La próxima gran oportunidad de la inteligencia artificial no está solo en los chips
La primera carrera de la inteligencia artificial generativa ha puesto el foco en los fabricantes de chips, los centros de datos y las compañías que desarrollan grandes modelos. Sin embargo, la siguiente fase puede repartirse entre sectores mucho más tradicionales. Bancos, aseguradoras, fábricas, farmacéuticas, energéticas y empresas logísticas parten con una ventaja decisiva: ya cuentan con datos, procesos y clientes sobre los que aplicar la IA.
El mercado empieza a distinguir entre quienes venden la infraestructura necesaria para entrenar y ejecutar modelos y quienes son capaces de convertir esas herramientas en ingresos, ahorro y nuevos servicios. En esta segunda oleada, el valor no dependerá únicamente de tener acceso a la tecnología, sino de integrarla en operaciones críticas y difíciles de replicar.
Los sectores que pueden capturar más valor
Bancos y aseguradoras: datos, automatización y personalización
La banca es uno de los sectores mejor posicionados para sacar partido a la inteligencia artificial. Las entidades manejan grandes volúmenes de información financiera y desarrollan procesos muy estructurados, desde la evaluación de riesgos hasta la atención al cliente. La IA puede acelerar el análisis de solicitudes, detectar operaciones sospechosas y anticipar posibles impagos.
También puede transformar la relación con los usuarios mediante asistentes capaces de resolver consultas, explicar productos financieros o sugerir soluciones adaptadas a cada perfil. La oportunidad, no obstante, exige controles sólidos sobre privacidad, sesgos y transparencia. En servicios financieros, un error automatizado puede tener consecuencias económicas y regulatorias importantes.
Las aseguradoras cuentan con un potencial similar. El análisis de historiales, imágenes, documentos y datos operativos puede agilizar la gestión de siniestros y mejorar el cálculo de riesgos. Aquellas compañías que consigan combinar automatización con una supervisión humana eficaz podrán reducir costes sin deteriorar la confianza del cliente.
Industria y logística: la IA llega al mundo físico
Las fábricas pueden convertirse en uno de los grandes escenarios de crecimiento para la IA. El mantenimiento predictivo permite identificar señales de desgaste antes de que una máquina falle, mientras que la visión artificial ayuda a localizar defectos en las cadenas de producción. El resultado potencial es una menor interrupción de la actividad y un uso más eficiente de materiales y energía.
La automatización también puede mejorar la planificación de inventarios y la adaptación de las plantas a cambios en la demanda. En este ámbito, la ventaja no procede solo del software: las empresas industriales que ya disponen de sensores, sistemas de control y años de datos operativos parten con una base difícil de construir desde cero.
En logística, los algoritmos pueden optimizar rutas, prever volúmenes de pedidos y coordinar almacenes. La reducción de kilómetros recorridos, tiempos de espera y entregas fallidas puede traducirse directamente en márgenes más altos. Además, la IA puede ayudar a gestionar mejor la última milla, uno de los tramos más caros y complejos del transporte.
Farmacéuticas: investigación más rápida y tratamientos precisos
La industria farmacéutica es otra candidata a capturar una parte relevante del valor generado por la inteligencia artificial. El análisis de grandes bases de datos biológicos puede ayudar a identificar posibles moléculas, seleccionar objetivos terapéuticos y diseñar ensayos clínicos con mayor precisión.
La tecnología no elimina la necesidad de validación científica ni garantiza por sí sola nuevos medicamentos, pero puede reducir tiempos en algunas fases de investigación. También puede facilitar la identificación de pacientes adecuados para los ensayos y mejorar el seguimiento de los tratamientos.
En este sector, la propiedad de datos de calidad y la experiencia regulatoria serán tan importantes como el acceso a los modelos. Las compañías capaces de integrar la IA en sus equipos científicos, en lugar de utilizarla como una herramienta aislada, tendrán más posibilidades de obtener resultados sostenibles.
Energía: eficiencia para una red más compleja
Las empresas energéticas afrontan una red cada vez más distribuida, con más renovables, almacenamiento y puntos de consumo. La inteligencia artificial puede ayudar a prever la demanda, anticipar la producción solar o eólica y equilibrar mejor la oferta y el consumo.
También puede utilizarse para detectar anomalías en infraestructuras, planificar revisiones y reducir pérdidas. En un mercado sometido a presión por los costes y la transición energética, cada mejora en eficiencia puede tener un impacto significativo en la cuenta de resultados.
La ventaja estará en la ejecución
El principal desafío para estas compañías no será comprar una herramienta de IA, sino incorporarla a sus procesos sin generar nuevos riesgos. La calidad de los datos, la ciberseguridad, la formación de los empleados y la capacidad de medir resultados serán factores determinantes.
Además, muchas organizaciones tendrán que modernizar sistemas antiguos antes de poder desplegar soluciones avanzadas. Las empresas que logren conectar sus modelos con bases de datos fiables y flujos de trabajo reales estarán en mejor posición que aquellas que se limiten a lanzar proyectos piloto.
La segunda oleada de la inteligencia artificial puede premiar, por tanto, a quienes controlan activos menos visibles que un chip: relaciones con clientes, conocimiento sectorial, redes de distribución, información operativa y capacidad para actuar en el mundo real. La tecnología seguirá siendo esencial, pero el beneficio más duradero podría quedarse en las compañías que sepan convertirla en productividad y servicios concretos.
