La inteligencia artificial ha dejado atrás la etapa de las pruebas para empezar a entrar de lleno en las cuentas de resultados de las empresas. El 83 % de las compañías biotech que ya la han integrado afirma haber incrementado sus ingresos más de un 6 % y un 72 % asegura haber conseguido mejoras directas de productividad.
Son algunos de los datos que recoge Escalando lo invisible, el nuevo informe de Incentro sobre la transformación que están viviendo las empresas biotech, healthtech y deeptech (compañías tecnológicas vinculadas a la biotecnología, la salud y la investigación científica avanzada). Pero el estudio apunta también hacia un problema menos visible: crear una tecnología innovadora ya no es necesariamente la parte más difícil. El verdadero desafío comienza cuando hay que convertirla en un negocio capaz de crecer.
Hablamos con Carlota Brinquis, directora general de Incentro Cloud España, sobre inteligencia artificial, empresas, talento y el papel que territorios como Cantabria pueden desempeñar en una economía tecnológica que cada vez depende menos de dónde se encuentra físicamente una compañía.
Pregunta. El 83 % de las empresas biotech que han integrado inteligencia artificial ya está aumentando sus ingresos. ¿Hemos pasado definitivamente de hablar de lo que la IA podría hacer a medir lo que realmente aporta al negocio?
Respuesta. Sí, creo que estamos entrando claramente en esa fase. Como muestran los datos que comentabas, ya podemos hablar de impacto en negocio y productividad, pero el cambio más interesante es que la IA está empezando a formar parte de procesos activos, no únicamente de pruebas o proyectos experimentales.
En sectores como salud y ciencias de la vida ya se está utilizando para análisis, simulación, procesamiento de documentación, control de calidad o cumplimiento normativo. Es decir, empieza a integrarse en la operación diaria de las compañías.
Eso también cambia la conversación. Ya no basta con preguntarse qué puede hacer la IA y cada vez importa más entender qué problema resuelve, qué impacto genera y hasta qué punto ese impacto se mantiene cuando la solución crece.
Pregunta. Durante los últimos dos años prácticamente todas las empresas han hablado de inteligencia artificial. ¿Cuál es la diferencia entre una empresa que realmente la está incorporando a su negocio y otra que simplemente está utilizando algunas herramientas de IA?
Respuesta. La diferencia está, sobre todo, en si la IA está conectada con un proceso de negocio.
Una empresa puede tener empleados utilizando asistentes de IA y, sin embargo, no haber transformado prácticamente nada. La incorporación empieza de verdad cuando identificas procesos concretos en los que puede aportar valor, la conectas con los datos y sistemas de la compañía y eres capaz de utilizarla de forma estable, segura y medible.
Ahí es donde la estructura de la organización cobra importancia. Si la información está dispersa entre herramientas, los procesos no están claros o una parte importante del conocimiento depende de unas pocas personas, la IA hereda esas limitaciones. Para incorporarla con éxito, también hay que preparar los datos, los sistemas y la forma de trabajar que la sostienen.
Pregunta. El informe sostiene que el gran problema ya no es necesariamente innovar, sino conseguir que una innovación funcione fuera del laboratorio. España tiene ciencia y talento, ¿qué nos falta para convertir más de esa capacidad en empresas capaces de crecer?
Respuesta. Creo que precisamente ahí está uno de los grandes retos. La ciencia puede ser excelente y la tecnología puede funcionar, pero después hay que construir todo lo necesario para que esa innovación pueda llegar al mercado y mantenerse.
En el informe vemos situaciones muy distintas que terminan llegando al mismo punto. Biohope, por ejemplo, lleva cerca de una década desarrollando su solución. Después de la investigación llegan la validación clínica, la regulación, la generación de evidencia y la necesidad de financiar durante años todo ese proceso. La propia compañía señala que las subvenciones pueden ayudar a iniciar la investigación, pero no siempre alcanzan para sostener las fases posteriores, mucho más largas y costosas.
En Benviro ocurre algo parecido desde el punto de vista industrial. Cuando su planta piloto empezó a operar de forma continua, aparecieron nuevos retos de producción, logística, operación y mercado. Demostrar que la tecnología funcionaba ya no era suficiente: había que conseguir que pudiera sostenerse en condiciones industriales reales.
Por eso no creo que nos falte una única pieza. Necesitamos reforzar todo lo que rodea a la ciencia cuando empieza a crecer: financiación adaptada a sus tiempos, regulación, capacidad operativa, infraestructura tecnológica, perfiles de negocio y conexión con la industria.
Pregunta. Una de las grandes preocupaciones alrededor de la IA es el empleo. Desde vuestra experiencia trabajando con empresas, ¿estáis viendo sustitución de trabajadores o una transformación de los puestos de trabajo? ¿Qué perfiles van a ganar valor?
Respuesta. Creo que hablar de sustitución simplifica demasiado lo que está ocurriendo. Lo que vemos es una automatización de determinadas tareas y, como consecuencia, una transformación de muchos roles.
Zymvol es un buen ejemplo. Su capacidad de simulación puede crecer muchísimo gracias a la infraestructura y la tecnología, pero interpretar correctamente los resultados sigue dependiendo de científicos y expertos. La tecnología permite hacer muchas más simulaciones en menos tiempo, pero interpretar bien esos resultados sigue dependiendo de personas muy especializadas.
Eso nos da una pista bastante clara sobre qué perfiles van a ganar valor: personas capaces de combinar conocimiento de su disciplina con tecnología y criterio. Profesionales que sepan formular bien los problemas, interpretar resultados y tomar decisiones con contexto.
Y también van a ser importantes perfiles de datos, infraestructura, seguridad, regulación u operaciones, porque llevar una solución de IA desde una prueba hasta un entorno real exige mucho más que disponer de un buen modelo.
Pregunta. Incentro desarrolla desde Santander una parte relevante de su actividad tecnológica. ¿Puede Cantabria competir realmente con Madrid o Barcelona para atraer talento, crear empresas y desarrollar proyectos tecnológicos? ¿Qué nos falta?
Respuesta. Es innegable: Madrid y Barcelona concentran una parte muy importante de las empresas, la inversión y el talento tecnológico en España. La cuestión es si hoy es necesario estar físicamente en uno de esos lugares para desarrollar tecnología avanzada o participar en proyectos relevantes, y nuestra experiencia demuestra que no.
Nuestra actividad tecnológica se desarrolla desde Santander y, en 2025, Incentro fue reconocido como Google Cloud Partner of the Year en Iberia. Creo que es una buena muestra de que desde Cantabria se pueden desarrollar proyectos tecnológicos de primer nivel y trabajar en un mercado que trasciende ampliamente la ubicación física de los equipos.
La oportunidad está en seguir reforzando la conexión entre empresas, universidad, instituciones y talento. Cantabria no necesita replicar el modelo de Madrid o Barcelona, sino construir el suyo propio, creando las condiciones para que desde aquí se puedan desarrollar proyectos ambiciosos, generar conocimiento y convertirlo en oportunidades atractivas para empresas y profesionales.
Pregunta. Si mañana se sentara delante de usted el propietario de una empresa cántabra y le dijera «sé que tengo que hacer algo con inteligencia artificial, pero no sé por dónde empezar», ¿qué le recomendaría hacer y qué error le advertiría que no cometiera?
Respuesta. Lo primero que le diría es que empiece por identificar una necesidad concreta de negocio, un proceso con demasiado trabajo manual, información difícil de encontrar, tareas repetitivas o decisiones que podrían apoyarse mejor en los datos.
A partir de ahí, analizaría si la IA puede aportar una mejora y si la empresa tiene la base necesaria para incorporarla bien (datos accesibles y fiables, sistemas conectados, seguridad, trazabilidad y procesos suficientemente claros). Si todo es favorable, empezaría con un caso de uso acotado, que permita medir bien el impacto y aprender antes de escalar.
También recomendaría aplicar criterio a la hora de incorporar tecnología. Cuando hablábamos con Zymvol apareció una idea muy interesante: crecer también implica saber simplificar. Cada nueva tecnología añade capacidades, pero también complejidad, así que merece la pena valorar muy bien qué aporta realmente y qué necesita la empresa para sostenerla.
El principal error, por tanto, sería incorporar IA por inercia, sin tener claro qué necesidad queremos resolver ni si la organización está preparada para sostenerla. Porque, al final, la IA solo acelera si la base aguanta. En Incentro lo sabemos muy bien y gran parte de nuestro trabajo consiste precisamente en preparar todo lo necesario para que esa adopción funcione.
