Inteligencia Artificial ¿El próximo filón?

 El 56 % de los españoles percibe que el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el lugar de trabajo es "muy positivo" o "bastante positivo", aunque cuando se les pregunta si creen que la tecnología va a eliminar empleos, el 74 % responde que sí, según el Eurobarómetro que publicó este jueves la Comisión Europea.

En concreto, el 11 % de los españoles considera que utilizar inteligencia artificial en el trabajo es "muy positivo", el mismo porcentaje que la media de la Unión Europea (UE); y un 45 % opina que es "bastante positivo", una cifra inferior a la media comunitaria, que se sitúa en el 51 %.

Por contra, el 25 % de españoles percibe la inteligencia artificial como "bastante negativa" y un 12 % que es "muy negativa", ambos porcentajes por encima de la media europea, que se sitúa en el 24 % y el 8 %, respectivamente.

A la pregunta de si los "robots o la inteligencia artificial roban los puestos de trabajo", el 74 % de los españoles responde positivamente, el mismo porcentaje que cree que la tecnología destruirá más empleos que los que creará.

En estos dos últimos puntos, los españoles se sitúan por encima de la media comunitaria, que en ambos casos es del 66 %.

La encuesta muestra también que la mayoría de los españoles, en concreto un 66 %, opina que la inteligencia artificial aumenta el ritmo en el que los trabajadores ejercen su trabajo (la media europea es del 73 %) y un 58 % considera que la tecnología es "necesaria" porque ayuda a hacer tareas "aburridas o repetitivas", por debajo de la media comunitaria, que es del 66 %.

Entre los españoles, el 72 % está de acuerdo con que la inteligencia artificial se utilice para mejorar la seguridad de los trabajadores (frente al 66 % de los europeos) y el 22 % que está en contra (menos que la media europea, que es del 25 %).

Sin embargo, el 58 % de los españoles es contrario a que se emplee la inteligencia artificial para selecciones de personal; un 78 % no quiere que se utilice para despedir a los trabajadores y un 52 % para que se les controle.

No obstante, la mayoría de los españoles asegura que en sus lugares de trabajo no se ha empleado la inteligencia artificial con estos fines, ya que el 66 % de los españoles dice que no se ha utilizado para controlarles (frente al 25 % que afirma lo contrario), y el 70 % que sus empleadores no han tomado la decisión de despedirles apoyándose en información obtenida con tecnología (ante el 20 % que dice que sí).

. El Banco de España ha firmado este jueves un acuerdo de colaboración con el Barcelona SuperComputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) para impulsar la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito financiero.

En virtud de este acuerdo, rubricado por el gobernador del Banco de España, José Luis Escrivá, y el director del BSC-CNS, Mateo Valero, ambas instituciones se comprometen a colaborar estrechamente en diversos ámbitos.

El BSC colaborará con el Banco de España en la evaluación de sus necesidades computacionales para proyectos de investigación, y en segundo lugar, ambas instituciones analizarán conjuntamente la posibilidad de poner en marcha un programa de investigación centrado en ciencias sociales, que podría incluir una línea de análisis en IA aplicada al sector financiero.

Además, las dos instituciones explorarán el diseño y desarrollo de un entorno de pruebas regulatorio ("sandbox" en el argot) que permita al Banco de España evaluar nuevas tecnologías financieras en un entorno controlado, en caso de que sea designado como autoridad de vigilancia para el sector bancario, en el marco del Reglamento europeo de Inteligencia Artificial aprobado en 2023.

Ambass partes estudiarán la aplicación del modelo de lenguaje ALIA en el Banco de España y la posibilidad de desarrollar modelos avanzados de IA para usos específicos, como podrían ser el análisis de datos o las proyecciones económicas. 

En las últimas semanas se ha especulado mucho sobre el posible impacto de DeepSeek, un modelo de inteligencia artificial (IA) chino, dentro del ecosistema de la IA, lo que se ha traducido en importantes fluctuaciones en el precio de las acciones. Sin embargo, creemos que algunos aspectos clave del discurso de DeepSeek no son acertados. 

Los recientes titulares sobre DeepSeek han suscitado un intenso debate en la comunidad inversora, en concreto, en torno a la idea de que marca el fin del dominio de la IA estadounidense y podría reducir drásticamente la demanda de infraestructuras de IA. Creemos que gran parte de este discurso es erróneo o, al menos, se centra en los aspectos equivocados. Los problemas que rodean a DeepSeek revisten un carácter muy técnico y requieren una comprensión matizada tanto de la tecnología de la IA como de la estrategia empresarial.

Uno de los puntos clave de la controversia es el coste de entrenar el modelo de DeepSeek. Se afirma que solo cuesta 6 millones de USD entrenar el último modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) de DeepSeek en un número relativamente pequeño de unidades de procesamiento gráfico (GPU), al tiempo que iguala el rendimiento de líderes del sector, como GPT-4 de OpenAI y Claude de Anthropic.

Sin embargo, creemos que esta cifra no refleja la totalidad de los costes que ello implica. Por ejemplo, no refleja el coste de contratar a los mejores investigadores en IA ni el valor de aprovechar la investigación ya existente de los principales laboratorios de IA. También preocupa que DeepSeek pueda haber subestimado el número —y, por lo tanto, el coste total— de GPU utilizadas en el proceso. Una forma de verlo: es como si afirmáramos que hemos construido un coche por 1000 USD sin tener en cuenta el coste de la fábrica, los ingenieros y las décadas de investigación automovilística.

La verdadera innovación: los modelos de razonamiento

Aunque se ha prestado mucha atención al coste del entrenamiento, la verdadera innovación radica en el modelo de razonamiento de DeepSeek, R1. Los modelos de razonamiento son sistemas de IA que pueden desglosar problemas complejos en pasos y suponen un avance con respecto a las consultas estándar del LLM. DeepSeek parece haber demostrado que la creación de modelos de razonamiento no resulta tan difícil ni costosa como se creía. Aunque puede que no sea tan complicado construir un modelo de razonamiento, hacerlo funcionar con gran precisión cobra cierta importancia, y no parece que el rendimiento de DeepSeek coincida todavía con el de OpenAI o Google. También parece que el modelo R1 de DeepSeek inventa respuestas a un ritmo significativamente mayor que los modelos de razonamiento y de código abierto similares.1

En términos más generales, como inversores, esta innovación es significativa porque sugiere que los modelos de razonamiento podrían pasar a ser más accesibles y más comunes, lo que fomentaría un incremento de la demanda de infraestructuras de IA. El motivo radica en que los modelos de razonamiento, aunque son más eficientes en algunos aspectos, requieren mucha más potencia de cálculo que los modelos básicos de IA. Además, a medida que se reduce el coste de la IA y aumenta su capacidad, su uso tiende a aumentar con creces. Las compañías están encontrando nuevas formas de utilizar la IA que requieren más, no menos, potencia informática. Este fenómeno sigue un patrón que los economistas denominan «la paradoja de Jevons»: cuando la tecnología se vuelve más eficiente, la gente suele acabar utilizándola más.

La calidad y el rendimiento, no el coste, impulsarán la adopción de la IA

Para comprender de verdad las implicaciones de DeepSeek, debemos considerar tanto la calidad como el rendimiento de los modelos de IA. El discurso que rodea a DeepSeek ha puesto gran énfasis en el coste, pero el verdadero motor de la adopción de la IA es la mejora de la calidad y el rendimiento. A medida que los modelos de IA vayan aumentando su capacidad y eficiencia, se utilizarán en una gama más amplia de aplicaciones, lo que avivará la demanda de infraestructuras de IA.

Los modelos de razonamiento representan un salto significativo en las capacidades de la IA. Estos modelos no solo son más precisos, sino también más versátiles, ya que son capaces de procesar tareas complejas que no están al alcance de los LLM estándar. Desde el punto de vista del gasto de capital (capex), esta mayor capacidad genera un incremento de capex de infraestructuras de IA necesario. En concreto, los modelos de razonamiento requieren más recursos informáticos, hardware de IA, refrigeración y energía, entre otros.

Sin embargo, el debate de DeepSeek plantea la preocupación de si el desarrollo de modelos de IA en sí mismo es un «buen negocio». Compañías como Meta y DeepSeek están dispuestas a liberar el código fuente, es decir, a «regalar» sus modelos de IA porque ganan dinero de otras formas. Sin embargo, las principales empresas tecnológicas no tienen previsto reducir sus inversiones en IA como respuesta a DeepSeek.

Este hecho se debe a que la IA se considera una tecnología transformadora que penetrará en casi todos los sectores de la economía, desde la atención sanitaria y el descubrimiento de fármacos hasta los servicios automovilísticos y financieros. Las compañías tecnológicas entienden que las inversiones actuales son necesarias para aprovechar estas oportunidades futuras. Es similar al caso de las aerolíneas, a las que a menudo les cuesta obtener beneficios, mientras los fabricantes de aviones y los operadores de aeropuertos pueden seguir dirigiendo negocios rentables.

La mejor manera de entender DeepSeek es como parte de las numerosas innovaciones que están mejorando con rapidez el rendimiento de la IA, al tiempo que reducen su coste. La mayoría de estas innovaciones pasan desapercibidas para los inversores y el público en general. DeepSeek fue objeto de atención y provocó una intensa reacción en el mercado. Sin embargo, en el contexto de los avances de la IA, debemos entenderla como un aspecto evolutivo. Y, echando la vista atrás, la verdadera cuestión es incrementar la capacidad y la accesibilidad de la IA, lo que, en términos históricos, se traduce en una mayor demanda de potencia informática. Por lo tanto, creemos que el ecosistema de las infraestructuras de IA en general sigue estando bien posicionado para el crecimiento. En relación con los inversores a largo plazo, estos momentos de incertidumbre pueden crear oportunidades, sobre todo, si se mantiene un enfoque diversificado de la exposición a la IA.

 

 

 

Hola a todos,

La IA está revolucionando casi todos los sectores, y las finanzas no son la excepción. Aunque el sector financiero a veces parece quedarse atrás, los grandes jugadores están empezando a modernizarse. En Europa, por ejemplo, la directiva PSD2 está impulsando la innovación para que haya servicios que se sitúen entre los bancos (u otras entidades de crédito) y los usuarios. La idea es que cualquiera, sin importar su nivel de ingresos, tenga más control sobre sus finanzas personales y acceso a información útil (porque, seamos sinceros, hoy en día, a mayor renta, más facilidades se tienen para usar determinados instrumentos financieros o acceder a información privilegiada).

En este contexto, están surgiendo un montón de agentes de IA: servicios que toman modelos como ChatGPT o Claude y los enriquecen para ofrecer algo más. Hace unos meses, viendo cómo muchos jóvenes en España luchan con sus finanzas, decidimos lanzar Finanzia App. Empezó como un Personal Finance Manager (PFM), pero queremos que evolucione en un asesor financiero inteligente que conozca al dedillo vuestro perfil de gastos y situación económica. Somos cuatro ingenieros (cada uno de una rama distinta) trabajando en esto en nuestro tiempo libre.

Ya hemos hablado con primeros usuarios y profesionales del sector, pero nos encantaría saber qué pensáis vosotros, que estáis interesados en las finanzas personales. ¿Qué opináis del rumbo del fintech? ¿Cómo veis a la IA en este sector? ¿Qué os parecería una app como Finanzia?

No quiero sonar como alguien que intenta vender algo (sobre todo porque es gratis y lo hacemos porque nos apasiona y creemos que puede ayudaros). Solo buscamos opiniones, críticas o cualquier cosa que queráis comentar sobre el tema.

En cualquier caso, gracias por leerlo! 

 

Es indispensable que la IA entre en casi todos, si no todos, los sectores productivos. Es innegable que, en la mayoría de los casos, aprovecharse de estas nuevas tecnologías te hace ser más eficiente y mejor (aunque también puede hacerte un poco más torpe y hacerte perder facultades, pero eso es otra discusión). 

Claro está, entonces, que también se utilizará en el sector financiero. España y Europa lo saben, por eso se están moviendo. No tardarán en salir servicios que, usando IA, ofrezcan mejoras en el sector financiero (yo mismo estoy metido en uno de esos proyectos). España, como comentas, ya está en movimiento. 

Europa, por otro lado, con sus directivas PSD1, PSD2 y la próxima PSD3, está incentivando la innovación para dar un empujón a servicios que se beneficien de las API de los bancos (interfaces que los bancos deberán ofrecer para que servicios externos puedan acceder a la información de sus clientes, con su consentimiento, claro está) y así ofrecer soluciones que se sitúen entre los usuarios/clientes y las grandes instituciones crediticias. Y aunque no sean concretamente directivas sobre IA, muchos de estos servicios la incluirán. (Intuyo que habrá otras normativas específicas sobre IA en el sector financiero en Europa que desconozco, pero me parecía interesante comentar las PSD). 

En este contexto de innovación y modernización del sector, los usuarios, sin importar su renta, pienso que pueden beneficiarse mucho y acceder a instrumentos financieros y ventajas a los que nunca habían podido acceder. 

Un saludo!

 

Buenos tardes (casi noches),

Este hilo me parece un gran punto de partida para reflexionar sobre el papel de la inteligencia artificial, y en el ámbito financiero personal creo que hay mucho que desgranar. La IA lleva años prometiendo transformar el sector, pero ¿estamos ante un cambio real o solo ante otra ola de hype?

Por un lado, las posibilidades son innegables: análisis predictivo para inversiones, detección de patrones en gastos personales, o incluso asesores virtuales que sustituyan las consultas caras y genéricas de los bancos. Regulaciones como la PSD2 están allanando el camino al obligar a las entidades a compartir datos con terceros, lo que podría empoderar a los usuarios y dar pie a herramientas más inteligentes y accesibles. Imaginaos una app que no solo te diga cuánto gastas, sino que te avise antes de que te pases de presupuesto o te sugiera cómo ahorrar según tu propio ritmo de vida. Eso, en teoría, suena a filón.

Pero luego está la otra cara: los Personal Finance Managers (PFM) llevan tiempo intentando cuajar y muchos se han quedado en el camino, ya sea por interfaces poco amigables o porque la gente no termina de fiarse de meter sus datos en algo tan “futurista”. Además, la IA sigue dependiendo de datos de calidad, y si los bancos o los usuarios no juegan limpio, el resultado puede ser más frustrante que útil. Por no hablar de la brecha generacional: ¿están los más jóvenes preparados para adoptarla, o sigue siendo cosa de quienes ya controlan el juego financiero?

Un saludo, 

BRUSELAS (EFE/Dani Rovirosa). La vicepresidenta de la Comisión Europea para la Soberanía Tecnológica, Henna Virkkunen, dijo este miércoles que "la carrera de la inteligencia artificial está muy lejos de haber terminado" y presentó un plan para crear hasta cinco gigafactorías en la Unión Europea que fortalezcan su competitividad.

"Por supuesto, en Estados Unidos tienen a las grandes compañías tecnológicas, en China tienen su propio enfoque, pero en la UE tenemos que aprovechar nuestras propias fortalezas", apuntó Virkkunen en una entrevista con un grupo reducido de medios, entre ellos la Agencia EFE.

En el marco de la iniciativa para movilizar 200.000 millones de euros publico-privados para invertir en inteligencia artificial, la Comisión Europea creará un fondo de 20.000 millones para desarrollar gigafactorías, un concepto que popularizó el magnate Elon Musk hace una década.

Pero estas fábricas no servirán para producir baterías eléctricas, como hace Tesla, sino que impulsarán modelos complejos de inteligencia artificial al contar cada una de ellas con 100.000 chips de IA de última generación, multiplicando por cuatro la capacidad de los supercomuptadores actuales, con el MareNostrum en Barcelona.

Por eso, Bruselas abrió hoy una licitación para que los países de la UE y las empresas presenten sus propuestas sobre gigafactorías.

Otra parte importante del plan, explicó Virkkunen, es la de triplicar los centros de datos que actualmente hay en la UE, fundamentales para el entrenamiento de la inteligencia artificial.

"Nos enfrentamos al reto de que en la UE solo se utilizan alrededor del 10 % de nuestros datos industriales", alertó la vicepresidenta de la Comisión, convencida de que "Europa tiene un gran potencial para ser más productiva y producir nuevos servicios con la aplicación de inteligencia artificial".

A día de hoy, solo un 13 % de la industria europea utiliza, de media, esta tecnología, dijo Virkkunen.

La Comisión presentará en otoño una ley para centros de datos y hoy lanzó una consulta pública para recabar las opiniones de la industria.

"Estamos trabajando con nuestros sectores industriales, identificando dónde están los obstáculos y cómo podemos apoyarles para animarles a utilizar la inteligencia artificial", dijo la finlandesa.

Virkkunen apuntó que la búsqueda de talento es otro de los aspectos del plan que hoy presentó el Ejecutivo comunitario porque "faltan millones" de expertos, aseguró.

Bruselas quiere formar a más especialistas en inteligencia artificial y, al mismo tiempo ser "un lugar atractivo para que expertos de todo el mundo vengan a Europa y animar a que vuelvan los europeos que han dejado Europa para que trabajen aquí", afirmó la vicepresidenta de la Comisión, en un momento en que científicos estadounidenses se están marchando ante las políticas del presidente Donald Trump.

La última parte del plan se centra en la simplificación legislativa, explicó Virkkunen, "para apoyar a las pequeñas y medianas empresas a cumplir con la ley de inteligencia artificial", para lo que creará una oficina específica para resolver sus dudas.

En este contexto, la Comisión está redactando también un código de conducta para los desarrolladores de modelos de IA generativa, contra el que han alertado las organizaciones de la sociedad civil, la Coalición Europea de Creadores y los eurodiputados que redactaron la ley de inteligencia artificial de la UE.

Todos ellos han alertado de que el último borrador del texto no obliga a las empresas a evaluar ni a mitigar los riesgos que puedan los modelos de IA generativa puedan causar a los derechos fundamentales de los ciudadanos.

Bruselas han retirado asimismo la ley de responsabilidad civil para las empresas de inteligencia artificial, alegando que el Consejo de la UE y el Parlamento Europeo no se estaban poniendo de acuerdo sobre el texto definitivo de la norma, en una decisión que también ha aceptado la Eurocámara.

ZARAGOZA (EFECOM/Marcos Díaz).- “La IA está transformando los roles y, obviamente, también el del docente”, afirma la directora de Educación Preuniversitaria en Microsoft España, María Comín, en una entrevista en la que analiza cómo la inteligencia artificial está introduciéndose en el ámbito educativo, las ventajas que aporta y también sus posibles riesgos.

Comín participó el pasado jueves en Zaragoza en el III Foro de la Excelencia Educativa, organizado por FSIE Aragón y Grupo Piquer, en el que se abordaron los retos y oportunidades que la IA plantea en el ámbito escolar.

En esta cita, la experta se ocupó de la ponencia central, en la que desglosó algunos datos que ponen de relieve el fenómeno de la IA en las aulas. Entre ellos, destaca que el 86 % de las instituciones educativas ya utiliza IA generativa, frente al 45 % registrado en 2023.

Pregunta.- Su ponencia se titula “La inteligencia artificial ha llegado para quedarse. ¿Y ahora qué?”. ¿Cómo se responde a esta pregunta?

Respuesta.- Este año quizá ya no tanto, pero cuando surgió la inteligencia artificial generativa y empezó a inundar nuestras vidas y la sociedad, en educación se veía como algo que era muy nuevo y que daba un poco de miedo, pero la realidad es que han pasado ya más de dos años, la inteligencia artificial está en cualquier segmento y ahora lo que toca es realmente utilizarla y utilizarla bien.

Ya sabemos usar las herramientas, ahora tenemos que ver los casos de uso y sacar el máximo partido y conocer muy bien cómo se tiene que utilizar. La intención es mostrar para qué se puede utilizar y cómo se está utilizando, porque hay informes que ya muestran cómo se está utilizando en educación y qué beneficios puede tener. Y también, qué riesgos.

P.- Según Microsoft, un 86 % de las instituciones educativas ya usan la IA. ¿Qué ventajas aporta esta tecnología a la educación?

R.- A mí me gusta hablar de tres grupos de aplicaciones dentro de la educación. Por un lado, todo lo que tenga que ver con docentes; la inteligencia artificial generativa les está ayudando a preparar contenidos de una forma mucho más ágil, mucho más personalizados, mucho más dirigidos hacia los conocimientos que quieren que aprendan los estudiantes; les está reduciendo el tiempo en tareas administrativas cada vez más y es un área donde los docentes pueden sacar mucho provecho.

Pero también tenemos los estudiantes, hay casos de uso en el que puede ayudar en temas de orientación profesional o incluso asistentes que les permitan ir un poquito más en detalle en algunas explicaciones, o tutores virtuales. Y el tercer grupo es en el plano del centro educativo o administraciones, todos los procesos que se gestionan dentro de una consejería de Educación, de un ministerio o de un propio centro, documentaciones, programaciones anuales… Todo esto se puede hacer de una forma muy rápida y va a permitir que con menos esfuerzos se puedan hacer muchas más cosas y llegar mejor al estudiante.

P.-¿Centrarse en lo importante y dejar las tareas tediosas a la máquina?

R.-Correcto. Yo me muevo por todas las comunidades autónomas, por todo tipo de centros, y se escucha mucho la necesidad de desburocratizar, de quitar burocracia administrativa al día a día del docente para que tenga mucho más tiempo para centrarse en el alumno. Creo que es una oportunidad fantástica para dejar que las máquinas hagan aquello que hacen muy bien y que los docentes puedan tener mucho más tiempo para centrarse en la parte humana, en mirar a los ojos a un estudiante, poder acompañarle y entender en qué momento se encuentra.

P.-¿E inconvenientes? Muchos estudiantes, por ejemplo, han aprovechado la IA para que hiciera sus trabajos. ¿Qué se puede hacer ante esta situación?

R.-Creo que hay que entender muy bien la herramienta y el para qué se va a utilizar. Hay que utilizarlo donde toca, cuando toca y como toca y tenemos que adaptarnos a los cambios. El que exista ahora una herramienta nueva como la inteligencia artificial generativa nos tiene que hacer replantearnos cómo vamos a evaluar a los estudiantes. No podemos evaluarlos como hace 30 años, como me evaluaban a mí, ni como hace 60, que evaluaban a mis padres. Tenemos que ser consecuentes con eso y además tenemos que planificar muy bien la programación general que vayan a realizar los docentes, adaptados a los cambios y a lo que queremos que aprendan.

Quizá es momento de replantearse si hay que enviar solamente una petición de un trabajo escrito o si la evaluación tiene que ser: ‘Hazme el trabajo escrito, pero en el aula te voy a preguntar ciertas cosas relacionadas con ese proyecto’ o ‘te voy a pedir que lo relaciones con un hecho real que ha ocurrido hoy’. Lo que queremos realmente es que aprendan y que sean capaces de desarrollarse.

P.-¿Es el fin de la enseñanza como la conocemos hoy en día?

R.- No hay una enseñanza de hoy, de ayer o de antes de ayer, como decía antes, hay que ir evolucionando y, efectivamente, los métodos de enseñanza y aprendizaje están cambiando, pero porque nos está cambiando la vida. El rol de la enseñanza o el papel del docente está cambiando, claro, pero igual que cambian todos los trabajos. La inteligencia artificial está transformando la sociedad, está transformando los roles y obviamente también va a transformar el del docente. Pero yo creo firmemente en que esto es muy positivo, que el docente ahora tiene la posibilidad de personalizar los contenidos de una forma muy rápida a cualquier estudiante, va a poder tener mucho más tiempo porque va a reducir carga para estar con el alumno, va a ser una persona de referencia.

La compañía valenciana Turbo Energy, especializada en tecnologías y soluciones de almacenamiento inteligente de energía solar, ha participado en Intersolar Europe 2025, el mayor evento internacional de la industria solar fotovoltaica, que se ha celebrado entre el 7 al 9 de mayo en Múnich. Con motivo de esta importante cita del sector, la compañía ha presentado sus nuevos sistemas Sunbox Industry y Sunbox Utility, diseñados para responder a las crecientes necesidades del mercado de almacenamiento energético inteligente en la Industria y proyectos de gran escala.

El lanzamiento de estos productos se produce en un contexto marcado por el reciente apagón que afectó a millones de usuarios en la Península Ibérica, y que ha puesto de manifiesto la necesidad de contar con sistemas avanzados de almacenamiento energético que garanticen estabilidad de las redes y faciliten la integración de fuentes renovables. En este sentido, las propuestas de Turbo Energy, impulsadas por inteligencia artificial, se presentan como herramientas esenciales para garantizar la seguridad energética frente a posibles cortes de suministro, facilitando un suministro energético de respaldo y contribuyendo a una mayor estabilidad de la red.

 

Sunbox Industry, dirigido al segmento Commercial & Industrial (C&I), ofrece una solución modular, escalable e inteligente para empresas que requieren una gestión energética eficiente. Este nuevo modelo permite una gestión avanzada de la energía solar en instalaciones industriales y comerciales, destacando por su arquitectura modular que permite escalar la potencia desde 100 kW hasta 3 MW y una capacidad de almacenamiento desde 172 kWh hasta 15 MWh.

 

Entre sus múltiples funcionalidades se encuentran el respaldo ante cortes de energía (backup 24/7), permitiendo el suministro energético en caso de apagón, así como el peak-shaving (reducción de picos de consumo), la operación en modo conectado o aislado, y la monitorización en tiempo real. Gracias al análisis predictivo basado en hábitos de consumo y previsiones meteorológicas, permite maximizar la eficiencia energética y reducir costes, con un ahorro potencial del 30%.

Por su parte, Sunbox Utility-Scale supone una nueva solución de almacenamiento diseñada para proyectos de gran escala, pero también es perfectamente aplicable a instalaciones del segmento C&I con grandes demandas energéticas. Ofrece hasta 6,25 MWh de almacenamiento, está alojado en un contenedor IP55 con refrigeración líquida y dispone de múltiples capas de seguridad. Entre sus principales funcionalidades se encuentra el arbitraje energético, lo que permite almacenar energía en horas de menor coste y liberarla en momentos de mayor rentabilidad.

Tanto Sunbox Industry como Sunbox Utility-Scale productos incorporan la tecnología de inteligencia artificial y capacidades avanzadas de gestión energética desarrollada por Turbo Energy. Además, ambas soluciones cuentan con una integración nativa con la nueva app Turbo Energy+, que permite la monitorización remota en tiempo real, el control completo de producción, almacenamiento y consumo desde cualquier lugar, así como análisis predictivo gracias a algoritmos basados en inteligencia artificial.

 

En su stand, la compañía también ha exhibido soluciones ya presentes en el mercado doméstico, como Sunbox Home Lite y Sunbox Home USA, consolidando así un porfolio que cubre todas las escalas del almacenamiento energético, desde el ámbito residencial hasta el sector industrial y proyectos Utility- scale o gran escala.

 

La Feria Intersolar de Múnich ha sido también el escenario elegido por Turbo Energy en Intersolar para la presentación oficial de su nueva identidad corporativa, que incluye una marca completamente renovada y una estética visual más tecnológica, contemporánea y alineada con su posicionamiento global. Este cambio simboliza la evolución de la empresa hacia una propuesta centrada en la innovación, la sostenibilidad y la expansión internacional.

 

“En un momento clave para la transición energética europea, desde Turbo Energy contamos con soluciones de almacenamiento energético inteligente que nos posicionan como un actor estratégico para apoyar el desarrollo de infraestructuras energéticas innovadoras y sostenibles, apostando por una gestión inteligente, adaptable y segura de la energía” ha explicado Mariano Soria, CEO de Turbo Energy.

Morgan Stanley | Nuestro analista Shawn Kim repasa la posición de China en el ecosistema global del desarrollo de la IA. China está desarrollando capacidades en AI, usando menos hardware y buscando la eficiencia energética en el proceso. El modelo DeepSeek R1 y otros modelos similares de código abierto ofrecen una alternativa a los modelos con desarrollo intensivo en capital y recursos, que ofrecen un camino distinto en el crecimiento de capex y el ROI del mismo. China no parece estar centrada en desarrollar los modelos de AI más potentes, pero sí en llevar la AI al mercado, modelando el ecosistema de AI y siendo una influencia importante en la definición de los estándares en el segmento a largo plazo… con el gobierno jugando un papel clave en el logro de estos objetivos.

Afectada por las restricciones de exportación de chips de USA, China ha logrado un modelo de desarrollo con un menor uso de recursos y foco en eficiencia. El objetivo es general valor con una oferta de productos impulsados por AI, mediante ahorro de costes y aumentos de productividad. Aunque estamos en una fase temprana del desarrollo, Shawn Kim ha identificado 60 compañías líderes en desarrollo, adopción e innovación de la AI en China… desde hardware hasta capas de software, Shawn Kim cree que China va a seguir teniendo éxito en la traslación de sus productos al mercado y a la transformación de industrias.

Morgan Stanley | Nuestro analista Shawn Kim repasa la posición de China en el ecosistema global del desarrollo de la IA. China está desarrollando capacidades en AI, usando menos hardware y buscando la eficiencia energética en el proceso. El modelo DeepSeek R1 y otros modelos similares de código abierto ofrecen una alternativa a los modelos con desarrollo intensivo en capital y recursos, que ofrecen un camino distinto en el crecimiento de capex y el ROI del mismo. China no parece estar centrada en desarrollar los modelos de AI más potentes, pero sí en llevar la AI al mercado, modelando el ecosistema de AI y siendo una influencia importante en la definición de los estándares en el segmento a largo plazo… con el gobierno jugando un papel clave en el logro de estos objetivos.

Afectada por las restricciones de exportación de chips de USA, China ha logrado un modelo de desarrollo con un menor uso de recursos y foco en eficiencia. El objetivo es general valor con una oferta de productos impulsados por AI, mediante ahorro de costes y aumentos de productividad. Aunque estamos en una fase temprana del desarrollo, Shawn Kim ha identificado 60 compañías líderes en desarrollo, adopción e innovación de la AI en China… desde hardware hasta capas de software, Shawn Kim cree que China va a seguir teniendo éxito en la traslación de sus productos al mercado y a la transformación de industrias.

Hola a todos, 

Últimamente se habla mucho del impacto de la inteligencia artificial en todos los sectores, y me ha entrado la curiosidad sobre cómo podría afectar (o ya está afectando) a los pequeños inversores como nosotros. 

 

¿Creéis que las herramientas basadas en IA, como los algoritmos de análisis de datos o los asesores automáticos, pueden ayudarnos a tomar mejores decisiones en bolsa? 

 

¿O pensáis que seguimos necesitando el análisis humano y la experiencia tradicional? 

 

Me interesa mucho conocer vuestras opiniones. 

Gracias de antemano. 

 

 

 

La firma tecnológica OpenAI estaría en conversaciones con inversores sobre una posible venta de acciones por parte de empleados y antiguos trabajadores que elevaría la valoración de la compañía hasta unos 500.000 millones de dólares (432.474 millones de euros), lo que convertiría a la empresa responsable del desarrollo de ChatGPT en la compañía tecnológica privada más valiosa del mundo, por encima de SpaceX, de Elon Musk.

Según fuentes conocedoras citadas por 'Financial Times', la empresa dirigida por Sam Altman, en proceso de cerrar su última ronda de financiación, una inversión de 40.000 millones de dólares (34.598 millones de euros) liderada por SoftBank, que llevaría su valoración a unos 300.000 millones de dólares (259.484 millones de euros), ya está negociando una valoración de casi el doble con inversores como Thrive Capital.

En concreto, OpenAI estaría explorando realizar una venta secundaria de acciones, lo que permitiría a sus empleados, actuales y antiguos, vender sus participaciones en la empresa, según indicaron las fuentes consultadas.

En este sentido, si bien la valoración de las acciones no es fija, y la cantidad de acciones vendidas dependerá de la demanda de los inversores, una persona con conocimiento del asunto apuntó al diario que es probable que la venta secundaria sea considerablemente mayor que la venta de acciones de 1.500 millones de dólares (1.297 millones de euros) que OpenAI realizó a finales del año pasado.

Desde el lanzamiento a finales de 2022 de su chatbot ChatGPT, los ingresos recurrentes anuales de OpenAI se han disparado hasta los 12.000 millones de dólares (10.379 millones de euros), y la compañía prevé alcanzar este año los 20.000 millones de dólares (17.299 millones de euros) o más en ingresos recurrentes anuales, según una persona con conocimiento de sus finanzas.

La 'startup' ha anunciado que espera que ChatGPT alcance los 700 millones de usuarios activos semanales esta semana, frente a los 500 millones de finales de marzo.

Asimismo, el pasado mes de mayo, OpenAI anunció la adquisición de io, empresa cofundada por el exdiseñador de Apple y artífice del iPhone, Jony Ive, en una transacción de 6.400 millones de dólares (5.535 millones de euros)