Celebrado los días 22 y 23 de septiembre en el World Trade Center de Barcelona, el encuentro reunió a más de 10.000 asistentes y más de 200 ponentes, frente a los alrededor de 1.200 participantes de su primera edición. El crecimiento ha convertido al Summit en un evento de una escala muy distinta a la del año anterior y, al mismo tiempo, ha dejado al descubierto nuevos desafíos organizativos y de contenido.
Durante las dos jornadas, el programa reunió a representantes de compañías tecnológicas, investigadores, administraciones públicas, emprendedores, inversores y responsables empresariales. Entre los participantes figuraron profesionales de Nvidia, Microsoft, OpenAI, Anthropic, Google, Cloudflare, la Comisión Europea y distintas instituciones públicas.
Más allá de los nombres, las sesiones dejaron una cuestión recurrente: cómo pasar del entusiasmo por la inteligencia artificial a sistemas capaces de funcionar de forma fiable dentro de las organizaciones.
Los agentes llevan la conversación hacia los procesos
Los agentes de inteligencia artificial ocuparon una parte relevante del debate. Su evolución apunta hacia sistemas capaces de encadenar tareas, consultar información, interactuar con diferentes herramientas y ejecutar determinadas acciones con un grado creciente de autonomía.
Ese avance amplía las posibilidades de automatización, pero también introduce problemas más complejos que los asociados al uso convencional de un chatbot. La integración con sistemas empresariales, la gestión de permisos, la protección de datos, la supervisión de las acciones o la trazabilidad de las decisiones pasan a formar parte del diseño.
El programa del Summit abordó precisamente cuestiones como el despliegue de agentes, su integración en las empresas, la gobernanza, la seguridad y la generación de valor. Son asuntos que reflejan un cambio en la madurez del mercado: la discusión ya no gira exclusivamente alrededor de qué puede generar un modelo, sino de qué tareas puede asumir dentro de una organización y bajo qué controles.
Para las empresas, esta evolución obliga a revisar la arquitectura tecnológica que rodea a la IA. Un sistema conectado a aplicaciones corporativas necesita mecanismos de identidad, autorización, monitorización y auditoría que permitan saber qué información utiliza y qué operaciones puede ejecutar.
También cambia la forma de evaluar los proyectos. La capacidad de un modelo constituye solo una parte del rendimiento final. La calidad de los datos, la integración con las aplicaciones existentes y el coste de operar el sistema de forma continua pueden determinar si un caso de uso termina ofreciendo resultados suficientes para mantenerse en producción.
De experimentar con IA a demostrar su valor
La segunda gran cuestión que atravesó el encuentro fue el retorno de las inversiones realizadas durante los últimos años. Tras una primera etapa caracterizada por pruebas de concepto y experimentación con modelos generativos, muchas organizaciones se encuentran ahora ante la necesidad de decidir qué aplicaciones merece la pena escalar.
Esto introduce métricas más próximas a la gestión empresarial: reducción de tiempos, automatización efectiva de tareas, incremento de productividad, mejora de la atención al cliente o impacto sobre determinados procesos.
La disponibilidad de modelos cada vez más capaces tampoco elimina las dificultades de implantación. En numerosos proyectos, el trabajo principal se encuentra alrededor del propio modelo: conectar fuentes de información, reorganizar procesos, establecer controles y definir cuándo debe intervenir una persona.
El debate sobre los agentes resume bien ese momento. La tecnología permite plantear niveles superiores de automatización, mientras que su funcionamiento en entornos empresariales sigue dependiendo de factores como la fiabilidad, la seguridad y la capacidad para controlar las acciones realizadas.
La consecuencia para los responsables tecnológicos es una selección más exigente de los proyectos. Experimentar resulta relativamente sencillo; mantener sistemas de IA integrados en operaciones críticas exige infraestructura, gobierno del dato y mecanismos de evaluación continuada.
La gobernanza entra en la fase operativa
La gobernanza fue otro de los ejes del Summit. Conforme los sistemas de inteligencia artificial intervienen en más procesos, aumenta la necesidad de determinar quién responde por sus decisiones, qué datos pueden utilizar y qué controles deben acompañar a cada aplicación.
La discusión adquiere especial relevancia para las empresas europeas, donde el despliegue de inteligencia artificial coincide con la progresiva aplicación del Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea y con obligaciones regulatorias que varían según los usos y niveles de riesgo.
Durante el cierre del encuentro, el presidente de la Generalitat, Salvador Illa, defendió la combinación de desarrollo tecnológico y mecanismos de gobernanza, además de confirmar la continuidad del apoyo institucional al evento. Su intervención puso el acento en aplicaciones de la IA en ámbitos como la sanidad, la educación o la seguridad.
La participación institucional funcionó así como una dimensión adicional de una conversación que también se produjo entre empresas, tecnólogos y especialistas: la expansión de la IA obliga a desarrollar capacidades técnicas al mismo tiempo que estructuras internas para supervisar cómo se utiliza.
Para las organizaciones, esa combinación puede traducirse en inventarios de sistemas de IA, criterios para aprobar nuevos casos de uso, controles sobre proveedores y procedimientos para evaluar modelos antes y después de su despliegue. La gobernanza deja progresivamente de ser una discusión abstracta para incorporarse al funcionamiento cotidiano de los proyectos.
Crecer diez veces también cambia el Summit
El salto de escala ha sido otra de las conclusiones de esta edición. La primera convocatoria reunió a alrededor de 1.200 personas y 86 ponentes. Un año después, el evento superó los 10.000 asistentes y contó con más de 200 speakers.
Ese crecimiento generó también problemas visibles. Guillaume Rostand, CEO de AI Summit Barcelona, reconoció durante el encuentro que la afluencia había superado la capacidad prevista. El elevado número de asistentes provocó colas y llevó a la organización a estudiar espacios o configuraciones diferentes para próximas ediciones.
«Un congreso que crece al ritmo al que lo ha hecho el AI Summit Barcelona también pone de manifiesto aspectos que debemos mejorar», reconoce Rostand. Entre las prioridades señaladas por la organización aparecen la experiencia del asistente, la calidad de las conversaciones y una mayor internacionalización.
El desafío para 2027 estará, por tanto, menos relacionado con demostrar que existe demanda y más con gestionar esa escala sin diluir el contenido. Con seis escenarios y más de 200 ponentes en esta edición, el volumen de programación obliga a resolver cuestiones de selección, especialización y recorrido entre sesiones.
El crecimiento del AI Summit Barcelona refleja al mismo tiempo la velocidad con la que se está ampliando el ecosistema alrededor de la inteligencia artificial. Empresas tecnológicas, proveedores de infraestructura, startups, administraciones y organizaciones usuarias están intentando ocupar posiciones dentro de un mercado que todavía define sus estándares y modelos de implantación.
La edición de 2026 deja así una agenda más concreta para los próximos meses. Los modelos continuarán avanzando, pero el trabajo empresarial se concentra cada vez más en integrarlos con sistemas existentes, controlar su comportamiento, proteger los datos y demostrar qué procesos mejoran realmente.
Para AI Summit Barcelona, esa misma evolución plantea su siguiente etapa: transformar el fuerte crecimiento de asistencia en un encuentro capaz de profundizar en los problemas que aparecen cuando la inteligencia artificial abandona la fase experimental y entra en las operaciones de empresas y administraciones.
