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La inteligencia artificial transforma las compras, pero hay un hábito que los mayores no abandonan 1

La inteligencia artificial transforma las compras, pero hay un hábito que los mayores no abandonan

La brecha digital persiste entre los mayores, aunque exploren nuevas formas de compra

Uno de cada cinco mayores de 60 años utiliza inteligencia artificial para comparar y adquirir productos. Es un dato relevante que muestra cierta apertura tecnológica en este grupo de población. Sin embargo, el mismo estudio revela algo más importante: el 79% sigue prefiriendo entrar en una tienda física para ver y evaluar lo que compra. No es un rechazo a internet en general —el 71% busca información en línea antes de cualquier compra—, sino una desconfianza clara hacia completar la transacción sin tocar el producto.

Lo más significativo es que una cuarta parte de los mayores de 60 años nunca ha realizado una compra por internet. Estamos hablando de casi tres décadas de comercio electrónico, y aun así una parte sustancial de la población sénior no ha dado ese paso. Esto no ocurre por capricho, sino porque responden a patrones de comportamiento distintos a los de generaciones más jóvenes.

Paradójicamente, los mayores muestran una relación diferente con el dinero que las personas más jóvenes. El 91% se permite darse un capricho ocasionalmente, ocho puntos por encima de los menores de 60. Y el 88% valora la comodidad, aunque siempre buscando evitar gastos superfluos. No es avaricia: es una actitud de compra más reflexiva.

En cuanto a la inversión y la planificación financiera, España presenta un patrón preocupante. Solo el 43% de los mayores españoles ha realizado alguna inversión orientada a preparar la jubilación, la cifra más baja de los países analizados. Bélgica y Reino Unido alcanzan el 61%. Las inversiones inmobiliarias han sido tradicionalmente la vía preferida, pero el dato muestra que muchos españoles mayores llegan a la jubilación sin haber tomado decisiones específicas para reforzar su seguridad económica.

Un aspecto que merece atención especial: el 89% de los mayores españoles considera muy importante ayudar económicamente a sus hijos y nietos. No obstante, solo el 53% lo hace realmente. La intención y la capacidad no siempre coinciden, y ahí radica una tensión real en la economía familiar de muchos hogares.

Lo que sucede es que la adopción tecnológica en compra no resuelve los problemas de fondo: la percepción de pérdida de poder adquisitivo en la última década, la preocupación por los precios y la necesidad de planificar mejor el futuro económico. La inteligencia artificial puede ser una herramienta útil, pero solo si va acompañada de formación y confianza en el proceso. Mientras tanto, los mayores seguirán buscando certeza en lo tangible.

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Quirino Lab 2026 abordará los nuevos modelos de negocio, la inteligencia artificial y el futuro de la animación 2

Quirino Lab 2026 abordará los nuevos modelos de negocio, la inteligencia artificial y el futuro de la animación

Quirino Lab 2026: cinco ejes clave para redefinir la industria de la animación

Del 7 al 10 de octubre de 2026 se celebrará en Tenerife la segunda edición de Quirino Lab, un seminario avanzado dirigido a productores ejecutivos de animación de los 23 países iberoamericanos. A diferencia de formaciones convencionales, este encuentro parte de problemas reales que enfrenta hoy el sector y los aborda mediante bloques temáticos de dos a tres horas, combinando expertos internacionales con debate práctico entre los profesionales participantes.

El programa estructura su contenido en cinco áreas que refleja dónde se concentra la transformación del negocio audiovisual:

  • Audiencias y fragmentación digital: Cómo han cambiado los patrones de consumo, el peso de las plataformas abiertas y la relación entre atención, distribución y cómo monetizar contenido.
  • Liderazgo empresarial: Estructuras organizativas de estudios, gestión del talento y metodologías para mejorar eficiencia y transformación interna.
  • Nuevas fuentes de ingresos: Modelos híbridos de financiación, captación de inversión y alianzas fuera de los circuitos tradicionales.
  • Propiedad intelectual expandida: Universos transmedia, comunidades de seguidores como fuente de financiación y proyectos sostenibles con menor dependencia de intermediarios.
  • Inteligencia artificial y tecnología: Aplicaciones reales, motores en tiempo real y criterios de responsabilidad para incorporar estas herramientas profesionalmente.

Entre los expertos figura Nic Cabana, de Claynosaurz, con experiencia en Game of Thrones y Jurassic World; Lucas Arechaga, con más de veinte años en contenido y distribución vinculado a WarnerMedia y Hasbro; Marcin Sobczak, especialista en posicionamiento internacional y festivales; y Uttariyo Saha, consultor de inteligencia artificial en Magnific, entre otros.

El programa también incluye dos experiencias prácticas: un reto de productividad personal dirigido por Paloma Aragón, antigua responsable de PlayStation, y un hackathon de inteligencia artificial conducido por Alby Ojeda, del Laboratorio Skip Intro.

Las inscripciones permanecen abiertas hasta el 29 de julio. La actividad reúne a 20 productores ejecutivos y ocho expertos internacionales.

Desde el punto de vista legal y estratégico, conviene que entiendas que estos encuentros responden a una necesidad real: la industria afronta cambios estructurales simultáneos. Plataformas de distribución que no existían hace cinco años, modelos de financiación nuevos, tecnología que altera procesos productivos. Si diriges un estudio o tomas decisiones en una productora, necesitas acceso a qué están haciendo otros ejecutivos ante estos mismos desafíos. El error más común es resolver cada problema de forma aislada, sin ver cómo se conectan: la fragmentación de audiencias obliga a repensar ingresos; los nuevos ingresos exigen estructuras empresariales distintas; la IA cambia tu capacidad de producción y, por tanto, tu modelo financiero. Estos espacios de intercambio acelaran esa comprensión integrada que es difícil de construir solo desde tu escritorio.

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OpenAI anuncia resultados de diez problemas de investigación matemática con su modelo Astra de inteligencia artificial 3

OpenAI anuncia resultados de diez problemas de investigación matemática con su modelo Astra de inteligencia artificial

Cuando la IA resuelve lo que los matemáticos no podían

OpenAI acaba de anunciar que su modelo Astra ha conseguido resolver diez problemas abiertos de investigación en matemáticas e informática teórica. Se trata de cuestiones sin respuesta en áreas como geometría, teoría de grupos, álgebras de operadores, complejidad cuántica, criptografía y combinatoria. La empresa ha publicado los resultados públicamente, acompañados del razonamiento del sistema, y sostiene que el coste computacional total fue de alrededor de 2.000 dólares.

Para entender qué significa esto, es importante que distingas entre dos niveles de dificultad: los problemas de olimpiada matemática —complejos, pero con solución garantizada— y los problemas abiertos de investigación, donde nadie sabe si siquiera existe una respuesta. Astra ha saltado al segundo nivel, lo que supone un cambio cualitativo significativo.

Ahora bien, hay aspectos que conviene mirar con cuidado antes de celebrar el hito:

  • El coste real no es solo el final. OpenAI reporta 2.000 dólares de tokens para estas diez soluciones, pero no desvela cuántos intentos fallidos, qué recursos humanos se dedicaron, o cuánta energía computacional se invirtió en el camino. Es como anunciar que ganaste la lotería gastándote 20 euros, sin mencionar los 5.000 que gastaste en décimos antes. El resultado es válido igual, pero el coste total es muy otro.
  • No todos los problemas tienen igual valor. Algunos son muy relevantes en sus ámbitos; otros, menos. Y todos ellos ya estaban dentro del marco matemático conocido, no fueron invenciones de conceptos nuevos. La IA, de momento, explora bien dentro de territorios trazados; inventar nuevos territorios es harina de otro costal.
  • Falta transparencia en los procedimientos. OpenAI no ha publicado los prompts utilizados —las instrucciones exactas dadas al modelo—. Eso no invalida los resultados, que pueden verificarse independientemente, pero sí limitaría la capacidad de otros para replicar la metodología.

Lo que esto tiene de importante es que muestra la capacidad de la IA para explorar espacios masivos de soluciones potenciales a una velocidad imposible para cualquier humano. Eso es un complemento de verdadero valor para el trabajo matemático, no una sustitución.

Si eres matemático, educador o trabajas en una disciplina relacionada, te conviene anticipar cambios. La formación especializada tendrá que pivotar hacia la formulación de preguntas relevantes, la verificación crítica de respuestas y el conocimiento teórico profundo, dejando menos peso en la mecanización de demostraciones. La IA estará ahí para hacer eso segundo mucho mejor que tú.

Los resultados publicados han sido validados tanto por herramientas de verificación automática como por expertos humanos, así que el rigor técnico parece sólido. Es un avance real, aunque todavía no revolucionario. Pero apunta en una dirección clara: pronto veremos sistemas que no solo resuelvan problemas complejos, sino que muevan fronteras de conocimiento que hoy parecen intocables.

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Web scraping e IA generativa: Directrices del CEPD - Cuatrecasas 4

Web scraping e IA generativa: Directrices del CEPD – Cuatrecasas

Lo que todo desarrollador de IA debe saber sobre recopilar datos en internet

El Comité Europeo de Protección de Datos acaba de publicar unas directrices específicas sobre web scraping aplicado a inteligencia generativa. Hasta ahora, esta práctica se trataba de forma dispersa en otros documentos. Ahora tienes un mapa claro de qué exige la ley cuando extraes datos automatizados de internet para entrenar modelos de IA.

El web scraping es simple en concepto: un software recorre sitios web públicos y extrae información masivamente. Registros oficiales, medios de comunicación, redes sociales, blogs. El problema es que muchos de estos sitios contienen datos personales, a menudo sin que ni siquiera lo sepas con precisión. Cuando usas esos datos para entrenar modelos generativos —sistemas diseñados para producir contenido nuevo basándose en patrones aprendidos—, entras en territorio regulado.

Las nuevas directrices distinguen entre dos enfoques. El scraping dirigido sigue criterios concretos: extraes todas las URLs de un dominio específico, o solo contenido en un idioma determinado. El scraping no dirigido es más agresivo: el software sigue cada enlace que encuentra sin límites, rastreando enormes porciones de internet. Este segundo método multiplica el riesgo: acabas recogiendo datos que ni identificaste ni necesitas.

Las fases que debes documentar

El regulador europeo desglosa el proceso en cuatro etapas secuenciales. Primero, defines los criterios de recopilación. Segundo, ejecutas la extracción. Tercero, limpias los datos brutos. Cuarto, estructuras y almacenas el dataset resultante. Cada fase genera obligaciones específicas de cumplimiento. No es una descripción teórica: son requisitos que deben reflejarse en tu documentación.

Un aspecto crítico es quién es responsable ante la ley. Si tu organización encarga a un tercero que recopile datos según tus instrucciones documentadas, ese tercero actúa como encargado y tú conservas la responsabilidad. Si compras un dataset ya preparado por otro, cada uno responde separadamente de su propio tratamiento. Pero cuidado: si dos organizaciones deciden conjuntamente desarrollar un modelo y distribuyen tareas de scraping y entrenamiento, pueden resultar corresponsables.

Transparencia y minimización de datos

El CEPD reconoce que cuando rastreas volúmenes enormes de fuentes distintas, informar individualmente a cada persona afectada es imposible o costoso desproporcionadamente. La ley lo contempla: puedes no hacerlo, siempre que documentes que evaluaste el número de afectados, la antigüedad de los datos y las protecciones que aplicaste.

Sobre minimización, hay un mito que conviene desmontar: no está prohibido entrenar con grandes volúmenes de datos. Lo que exige la ley es que no recopiles datos personales innecesarios, inadecuados o irrelevantes para tu objetivo. Eso requiere planificación previa. Antes de empezar, evalúa si puedes usar datos sintéticos en lugar de reales, define criterios precisos de recopilación, filtra categorías sensibles —datos bancarios, de geolocalización— y excluye sitios que sirven principalmente a menores.

También debes respetar los indicadores técnicos de oposición: ficheros robots.txt, archivos ai.txt y CAPTCHA. El CEPD los interpreta como señales claras de que el sitio rechaza el rastreo automatizado. Ignorarlos es un problema serio.

El detalle importa. Muchas organizaciones descubren tarde que su práctica no cumple. Las directrices dibujan el camino. Intégralas en tu proceso desde la fase más temprana de obtención de datos, no cuando ya tienes los datos recopilados.

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15 plazas gratuitas para dos seminarios internacionales de ERA sobre Inteligencia Artificial ... - ICAB 5

15 plazas gratuitas para dos seminarios internacionales de ERA sobre Inteligencia Artificial … – ICAB

Formación gratuita en derecho penal europeo: dos seminarios internacionales en septiembre

La European Lawyers Foundation pone en marcha durante septiembre de 2026 dos programas formativos dirigidos a abogados de toda la Unión Europea. Ambas actividades son gratuitas y abordan aspectos clave de la cooperación judicial y la persecución penal en el ámbito comunitario.

El primero de estos seminarios analiza cómo se ha digitalizado el marco de cooperación judicial en materia penal dentro de la UE. Se trata de un tema que afecta directamente a tu práctica profesional: los instrumentos que utilizas para coordinar actuaciones con colegas de otros Estados miembros están en plena transformación tecnológica. Puedes participar de forma online sin coste alguno, o bien asistir presencialmente en Florencia si envías tu solicitud por correo electrónico a info@elf-fae.eu.

El segundo seminario se centra en la Fiscalía Europea —conocida por sus siglas en inglés EPPO—, un organismo relativamente joven cuya relevancia no deja de crecer. Este seminario web te permitirá conocer en profundidad cómo funciona este órgano, cuál es su alcance en la investigación y la acusación de delitos que comprometen los intereses económicos de la Unión Europea, y cómo interactúa con las autoridades nacionales. También es de acceso gratuito.

Lo que debes saber antes de inscribirte

  • Ambas actividades requieren inscripción previa a través de los enlaces habilitados en la convocatoria.
  • La asistencia presencial en Florencia es una opción, pero requiere tramitar tu solicitud por email con suficiente antelación.
  • Son seminarios internacionales, por lo que es probable que se impartan en inglés o en varios idiomas; comprueba este detalle antes de inscribirte.

Desde el punto de vista jurídico, estos temas merecen tu atención. La digitalización de los instrumentos de cooperación penal sigue siendo un proceso irregular entre Estados miembros, y conocer dónde estamos ayuda a evitar sorpresas procedimentales. Por otro lado, la EPPO es una institución que está ganando peso en casos de fraude comunitario, blanqueo y corrupción: saber cómo opera te prepara para posibles conflictos futuros con tu cliente.

Un error común es pensar que estos cambios ocurren ajenos a la práctica del abogado de a pie. No es así. Aunque tu especialidad no sea el derecho penal europeo, entender estas transformaciones te proporciona contexto valioso para aconsejar a clientes que operan internacionalmente o que pueden verse afectados por investigaciones que cruzan fronteras.

Tienes disponible la información de contacto y los enlaces de inscripción en la convocatoria oficial. Aprovecha estas plazas mientras haya disponibilidad.

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La USC entra en una red estatal para crear una inteligencia artificial segura, explicable y sostenible 6

La USC entra en una red estatal para crear una inteligencia artificial segura, explicable y sostenible

Diez universidades españolas se unen para desarrollar inteligencia artificial responsable

La inteligencia artificial no es neutra. Sus decisiones afectan cada vez más a aspectos críticos: acceso al crédito, evaluación de candidatos en procesos de selección, análisis de riesgos penales, diagnósticos médicos. Por eso importa cómo se diseña, quién la controla y si puede explicar sus conclusiones. España acaba de dar un paso en esa dirección con la creación de ConfIA, una red que agrupa a diez universidades públicas de referencia en investigación sobre tecnología inteligente.

El objetivo central es claro: construir sistemas de inteligencia artificial que sean seguros, transparentes, sostenibles y que respeten la privacidad. Estos criterios no son caprichos académicos. Son requisitos cada vez más exigidos por la normativa europea y por las empresas que quieren usar estas herramientas sin exponerse a riesgos legales o reputacionales.

¿Qué hace ConfIA? Fundamentalmente, intenta que no se desperdicie el talento investigador español. Para eso, los centros participantes van a compartir conocimiento, infraestructuras y fondos. Buscarán financiación conjunta en convocatorias estatales e internacionales, algo que como abogados vemos constantemente: las empresas y administraciones que necesitan IA de calidad demandan soluciones que cumplan estándares rigurosos, y eso es más fácil conseguirlo desde alianzas robustas que desde esfuerzos aislados.

La red también se propone trasladar la investigación a la práctica. Trabajarán con empresas y administraciones públicas para que los avances reales lleguen donde se necesitan. Eso incluye formación de doctores especializados y movilidad de investigadores, lo que ayuda a evitar la fuga de talento.

Lo que debes tener en cuenta

  • Si tu empresa usa o planea usar inteligencia artificial para tomar decisiones sobre personas, clientes o procesos críticos, estas iniciativas de investigación responsable van a generar estándares que terminarán siendo obligatorios.
  • La transparencia y explicabilidad de los algoritmos no es solo una cuestión técnica: tiene implicaciones legales directas, especialmente en sectores regulados.
  • El error común es pensar que «segura y responsable» es un añadido opcional. En realidad, es cada vez más un requisito competitivo y de cumplimiento normativo.

La colaboración entre universidades españolas en este campo es positiva porque amplía la masa crítica de expertise y atrae inversión. Pero recuerda: la responsabilidad final sobre cómo se usa esa inteligencia artificial sigue siendo de quien la implementa en su organización.

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Flavita Banana: "Si dibujas con inteligencia artificial, no eres dibujante" - Cadena SER 7

Flavita Banana: "Si dibujas con inteligencia artificial, no eres dibujante" – Cadena SER

La inteligencia artificial en el diseño: ¿quién es realmente el autor?

La irrupción de herramientas de generación de contenido mediante inteligencia artificial plantea una pregunta incómoda en sectores como el diseño gráfico, la ilustración o la escritura: si una máquina crea la obra final a partir de tus instrucciones, ¿eres tú el artista o simplemente el intermediario?

La dibujante Flàvia Álvarez-Pedrosa lo tiene claro. Quien utiliza estas herramientas para producir imágenes no puede reclamar el título de ilustrador. En todo caso, el papel que desempeña es el de quien redacta las órdenes que el software ejecuta. Un guionista de máquinas, en sus palabras. La distinción es importante porque toca el núcleo de qué entendemos por creación.

Más allá de la cuestión terminológica, su argumento toca algo más profundo. Dibujar, escribir, diseñar: estas son actividades que ejercitan la mente. Cuando delegamos esos procesos en un algoritmo, renunciamos a algo que trasciende el resultado final. Es particularmente paradójico en una época en la que constantemente nos bombardean con estudios sobre cómo mantener el cerebro activo para prevenir el deterioro cognitivo. Leemos, aprendemos idiomas, hacemos puzzles. Pero cada vez externalizamos más tareas que, históricamente, han sido parte de ese entrenamiento mental.

Implicaciones para tu negocio o proyecto

Si eres emprendedor, gestor de contenidos o responsable de imagen corporativa, esto te afecta más de lo que crees. No es solo un debate académico sobre la definición de arte.

  • El trabajo encargado a un profesional incluye su experiencia acumulada, su capacidad de resolución ante problemas no previstos, su criterio sobre lo que funciona.
  • Un generador de IA responde a parámetros. Es predecible, repetible, pero carece de esa intuición que surge del oficio.
  • Cuando publicas algo diseñado por máquina, estás comunicando algo sobre tu marca. Conviene que seas consciente de qué quieres decir con eso.

El error más frecuente es pensar que porque la herramienta sea rápida y accesible, es equivalente a la alternativa profesional. No lo es. Una cosa es usar IA como apoyo en el proceso creativo; otra muy distinta es usarla como sustituta del pensamiento.

El trabajo de Álvarez-Pedrosa ejemplifica esto. Sus viñetas no son simplemente ilustraciones bonitas. Son reflexiones sobre la realidad presentadas en formato visual. Ella no se los inventa: extrae de lo cotidiano aquello que merece ser mirado de otro modo. Eso es interpretación. Una máquina entrenada con millones de imágenes puede producir algo visualmente coherente, pero no puede hacer eso. No interpreta, reproduce.

Cuando contrates a un creativo, estás pagando por algo que va mucho más allá del archivo digital que recibes al final. Estás pagando por criterio, por experiencia, por la capacidad de entender qué necesitas aunque no lo hayas sabido expresar con palabras.

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La inteligencia artificial acelera la transformación del sector hotelero en España - IT User 8

La inteligencia artificial acelera la transformación del sector hotelero en España – IT User

Cómo la inteligencia artificial está redibujando la operativa hotelera en España

El sector hotelero español atraviesa un punto de inflexión. Los costes laborales suben entre un 4% y un 6% anualmente en Europa, la demanda de personal no cesa de crecer, y mantener estándares de servicio sin disparar gastos se ha convertido en un reto real. En este contexto, la inteligencia artificial no es una moda: es una respuesta práctica a una presión operativa concreta.

Los números hablan por sí solos. Las primeras implementaciones están reduciendo hasta en un 80% el tiempo que tarda un viajero en registrarse en recepción. Pero el impacto va mucho más allá del check-in. La IA optimiza la planificación de tareas diarias, anticipa cuándo una habitación necesitará mantenimiento, coordina equipos de forma más inteligente y reduce tiempos muertos. El resultado: más habitaciones disponibles sin exigir más esfuerzo a tus trabajadores. De hecho, la tecnología funciona mejor cuando se percibe como un aliado que libera tiempo para tareas que requieren contacto humano, no como una sustitución.

Pero aquí viene lo que muchos hoteles olvidan: la batalla no se gana solo dentro de las paredes del establecimiento. Siete de cada diez viajeros toman sus decisiones basándose en resúmenes generados por inteligencia artificial. Eso significa que la forma en que tu hotel aparece en las búsquedas, cómo se describe tu información y cómo los sistemas automatizados te entienden es tan importante como la calidad real del servicio. Las agencias de viajes online ya han superado a Google como primera parada para elegir hotel. Y se estima que para 2030, uno de cada tres reservas será realizada directamente por un agente de IA, sin intervención humana.

Esto te obliga a tener los datos estructurados, consistentes y comprensibles para máquinas, no solo para personas.

Dónde está realmente el valor

La IA abre camino en áreas muy concretas: personalizar servicios según preferencias del huésped, gestionar reservas de forma más inteligente, ajustar precios dinámicamente según demanda, anticipar qué quiere cada cliente antes de que lo pida.

En España, los hoteles están invirtiendo de forma más gradual que en mercados como Estados Unidos, donde la inversión media por propiedad alcanza los 275.000 euros. Aquí el enfoque es más modular y selectivo, concentrado en optimizar ingresos y predecir la demanda con mayor precisión. Es una estrategia sensata: experimentar, medir, escalar lo que funciona.

Pero cuidado con un error frecuente: implementar IA sin una gobernanza clara. Manejas datos sensibles de tus clientes. La calidad de esos datos, su seguridad, la transparencia en cómo los usas y el cumplimiento normativo no son detalles administrativos: son condiciones sine qua non para que cualquier solución de IA sea viable a largo plazo. Un fallo aquí puede costarte mucho más que lo que ahorres con la automatización.

La IA no va a resolver los problemas estructurales del sector sola. Pero usada con criterio, sí puede convertirse en la herramienta que te permita ser más productivo, cuidar mejor a tu equipo y ganar ventaja competitiva en los próximos años.

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La US participa en la creación de ConfIA, la red para una inteligencia artificial confiable y responsable 9

La US participa en la creación de ConfIA, la red para una inteligencia artificial confiable y responsable

Diez universidades españolas se alían para impulsar una inteligencia artificial responsable

La inteligencia artificial avanza a ritmo vertiginoso, pero no todas las aplicaciones garantizan los mismos estándares de seguridad, transparencia y respeto por la privacidad. Por eso cobra sentido que las principales universidades españolas con centros de investigación en este campo hayan decidido coordinarse bajo una estructura común: ConfIA, la Red Interuniversitaria de Centros de Excelencia en Inteligencia Artificial Confiable y Responsable.

Esta alianza agrupa diez instituciones académicas con el objetivo de fortalecer proyectos de investigación compartidos, captar financiación competitiva, atraer talento y transferir conocimiento hacia empresas, administraciones y sociedad civil. A nivel práctico, significa que en lugar de que cada universidad trabaje de forma aislada en sus líneas de investigación, ahora pueden coordinar esfuerzos, compartir infraestructuras y presentarse de manera conjunta ante convocatorias de fondos nacionales e internacionales.

¿Qué busca conseguir esta red?

  • Desarrollar sistemas de IA que sean seguros, transparentes, explicables y respetuosos con la privacidad
  • Coordinar iniciativas estratégicas entre centros participantes
  • Reforzar la movilidad de investigadores y la atracción de talento
  • Impulsar la colaboración con empresas y administración pública
  • Aumentar la visibilidad internacional de la investigación española en este ámbito

La colaboración no se limitará a reuniones puntuales. Incluirá proyectos de investigación conjuntos, participación coordinada en convocatorias, programas de doctorado compartidos, congresos científicos y elaboración de informes comunes. La estructura incluye un comité de coordinación formado por los rectores de las universidades y un comité de dirección científico-técnico que supervisará las iniciativas estratégicas.

Lo que debes saber si trabajas con tecnología jurídica o inmobiliaria

Desde el sector privado, esta iniciativa tiene implicaciones relevantes. Si tu empresa desarrolla o usa sistemas de IA —desde chatbots para atención al cliente hasta algoritmos de análisis de datos—, conviene que entiendas hacia dónde se dirige la investigación y la regulación. La preocupación por sistemas «confiables y responsables» no es casual: refleja una tendencia creciente a exigir explicabilidad en las decisiones automatizadas y garantías de que no perpetúan sesgos.

En sectores como el inmobiliario o el jurídico, donde se procesan datos sensibles y se toman decisiones que afectan a personas, los estándares que salgan de esta red de investigación pueden terminar siendo requisitos legales o buenas prácticas de referencia. No es raro que lo que hoy es investigación en una universidad pase a ser obligatorio mañana en una directiva europea o nacional.

El error más común es pensar que la IA es un problema «técnico» ajeno al mundo del derecho o la gestión comercial. En realidad, cualquier herramienta de automatización que uses debe poder justificar sus decisiones si alguien te lo pide. Por eso monitorizar iniciativas como esta te ayuda a anticipar cambios regulatorios antes de que te obliguen a una costosa reconversión.

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La inteligencia artificial gana terreno en las cooperativas de Almería: del riego a la gestión administrativa - eComercio Agrario La inteligencia artificial gana terreno en las cooperativas de Almería 10

La inteligencia artificial gana terreno en las cooperativas de Almería: del riego a la gestión administrativa – eComercio Agrario La inteligencia artificial gana terreno en las cooperativas de Almería

La inteligencia artificial llega a las cooperativas agrarias: oportunidades y precauciones

Las cooperativas agroalimentarias tienen ante sí una oportunidad clara: incorporar inteligencia artificial a su día a día sin esperar a que sea obligatorio ni a que les quede rezagadas respecto a otras organizaciones. La IA no es futurismo; ya está disponible para tareas concretas que resuelven problemas reales en la gestión administrativa, el análisis de datos y el uso eficiente de recursos. Pero hay un detalle importante que debes tener en cuenta: no todas las herramientas sirven para todas las cooperativas, ni todas necesitan lo mismo.

Los campos de aplicación más maduros son muy concretos. La automatización de procesos administrativos —gestión documental, generación de informes, procesamiento de información— es probablemente la más inmediata. También el análisis de explotaciones agrarias: herramientas capaces de procesar grandes volúmenes de datos para ayudarte a tomar decisiones sobre el terreno. Y luego está lo que toca especialmente a Almería: la optimización del riego mediante sensórica e inteligencia artificial, que permite ajustar con precisión cuándo y cuánta agua utilizar.

El error más común es pensar que implementar IA es un proyecto tecnológico puro. No. Es un cambio en cómo trabajas, y eso requiere que los responsables (gerentes, personal técnico y administrativo) lo entiendan antes. Una herramienta de IA sin comprensión interna es dinero gastado en vano. Por eso tiene sentido que la formación vaya dirigida a quién toma decisiones en la cooperativa, no solo a informáticos.

  • Automatización de tareas repetitivas en administración
  • Análisis de cultivos y explotaciones a partir de datos
  • Optimización del riego mediante sensórica e IA
  • Apoyo a la toma de decisiones sin substituir el criterio humano

Otro punto que no se menciona lo suficiente: la IA funciona bien cuando tienes datos buenos. Si tu cooperativa lleva años sin registrar información de forma sistemática, la IA tardará en ser útil. Es una inversión en tiempo, no solo en software.

Desde lo jurídico y administrativo, hay cuestiones que las cooperativas deben plantearse antes de implementar cualquier sistema. Responsabilidad por decisiones automatizadas, protección de datos de socios, trazabilidad de procesos que antes eran manuales… No son obstáculos, pero sí son consideraciones que deben estar en la mesa cuando se evalúa una solución.

La clave es empezar con casos de uso claros y alcanzables, no con ambiciones que excedan tu capacidad organizativa. Prueba con un proceso, aprende, mide resultados, y luego expande. La IA no es un cambio de interruptor: es un camino.

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