El IBM Think Madrid 2026 pudo haberse quedado en un ejercicio de conmemoración corporativa. Había material para ello: cien años de presencia de IBM en España, un recorrido histórico cuidadosamente hilado por Horacio Morell y una agenda diseñada para vincular legado, clientes y hoja de ruta. Sin embargo, el mensaje que terminó imponiéndose fue otro. IBM utilizó su centenario para defender una idea mucho más concreta y mucho menos ceremonial: que la siguiente fase de la IA empresarial ya no depende tanto del modelo como de la capacidad de una organización para integrarlo en sus operaciones, gobernarlo y sostenerlo bajo criterios de resiliencia, seguridad y soberanía.
Ese cambio de eje apareció muy pronto en el escenario. Ana Paula Assis formuló la metáfora central de la jornada al comparar el uso actual de la IA con la electricidad en sus primeras fases: la «bombilla» mejora la productividad individual, pero no reorganiza la fábrica; el verdadero salto llega cuando la tecnología se incrusta en el sistema operativo del negocio. En ese marco, IBM dejó de hablar de IA como capa de asistencia y empezó a describirla como arquitectura empresarial. La diferencia, insistió la compañía, no está en el presupuesto ni en el tamaño del equipo técnico, sino en la profundidad con la que la IA entra en procesos, decisiones y cadenas de ejecución reales.
Senior Vice President y Chair de IBM EMEA y APAC.
Morell había preparado el terreno con una intervención de fuerte carga simbólica. Recorrió desde las máquinas tabuladoras instaladas en la Telefónica de los años veinte hasta el mainframe, la informatización de la banca, el archivo de Indias, los Juegos Olímpicos y la región cloud en España. Era una narrativa de continuidad tecnológica, aunque con una intención más precisa: presentar la actual transición hacia la IA como otro momento de infraestructura, no como una moda. La frase que mejor resumió esa operación fue menos épica de lo que parecía: «la confianza es el mayor inhibidor para la adopción de la inteligencia artificial empresarial a escala». Esa idea conectó el pasado de IBM con el presente regulatorio europeo y con el negocio que ahora quiere ocupar.
Portugal, Grecia e Israel
Think Madrid 2026 y la banca como laboratorio
Si la tesis de IBM era convertir la IA en operación, la banca española fue el escaparate elegido para demostrar que esa conversación ya no pertenece al terreno de la experimentación. BBVA, CaixaBank y Banco Santander aportaron algo más valioso que un caso de uso concreto: mostraron qué preocupa cuando la IA entra en sectores que no pueden fallar, ni detenerse, ni operar fuera del radar regulatorio.
Carlos Casas, desde BBVA, habló de una transformación «muy profunda» en los próximos dos, tres o cuatro años, con un doble movimiento: hiperpersonalización de la relación con el cliente y rediseño radical del stack tecnológico. Lo relevante no fue tanto la promesa, habitual ya en cualquier foro de IA, como la admisión de que el banco tendrá que rehacer canales, arquitectura de datos, exposición en tiempo real y formas de operar internamente. En otras palabras, la IA aparece aquí como un problema de sistema, no como una mejora incremental. Y eso vuelve a situar el foco en la infraestructura.
En CaixaBank, Luis Javier Blas introdujo uno de los matices más interesantes de la jornada. Frente a la retórica clásica de la transformación, defendió que la evolución tecnológica ya no tendrá principio y fin definidos. Esa continuidad obliga a revisar procesos de negocio, depurar datos y construir una plataforma cognitiva capaz de controlar modelos, agentes y consumo. Su ejemplo de una ficha de producto que llevaba a un agente a ofrecer siempre un seguro de vida, al margen de la consulta del cliente, fue seguramente una de las imágenes más útiles del día: el error de la IA no empieza en el modelo, empieza en la lógica heredada que nadie revisó.
Esa misma intervención dejó otra definición de soberanía digital que merece atención, sobre todo porque se aleja del eslogan europeo más habitual. Para CaixaBank, soberanía no significa levantar una nube autárquica, sino mantener capacidad real de gestión sobre cómputo, movimiento de cargas y arquitectura, sin renunciar a los mejores proveedores. Es una formulación pragmática, incluso incómoda para algunos discursos políticos, pero muy reveladora del momento actual: la autonomía tecnológica se está redefiniendo menos como nacionalidad del proveedor y más como capacidad efectiva de decisión y control.
Santander llevó la conversación a otro terreno: el de la escala y el riesgo. José Palacio vinculó de forma explícita la IA con objetivos financieros a 2028, tanto en crecimiento ofensivo, más clientes y más personalización, como en eficiencia defensiva, con la aspiración de capturar mil millones en mejora de beneficio o reducción de costes. David Cebrián, por su parte, describió una gobernanza sometida a cambios regulatorios constantes, geografías normativas distintas y tecnologías que mutan demasiado deprisa. Allí apareció uno de los mensajes más serios del evento: la IA no crea riesgos radicalmente nuevos en la banca, pero amplifica los existentes, desde modelos y proveedores hasta ciberseguridad, privacidad y compliance.
Think Madrid 2026: soberanía, modernización y el cuello de botella real
Donde IBM intentó convertir esa complejidad en oferta fue en dos piezas. La primera, un nuevo «modelo operativo de IA» centrado en orquestar agentes de forma segura y gobernada. La segunda, IBM Bob, presentado no como asistente de código sino como herramienta para generar, conectar y gobernar software en entornos empresariales. La demo de Enrique Delgado estaba cuidadosamente pensada para ese argumento: no se trataba de escribir unas líneas más rápido, sino de crear un nuevo agente bajo un plano de control, con contexto, validaciones y supervisión desde el inicio. La insistencia en que «esto no va solo de generar código» fue, probablemente, la frase de producto más honesta del día.
Grupo Carreras puso sobre la mesa una aplicación de la IA bastante más útil que vistosa. En logística, donde el tiempo aprieta, la información circula mal si el sistema no acompaña y buena parte de la ventaja competitiva depende del software propio, la conversación no giró en torno a la promesa sino al trabajo diario: sacar productos antes, aliviar la dependencia de perfiles senior y acortar la curva de entrada de equipos más jóvenes. Pero ese avance no llega limpio. También arrastra problemas de gobernanza, seguridad y coste, incluidos esos «sustos con los tokens» que ya empiezan a formar parte del vocabulario real de adopción. Al desplegar agentes no solo cambia la productividad. Sale a la vista la deuda técnica acumulada, aparecen fricciones culturales y afloran partidas que muchas compañías todavía no saben medir con precisión.
La computación cuántica ocupó un lugar distinto. No fue el tema dominante, aunque sí funcionó como horizonte estratégico. Zaira Nazario habló de supercomputación centrada en quantum, de simulaciones híbridas en química y materiales, de una hoja de ruta hacia sistemas tolerantes a fallos en 2029 y del papel de España en ese ecosistema a través del proyecto vasco. IBM quiso dejar claro que la cuántica ya no es solo un asunto científico. Aun así, en el contexto de la jornada, cumplió más una función de continuidad de relato que de urgencia operativa. La IA exigía decisiones inmediatas. La cuántica, de momento, justificaba posicionamiento.
La soberanía digital se coló en casi todas las intervenciones, aunque no siempre con el mismo significado. IBM la asoció a portabilidad, opcionalidad y control sobre los componentes críticos de la infraestructura, y la vinculó tanto a Sovereign Core como a su región cloud en España. En el escenario, sin embargo, el término fue perdiendo parte de su envoltorio institucional para adoptar un sentido mucho más concreto. Ya no remitía a una aspiración genérica ni a una consigna regulatoria, sino a la capacidad de una organización para mantener el gobierno efectivo de sus datos, sus cargas y sus decisiones técnicas cuando la IA empieza a incrustarse en procesos sensibles.
Con la IA entrando en procesos sensibles, la soberanía dejó de remitir a un principio general y empezó a medirse en cosas bastante menos retóricas: saber qué sistemas están en marcha, qué dependencias arrastran, bajo qué reglas operan y cuánto margen conserva la empresa para auditarlos, moverlos o frenarlos sin comprometer la operación.
