En estos 15 años, el ecosistema tecnológico de nuestro país ha cambiado mucho, muchísimo. Sobre todo, a nivel de financiación de proyectos. No solo porque cada vez haya más fondos y más volumen de inversión, sino también porque la búsqueda de financiación se ha profesionalizado al máximo y se ha adaptado a cada una de las fases por las que puede pasar una startup, desde sus inicios hasta su consolidación.

Así que es hora de hacer balance. ¿Cómo ha evolucionado la financiación para startups en los últimos años? ¿Qué opciones tienen los españoles que a día de hoy quieran emprender? ¿Qué tipo de inversión encaja mejor en cada fase? Para obtener algunas respuestas, nos hemos acercado a South Summit Madrid. Concretamente, a la mesa redonda Cómo financiar tu startup más allá del Venture Capital, que tuvo lugar este jueves y en la que pudimos hablar con Iván Navas, CEO de Doofinder; Sandra Montes, CEO de ScrapAd; Natalia Villora, CEO de flowww; y Laurent Arens, director de Inversión de BStartup, el servicio financiero para startups y scaleups de Banco Sabadell, que moderó el encuentro.

A la hora de montar y hacer crecer una startup, las opciones de financiación son múltiples y variadas, si bien cada cual tiene su momento preferido de entrada, su aportación media de capital, etc. Según el análisis del Observatorio de Startups, los fondos de venture capital han sido, históricamente, los actores más relevantes del sector, tanto en el número de operaciones como en el capital aportado en las mismas.

"España ha avanzado mucho en los últimos años y hoy existe un ecosistema más maduro, con más fondos y más capital disponible", asegura Laurent Arens. Pero no vayamos tan de prisa: emprender implica una serie de pasos y cada uno de ellos suele llevar un tipo de inversión asociada.

Las necesidades de financiación de una startup surgen, como es natural, desde sus primeros pasos. "En fases muy iniciales suele existir cierto acceso a capital", afirma Arens, "pero no es un capital ilimitado ni homogéneo: depende mucho del equipo, del sector y de la capacidad de generar confianza en una fase donde todavía hay mucha incertidumbre. Cada vez vemos más actores en early stage, pero sigue siendo un entorno exigente".

En cualquier caso, haya financiación o no, lo cierto es que los inicios suelen ser modestos. Tal y como refleja el Global Entrepreneurship Monitor (GEM), la práctica mayoría puede arrancar con una cantidad que oscila entre los 3.000 y los 30.000 euros.

Y ese dinero inicial, ¿de dónde sale? Teniendo en cuenta que las necesidades no son demasiado elevadas, son los propios fundadores quienes tiran de sus ahorros personales para ello, seguidos, bastante de lejos, por los bancos y las famosas tres F's: friends, family & fools (amigos, familiares y 'locos').

Fue exactamente lo que le ocurrió a Natalia Villora, tanto en su proyecto inicial como en flowww, un software as a service (SAAS) que ofrece una gestión integral para centros de salud y belleza. "Nosotros veníamos de montar antes una agencia de marketing tradicional", nos cuenta. "En 2002, la agencia arrancó y rápidamente empezamos a facturar a los clientes, pero, en los primeros meses, la ayuda familiar nos dio algún empujón". Eso sí, "cuando pivotamos a flowww, ya sabíamos cómo hacer caja. Pero, para los dos proyectos, en nuestros inicios la financiación bancaria fue clave para poder avanzar".

Se trata de uno de los estadios críticos para cualquier startup: ¿en qué momento lo que empezó siendo una idea ha cogido forma? ¿A partir de qué fase lo que parecía un proyecto prometedor se ha convertido en una empresa con un modelo de negocio sólido y vida propia? Y, sobre todo, ¿qué tiene que pasar para que una startup sienta que puede dar el paso y buscar financiación de un fondo de inversión?

Desde su experiencia en BStartup, Laurent Arens cree que hay cuatro factores para que un fondo se interese por una compañía: "El equipo (con capacidad de ejecución, ambición y complementariedad), el mercado (suficientemente grande y con potencial de crecimiento), el producto (una propuesta de valor clara y diferenciada) y la tracción (que haya señales que validen una demanda real, aunque sea incipiente)".

Cuatro factores para que un fondo invierta: "Equipo, mercado, producto y tracción" (Laurent Arens, BStartup Banco Sabadell)

Un momento; ¿y la facturación? ¿No es imprescindible que una startup genere ingresos notables para acudir a un fondo? "No siempre hace falta facturación en fases iniciales", argumenta, "pero sí necesitamos que haya evidencias de que el proyecto puede escalar".

En cualquier caso, matiza, siempre hay excepciones a los requisitos anteriores: "Invertimos también en first-time founders (fundadores de primera generación) cuando detectamos talento, capacidad de ejecución y un conocimiento profundo del problema que están resolviendo". Y, muchas veces, esa primera oportunidad llega "demostrando tracción temprana, construyendo producto y rodeándose de buenos advisors (consejeros) o primeros inversores". Los datos respaldan esta realidad. Según el informe State of European Tech, entre 2016 y 2025 ha ido aumentando el capital disponible –también procedente de fondos– para las startups que comienzan su andadura.

También es verdad que, en muchas ocasiones, depende del sector en el que se inserte la startup, de la complejidad de su tecnología o del cliente al que se dirijan: no es lo mismo montar un ecommerce para todos los públicos que un software de gestión empresarial para compañías del Ibex. "Los negocios digitales tienen siempre más adhesión entre los business angels y FFF’s", afirma Natalia Villora. En su opinión, "existen bastantes formas de localizar capital al principio: abundan las aceleradoras, incubadoras y fondos semilla. El desafío está en tener montado el plan de negocio correctamente para poder impactar a este tipo de vehículos".

A medida que la compañía va creciendo o prolongándose en el tiempo, llega la hora de acometer las siguientes rondas de financiación. Algo que también evalúa The State of European Tech, que deja claro que, entre 2016 y 2025, la inversión en las siguientes etapas también ha venido creciendo.

Y recurrir a la inversión en equity, como todo, tiene sus ventajas y desventajas. Laurent Arens lo tiene claro: "La financiación externa permite acelerar el crecimiento, invertir antes en equipo o producto y capturar oportunidades de mercado más rápidamente". A cambio, "implica dilución, mayor exigencia de resultados y cierta presión en los plazos. Sin embargo, la financiación bancaria no diluye la compañía y hay muchas startups que prefieren combinar inversión en equity y financiación. Por poner en contexto, en 2025, desde BStartup, concedimos 500 millones de euros en financiación bancaria a startups", aclara.

Para Natalia Villora, "cuando estás preparado, todo son ventajas. Pero tienes que asumir un escenario claro: estás sujeto a ofrecer un crecimiento y una rentabilidad". Y ojo, porque "eso no es malo si entiendes que quieres lo mismo que el fondo de inversión. Si hay buena relación, todo son ventajas".

"Cuando estás preparado, todo son ventajas… si entiendes que compartes objetivos con el inversor" (Villora, flowww)

Sandra Montes tiene claro que "la financiación no es un fin en sí mismo, sino una herramienta. Puedes invertir antes en producto, tecnología, personas o expansión internacional y aprovechar oportunidades que, de otra forma, tardarías mucho más tiempo en abordar, o a las que simplemente llegarías tarde". Y así ocurrió con ScrapAd, su plataforma global para la compra y venta de chatarra y metales reciclables.

Además, más allá del capital, "contar con inversores aporta una red de apoyo y asesoramiento formada por personas con gran experiencia empresarial, que te acompañan en el crecimiento de la compañía y luchan contigo por los objetivos comunes". Desde su punto de vista, "recurrir a la financiación externa tiene sentido cuando existe una oportunidad clara para acelerar el crecimiento".

En cualquier caso, sería iluso obviar que, en muchas ocasiones, hay startups que no consiguen atraer a los fondos. "Seguro que existen buenos proyectos que se quedan por el camino por falta de financiación", afirma Iván Navas, "pero no creo que sea el problema principal del ecosistema emprendedor a la hora de poner en marcha un proyecto".

"No todas las empresas son invertibles, lo cual no significa que sean malos negocios" (Sandra Montes, ScrapAd)

Y es que "es importante entender que no todas las empresas son invertibles, lo cual no significa que sean malos negocios", matiza Sandra Montes. "Los fondos buscan oportunidades con unas características muy concretas de crecimiento y de retorno. Por eso es tan importante que existan cada vez más alternativas de financiación que permitan a cada empresa encontrar la fórmula que mejor encaje con su estrategia y etapa de desarrollo".

En el camino de la búsqueda de la financiación, casi todos los modelos son posibles: hay startups que la necesitan desde el principio, otras recurren a ella cuando quieren contratar a más gente, otras cuando buscan crecer más rápido, otras para expandirse más allá de nuestras fronteras... Pero, ¿hay quien no necesita financiación externa en ningún momento y, aun así, consigue ser rentable?

Lo cierto es que sí y recibe un nombre. Se trata del bootstrapping, un modelo de emprendimiento que podríamos resumir en cuatro palabras: "Antes de gastar, ingresa". Las bootstrapped startups son aquellas que se financian única y exclusivamente con el dinero que generan, sin recurrir a ningún tipo de inversión externa. Para ello, obviamente, la compañía debe tener un modelo de negocio que le permita facturar desde el primer día.

Y ese es precisamente el modelo que siguió Iván Navas con Doofinder, que ayuda a los ecommerce a mejorar la conversión y las ventas. "En nuestro caso, fue una elección voluntaria", reconoce. "Tal y como planteamos el plan de negocio, entendimos que no necesitábamos fuentes de financiación externa". Para él, "la principal ventaja del bootstrapping es la autonomía en la toma de decisiones", ya que "un inversor externo, principalmente, quiere multiplicar su capital. El hecho de no haber recurrido a la financiación externa nos permite no focalizar todo el esfuerzo en el plano económico". Además, este modelo "obliga a la compañía a crear procesos eficientes".

"La principal ventaja del 'bootstrapping' es la autonomía en la toma de decisiones" (Iván Navas, Doofinder)

Todo, obviamente, tiene su contrapeso. El CEO de Doofinder ve dos posibles desventajas al bootstrapping. "La primera, el tiempo: con capital externo se pueden acortar tiempos –tanto para bien como para mal– en el crecimiento de una compañía". Y la segunda, "la visión externa: creo que, en alguna ocasión, tener el apoyo de gente que ha visto otras realidades empresariales puede ayudar".

"Yo admiro mucho a las compañías que son capaces de crecer mediante bootstrapping", confiesa Sandra Montes. "Demuestran una gran disciplina financiera y capacidad de ejecución desde el comienzo", añade.

Como vemos, las fórmulas son muchas y variadas: nacer con dinero interno o externo, crecer deprisa o despacio, optar por un tipo de inversión u otra... El abanico de posibilidades es (casi) infinito, así que lo único que une a todas las startups es, en realidad, lo más importante de todo: que la idea que un día apareció en su cabeza se convierta en una empresa rentable, sostenible y exitosa.

El debate es lógico, pero se queda corto, ya que quizá deberíamos tener una mayor amplitud de miras y fijarnos no solo en la IA, sino también en el conjunto de tecnologías que la rodean. Nos referimos a la deep tech o tecnología profunda, un grupo de tecnologías, con una alta inspiración científica, que apuestan por revolucionar por completo prácticamente todas las industrias. Todo ello, a través de herramientas como la IA, la computación cuántica, la robótica, la ciencia aeroespacial o la biotecnología aplicada a la salud, por poner solo algunos ejemplos.

Pues bien, ¿qué papel está jugando la deep tech a día de hoy en las diferentes industrias? ¿Y en Europa? ¿Disponemos de startups suficientes en todos estos ámbitos? Y las startups que surgen, ¿cuentan con la financiación que necesitan? Para conseguir algunas respuestas, acudimos a la mesa redonda 'Building Europe’s Next Deep Tech Champions', que tuvo lugar en la reciente edición de South Summit Madrid. Una sesión moderada por Yolanda Pérez, subdirectora general de Banco Sabadell y directora de BStartup, el servicio financiero para startups y scaleups de Banco Sabadell, que contó con la presencia de Rodrigo Hernández, Generative AI director de Multiverse Computing; Montserrat Vendrell, partner de Asabys Partners; Samuele Grandi, CEO y cofundador de Arq Quantum Technologies; y Mariona Sanz, responsable de Innovación y Desarrollo de Negocio del Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS).

Como decíamos al principio, existe un debate muy intenso en relación a la IA sobre si Europa está perdiendo la carrera económica, geopolítica e innovadora frente a otros territorios. Nuestro continente, a menudo señalado por un posible exceso de regulación, tiene ante sí el reto de no quedarse atrás en el camino de la deep tech.

Rodrigo Hernández lo tiene claro: "Europa tiene una enorme capacidad científica: universidades, centros de investigación y talento técnico de primer nivel. De hecho, muchas de las tecnologías más disruptivas nacen aquí". Sin embargo, "las desventajas son evidentes. El mercado estadounidense es homogéneo: una startup puede escalar de Boston a California sin cambiar de idioma, de regulación ni de moneda. En Europa fragmentamos todo: mercados, idiomas, marcos legales... Eso ralentiza la escala".

Yolanda Pérez incide en ello y añade algún factor adicional. En su opinión, "la principal diferencia con Estados Unidos no está en la generación de conocimiento, sino en su transformación en grandes empresas. Estados Unidos sigue liderando en escalado empresarial porque dispone de un mercado más integrado, una mayor tolerancia al riesgo y, sobre todo, una enorme disponibilidad de capital privado para escalar compañías". Además, "cuenta con grandes empresas tecnológicas que reinvierten masivamente en I+D y actúan como tractoras de todo el ecosistema".

"La diferencia con EEUU no es el conocimiento, sino su transformación en gran empresa" (Yolanda Pérez, BStartup Banco Sabadell)

Más allá de las opiniones, lo cierto es que los datos hablan por sí solos. Según el análisis de Science Business, tenemos una noticia buena y otra no tan buena. La buena es que, entre 2015 y 2024, la distancia entre Europa y Asia en lo que se refiere a inversión en deep tech no solo se ha reducido, sino que, de hecho, se ha dado la vuelta y nos ha colocado por delante. La no tan buena, eso sí, es que seguimos muy lejos de Estados Unidos.

Conviene fijarse en otra forma de medir la situación: las patentes. El informe The 2025 European Deep Tech Report analiza la evolución que han experimentado estos territorios a la hora de registrar patentes relacionadas con la deep tech. Y en ese sentido, el balance también es claro: salvo en un aspecto, Europa, por lo general, ha retrocedido.

La comparativa con el gigante asiático es llamativa, ya que, pese a la 'cercanía', no podrían tratarse de dos territorios más diferentes. "China destaca por implementar transformaciones lideradas por el Estado en áreas como el clima o la urbanización, capturando una cuarta parte del mercado global de IA", afirma Mariona Sanz. Ante esto, "la ventaja europea reside en la fortaleza de sus instituciones democráticas, que buscan asegurar que la tecnología sea un instrumento alineado con valores éticos y no un simple mecanismo de control centralizado".

Y es que las características de China, especialmente particulares por su sistema político, en ocasiones se convierten en ventajas. "China ha demostrado una enorme capacidad para ejecutar estrategias industriales a largo plazo", apunta Montserrat Vendrell, "y para movilizar recursos en sectores estratégicos". En salud y biotecnología, por ejemplo, "en pocos años ha pasado de ser un mercado de fabricación a convertirse en una fuente creciente de innovación".

Y para revertir esta situación, ¿qué puede hacer Europa? Para Mariona Sanz, "es imperativo construir puentes que conecten el rigor de la investigación científica con el despliegue comercial". En su opinión, "el éxito a largo plazo dependerá de alcanzar una verdadera autonomía digital, fomentando el diseño de chips europeos propios y guiando a los equipos científicos para que transformen sus ideas en soluciones de mercado tangibles". Una de las últimas iniciativas en esta dirección reside precisamente en su propio centro, que ha lanzado la BSC AI Factory, impulsada por la Unión Europea, que busca que startups, pymes, administraciones públicas e investigadores puedan desarrollar proyectos de inteligencia artificial sin tener que invertir en infraestructura propia.

En ese sentido, Yolanda Pérez señala tres palancas relevantes: "Aumentar la disponibilidad de capital en tech transfer y en fases de crecimiento, avanzar hacia un entorno regulatorio y de mercado más integrado y reforzar el papel de la demanda, tanto pública como privada, como motor de innovación". En definitiva, "Necesitamos que una startup europea pueda crecer en Europa con la misma rapidez y escala con la que lo hacen en otros grandes mercados".

Todos podemos estar de acuerdo en que, para que las startups de deep tech crezcan, debe haber cada vez más iniciativas. Pero, ¿cómo van a financiarse?

Aquí, el sector se encuentra con una posible barrera que conviene no obviar: "Estas compañías siempre tienen un recorrido de financiación diferente a las demás", asevera Hernández, ya que "requieren más inversión inicial en I+D, ciclos de desarrollo más largos y un nivel técnico que no todos los inversores pueden evaluar fácilmente". Eso significa que, en determinadas fases, "puede resultar más complejo explicar el potencial de la tecnología que en una startup basada en modelos más conocidos o con métricas comerciales inmediatas".

Los datos le dan la razón. The 2025 European Deep Tech Report hace una comparación que habla por sí sola, analizando cuántos años de actividad y cuánta financiación necesitan las compañías deep tech, en comparación con otro tipo de startups, hasta conseguir ingresos. Sobre todo en la fase inicial y en la de gran facturación, las diferencias son muy visibles: para facturar 100 millones de dólares, por ejemplo, una deep tech necesita 392 millones de financiación, mientras que otras startups hacen lo mismo 'solo' con 113 millones.

Esto desemboca en un escenario evidente: "La búsqueda de financiación para estas empresas representa una carrera de fondo mucho más exigente que para aquellas con tecnologías más generalistas", añade Mariona Sanz. Y los inversores, "ante riesgos técnicos más profundos y una mayor incertidumbre sobre la propiedad intelectual, tienden a ser más cautelosos".

Y es que "muchas startups de deep tech consiguen financiación para su investigación o para el desarrollo de los prototipos, pero las mayores dificultades aparecen cuando hay que industrializar una tecnología, certificarla, construir capacidad productiva o comercializarla", insiste Yolanda Pérez. En ese momento en que aún hay incógnitas y riesgos, "las necesidades de capital aumentan de forma muy significativa y los plazos suelen ser más largos que en otros sectores tecnológicos". Por eso, recalca de nuevo: "el problema no es tanto crear la tecnología, sino convertirla en una empresa de escala mundial".

"La financiación para estas tecnologías es más exigente que para otras más generalistas" (Mariona Sanz, BSC-CNS)

Este posible conservadurismo de los fondos de inversión se refleja, de nuevo, en los datos. En Europa, la diferencia de financiación entre las deep tech y el resto de startups, aunque se ha ido reduciendo con el paso de los años, sigue siendo evidente.

España no escapa de esta tendencia. Según el estudio Quantitative Report on Deep Tech in Spain, en nuestro país ha descendido ligeramente el número de inversiones en empresas deep tech, pero el volumen de dichas inversiones, especialmente en el último año evaluado, ha crecido. Y si comparamos ambos datos con los de hace una década, no hay color: hablamos de una industria más que asentada.

Sin embargo, seguimos lejos de otros países de nuestro entorno. Reino Unido, Francia, Alemania, Suecia, Suiza, Países Bajos y Dinamarca están por delante.

Todo esto, sin embargo, puede tener un posible reverso positivo. Rodrigo Hernández, de hecho, recuerda que la complejidad técnica también puede jugar a su favor, ya que "cuando la tecnología demuestra una ventaja competitiva clara y un impacto económico tangible, los inversores entienden que están ante barreras de entrada muy difíciles de replicar". Es decir, si tienes un ecommerce exitoso, por ejemplo, 'cualquiera' puede intentar copiártelo sin excesiva dificultad. Pero eso no ocurre en este sector, donde la tecnología es compleja y conlleva muchos años de desarrollo.

"Si la tecnología demuestra ventaja competitiva e impacto económico, es muy difícil de replicar" (Rodrigo Hernández, Multiverse Computing)

Para Samuele Grandi, es fundamental que Europa apueste por lo que él llama "instrumentos de capital paciente", es decir, "fondos que puedan esperar los ciclos de maduración reales de la deep tech". También propone "agilizar la transferencia tecnológica desde las universidades, ya que ahora ese proceso es demasiado lento y costoso para una startup joven". Y, como requisito extra, apunta a que "los grandes corporates europeos deben ser los primeros clientes de las empresas de deep tech, no los últimos".

"Hay que tener transferencia tecnológica desde las universidades" (Samuele Grandi, Arq Quantum Technologies)

En cualquier caso, en un escenario tan competitivo y con unas características tan especiales, ¿qué debe tener una startup de deep tech para que un fondo quiera apostar por ella? En BStartup, "es una combinación de tres elementos", apunta Pérez. En primer lugar, "una tecnología diferencial y defendible que solucione un problema real"; en segundo, "un equipo capaz de ejecutar el proyecto"; y, por último, "un mercado lo bastante grande que permita construir una empresa relevante a escala global".

Montserrat Vendrell insiste en esto de resolver un problema real, ya que "en salud no basta con que la ciencia sea excelente; debe existir una necesidad médica o clínica importante y una propuesta de valor clara para pacientes, profesionales sanitarios o sistemas de salud". Además, la startup debe tener "una ventaja competitiva clara y difícil de replicar, idealmente protegida por una propiedad intelectual sólida". Y en busca de esa serie de ingredientes, de hecho, Asabys Partners ha lanzado recientemente un fondo de 100 millones de euros enfocado al tech transfer. Dicha iniciativa está financiada al 75% por el Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI).

Hablamos mucho de conceptos como mercado, escalabilidad y financiación, pero conviene no olvidar otro esencial: el del talento. En los últimos años se viene debatiendo sobre si, en un sector tan complejo como el de la deep tech, existe talento suficiente. Para Samuele Grandi, "no es que no exista talento especializado, porque hay físicos e ingenieros excelentes en España y en Europa, pero el perfil que necesitamos, alguien que entienda tanto la física cuántica como el desarrollo de sistemas reales, es escaso a nivel global".

Y ojo, que no basta con que el talento sea especializado; también debe ser multidisciplinar. Para Vendrell, una buena startup debe contar con "equipos capaces de combinar excelencia científica con visión empresarial. Las mejores compañías suelen ser aquellas que entienden tanto la ciencia como el camino para convertirla en un producto".

"Los equipos deben combinar excelencia científica con visión empresarial" (Montserrat Vendrell, Asabys Partners)

Y a la hora de encontrar a esos profesionales, que quizá no sobran, lo cierto es que "competimos por ellos con grupos universitarios, grandes tecnológicas y otros laboratorios", añade Grandi. "Es un reto de medio plazo que toda la industria deep tech comparte, y que Europa debería tomarse más en serio a nivel de política educativa y de retención".

El contexto, por tanto, ya está marcado. Nos encontramos ante un sector que emplea tecnologías muy avanzadas, con un carácter científico muy marcado y un potencial enorme a la hora de impactar en cualquier actividad económica. Y eso implica, también, una serie de retos: avanzar en la investigación, reclutar el mejor talento, conseguir el apoyo financiero y, sobre todo, enmarcarse en un contexto europeo que apueste de manera definida por la deep tech. La receta ya la tenemos; ahora lo que falta es terminar de cocinarla.

Artemis II: lanzamiento de la NASA a la Luna, tripulación y última hora de la misión, en directo

El objetivo principal de Artemis II es comprobar que los sistemas de soporte vital de la nave Orion, esta vez con tripulación humana, y el cohete Sistema de Lanzamiento Espacial (SLS, por sus siglas en inglés) funcionan en el entorno hostil del espacio profundo. Una vez allí, no hay lugar para el error. Por eso, casi todo lo que ocurra durante los aproximadamente 10 días que dura la misión estará relacionado con validar el diseño y la funcionalidad de la aeronave.

Los astronautas de la NASA Reid Wiseman, Victor Glover, Christina Koch y el astronauta de la Agencia Espacial Canadiense Jeremy Hansen viajarán alrededor de la Luna haciendo un sobrevuelo y volverán a la Tierra. Describirán un ocho en el que pasarán por la cara oculta de la Luna (a entre 6.400 y 10.300 kilómetros más allá de ella). A esta distancia, la Luna ocupará gran parte de la ventana de la cápsula Orion. Los astronautas la verán como si el satélite fuera una pelota de baloncesto sostenida por su brazo extendido, y podrían ser los primeros seres humanos en ver a simple vista algunas partes de su cara oculta. En esos momentos, pasarán 41 minutos incomunicados.

Para cuando eso ocurra, los instantes más delicados habrán pasado, porque tendrán lugar en los dos primeros días. Ahí decidirán, si todo está en orden, salir de la órbita terrestre rumbo a la Luna. Y en ese momento ya no hay vuelta atrás hasta que se llegue al satélite y se use su gravedad para impulsarse de vuelta. También será crítico el reingreso en la atmósfera el día 10, cuando ni el escudo térmico ni los paracaídas pueden fallar.

Esta será la primera misión tripulada más allá de la órbita terrestre baja desde 1972 y además podría establecer un nuevo récord: superar el punto más alejado de la Tierra al que se ha llegado (el hito actual está en 400,171 kilómetros de la Tierra, donde se llegó con Apolo 13 en 1970). Aún no es seguro, dependerá de la posición de la Luna el día del lanzamiento.

Hablando del programa Apolo, que este programa de la NASA se llame Artemis no es casualidad: en la mitología griega, es su hermana gemela. La agencia espacial estadounidense establece así una comparación: sí, volvemos a la Luna, pero la misión tiene sus diferencias y sus objetivos clave. El más importante: comprobar que todos los sistemas de la nave funcionan.

Aunque el logo de la NASA acapare las imágenes, Artemis es un esfuerzo internacional, público y privado, que incluye a multitud de naciones que colaboran en base a los Acuerdos Artemis. Han participado hasta países pequeños como Ruanda, Liechtenstein y Chipre.

Históricamente, la propia NASA fabricaba todos sus sistemas críticos. En Artemis, han delegado una parte vital de la nave en la Agencia Espacial Europea (ESA) y por primera vez han encargado a una empresa no estadounidense (Airbus) un elemento clave para una misión de vuelo espacial humano.

Una novedad chocante: es la primera cápsula más allá de la Luna que incluye un inodoro real (Sistema de Gestión Universal de Residuos, UWMS por sus siglas en inglés) y algo parecido a una “cocina” (un calentador de alimentos y un dispensador de agua caliente) para que los astronautas no tengan que conformarse con alimentos fríos. Algo esencial si se quiere garantizar la comodidad de los astronautas para misiones más largas.

La parte del módulo de servicio (ESM), es decir, lo que va debajo de la cápsula donde se ubican los astronautas (made in USA), se ha diseñado y fabricado en Europa. Es lo que permite a la nave volar. Le proporciona propulsión, generación de potencia y electricidad, y control térmico. También suministra a los astronautas agua, aire, electricidad y una temperatura confortable (lleva los depósitos de agua, oxígeno y nitrógeno para suministrarlos a la cápsula).

Duros entrenamientos, estrictos protocolos sanitarios, toda una vida esperando este momento. Los cuatro astronautas de la misión Artemis II se sumarán a las 24 personas que, desde Neil Armstrong, han viajado a las inmediaciones de nuestro satélite. Hasta ahora, todos hombres estadounidenses. Esta tripulación romperá tres techos.

Una astronauta irá por primera vez a la Luna: cuánto perdemos (todos) sin mujeres en ciencia

La importancia de Artemis II debe verse en su conjunto. Es una pieza fundamental del programa Artemis, que surge de una idea clara: volver a la Luna, sí, pero de forma sostenida. Volver para quedarse. Volver para crear una infraestructura permanente y reutilizable. Volver para adquirir conocimientos que nos permitan vivir y trabajar durante largos periodos en otros mundos. O a eso aspiran la NASA y sus socios (también la ESA), pero no es tan fácil.

Por eso, que esta vez el ser humano no pise la Luna y ‘solo’ orbite no significa que no sea de nuevo un gran paso para la humanidad. Significa que se están haciendo pruebas para garantizar que el siguiente salto es posible. La tripulación de Artemis II será la primera en probar la nave espacial Orion de la NASA en el espacio con seres humanos a bordo. Este es un escalón crucial para llegar a la superficie de la Luna, ya que estas pruebas desbloquean logros críticos.

Esta misión también probará el Sistema de Comunicaciones Ópticas Orion Artemis II, una terminal de comunicaciones láser que enviará datos científicos y de la tripulación mediante enlaces láser. Esto podría allanar el camino para futuros sistemas de comunicaciones de este tipo (mucho más potentes que las redes de radio) en la Luna y Marte. Además, las observaciones y experimentos científicos que realice la tripulación de Artemis II ayudarán a preparar y entrenar a los futuros astronautas para sus misiones. Es algo que no solo se quedará en el espacio: la investigación espacial siempre deja avances científicos y tecnológicos en electrónica, energía, agricultura y salud, que tienen aplicación directa en la Tierra. Artemis II no será una excepción.

La ciencia tras el recado de Sánchez a Musk: qué pierde la humanidad si no llegamos a Marte

Artemis II es el segundo escalón de un programa ambicioso de la NASA, clave para ganar a China en la carrera lunar: sentar las bases para que volver a la Luna se convierta en una cita frecuente. Sentar las bases, literalmente: la NASA acaba de presentar un plan de 20.000 millones para construir una colonia permanente en la Luna en siete años, un proyecto con apellido español: lo dirigirá Carlos García-Galán.

Según Jared Isaacman, administrador de la NASA, las nuevas previsiones son misiones robóticas a la superficie lunar sean casi mensuales a partir de 2027 y aterrizajes tripulados en la Luna cada seis meses a partir de 2029. Estimaciones que no se pueden creer con fe ciega, ya que el programa ha sufrido varios cambios y calendarizaciones (y no está exento de volver a necesitarlos).

¿Por qué no aterrizan en esta misión de Artemis II? Porque es una misión para comprobar que el cohete SLS y la nave Orion (y sus sistemas de soporte vital, comunicación y navegación) funcionan perfectamente en el espacio profundo, con tripulación incluida por primera vez, antes de intentar un descenso (que es más complejo y requiere un módulo de aterrizaje). Una vez esto se valide y se hagan otras pruebas, el aterrizaje está previsto para Artemis IV.

¿Qué es el escudo térmico y por qué es importante? En el trayecto de vuelta a la Tierra, Orion entra en la atmósfera a 40.000 km/h y el exterior de la nave alcanza cerca de 2.800 ºC. El escudo térmico, fabricado con un material que se quema de forma controlada absorbiendo el calor, es lo único que separa a los astronautas de esas temperaturas. En Artemis I el escudo sufrió cambios y pérdida de material no previstos en su superficie, siendo una de las causas del retraso de Artemis II. La NASA identificó el fallo, descartó rediseñar el escudo y optó por modificar la trayectoria de reentrada para reducir el calor al que se expone la nave.

¿En qué se diferencia Artemis de las misiones Apolo? La principal diferencia es que con Apolo el objetivo era llegar (y llegar primero) y con Artemis se quiere crear una base lunar permanente (llegar y quedarse). También es diferente el punto de la Luna que se quiere alcanzar: con Apolo, el ecuador lunar (zonas llanas y seguras); en Artemis, el Polo Sur, donde hay hielo de agua, crítico para extraer recursos y garantizar esa presencia humana sostenible. También hay diferencias en la tecnología y la energía utilizadas.

¿Por qué volvemos a la Luna ahora? Para establecer esa base lunar permanente que nos permita después dar el salto a Marte. La Luna es el campo de pruebas científico y tecnológico, y también la gasolinera espacial, que nos permite aprender y extraer recursos para una futura misión tripulada al planeta rojo. Volver también forma parte de una nueva carrera espacial, en la que EEUU quiere asegurar su liderazgo geopolítico (también en la Luna) frente a China.

¿Cuánto cuesta todo esto? La NASA ha gastado alrededor de 93.000 millones de dólares (unos 80.700 millones de euros) en total en el programa Artemis entre 2012 y 2025. Solo el cohete SLS, la nave Orion y los sistemas de tierra suman más de 55.000 millones. Cada lanzamiento del SLS cuesta en torno a 4.000 millones, más que cualquier cohete de la historia.

El foro contó con la participación de expertos de distinto campos como Hendrik Brandis, co-fundador y socio de Earlybird, Héctor García Tellado, CTO y General Manager, Southern Europe de Microsoft, Ricardo Baeza-Yates, director del AI Institute, profesor visitante en Northeastern University (Silicon Valley) y catedrático WASP en KTH Royal Institute of Technology (Suecia) o Joaquín Cuenca, Fundador y CEO de Freepik que compartieron su visión sobre temas como el cambio en el panorama geopolítico con la aparición de la IA, la llegada a una era de “Superproductividad”, las distintas formas en las que las startups piensan e innovan y si es posible que la IA vaya a superar al ser humano.

Nacho Cardero, director de El Confidencial, pronunciando el discurso de bienvenida.

Manuel Ángel Méndez, redactor jefe de la sección de Teknautas de El Confidencial, moderando el evento.

Kike Andrés Pretel, redactor jefe de la sección de Defensa de El Confidencial y moderador del evento.

Claudio F. González, codirector del campus sino-hispánico de la Universidad de Tongji (Shanghái), durante su entrevista en el foro.

Mesa redonda: “US vs Europa vs China: la guerra que viene con la IA y el gran reto a la seguridad y la soberanía”.

Hendrik Brandis, Co-Founder & Partner de Earlybird.

Raquel Jorge Ricart, investigadora del Real Instituto Elcano y directora de European Affairs en Bruselas de Adigital.

Salvador Álvarez Pascual, General de División del Ejército del Aire y del Espacio (R) y director de Estrategia del Grupo Oesía.

Héctor García Tellado, CTO y General Manager, Southern Europe de Microsoft durante su entrevista en el bloque “Agentes de IA: ¿la era de la ‘superproductividad’?”.

Mesa redonda: “Agentes de IA: de la promesa a la productividad”.

Enrique Polo de Lara, Senior VP y Country Manager de Salesforce.

Isaac Hernández, Country Manager de Google Cloud Iberia.

José Antonio Relaño, CIO de Bosch España.

Jacinto Estrecha, Head of Artificial Intelligence de NTT Data Europe & LATAM.

Enrique Solbes, Chief Digital Officer de KPMG en España, durante la charla “Implementando la IA en las empresas: retos y oportunidades”.

Mesa Redonda: “La realidad de la IA en la empresa: Retos y casos de éxito”.

Francisco Vega, gerente de Transformación Digital, Bidafarma.

Antonio Herrero, director de IA y Big Data en Quirónsalud.

David Liras, Chief Digital & Information Officer de Moeve.

Rosario Aguilar, directora general de Operaciones de ING.

Joaquín Cuenca, fundador y CEO de FreePik durante su entrevista en el bloque “Cómo innovar (y pensar) como una ‘startup’ de IA”.

Mesa redonda: “La próxima innovación en IA: tendencias que están definiendo el futuro”.

Laura González Florez, Chief of Staff de Synthesia.

Ion Cuervas-Mons, CEO de Rauda AI.

Javier Sánchez, Cofundador de Rebolt.

Elisenda Bou-Balust, Founder & CEO de Cala AI.

Jochen Doppelhammer, COO de Maisa AI.

Ricardo Baeza-Yates, profesor visitante en Northeastern University (Silicon Valley) y catedrático WASP en KTH Royal Institute of Technology (Suecia), en su entrevista “2025: ¿El año en el que la IA será más lista que nosotros?”.

Antonio Herrero de Quirónsalud.

Enrique Solbes de KPMG y Alfredo Jiménez-Millas de El Confidencial.

Manuel Ángel Méndez de El Confidencial y Hendrik Brandis de Earlybird.

Raquel de Jorge del Real Instituto Elcano y Jon Nagore de Harmon.

Agustín López Barredo de Airbus.

Alberto Alcazar, Mónica Hernández y Juan Carlos F. Galindo de eVoost AI junto a Manuel Ángel Méndez de El Confidencial.

Aska Okumura de Komainu, Diana Moyano de El Confidencial y Victoria Serena de BCG, miembros de The Women in Programmatic Network.

Claudio F. González de la Universidad de Tongji.

Enrique Cabello y Emma Palacios de Webtools.

Aska Okumura de Komainu y Pilar Gargallo.

Noelia Morenos de Estrategias de posicionamiento y crisis SL.

Elvira Montañés de Telefónica.

Elsa Izquierdo y Silvia Rodríguez-Arilla de Hunter Lab.

Isidoro Sánchez, investigador de IA.

Salvador Moret de Qua Consultores SCA.

Isaac Feijoo de Panasonic Spain.

Ana Isabel García de A2 Estudio Legal.

Evento

Saludo de Nacho Cardero, director de El Confidencial.

Mesa 'La libertad en Internet: ¿concepto sagrado o coartada para la impunidad?'.

Jorge Román, CEO de Transparent Edge Services.

Fran Martínez, abogado de LALIGA.

Miguel Sánchez Galindo, director general en DigitalES.

Francisco Asensi, moderador del evento.

Ponencia 'Anatomía del fraude audiovisual: de la señal al delito' por parte de Javier Molina, periodista de El Confidencial.

Mesa 'Los intermediarios: ¿cómplices involuntarios o aliados necesarios?'.

Suzana Curic, directora general de Amazon Web Services España y Portugal.

Óscar Vilda, CEO de DAZN en España.

Javier Tebas, presidente de LALIGA.

Mesa 'La piratería como puerta de entrada a otros ciberdelitos'.

Roberto Espina Manchón, CEO de Minsait Cyber.

Daniel Villegas, fundador y director general de LISA Institute.

José Luis Gómez Pidal, Inspector jefe y jefe de la Sección de Delitos Contra la Propiedad Intelectual e Industrial de la Policía Nacional.

Público asistente al evento 'Colaboradores invisibles: Quién facilita el negocio del fraude audiovisual'.

Photocall

Nacho Cardero de El Confidencial, Javier Tebas de LALIGA y Óscar Vilda de Dazn.

José Antonio Sánchez de El Confidencial y Roberto Espina de Minsait Cyber.

Sonia Arévalo, Jorge Román, Jara Expósito y Luis Beute de Transparent Edge Services.

Jaime Carnicero e Ignacio Díaz de la Federación Española de Municipios y Provincias.

Pedro Fernández del Congreso de los Diputados.

Servando Revuelta de Asobal, José Montero de LALIGA, Javier Lozano de la Liga Nacional de Fútbol Sala y Fernando Corral de Asobal.

Eugenio Martínez y Txus Mardaras de la Real Federación Española de Rugby.

Philippe Versailles de Nagravisión, José Antonio Guzmán y Guillermo Rodriguez de LALIGA.

Nacho Carillo de LALIGA, Javier de Diego de Dazn y Emilio Fernández de VideoCities.

Alfredo Jiménez de El Confidencial y Óscar Herraiz de Dentsu.

Philippe Versailles, Glenda Vitali y Willy Assis de Nagravisión.

Carlota Navarrete de La Coalición, Daniel Arjona de Arjan Servicios Jurídicos y Marina Arto de Atresmedia Corporación de Medios de Comunicación.

Jacobo Robato y Juan Pflüger del Congreso de los Diputados.

Luis Alsina de Embassy Cup.

El balón que se diseñó para dicha competición era una obra de ingeniería trufada de sensores capaces de registrar y transmitir hasta medio millar de referencias por segundo. El esférico podía dar fe del más mínimo contacto, no solo con el pie o con la cabeza, sino también con el hombro o con la mano. Todos esos datos alimentaban un algoritmo que le soplaban al árbitro si el tanto no tenía que subir al marcador, bien por un fuera de juego, un contacto ilegal con la mano o por una falta sobre uno de los defensores. La ventaja es evidente, al no depender únicamente del ojo humano. Desde Bélgica hasta Portugal, pasando por Suiza, fueron cazados por este sistema.

Ahora, el Comité Olímpico Internacional tomará el testigo de la UEFA en los Juegos Olímpicos, que regresan a París 100 años después. Durante 17 días, la capital gala se convertirá en un ir y venir de atletas y deportistas de primer nivel que competirán por llevarse uno de los preciados metales. Pero durante las casi tres semanas que dura esta competición, más el tiempo que duren los Juegos Paralímpicos, aquel lugar se convertirá también en un enorme laboratorio que servirá para conocer el futuro más inmediato de la seguridad ciudadana, el streaming y las retransmisiones deportivas. Y es que la Ciudad de la Luz se convertirá en la ciudad de la inteligencia artificial, en el que probablemente sea el experimento más grande y más transversal que se haya hecho hasta el momento en un mismo lugar con la tecnología de moda.

En los últimos meses, se han visto demostraciones de la capacidad de la IA generativa para clonar voces. Apple presentó hace meses una función de accesibilidad para sus dispositivos que era capaz de emular la voz y la entonación del usuario solo con escucharle repetir ciertas frases durante 15 minutos. OpenAI subió la apuesta, con una herramienta capaz de hacer lo mismo en 15 segundos, aunque la compañía ha preferido mantenerla cerrada al público.

Pues bien, en los Juegos de París veremos cómo se estiran estas posibilidades. ¿Se imaginan que el día de mañana una IA sea capaz de generar resúmenes aleatorios con la voz de la legendaria Paloma del Río? Esta idea es algo similar a lo que va a poner en práctica la cadena estadounidense NBC durante las próximas semanas.

En su caso, han cogido horas y horas de narraciones de Al Michaels, un clásico de la pequeña pantalla que trabajó en la casa durante casi cuatro décadas narrando todo tipo de programas deportivos en la cadena con un estilo que encandiló a la audiencia. Esa enorme biblioteca ha servido para entrenar un modelo de texto a voz que locutará automáticamente resúmenes diarios que se emitirán en la plataforma de streaming Peacock. La cuestión es que estas pequeñas píldoras se generarán automáticamente. La función, bautizada como Your Daily Olympic Recap (Tu resumen olímpico diario, en español), se basa en un modelo de lenguaje masivo, que es como se conoce a esos conjuntos de datos entrenados con un fin y que es lo que da vida a cosas como ChatGPT.

El sabotaje de la red de trenes siembra el caos en París: "Los autores sabían las graves consecuencias"

En este caso, la NBC ha entrenado este modelo para que estudie metadatos y subtítulos de las retransmisiones de cada día. Además de generar una pequeña píldora de vídeo, creará una narración como lo haría Michaels, con sus expresiones y coletillas. Posteriormente, otra IA se encargará de convertir ese texto en una locución con su entonación y familiar estilo. Todo eso se empaquetará en un clip final de diez minutos de momentos destacados. No habrá un único video, sino que la cadena asegura que el sistema es capaz de producir hasta siete millones de combinaciones. Eso sí, habrá un último control de carne y hueso, ya que el ejército de editores se encargará de que no haya ninguna anomalía ni ningún error en la pronunciación, por ejemplo, de apellidos de los competidores.

Ilustración: EC Diseño

El propio Michaels, que fichó por Amazon en 2022 y ahora se limita a hacer bolos puntuales en la NBC, ha dado su bendición al desarrollo, a pesar de que al principio se mostró reticente ante esta idea. La generación de resúmenes destacados no será solo cosa de la NBC. El servicio de retransmisión del COI (la Olympic Broadcasting Service, más conocida como la OBS) generará contenido similar para que las cadenas que hayan comprado los derechos de emisión en los diferentes países puedan tener piezas y resúmenes informativos de varias disciplinas en un breve lapso de tiempo, ahorrando tiempos y costes tanto en producción de los materiales como en la edición de los mismos. Para hacerlo se han asociado con Intel, el fabricante de circuitos integrados, que ha entrenado con sus procesadores Xeon y sus gráficas Gaudi, su alternativa a las codiciadas GPU de Nvidia.

En lo que se refiere a la retransmisión, la inteligencia artificial se utilizará con otros fines como la de mejorar las repeticiones. Este sistema se probó por primera vez en los Juegos de Invierno de hace dos años en Pekín, pero únicamente en las disciplinas de patinaje de velocidad y curling. Ahora se aplicará en tenis, rugby, judo o vóley-playa. Utilizando tecnología de Alibaba, se crea un sistema multicámara que envía las imágenes a la nube para convertirlas en modelos en tres dimensiones con texturas de alta calidad. Esto permitirá mostrar al espectador recreaciones virtuales desde otros puntos de vista o incluso generar frames adicionales para que las repeticiones en video sean más fluidas y con un nivel de detalle más próximo a la realidad.

"Es imposible garantizar la seguridad". Por qué la ceremonia inaugural de los JJOO es "una locura"

El 4K parece ya ser una realidad en muchísimos hogares de todo el mundo. Ahora, la siguiente meta que quiere conquistar la industria del entretenimiento es la del 8K. Para el que no lo sepa, una imagen en esta resolución multiplica por cuatro el número de píxeles de la resolución 4K y por 16 el del Full HD. Desde los Juegos de Río, en 2016, la organización ha estado experimentando con la grabación de contenidos en esta calidad. En Japón hicieron alguna probatura y ahora en París, de la mano de Intel, aplicarán inteligencia artificial a la transmisión de la señal en vivo para poder transmitir contenidos en 8K. El objetivo es poder enviar las imágenes con una latencia reducida —el tiempo que transcurre entre que se envía un paquete de información y llega a su destino— y sin comprimirla en ningún momento.

Hasta ahora lo que se hacía en muchas ocasiones era coger una señal de menor peso, por ejemplo 4K, y posteriormente aplicar un reescalado. ¿Qué significa esto? Pues, básicamente, leer la imagen e 'inventarse' los píxeles que faltan hasta convertir la imagen en una de mayor calidad. Que se consiga mandar una señal en 8K mejor comprimida ayudaría a no perder detalle o contar con escenas más realistas.

El matrimonio entre la multinacional estadounidense y el organismo deportivo por excelencia va mucho más allá. París se va a convertir en una enorme torre de Babel en las próximas semanas con 11.000 deportistas de prácticamente todas las nacionalidades posibles. La tecnológica ha colaborado en la creación de Athlete365, un chatbot que ayudará a los participantes y sus equipos a moverse por el recinto, la villa olímpica o las diferentes sedes, contestando las dudas que puedan surgir al respecto.

Si el COI ha recurrido a la inteligencia artificial para atender a los atletas olímpicos y paralímpicos, también ha tirado de esta tecnología para protegerlos durante la competición. Desde la organización, alertan de que el acoso tiene un efecto evidente sobre la salud mental y física, incluso de los deportistas de élite. Los deportes son una de las materias que más comentarios y más pasiones levantan en las redes sociales. Según las estimaciones que la organización ha hecho públicas, se espera que se generen 500 millones de posts y publicaciones en estas plataformas. Poder revisar todas en un lapso corto de tiempo requeriría tener un auténtico ejército de moderadores. Si una persona quisiese leer todas, una tras otra, tardaría 16 años.

Un dron espía de Canadá en los Juegos provoca el despido de la seleccionadora de fútbol

Por eso, han activado un sistema de lenguaje natural entrenado en 35 idiomas diferentes para rastrear en vivo las principales plataformas. El fin es trabajar con las compañías para ocultar el mensaje abusivo u ofensivo antes de que se pueda viralizar y llegar al atleta en cuestión. Cuando se detecta un mensaje de este tipo, se avisa a un equipo de moderadores humanos, que reportan la publicación o la denuncian ante las autoridades. Aquí el reto parece residir más en esta segunda parte del plan, en el que las tecnológicas accedan a eliminar o esconder dichos posts en un lapso corto de tiempo.

No es la primera vez que se aplica un sistema así. Competiciones como Wimbledon ya la han utilizado en algunas de sus últimas ediciones. Incluso, en el último Mundial de Rugby, el uso de una herramienta llamada Threat Matrix condujo a la detención de un individuo que había enviado amenazas.

Los avances en visión por ordenador e inteligencia artificial se van a utilizar de múltiples formas. Desde ayudar a los jueces, como el caso del VAR en la Eurocopa, hasta ayudar a la preparación de los atletas o el descubrimiento de ellos. Una buena idea de cómo pueden ayudar a los árbitros en los Juegos es la plataforma desarrollada por la Federación Internacional de Gimnasia y Fujitsu, que ya se estrenó el pasado otoño en los campeonatos mundiales de Amberes (Bélgica). Se trata de un sistema que está pensado para ayudar a determinar con exactitud el desempeño de las y los gimnastas en varios ejercicios: caballo con arcos, anillas, salto, viga de equilibrio, barra horizontal, barras asimétricas, barras paralelas y ejercicio de suelo.

Utilizando imágenes reales en alta definición capturadas por las cámaras de televisión, la plataforma es capaz de generar modelos en 3D recogiendo el movimiento y los cambios posturales durante el lapso de tiempo que dura el ejercicio. Esto permitiría a los jueces tener tres fuentes para tomar la decisión de forma ajustada: su visualización en vivo, las imágenes en video y las recreaciones virtuales, pudiendo comprobar con exactitud los movimientos, los ángulos y otros aspectos clave a la hora de otorgar las puntuaciones. El sistema está entrenado para tener en cuenta la iluminación del recinto y parámetros físicos de cada atleta, cosas que pueden influir en el resultado final. Estos sistemas no se van a utilizar únicamente en gimnasia, sino que una multitud de disciplinas tendrán asistentes similares.

La idea de utilizar inteligencia artificial y análisis de video para recoger datos biométricos y de desempeño de los atletas es algo por lo que se está apostando desde hace tiempo. Eso sí, para lograrlo hay que construir un software de aprendizaje automático y combinarlo con algoritmos que sean capaces de reconocer patrones y movimientos con alta precisión para evaluarlos y ver cómo cambian y cómo empeoran o mejoran según estas condiciones. Esto es lo que ha hecho Intel con 3D Athlete Tracking, un programa que es capaz de analizar y calcular datos biométricos como la velocidad, la aceleración o la postura sin que el deportista lleve ningún sensor encima.

4.000 millones de euros para cumplir la promesa de Macron: la hipoteca de París son 50 medallas

Estos modelos de visión artificial, al alimentarlos con una gran base de datos y otras referencias, podrían servir no solo para detectar cómo mejorar el desempeño general y recortar tiempos, sino también para prevenir lesiones. Si en las imágenes, el algoritmo detecta un apoyo raro podría dar la voz de alarma porque en caso de prolongarse en el tiempo podría llegar a suponer una lesión. Con estos datos, el equipo del atleta podría trabajar en una corrección de la técnica de carrera.

Algo similar a esto es lo que ha hecho Microsoft para el equipo nacional de surf de Estados Unidos desde hace varios meses. La multinacional de Redmond creó un programa en el que bastaba con cargar un vídeo de un entrenamiento para que una inteligencia artificial analizase diferentes parámetros, desde los movimientos del cuerpo hasta los de la tabla o las maniobras realizadas. Una vez hecho ese análisis, el modelo de inteligencia artificial generaba un video superpuesto con toda esa información, que podría ser utilizado por los técnicos para brindar mejor feedback a sus pupilos, por los médicos del equipo, los jueces de competición o incluso para dar más información a los locutores del evento en directo o enriquecer una retransmisión televisiva.

Todos estos ejemplos tienen letra pequeña. Una de las cosas que más se preguntan es la tasa de errores de este tipo de software. Si alguien lo utiliza para el entrenamiento, un error puntual puede tener una importancia mínima, pero, ¿qué ocurre si esto sucede durante una competición? El objetivo de esta tecnología es generar juicios imparciales, lejos del margen de error inherente a los árbitros de carne y hueso. Si es la máquina quien falla, ¿en quién recae la culpa? Otra de las discusiones en torno a este uso de la tecnología es el efecto sobre el empleo y los puestos de trabajo. Sin embargo, lo que más polémica ha traído ha sido la aplicación de la inteligencia artificial para la seguridad. París ha construido un Gran Hermano que todo lo va a ver para garantizar que nada enturbie la gran cita olímpica.

Ilustración: Ainara Rúa Ariztegi

Francia convertirá su capital en un fortín durante la ceremonia de inauguración, con una zona de exclusión aérea de 150 kilómetros. En los últimos meses, se han producido varias amenazas por parte de grupos yihadistas y se han dado detenciones de presuntos terroristas con manuales en los que se explicaba, por ejemplo, cómo utilizar drones comerciales de pequeño calibre para transportar explosivos caseros.

Aunque el despliegue galo consta de varios recursos, desde operativos aéreos hasta miles de policías y militares en tierra, la inteligencia artificial también jugará un importante papel. La organización ha pedido a cuatro empresas privadas —Videtics, Orange Business, ChapsVision y Wintics— que den forma a un software de reconocimiento de imágenes. Un software que no necesitará una nueva infraestructura, sino que correrá encima de los sistemas de videovigilancia en zonas públicas ya existentes, que ahora estarán supervitaminados gracias a este desarrollo.

El sistema, según sus responsables, está pensado para detectar aglomeraciones, la caída de una persona, el inicio de un incendio o la presencia de un objeto extraño y abandonado. Cuando la plataforma detecte esto, avisará a los cuerpos y fuerzas de seguridad que analizarán el caso para decidir si intervienen o no. La polémica ha acompañado esta iniciativa, porque una ley aprobada por el Senado francés en 2023 autorizaba el uso de forma experimental de la videovigilancia aumentada hasta 2025. Eso sí, ponía una línea roja: nada de reconocimiento facial en vivo.

Las organizaciones críticas, como Amnistía Internacional, además de varios expertos en privacidad y libertades civiles, han atacado el proyecto por varios motivos. El primero de ellos es la falta de transparencia de las soluciones algorítmicas que se emplearán, que pueden incluir sesgos en sus bases de datos de entrenamiento. Otro de los aspectos que han puesto en duda ha sido los tiempos de la norma. Aprobada con motivo de los Juegos, estos expertos se preguntan por qué se extiende tanto el plazo para finalizar el experimento y creen que una vez se prueba no hay marcha atrás. En Londres, por ejemplo, estos sistemas de vigilancia algorítmica se probaron en los Juegos de 2012 y a día de hoy son una herramienta muy extendida entre los cuerpos de seguridad. En el suburbano de Londres incluso han empezado a utilizar un sistema que es capaz de predecir en tiempo real las emociones de los usuarios descomponiendo gestos y elementos de los rostros de los pasajeros. Los partidarios de esta tecnología aseguran que es una manera de predecir comportamientos anómalos, mientras que los detractores dudan de su fiabilidad y lamentan que sea una intrusión en la privacidad de los particulares.