¿Con qué frecuencia utiliza la IA en su día a día? En el marco del evento anual Madrid Investment Summit de Janus Henderson, Michelle Dunstan, Chief Responsibility Officer, lanzó esta pregunta a los asistentes. La propia Dunstan respondió que la IA ya está presente en nuestro día a día, aunque no siempre seamos conscientes: “Ya sea una asistencia virtual, conducción y navegación o si es una interacción con el servicio al cliente, o incluso en medicina, la IA cada vez más forma parte de nuestra rutina diaria”, explicó.
Según Janus Henderson, estamos en el umbral de la era de la IA generativa, en la que las máquinas no solo procesan datos, sino que también los crean, son capaces de predecir resultados e imitan comportamientos humanos con una precisión asombrosa: “Las implicaciones de esta evolución son amplias y profundas, y afectan a todo, desde la superinteligencia hasta los cambios demográficos y los impactos sociales y medioambientales”.
En el panel también participaron Alison Porter, gestora de carteras al frente de las estrategias Sustainable Future Technologies y Global Technology Leaders, y Dan Lyons, analista y co gestor de la estrategia Global Life Sciences. Ambos expusieron cuáles son los riesgos y oportunidades en sus respectivos campos de inversión desde un enfoque en el que se busca comprender y abordar las consecuencias no deseadas de la IA y cómo esto puede repercutir en sus estrategias de inversión.
Más IA, más consumo eléctrico
La primera en hablar fue Porter, que si bien recordó que los albores de la IA remiten a la década de 1960, destacó que la gran explosión de esta nueva tecnología se produjo en noviembre de 2022 con el advenimiento de ChatGPT. En un salto hacia 2025, indicó que hoy la evolución se dirige hacia la IA agencial: “La IA generativa es un motor de generar respuestas. La IA agencial tiene que ver con el razonamiento; trata de proporcionar un resultado, no se limita a proporcionar una respuesta”, detalló la gestora.
Los siguientes pasos que anticipa la experta serán la IA física – por ejemplo, los vehículos autónomos– y, como último estadio, la superinteligencia, entendida como el momento en el que la IA superará a los humanos en inteligencia. “La cuestión es que cada uno de estos pasos evolutivos requieren cada vez más potencia de cálculo. Y cuanto más reducimos los costes, más ahorramos para poder utilizarlo. Seguimos encontrando más casos de uso a medida que reducimos los costes”, explicó Porter.
La experta explicó que el termómetro principal para entender hacia dónde se dirige la IA y qué implicaciones puede implicar es seguir el rastro del dinero en forma de capex: “En términos de potencia de datos, la IA no es barata. Estos chips de IA son muy complejos y están provocando un aumento del consumo eléctrico”, indicó. Según la gestora, al inicio de la era de internet, la demanda de electricidad se incrementó en aproximadamente un 1,6 % anual, pero a partir de 2008 – en coincidencia con la era del internet móvil- le siguió aproximadamente una década de estancamiento. Ahora, estaríamos ante un nuevo repunte, hasta tasas entre el 0,9% y el 3% al alza debido principalmente a la previsión de más centros de datos: “Siguen representando menos del 5 % de nuestra demanda total, pero su demanda energética está aumentando rápidamente”, indicó, aunque matizando que estas previsiones son en realidad extrapolaciones basadas en la potencia de cálculo y el rendimiento que tenemos ahora y que podrían variar en el futuro.
Además, está la propia inversión de los hiperescaladores en fuentes de energía, otro aspecto a tener en cuenta a la hora de abordar las inversiones en IA: “Algunos de ellos se están convirtiendo en líderes en innovación energética”, explicó Porter, destacando el viraje hacia un mayor uso de la energía nuclear– con Microsoft como ejemplo-, hacia una mayor eficiencia en el procesamiento de datos y, de forma primordial, hacia el desarrollo de sistemas de refrigeración, ya que suponen la mayor parte de la demanda de electricidad de los centros de datos. “Estamos yendo desde el simple uso de aire acondicionado y grandes ventiladores a refrigeración líquida e inmersiva”, anticipó la experta.
Además, indicó que también se están trabajando en proyectos no para reducir, sino para evitar nuevas emisiones, citando como ejemplo a Google, que ya ha implementado en 20 ciudades un sistema de regulación de semáforos usando solo Google Maps con grandes resultados, pues ha contribuido a la reducción del 30% de emisiones.
Dimensión social de la IA
Dunstan también preguntó a los panelistas por la dimensión social del auge de la IA, concretamente respecto al temor de que la IA tenga un impacto negativo sobre el mercado laboral. Porter reivindicó en cambio el potencial de uso de la IA para atajar el invierno demográfico que se anticipa en numerosos países de todo el mundo. La experta recuerda que se está reduciendo la población activa e incrementando la tasa de población envejecida y dependiente en nuestras sociedades y que en países como China o Alemania ya se notarán estos efectos en la siguiente generación. En concreto, Porter anticipa tremendas implicaciones para la seguridad social y el sistema de salud: “La IA está desactivando la bomba demográfica de diferentes maneras, desde la productividad física, el ecosistema, el exoesqueleto, hasta los vehículos autónomos y la asistencia sanitaria”.
A pesar del tono futurista de las proyecciones, lo cierto es que desde Janus Henderson ya han identificado en el último año numerosos casos de IA aplicada al sector salud, como relató Dan Lyons, que comenzó por el desarrollo de la robótica aplicada a operaciones quirúrgicas: “En futuras iteraciones del robot, el sistema podrá intervenir y parar al cirujano si está a punto de hacer algo que pueda tener un resultado perjudicial para el paciente”, ejemplificó.
La segunda aplicación que citó Lyons fueron los wearables, dispositivos médicos que se llevan puestos, como los monitores continuos de glucosa que controlan a los pacientes con diabetes: “Los pacientes diabéticos se enfrentan al increíble reto de controlar su dieta y su ejercicio físico, en el contexto de la administración de insulina, para mantener su nivel de glucosa en sangre. Y si se puede conectar una bomba y un dispositivo de monitorización continua de la glucosa con IA, se pueden obtener resultados aún mejores”, comentó.
El experto también detalló el importante papel que juega la IA en el descubrimiento de fármacos, un área en el que las compañías ya llevan utilizando machine learning desde hace años. La vuelta de tuerca que aporta la IA es la aceleración de ese proceso, proporcionando mejores puntos de partida y permitiendo a las compañías moverse más rápido en el desarrollo preclínico. También están empleando IA para los ensayos clínicos, que son la parte más cara del proceso en realidad: “Las organizaciones de investigación clínica están aprovechando la IA para encontrar a los pacientes adecuados y los centros clínicos adecuados, con el fin de obtener resultados en los ensayos clínicos”, resumió el experto.
Lyons explicó que la IA también tiene potencial para mejorar el diagnóstico y la prevención temprana, un elemento clave en la detección de tumores ya que las pruebas de detección tradicionales solo detectan alrededor de un tercio de todos los cánceres. “Las células cancerosas liberan un fragmento de ADN en la sangre que es una huella digital de lo que podría ser un cáncer en fase inicial. Hay empresas que aprovechan la IA para destilar este problema tan complejo e identificar mejor los cánceres en una fase temprana”, detalló Lyons. Como resultado, ahora hay disponibles en el mercado productos con capacidad para detectar 50 tipos diferentes de cáncer que antes no tenían ningún método de detección disponible.
La última gran aplicación que citó el experto es en el campo de la eficiencia, desde el procesamiento de datos para mejorar los algoritmos de atención en diferentes campos como en cáncer o diabetes hasta mejorar los procesos de transferencia de información entre equipos de enfermeras en el cambio de turno.
Oportunidades complejas
Dunstan concluyó que la IA está generando disrupciones, y que las disrupciones crean oportunidades. En el caso de la IA, sus ramificaciones alcanzan cuestiones que van desde la eficiencia a la productividad, pero también la privacidad, transparencia o buen gobierno, aunque con su reverso negativo: pérdida de puestos de trabajo, ataques informáticos maliciosos, potencial mal uso de la IA por parte de gobiernos, alucinaciones no detectadas a tiempo… “Todas estas razones hacen que la IA sea extremadamente compleja, y por esto creemos que es necesario un análisis activo y compromiso. Es necesario hablar con los equipos directivos, comprender no solo cómo y para qué están usando la IA, sino cuál es el proceso detrás de este uso”, detalló la experta.
Así, Janus Henderson ha desarrollado un marco de entendimiento, reuniéndose con “docenas de compañías” que emplean la IA de forma responsable en la creencia de que serán las que despunten en el largo plazo.
Fuente: Madrid Investment Summit, a 30 de septiembre de 2025
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