En una de las conversaciones más densas del World Economic Forum Annual Meeting 2026 , celebrada en Davos, el consejero delegado y cofundador de Palantir Technologies, Alex Karp, ofreció una radiografía poco habitual sobre el estado real de la inteligencia artificial aplicada a defensa, empresa y organización social. No tanto una visión futurista como una descripción incómoda del presente: qué funciona, qué no, y por qué muchas instituciones descubren sus límites solo cuando la tecnología deja de ser un experimento.
El diálogo, moderado por el máximo responsable de BlackRock, Laurence D. Fink, arrancó con una constatación que sirve de telón de fondo a toda la conversación: la inteligencia artificial ya no es una promesa genérica, sino una infraestructura crítica que empieza a revelar fallos estructurales en gobiernos, ejércitos y grandes organizaciones. La cuestión no es tanto qué puede hacer la IA, sino qué sistemas están preparados para soportarla.
De la tecnología militar al uso civil, otra vez
Karp recuperó una idea clásica del desarrollo tecnológico occidental: durante décadas, los avances más determinantes nacieron en contextos militares y acabaron trasladándose al ámbito civil, desde internet hasta el GPS. Sin embargo, esa dinámica se rompió en los últimos años, cuando gran parte del software empresarial se diseñó lejos de los entornos más hostiles. La IA, sostiene, está invirtiendo de nuevo ese recorrido.
En el campo de batalla, explicó, no existe margen para el autoengaño organizativo. Los sistemas funcionan o fallan. Y cuando fallan, lo hacen bajo condiciones extremas: conectividad intermitente, datos incompletos, interferencias electrónicas, decisiones éticamente condicionadas y presión operativa constante. En ese contexto, el software no solo coordina información; expone las carencias profundas de la organización que lo utiliza.
El ejemplo de Ucrania apareció como referencia recurrente. Según Karp, una de sus ventajas iniciales fue precisamente no arrastrar una infraestructura heredada que “solo existía en presentaciones”. Partir casi desde cero permitió construir sistemas adaptados a la realidad del conflicto, sin tener que descubrir, en pleno combate, que partes enteras del engranaje institucional no eran operativas.
La IA como prueba de estrés institucional
Una de las ideas más reiteradas del encuentro fue que la inteligencia artificial actúa como una suerte de “prueba de carga” para empresas y Estados. No crea los problemas, los hace visibles. Donde hay incoherencias entre procesos, datos y toma de decisiones, la IA las amplifica.
En defensa, esto se traduce en la capacidad de integrar información dispersa y convertirla en decisiones accionables sin exponer activos sensibles. En la empresa, el paralelismo es directo. Bancos, aseguradoras, hospitales o industrias operan, en esencia, sobre flujos de información que deben procesarse con rapidez, trazabilidad y criterios verificables.
Karp insistió en que el valor no reside en adoptar modelos lingüísticos genéricos, cada vez más commoditizados, sino en construir una capa de software que traduzca esos modelos al lenguaje específico de cada organización. Sin esa mediación, la adopción fracasa, especialmente en sectores regulados donde la explicabilidad y el control no son opcionales.
Productividad, costes y un efecto menos visible
En el ámbito corporativo, el discurso se alejó del entusiasmo abstracto. Según el directivo, los despliegues maduros de IA permiten reducciones de costes significativas y mejoras rápidas en la eficiencia operativa, en plazos que hace pocos años eran impensables. Donde antes se necesitaban meses, ahora bastan semanas o incluso días.
Sin embargo, apareció un matiz menos habitual: la relación entre IA y libertades civiles. Al estructurar los procesos de decisión dentro de marcos verificables, la tecnología permite auditar por qué se toma una decisión, quién interviene y con qué criterios. En ámbitos como la sanidad o el crédito, esto abre la puerta a controles más precisos frente a sesgos económicos o sociales, algo difícil de demostrar en sistemas opacos.
Empleo, formación y el cuestionamiento del modelo educativo
La conversación derivó hacia uno de los puntos más sensibles del debate público: el impacto de la IA en el empleo. Karp evitó las predicciones catastrofistas y puso el foco en un desplazamiento menos ideológico y más operativo. La demanda crece para perfiles técnicos y vocacionales capaces de interactuar con sistemas complejos, incluso sin trayectorias académicas tradicionales.
En contraste, muchos trabajos de oficina, construidos alrededor de tareas repetitivas de gestión de información, se enfrentan a una presión creciente. No tanto por la automatización directa, sino porque la IA redefine qué habilidades generan valor real. Esto cuestiona, de forma implícita, el papel de la universidad como filtro principal de talento en economías avanzadas.
Un mapa desigual de adopción global
En el plano geopolítico, Karp dibujó un escenario de divergencia acelerada. Estados Unidos y China aparecen como los dos grandes polos capaces de desplegar IA a escala, aunque con modelos muy distintos. Europa, en cambio, arrastra, a su juicio, un problema estructural de adopción tecnológica que ningún liderazgo político ha afrontado de forma explícita.
Para los países en desarrollo, el pronóstico es desigual. No se trata de una brecha homogénea, sino de “bolsas” de éxito y fracaso dentro de un mismo territorio. La IA, al exigir capacidades organizativas reales, penaliza especialmente a quienes solo aparentan soportar cargas que en realidad no pueden asumir.
La incógnita que queda abierta
Más allá de la defensa o la empresa, la conversación dejó una pregunta sin resolver: hasta qué punto las sociedades están dispuestas a enfrentarse a la “honestidad” que introduce la inteligencia artificial. Al exponer qué organizaciones funcionan y cuáles no, la tecnología reduce el espacio para la retórica política o corporativa sin respaldo operativo.
En los próximos años, esa transparencia forzada podría redefinir no solo sectores económicos, sino también equilibrios sociales y políticos. La incógnita no es si la IA avanzará, sino quién estará preparado para sostener su peso.
