Con motivo del lanzamiento del cuestionario de Pulse AI 2025, contamos con Aleida Alcaide Garcia, directora general de Inteligencia Artificial del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública y representante de España ante la UE para temas de IA y conoceremos la visión institucional del Gobierno de España sobre el despliegue responsable y competitivo de la IA —incluida la IA generativa— en las empresas, así como sus prioridades, planes y coordinación con el tejido productivo y con Europa.”
Prioridades-país 2025–2026
¿Cuáles son hoy las tres prioridades de la DGIA para acelerar la adopción responsable de la IA en la empresa española (p. ej., marcos de gobernanza, apoyo a pymes, sectores tractores)?
El despliegue de la IA en España es el pilar de nuestra actividad como unidad especializada de la Administración del Estado, por la que actuamos en distintas áreas, todas ellas mutuamente complementarias. Respecto a determinar tres prioridades de nuestra actividad para asegurar una adopción responsable de la IA, la primera de ellas es la concienciación, que las empresas sean conscientes de la trascendencia de hacer un uso ético, inclusivo y beneficioso de la IA.
Con ese objetivo, mi Dirección General y junto con la AESIA hemos elaborado un Plan de sensibilización y formación cuyo objetivo es explicar de manera sencilla el Reglamento Europeo y crear así un entorno de confianza para el desarrollo de la inteligencia artificial, asegurando que se respeten los derechos fundamentales y se minimicen los riesgos asociados a su uso.
En segundo lugar, estamos muy interesados en preparar a las empresas españolas a asumir las obligaciones que se derivan de la normativa a la hora de incorporar la IA en sus procesos y de ofrecer productos y servicios basados en esta tecnología. En este sentido, a finales del año pasado arrancamos un sandbox regulatorio de IA, un entorno controlado de pruebas dirigido a fomentar la innovación y facilitar que pymes, startups y grandes empresas puedan cumplir con las obligaciones establecidas en el Reglamento europeo de IA.
El objetivo es publicar en unos meses unas guías que serán de gran valor para el ecosistema de IA en España a la hora, no sólo de cumplir con las obligaciones de la norma, sino también de cara a optimizar la explotación de sus capacidades de innovación en IA. Una tercera prioridad es el establecimiento de códigos de buenas prácticas y estándares al final del proceso.
Estos códigos proporcionarán un marco técnico seguro para ese cumplimiento normativo, lo que se refiere no sólo al Reglamento de IA sino también al Anteproyecto de Ley de Gobernanza y Buen Uso de la IA, que establece la gobernanza para la supervisión de la IA en nuestro país. Esta norma aterriza el Reglamento de IA, e introduce ciertos aspectos orientados a garantizar el buen uso de la Inteligencia Artificial.
AI Act a aterrizaje práctico. ¿Qué cambios operativos recomienda la DGIA a las empresas para prepararse (evaluación de riesgo, documentación técnica, supervisión humana, trazabilidad, pruebas y auditorías)?
Creo que es muy importante definir una gobernanza corporativa. Por este motivo, en la Administración estamos planteando la creación de una figura similar a la que hay en el ámbito de protección de datos en las distintas entidades de la Administración General del Estado: el Delegado de IA. Este rol será el punto de referencia para las evaluaciones de impacto de los sistemas de IA que desarrolle la Administración en Derechos Fundamentales y la garantía de cumplimiento con las obligaciones del Reglamento.
El Reglamento de IA es una normativa de seguridad de producto, por lo que el enfoque debe ser desde el diseño y por defecto, y en caso de dudas contactar con las autoridades de vigilancia del mercado (AVM) o los servicios de help desk que se están creando desde la AI Office.
Coordinación con empresas
¿Cómo se estructura la colaboración público–privada (mesas, guías sectoriales, pilotos/sandboxes, compra pública innovadora) y qué resultados esperan en los próximos 12 meses?
En el desarrollo tecnológico la colaboración entre el sector público y la industria es esencial para garantizar un posicionamiento global como país. El sector tecnológico es, sin duda, uno de los sectores más importantes desde el punto de vista geostratégico y de garantía de competitividad y mejora de las economías nacionales.
Estamos en distintos foros de trabajo con distintas asociaciones en el ámbito de la inteligencia artificial.
En cuando a nuestras medidas de colaboración, tenemos muchas líneas de ayuda al despliegue de la Inteligencia Artificial, pero una de ellas adquiere un rol especial en la colaboración público privada: se trata de la puesta en marcha en España de una de las trece fábricas de IA de Europa, en torno al Centro Nacional de Supercomputación en Barcelona, ya que se trata de una infraestructura estratégica con la que se quiere reforzar la autonomía tecnológica de Europa y posicionar a España y a la Unión Europea al frente del desarrollo de capacidades de una IA soberana, sostenible y de alto rendimiento.
Los espacios de pruebas controlados son otro claro ejemplo de colaboración público-privada, así como la incubadora de casos de uso en la Administración General del Estado que se está poniendo en marcha y que buscan que la AAPP tenga un efecto tractor como demandante de IA y no sólo como facilitadoras de fondos.
Pymes y proporcionalidad. ¿Qué recursos concretos (guías, plantillas, ayudas, asesoramiento) tendrán a mano pymes y medianas para cumplir la normativa sin frenar su innovación?
Las pymes ya tienen un tratamiento especial en el Reglamento para no frenar su innovación, lo que incluye acceso prioritario a los sandbox o el establecimiento de horquillas de multas más reducidas. Durante el desarrollo de este proyecto se van a definir plantillas y guías técnicas que puedan ser de utilidad para todas ellas, teniendo en cuenta que todos los participantes del piloto incorporan al menos una pyme.
Esto se va a complementar con el acceso prioritario a los servicios de las factorías IA. Respecto a la aplicación práctica del Reglamento, y como comentaba anteriormente.
Infraestructura y datos. ¿Qué avances veremos en infra de cómputo, recursos públicos de IA en español, y calidad/interoperabilidad de datos para habilitar casos de uso en sectores como industria, salud o turismo?
España, como el resto de países de la UE, tiene una gran dependencia de países no europeos en el desarrollo de tecnologías digitales estratégicas como la IA o las tecnologías cuánticas, también de los centros de datos desde donde se proporcionan la mayor parte de las aplicaciones digitales que usamos en la actualidad. Por este motivo, de cara a iniciar una reducción progresiva de esta dependencia y sustituir la tecnología extracomunitaria por tecnología propia, hemos puesto en marcha una serie de iniciativas dirigidas a ampliar la soberanía tecnológica del país.
Este es uno de los puntos más focales de nuestra actividad y tenemos varios proyectos en esta línea. Uno de ellos es la puesta en marcha de una fábrica de IA mediante un aumento de nuestra capacidad de supercomputación con la ampliación del MareNostrum5, concretamente para su utilización por parte de pymes con el fin de que puedan innovar en productos que hagan uso de Inteligencia Artificial.
Se ha trabajado también en la generación de la familia de modelos de IA pública ALIA, una iniciativa pionera en la Unión Europea dirigida a proporcionar una infraestructura pública de recursos de IA, ya que además de modelos abiertos se ofrecerán corpus y benchmarks. A fecha de hoy se ha finalizado el desarrollo de cuatro modelos de lenguaje con aplicaciones de traducción y gestión de textos e imágenes, todos ellos recursos de IA de libre acceso pensando en su aplicación a múltiples sectores de la economía.
También se ha trabajado en dar apoyo a la Red Española de Supercomputación con dotación de equipos y recursos a los nodos de la Red. Es importante porque sus servicios incluyen el asesoramiento inicial a las empresas en el ámbito de la IA, seguimiento a las empresas en su acceso a los servicios, o asesoramiento científico-técnico en el ámbito de la IA.
Además, se trabaja en la generación de nodos sectoriales con el objetivo principal de desarrollar modelos especializados más pequeños, con aplicaciones focalizadas y especializadas en sectores clave de la economía tales como salud, agricultura y clima, energía, finanzas, jurídico, servicios públicos, o medios de comunicación.
Talento y capacitación
¿Qué iniciativas prioriza el Gobierno para el upskilling/reskilling en IA (empresa y administración) y qué perfiles críticos faltan (técnicos, producto, compliance/ética, domain + data)?
España ya se encuentra entre los principales productores de graduados universitarios de ciclo corto en Información, Tecnología y Comunicaciones (TIC) a nivel mundial, siguiendo a Estados Unidos, Brasil y el Reino Unido, según un informe de la Universidad de Standford que establece un ranking entre países en materia de IA.
Se ha venido trabajando en favorecer la creación de una masa crítica de perfiles en IA, sobre todo en la universidad, con programas como Spain Talent Hub o las Cátedras ENIA, que están dando muy buenos resultados.
Ahora lo importante es la transición de esos perfiles hacia la empresa. ¿Qué será importante en este sentido? Desde nuestro punto de vista será crucial la especialización técnica para el desarrollo de soluciones y productos, sobre todo en la parte de IA Generativa. En este sentido, la hibridación de perfiles sectoriales o de desarrollo de producto, con un enfoque orientado a necesidades puede aportar mucho enfoque en la generación. Va a ser relevante aprovechar los roles orientados a calidad y gobernanza del dato, ya que son la base de los modelos de IA. Y también es cada vez mayor la evidencia de la necesidad de contar con perfiles híbridos técnico-legales en aspectos de cumplimiento normativo y aplicación de estándares.
IA generativa en producción
¿Cuáles son las buenas prácticas mínimas que recomiendan para desplegar IA generativa a escala (seguridad, propiedad intelectual, evaluación de impacto, gobernanza del modelo, controles de calidad)?
Este julio pasado se acaba de publicar el Código europeo de buenas prácticas para la IA de propósito general, que está dirigido a modelos de IA generativa que pueden usarse en múltiples contextos, como los grandes modelos de lenguaje. El código no es obligatorio, pero permite a los proveedores demostrar cumplimiento legal de forma más sencilla, reduce la carga administrativa y aumenta la seguridad jurídica para quienes lo adopten. Sus tres capítulos, Transparencia, Derechos de autor, y seguridad y protección, marcan los mínimos a tener en cuenta a la hora de desplegar IA generativa.
Todo esto es necesario para remarcar la importancia y la necesidad de conocer las limitaciones y que la IA Generativa no es la tecnología adecuada para todo tipo de problemas, como siempre sucede con la tecnología en general, que no es mala o buena en sí misma, sino que tiene que ser adecuada a los fines y utilizada desde unos límites éticos que son irrenunciables.
Seguridad, confianza y propiedad intelectual
¿Cómo equilibrar innovación con seguridad/privacidad y propiedad intelectual en contenidos/algoritmos sin perder competitividad frente a otros mercados?
El gran desafío está en equilibrar dos necesidades: por un lado, disponer de grandes volúmenes de datos, incluidos los sintéticos, para entrenar modelos fundacionales de IA; por otro, garantizar que el uso de contenidos con derechos de autor en datasets masivos, como los obtenidos en internet, no implique que los titulares pierdan el control sobre sus obras, que estas se utilicen de forma indebida o que reaparezcan sin autorización en las respuestas generadas por un modelo.
En este aspecto surge un reto importante para los desarrolladores: en los datasets obtenidos mediante rastreo masivo en internet existen mecanismos de opt-out, que permite a los titulares de páginas web expresar reservas frente al rastreo automatizado. Sin embargo, no todos los contenidos incorporan este tipo de señal y, en muchos casos, es difícil determinar si están sujetos a derechos de autor. Por ello, los proveedores deben aplicar técnicas de mitigación que reduzcan tanto la inclusión inadvertida de material protegido en el entrenamiento como el riesgo de “regurgitación” en la fase de uso.
En este debate es clave distinguir entre el uso de obras protegidas en el entrenamiento (inputs) y las posibles infracciones en las salidas (outputs).
Métricas país
¿Qué indicadores seguirá la DGIA para medir progreso (adopción por sector, productividad, brechas de talento/regulatorias) y cómo pueden las empresas contribuir a esa medición?
En todos nuestros programas y convocatorias, antes de lanzarlos, se hace un trabajo previo de definición de KPIs de impacto y se hace una evaluación para ver en qué aspectos las ayudas concedidas cumplen los objetivos estratégicos marcados, y cuáles son los resultados de las iniciativas. Eso es fundamental para poder orientar nuestra acción como unidad de la administración desde la que se implementan políticas públicas. Esta definición se hace por programa y tenemos una oficina de seguimiento de proyectos desde la que se hace un trabajo muy valioso que incluye la definición de los indicadores de valoración de resultados, y el análisis posterior, que es lo que, como digo, nos permite afinar nuestras iniciativas y conseguir una mayor efectividad en los objetivos específicos que perseguimos con cada una de ellas.
Europa y alineamiento
¿Cómo se está coordinando España con instituciones europeas para el desarrollo de guías técnicas, estándares y sandboxes? ¿Qué hitos europeos debemos vigilar en 2025–2026?
La Dirección general forma parte del AI Board de la Comisión Europea y en sus grupos de trabajo, así como los comités de estandarización de UNE y CEN-CENELEC.
Estamos muy presentes en Europa, y existe una gran coordinación entre países, para por ejemplo, conseguir homogeneizar la aplicación del Reglamento en todos los Estados miembro.
Sectores y casos de uso tractores. ¿Qué sectores españoles y casos ve la DGIA con mayor potencial transformador a corto/medio plazo y por qué?
Salud farmacia y biotecnología, energía y sostenibilidad medioambiental, y TICs son los sectores que ahora mismo muestran un mayor potencial de crecimiento por aplicación de IA, junto con Industria 4.0. Son sectores en los que España aporta valor y en los que hay una tasa de innovación por encima de otros sectores en nuestro país.
El Sector Salud es quizás el más evolucionado, porque dispone de datos y de una gran experiencia en homologación de soluciones informáticas. Sin duda es un sector clave para nosotros, y por ello, desde distintas entidades de la Secretaría de Estado de Inteligencia Artificial, se están articulando mecanismos de ayuda para impulso de su digitalización. Uno de los casos de uso que tenemos es un asistente para la identificación de la enfermedad cardiovascular basado en nuestro modelo ALIA.
Otro de los sectores prioritarios que estamos potenciando por su potencial transformador, es el de la Administración Pública, en el que la IA puede generar un considerable aumento de la productividad y mejora de la eficiencia en muchos de los procedimientos, así como en una mejora de servicio al ciudadano, haciendo uso de agentes de IA.
12) Mensaje a la alta dirección. ¿Qué le diría la DGIA a CEOs, CMOs y responsables de innovación para que participen en Pulse AI 2025 y compartan su experiencia de primera mano?
Trasladar un mensaje de apoyo a PULSE AI, ya que introducir cambios en las empresas es un gran reto, pero el cambio que se puede producir gracias a su trabajo, y haciendo uso de una tecnología como la inteligecia artificial es muy disruptivo. Apoyar la formación de sus empleados en IA, así como garantizar que una IA humanista, completarían este mensaje.
