Inteligencia artificial multimodal: tendencias que transforman
Claves rápidas
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Evento destacado: El Observatorio Retina 2026, organizado por Retina con el apoyo de Santander y Google, reunió a líderes tecnológicos, económicos y políticos para debatir sobre tendencias futuras.
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Tema central: La inteligencia artificial multimodal y su aplicación en áreas como gobernanza urbana, defensa y movilidad.
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Prioridad estratégica: La seguridad se posiciona como la principal preocupación, superando a la sostenibilidad en el discurso empresarial.
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Retos identificados: Dificultades en emprendimiento, acceso a capital y atracción de talento digital.
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Llamado a la acción: Necesidad de humanizar las siglas ESG para una integración más efectiva de la tecnología en la sociedad.
La inteligencia artificial multimodal en el Observatorio Retina 2026
El Observatorio Retina 2026, celebrado recientemente con el respaldo de Santander y Google, congregó a destacados líderes del ámbito tecnológico, económico y político para analizar las tendencias que definirán el futuro cercano. En este encuentro, la inteligencia artificial multimodal emergió como el tema central, destacando su creciente influencia en áreas clave como la gobernanza urbana, la defensa y la movilidad.
Inteligencia artificial multimodal: una herramienta transformadora
La inteligencia artificial multimodal abarca sistemas capaces de procesar e integrar datos de diversas modalidades, tales como texto, imágenes, audio y video. Esta capacidad permite obtener una comprensión más completa y contextualizada de las situaciones, facilitando interacciones más naturales con la tecnología. Así, su aplicación se expande a múltiples sectores. (es.wikipedia.org)
En el ámbito de la gobernanza urbana, la inteligencia artificial multimodal ha demostrado su eficacia en la gestión del tráfico y la movilidad. Por ejemplo, el Ayuntamiento de Madrid ha implementado semáforos inteligentes con IA que analizan en tiempo real la cantidad de personas esperando para cruzar. Estos dispositivos ajustan automáticamente los tiempos de luz verde, mejorando así la seguridad vial y la eficiencia del tráfico. (as.com)
En el sector de la defensa, la inteligencia artificial multimodal se ha utilizado para optimizar la precisión y eficiencia en operaciones militares. Un ejemplo es el Proyecto Maven del Pentágono, que emplea aprendizaje automático y fusión de datos para procesar información de múltiples fuentes, identificar objetivos potenciales y transmitir decisiones a sistemas de armas, mejorando así las operaciones en el campo de batalla. (es.wikipedia.org)
En términos de movilidad, esta tecnología facilita la integración de diferentes modos de transporte, promoviendo la sostenibilidad y la eficiencia. Indra, por ejemplo, ha renovado su plataforma de movilidad para fomentar la colaboración entre distintos medios de transporte mediante el intercambio de datos y el uso de analítica inteligente. Esto permite ajustar la oferta de transporte según la demanda real y mejora la experiencia del usuario. (cincodias.elpais.com)
Seguridad como prioridad estratégica
Durante el Observatorio Retina 2026, se destacó que la seguridad se ha convertido en la principal prioridad estratégica para las empresas, desplazando a la sostenibilidad en el discurso corporativo. Este cambio responde a un contexto de creciente inestabilidad geopolítica, caracterizado por tensiones entre Estados Unidos, China y Europa. La adopción de tecnologías como la inteligencia artificial multimodal en áreas críticas como la defensa y la movilidad es vista como una respuesta necesaria para garantizar la seguridad y la estabilidad en este entorno global complejo. (elpais.com)
Desafíos en emprendimiento y talento digital
El encuentro también abordó los retos que enfrenta el emprendimiento en el ámbito tecnológico, que incluyen el acceso a capital y la dificultad para atraer talento digital altamente cualificado. Estos obstáculos limitan la capacidad de innovación y crecimiento de las empresas emergentes, afectando su competitividad en el mercado global. La inteligencia artificial multimodal, al ser una tecnología avanzada, requiere profesionales con habilidades especializadas, lo que agrava la escasez de talento en este sector.
Humanización de las siglas ESG
Finalmente, se hizo un llamado a introducir mayor “humanidad” en las siglas ESG (Environmental, Social and Governance), que representan los criterios ambientales, sociales y de gobernanza en las empresas. Se enfatizó la necesidad de que las organizaciones no solo adopten tecnologías como la inteligencia artificial multimodal por su eficiencia, sino que también consideren su impacto en las personas y en la sociedad. La integración más humana de estos criterios puede conducir a una adopción más ética y responsable de la tecnología, alineada con los valores y necesidades de la sociedad.
Preguntas clave
¿Qué es la inteligencia artificial multimodal?
Es un tipo de inteligencia artificial que puede procesar e integrar datos de diferentes modalidades, como texto, imágenes, audio y video, para obtener una comprensión más completa y contextualizada de una situación. (es.wikipedia.org)
¿Cómo se aplica la inteligencia artificial multimodal en la gobernanza urbana?
Se utiliza para gestionar el tráfico y la movilidad de manera más eficiente, como en el caso de los semáforos inteligentes en Madrid que ajustan los tiempos de luz verde en función del número de personas esperando para cruzar. (as.com)
¿Por qué es importante humanizar las siglas ESG?
Es esencial para garantizar que la adopción de tecnologías como la inteligencia artificial multimodal sea ética y responsable, considerando su impacto en las personas y en la sociedad.
¿Qué desafíos enfrenta el emprendimiento en el ámbito tecnológico?
Los principales desafíos incluyen dificultades en el acceso a capital y la atracción de talento digital altamente cualificado, lo que limita la capacidad de innovación y crecimiento de las empresas emergentes.
