La Inteligencia Artificial ha llegado como un tsunami y sería difícil encontrar alguien que hoy no haya usado alguna aplicación, aunque sea solo por probarla. Si ampliamos el concepto a esas aplicaciones de AI embebida, es decir, la que funciona en segundo plano, aunque el usuario no sea consciente de ella, el porcentaje sería prácticamente cien, salvo que no utilicen ningún tipo de dispositivo en su día a día.
Ante esa rápida adopción de la tecnología, en este nuevo episodio del podcast Vodafone Lab Café titulado "Aterrizando la IA", se debate sobre por qué no todas las empresas y organizaciones parecen estar adoptándola con la misma rapidez o estrategia y cómo pueden empezar a hacerlo, tal y como propone el título.
Lo más paradójico, según todos los participantes en esta conversación de expertos, es que, en realidad, están siendo los propios empleados quienes llevan las herramientas a su trabajo para mejorar sus tareas individuales, de forma proactiva, y no impulsadas desde arriba. Eso significa que, al mismo tiempo que para muchos responsables el freno está en los reparos sobre seguridad o confianza en el manejo de datos, en realidad están más expuestos por no tener ellos el control.
Esa preocupación es una de las que se debaten en este podcast en el que Alejandro López, CEO y cofundador de IMBox.me nos habla de su solución para facilitar el uso de herramientas tipo ChatGPT o Gemini, integradas con mensajería securizada corporativa, tan eficaz que es usadas por Policía Nacional o Guardia Civil en España. La cuestión es dar el siguiente paso de forma natural y que "si el trabajador se da cuenta de que puede hacer mejor su trabajo, nosotros le demos una solución de control”, añadió. En ese aspecto de la toma de control, Pablo Soto, director del programa de Innovación e Inteligencia Artificial de Vodafone Empresas lo explica de una forma muy gráfica: “La IA es como un coche que te puede llevar a nuevos lugares, y debes elegir ser conductor o copiloto”.
En ese viaje se encuentran líderes como Isaac Hernández, country manager de Google Cloud España, quien reveló información más que interesante sobre el punto en el que están a niveles de desarrollo, teniendo que reaccionar a la irrupción de una competencia especializada con la que no contaban, y datos como que actualmente "el 50% de la programación de Google ya la hace la IA.” Hernández pone también de ejemplo otras compañías que, por haber sido capaces de ver el verdadero potencial de la AI en sus modelos de negocio, han sido capaces de reinventarse completamente, y adelantar a otras empresas que hasta ese momento eran muy superiores en cuota de mercado a ellas. Lo importante, como dice en otro momento del podcast Alejandro López (Imbox) es no perderse por el camino mirando la manzana más alta del árbol, sino empezar por la de más abajo, la más cercana, y luego escalar.
En esa escalada, el cambio cultural de las organizaciones es esencial. La tecnología es solo el 50% de la ecuación. El otro 50% es la gente, y el éxito de la IA pasa por un cambio cultural que la acepte y la impulse. A través de certeras preguntas y facilitando la conversación, Carlos Becker, director de marketing y desarrollo de negocio de Vodafone Empresas y presentador del podcast, lleva a los participantes en este capítulo a extraer algunas conclusiones prácticas para lograr “Aterrizar la IA” como que la formación debe ser constante y enfocada a resultados concretos en su puesto. Que es vital fomentar el cambio desde el rol del líder y "activar la curiosidad más que nunca”, o centrarse en la visión estratégica para no empezar la casa por el tejado y asegurando que la solución se pueda "adaptar culturalmente”.
En todo caso, de la conversación se deduce que la IA prospera donde los empleados están dispuestos a cuestionar el statu quo y explorar nuevas formas de trabajar y es importante quitar el miedo a esta nueva forma de operar: La AI nos va a hacer a todos más eficaces porque está entrenada con el conocimiento previo de todos los humanos, desde Aristóteles al último de los usuarios con el que se entrenan los modelos. Y que tu empresa sea más inteligente, no tiene precio.
El sector logístico español vive uno de los momentos más dinámicos de su historia reciente. Según el último informe Mercado de trabajo en el sector logístico, elaborado por Randstad Research, el sector alcanzó los 928.285 trabajadores en el último trimestre de 2025, su máximo histórico, consolidándose como uno de los sectores clave para el empleo en España.
La noticia confirma la excelente salud de un sector estratégico para el funcionamiento del comercio, la industria y el consumo. Sin embargo, detrás de este crecimiento surge un importante desafío para los responsables de operaciones: gestionar con eficiencia un volumen creciente de trabajadores, vehículos, rutas y entregas exige una estructura organizativa capaz de mantener el control a medida que aumenta la complejidad.
Porque incorporar más conductores, ampliar la flota o aumentar la capacidad de distribución no garantiza automáticamente una mejora de la rentabilidad. De hecho, si el crecimiento no viene acompañado de herramientas adecuadas de control y gestión, puede convertirse en una fuente de costes ocultos, ineficiencias y pérdida de competitividad.
La gran cuestión para el sector logístico ya no es únicamente crecer, sino cómo hacerlo de forma eficiente, rentable y sostenible.
El Gobierno anunció en junio un paquete de más de 162 millones de euros en ayudas públicas para impulsar las tecnologías duales, es decir, aquellas con aplicación tanto civil como militar. La financiación estará destinada a la creación de infraestructuras de investigación, ensayo y experimentación en ámbitos tecnológicos disruptivos y estratégicos.
Estas convocatorias abren una ventana de oportunidad para reforzar las capacidades tecnológicas e industriales de España, con la participación de universidades, centros públicos de I+D, centros tecnológicos y empresas. En un escenario marcado por la creciente importancia de la ciberseguridad, la defensa y la autonomía estratégica, el desarrollo de tecnologías de doble uso adquiere especial relevancia para reducir dependencias tecnológicas y fortalecer capacidades propias.
En el desarrollo de la inteligencia artificial, las redes neuronales son la columna vertebral de muchas herramientas avanzadas, entre ellas los modelos de lenguaje que hacen posible sistemas como ChatGPT, Gemini o Copilot. Estas redes están inspiradas en el funcionamiento de las neuronas biológicas, pero buena parte de sus fundamentos se apoyan en modelos conceptuales desarrollados a mediados del siglo XX. Ahora, investigadores del Instituto Flatiron de Nueva York han planteado un nuevo modelo computacional de neurona que podría ayudar a comprender mejor el funcionamiento del cerebro y, a largo plazo, abrir nuevas vías para el desarrollo de sistemas de IA.
Durante el verano, miles de personas mayores regresan temporalmente a sus pueblos de origen. Este retorno estacional a los entornos rurales plantea importantes desafíos operativos para unos servicios asistenciales que, en muchos municipios, están dimensionados para una población estable y reducida. La teleasistencia avanzada se convierte así en una herramienta clave para reforzar la seguridad y la continuidad asistencial de estas personas durante sus vacaciones.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se han convertido en una de las herramientas más populares y extendidas de la inteligencia artificial. En sus múltiples aplicaciones han demostrado una gran capacidad para procesar lenguaje natural y generar respuestas coherentes. Sin embargo, para los profesionales, especialistas y emprendedores que desarrollan soluciones en sectores críticos, como el jurídico, el financiero o el análisis de datos sensibles, la adopción de la inteligencia artificial se encuentra con un gran obstáculo: la falta de explicabilidad y el riesgo de que se produzcan “alucinaciones” (contenidos incorrectos o inventados que se presentan como verosímiles). Cuando el coste de un error es sumamente alto, no se puede confiar ciegamente en una IA que funciona como una “caja negra”.
Este reto técnico también tiene una dimensión regulatoria en el marco del Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (AI Act). Esta norma establece obligaciones diferenciadas en función del tipo de sistema y su nivel de riesgo. En el caso de los sistemas de alto riesgo, exige, entre otros requisitos, un grado de transparencia que permita interpretar y utilizar adecuadamente sus resultados, así como documentación técnica, registro de actividad y mecanismos de supervisión humana. Para los proveedores de modelos de propósito general, contempla obligaciones específicas de documentación y transparencia. En este ámbito, mejorar la trazabilidad y facilitar la revisión humana puede contribuir a reducir riesgos y a cumplir la normativa.
Para abordar este desafío, los investigadores Steph Buongiorno y Corey Clark, de la Southern Methodist University (SMU), han diseñado el marco de trabajo GAME-KG (Gaming for Augmenting Metadata and Enhancing Knowledge Graphs). Esta metodología propone unir los grafos de conocimiento (KGs) con mecánicas de videojuegos de computación humana (HCG) para recopilar aportaciones de los jugadores con las que modificar y validar las relaciones entre los datos. El objetivo es proporcionar a los LLM una base de conocimiento estructurada y examinable por humanos que pueda mejorar la precisión y la trazabilidad de sus respuestas.
Uno de los ciberataques con mayor impacto para una empresa es la alteración fraudulenta de los datos de pago de sus trabajadores. El denominado fraude del cambio de cuenta bancaria se ha convertido en una amenaza especialmente sensible para los departamentos de Recursos Humanos y administración, ya que afecta directamente a uno de los procesos más críticos de cualquier organización, como es el pago de las nóminas.
A diferencia de otros ataques, este fraude no depende necesariamente de una brecha técnica compleja. Su eficacia se basa en la manipulación de personas y procedimientos internos, por lo que prevenirlo exige combinar medidas de seguridad, protocolos claros y formación específica para detectar solicitudes sospechosas antes de tramitar cualquier cambio.
