La inteligencia artificial amplía su campo de acción hacia el desarrollo de tecnologías estratégicas: investigadores y empresas ya la emplean para mejorar cúbits, corregir errores cuánticos y diseñar naves, sistemas de propulsión o bases lunares. Esta convergencia adelanta parte del trabajo de diseño y experimentación, y sitúa ante España una decisión empresarial e industrial: cómo convertir su capacidad investigadora en aplicaciones y compañías competitivas antes de que el conocimiento y la inversión se concentren en otros mercados.
El cambio resulta relevante porque la IA deja de limitarse a automatizar tareas, analizar datos o generar contenidos para intervenir en la construcción de los sistemas tecnológicos que sostendrán nuevas capacidades de cálculo y exploración espacial. Su función abarca desde optimizar componentes hasta interpretar los resultados de experimentos y orientar las siguientes iteraciones, acortando potencialmente algunos ciclos de investigación y desarrollo.
La IA participa en la construcción de la computación cuántica
En computación cuántica, la IA se utiliza para abordar problemas ligados al propio funcionamiento de los futuros equipos. Ester de Nicolás, responsable de alianzas estratégicas de computación cuántica en NVIDIA, describe una aplicación que cubre componentes físicos, mecanismos de control y software: «Actualmente, investigadores y desarrolladores están utilizando la IA para crear mejores cúbits, ejecutar la corrección de errores cuánticos y descubrir nuevos algoritmos cuánticos».
Los cúbits son especialmente sensibles a perturbaciones y errores, por lo que su mejora y la corrección de fallos constituyen dos frentes centrales para avanzar hacia sistemas cuánticos con utilidad práctica. Según De Nicolás, la IA también puede ayudar a explorar algoritmos y aplicaciones antes de que esté disponible el hardware definitivo. Así, el trabajo no queda restringido al laboratorio físico, sino que incorpora entornos en los que desarrolladores e investigadores pueden probar cómo se comportarían distintas arquitecturas.
La plataforma cuántica abierta de NVIDIA permite, según explica la directiva, codiseñar aspectos de futuros superordenadores cuánticos y examinar las aplicaciones que podrían ejecutarse en ellos. El planteamiento vincula simulación, desarrollo de software y diseño de hardware. Para las empresas, esta fase temprana abre la posibilidad de identificar casos de uso y necesidades técnicas, aunque el material disponible no concreta plazos comerciales ni resultados de rendimiento que permitan medir todavía el alcance de esas aplicaciones.
Del diseño de naves al análisis de experimentos
La industria espacial ofrece otro ejemplo de esta ampliación. Janet Kavandi, exastronauta y exdirectora del Centro de Investigación Glenn de la NASA, señala que la IA se utiliza en el diseño de naves espaciales, sistemas de propulsión, bases lunares y otras arquitecturas relacionadas con el espacio. También interviene después de las misiones, al evaluar resultados experimentales y proponer iteraciones que aceleren el trabajo posterior en la Tierra.
Ese uso combina capacidades de diseño y análisis en un sector donde cada prueba puede exigir recursos elevados y afrontar condiciones difíciles de reproducir. La posibilidad de procesar resultados y orientar nuevos experimentos puede facilitar ciclos de aprendizaje más ágiles. Sin embargo, la IA opera dentro de un conjunto más amplio de condicionantes técnicos: Kavandi identifica entre ellos la generación y el almacenamiento de energía, la protección frente a la radiación, la prevención de basura espacial y la transmisión segura de datos.
Estas limitaciones recuerdan que un modelo capaz de proponer diseños o interpretar pruebas no resuelve por sí solo los requisitos de seguridad, materiales, energía e infraestructura. Su aportación se concentra en ampliar la capacidad de evaluar alternativas y aprovechar los datos disponibles. La consecuencia empresarial es una mayor integración entre especialistas en IA, ingeniería, física y operaciones, tanto para validar resultados como para trasladarlos a sistemas utilizables.
España, entre la investigación y la creación de empresas
La posición española ante esta convergencia será uno de los asuntos del Foro Tecnológico Global, organizado por la Asociación Española de Empresas de Consultoría (AEC) entre el 7 y el 9 de octubre de 2026 en Madrid y San Lorenzo de El Escorial. El encuentro reunirá a responsables institucionales, especialistas y directivos para abordar tecnologías transversales, seguridad y defensa, gobernanza tecnológica y capacitación profesional.
Ismael Faro, presidente de la Asociación para la Aceleración de la Inteligencia Artificial y exvicepresidente de IBM Research, vincula la oportunidad española con la capacidad de orientar la adopción tecnológica: «La innovación no se frena, se dirige. España tiene que convertirse en un actuador, no un mero observador. Hay una ventana de oportunidad ahora mismo, y hay que actuar». Su intervención tratará la aceleración de procesos empresariales y científicos mediante IA, con aplicaciones en robótica, computación cuántica y biología computacional.
El presidente de la AEC, José María Beneyto, sitúa el problema en la conexión entre investigación e inversión. Su planteamiento es que España debe participar en el desarrollo de estas tecnologías y facilitar que el conocimiento termine convertido en aplicaciones y empresas con capacidad para competir internacionalmente. Esa transferencia exige coordinar universidades, centros de investigación, capital y tejido productivo, además de preparar profesionales capaces de comprender los problemas y evaluar los resultados.
La dimensión europea será abordada por Philippe Aghion, presentado por la organización como premio Nobel de Economía de 2025. Su análisis empleará el paradigma del crecimiento schumpeteriano, centrado en la innovación y la destrucción creativa, para examinar el desafío tecnológico europeo y los efectos económicos de la revolución de la IA. La cuestión trasciende el desarrollo científico: afecta a la capacidad para renovar sectores, crear actividad económica y retener propiedad intelectual.
Formación para validar y asumir decisiones
La adopción de herramientas más potentes también eleva las exigencias sobre quienes las utilizan. El filósofo Luc Ferry distinguirá en el foro entre el acceso inmediato a información y la adquisición de conocimiento mediante el trabajo. Beneyto traslada esa reflexión a las organizaciones: hacen falta profesionales que comprendan el problema, revisen los resultados producidos por los sistemas y asuman la responsabilidad de las decisiones.
Para las empresas españolas, la consecuencia operativa consiste en preparar ahora equipos multidisciplinares y mecanismos de transferencia capaces de conectar investigación, financiación y desarrollo comercial. La IA puede acelerar el diseño de un cúbit o una arquitectura espacial, pero convertir ese avance en industria dependerá de disponer de especialistas que lo validen, inversión que sostenga las pruebas y organizaciones capaces de llevarlo desde el laboratorio hasta una aplicación competitiva.
