La inteligencia artificial ya no se limita a procesar datos en segundo plano dentro del mundo del deporte. Hoy respalda decisiones clave que antes dependían exclusivamente de entrenadores y estrategas. La IA y los sistemas basados en agentes son capaces de recomendar el siguiente movimiento, aportar decisiones más objetivas, actuar según el contexto y ofrecer información en tiempo real que puede cambiar el rumbo de un partido y transformar el negocio del deporte.

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Contacto: Javier Barguñó - Si diriges un área de marketing, los agentes de IA pueden mejorar tus análisis, fortalecer la marca y acelerar el crecimiento del negocio. Una campaña que antes requería 12 semanas ahora puede completarse en la mitad de tiempo, y la velocidad es solo la primera ventaja. Los agentes permiten a los equipos de marketing probar más ideas, identificar y corregir puntos ciegos, reforzar el relato de marca, mejorar la comunicación con la alta dirección y reasignar recursos para centrar los esfuerzos en lo que realmente importa. Además, proporcionan métricas precisas y objetivas para la alta dirección.

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Contacto: Miren Tellería - A medida que la digitalización y la IA transforman la economía, la forma en que se financian los proyectos se ha convertido en un factor clave para impulsar la innovación y generar nuevas alianzas en distintos sectores.

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Contacto: Óscar Barrero - Los modelos avanzados de IA están impulsando mejoras en la productividad y en la innovación en empresas de todos los sectores. Al mismo tiempo, el auge de los centros de datos está ejerciendo una presión significativa sobre la energía. Según la Agencia Internacional de la Energía, en 2026 estos centros -incluidos los que se usan para operar la IA- podrían consumir tanta electricidad como Japón. Para hacer frente a esta demanda, gigantes tecnológicos, inversores y empresas energéticas están colaborando en proyectos multimillonarios para aumentar la capacidad de generación, en algunos casos mediante fuentes fósiles y en otros, con energía nuclear. Algunas grandes tecnológicas con ambiciosos objetivos de reducción de emisiones ya han reconocido que operar modelos de IA a gran escala está causando un aumento significativo de su huella de carbono.

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Contacto: Pablo Bascones - “Son los datos, estúpido”. Estas palabras parafrasean uno de los eslóganes más célebres de la política norteamericana (“Es la economía, estúpido”), que acuñara James Carville, asesor de Bill Clinton, durante la campaña electoral de 1992, que le llevo, por primera vez, a la presidencia de EE.UU. Entonces, sirvió para alejar la atención del electorado de la política exterior y centrarla en la economía y en sus problemas de la vida diaria y, ahora, nos vale para poner de relevancia la importancia que están tomando los datos en el mundo empresarial. Y ¿qué tiene que ver esto con la sostenibilidad? Mucho.

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Contacto: Armando Martínez-Polo - El sector de los centros de datos está creciendo de manera exponencial y se prevé que las inversiones lleguen al billón de dólares en 2027. Los rápidos avances en Inteligencia Artificial (IA) y en otras tecnologías transformadoras están cambiando la forma en la que las empresas y los gobiernos diseñan sus infraestructuras digitales. Este crecimiento super acelerado se está viendo potenciado, además, por los llamados “hyperscalers”, en referencia a los operadores, desarrolladores, proveedores de energía y de redes, fabricantes de equipos (OEMs, por sus siglas en inglés) e inversores en infraestructuras. Estos actores se han integrado en los ecosistemas de los centros de datos y se están enfrentando a grandes desafíos -escalabilidad, fiabilidad y eficiencia—, a los que son capaces de responder con la entrega continua de soluciones innovadoras.

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Contacto: Óscar Barrero - El mundo se enfrenta a una encrucijada climática evidente. El Acuerdo de París de 2015 establecía que, como civilización, tenemos que conseguir frenar el calentamiento global a menos de dos grados centígrados por encima de los niveles preindustriales, para lo que es necesario lograr cero emisiones netas de gases invernadero en 2050. Por el momento, la temperatura del mundo ya ha aumentado 1,2 grados y cada año se emiten a la atmósfera de la Tierra más de 36.000 millones de toneladas de CO₂. Las consecuencias de no revertir con el cambio climático son dramáticas, como bien sabemos: aumento del nivel del mar, eventos meteorológicos cada vez más extremos, pérdida de biodiversidad… El reto es grande y los avances, por el momento, pocos.

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Contacto: Óscar Barrero - Si lideras el área tecnológica y operaciones de una empresa de energía y utilities, es probable que tengas presiones, a menudo, contradictorias. Por un lado, necesitas reducir los gastos operativos y satisfacer la creciente demanda de energía de los consumidores. Y, por otro,  debes impulsar la transformación digital y la transición energética de tu compañía, lo que implica apostar por nuevos modelos de negocio. Todo esto, mientras te enfrentas a un estricto marco regulatorio.

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Puede resultar sorprendente que el responsable de revitalizar una de las funciones más importantes de una compañía con cerca de 1.000 profesionales y en una de las empresas más grandes y conocidas del mundo admita que era la primera vez que trabajaba en este campo. "Vengo del marketing, nunca antes había trabajo en el mundo del consumer insights", afirma Stephan Gans, director de Consumer Insights and Analytics de PepsiCo. Sin embargo, su visión y su "insaciable curiosidad por los seres humanos" han llevado a Stephan Gans y a su equipo global a reinventar la función, y a definir un nuevo conjunto de capacidades para hacerlo.

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Contacto: Armando Martínez-Polo - Un modelo fundacional es un segmento de la inteligencia artificial en el que el algoritmo central se crea ingiriendo cantidades masivas de datos, con un modelo resultante que puede aplicarse a una amplia variedad de tareas. Entre los modelos fundacionales se encuentran GPT-4 de OpenAI, Gemini de Google, Llama 2 de Meta y Claude de Anthropic. Y aunque estos ejemplos se centran en el texto y el lenguaje, los modelos fundacionales también generan imágenes, vídeo, audio y modelos multimodales que operan en múltiples áreas, como en la conversión de voz a texto y a imagen / vídeo.

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