Los top semanales del Índice de la Digitalización: IA, sensores y gemelos digitales para anticipar tsunamis en segundos

Lo primero en llegar son siempre las señales. Indicios invisibles que suceden bajo el agua y a kilómetros de distancia de tierra firme. Movimientos del fondo marino, cambios bruscos de presión, desplazamientos de masas de agua… Son las pistas iniciales de que podría haberse desatado un tsunami. En la Universidad de Austin (Texas, EEUU) lo saben, y por ello han conectado sensores subacuáticos con gemelos digitales e IA.

Así han creado un sistema capaz de anticipar, casi en tiempo real, el impacto de estas olas gigantes, un avance que adelanta una gran transformación en la gestión de alertas tempranas en zonas costeras de alto riesgo.

Esta es solo una de las innovaciones que reúne esta semana Wake Up BOX, la herramienta de reskilling que aloja el índice de digitalización Inndux 500 y publica los análisis más completos de decenas de informes internacionales, agrupados en el Consenso de Tendencias. En el top 10 de esta semana, y además de los nuevos modelos para la predicción de tsunamis, se pueden encontrar también una ‘piel’ artificial que acerca a los robots al sentido del tacto, un hidrogel que podría reparar huesos fracturados, o una ‘nariz electrónica’ que identifica varios tipos de moho en edificios.

Por otro lado, y pese a que la inversión en inteligencia artificial se cuenta por cientos de miles de millones de dólares, análisis como el realizado por la Harvard Business Review, que ha evaluado a más de 800 empresas cotizadas, demuestran que su sola adopción no garantiza una ventaja competitiva.

Muchas son las compañías que apenas logran mejorar sus márgenes pese a la irrupción de la IA generativa, mientras que otras, como señala el último informe sobre casos de éxito y talento publicado en Wake Up BOX, sí apuntan en la dirección opuesta. Estos ejemplos, así pues, refuerzan el mensaje de una transición empresarial profunda con la inteligencia artificial convertida en infraestructura clave.

Predecir tsunamis en segundos

El sistema de la Universidad de Austin combina los datos de sensores instalados en el fondo marino con modelos físicos avanzados que simulan cómo se propaga la energía de un terremoto a través del océano. Esos cálculos se ejecutan luego en potentes superordenadores y se integran en un gemelo digital, que reproduce en tiempo real el comportamiento del mar tras una ruptura sísmica.

Así se ha logrado acelerar el proceso de simulación hasta niveles inéditos, lo que ha permitido generar previsiones fiables en cuestión de segundos, un margen de tiempo clave para activar alertas y coordinar evacuaciones.

Y al otro lado del Atlántico, en la Universidad de Cambridge, un equipo de investigadores ha desarrollado una ‘piel’ electrónica que eleva la sensibilidad de algunos robots a niveles muy similares a los que presentan las yemas de los dedos humanos.

Fabricada a partir de grafeno y distintos compuestos de metal líquido, esta superficie flexible identifica la presión aplicada, la dirección de la fuerza, el deslizamiento o incluso las texturas. Su tecnología ha superado además distintas pruebas experimentales, y apunta a mejorar la destreza de robots con aplicaciones en campos como la medicina.

Un gel para reparar huesos

Precisamente sobre el sector sanitario, científicos de la Escuela Politécnica Federal de Zúrich han creado un material que bien podría cambiar la forma en la que se reparan fracturas óseas complejas. En concreto, se trata de un hidrogel diseñado para imitar los procesos de curación naturales de los huesos, y que se imprime con diminutas estructuras que reproducen la arquitectura interna del tejido óseo.

De esta manera, actúa como apoyo para que las células regeneren la zona dañada. El objetivo, como apunta el propio centro, es crear implantes más compatibles y personalizados que faciliten la recuperación de los pacientes.

Por último, en el Instituto Tecnológico de Karlsruhe, en Alemania, han desarrollado una ‘nariz electrónica’ que identifica la presencia de mohos en edificios casi en tiempo real. Este tipo de hongo, que puede crecer en paredes, techos o materiales húmedos, no solo deteriora las viviendas, sino que puede afectar a la salud de quienes las habitan y a la calidad del aire interior.

Frente a otro tipo de soluciones, que tardan días en detectar su presencia, el sistema desarrollado por el centro alemán analiza los compuestos gaseosos que liberan los hongos y, mediante algoritmos de inteligencia artificial, logra distinguir entre distintas especies con una precisión cercana al 98%.

La IA como infraestructura operativa

Pese al enorme volumen de inversión, los resultados empresariales asociados a la inteligencia artificial no son siempre uniformes. Existen multitud de ejemplos de compañías que, tras destinar grandes cantidades de recursos económicos a la IA, apenas han visto mejorados sus márgenes, una evidencia que sugiere, como indica el último informe sobre casos de éxito y talento publicado en Wake Up BOX, que la mera incorporación de estas herramientas no garantiza mejoras de productividad ni una ventaja competitiva clara.

Al mismo tiempo, otros ejemplos sí muestran cómo lograr retornos tangibles. Es el caso de Salesforce, donde los agentes de inteligencia artificial ya gestionan cerca del 74% de los casos de mantenimiento, mientras que los equipos humanos supervisan el sistema y resuelven situaciones complejas.

En el área comercial, estos agentes han multiplicado la generación de reuniones con clientes potenciales y ampliado significativamente el volumen de oportunidades de negocio. Además, en las instituciones financieras, donde se dedica una gran cantidad de tiempo a investigar posibles errores, el uso de estos agentes puede reducir drásticamente la carga de trabajo humano. En un proyecto de la compañía OnCorps AI para la gestora Pimco, su implementación permitió identificar que una gran parte de las incidencias analizadas no eran fallos reales, y que entre un 65% y un 70% del trabajo asociado a investigaciones operativas podría automatizarse.

De este modo, los escenarios anteriores apuntalan la idea de que la inteligencia artificial puede empezar a funcionar ya como una infraestructura operativa dentro de las organizaciones. Una transformación que implica rediseñar la arquitectura interna de las empresas, revisar los modelos de creación de valor y replantear la gestión del talento. En este contexto, la cuestión estratégica para los directivos es qué compañías serán capaces de convertir a la IA en una ventaja competitiva antes que sus competidores.