Tecnología
La IA y su impacto en la empresa
Expertos analizaron en la Cámara de Comercio los límites, riesgos y oportunidades de la Inteligencia Artificial. Exponiendo ejémplos prácticos de sus utilidades en la industria navarra
Actualizado el 15/01/2026 a las 23:29
Son diversas las empresas navarras que ya han implementado la Inteligencia Artificial en sus sistemas de producción. En Volkswagen se utiliza para detectar errores en las etiquetas de sus coches, comprobando que el número de bastidor coincida con el modelo fabricado, como para verificar si el grosor de la pintura es el adecuado. SKF la emplea para detectar fallos en rodamientos y si tienen grietas, descartarlos. Y en Tracasa Instrumental se está utilizando para solucionar imágenes de un Satélite Sentinel, ver mejor que hay tras ellas y evitar omisiones catastrales.
Sus límites y desafíos se debatieron ayer en la Cámara de Comercio de Navarra, a lo largo de una jornada moderada por José Andrés Palacios, su director general, que contó con la participación de José Luis Cava, divulgador económico y autor de varios bestseller sobre economía y mercados en 2026, Mikel Galar, profesor de la Upna y cofundador de Neuraptic AI, Carlos Fernández de Vigo, CEO de Professor Octopus AI Lab y Guillermo Barbadillo, AI researcher en NDEA.
“El riesgo más claro es la desinformación. Pensamos que todo lo que nos dice Chat GPT es correcto, pero es importante tener un pensamiento crítico porque puede inventarse cosas. Los modelos de lenguaje van a responder siempre, sobre cosas que conocen y sobre otras que no, por lo que, aunque suene coherente y esté bien escrito, hay que tener cuidado y comprobar que sea cierto”, apuntó Mikel Galar. Además, advirtió que “su uso para mejorar la productividad de cada empleado puede traer peligros como la fuga de conocimiento”. Y trató de valorar los beneficios del uso de modelos más tradicionales como los predictivos. “En medicina están siendo aplicados para detectar problemas en radiografías”, explicó.
Por su parte, Carlos Fernández de Vigo destacó la cabeza del robot Atlas de Boston Dynamics. “La del ser humano no puede girar 360 grados, pero la suya sí, siendo más eficiente”. “Hace siete años me encontré con frases que decían que la IA estaba sobrevalorada y que no iba a tener tanto impacto. Yo insistí en hacer formaciones para institutos y colegios, pero se rieron de mí”, reflexionó. “Hay una tendencia, y a la velocidad que avanza, en unos cinco años se debatirán los procesos industriales que hoy están asociados a trabajos humanos”.
Guillermo Barbadillo: “Los modelos más avanzados se han entrenado con aprendizaje por refuerzo”
A lo largo de la mañana de ayer se debatió en varias ocasiones el porcentaje de aciertos que tiene la Inteligencia Artificial en sus respuestas, y sin citar una cifra concreta, quedó claro que cuanto más se entrene a los distintos modelos con aprendizajes por refuerzo, menos errores tendrán. En esto quiso incidir Guillermo Barbadillo, AI researcher en NDEA : “Hay entornos en los que podemos verificar si una respuesta es correcta o no, como pueden ser las matemáticas o la programación. Ahí es donde más progreso está habiendo”. Al ser respuestas concretas y objetivas, es más probable que la solución esté bien, porque este modelo habrá sido enseñado para saber responder. “En estos contextos, la IA está avanzando muy rápido. Se ha invertido mucho dinero, con el que se está pudiendo entrenar a los modelos con aprendizaje por refuerzo para que hagan bien cálculos matemáticos o ejercicios de programación”.
Aun así, por ahora no es posible el 100% de su fiabilidad, por lo que “se necesitan conocimientos técnicos”, explicó. “Cuando le pides a la IA que haga una página web con ciertas características, es probable que haga algún detalle mal, por lo que todavía hace falta ser programador para corregirle”.
“En el último mes la gente se ha revolucionado en X al comprobar que un modelo puede crear una página web por sí solo, algo que hace uno o dos años era imposible”, contó Barbadillo. Y aunque la haga con fallos, los mismos que el humano tendrá que corregir, le permitirá “hacer cosas que antes le costaba mucho tiempo hacer o incluso no podía”. Es decir, estos avances se han convertido en una oportunidad para hacer cosas a una velocidad que antes era imposible. “La IA a día de hoy me permite hacer cosas en ámbitos que no controlo, pero como puedo distinguir si está bien o mal, me acelera mucho mi trabajo”, trasladó el AI researcher en NDEA.
Cabe destacar que donde más está avanzando es en sitios en los que se puede saber si el resultado es correcto o no. En el resto de campos no hay una forma de seguir entrenando a los modelos con aprendizaje por refuerzo para avanzar tan rápido. De ahí el ejemplo de Guillermo Barbadillo: la escritura creativa. “No hay una manera objetiva de definir si un cuento es mejor o peor. Ahí no se progresa porque no se puede aplicar el método”.
