Radar semanal de IA: 22-29 enero 2026

La semana ha sido una de las más intensas del año: DeepSeek revoluciona el mercado con R1, OpenAI y Anthropic compiten por healthcare, y los estudios revelan que el 95% de proyectos de GenAI no generan ROI medible. Mientras tanto, España se posiciona con una fábrica de IA en Barcelona.

DeepSeek sacude la industria

La noticia que dominó la semana no vino de Silicon Valley. DeepSeek R1, el modelo de razonamiento open-source chino, superó a ChatGPT en descargas y provocó una caída de $600 mil millones en el mercado de semiconductores en un solo día.

Por qué R1 importa:

Rendimiento comparable a GPT-5 y Claude Opus 4.5 en razonamiento y código
Entrenado con una fracción del presupuesto (~$6M estimados vs cientos de millones)
Open-source con pesos disponibles - ejecutable en 2x RTX 4090
API con precios 90-95% más bajos que OpenAI

DeepSeek V4 viene en camino (estimado mediados de febrero), con ventana de contexto de 1M+ tokens y arquitectura MoE que promete reducir costes computacionales un 50% adicional.

Si aún no conoces DeepSeek, tengo una guía completa en español. Y si te preocupa el tema de soberanía de datos, escribí sobre las implicaciones de usar modelos chinos.

La guerra por healthcare

Ambas empresas lanzaron productos para el sector sanitario con días de diferencia. Healthcare es el campo de batalla enterprise de 2026.

OpenAI for Healthcare (16 enero):

API compatible con HIPAA
Ya desplegado en Stanford Medicine, Memorial Sloan Kettering, UCSF
Dato: 230 millones de usuarios hablan sobre salud con ChatGPT semanalmente

Claude for Healthcare (12 enero):

Conectores nativos para bases médicas: CMS, ICD-10, PubMed
Enfoque en automatizar autorizaciones previas y documentación clínica

Esto encaja con la tendencia de IAs verticales que mencioné con el lanzamiento de Prism: el chatbot genérico está dando paso a herramientas especializadas por dominio.

Otras noticias de producto

Empresa	Novedad	Por qué importa
OpenAI	ChatGPT Go a $8/mes	Tier accesible para mercados emergentes
OpenAI	Anuncios en ChatGPT gratuito	Cambio de modelo de negocio
Google	Gemini Personal Intelligence	Conecta Gmail, Photos, YouTube - competencia con Apple Intelligence
Microsoft	Selector de modelo en Copilot	”Quick Response” vs “Think Deeper”
Anthropic	Claude Code alcanza $1B ARR	10x crecimiento en integraciones enterprise
Meta	Superintelligence Labs entrega modelos	Bosworth confirma resultados en Davos

El dato incómodo: 95% sin ROI medible

Esta semana se publicaron informes que confirman lo que muchos sospechaban: hay un abismo entre demos y producción.

MIT Project NANDA

Analizó 300 despliegues y encontró que solo el 5% de pilotos de GenAI generan impacto en P&L. Los proyectos que sobreviven tienen alta especificidad de dominio e integración profunda en workflows existentes.

Forrester State of AI Survey

Solo 13% reporta impacto positivo en EBITDA
48% de empresas ya recortó personal citando IA
Solo 14% se compromete a horizontes de 3 años para ROI

Costes subestimados: 5-10x la realidad

Los informes coinciden: las empresas subestiman costes de proyectos IA en 500% a 1000% al escalar de piloto a producción. El desglose típico: 30-40% tecnología, 60-70% implementación y gestión del cambio.

Esto conecta directamente con lo que escribí sobre la verdad de implementar IA en PYMEs. El coste real siempre es mayor de lo presupuestado.

Coding assistants: con matices

El estudio de NAV IT contradice los titulares: no encontró cambios estadísticamente significativos en métricas de commits tras adoptar Copilot. Los usuarios activos ya lo eran antes de la herramienta.

Además, 29.1% del código Python generado por Copilot contiene vulnerabilidades de seguridad.

Herramientas de data

Microsoft adquiere Osmos

Startup de data engineering autónomo con agentes. Se integra a Microsoft Fabric. Señal clara: el data engineering se automatiza.

Databricks Runtime 18.0 GA

Lakebase Autoscaling en preview (scale-to-zero, database branching, restauración instantánea). También lanzan Skills para Databricks Assistant siguiendo el estándar Agent Skills.

BigQuery: funciones GenAI ahora GA

AI.GENERATE, AI.GENERATE_TABLE, AI.EMBED, AI.SIMILARITY disponibles. Permiten analizar texto, imágenes, video y audio directamente desde SQL.

Google Data Catalog descontinuado (30 enero)

Acción requerida: transicionar a Dataplex Catalog antes de la fecha límite.

Para los que trabajan en data, esto conecta con GenBI y el futuro del analista: las herramientas están cambiando rápido.

Regulación: Europa aprieta, España se prepara

AI Act: fechas críticas

2 agosto 2025 (vigente): Reglas de gobernanza para modelos GPAI
2 agosto 2026: Obligaciones para sistemas de alto riesgo (multas hasta €35M o 7% facturación)

AESIA ya opera con potestad sancionadora

La Agencia Española de Supervisión de IA tiene:

Cuerpo de inspección activo desde febrero 2025
16 guías técnicas publicadas
Sandbox de IA con 12 proyectos de alto riesgo completados

España tendrá fábrica de IA en Barcelona

EuroHPC seleccionó a España. El Barcelona Supercomputing Center (MareNostrum 5) recibirá €197 millones para desarrollar una plataforma experimental de modelos IA.

Esto es relevante para la adopción de IA en España que analicé hace unas semanas.

Ecosistema español

Inversión en startups 2025

€3.108 millones totales (-3% vs 2024, pero +11% en número de operaciones)
Barcelona lidera con €1.374M, seguida de Madrid (€865M)
Megarronda: Multiverse Computing (San Sebastián) levantó €189M

51% de startups españolas ya integra IA

Según South Summit 2026, la adopción pasó del 30% en 2024 al 51% actual. Hay 394 empresas de IA en España generando +5.000 empleos.

Un ejemplo concreto de IA aplicada en España: el caso de Data-ka automatizando pliegos de licitación.

Lo que pocos están cubriendo

”AI Redundancy Washing”

Oxford Economics argumenta que las empresas NO están reemplazando trabajadores con IA a escala significativa. De los despidos tech recientes:

Solo 4.5% citó IA como razón
4x más perdieron empleo por “condiciones de mercado”

Infraestructura: el muro invisible

Más del 50% de proyectos IA han sido retrasados o cancelados por complejidad de infraestructura. El problema ya no es “¿puede la IA hacer esto?” sino “¿podemos alimentarla y enfriarla?”

OpenAI admite estar “compute constrained”. Esto conecta con el debate on-premise vs cloud: la infraestructura importa más que nunca.

Agentes IA como amenaza de seguridad

Palo Alto Networks advierte que el 80% de empresas despliegan agentes sin gobernanza apropiada. Riesgos: agentes con permisos amplios, prompt injection sin solución, automatización de ciberataques.

Tendencias emergentes

Small Language Models

Gartner predice que para 2027, organizaciones usarán SLMs 3x más que LLMs generales. Phi-3.5 (3.8B parámetros) rivaliza con modelos 10x más grandes usando 98% menos poder computacional.

MCP se consolida

El Model Context Protocol de Anthropic se establece como estándar. Gartner estima que 40% de apps empresariales integrarán agentes para fin de 2026.

Fechas clave

Fecha	Evento
30 enero 2026	Google Data Catalog descontinuado
1 febrero 2026	BigQuery: cargos por transferencia multi-region
Mid-febrero 2026	DeepSeek V4 (estimado)
2 agosto 2026	AI Act: obligaciones alto riesgo

Conclusión

2026 no es el año del colapso de la IA, sino de la corrección necesaria. Los datos son claros: el 95% de pilotos no escalan, los costes reales superan 5x las estimaciones, y la infraestructura es el nuevo cuello de botella.

Las empresas ganadoras serán las que abandonen el “hype mode” y se enfoquen en implementaciones específicas con ROI demostrable. DeepSeek demostró que la frontera no requiere miles de millones, solo arquitectura inteligente.

La semana que viene: atentos a DeepSeek V4 y las reacciones de OpenAI/Anthropic.

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