Grabación

Si no pudiste unirte a esta primera sesión de nuestra serie de webinars sobre IA explicable para asegurarse de que sus soluciones de IA no solo sean poderosas, sino también comprensibles, confiables y transparentes para quienes las utilizan para tomar decisiones. Ahora puedes ver la grabación a continuación:

Por qué la Explainable AI es importante en todos los sectores? 

Los modelos de IA de alto rendimiento ya no son suficientes por sí solos. En distintos sectores, las organizaciones enfrentan desafíos similares:

• Modelos complejos que generan predicciones pero no comprensión.
• Dificultad para explicar los resultados a personas no técnicas.
• Visibilidad limitada del comportamiento, supuestos y limitaciones del modelo.
• Baja confianza en los resultados de la IA cuando las decisiones implican riesgos operativos o estratégicos.

La IA explicable proporciona las herramientas y marcos para salvar estas brechas. Cuando se aplica correctamente, la XAI ayuda a las organizaciones a:

• Comprender por qué un modelo se comporta de la manera en que lo hace.
• Mejorar la robustez del modelo durante el desarrollo y la iteración.
• Detectar problemas ocultos, sesgos o dependencias de datos de forma temprana.
• Comunicar con claridad los conocimientos de la IA a propietarios de productos, gerentes y ejecutivos.
• Construir confianza compartida entre los equipos de datos y los responsables de la toma de decisiones.

Por lo tanto, la explicabilidad no es solo una característica técnica, sino un habilitador crítico de la adopción confiable de la IA a gran escala.

El primero, de una serie de webinars

Esta sesión inaugura una serie de webinars más amplia sobre Inteligencia Artificial Explicable. Mientras que las ediciones futuras explorarán aplicaciones específicas por industria, esta primera clase magistral adopta una perspectiva transversal a diversas industrias, centrándose en los responsables de la toma de decisiones y en los principios comunes que se aplican independientemente del sector. El objetivo es establecer un lenguaje y una mentalidad compartidos en torno a la IAX que alineen el desarrollo técnico con la toma de decisiones empresariales.

Qué aprenderás

Al final de esta sesión, los participantes comprenderán cómo ir más allá de la precisión por sí sola y diseñar sistemas de IA que sean:

• Transparentes: su comportamiento puede ser entendido e inspeccionado.
• Explicables: las predicciones pueden justificarse en términos comprensibles para los humanos y rastrearse de manera que los modelos puedan rendir cuentas.
• Confiables: los resultados pueden usarse con confianza en decisiones del mundo real.

Durante la sesión, cubriremos:

1. Por qué la IA Explicable es importante para los tomadores de decisiones
2. Fundamentos de la IA Explicable, sin la carga técnica
3. Dónde la IA Explicable crea valor empresarial
4. Explicabilidad a través de diferentes enfoques de IA
5. Operacionalización de XAI en la organización
6. Comunicación de decisiones de IA con confianza
7. Recorrido basado en casos: Flujo de trabajo XAI de Mosaic Factor

El enfoque se mantiene firmemente en la toma de decisiones práctica y la fiabilidad del modelo, no en teoría abstracta. Al final de la sesión, nuestra Chief Data Scientist, Burcu Kolbay, responderá a preguntas en directo.

A quién se dirige

Este webinar está diseñado para profesionales que trabajan (o están dispuestos a trabajar) con IA en diferentes industrias, incluyendo:

• Tomadores de decisiones que dependen de los resultados de la IA (nivel C)
• Product Owners y gerentes técnicos
• Líderes en innovación y transformación digital

No se requiere experiencia legal o en cumplimiento. La sesión prioriza perspectivas aplicadas, centradas en el desarrollo y orientadas a la comunicación.

Detalles del evento

📅 Martes, 26 de Mayo, 2026

⏰ 11:00 h – 12:00 h

• Formato: Online (live)
• Duración: 60 minutos
• Nivel: Basic a Intermediate
• Idioma: English 

La entrada Webinar series: Explainable AI para decision makers se publicó primero en Mosaic Factor.

Los inicios

Mosaic Factor comenzó con una idea simple pero ambiciosa: convertir la inteligencia artificial avanzada en algo práctico, útil y con impacto real. Fundada en 2016 por Stefano Persi (CEO) y José Fernández (CTO), la empresa surgió de proyectos de innovación. Vieron una oportunidad no solo de construir algoritmos, sino de ayudar a las organizaciones a utilizarlos de verdad. En aquellos primeros días, el enfoque estaba en la «IA tradicional«: modelos predictivos, sistemas de optimización y herramientas de decisión basadas en datos. El desafío no era solo la precisión. Era hacer que estos sistemas fueran confiables, escalables y comprensibles en entornos del mundo real. Desde el principio, Mosaic Factor adoptó un enfoque diferente: no solo construir IA, sino construir IA que sea explicable y confiable.

Una década de cambios en IA

Durante los últimos diez años, el campo de la inteligencia artificial ha pasado por una transformación que pocos podrían haber predicho:

1. Hemos pasado de datos estructurados y aprendizaje automático clásico a sistemas que pueden generar texto, imágenes, análisis e ideas.
2. De modelos que respondían preguntas a modelos que mantienen conversaciones.
3. De herramientas utilizadas alguna vez por especialistas a plataformas utilizadas por millones de personas.
4. El auge de la inteligencia artificial generativa y los grandes modelos de lenguaje ha traído posibilidades extraordinarias, junto con nuevas preguntas. ¿Cómo confiamos en estos sistemas? ¿Cómo los usamos de manera responsable?

A lo largo de todo esto, Mosaic Factor ha permanecido presente en ambos mundos. Hemos trabajado con la inteligencia artificial tradicional, donde la precisión, la interpretabilidad y la robustez son esenciales. Y hemos abrazado la inteligencia artificial moderna, donde la creatividad, la adaptabilidad y la escala redefinen lo que es posible. Una cosa nunca ha cambiado: nuestro compromiso de construir inteligencia artificial que sea explicable, confiable y basada en un impacto real. Porque a medida que la inteligencia artificial se vuelve más poderosa, la confianza importa más que nunca.

Las personas detrás del viaje

En el corazón de nuestro viaje de 10 años hay algo simple: las personas, nuestro equipo.

El equipo de Mosaic Factor hace que todo sea posible, aportando creatividad, experiencia y pasión a cada proyecto. Aquí están las reflexiones de liderazgo para este hito: CEO, Stefano Persi:

“Cuando iniciamos Mosaic Factor, nuestra misión era clara: hacer que la IA funcione realmente para las personas. Diez años después, me enorgullece que nuestro propósito siga siendo el mismo y que nuestro equipo continúe ampliando los límites de lo que significa la innovación responsable”.

CTO, José Fernandez:

“La tecnología evoluciona rápidamente, pero la confianza debe moverse aún más rápido. Nuestro compromiso con la IA transparente y explicable nos ha guiado desde el primer día, y continuará dando forma a cómo construimos la próxima generación de sistemas inteligentes.”.

Chief Data Scientist, Burcu Kolbay:

“Durante la última década, los datos se han vuelto centrales en la forma en que entendemos los problemas y tomamos decisiones. Ha sido inspirador ver cómo la curiosidad, el pensamiento basado en datos y los avances en inteligencia artificial dan forma a nuestra manera de trabajar todos los días. A medida que estas tecnologías evolucionan, nuestro papel es guiarlas para que la inteligencia sirva a las personas de maneras significativas y confiables, y estoy entusiasmada por lo que viene a continuación.”.

Innovation Project Manager, Montserrat Anglès:

“La innovación no se trata solo de adoptar nuevas tecnologías, sino de entender cómo pueden transformar de manera significativa la forma en que las organizaciones trabajan. En Mosaic Factor, hemos pasado una década convirtiendo ideas de vanguardia en un impacto real, y ese espíritu de experimentación y propósito continúa impulsándonos hacia adelante.”.

Un agradecimiento especial va a nuestros miembros del equipo y a todos los que han contribuido a nuestra historia. Este hito les pertenece a todos. Estamos igualmente agradecidos a nuestros clientes, socios y comunidad que nos han apoyado en cada paso del camino. Vosotros habéis formado quiénes somos y quiénes aspiramos a ser.

Una mirada hacia el futuro

Si la última década nos ha enseñado algo, es que el cambio es constante, pero el propósito importa. La IA continuará evolucionando, volviéndose más rápida, más capaz y más profundamente integrada en la vida cotidiana. El desafío no será solo lo que podemos construir, sino cómo elegimos construirlo. En Mosaic Factor, nuestro objetivo es claro:

1. Diseñar sistemas de IA en los que las personas puedan confiar, comprender y depender.
2. Unir la innovación con la responsabilidad.
3. Crecer hasta convertirnos en una de las principales empresas de IA y Big Data de Europa, mientras nos mantenemos fieles al impacto que queremos crear.

La historia de la IA aún se está escribiendo. Y estamos orgullosos de ser parte de ella.

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Este momento representa mucho más que una simple presentación. Refleja nuestro siguiente paso como empresa. Nos hemos unido al programa de incubación AI Factory con un objetivo claro: expandir nuestro trabajo al sector sanitario.

Durante los próximos seis meses, contribuiremos dentro de AI Factory, donde tendremos acceso a oficinas, recursos técnicos y una sólida red de contactos dentro del ecosistema Tech Barcelona. Una de las razones clave para unirnos es la oportunidad de interactuar con el sector sanitario y comprender mejor los retos reales de este ámbito.

Nuestro pitch en el BSC AI Factory incubator

El evento nos brindó la oportunidad de compartir lo que estamos desarrollando, intercambiar ideas con otros equipos e interactuar con la comunidad local de IA. Nuestro equipo estuvo representado por Stefano Persi (CEO), José Fernández (CTO), Andrea Santiago (Financial Controller) y Joan Sampablo, nuestro Director de Ventas.

En nuestra presentación, nos centramos en una idea fundamental que impulsa nuestro trabajo en Mosaic Factor. La IA no solo debe funcionar bien en entornos controlados, sino que también debe ser fiable en condiciones reales donde las limitaciones son inevitables.

El problema que resolvemos

En sectores como el automotriz y el manufacturero, los fallos de la IA pueden tener graves consecuencias:

• riesgos para la seguridad,
• pérdidas financieras,
• y problemas de privacidad.

Estos riesgos cotidianos son igualmente relevantes en el sector sanitario. Al centrarnos en la fiabilidad y las soluciones prácticas, nuestro enfoque está diseñado para ayudar a las organizaciones a afrontar estos desafíos y ofrecer soluciones de IA fiables.

Del cloud a los entornos reales

Una parte importante de nuestro trabajo se centra en reducir la brecha entre la IA en la nube y la IA en entornos de producción.

En muchos casos, los modelos de IA se desarrollan en potentes entornos de nube, pero necesitan ejecutarse en lugares con recursos limitados, como vehículos, sistemas embebidos o microchips. En estos entornos, la capacidad de procesamiento y el consumo de energía son limitados, pero el rendimiento debe mantenerse alto.

Nos centramos en optimizar los sistemas de IA para que operen de forma eficiente en estas condiciones sin perder fiabilidad.

Cómo trabajamos

En Mosaic Factor, creamos soluciones de IA para resolver problemas específicos de nuestros clientes y mejoramos los sistemas de IA existentes para garantizar su fiabilidad. Este enfoque dual nos permite adentrarnos rápidamente en nuevos sectores como el sanitario, donde comprender el reto y mantener un rendimiento fiable son igualmente cruciales.

Mirando hacia el futuro

Unirnos al programa AI Factory es un paso importante en nuestra incursión en el sector sanitario.

A través de este programa, buscamos conectar con socios, explorar casos de uso reales y comprender mejor los retos específicos del sector. Nuestro objetivo es aplicar lo aprendido en otros sectores para desarrollar soluciones de IA prácticas, fiables y preparadas para entornos sanitarios reales.

Nuestra presentación en el evento fue nuestro primer paso en esa dirección.

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En representación de Mosaic Factor, Joan Sampablo, director de ventas, asistió al evento para explorar los últimos avances que configuran el futuro de la conectividad, la inteligencia artificial y la infraestructura digital.

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Las telecomunicaciones como columna vertebral de la IA

El MWC 2026 destacó cómo la industria de las telecomunicaciones está yendo más allá de la conectividad para convertirse en un elemento clave de la próxima generación de servicios impulsados por IA. Los líderes de la GSMA describieron tres pilares clave que se espera impulsen la siguiente fase del crecimiento digital:

• La finalización de los despliegues de redes 5G independientes.
• Un acceso más amplio a tecnologías de IA abiertas e inclusivas.
• Marcos globales de seguridad y confianza digital más sólidos.

Estas prioridades reflejan una transición más amplia hacia redes que no solo sean más rápidas, sino también capaces de soportar inteligencia distribuida y servicios basados en IA.

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El auge de la inteligencia en el dispositivo

Un tema central del evento fue el auge de la IA en todas partes, en particular la transición hacia la inteligencia en el dispositivo y nativa de la red. Los fabricantes de chips y dispositivos presentaron nuevas y potentes arquitecturas de sistema en chip diseñadas para la inferencia local de IA, que permiten capacidades como:

• Traducción en tiempo real
• Resumen en el dispositivo
• Procesamiento avanzado de fotos
• Asistentes de IA capaces de realizar tareas complejas sin depender de la nube.

Para desarrolladores y empresas, este cambio señala un nuevo estándar de diseño donde las aplicaciones se crean teniendo en cuenta el procesamiento local de IA y la interacción multimodal, combinando interfaces de cámara, voz y texto para ofrecer experiencias más completas.

Futuro de los sistemas autónomos

Otro tema destacado fue la aparición de los sistemas de IA con agentes, donde los agentes autónomos de IA pueden coordinar tareas en redes, infraestructuras y entornos físicos. Los proveedores de telecomunicaciones y las startups demostraron cómo estos sistemas podrían aplicarse a la orquestación de redes, la automatización de operaciones y la mejora de la ciberseguridad.

Próxima generación de sistemas conectados

Uno de los conceptos más debatidos en el congreso de este año fue la «computación cinética» y los «tokens cinéticos». Estos representan unidades de computación ultrarrápidas diseñadas para sincronizar acciones reales en robótica, drones, vehículos autónomos y otros sistemas distribuidos. Los operadores de telecomunicaciones argumentan que sus redes están en una posición única para ofrecer la coordinación en milisegundos necesaria para impulsar estas tecnologías emergentes. 

Seguridad, confianza digital e inclusión global

La seguridad y la inclusión digital global también ocuparon un lugar destacado en la agenda de la conferencia. Ante el continuo aumento de los costes de la ciberdelincuencia en todo el mundo, los líderes del sector destacaron la importancia de:

• IA que preserve la privacidad
• Marcos de identidad digital más sólidos
• Modelos de IA capaces de soportar más idiomas globales
• Estándares de infraestructura transfronterizos

Estas prioridades reflejan el creciente reconocimiento de que la innovación tecnológica debe ir acompañada de una gobernanza sólida y un acceso digital inclusivo.

Mosaic Factor en el MWC 2026

Según Joan, asistir al MWC proporciona información valiosa sobre la rápida evolución del panorama de las telecomunicaciones y la tecnología. El evento destacó la creciente importancia de la infraestructura basada en IA y la computación en el borde, así como el papel cada vez más importante que desempeñarán las redes de telecomunicaciones para habilitar aplicaciones inteligentes y sistemas conectados.

Para Mosaic Factor, asistir al congreso ofrece la oportunidad de mantenerse al día con las tendencias e innovaciones emergentes de la industria que darán forma a la próxima generación de soluciones digitales.

A medida que la industria se adentra en la llamada Era IQ, se espera que la convergencia de la IA, la conectividad avanzada y la computación distribuida redefina la forma en que interactúan los dispositivos, las redes y las empresas, creando nuevas oportunidades de innovación en todos los sectores a nivel mundial.

La entrada Mobile World Congress 2026: Entrando en la era IQ se publicó primero en Mosaic Factor.

Impulsando la eficiencia y la innovación con gemelos digitales

Persi destacó el Gemelo Digital MyEV, una arquitectura de dos capas con una versión externa completa para simulación y una versión integrada en el vehículo, totalmente conectada e interoperable con aplicaciones de IA para permitir actualizaciones y optimización continuas.

Este diseño permite actualizaciones continuas e interoperabilidad con aplicaciones de IA avanzadas, lo que garantiza que la función de los VE definidos por software pueda optimizarse en términos de energía, eficiencia, seguridad y experiencia del conductor a lo largo de su ciclo de vida.

Metodología TwinOps: optimización continua

El concepto TwinOps es la base de Twin-Loop y combina:

• Principios de ingeniería basada en modelos (MBE)
• Prácticas DevOps
• Integración continua de gemelos digitales

Esta metodología permite que los gemelos digitales se mantengan sincronizados con la evolución de los diseños de vehículos, lo que facilita un diseño, una validación y una toma de decisiones operativas eficientes. TwinOps también aprovecha los datos de vehículos y flotas para mejorar la optimización energética, la seguridad y la integridad del sistema sin interferir con las funciones principales de los vehículos eléctricos.

Energía, seguridad y sostenibilidad

La eficiencia energética fue un tema clave de la presentación. Persi explicó cómo los algoritmos optimizados en el vehículo y la transmisión de datos comprimidos pueden reducir el consumo de energía manteniendo un alto rendimiento. También destacó cómo TwinOps integra el modelado ambiental, lo que facilita la reducción de emisiones durante el ciclo de vida y la transición hacia vehículos definidos por software (SDV). La seguridad y la ciberseguridad siguen siendo fundamentales en este marco: los gemelos digitales y las aplicaciones están diseñados para operar detrás de los sistemas centrales, con herramientas como CyberCar, OFSCE, ModVV y ZTBCar que brindan protección contra ataques a vehículos individuales, intrusiones a nivel de flota e infracciones en los sistemas del vehículo.

Fomento de la colaboración y la competitividad europea

El consorcio Twin-Loop reúne a 12 socios de 8 países, que abarcan el mundo académico, fabricantes de automóviles, proveedores de tecnología y consultoras. El consejo asesor incluye a ZF Friedrichshafen AG, Volvo Group, Zunder y Traton, y el proyecto cuenta con un presupuesto de 5 millones de euros.

Mediante el desarrollo de un marco abierto para gemelos digitales MyEV y un conjunto de aplicaciones conectadas, Twin-Loop busca acelerar la innovación, reducir el tiempo de desarrollo y fortalecer la competitividad europea de la automoción. El marco proporciona módulos reutilizables, directrices de desarrollo y servicios compartidos, simplificando el desarrollo de sistemas digitales complejos.

Mirando hacia el futuro

La presentación destacó cómo TwinOps y los Gemelos Digitales MyEV están marcando el comienzo de una nueva era de vehículos eléctricos más inteligentes, seguros y sostenibles. Al aprovechar la mejora continua y el análisis de la flota, estas herramientas optimizan la eficiencia energética, la experiencia del conductor y la resiliencia general del sistema. A través de Twin-Loop, el proyecto contribuye a definir el futuro de los vehículos definidos por software e impulsa a la industria automotriz europea hacia la próxima generación de movilidad.

La entrada TwinOps y Gemelos Digitales MyEV: Impulsando los vehículos eléctricos SDV en la Conferencia RTR se publicó primero en Mosaic Factor.

La reunión marcó un hito inicial importante para la estructura de trabajo de ECAVA. La jornada comenzó con un amplio análisis de las iniciativas europeas actuales en conducción autónoma, destacando tanto la intensidad de la actividad ya en marcha como la necesidad de una mejor alineación. Ante la intensificación de la competencia global y la reiterada referencia a la «velocidad de China» durante los debates, los participantes destacaron el rápido avance de China en el ámbito tecnológico y de la conducción autónoma. El consenso fue que Europa debe reforzar la coordinación y acelerar la ejecución para construir su propia IA europea competitiva y de alto rendimiento, capaz de igualar ese impulso.

De la estrategia a las bases del software

Una parte clave del diálogo se centró en el desarrollo de un conjunto de software para la conducción autónoma europea. En lugar de duplicar esfuerzos, los participantes exploraron cómo unas bases compartidas y una gobernanza más clara podrían impulsar la innovación escalable, reforzando al mismo tiempo la soberanía tecnológica de Europa.

Dos áreas prioritarias marcaron los intercambios:

• Gobernanza técnica y coordinación entre iniciativas.
• Colaboración estructurada en un software stack de conducción autónoma europea.

Los debates paralelos sobre la implementación de la conducción autónoma, la IA y la puesta en común de datos aportaron profundidad práctica a la conversación. Los temas abarcaron desde las vías de implementación y las pruebas transfronterizas hasta cómo el intercambio de datos y las capacidades informáticas pueden respaldar sistemas de IA competitivos y fiables.

Impulso en todo el ecosistema

La alta participación indicó una creciente alineación en toda la cadena de valor de la automoción. Los líderes del sector compartieron perspectivas sobre los modelos de implementación y la implementación en el mundo real, lo que generó un debate profundo y reforzó la necesidad de ir más allá del debate hacia un progreso tangible.

Para mantener la continuidad y evitar la fragmentación, se formará un equipo central dedicado bajo el liderazgo de los copresidentes que pronto serán elegidos. Se esperan más detalles estructurales en la próxima reunión del Comité Directivo en marzo, lo que refleja la ambición de ECAVA de mantener una estructura ágil, centrada y orientada a resultados. Stefano, director ejecutivo de Mosaic Factor, asistió a las sesiones como parte del diálogo más amplio del sector, contribuyendo al esfuerzo colectivo que define la hoja de ruta de la conducción autónoma en Europa.

La conclusión de Bruselas fue simple y práctica: Europa cuenta con la experiencia y la capacidad industrial necesarias. El siguiente paso es una ejecución disciplinada y coordinada.

Leer más sobre nuestra solución trustworthy AI.

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El debate se enmarcó en el trabajo más amplio sobre el libro blanco del CIDAI, elaborado a través de su grupo de expertos con contribuciones de actores públicos y privados. Como participantes en este esfuerzo, nos complace haber contribuido a la mesa redonda, donde Stefano Persi compartió ejemplos prácticos y casos prácticos que destacan el papel de la IA y el intercambio fiable de datos en entornos logísticos reales.

Visión del sector

Los volúmenes de transporte de mercancías por ferrocarril se mantienen por debajo de la media europea y una tasa de 5 millones de euros agrava el desafío. El transporte de mercancías por ferrocarril sigue enfrentándose a desafíos operativos y estructurales, a pesar de que se espera un crecimiento significativo de la demanda.

En consonancia con los objetivos de Neutralidad Climática 2050, se proyecta que los volúmenes de transporte de mercancías por ferrocarril se dupliquen en comparación con los promedios históricos recientes. Lograr este crecimiento requerirá no solo inversión en infraestructura, sino también una mejor coordinación, optimización y colaboración en todo el ecosistema logístico.

Desde la perspectiva de CIMALSA, , la multimodalidad es un factor clave para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad logística. El modelo óptimo combina el ferrocarril para el transporte de media y larga distancia y el transporte por carretera, principalmente para operaciones de primera y última milla. La IA facilita esta transición al facilitar la reasignación de los flujos de transporte del camión al ferrocarril, optimizando rutas, horarios y el uso de la capacidad. Este enfoque puede reducir significativamente las emisiones en comparación con el transporte exclusivamente por carretera, manteniendo al mismo tiempo la flexibilidad operativa.

El intercambio de datos y el papel de los espacios de datos

Un desafío recurrente identificado es la reticencia de los operadores y agentes logísticos a compartir información. Si bien las preocupaciones sobre la privacidad son legítimas, a menudo limitan la optimización de todo el sistema. Los espacios de datos se destacaron como un factor clave, ya que proporcionan:

• Intercambio seguro de datos y acceso controlado.
• Reglas claras sobre cómo se comparten y utilizan los datos.
• Base técnica para que las herramientas de IA sugieran rutas, calculen costos y simulen escenarios operativos.

Al garantizar la confianza en los datos, los espacios de datos permiten que la IA facilite una mejor toma de decisiones sin comprometer la información empresarial confidencial.

Desafíos del sector logístico

Cinco grandes desafíos configuran el futuro del transporte ferroviario de mercancías y la logística:

• Presión por la sostenibilidad y la descarbonización.
• Resiliencia ante las crisis globales y geopolíticas.
• Congestión urbana y gestión de la última milla.
• Interoperabilidad digital y vulnerabilidades de ciberseguridad.
• Preparación organizativa y transformación tecnológica.

Estos desafíos están estrechamente interconectados y requieren respuestas coordinadas.

Dónde la IA puede aportar valor tangible 

La IA ya está demostrando beneficios mensurables en las operaciones de transporte y distribución, donde puede generar mejoras en eficiencia, costes y sostenibilidad. Para Mosaic Factor, esto incluye proyectos de automatización para la carga y descarga de contenedores en puertos.

A pesar de su potencial, existen barreras que dificultan la adopción de la IA. Estos desafíos incluyen:

• Falta de una estrategia de IA dentro de las organizaciones,
• problemas de gobernanza y fragmentación de datos,
• falta de datos históricos de calidad, dificultad para evaluar el ROI de las iniciativas de IA,
• y un entorno regulatorio complejo e inconsistente. Abordar estas barreras requiere una alineación estratégica más clara entre tecnología, operaciones y regulación.

Los participantes coincidieron en un modelo de tres niveles para el sector:

1. Digitalización: digitalización y automatización básicas, donde el progreso ya es visible.
2. Intercambio de datos: intercambio seguro de datos, que permite la visibilidad de la red.
3. Visibilidad y casos de éxito: más redes que logística y visibilidad de los casos de éxito.

Avanzar en estos niveles es esencial para liberar todo el potencial de la IA en la logística.

Conclusiones

La eficiencia logística depende de la combinación eficaz de innovación, sostenibilidad y regulación. La pregunta clave para los operadores es qué valor se crea al compartir datos. La IA, al combinarse con la multimodalidad y marcos confiables de intercambio de datos, puede mejorar significativamente la eficiencia, la sostenibilidad y la resiliencia de los sistemas de transporte ferroviario de mercancías y logística.

Durante la mesa redonda, Stefano destacó tres proyectos a los que contribuyó Mosaic Factor:

1. Pioneers: Predicción del Transporte de Contenedores (Iniciativa de Puertos Verdes de la UE)
2. Port of Antwerp-Bruges: Predictor del Flujo de Carga
3. Disruptive: Detección y Clasificación de Interrupciones en la Red Logística

En conjunto, estos proyectos muestran el impacto práctico de la IA y la colaboración de datos en operaciones logísticas reales, fundamentando el debate de la mesa redonda de CIDAI en soluciones tangibles.

Clica aquí para leer el documento completo del CIDAI.

La entrada El papel de la IA en la logística multimodal y el transporte ferroviario sostenible se publicó primero en Mosaic Factor.

Sesiones clave sobre IA

Agentic AI in the Car: From Orchestration to Agentic Personalisation

• Speaker: Dogukan Sonmez, Project Lead Machine Learning Platform, BMW AG
• Focus: aplicaciones de IA generativa más allá del texto, manejando modelos 3D, flujos de sensores y datos específicos de dominio.
• Highlight: exploró las arquitecturas de sistemas multiagente y las técnicas de orquestación, mostrando cómo la IA agente puede mejorar la eficiencia, la adaptabilidad y la toma de decisiones en los SDV.

Esta sesión reveló enfoques innovadores para integrar la IA en el núcleo mismo de la inteligencia vehicular, convirtiéndola en una de las charlas más vanguardistas del evento.

Scalable Function Deployment for SDV

• Speaker: Michael Niklas-Höret, AUMOVIO

• Focus: la continua (R)evolución de las arquitecturas E/E en los vehículos, desde el enfoque descentralizado centrado en dominios hasta Server Zone y Central Compute/Zero Edge, y el desafío resultante de desplegar funciones a través de estas diversas arquitecturas.
• Highlight: introducción de un nuevo patrón de desarrollo de funciones diseñado para permitir la reutilización de funciones a través de las tres arquitecturas principales (y sus híbridos), con el objetivo de facilitar la migración de los fabricantes de equipos originales (OEM) a nuevas plataformas E/E y aumentar la reutilización entre las líneas de vehículos.

From Code to Car – Accelerating SDV Integration with Shift-Left and CI/CT

• Speaker: Felix Pretscheck, Bosch
• Focus:cómo la introducción de unidades de control electrónico (ECU) de próxima generación, combinada con un enfoque de shift-left, la virtualización y un marco modular de CI/CT (Integración Continua/Pruebas Continuas), está transformando y acelerando el proceso de integración de software y sistemas para Vehículos Definidos por Software (SDV).
• Highlight: mostrando metodologías clave y facilitadores arquitectónicos que optimizan la integración y validación, lo que conduce a una mejor calidad del software, ciclos de integración más rápidos y sistemas automotrices complejos más ágiles, escalables y listos para producción.

Coding for Cars: AI in the Driver’s Seat

• Speaker: Mikhail Vink, VP of Business Development, JetBrains
• Focus: el papel del desarrollo impulsado por IA en industrias reguladas, garantizando la calidad y seguridad del código generado por IA, e integrando la IA en DevOps.
• Highlight: demostró cómo la IA puede agilizar los procesos de codificación mientras mantiene el cumplimiento y los estándares de seguridad.

Between Research and Current Development in ADAS

• Speaker: Khaled Alomari, Manager Connected Vehicles, MHP (A Porsche Company)
• Focus: uniendo la investigación de vanguardia con el desarrollo real de Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS).
• Highlight: se enfatizó la colaboración entre el ámbito académico, la industria y los reguladores para acelerar la adopción de ADAS impulsados por IA.

Khaled subrayó el papel fundamental de la IA en la mejora de la seguridad y la eficiencia, haciendo de esta sesión un evento imprescindible para cualquiera interesado en el futuro de los vehículos conectados.

Mastering Complexity with Digital Twins

• Speaker: Ignacio Izaguirre, VP of Product, Concentrio AG
• Focus: aprovechando los gemelos digitales a nivel de señal para la gestión de software.
• Highlight: mostró cómo aplicar la inteligencia artificial a redes de dependencia puede identificar anomalías y vulnerabilidades, mejorando las actualizaciones OTA y la fiabilidad del sistema.

AI-Driven Autonomy in SDVs

• Speaker: Shashank Pathak, Product Management, ZF Friedrichshafen AG
• Focus: cómo la IA permite la percepción, planificación y control en los SDV autónomos.
• Highlight: se discutieron los desafíos de implementar IA en hardware automotriz y las estrategias para una autonomía segura y escalable.

Talleres y sesiones world café

Los talleres «Challenge your peers» reunieron a los participantes en pequeñas mesas redondas moderadas, donde debatimos preguntas urgentes de la industria utilizando inteligencia colectiva y mapas mentales. Los temas abordaron desde cómo evoluciona la prueba de software bajo arquitecturas SDV, el papel de la IA en el desarrollo automotriz y el futuro del cumplimiento de ASPICE, hasta la redefinición de las experiencias dentro del automóvil mediante HMI avanzado y la exploración de la autonomía impulsada por IA. Cada taller animaba a los asistentes a compartir experiencias, cuestionar supuestos y co-crear conceptos de soluciones. De manera similar, el formato World Café proporcionó un entorno dinámico para el aprendizaje entre pares, la creación de redes interindustriales y la generación de ideas accionables que complementaban las presentaciones y estudios de caso más formales.

Nuestras conclusiones

La conferencia destacó que la inteligencia artificial ya no es una herramienta periférica, sino un pilar central en la evolución de los vehículos definidos por software. Desde la personalización agente en BMW hasta los ADAS impulsados por IA en MHP, las sesiones demostraron cómo la inteligencia se está integrando en cada capa de la innovación automotriz. Estas charlas no solo mostraron aplicaciones actuales, sino que también apuntaron hacia un futuro donde los vehículos sean adaptativos, inteligentes y profundamente conectados.

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Aquí están las tendencias y desarrollos clave que se destacaron.

Digital Twins como protagonistas

La tecnología Digital Twin (DT) ha sido uno de los temas más destacados en los stands de los expositores. Las ciudades están adoptando cada vez más los DT para simular y gestionar sistemas urbanos complejos. Las aplicaciones más comunes mostradas incluyen:

• Emergency y disaster management
• Human behaviour modelling
• Traffic and parking optimisation
• Energy demand forecasting
• Urban planning, cómo identificar áreas donde se necesitan nuevas instalaciones de cuidado infantil

Varias empresas también presentaron la evolución del concepto Citiverse, parte de una iniciativa europea que integra Digital Twins con ciberseguridad, IoT y otras tecnologías avanzadas (Proyecto Citiverse de la Comisión Europea). Otro punto destacado fue la introducción de los 4D Digital Twins, que incorporan la dimensión temporal para permitir simulaciones urbanas predictivas (Nfold ROI).

Smart Cities y visual Language Models

La innovación en IA fue otro de los grandes focos. NVIDIA presentó su plataforma de Modelo de Lenguaje Visual (VLM) para ciudades, diseñada para transformar los datos de imágenes capturados por sensores en un “cerebro de la ciudad” inteligente capaz de interpretar escenarios urbanos actuales y potenciales. Se demostraron aplicaciones prácticas en Leipzig, donde se están utilizando DT impulsados por IA para optimizar los aparcamientos y la infraestructura para bicicletas. Mientras tanto, la Universidad de Hamburgo mostró proyectos de IA colaborativos y de código abierto, poniendo énfasis en su interés por unirse a iniciativas financiadas por Europa (DCS Intro 2024).

Cybersecurity y Global Engagement

La ciberseguridad ha sido un tema recurrente durante toda la exposición, destacando su papel crucial en la protección de las infraestructuras de las ciudades inteligentes. Cabe señalar que el Banco Mundial participó activamente, reflejando la importancia global de los ecosistemas digitales seguros.

Nuestra contribución: Open Innovation Challenges

Como parte de nuestra participación, participamos en desafíos de innovación abierta, presentando propuestas que aprovechan los grandes Modelos de Lenguaje (LLM) y los Gemelos Digitales para aplicaciones corporativas. Estas iniciativas demuestran nuestro compromiso con superar los límites de la inteligencia artificial y la tecnología urbana, asegurando que las ciudades del futuro sean no solo más inteligentes, sino también más resilientes e inclusivas.

Nuestra presencia en la Smart City Expo de Barcelona reafirmó nuestro papel como proveedor de tecnología con visión de futuro. Contribuyendo a las discusiones sobre Gemelos Digitales, IA, ciberseguridad e innovación abierta, continuamos dando forma al futuro de la vida urbana, impulsando soluciones que hacen que las ciudades sean más adaptativas, eficientes y centradas en las personas.

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Como coordinadores de Twin-Loop, estamos encantados de liderar este esfuerzo innovador para desarrollar un Marco Abierto para las tecnologías TwinOps y Digital Twin adaptadas a los Vehículos Eléctricos. El objetivo final del proyecto: reducir significativamente el consumo de energía de los VE y abrir el camino hacia una movilidad más inteligente y sostenible.

Aspectos destacados de la Asamblea

• Avances Colaborativos. Socios de toda Europa se reunieron en sesiones dinámicas centradas en el Consejo Asesor y los Casos de Uso, alineándose en estrategias técnicas y objetivos compartidos.
• Revisión del progreso del proyecto. Una evaluación exhaustiva de los hitos, entregables y objetivos futuros aseguró que todos los implicados avanzaran con claridad y cohesión.
• Networking y sinergias. Los encuentros informales y las actividades estructuradas de networking favorecieron nuevas relaciones y fortalecieron las existentes, reforzando el espíritu colaborativo de Twin-Loop.
• Talleres prácticos. Las sesiones interactivas encendieron nuevas ideas y conocimientos prácticos, proporcionando a los participantes un renovado ímpetu y una hoja de ruta clara para la siguiente fase.

A medida que Twin-Loop continúa evolucionando, la energía y la implicación de esta Asamblea General servirán como un catalizador poderoso para la innovación, el impacto y el progreso hacia un futuro de vehículos eléctricos más eficiente

Avanzando la Inteligencia del Digital Twin para el Futuro del SDV en vehículos eléctricos

Twin-Loop está liderando una nueva generación de innovación en Digital Twin aprovechando las capacidades crecientes de las arquitecturas cloud-native y la computación de alto rendimiento (HPC). A medida que los vehículos eléctricos evolucionan hacia vehículos completamente definidos por software (SDV), el proyecto utiliza la orquestación de datos en tiempo real y la integración edge-to-cloud para redefinir la manera en que las réplicas digitales interactúan con los sistemas físicos. Nuestra ambición es elevar la experiencia de los vehículos eléctricos: mejorando la personalización, incrementando la eficiencia energética e incorporando ciberseguridad.

Las soluciones actuales de Digital Twin a menudo pasan por alto la complejidad granular de los VE, donde cada vehículo funciona con una combinación única de hardware, firmware y actualizaciones de software. Twin-Loop abraza esta individualidad, utilizando la inteligencia operativa de toda la flota y la fusión de datos a lo largo del ciclo de vida para construir modelos adaptativos que evolucionan con cada vehículo. Este enfoque permite reducir el consumo de energía de manera inteligente, sin comprometer el rendimiento, la comodidad ni la seguridad.

Mediante el desarrollo de un Open TwinOps Framework y de una suite modular de herramientas digitales, Twin-Loop permitirá la optimización continua en las cuatro etapas críticas del ciclo de vida de los VE: diseño, producción, operación y fin de vida.

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