Por Xavier Ferràs

La sociedad y la economía están inmersas en entornos totalmente digitalizados. Las industrias digitalizadas –llamadas actualmente “industrias 4.0”–, los vehículos conectados, los dispositivos médicos, los smartphones, los sensores de las smart cities, o las entidades financieras generan billones de datos de sistemas de control: procesos industriales, movimiento de stocks, seguimiento de vehículos, patrones de conducción, variables fisiológicas, control de temperaturas y presiones, datos de pagos en tarjetas de crédito, etc. Hablamos de una infinidad de datos que no tendrían sentido si no pudiéramos disponer de sistemas de inteligencia artificial para tratarlos automáticamente. Los datos son la materia prima que entrena los algoritmos que, hoy en día, nos ayudan a realizar todo tipo de predicciones en procesos de negocios, movilidad, salud, finanzas, etc. En este contexto, el big data es el nuevo petróleo y está emergiendo en todo el mundo.

En efecto, todo el planeta se está “sensorizando” y digitalizando, generando así océanos de datos. Sin embargo, los sistemas de gestión y tratamiento de esos datos son diferentes en distintos sistemas económicos. Estados Unidos ha generado un modelo bottom-up, pero con gran soporte inicial del sistema de innovación americano y grandes plataformas digitales que se están extendiendo de forma multisectorial: se trata del núcleo GAFAM (Google, Apple, Amazon, Facebook y Microsoft), grandes acumuladores privados de datos, cuyas dimensiones son ya macroeconómicas. El valor financiero de todos ellos supera ya el PIB de Japón, la tercera economía mundial. Frente a esos gigantes –auténticos depredadores digitales– está China, un “Estado big data”. Puede decirse que China es una plataforma de inteligencia artificial en sí misma, con flujos masivos de datos ciudadanos provenientes de un mercado cuatro veces superior al americano. Más datos implica, también, un mejor entrenamiento de los algoritmos. Y, como tercer jugador, encontramos a Europa, que todavía no ha desarrollado una estrategia de gestión de datos y de inteligencia artificial al nivel de Estados Unidos o China.

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Al mismo tiempo, estamos viviendo una crisis de semiconductores global, que puede durar varios años. Los chips electrónicos, fabricados a partir de materiales semiconductores, han sufrido un fortísimo tirón de la demanda debido a la ‘hiperdigitalización’ del mundo que ha comportado la pandemia. Todos consumimos hoy más videoconferencias, más comunicaciones de datos, más aplicaciones informáticas y más entretenimiento digital. A la vez, hay industrias masivas como la del automóvil que están en plena transformación digital acelerada. El problema se origina en que no hay chips para todos y que incrementar la capacidad productiva no es inmediato: construir una fábrica de semiconductores puede costar 20.000 millones de dólares y cinco años de trabajo, además de que se trata de un proyecto de altísima complejidad, al nivel de una central nuclear.

Los semiconductores, a los que también se llama el nuevo petróleo, son los bloques constituyentes básicos de la economía digital, las piezas fundamentales de inteligencia y procesamiento de datos. Los datos, sin chips electrónicos que los adquieran, los transmitan y los procesen, no son nada.

Mientras tanto, China está en camino de convertirse en la gran potencia mundial en ciencia, tecnología e industria y aspira a la autonomía en componentes estratégicos como los semiconductores. En los últimos años, se han construido centenares de fábricas de chips en el país. Todavía no se encuentra en el mismo nivel tecnológico nanométrico de los Estados Unidos, Japón o Taiwán; pero su esfuerzo estratégico es muy superior al de la Unión Europea u otras regiones del mundo. Sin chips, no se pueden fabricar ordenadores, automóviles, robots, sistemas de defensa ni dispositivos médicos, entre otras muchas cosas. Por todo ello, en el contexto actual, el control sobre la fabricación de semiconductores se ha convertido en un elemento estratégico fundamental para las economías desarrolladas.

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*Profesor del Departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciences de Esade.

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