En 2025 la IA generativa ha dejado de ser una promesa para convertirse en infraestructura. En España, los experimentos aislados se han transformado en servicios estables con métricas de negocio, desde asistentes ciudadanos hasta automatización de procesos internos. La combinación de datos públicos, talento local y nubes híbridas ha permitido acelerar pilotos y desplegarlos en varias comunidades autónomas, con aprendizajes compartidos y evaluación ética más madura.

El turismo, uno de los pilares económicos, adopta agentes conversacionales multilingües entrenados con guías locales, calendarios de eventos y condiciones en tiempo real. Estos asistentes reducen tiempos de planificación, mejoran la conversión de reservas y personalizan recomendaciones por barrio. En destinos como Barcelona o Sevilla, las oficinas de turismo integran modelos que sintetizan reseñas, evalúan aforos y sugieren rutas menos congestionadas, equilibrando experiencia y sostenibilidad.

En energía, las empresas utilizan modelos generativos para resumir alarmas de sensores, redactar informes de mantenimiento y proponer intervenciones. Los operadores combinan series temporales con descripciones en lenguaje natural, de modo que los equipos sobre el terreno reciben instrucciones claras y priorizadas. Este enfoque reduce tiempos de parada y mejora la seguridad. En paralelo, los agregadores de flexibilidad generan textos regulatorios y simulaciones que ayudan a presentar ofertas más competitivas en mercados locales.

La administración pública avanza con prudencia. Varias consejerías han creado catálogos de casos de uso con controles de privacidad y mecanismos de auditoría. La redacción de borradores de pliegos, la clasificación de escritos y la asistencia en accesibilidad son frentes activos. La IA no toma decisiones, sino que propone, justifica y cita fuentes, fomentando un modelo centrado en el funcionario que supervisa. El cumplimiento con el Reglamento de IA europeo se aborda mediante evaluaciones de impacto y gobernanza de datos desde el diseño.

En sanidad, la IA generativa se usa para resumir historias clínicas y explicar tratamientos en un español claro y neutral. Los hospitales priorizan la trazabilidad: cada resumen debe enlazar a los originales. Los comités éticos han establecido límites estrictos para evitar alucinaciones y sesgos. Aun así, los beneficios en tiempos de espera y comunicación con pacientes son tangibles, especialmente en atención primaria y telemedicina.

Los riesgos siguen presentes. La calidad de datos varía entre instituciones y regiones, lo que puede amplificar desigualdades. La dependencia de proveedores externos exige estrategias de portabilidad y modelos de código abierto adaptados al español peninsular y cooficiales. Además, la seguridad es prioritaria: un agente mal configurado podría filtrar información sensible. Por ello, los equipos de ciberseguridad incluyen pruebas de prompt injection, control de salidas y segmentación de redes.

En el frente del talento, España combina ingenieros de datos, lingüistas computacionales y perfiles de producto con experiencia sectorial. Las universidades han lanzado posgrados prácticos y convenios con empresas locales. Se valora la capacidad de entregar end-to-end: no solo tunear modelos, sino diseñar flujos, medir impacto y asegurar cumplimiento. Las buenas prácticas incluyen conjuntos de evaluación propios, monitorización de deriva y métricas alineadas al negocio, como reducción de tiempos de atención o aumento de satisfacción.

Mirando al futuro inmediato, el foco está en agentes que actúan en sistemas internos con permisos limitados. Se prevé la integración con ERPs, CRMs y gestores documentales, y una mayor exigencia en observabilidad. España puede destacar si aprovecha su diversidad lingüística, su red de pymes y el auge de datos geoespaciales abiertos. Con gobernanza sólida y colaboración público-privada, la IA generativa pasará de ser un complemento a un motor de productividad responsable.