El Hotel The Artist de Bilbao acogió el 6 de noviembre el desayuno-coloquio “IA en la transformación del ecosistema industrial y energético de Euskadi: competitividad, sostenibilidad y resiliencia”, organizado por la Plataforma enerTIC.org con el patrocinio de Ayesa, Engie, LIS Data Solutions, OutSystems, Sener y Signify. La cita reunió a directivos de compañías industriales, energéticas y tecnológicas, junto a representantes institucionales, para debatir sobre cómo la inteligencia artificial y otras tecnologías habilitadoras están impulsando la eficiencia, la sostenibilidad y la competitividad en el tejido económico vasco.
El encuentro giró en torno al papel de la inteligencia artificial (IA) como motor de la twin transition —digital y energética—, un proceso en el que Euskadi busca posicionarse como referente en innovación aplicada. Los participantes coincidieron en que la IA no es solo una herramienta de modernización, sino un elemento estructural que redefine los procesos industriales y energéticos, desde la gestión operativa hasta la planificación estratégica.
En este contexto, se destacó cómo la digitalización y la analítica avanzada de datos permiten optimizar el uso de los recursos, reducir consumos y mejorar la eficiencia energética. La IA, aplicada a la monitorización de activos o la predicción de la demanda, convierte los datos en conocimiento y el conocimiento en acción, impulsando un modelo industrial más ágil, competitivo y sostenible.
El potencial de la IA se hace evidente en ámbitos como el mantenimiento predictivo, la gestión de redes, la automatización de procesos o la integración de energías renovables. En todos ellos, la combinación de sensores, plataformas digitales y algoritmos de aprendizaje automático está cambiando la forma en que se produce, distribuye y consume la energía, y cómo se diseñan y operan las fábricas inteligentes del futuro.
IA clásica, IA generativa y la eficiencia como destino
Uno de los mensajes más repetidos fue que la revolución actual no depende únicamente de la IA generativa, sino de la consolidación de la IA tradicional, basada en el análisis masivo de datos, machine learning y modelado predictivo. Más del 80% de los casos de uso con impacto real en la industria se apoyan todavía en estas soluciones: desde detectar fugas de agua hasta anticipar fallos en bombas o quemadores.
La IA generativa, en cambio, se perfila como una capa de apoyo transversal que incrementa la productividad, facilita la creación de código o mejora la gestión del conocimiento interno. Gracias a ella, las organizaciones pueden convertir la experiencia acumulada de sus equipos en inteligencia operativa accesible para todos, transformando el know-how en asistentes digitales que optimizan tareas repetitivas o de soporte.
Esta convergencia tecnológica impulsa una visión compartida: la eficiencia como destino común. En un contexto de transición energética, electrificación creciente y necesidad de reducir costes, la IA se consolida como la herramienta clave para hacer más con menos, mantener la competitividad y avanzar hacia modelos productivos más sostenibles y resilientes.
Desafíos para una adopción real y sostenible
Pese al entusiasmo general, los expertos advirtieron que la adopción de la IA no está exenta de barreras. Uno de los principales retos identificados fue el exceso de regulación europea, percibido como un freno a la competitividad y la inversión. Europa, se apuntó, ha sido eficaz en definir los objetivos de descarbonización, pero no tanto en ofrecer claridad sobre los “cómo”, generando incertidumbre a la hora de aplicar las soluciones tecnológicas.
También surgió la preocupación por la soberanía tecnológica, dada la dependencia de plataformas y nubes no europeas, y por el impacto de las nuevas normativas como NIS2, que obliga a las grandes compañías a extender la ciberseguridad a toda su cadena de valor. A ello se suma el desafío del riesgo cuántico, que podría poner en jaque los sistemas de cifrado actuales.
En el plano organizativo, la falta de talento especializado y la necesidad de alinear las áreas de negocio con los departamentos IT se perciben como barreras recurrentes. La IA solo puede aportar valor cuando el negocio define el problema y la tecnología se aplica de forma coherente. En demasiadas ocasiones, las iniciativas surgen como modas impulsadas desde la dirección sin una base sólida de datos o sin objetivos claros, lo que conduce a proyectos fallidos o ineficientes.
Liderazgo, talento y colaboración: las claves del futuro
A pesar de los retos, la visión general fue de optimismo y oportunidad. Euskadi cuenta con una base industrial robusta, centros tecnológicos de referencia y una clara voluntad política para liderar la adopción de tecnologías avanzadas. Los participantes coincidieron en que el futuro pasa por alinear oferta y demanda, fortaleciendo la colaboración entre grandes empresas tractoras, pymes y centros de innovación.
Estas compañías líderes tienen el reto de actuar como impulsores de digitalización y sostenibilidad en toda la cadena de valor, ayudando a las pequeñas y medianas empresas a recorrer los primeros pasos hacia la gestión inteligente de datos. Solo sobre esa base podrá construirse una aplicación eficaz y escalable de la inteligencia artificial.
También se subrayó la necesidad de liderazgos estratégicos y transversales, capaces de mantener el rumbo en un entorno de cambio continuo y de atraer el talento que esta nueva era demanda. En un horizonte marcado por el envejecimiento demográfico, la IA se vislumbra como una aliada esencial para mantener la productividad y la competitividad de la industria vasca.
En definitiva, la inteligencia artificial ya no es un horizonte lejano, sino una herramienta tangible para avanzar hacia una industria y un sistema energético más eficiente, competitivo y sostenible. El desafío ahora está en seguir navegando el cauce digital con inteligencia, cooperación y visión de futuro.
