Mensajes clave
- Europa no cuenta con ningún actor dominante en el mundo digital y para avanzar hacia una posición de liderazgo en inteligencia artificial (IA) tiene determinadas necesidades.
- Ha de aclarar el cumplimiento normativo: el problema no es tanto el cumplimiento del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (RIA) sino el complejo mosaico regulatorio de la Unión Europea (UE).
- Tiene que desarrollar clústeres y ecosistemas emprendedores, especializados y lideres en IA.
- Ha de modificar el sistema educativo para cambiar la cultura respecto a la incertidumbre, la innovación, el riesgo y la tolerancia al fracaso.
Análisis
El artículo analiza los desafíos a los que se enfrenta Europa para recuperar el liderazgo tecnológico, especialmente en el ámbito de la IA. Destaca la importancia estratégica de la IA en múltiples sectores y subraya la aprobación del Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial como un paso relevante para situar a la UE como un actor principal en esta materia. Sin embargo, Estados Unidos (EEUU) y China siguen liderando la innovación digital, mientras que Europa, aunque competitiva en varios sectores industriales, no ha logrado hacer lo propio en el ámbito digital. Por eso, se proponen diversas iniciativas para avanzar hacia la construcción de un liderazgo tecnológico europeo.
Introducción y contexto histórico
La importancia estratégica de la IA ha aumentado rápidamente en campos tan diversos como el entretenimiento, la sanidad, las finanzas, el marketing, el espionaje y la seguridad nacional. Los reguladores de la UE son conscientes de ello y una de las razones esgrimidas para promulgar el Reglamento de Inteligencia Artificial,[1] la AI Act, era situar a la UE como un actor importante en este ámbito frente a lo sucedido con el software para ordenadores, la infraestructura de Internet y las búsquedas y redes sociales en línea.[2]
Aunque la industria europea sigue siendo competitiva en múltiples sectores, es evidente que EEUU y China han aportado la mayor parte de la innovación en materia digital. Las industrias europeas tienen éxito en muchos sectores, como el diseño y la producción de automóviles, la óptica, la industria aeroespacial, la generación y transmisión de energía y los productos farmacéuticos, en los que las empresas de la UE son líderes mundiales. Casos como el de la multinacional alemana SAP, la mayor compañía de software de Europa y la tercera del mundo, demuestra que Europa todavía puede fabricar software de primera categoría. Sin embargo, Europa no ha forjado entre sus filas ningún actor dominante en ningún sector del mundo digital. Desde infraestructuras como los navegadores y la computación en la nube hasta aplicaciones como las redes sociales, las empresas dominantes en el mercado digital europeo son todas estadounidenses, como Microsoft, Alphabet y Meta. Y ahora también chinas, como ByteDance (TikTok). Pero ¿por qué? ¿Qué es lo que hace que el sector digital sea tan diferente?
Una diferencia clave es que la industria digital tiene efectos de red. A diferencia de la industria farmacéutica, automovilística y aeroespacial, donde pueden coexistir múltiples actores globales, la industria digital es un mercado en el que el ganador se lo lleva todo.[3] Google ha dominado las búsquedas porque ya atesora la mayor cantidad de datos. Los nuevos motores de búsqueda tienen severas dificultades para competir aun cuando cuentan con una tecnología superior. Facebook, WhatsApp e Instagram se benefician de los efectos de red porque la gente no se cambia a una nueva plataforma a menos que todos sus amigos lo hagan. Por el contrario, BMW, Honda y Toyota prosperan porque no todo el mundo necesita conducir el mismo coche.
A diferencia de otras industrias, los primeros innovadores en línea pueden expandirse más rápido y de forma más económica. En industrias tradicionales como la automotriz, la aeroespacial y la farmacéutica, la expansión requiere una enorme inversión inicial en fábricas, cadenas de suministro e innovación y desarrollo (I+D). En el sector digital, en cambio, el software se escala a un coste casi nulo: una vez que se construye una plataforma, ésta puede crecer exponencialmente con un coste marginal mínimo. Otros factores importantes son el entorno normativo vigente, la existencia de clústeres especializados, la cultura y la educación.
A continuación, y teniendo en cuenta mi experiencia internacional en el desarrollo de regulación y políticas públicas digitales, presentaré cuatro iniciativas que podrían ayudar a Europa a avanzar hacia una posición de liderazgo en IA. Estas son: (a) aclarar el entorno normativo de la UE; (b) desarrollar una estrategia específica para crear clústeres especializados; (c) reformar el sistema educativo; y (d) adoptar iniciativas para cambiar la cultura con respecto a la innovación y el riesgo.
Aclarar el RIA
Publicado en julio de 2024, el RIA es el principal marco legislativo para regular la IA en la UE. La norma entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y será efectiva a grandes rasgos a partir del 2 de agosto de 2026. La UE también propuso la Directiva sobre responsabilidad en materia de daños causados por la IA diseñada para garantizar que las normas de responsabilidad se aplicasen adecuadamente a las reclamaciones de daños relacionadas con la IA. Sin embargo, esta directiva fue retirada en febrero de 2025 debido a la falta de consenso entre los países sobre sus cuestiones nucleares. Comprender el RIA y cómo puede afectar a la innovación en la UE es un requisito previo para recuperar la innovación y la competitividad de la UE en materia de IA.
El RIA se aplica extraterritorialmente y a todos los sectores. Su objetivo es promover una IA centrada en el ser humano y que sea fiable, además de garantizar un alto nivel de protección de la salud, la seguridad, los derechos fundamentales, la democracia y el Estado de derecho frente a los efectos nocivos de los sistemas de IA, al tiempo que apoya decididamente la innovación y el funcionamiento del mercado interior. Un aspecto clave de la norma es la clasificación de los sistemas de IA en cuatro categorías en función del nivel de riesgo que presentan: riesgo inaceptable (prohibido), riesgo alto (sujeto a un cumplimiento detallado), riesgo limitado (se requiere revelar que el contenido ha sido generado o manipulado artificialmente) y riesgo bajo (el resto, que no tienen regulación imperativa).
La aplicación del RIA implicará, como mínimo, una autoridad notificante y una autoridad de vigilancia del mercado en cada Estado miembro de la UE. La autoridad notificante establecerá y desarrollará los procedimientos de evaluación y designación que exige la norma. La autoridad de vigilancia del mercado será responsable de la aplicación del RIA a nivel nacional. Si un sistema de IA no cumple con la normativa, la autoridad de vigilancia del mercado podrá ejercer sus potestades públicas para asegurar el cumplimiento. Las autoridades de vigilancia del mercado informarán anualmente a la Comisión Europea y a las autoridades nacionales de competencia. Una oficina de IA dentro de la Comisión se encargará de hacer cumplir las normas comunes en toda la UE. La aplicación de la norma contará con el apoyo de un panel científico de expertos independientes. Un consejo europeo de IA, integrado por representantes de los Estados miembros, asesorará y asistirá a la Comisión y a los Estados miembros en la aplicación coherente y eficaz del Reglamento de IA. Finalmente, un foro consultivo para las partes interesadas proporcionará conocimientos técnicos al consejo de IA y a la Comisión.
En resumen, el RIA se centra, ante todo, en la protección de los consumidores, al tiempo que permite la innovación. En virtud de su puesta en marcha, las empresas no lanzarán ninguna aplicación antes de saber que es segura y que presenta un riesgo aceptable en todas las situaciones futuras, todos los contextos futuros y todos los modos de uso futuros.
En la otra cara de la moneda, EEUU, donde no existe una legislación o normativa federal exhaustiva que regule el desarrollo y el uso de la IA. En el Congreso estadounidense se están debatiendo numerosos proyectos de ley sobre temas como la educación en IA, la protección de los derechos de autor, la llamada “IA agéntica”, los riesgos biológicos y la seguridad nacional. Se hace hincapié en el desarrollo de directrices voluntarias y mejores prácticas para los sistemas de IA, lo que refleja un enfoque muy receloso de la regulación con el objetivo de no regular para fomentar la innovación y, en cualquier caso, sin imponer mandatos estrictos. Muy recientemente, el presidente Donald Trump firmó una orden ejecutiva cuyo objetivo es promover el liderazgo estadounidense en IA e impide a sus estados promulgar legislación en la materia. Este planteamiento está influenciado por la competencia del país con China.
Las diferencias de enfoque entre las dos regiones, EEUU, por un lado, y la UE, por otro, son, por lo tanto, notables. ¿Qué se puede hacer al respecto? En Europa, los reguladores pueden intentar proporcionar mecanismos para mitigar los daños, lo que sería especialmente útil en futuros litigios cuando se produzcan. Tal y como está redactado hoy en día, el RIA parece dar a entender que cualquier daño significativo es prueba adecuada de que no se han realizado esfuerzos suficientes en materia de gestión de riesgos. Y aunque algunos daños son claramente el resultado de malas prácticas, no siempre es así. Si bien algunos acontecimientos futuros no pueden preverse, otros deberían haber quedado claros para los innovadores mucho antes de que se produjeran.
Por otra parte, mi experiencia como consultor me enseña que el RIA en sí mismo no es el principal obstáculo. Las empresas tienen muchas más dificultades con la fragmentación normativa de los instrumentos del derecho digital que se solapan. La intersección del RIA con el Reglamento General de Protección de Datos, el Reglamento sobre Productos Sanitarios, el Reglamento sobre Máquinas y la legislación sobre servicios financieros crea dificultades particulares. A las pequeñas y medianas empresas les resulta a menudo muy difícil determinar qué normas se aplican a casos de uso específicos y cómo demostrar el cumplimiento de múltiples regímenes normativos que no están coordinados. Del mismo modo, los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo tienen dificultades adicionales para acceder a la información pertinente sobre el cumplimiento, en particular cuando trabajan con modelos de código abierto o con modelos de IA de uso general (los General Purpose Artificial Intelligence, GPAI).
La simplificación normativa que la Comisión Europea propuso el pasado 19 de noviembre de 2025 bajo la denominación de Paquete Ómnibus VII incluye dos propuestas de reglamento para simplificar el marco legislativo digital, en particular, en los ámbitos de datos, protección de datos, ciberseguridad e IA. La versión final que se apruebe tendrá que suprimir estas incertidumbres e implementar un único procedimiento de compliance regulatorio.
Mejora de clústeres regionales y ecosistemas emprendedores
Una observación sólida de los expertos a lo largo de los años descansa en la realidad de la actividad empresarial, distribuida de manera desigual en el espacio geográfico de Europa en función de la heterogeneidad de los conocimientos, las instituciones, los recursos y la demanda de los mercados, que genera una geografía irregular de las actividades económicas acentuada por la evolución tecnológica. Se trata de un dato importante para este análisis ya que un rápido vistazo a EEUU muestra que los actores más importantes del sector privado en el ámbito dominante de la IA a nivel mundial tienden a estar ubicados en una región concreta del país, anclada en torno al clúster de ciencia y tecnología de San José-San Francisco y con tentáculos extendidos hacia la zona occidental del país, que llega, en la parte más norte, hasta Seattle y, en la más al sur, hasta San Diego.
Europa ha desarrollado con el tiempo clústeres industriales intensivos en conocimiento. Sin embargo, el Índice Global de Innovación 2024 de la Organización Mundial de Propiedad Intelectual (OMPI) indica que el principal clúster europeo de ciencia y tecnología (París) ocupa el duodécimo lugar a nivel internacional, el segundo clúster europeo de ciencia y tecnología (Londres) ocupa el vigésimo primer lugar, seguido de Múnich, en el vigésimo tercer lugar, y Ámsterdam-Rotterdam, en el vigésimo sexto lugar. Estocolmo ocupa el puesto 40, por debajo de Teherán, que está en el 38. Ninguno de estos clústeres europeos está ganando posiciones, sino que, por el contrario, todos están descendiendo gradualmente en la clasificación a pesar de la activa política europea. Cabe destacar que el clúster de San José-San Francisco ocupa el sexto lugar, el más alto de EEUU y del mundo occidental, en general. Los cinco clústeres principales se encuentran en Asia Oriental. Esta clasificación se basa en la ubicación de los inventores que figuran en las solicitudes de patente publicadas.
Si se emplea una métrica diferente –artículos científicos publicados y patentes divididas por la población–, Europa sube mucho más y ocupa tres de los seis primeros puestos de los clústeres (Cambridge, Eindhoven y Oxford), mientras que los tres restantes son estadounidenses (San José-San Francisco, Boston-Cambridge y San Diego). Otros clústeres europeos de ciencia y tecnología (12 en total) se encuentran entre los 25 primeros. Las diferencias entre las dos clasificaciones son reveladoras. Los clústeres europeos son mucho más fuertes en ciencia que en tecnología.
Los ecosistemas emprendedores implican acuerdos de colaboración entre empresas y gobiernos, instituciones, universidades, institutos de investigación, fuentes de financiación, operadores tradicionales y startups. En consecuencia, las interacciones y los flujos de conocimiento entre los agentes y las condiciones constituyen el núcleo de los ecosistemas emprendedores. Los programas públicos reconocen esta condición financiando actividades que incentivan los efectos indirectos, estimulan la acción colectiva y aprovechan las sinergias resultantes para lograr un mayor rendimiento de la inversión regional. Estos ecosistemas están integrados en contextos locales, lo que contribuye a una intensa heterogeneidad en su constitución, cultura, capacidades y orientación económica.
Ninguno de los clústeres europeos es líder en tecnologías digitales y menos aún en IA. ¿Podrían serlo? Sin duda pueden. La UE tiene que ayudar urgentemente a desarrollar de forma específica los acuerdos de colaboración entre los actores mencionados anteriormente, que impulsen el desarrollo y el crecimiento de ecosistemas empresariales líderes en IA.
Reforma del sistema educativo
A medida que los sistemas de IA se vuelven más útiles y centrales para la gestión, la dependencia de algoritmos rigurosos y grandes conjuntos de datos ha llegado a dominar la educación empresarial y nuestros estudiantes están perdiendo la capacidad de actuar rápidamente cuando se enfrentan a escenarios con notables dosis de ambigüedad y datos inadecuados. Los programas de MBA a menudo se centran en la enseñanza de la toma de decisiones, la estrategia corporativa y cursos relacionados en un entorno altamente estructurado. Abordan la complejidad y pueden resolver problemas complejos con exactitud utilizando la optimización y otras capacidades computacionales. Diferencian entre certeza, riesgo (donde los resultados pueden describirse mediante distribuciones de probabilidad conocidas) e incertidumbre (donde el problema es arriesgado, pero se desconocen los parámetros de distribución).
Sin embargo, rara vez abordan situaciones en las que existe ambigüedad estratégica. Es decir, situaciones en las que no se dispone de información suficiente o en las que no se conocen las distribuciones de probabilidad de las variables en juego o, incluso, cuáles son tales variables. De hecho, la forma en la que impartimos nuestros cursos aumenta la aversión a la ambigüedad y disminuye su comprensión. Y todo ello en un momento en el que la ambigüedad estratégica va en aumento. Esto implica que nuestros estudiantes de MBA no están preparados de forma óptima para el entorno actual, que cambia rápidamente. También significa que su mentalidad se mantiene pensando en un entorno más estable, lo que implica una aversión a asumir riesgos y desconoce los actuales entornos VUCA (volatility, uncertainty, complexity, ambiguity).
Las universidades pueden hacer un mejor trabajo enseñando a nuestros graduados cómo planificar en presencia de ambigüedad y contando únicamente con datos insuficientes. Podemos enseñarles a realizar mejor la diligencia debida, lo que será especialmente valioso en presencia de mecanismos para documentar la propia diligencia debida. Podemos enseñarles a sentirse cómodos con la incertidumbre, a gestionar los riesgos, a aceptarlos como oportunidades y a tolerar el fracaso. La metodología Lean startup debería formar parte de cualquier plan de estudios de empresariales y de ingeniería. Los planes de negocio teóricos deberían sustituirse por proyectos reales de startups en los que los estudiantes emprendan, fracasen y repitan. Esto significa animar al profesorado a comercializar sus investigaciones en lugar de limitarse a publicar artículos. También significa promover más incubadoras en las universidades, crear clubes de capital riesgo para estudiantes, organizar hackatones para estudiantes y mucho más.
Cambiar la cultura
La naturaleza de la industria digital requiere tomar decisiones en territorios inexplorados. El ritmo fotónico del cambio exige medidas audaces con datos insuficientes. Y el ecosistema emprendedor, para tener éxito, necesita un entorno en el que los actores (innovadores, usuarios, gobiernos, sociedad) se sientan cómodos con la incertidumbre y la ambigüedad, celebren el éxito, toleren el fracaso y estén dispuestos a invertir en startups más grandes para ayudarlas a crecer aún más.
Esto requiere un enfoque emprendedor y poco confortable. Sin embargo, las empresas europeas carecen de esta cultura. Según escribía hace algunos años el profesor Rojo,[4] “en Europa, la quiebra conlleva un grave estigma social. En Estados Unidos, las leyes de quiebra permiten a los emprendedores que fracasan volver a empezar con relativa rapidez y el fracaso se considera parte del proceso de aprendizaje. En Europa, quienes quiebran tienden a ser considerados ‘perdedores’. Se enfrentan a grandes dificultades para financiar una nueva empresa”. Por el contrario, las empresas estadounidenses adoptan una filosofía más flexible e innovadora.
¿Qué se puede hacer para transformar la cultura? No será fácil y llevará tiempo. Además, cambiar esta cultura requiere un enfoque múltiple que implique a reguladores, legisladores, educadores, incentivos fiscales y normas sociales. Pero es importante que se tomen medidas.
Un paso importante se ha realizado con la Ley 16/2022, de 5 de septiembre, de reforma del texto refundido de la Ley Concursal, aunque todavía sigue latente una tendencia punitiva en el concurso de acreedores cuando hay que centrarse en una experiencia de aprendizaje. Por otra parte, las importantes cargas laborales y de seguridad social a las que se enfrentan las startups, especialmente en sus primeras etapas, desalientan la contratación y la expansión rápidas por los altos costes y lo intrincado del cumplimiento de las obligaciones legales.
Otras medidas podrían ser aumentar las inversiones de alto riesgo mediante incentivos fiscales (por ejemplo, reducir las ganancias de capital para las inversiones en empresas emergentes), introducir una mayor flexibilidad normativa para las empresas emergentes (por ejemplo, retrasar los requisitos normativos complejos hasta que las empresas emergentes alcancen un determinado tamaño), intentar cambiar la percepción del público (celebrando a quienes asumen riesgos y no sólo a las empresas consolidadas), etc.
Conclusiones
En este análisis hemos presentado cuatro categorías de iniciativas que, en nuestra opinión, podrían ayudar a Europa a avanzar hacia una posición de liderazgo en el ámbito de la IA. Es muy alentador que los clústeres europeos sean líderes en ciencia; los fundamentos están ahí. Sin embargo, Europa debe actuar con rapidez para establecer el ecosistema empresarial que le ayude a alcanzar una posición de liderazgo en IA. Los reguladores europeos, junto con los legisladores, las instituciones financieras, los innovadores y los educadores, deben trabajar juntos para mejorar las capacidades europeas y el control sobre la infraestructura europea de Internet.
Ciertamente, como ya se ha señalado en ocasiones anteriores, este objetivo cuesta dinero. Y se requiere una clara y unánime determinación por parte de las instituciones de la UE y de los Estados miembros. Pero una cosa se necesita por encima de todo: la voluntad de dejar de moverse por la historia mundial como un mendigo digital. Europa tiene los talentos, el mercado, las instituciones y los valores democráticos. Lo que falta es un decidido impulso político y la correspondiente financiación pública.
[1] Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial y se modifican los Reglamentos (CE) nº 300/2008, (UE) nº 167/2013, (UE) nº 168/2013, (UE) 2018/858, (UE) 2018/1139 y (UE) 2019/2144 y las Directivas 2014/90/UE, (UE) 2016/797 y (UE) 2020/1828 (Reglamento de Inteligencia Artificial).
[2] Para su estudio, me remito a Barrio Andrés, M. (2025), Reglamento UE de inteligencia artificial (Incluye los actos de desarrollo y ejecución de la AI Act), Ed. Francis Lefebvre; y, de forma mucho más extensa, con la participación de 73 expertos nacionales e internacionales, en Barrio Andrés, M. (dir.) (2024), Comentarios al Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, Ed. La Ley.
[3] Shapiro, C. y Varian, H. R. (1998), Information Rules, Ed. McGraw-Hill.
[4] Rojo, Á. y Beltrán, E. (dirs.) (2004), Comentario de la Ley Concursal, Editorial Civitas, Madrid.
