunidades abiertas- para acelerar la experimentación. Aceleradoras e incubadoras como algunas grandes redes internacionales, laboratorios universitarios como MIT Media Lab o Singularity University y comunidades temáticas en IA y blockchain son buenos ejemplos de estos espacios de exploración.
También existen los ecosistemas “sociales”, pensados para abordar desafíos colectivos que ningún actor podría resolver en solitario. Iniciativas amplias sobre ética de la IA, asociaciones que reúnen decenas de organizaciones para definir buenas prácticas y educar al público, o alianzas para usar IA en salud global, clima o inclusión social entrarían en esta categoría.
En todos estos casos, la IA actúa como tecnología palanca que amplifica la capacidad del ecosistema para procesar información, anticipar problemas, personalizar servicios o automatizar tareas. A su vez, el propio ecosistema genera los datos, los casos de uso y el contexto necesarios para que esa IA avance.
Cómo las plataformas integran y potencian la IA
Las grandes plataformas digitales han entendido muy pronto que la IA es el motor que convierte los datos en negocio. Por eso han invertido de forma masiva en infraestructura cloud, herramientas de machine learning, servicios de análisis, asistentes virtuales y un largo etcétera.
Para estas plataformas, un factor central de valor es su capacidad para agregar y analizar los datos que producen las interacciones que facilitan: compras en comercios online, actividad en redes sociales, movimientos en aplicaciones de movilidad, cursos y ejercicios en plataformas educativas, entre otros ejemplos.
Esta lógica se aprecia con fuerza en sectores como el retail, donde compañías como Alibaba o Amazon exploran el reconocimiento facial y visual, aún en fases tempranas, para rastrear el comportamiento del cliente tanto en tiendas físicas como en canales digitales, conectando todo ese rastro con motores de recomendación impulsados por IA.
En el campo de los asistentes virtuales, gigantes como Amazon (Alexa), Google (Assistant), Microsoft (Cortana), Apple (Siri) o Meta han creado auténticos ecosistemas de dispositivos y servicios alrededor de sus agentes conversacionales. La IA no solo entiende voz y texto, sino que personaliza respuestas, automatiza tareas domésticas y se integra con miles de servicios de terceros.
Las smart cities se están apoyando cada vez más en plataformas estandarizadas y de código abierto, con un enfoque de “sistema de sistemas”. En lugar de una única solución propietaria, se orquesta un ecosistema donde sensores, aplicaciones de movilidad, gestión de residuos, alumbrado, seguridad y participación ciudadana comparten datos y algoritmos de IA.
La nube (cloud) es otro pilar clave: más allá del negocio de infraestructura, los servicios gestionados de machine learning, IoT, ciberseguridad o blockchain se convierten en fuentes continuas de datos que alimentan modelos de IA y habilitan nuevas capacidades analíticas y de automatización.
En servicios financieros, el crédito y otras decisiones de riesgo se apoyan en conjuntos de datos heterogéneos, procedentes de múltiples fuentes. Casos como el de Ant Financial, ligada a Alibaba, ilustran cómo se pueden conceder microcréditos en cuestión de minutos analizando información de vendedores y clientes en las plataformas de comercio electrónico, combinando datos propios y autorizados por terceros.
En este escenario, los grandes proveedores cloud han desarrollado catálogos enormes de servicios de IA. Amazon llegó a anunciar más de un millar de nuevas funciones en un solo año para su plataforma AWS, impulsando herramientas de publicidad, análisis, automatización y ecosistemas de dispositivos integrados con Alexa.
Google Cloud, por su parte, ofrece un conjunto amplio de soluciones específicas de IA como Contact Center AI, Cloud Talent Solution o Recommendation Solution, orientadas a resolver problemas concretos de atención al cliente, selección de personal o recomendaciones personalizadas dentro de su plataforma híbrida de gestión en la nube.
Esta carrera ha llevado a que los ecosistemas y alianzas se conviertan en movimientos estratégicos defensivos y ofensivos. Competidores de Amazon, como Walmart, entienden que la mejor forma de hacer frente a un actor con tanta fuerza es tejer ecosistemas alternativos que sumen a otros socios y compartan capacidades y datos.
Además, las grandes tecnológicas han demostrado cero timidez a la hora de expandirse a otros sectores, movidas en buena parte por la necesidad de acceder a nuevas fuentes de datos para entrenar y mejorar su IA. La compra de cadenas de supermercados por parte de empresas digitales o el interés por los dispositivos domésticos conectados son ejemplos claros de esta estrategia.
Ecosistemas territoriales de IA: el caso de Cataluña
A escala regional, los ecosistemas de IA se construyen sobre el tejido económico y académico existente, pero requieren una visión compartida y una coordinación intensa para que dejen de ser iniciativas aisladas y formen un entorno reconocible y útil para sus miembros.
En territorios como Cataluña se ha ido consolidando un entramado de proyectos como AI Lab Granada o el ecosistema aiMPULSA, promovidos por universidades y principales entidades públicas, que han conectado conocimiento científico, talento y empresas innovadoras en torno a la IA.
El contexto empresarial actual es muy complejo y cambiante, y en él ninguna organización puede permitirse ir por libre. La colaboración entre actores con capacidades y saberes distintos se vuelve clave para afrontar retos concretos con soluciones integrales que combinen tecnología, negocio, regulación y modelos de impacto.
Para que esos proyectos colaborativos funcionen de verdad, es vital identificar qué piezas hacen falta en cada caso (tecnología, financiación, validación, acceso al mercado) y, sobre todo, nutrir una red de alianzas estratégicas estables entre actores de ámbitos, tecnologías y disciplinas complementarias. La confianza mutua y la profesionalidad compartida son casi tan importantes como los recursos técnicos.
Los datos del Departamento de Empresa y Trabajo catalán muestran que en 2020 había más de medio millón de pymes, lo que representaba la gran mayoría del tejido empresarial. Para una pyme típica es prácticamente imposible construir por sí sola una red lo bastante potente como para detectar oportunidades y socios adecuados en cada proyecto de IA.
Ahí es donde cobra sentido estar conectado a un ecosistema empresarial organizado que ofrezca esas conexiones, sirva de radar de oportunidades y ponga a disposición de sus miembros información relevante y servicios compartidos. Estos ecosistemas se crean precisamente para cubrir necesidades que las empresas no pueden resolver en solitario.
En la práctica, un ecosistema empresarial de IA funciona como marco estable de confianza. Sus miembros participan activamente en definir servicios, prioridades y dinámicas de colaboración, de manera que el valor generado se reparte y refuerza el propósito común. La experiencia empírica muestra que pertenecer a clústeres o iniciativas similares se asocia a una mayor competitividad y facturación.
El ecosistema de IA es además especialmente estratégico para cualquier territorio, porque la inteligencia artificial se ha convertido en pieza básica del panorama tecnológico y económico. Afecta a empresas, educación, sanidad, administración pública y vida cotidiana de la ciudadanía.
En iniciativas como la Digital Catalonia Alliance se observa que la comunidad de IA es la más demandada cuando se trata de conectar con otras comunidades tecnológicas, especialmente ciberseguridad o Internet de las Cosas. Muchas actividades conjuntas muestran que una parte muy sustancial de los participantes proviene del ámbito de la IA, lo que refleja su papel de tecnología transversal.
Este tipo de ecosistemas facilita que organizaciones de sectores muy distintos puedan desarrollar, implementar y ofrecer soluciones basadas en IA que, de forma individual, probablemente no podrían abordar. Al mismo tiempo, se refuerza el tejido empresarial y se impulsa la competitividad global del territorio.
Hacia un ecosistema español de IA: actores, retos y prioridades
En el caso de España, se ha puesto sobre la mesa la necesidad de articular un verdadero ecosistema nacional de inteligencia artificial que vaya más allá de una simple estrategia gubernamental y que implique a todas las partes relevantes.
La IA no es una tecnología más reservada a laboratorios y universidades: es un factor crítico para la transformación digital y la economía, con impacto directo en bienestar, prosperidad e igualdad. Su ausencia o debilidad puede traducirse en pérdida de competitividad y en brechas sociales.
El enfoque planteado busca un debate realmente transversal y “español”, donde participen administraciones (central, autonómicas y locales), empresas de todos los tamaños, mundo académico y sociedad civil. La idea no es sustituir a la estrategia nacional de IA impulsada por el Gobierno, sino generar un entorno que haga posible su creación, despliegue y sostenibilidad.
La Comisión Europea ha señalado tres pilares para coordinar la IA: incrementar la inversión pública y privada, prepararse para los cambios socioeconómicos y asegurar un marco ético y legal adecuado. Ninguno de esos pilares puede levantarse solo desde el Estado: requieren de un enfoque ecosistémico compartido.
En España existen actores especializados y conocimiento avanzado en IA, pero falta un modelo de coordinación robusto. De ahí la importancia de articular un ecosistema inclusivo que dé cabida a administraciones, sectores económicos, instituciones académicas y organizaciones sociales con intereses en el desarrollo y uso de la IA.
Para fijar objetivos y prioridades de forma sensata, se propone desarrollar una capacidad de inteligencia estratégica en IA que permita analizar a fondo el estado actual, las necesidades y las opciones. Esta inteligencia debería ayudar a localizar nichos y cadenas de valor donde la IA pueda tener mayor impacto sobre metas públicas y privadas.
La mayoría de estrategias internacionales abogan por concentrar esfuerzos en servicios públicos esenciales y sectores de alto valor añadido, en lugar de dispersar recursos limitados en desarrollos genéricos. Es especialmente urgente actuar en ámbitos ya digitalizados que cuentan con datos suficientes para poder aplicar IA de forma efectiva.
El ecosistema español debe ser capaz de unir capacidades de conocimiento con músculo industrial y social. Una línea de trabajo pasa por impulsar plataformas industriales que usen la IA como ventaja competitiva, así como potenciar prestaciones de servicios públicos con gran impacto ciudadano mediante soluciones inteligentes.
Talento, inversión y gobernanza en el ecosistema español
Uno de los cuellos de botella más evidentes es el déficit de talento en inteligencia artificial, un problema que afecta no solo a España, sino también al resto de Europa y al mundo. Falta personal cualificado tanto en investigación y desarrollo puntero como en la adaptación de empresas y administraciones.
Se subraya la necesidad de mejorar las condiciones laborales y económicas del talento investigador, empezando por crear y financiar un hub de IA que garantice una masa crítica de especialistas de alto nivel. Esto permitiría montar un Centro de Excelencia, aunque sea distribuido, que comparta personal, financiación y proyectos en red.
Un centro de estas características debe ofrecer a los investigadores mejores salarios, estabilidad profesional y conexión fluida con el tejido empresarial. Tradicionalmente, los equipos científicos han estado poco enlazados con la industria, lo que ha limitado la transferencia de conocimiento y la aparición de productos y servicios basados en IA.
Más adelante, el ecosistema deberá ampliarse para formar perfiles variados, como entrenadores de IA, que lleven la IA a servicios públicos y empresas, e integrarla en todos los niveles educativos, desde la formación profesional hasta la universidad y el aprendizaje continuo de directivos y trabajadores.
En el plano económico, la IA requiere un amplio abanico de inversiones públicas y privadas, tanto en I+D e innovación como en despliegue y consumo de soluciones a través de compras públicas y privadas. La Comisión Europea propone que la UE alcance una inversión conjunta de unos 20.000 millones de euros anuales en IA entre 2021 y 2027.
España, por su parte, debería aspirar a situar la inversión anual en torno a 200 millones de euros públicos y privados en un horizonte de tres a cinco años. Esto podría apoyarse en mandatos parlamentarios que faciliten la planificación plurianual y en incentivos fiscales que compartan riesgos entre Estado y empresas.
Es crucial asumir que ni el sector público ni el privado pueden delegar completamente en el otro. Las empresas no pueden esperar que la Administración financie toda la IA que necesitan para su competitividad, ni el sector público puede confiar en que el mercado cubra necesidades que no son rentables a corto plazo pero sí esenciales para el bienestar común.
Otro elemento clave es la construcción de un relato y una reputación sólida en torno a la IA. Hace falta explicar de forma accesible por qué la inteligencia artificial es relevante para la prosperidad y la calidad de vida, qué oportunidades genera para los servicios públicos y la economía, y qué riesgos implica y cómo se van a gestionar.
Sin ese relato estratégico, la IA corre el riesgo de convertirse solo en un tema técnico o de competitividad económica, alejado de las preocupaciones ciudadanas. A la vez, el ecosistema debe proyectar una marca fiable basada en la calidad científica, la buena gestión, un liderazgo claro y un respaldo político y social amplio.
En cuanto a la gobernanza, se propone que el ecosistema cuente con un fuerte impulso político al máximo nivel, incluso a través de un ministerio que agrupe competencias relacionadas. Por encima, podría existir una figura tipo alto comisionado y un consejo compuesto por autoridades públicas y privadas, apoyados por niveles operativo y táctico bien definidos.
El funcionamiento en red debería ser multinivel y multinodal, conectando con ecosistemas y plataformas externos y con los distintos escalones de decisión para evitar bloqueos burocráticos. La transparencia y la inclusividad social y de género son imprescindibles, especialmente porque la IA incide en derechos y expectativas vitales de amplios sectores de la población.
Finalmente, la autonomía estratégica española no puede apoyarse únicamente en un ecosistema nacional. La integración en el ecosistema europeo es necesaria pero no suficiente. España ha de aspirar a participar en el núcleo franco‑alemán y, al mismo tiempo, cooperar con otros entornos avanzados como el de Estados Unidos, sin descartar colaboraciones con China u otros países y puentes con América Latina y África.
Todo este entramado -desde las grandes plataformas globales hasta los clústeres regionales, pasando por las iniciativas europeas y las propuestas para un ecosistema español coordinado- muestra que la inteligencia artificial solo despliega todo su potencial cuando se inserta en redes de confianza, inversión, talento y reglas compartidas, donde cada actor aporta una pieza del puzle y todos, si se hace bien, salen ganando.
