La inteligencia artificial ha entrado, de forma definitiva, en una fase de madurez. Después de unos años marcados por el hype , por los grandes modelos y por una narrativa centrada casi exclusivamente en la potencia tecnológica , en 2025 se consolida como el año en que el foco se desplaza hacia cuestiones estructurales: la gobernanza , la responsabilidad , la estrategia , la sostenibilidad y el valor público .
Los artículos publicados en el blog del CIDAI a lo largo de este año reflejan con claridad este cambio de paradigma , que también se ve confirmado por el gran número de propuestas presentadas como casos de éxito en el AI Congress Barcelona . En conjunto, estas contribuciones evidencian una evolución clara del debate: la IA ya no se valora sólo por lo que es capaz de hacer, sino por cómo se integra de forma responsable en entornos reales .
A partir de las actividades de divulgación impulsadas por el CIDAI durante 2025, podemos concluir que el debate ya no puede quedarse en la fascinación por las capacidades de los sistemas, sino que debe abordar cómo estos sistemas se incorporan en procesos de decisión con impacto social y económico . A continuación se presenta un breve resumen y análisis de esta evolución a lo largo del año.
El despliegue de la IA en contextos reales pone en evidencia una verdad incómoda pero inevitable: un modelo puede ser técnicamente excelente y, al mismo tiempo, inadecuado para la toma de decisiones . Además, según el estudio del MIT: State of AI in Business 2025 , el 95% de los pilotos de IA generativa están fallando en las compañías. Debe tenerse en cuenta que este estudio se basa en empresas de Estados Unidos y que, en la mayoría de los casos, estos proyectos piloto basados en IA no tienen un impacto directo en las cuentas de resultados de las empresas analizadas.
En entornos complejos, la confianza no se deriva únicamente de la precisión de los modelos , sino de la capacidad de interconectarlos con los procesos empresariales ya su vez explicar, justificar y contextualizar los resultados. Esta aproximación es especialmente relevante en el marco europeo, donde la legitimidad de la tecnología está estrechamente vinculada a la transparencia y la rendición de cuentas.
En definitiva, la IA sólo puede escalar de forma sostenida si es percibida como una herramienta fiable y gobernable, y no como un artefacto opaco.
Otro elemento central del debate de 2025 es la revisión de la utilidad de los grandes modelos de lenguaje, motores esenciales de la IA generativa. A pesar de los avances innegables que han aportado estas tecnologías, los artículos del CIDAI ponen en valor modelos más pequeños, especializados, eficientes y adaptados a aplicaciones y contextos concretos. Ese giro no es sólo técnico, sino profundamente estratégico. La sostenibilidad energética , el control de los costes , la protección de datos y la capacidad de desplegar soluciones propias se convierten en factores clave para la soberanía tecnológica. Iniciativas como las AI Factories o proyectos europeos como el DIH4CAT responden precisamente a esta necesidad de dotar al tejido productivo de infraestructuras, conocimiento y capacidad de acción.
Desde Cataluña, la Estrategia Cataluña IA 2030 representa una apuesta clara por una IA arraigada en el territorio, conectada con la investigación, orientada a las pymes y alineada con las políticas públicas . No se trata sólo de adoptar tecnología, sino de construir capacidades, talento e innovación en nuestro entorno.
La cuestión de la delegación de decisiones es probablemente una de las más maduras, así como más delicadas, que aparecen en los artículos del CIDAI. En 2025 deja claro que la pregunta ya no es si vamos a delegar en la IA, sino hasta qué punto, en qué condiciones y con qué mecanismos de control.
La explicabilidad se convierte en un requisito funcional, no en un simple añadido ético. Sin capacidad de interpretación no existe supervisión efectiva, y sin supervisión no hay responsabilidad. En sistemas que intervienen en decisiones relevantes, el criterio humano no puede ser sustituido, sino que debe reforzarse con el uso de estas tecnologías.
Esto implica reconocer explícitamente los límites de los modelos, diseñar procesos híbridos de decisión y asumir que el error, tanto humano como algorítmico, forma parte del sistema. La madurez tecnológica consiste, precisamente, en saber gestionar estos límites de forma consciente y responsable.
En 2025 no representa el final del camino, sino el inicio de una etapa más exigente. Una etapa en la que la IA deja de ser una promesa para convertirse en una infraestructura crítica para la sociedad y la economía. Es en este contexto que Cataluña y Europa tienen la oportunidad y la responsabilidad de liderar un modelo de inteligencia artificial ético, humano y estratégicamente sólido , capaz de generar confianza, valor público y soberanía tecnológica.
