La transición de las arquitecturas tecnológicas corporativas hacia entornos automatizados ha dejado de ser una declaración de intenciones para convertirse en un desafío de ingeniería y costes organizativos. En el tejido empresarial español, especialmente en sectores con alta exigencia regulatoria y transaccional, el debate técnico se ha desplazado de la mera exploración de capacidades algorítmicas hacia la integración estructural de sistemas autónomos.
Las organizaciones ya no se preguntan qué puede ejecutar un modelo de lenguaje, sino cómo orquestar redes de agentes digitales que interactúen de forma segura con sus sistemas centrales sin comprometer la integridad operativa ni la soberanía de sus activos de información.
En el marco del encuentro IBM Think Madrid 2026, que conmemora el centenario del inicio de las operaciones de la multinacional en España, la compañía ha presentado su hoja de ruta para la implantación de un nuevo modelo operativo de ia. La propuesta surge en un punto de inflexión donde la fragmentación de las infraestructuras y el incremento exponencial en el consumo de recursos computacionales amenazan con penalizar los planes de transformación de las grandes corporaciones. La respuesta sectorial exige el diseño de planos de control unificados que permitan supervisar el ciclo de vida completo del software, mitigando los riesgos inherentes a la autonomía de los asistentes digitales en los procesos de negocio.
Evolución de los Sistemas Críticos en España (1926 – 2026)
La trayectoria histórica del desarrollo informático en el país ilustra cómo las fases de mecanización previas condicionan las capacidades de absorción tecnológica actuales. Desde la introducción de las primeras máquinas tabuladoras en Telefónica en 1926 para estandarizar la gestión de fichas analógicas , pasando por la instalación del primer ordenador corporativo de Renfe en 1958 para procesar tareas administrativas de gran escala, el objetivo de las organizaciones ha sido la reducción del margen de error operativo.
Horacio Morell, presidente de IBM para España, Portugal, Grecia e Israel, ha señalado que el verdadero valor de estas transiciones radica en la capacidad de las empresas para rediseñar sus operaciones desde el núcleo. El directivo ha enfatizado que la inteligencia artificial empresarial no debe operar como un mero soporte externo, sino configurarse como el propio motor del modelo de negocio actual. La asimilación de esta tecnología a gran escala se enfrenta, no obstante, a la asimetría entre las expectativas de generación de ingresos y la realidad de los despliegues en producción.
Portugal, Grecia e Israel
Los datos del mercado global analizados por la tecnológica indican que mientras el 80% de los directivos confía en que la adopción algorítmica impulsará su facturación, solo algo más del 20% es capaz de determinar con precisión los puntos de fricción operativa donde se generará dicho valor.
Ana Paula Assis, Senior Vice President y Chair de la corporación para las regiones de EMEA y APAC, ha argumentado que la diferencia entre las corporaciones que logran liderar el mercado y aquellas que se quedan rezagadas no se debe a la dimensión de sus inversiones presupuestarias ni al tamaño de sus equipos técnicos, sino a la profundidad con la que consiguen integrar estos modelos en sus procesos reales de negocio. La proliferación de millones de nuevas aplicaciones agénticas autónomas introduce vectores de riesgo normativo y técnico que los sistemas tradicionales no están diseñados para absorber.
Senior Vice President y Chair de IBM EMEA y APAC.
Para resolver esta complejidad técnica, el nuevo modelo operativo de ia propone un esquema basado en la conexión de datos en tiempo real bajo esquemas de gobierno rígidos y la ejecución de plataformas especializadas. En este entorno destaca la integración de asistentes como IBM Bob, diseñado no solo para la generación automatizada de líneas de código, sino para coordinar acciones complejas, automatizar pruebas y modernizar sistemas legados sin alterar el control del plano de operaciones corporativo.
«La orquestación agéntica exige que las herramientas de automatización entiendan la lógica profunda de cada industria; de lo contrario, el sistema reproducirá ineficiencias de manera masiva a la velocidad del algoritmo.»
La vulnerabilidad económica asociada al consumo de recursos es otra de las fricciones reales del día a día en las direcciones de tecnología. Luis Javier Blas, Director de Medios de CaixaBank, ha aludido a los desajustes imprevistos que sufren las organizaciones en la gestión técnica de tokens debido al incremento descontrolado de las consultas. La entidad financiera aborda esta transformación mediante el programa Cosmos , una estrategia fundamentada en tres pilares: la adaptación funcional del negocio , el robustecimiento de la resiliencia proactiva ante amenazas de ciberseguridad y el despliegue de una plataforma cognitiva capaz de gobernar el consumo de modelos externos.
Blas ha defendido el mantenimiento del mainframe como una pieza crítica del ecosistema híbrido multicloud de la banca , señalando que la complementariedad entre los entornos de nube pública y los sistemas centrales garantiza la resiliencia necesaria para dar continuidad al procesamiento de transacciones financieras críticas del país. La orquestación de procesos automatizados requiere un enfoque que trascienda la mera sustitución de tareas aisladas.
Jacobo Garnacho, Director de Negocio de Datos e IA de la filial tecnológica, ha explicado que el reto corporativo ya no consiste en el acceso básico a los modelos algorítmicos, sino en la capacidad de gobernarlos de manera unificada para evitar la fragmentación operativa dentro de las compañías. Este criterio es compartido por el área de control del Banco Santander, donde sus directivos José Palacio y David Cebrián han estructurado una estrategia que divide las iniciativas de inteligencia artificial empresarial en vertientes ofensivas y defensivas. La primera busca la hiperpersonalización en la captación y servicio al cliente de la banca minorista ; la segunda prioriza la eficiencia interna a través de una reingeniería profunda de los procesos y la adopción de ciclos de desarrollo agénticos de extremo a extremo. Para asegurar el cumplimiento de las normativas de gobernanza de ia en geografías con marcos regulatorios divergentes (como la Unión Europea, el Reino Unido y los Estados Unidos), la entidad financiera utiliza soluciones especializadas de supervisión como Watsonx Governance.
David Cebrián ha remarcado que la plataforma proporciona la transparencia y visibilidad necesarias ante auditorías externas , permitiendo monitorizar el comportamiento de los modelos frente a riesgos operacionales e identificar la utilización de herramientas algorítmicas no supervisadas por los departamentos de tecnología. Paralelamente, la aceleración de las infraestructuras de supercomputación cuántica redefine el horizonte competitivo de los sectores industriales avanzados a medio plazo. Zaira Nazario, Directora de Quantum Co-Design Science en IBM Research, ha confirmado que la hoja de ruta de la corporación prevé la disponibilidad comercial de los primeros sistemas modulares tolerantes a fallos para el año 2029. Este hito técnico se ve respaldado por el descubrimiento de nuevos códigos de corrección de errores que reducen en un 90% las necesidades de recursos de computación frente a los estándares previos del sector.
En España, este ecosistema se articula a través de iniciativas de colaboración público-privada como el proyecto Basque Quantum (BasQ) en el País Vasco. La plataforma busca integrar la computación clásica de alto rendimiento con entornos cuánticos para acelerar proyectos de investigación médica de alta complejidad , como la optimización de algoritmos aplicados al descubrimiento de dianas terapéuticas contra el alzhéimer. Asimismo, corporaciones españolas del sector energético, de telecomunicaciones y bancario (como Iberdrola, Telefónica y BBVA) han iniciado desarrollos experimentales centrados en modelos de optimización multiobjetivo, técnicas de aprendizaje automático cuántico y el despliegue de protocolos de encriptación segura frente a futuras amenazas de descifrado masivo.
