{"id":9675,"date":"2025-10-10T08:11:08","date_gmt":"2025-10-10T08:11:08","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.deusto.es\/viviendodeusto\/?p=9675"},"modified":"2025-10-10T08:11:10","modified_gmt":"2025-10-10T08:11:10","slug":"jon-mikel-zabala-podemos-conocer-la-velocidad-a-la-que-emergeran-las-innovaciones-del-futuro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/viviendodeusto\/2025\/10\/10\/jon-mikel-zabala-podemos-conocer-la-velocidad-a-la-que-emergeran-las-innovaciones-del-futuro\/","title":{"rendered":"Jon Mikel Zabala: \u00ab\u00bfPodemos conocer la velocidad a la que emerger\u00e1n las innovaciones del futuro?\u00bb"},"content":{"rendered":"\n

Art\u00edculo publicado en el blog Ekonomiaren Plaza de El Diario Vasco (07\/10\/2025)<\/strong><\/p>\n\n\n

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\"Jon
Profesor de Deusto Business School<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

En plena ebullici\u00f3n de la inteligencia artificial y el deep tech<\/em><\/a>, conocer d\u00f3nde y a qu\u00e9 ritmo \u201cse cocina\u201d la ciencia ya no es algo solo para geeks<\/em>, sino que representa una informaci\u00f3n estrat\u00e9gica para empresas, inversores y responsables de pol\u00edtica p\u00fablica (econom\u00eda, universidades, ciencia y tecnolog\u00eda, industria). En este sentido, un cl\u00e1sico lo representan los informes que la consultora Gartner<\/a> publica de manera anual y en los que proporciona un mapa que identifica las \u00e1reas de innovaci\u00f3n con mayor potencial.<\/p>\n\n\n\n

Un informe<\/a> reciente de BBVA Research presenta una propuesta sencilla pero muy poderosa debido a su escalabilidad; analizar los preprints<\/em> publicados en ArXiv<\/a>. ArXiv es un repositorio de acceso abierto, donde los cient\u00edficos comparten versiones preliminares todav\u00eda no revisadas por pares (llamados preprints<\/em>) de sus art\u00edculos, para difundir r\u00e1pidamente sus resultados y recibir comentarios sobre los mismos, antes de que estos hayan sido publicados formalmente en revistas cient\u00edficas, de manera que puedan mejorar la calidad de dichos art\u00edculos.<\/p>\n\n\n\n

De cara a poder identificar potenciales v\u00edas de desarrollo futuro (o de innovaci\u00f3n), el an\u00e1lisis de los preprints<\/em> de ArXiv ofrece tres grandes ventajas:<\/p>\n\n\n\n

\u2013 Tiene una cobertura masiva y gratuita: el 91% de todos los preprints<\/em> registrados en el mundo a fecha de marzo de 2025 est\u00e1n disponibles en ArXiv. Cinco millones de usuarios acceden cada mes sin coste alguno a dicha evidencia cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

\u2013 Cuenta con una alta frecuencia y granularidad: a diferencia de las patentes o de las estad\u00edsticas de I+D (trimestrales o anuales), los preprints<\/em> aparecen a diario, por lo que se pueden identificar las tendencias casi al instante.<\/p>\n\n\n\n

\u2013 Genera un efecto altavoz: publicar un art\u00edculo en ArXiv a\u00f1ade, de media, 21 citas extra en los primeros cinco a\u00f1os de la publicaci\u00f3n del art\u00edculo. Por ejemplo, durante la COVID-19, la difusi\u00f3n r\u00e1pida de preprints<\/em> a trav\u00e9s de ArXiv sirvi\u00f3 para acelerar la comunicaci\u00f3n cient\u00edfica y el desarrollo de las vacunas.<\/p>\n\n\n\n

El equipo de BBVA Research ha rastreado 129 categor\u00edas tem\u00e1ticas (40 de ciencias de la computaci\u00f3n, 51 de f\u00edsica y 38 de matem\u00e1ticas\/estad\u00edstica) desde 1991, empleando t\u00e9cnicas de web scraping<\/em> y de procesamiento natural del lenguaje. Ello no solo les permite contabilizar los nuevos trabajos subidos a ArXiv en cada \u00e1rea tem\u00e1tica, sino tambi\u00e9n analizar el tipo de progreso tecnol\u00f3gico que se produce en cada una de ellas. Los resultados obtenidos ofrecen una serie de conclusiones muy llamativas.<\/p>\n\n\n\n

En primer lugar, se observa c\u00f3mo en 2010 la inform\u00e1tica supon\u00eda menos del 10 % de todos los preprints<\/em>, mientras que en 2025 roza el 50 %, desbancando a la f\u00edsica como disciplina cient\u00edfica reina. En segundo lugar, y dentro de la inform\u00e1tica, la inteligencia artificial absorbe ya el 70% de la producci\u00f3n, con campos crecientes como el aprendizaje autom\u00e1tico, la visi\u00f3n por computador, el procesamiento natural del lenguaje o la rob\u00f3tica. Esta relevancia creciente de la inform\u00e1tica como campo cient\u00edfico comienza en 2014, con hitos como el dataset COCO<\/a> o la arquitectura Inception<\/a>, y se dispara tras la llegada de los Transformers<\/a> en 2017 y los grandes modelos de lenguaje<\/a> en el periodo 2020-2024. Por \u00faltimo, a pesar de que la criptograf\u00eda y la ciberseguridad no hayan crecido en t\u00e9rminos relativos, su importancia se mantiene en el tiempo, indicando el rol central que tiene la protecci\u00f3n de los datos empleados en la generaci\u00f3n de modelos cada vez m\u00e1s potentes.<\/p>\n\n\n\n

Figura 1. Evoluci\u00f3n relativa de las 10 categor\u00edas principales de computaci\u00f3n en ArXiv<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

El documento no enumera pron\u00f3sticos concretos (i.e., \u201cel pr\u00f3ximo gran hit ser\u00e1 X\u201d), pero s\u00ed ofrece pistas s\u00f3lidas sobre d\u00f3nde es m\u00e1s probable que aparezcan las disrupciones tecnol\u00f3gicas, extra\u00eddas de la pendiente de crecimiento de cada subcampo. En este sentido, se apuntan cuatro posibles direcciones de potencial innovador en un futuro cercano:<\/p>\n\n\n\n

\u2013 Est\u00e1 creciendo el solapamiento entre visi\u00f3n, audio y procesamiento natural del lenguaje, lo que dar\u00e1 lugar al desarrollo de modelos multimodales, que sean capaces de razonar con im\u00e1genes, v\u00eddeo y texto de forma unificada.<\/p>\n\n\n\n

\u2013 Los r\u00e1pidos avances en aprendizaje por refuerzo est\u00e1n convirtiendo la rob\u00f3tica plenamente aut\u00f3noma en una opci\u00f3n real, lo que permitir\u00e1 que se desarrollen robots log\u00edsticos e industriales m\u00e1s vers\u00e1tiles. De esta evoluci\u00f3n pueden emerger por ejemplo brazos colaborativos capaces de aprender nuevas tareas en horas, drones de inventario que se coordinan entre s\u00ed, veh\u00edculos m\u00f3viles que reconfiguran sus rutas en tiempo real y robots de montaje que cambian de producto sobre la marcha sin reprogramaci\u00f3n manual.<\/p>\n\n\n\n

\u2013 M\u00e1s all\u00e1 de la rob\u00f3tica, se espera una r\u00e1pida extensi\u00f3n de la IA a las ciencias sociales, principalmente en \u00e1reas como las fintech<\/em><\/a>, la econom\u00eda comportamental, y las pol\u00edticas p\u00fablicas. De esta convergencia pueden surgir innovaciones como asesores financieros aut\u00f3nomos que personalizan inversiones en tiempo real, plataformas digitales que adaptan su oferta a la conducta del usuario, y sistemas regulatorios capaces de detectar riesgos sist\u00e9micos o posibles fraudes.<\/p>\n\n\n\n

\u2013 Desde 2023 se observa un fuerte repunte de investigaciones en computaci\u00f3n distribuida (cs.DC) y arquitectura de redes (cs.NI), signo de la carrera por crear hardware y redes a medida para la IA generativa, y por desplegar edge computing<\/em><\/a>, que acerque la potencia de los grandes modelos al propio dispositivo y reduzca la latencia. De esta tendencia pueden surgir innovaciones como aceleradores espec\u00edficos para IA generativa, interconexiones de alta velocidad, redes definidas por software optimizadas para mover modelos y datos, y plataformas de inferencia-entrenamiento que funcionen de forma segura en m\u00f3viles, veh\u00edculos y sensores industriales.<\/p>\n\n\n\n

La metodolog\u00eda que ha empleado BBVA Research podr\u00eda extenderse, integrando repositorios como SSRN<\/a>, bioRxiv<\/a>, Research Square<\/a> o Preprints.org<\/a>, de modo que al incorporar econom\u00eda y ciencias sociales el pulso cient\u00edfico se convierta en un aut\u00e9ntico bar\u00f3metro para anticipar tendencias macroecon\u00f3micas.<\/p>\n\n\n\n

Moraleja: \u201cA quien madruga, Dios le ayuda\u201d. En innovaci\u00f3n, madrugar es leer los preprints<\/em> antes que nadie.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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