TurbineH ha iniciado sus operaciones en España bajo la dirección de Alex Ruiz, con una plataforma de inteligencia artificial ya utilizada por clientes y una línea de investigación centrada en sistemas especializados que colaboren entre sí. La empresa aspira a reducir hasta 50 veces el consumo de recursos frente a las arquitecturas actuales, aunque sus primeras pruebas apuntan por ahora a una mejora aproximada de dos veces, una distancia que convierte la medición de esa eficiencia en uno de los factores decisivos para evaluar el proyecto.
La compañía está cofundada por Ruiz, que ocupa el cargo de consejero delegado; Pedro Manjón, director de tecnología, y Ariel Venegas, director de marketing. Su estrategia combina el desarrollo científico con la comercialización de aplicaciones para organizaciones, en un momento en el que España despliega recursos públicos de IA y la Unión Europea intenta ampliar su capacidad de computación sin desatender el consumo energético ni la autonomía tecnológica.
TurbineH plantea que parte de las tareas empresariales podrían resolverse mediante inteligencias más pequeñas y especializadas, coordinadas según cada necesidad, en lugar de depender siempre de un único modelo generalista de gran tamaño. «En los últimos años hemos asistido a una carrera por desarrollar modelos cada vez más grandes y potentes. Nosotros creemos que merece la pena explorar otro camino: inteligencias más especializadas, que trabajen juntas y sean capaces de conseguir mejores resultados utilizando menos recursos. Queremos investigar cuál puede ser el siguiente paso de la IA y liderarlo desde Europa», explica Alex Ruiz, CEO y cofundador de TurbineH.
Una plataforma para trabajar con el conocimiento interno
La vertiente comercial se articula alrededor de Brain Operating System, una tecnología concebida para conectar la información que una organización mantiene repartida entre documentos, aplicaciones y otros sistemas. Sobre esa capa, la inteligencia artificial puede localizar conocimiento, automatizar tareas y generar procesos o herramientas adaptados a la operativa de cada cliente.
El planteamiento responde a un problema habitual en los proyectos corporativos de IA: antes de automatizar una actividad, las empresas necesitan identificar dónde están sus datos, qué permisos regulan el acceso y qué información resulta fiable. La utilidad de la plataforma dependerá, por tanto, de su capacidad para integrarse con sistemas heterogéneos y mantener controles sobre la información que emplean los modelos.
Según TurbineH, la tecnología ya se utiliza en sanidad privada, servicios legales y el sector inmobiliario. La empresa no ha identificado a los clientes ni ha aportado cifras sobre contratos, usuarios o ingresos, por lo que todavía no es posible dimensionar su grado de adopción comercial. Los tres sectores citados comparten, sin embargo, una elevada carga documental y procesos donde la recuperación de información puede absorber una parte relevante del trabajo.
«Durante décadas, las empresas han tenido que adaptar su forma de trabajar a los programas que utilizaban. La inteligencia artificial permite darle la vuelta a esa relación y construir tecnología alrededor de las necesidades y el conocimiento de cada organización», señala Alex Ruiz al describir la filosofía de Brain Operating System.
La compañía también ha comenzado a publicar herramientas gratuitas listas para usar. La primera está dedicada a la ciberseguridad y prevé ampliar el catálogo con aplicaciones orientadas a necesidades concretas. Esta vía puede servir como canal de entrada para profesionales y empresas sin equipos técnicos especializados, aunque queda separada de la propuesta principal de integración del conocimiento corporativo.
La mejora de eficiencia aún debe acreditarse a escala
El objetivo tecnológico más ambicioso de TurbineH es alcanzar sistemas hasta 50 veces más eficientes en consumo. Esa cifra representa una meta de investigación, no un resultado conseguido. Las pruebas realizadas hasta ahora sitúan la mejora en torno a dos veces, de acuerdo con la propia compañía.
TurbineH no ha precisado qué modelos comparó, qué tareas empleó, sobre qué infraestructura ejecutó las pruebas ni si la eficiencia se midió mediante energía, tiempo de cálculo, coste económico u otra variable. Sin una metodología y unos resultados reproducibles, las cifras no permiten todavía establecer una comparación homogénea con otras arquitecturas. También será relevante comprobar si la coordinación entre varios sistemas especializados conserva su ventaja cuando aumenta el volumen de datos o la complejidad de las solicitudes.
La cuestión trasciende a una empresa concreta. El Plan de Acción para el Continente de la IA de la Comisión Europea prevé al menos triplicar la capacidad de los centros de datos de la UE en un plazo de cinco a siete años y vincula esa expansión con instalaciones sostenibles. El crecimiento de la infraestructura aumenta el interés por arquitecturas capaces de obtener resultados útiles con menos cómputo, especialmente para organizaciones que no pueden asumir el coste de entrenar o desplegar grandes modelos.
Investigación conectada con el ecosistema público español
El equipo incorpora investigadores del grupo SINAI, Sistemas Inteligentes de Acceso a la Información, de la Universidad de Jaén, encabezado por el catedrático L. Alfonso Ureña. La Universidad de Jaén atribuye a SINAI una participación directa en ALIA, junto con el Barcelona Supercomputing Center, otras universidades, la Real Academia Española y el Instituto Cervantes.
TurbineH afirma que también colabora con ALIA. La iniciativa, impulsada por la Administración española y coordinada por el Barcelona Supercomputing Center, reúne modelos, conjuntos de datos, metodologías y documentación abiertos en castellano y lenguas cooficiales. La participación de investigadores vinculados a ese programa proporciona al proyecto acceso a experiencia científica, aunque la empresa no ha concretado el alcance operativo de su colaboración directa.
La soberanía tecnológica que defiende TurbineH consiste en combinar modelos y evitar la dependencia absoluta de un solo proveedor, sin excluir tecnologías desarrolladas fuera de Europa. «Europa tiene talento y capacidad para participar en la próxima etapa de la inteligencia artificial. No se trata de aislarnos, sino de tener tecnología propia y capacidad para elegir», afirma Alex Ruiz.
Para las empresas usuarias, esa estrategia podría facilitar el cambio entre proveedores, el alojamiento de cargas sensibles en infraestructuras controladas y la selección de modelos según coste o rendimiento. Su valor operativo dependerá de que TurbineH convierta la investigación en integraciones mantenibles y publique métricas comparables que permitan decidir cuándo una arquitectura especializada ofrece una ventaja real frente a un modelo generalista.
