Aristotelis Xenofontos, socio en Seaya. Seaya
Resulta innegable que la inteligencia artificial ha protagonizado la conversación empresarial europea en los últimos años, aunque ese protagonismo no siempre se ha traducido en cambios estructurales. Durante buena parte de este periodo, la conversación sobre IA ha estado marcada por promesas y pruebas de concepto, mientras la capacidad de las organizaciones para llevar esas soluciones a producción avanzaba a otro ritmo.
En 2025, esa brecha se ha empezado a reducir gracias a que el mercado ha comenzado a operar con mayor disciplina. Así, se ha pasado de hacer menos énfasis en el relato a poner más atención a costes, capacidad operativa y retorno.
Este cambio, sin duda, se refleja con claridad en la financiación. El número de operaciones se ha reducido, pero el tamaño medio de las rondas ha crecido de forma notable, concentrando el capital en menos compañías y en apuestas más decididas. La inteligencia artificial sigue absorbiendo una parte importante del venture capital.
Por ejemplo, las startups de IA representaron aproximadamente el 25% del total captado en el primer trimestre de 2025, y la inversión en este segmento creció un 55% interanual, pasando de cerca de 2,2 billones de euros en el primer trimestre de 2024 a alrededor de 3,4 billones en 2025. En este entorno, el capital ya no se dirige principalmente a nuevos modelos, sino a la infraestructura que permite que funcionen en entornos reales. En otras palabras, compute, centros de datos, capas de integración y software han pasado de ser elementos secundarios a activos estratégicos
La adopción de IA en corporaciones
Este desplazamiento responde a una realidad cada vez más visible dentro de las empresas. En 2025, el gasto en IA generativa ha alcanzado un volumen significativo, con estimaciones que lo sitúan en torno a los 37.000 millones de dólares. Para muchos CIOs y responsables de tecnología, la inteligencia artificial ha dejado de ser un experimento para convertirse en una partida presupuestaria estable, con impacto directo en arquitectura, procesos y organización.
Sin embargo, el salto del piloto a la escala sigue siendo el principal freno. Los sistemas llegan a producción, pero tropiezan con problemas persistentes de gobernanza, calidad del dato, integración y gestión del cambio, lo que explica por qué el retorno sigue siendo desigual incluso en compañías que mantienen o amplían sus presupuestos.
Tendencias en fusiones y adquisiciones de empresas
Las grandes tecnológicas han acelerado la compra de compañías que les permiten integrar la inteligencia artificial directamente en los procesos clave de las empresas y extender su alcance hacia áreas cercanas y críticas, como la ciberseguridad o la gestión de sistemas. Por ejemplo, la compra de Moveworks por parte de ServiceNow, la adquisición de la alemana Cognigy por parte de Nice por unos 955 millones de dólares (la mayor operación de IA con base europea hasta la fecha), o la compra de Confluent por IBM por 11.000 millones de dólares, ilustran bien este foco creciente sobre capas críticas del proceso de decisión dentro de la empresa.
Europa, a menudo en desventaja con Estados Unidos, ha logrado avanzar con claridad en este aspecto. La ciberseguridad es uno de los casos más claros, impulsada tanto por la presión regulatoria como por una necesidad operativa difícil de aplazar,como muestra la adquisición de la startup suiza Lakera, especializada en seguridad para modelos generativos y agentes, por parte de Check Point por unos 300 millones de dólares. En el ámbito del contact center y de las operaciones de cliente, la adopción ha sido especialmente rápida porque el impacto es fácil de medir al existir menos carga operativa, mejor atención y mayor control sobre calidad y cumplimiento.
También el sector de defensa ha ganado peso, con soluciones orientadas a reducir dependencias externas y reforzar la autonomía tecnológica de la región. En salud, el avance ha sido más gradual, pero constante, con aplicaciones concretas en diagnóstico asistido, gestión hospitalaria y descubrimiento de fármacos. A todo ello se suma el progreso de la inteligencia artificial aplicada a entornos físicos, desde robótica hasta logística, y el uso creciente de IA en audio y vídeo. En todos los casos, el patrón se repite. Los avances más sólidos se apoyan en una base tecnológica y de infraestructura que permite pasar del experimento a la operación diaria.
Perspectivas para 2026
Mirando al año que viene, las prioridades empiezan a ordenarse. La eficiencia será un factor decisivo porque el foco ya no estará tanto en lo que los modelos son capaces de hacer, sino en cuánto cuesta ponerlos en funcionamiento y mantenerlos a escala. Así, ganarán peso los sistemas más ajustados, diseñados para resolver problemas concretos y los despliegues que combinan cloud y entornos propios para mantener bajo control los costes.
En paralelo, veremos un mayor interés por soluciones pensadas para sectores específicos, capaces de cubrir procesos completos y no solo tareas aisladas. Los llamados agentes dejarán de presentarse como casos de uso para convertirse en herramientas de trabajo en áreas bien delimitadas, como soporte, finanzas o compras, con mayor atención a su supervisión y fiabilidad.
La inteligencia artificial ha entrado en una etapa menos complaciente y más exigente. Para muchas empresas europeas, la cuestión ya no es si invertir o no, sino cómo hacerlo sin perder el control en el intento. La diferencia no la marcará quién adopte antes la última novedad, sino quién sea capaz de integrar estas tecnologías en su funcionamiento diario y sostenerlas en el tiempo. En este nuevo ciclo, la ventaja no estará en prometer más, sino en ejecutar mejor.
***Aristotelis Xenofontos es socio en Seaya