Hace unos días me senté a charlar en Bruselas con Bruno Herrmann, vicepresidente de LT Innovate. Fue una conversación intensa y abierta sobre el rumbo que está tomando la inteligencia artificial en el mundo corporativo. A raíz de aquel encuentro publicamos un análisis estratégico en el blog de Pangeanic sobre la transición de la automatización lingüística hacia las infraestructuras gobernadas de inteligencia de datos. Este rincón de manolito.info, en cambio, me lo reservo para contarlo desde una perspectiva más personal y, si me lo permiten, más descarnada.
La conversación completa también está en vídeo, para quien prefiera escucharla (en inglés).
De los motores de Rolls-Royce a los archivos del Imperio
Se piensa a veces que fundar una empresa tecnológica exige una hoja de ruta milimétrica desde el primer día. En mi caso fue más bien una carambola de hechos inesperados. Como ingeniero formado en el Reino Unido, acabé viniendo a Valencia para la puesta en marcha de una planta de motores de Ford. Después pasé por Rolls-Royce Aero Engines, trabajando en proyectos de cogeneración cuando las placas solares aún no eran la norma. Y tras una etapa de consultoría independiente, terminé dirigiendo la filial europea de una empresa japonesa, BI Corporation, hoy desaparecida. Éramos, sencillamente, BI Europa.
Cuando en 2005 el grupo se dividió entre sus ramas china, japonesa y europea, llegué a una compra amistosa de la parte europea. De ahí nació la marca Pangeanic. Todavía hoy nuestra razón social completa lo recuerda: Pangeanic B.I. Europa SL. En aquel momento éramos una empresa de traducción como tantas, con muy poca tecnología propia.
El verdadero punto de inflexión llegó un par de años después, al colaborar con la universidad politécnica local. Me enseñaron un proyecto de reconocimiento de patrones en el que se escaneaban más de trescientos años de documentos históricos del Imperio guardados en Sevilla y se renderizaban estadísticamente en lenguas modernas. Me quedé fascinado. Si la estadística y los algoritmos podían dar sentido a tres siglos de legajos escritos a mano, el procesamiento del lenguaje no tenía techo. Allí me “convertí”, y nació el Pangeanic tecnológico.
Haber hecho tecnología lingüística por el camino difícil, mucho antes de que los grandes modelos de lenguaje abarataran hasta el absurdo el texto fluido, es lo que nos dio la disciplina para entender los problemas reales que las empresas redescubren hoy con nombres nuevos: control de terminología, umbrales de calidad, evaluación humana y adaptación a dominios concretos.
Veintiún años ignorando los cantos de sirena del capital riesgo
En estas dos décadas hemos recibido las llamadas de siempre: fondos e inversores dispuestos a acelerar nuestro crecimiento a cambio de diluir nuestra visión. Decidimos, conscientemente, mantenernos al margen. Todo lo que Pangeanic ha logrado ha sido autofinanciado. No ha sido un camino de rosas; la crisis bursátil de 2012 y la recesión europea posterior nos golpearon con dureza, en parte por nuestra dependencia de entonces del mercado japonés. Pero resistir nos dejó el mayor activo que una empresa tecnológica puede tener hoy: seguir siendo dueños de nuestros propios asuntos.
Al no responder ante inversores que solo miran métricas de consumo y escalado, podemos predicar con el ejemplo. Defendemos una IA independiente, soberana y autoalojada. Si un ministerio, un departamento de defensa o una organización con cien o doscientos usuarios clave quiere desplegar un modelo específico en un único servidor o en su propia nube privada y mantener el control absoluto de su inteligencia, lo ayudamos a hacerlo sin dependencias externas. Y resulta que muchas instituciones no tienen muchos más usuarios reales que esos. Se puede ser independiente.
No le pagues al médico por mirar tu riñón: la trampa de los tokens
He estado insistiendo mucho últimamente en un concepto que me parece crítico: el error de cambiar gasto de capital (CapEx) por gasto operativo (OpEx) descontrolado al consumir inteligencia artificial por tokens. Puedes calcular el retorno de diez servidores o diez GPU en propiedad. Es imposible calcular el de un coste que escala con cada pregunta que tus empleados hacen a una API de terceros. Y el problema de fondo no es la factura.
Cuando subcontratas tu inteligencia a un modelo facturado por token, no solo cambias una inversión por un gasto operativo abierto: estás externalizando en silencio tu propia capacidad de decidir. Para cualquier empresa o institución que aspire a gobernarse a sí misma, eso no es una conveniencia técnica, es una vulnerabilidad estratégica.
En la charla con Bruno recurrí a una analogía médica que lo ilustra bien: imagina ir al médico y que te diga “Bueno, Manuel, es su riñón. Levántese la camisa, voy a mirar. Eso son diez céntimos. Sí, lo veo bastante rojo… otros quince céntimos, que estamos gastando tokens para procesar el diagnóstico”. La ingeniería detrás de esas grandes plataformas comerciales es extraordinaria, no tengo nada en contra. Pero cambiar la adquisición de tecnología por la subcontratación de nuestra propia mente es un juego peligroso.
Inteligencia frente a astucia en la era de los modelos pequeños
Hace unos años causé cierta polémica con un artículo en MultiLingual, «Language Is No Longer Human» (“El lenguaje ya no es humano”). Mantengo la postura: a escala, las máquinas han ganado la batalla del procesamiento de información y de la memoria. Un modelo pequeño y ajustado a una tarea puede programar, traducir o redactar informes más rápido y en más idiomas que cualquiera de nosotros, y encima de forma local.
Pero la máquina solo es inteligente; no es astuta, lo que en inglés llaman clever. Le falta el contexto vital, la agenda de contactos y la capacidad última de asumir la responsabilidad de una decisión. No estamos en el siglo XIX, cuando la prioridad era que el telar mecánico produjese más metros de tela por hora. La IA no se diseñó para que los periodistas escriban el triple de artículos ni para que los médicos firmen más recetas. Su valor real es que las personas astutas tomen mejores decisiones, delegando el trabajo pesado de datos en la máquina y reservando la ejecución crítica, y el criterio, para el ser humano. El juicio humano no es una capa decorativa de revisión: es parte del sistema de control.
No es casualidad que consultoras como Gartner pronostiquen que en 2027 las organizaciones usarán modelos pequeños y específicos al menos tres veces más que los grandes modelos genéricos. La precisión en los negocios viene de la especialización, no del tamaño bruto. De hecho, es una tendencia de fondo de la que ya venimos debatiendo activamente en comunidades abiertas como r/IA_Soberana.
AI Data Operations: el pulso de los datos y los espacios europeos
Toda esta arquitectura se apoya en una sola columna vertebral: los datos. Es lo que en Pangeanic llamamos AI Data Operations. Las empresas no necesitan más modelos abstractos; necesitan estrategias de datos que limpien, estructuren, anoten y conecten sus propios activos. Tener datos en un lago digital no es lo mismo que estar listo para la IA.
Hemos aplicado esta disciplina en entornos muy regulados: desde la recopilación de datos de entrenamiento para los modelos lingüísticos del Barcelona Supercomputing Center hasta los sistemas seguros de traducción documental que operan para la Agencia Tributaria. La estrategia de datos va antes que la de modelos, no después.
Y coincide con un momento de gran ebullición en nuestra propia tierra. Proyectos como EcoDrive TermSpace, en el que participamos junto al grupo TecnoLeTTRA de la Universitat Jaume I y la red ValgrAI, demuestran que el liderazgo no consiste en consumir APIs de California, sino en construir bases terminológicas y espacios de datos para sectores críticos como la movilidad sostenible. Medios como Valencia Plaza han destacado el impulso de estos hubs de datos de movilidad en la Comunidad Valenciana, y columnas en Levante-EMV analizan cómo el lenguaje y la IA configuran las decisiones logísticas que vienen.
De eso trata, al final, la soberanía tecnológica: de usar el conocimiento de los datos locales para liderar la infraestructura del futuro, sin alquilar por el camino nuestra capacidad de pensar. Si te interesa cómo lo llevamos a la práctica en la empresa, lo conté en detalle en el blog de Pangeanic.
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