¿Cómo está evolucionando el ecosistema de IA en España? ¿De qué manera está IBM contribuyendo al desarrollo de este sector, y qué oportunidades nuevas se están abriendo?

El ecosistema de IBM es clave para impulsar el crecimiento de empresas españolas en el ámbito de la inteligencia artificial y la nube híbrida. En este sentido, hemos redoblado nuestra apuesta por crear un entorno colaborativo y eficiente para que nuestros partners y colaboradores puedan aprovechar al máximo tecnologías como watsonx, ofreciendo soluciones avanzadas, pero también accesibles y éticas. Este ecosistema permite que los socios no solo ayudan a las organizaciones a adoptar estas tecnologías empresas, sino que también contribuyan a su crecimiento y mejora.

Watsonx, nuestra plataforma de IA y datos para empresas, permite a las organizaciones aprovechar modelos de IA para casos de uso específicos, desde la automatización de operaciones hasta la modernización del código, la seguridad empresarial y la previsión financiera.

¿Cómo está contribuyendo watsonx a democratizar el acceso a la IA para empresas de todos los tamaños?

Watsonx se caracteriza por ser una plataforma flexible y escalable, lo que permite adaptarla a las necesidades tanto de grandes corporaciones como de pequeñas y medianas empresas. La clave reside en su enfoque abierto y colaborativo, que combina modelos fundacionales optimizados para sectores empresariales específicos con opciones de código abierto, facilitando la creación, el despliegue y la gobernanza de soluciones de IA a un coste más accesible.

Además, watsonx ayuda a reducir las barreras de entrada para las empresas que están empezando en el camino de la IA, al proporcionar herramientas de automatización y modelos preentrenados que pueden ser ajustados para resolver problemas específicos.

En países como España la IA está todavía en fase de aterrizaje. ¿Cómo abordar el desafío de la escasez de talento? ¿Qué papel juegan las innovaciones de IBM para facilitar este despliegue en todo el mercado empresarial?

Creemos que para enfrentar este reto es importante llevar a cabo iniciativas como el impulso de  programas de formación, el fomentar colaboraciones entre el sector privado y el académico, y la capacitación continua de los empleados en nuevas habilidades tecnológicas. En IBM hemos puesto en marcha programas como IBM SkillsBuild, que ofrece capacitación en IA y otras tecnologías emergentes. Además, apoyamos iniciativas educativas y colaboramos con universidades y centros de investigación para formar a la próxima generación de expertos en inteligencia artificial.

Asimismo, herramientas como watsonx facilitan el despliegue de la IA en el mercado empresarial al proporcionar herramientas intuitivas que permiten a las empresas integrar la IA sin necesidad de contar con grandes equipos especializados. Esto reduce la dependencia de perfiles altamente técnicos y ayuda a las organizaciones a sacar partido de la IA de manera más ágil, acelerando la adopción de estas tecnologías en sectores donde el talento especializado es limitado.

¿Qué deparan los próximos años en términos de Inteligencia Artificial? ¿Cómo se está preparando IBM ante el boom de la IA o el IoT, y qué podemos esperar de watsonx a futuro?

Sin duda podemos esperar una aceleración del uso de la IA en todos los sectores. Tecnologías como la IA generativa y la nube están configurando un nuevo ecosistema empresarial caracterizado por la automatización, la toma de decisiones más informada y el uso de datos en tiempo real.

Watsonx está preparada para evolucionar continuamente a lo largo de los próximos años. Uno de los aspectos más innovadores es su capacidad para trabajar con grandes modelos de lenguaje (LLMs) adaptados a diferentes sectores y tipos de datos, facilitando la creación de soluciones empresariales altamente personalizadas. Además, en IBM planeamos seguir impulsando nuestra estrategia de código abierto, un área en la que ya hemos dado pasos significativos, como la liberación de nuestros modelos Granite, que permiten a las empresas entrenar modelos fundacionales con datos propios y crear capacidades a medida.