“PAGAFANTAS” DE LA IA: COMO LAS TELECOS EUROPEAS FINANCIARON SU PROPIA IRRELEVANCIA TECNOLÓGICA

 

Durante una sesión interna para desplegar un nuevo caso de uso de (IA) para optimizar la red móvil, los ingenieros tenían claro el objetivo: reducir caídas, anticipar congestiones y mejorar la experiencia del cliente. Los datos eran propios, generados por la red; el conocimiento del problema también. Sin embargo, cuando llegó el momento clave —dónde entrenar el modelo, cómo escalarlo y cómo ponerlo en producción— la discusión se detuvo en seco.

La pregunta no fue qué modelo usamos, ni qué arquitectura es mejor, sino una mucho más reveladora:
“¿Esto lo hacemos en Azure o en Google Cloud?”

No había tercera opción.
No se debatió si podía hacerse en infraestructura propia, ni si existía una alternativa europea viable, ni quién controlaría el modelo a medio plazo. La decisión estratégica real se redujo a elegir proveedor de hiperescala, como quien elige proveedor eléctrico. En ese momento, la teleco —con miles de millones invertidos en red, espectro y centros de datos— dejó de ser actor tecnológico para convertirse en cliente avanzado.

La escena se cerró con una frase tan cotidiana como demoledora:
“Da igual dónde, mientras funcione y podamos desplegar rápido.”

Ese “da igual” es el corazón del problema. Porque cuando da igual dónde se entrena, quién controla el cómputo y bajo qué reglas se gobiernan los datos, el poder ya no está en la mesa. Está en otra parte. Y la teleco, una vez más, paga la ronda… Mientras otros deciden la música.

Esa es la diferencia entre usar (IA) y controlar la (IA). Y explica mejor que cualquier gráfico por qué, sin un modelo de consorcio europeo, las telecos seguirán siendo actores secundarios en la tecnología que define el siglo.

 

Europa habla de inteligencia artificial como si aún estuviera a tiempo de decidir su rumbo, pero los hechos muestran otra cosa: el desarrollo y el control real de la IA ya están en manos ajenas. Mientras el debate público se llena de declaraciones estratégicas, hojas de ruta y lemas como IA First de Telefónica, la infraestructura, los modelos, el cómputo y los marcos tecnológicos que hacen posible esa (IA) pertenecen casi en exclusiva a un puñado de hiperescaladores norteamericanos. La pregunta ya no es si la (IA) transformará Europa, sino en qué condiciones y bajo qué dependencia lo hará.

Las advertencias de periodistas e investigadoras como Karen Hao o Meredith Whittaker han dejado de ser teóricas. La (IA) contemporánea reproduce una lógica extractiva clara: datos europeos, talento europeo, demanda europea… Procesados y monetizados sobre infraestructuras que no son europeas. El resultado es un ecosistema donde el valor se concentra fuera, mientras los costes —energéticos, laborales, regulatorios y sociales— permanecen dentro. Europa consume (IA), pero no la gobierna.

En este contexto, el papel de las grandes operadoras de telecomunicaciones europeas resulta especialmente revelador. Durante décadas fueron infraestructuras estratégicas, actores centrales del desarrollo tecnológico y garantes de soberanía industrial. Hoy, sin embargo, su rol en la (IA) es el de pagafantas del sistema digital: ponen la red, los datos operativos, la relación con el cliente y la inversión en activos físicos, pero el control y el margen se lo llevan otros. Las telecos transportan los bits; los hiperescaladores los convierten en modelos, productos y poder económico.

Los anuncios de transformación hacia modelos (IA) First no alteran esta realidad. Cuando una teleco europea adopta (IA), lo hace casi siempre a través de consultoras y plataformas que dependen de AWS, Azure o Google Cloud. Las telecos europeas no desarrollan modelos fundacionales, no define estándares, no controla frameworks ni fija precios del cómputo. Consume (IA) para ser más eficiente, no para ser más soberana. En la práctica, actúa como canal de distribución de tecnologías ajenas, reforzando una dependencia que se disfraza de modernización.

El problema no es de falta de ambición ni de talento, sino de arquitectura de poder. La nube desplazó a la red como núcleo de creación de valor, y Europa —telecos incluidas— llegó tarde a ese cambio. Desde entonces, cada paso “hacia la IA” que no altere esa arquitectura profundiza la subordinación. Más tráfico no significa más poder; más datos no significan más control si se procesan fuera.

La única vía creíble para romper esta dinámica no pasa por gestos individuales ni por fusiones defensivas, sino por modelos de consorcio capaces de agregar escala, coordinar actores y establecer reglas propias. Iniciativas como GAIA-X apuntan en esa dirección: no competir replicando a los hiperescaladores, sino cambiar el marco, federar capacidades y devolver a Europa —y a sus telecos— un papel en la gobernanza de los datos y la IA. Sin ese giro colectivo, el futuro es previsible: una Europa altamente digitalizada, intensamente dependiente y estratégicamente irrelevante en la tecnología que definirá su economía y su democracia. Y unas telecos europeas reducidas a lo que ya empiezan a ser hoy: infraestructura pasiva al servicio de imperios digitales ajenos, pagando la fiesta de una IA que no controlan.

 

Karen Hao recuerda con nitidez el instante en el que todo encajó. Fue frente a la fachada modernista de la Casa Lleó Morera, en el Paseo de Gracia de Barcelona, cuando comprendió que aquello que llevaba años investigando tenía una raíz histórica mucho más antigua. Acababa de regresar de Colombia, el país natal de su marido, y el contraste entre ambos mundos —infraestructuras, riqueza, monumentalidad— le permitió entender de forma casi física qué ocurre después de un proceso colonial: un territorio se embellece y prospera mientras otro queda estructuralmente empobrecido. Esa intuición, relatada en su entrevista con El Confidencial https://bit.ly/4bsVoxH, se convirtió en el germen de un libro en el que Hao sostiene una tesis incómoda: la inteligencia artificial (IA) está reproduciendo, a escala global y digital, las lógicas del colonialismo clásico.

Hao, periodista que ha pasado por The Atlantic, The Wall Street Journal y el MIT Technology Review, fue una de las primeras reporteras con acceso profundo a OpenAI en el año 2019. Desde entonces ha entrevistado a figuras clave como Geoffrey Hinton y ha recorrido varios continentes siguiendo la cadena de producción de la (IA). Su conclusión es clara: un número muy reducido de empresas —principalmente estadounidenses— controla los datos, la capacidad de cómputo y el acceso al mercado, mientras externaliza los costes humanos y materiales. Modelos que cuestan entre 1.000 y 10.000 millones de dólares entrenarse dependen de trabajo invisible en países como Kenia, donde miles de personas moderan y etiquetan contenidos por menos de 2 dólares la hora, sin estabilidad ni protección social. Al mismo tiempo, los centros de datos que sostienen esta industria consumen millones de litros de agua al día, incluso en regiones afectadas por sequías, como Uruguay o el suroeste de Estados Unidos.

Este análisis conecta directamente con la crítica de Meredith Whittaker, una de las voces más influyentes en la intersección entre tecnología y poder. Exdirectiva de Google y actual presidenta de la Signal Foundation, Whittaker lleva años advirtiendo de que la llamada “revolución de la (IA) no es tal. En su entrevista con El Confidencial https://bit.ly/4bnPZrK, desmonta el relato dominante y sostiene que el verdadero cambio de paradigma no es la inteligencia artificial, sino la normalización de la vigilancia masiva. La (IA), explica, es posible porque durante décadas las grandes tecnológicas acumularon cantidades ingentes de datos personales y construyeron una infraestructura computacional gigantesca. Ahora venden los derivados de ese sistema como algo “inteligente” y “transformador”, cuando en realidad refuerza la concentración de poder.

Para Whittaker, el debate público está atrapado en un falso dilema entre tecno-optimistas y agoreros. Ambos bandos describen la (IA) como una fuerza casi divina y coinciden en algo fundamental: quieren que el control permanezca en manos privadas. Mientras tanto, la mayoría de la población no es usuaria de la (IA), sino objeto de ella. Son algoritmos los que deciden quién accede a un crédito, quién es vigilado en su puesto de trabajo o qué contenidos se priorizan en un proceso electoral. Y todo ello mediante sistemas opacos, costosos y fuera del alcance de cualquier escrutinio democrático real.

La tercera pieza que completa este triángulo es la regulación —o su ausencia— y ahí destaca la figura de Lina Khan, presidenta de la Federal Trade Commission. Khan saltó a la escena pública tras publicar The Amazon Antitrust Paradox, un trabajo que dio la vuelta a décadas de doctrina económica al demostrar que los precios bajos no garantizan competencia, sino que pueden ser una estrategia para capturar mercados enteros. Su perfil y su batalla contra Amazon se explica con un enfoque que permite entender el poder real de las grandes tecnológicas https://bit.ly/45rrJ4r

Hoy, esa lógica es clave para analizar a los llamados hiperescaladores: Amazon, Microsoft, Google y Meta. No dominan un solo sector, sino múltiples capas críticas de la economía digital. Solo tres plataformas —AWS, Microsoft Azure y Google Cloud— concentran más del 65 % del mercado mundial de computación en la nube, la infraestructura imprescindible para entrenar y desplegar modelos de IA. Esto explica por qué incluso proyectos europeos o supuestamente “abiertos” dependen, en última instancia, de servidores y chips controlados por empresas estadounidenses.

Las tres historias de —Hao, Whittaker y Khan— convergen en una misma idea: la inteligencia artificial no es solo una tecnología, sino una arquitectura de poder global. Extraen datos como antes se extraían minerales, centraliza beneficios como lo hacían los imperios coloniales y se legitima mediante un relato de progreso inevitable. Sin pagar por los datos desde su origen, sin remunerar de forma justa el trabajo humano que la sostiene y sin asumir los costes ambientales que genera, la (IA) no está corrigiendo desigualdades históricas. Las está acelerando, a la velocidad de los servidores y bajo el control de unos pocos hiperescaladores que ya actúan como infraestructuras privadas del mundo digital. Las cuales  operan al margen del interés general y en beneficio propio con el fin de perpetuar unos oligopolios que harán a todo el mundo dependientes de sus tecnologías.

En el escenario actual de la inteligencia artificial (IA) dominada por los hiperescaladores, las compañías de telecomunicaciones juegan un papel estructuralmente secundario y funcionalmente subordinado, no por falta de activos, sino por cómo se ha configurado la cadena de valor digital en las dos últimas décadas. Este no es un juicio prospectivo ni una elucubración: es una descripción del estado real del mercado, observable en métricas, contratos y flujos de ingresos.

Las telecos —como Telefónica, Orange, Vodafone o Deutsche Telekom— controlan un activo imprescindible: la conectividad física (fibra, espectro, torres, backhaul). Sin embargo, no controlan la capa donde se genera el valor de la IA. Esa capa está hoy monopolizada por los hiperescaladores: Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud, que concentran más del 65 % del mercado global de computación en la nube, infraestructura sin la cual no existe (IA) a escala.

La inteligencia artificial (IA) contemporánea no se ejecuta en la red, sino sobre la nube. Las telecos transportan bits; los hiperescaladores procesan, almacenan, entrenan y monetizan esos bits. Esto marca una diferencia fundamental: la IA no depende críticamente del operador de red concreto, pero sí depende de centros de datos, chips especializados (GPU/TPU), frameworks propietarios y economías de escala computacional que ninguna teleco posee.

Desde el punto de vista económico, las telecos han quedado relegadas al papel de proveedores de coste fijo en una cadena de valor donde el crecimiento del tráfico no se traduce en crecimiento proporcional de ingresos. El consumo de datos se dispara por servicios de IA generativa, streaming y cloud, pero el ARPU (ingreso medio por usuario) de las telecos permanece estancado o en descenso. En paralelo, los hiperescaladores capturan el crecimiento: OpenAI, integrada en el ecosistema de Microsoft, o los modelos de Google y Amazon, convierten ese tráfico en servicios de alto margen.

En este contexto, las telecos no desarrollan (IA) fundacional, ni entrenan modelos propios competitivos, ni controlan frameworks relevantes. Sus iniciativas en (IA) se limitan, de forma mayoritaria, a tres usos internos:

1. Optimización de red y mantenimiento predictivo.
2. Automatización de atención al cliente.
3. Analítica de negocio y segmentación comercial.

Todos estos casos de uso consumen (IA), pero no producen IA. Y, de forma significativa, lo hacen utilizando servicios de los propios hiperescaladores, reforzando su dependencia tecnológica y económica.

Cuando las telecos intentan “entrar” en la (IA), lo hacen como agregadores o revendedores. Ofrecen a empresas y administraciones acceso a soluciones de nube e IA de AWS, Azure o Google Cloud empaquetadas con conectividad y servicios gestionados. En la práctica, actúan como canal comercial de los hiperescaladores, no como competidores. El margen y beneficio se queda aguas arriba para los hiperescaladores, mientras el riesgo operativo y la inversión en infraestructura física permanecen abajo.

Este desequilibrio se observa también en el ámbito institucional. Gobiernos europeos contratan soluciones de (IA) para sanidad, educación o administración pública a través de acuerdos donde las telecos aportan red y soporte, pero los datos, los modelos y la capacidad de cómputo quedan en manos de empresas estadounidenses. Las telecos europeas no intermedian en la gobernanza del dato ni en el diseño del sistema: simplemente facilitan su despliegue.

Desde un punto de vista estratégico, esto implica que las compañías de telecomunicaciones juegan un papel irrelevante en la definición del rumbo de la (IA). No influyen en estándares, no condicionan arquitecturas, no fijan precios del cómputo, no controlan el ciclo de innovación. Su función es instrumental: asegurar que la infraestructura física permita que la (IA) de otros funcione.

En términos estrictos, las telecos no son actores de la economía de la (IA), sino infraestructura pasiva de soporte. Son necesarias, pero intercambiables. El poder —económico, político y tecnológico— reside en quienes controlan:

• los datos,
• los modelos,
• el cómputo,
• y el acceso al mercado…

Los hiperescaladores.

Hoy, ninguno de esos elementos está en manos de las compañías de telecomunicaciones. Por eso su papel en la (IA) es nulo en términos de soberanía tecnológica y limitado a la agregación y distribución de servicios diseñados, entrenados y monetizados por los hiperescaladores. No porque falte visión, sino porque la ventana estratégica se cerró cuando la nube se convirtió en el nuevo centro del sistema digital, desplazando definitivamente a la red como núcleo de creación de valor.

La creación de GAIA-X por parte de la Comisión Europea no fue un gesto retórico ni una reacción tardía al auge de la inteligencia artificial (IA), sino una respuesta estructural a una asimetría ya consolidada: Europa había quedado relegada a un papel dependiente en la economía digital, mientras los hiperescaladores norteamericanos controlaban la nube, los datos y, por extensión, la (IA). El objetivo de GAIA-X no fue competir frontalmente con AWS, Azure o Google Cloud replicando su modelo, sino alterar las reglas del juego sobre las que ese dominio se había construido.

GAIA-X nace en 2019 con una constatación clara: Europa no carece de actores tecnológicos, pero sí de un marco común que permita coordinar capacidades dispersas. A diferencia de los hiperescaladores, que son empresas verticalmente integradas, GAIA-X se concibe como un consorcio federado, en el que participan operadores de telecomunicaciones, proveedores cloud europeos, empresas industriales, energéticas, financieras, centros de investigación y administraciones públicas. Entre ellos se encuentran compañías como Telefónica, Deutsche Telekom, Orange, SAP, Siemens o Atos.

La lógica del proyecto es distinta a la de los hiperescaladores. GAIA-X no pretende ser una única nube europea, ni un “AWS europeo”, porque ese enfoque exigiría una concentración de capital, cómputo y escala que hoy no existe en Europa. En su lugar, propone un modelo de interoperabilidad y soberanía: múltiples proveedores, conectados bajo estándares comunes, que garanticen portabilidad de datos, transparencia en el tratamiento de la información y cumplimiento normativo europeo desde el diseño.

Aquí reside el primer elemento clave de la sinergia: las telecomunicaciones aportan la infraestructura física y la capilaridad, los proveedores cloud europeos aportan servicios de computación y almacenamiento, las empresas industriales y energéticas aportan casos de uso reales y datos de alto valor, y las administraciones públicas aportan demanda estructural y legitimidad institucional. Ninguno de estos actores, por separado, puede desafiar a un hiperescalador; en conjunto, pueden construir un ecosistema funcionalmente equivalente en determinados ámbitos estratégicos.

GAIA-X se apoya en principios operativos verificables, no declarativos. Entre ellos destacan:

• Control del dato por su propietario, no por el proveedor de infraestructura.
• Portabilidad y reversibilidad, evitando el vendor lock-in característico de las nubes estadounidenses.
• Interoperabilidad técnica y semántica, que permite combinar servicios de distintos proveedores.
• Cumplimiento normativo europeo (RGPD, legislación sectorial, futuras normas de IA) como requisito de base, no como añadido posterior.

Este enfoque tiene implicaciones directas para la inteligencia artificial (IA). La IA, tal y como se desarrolla hoy, depende de espacios de datos masivos, especialmente en sectores como salud, industria, energía o movilidad. Europa posee algunos de los conjuntos de datos industriales y científicos más valiosos del mundo, pero fragmentados por países, regulaciones y plataformas. GAIA-X actúa como capa de coordinación, permitiendo que esos datos se compartan de forma controlada, auditada y jurídicamente segura, algo que los hiperescaladores no ofrecen porque su modelo se basa precisamente en absorber esos datos dentro de sus propios ecosistemas cerrados.

La sinergia también corrige, en parte, el papel marginal de las telecos en la (IA). Dentro de GAIA-X, las operadoras no son meros transportistas de tráfico, sino actores de la gobernanza del sistema, integrados en la definición de estándares, identidades digitales, seguridad y arquitectura federada. No pasan a controlar los modelos de (IA) fundacionales, pero sí recuperan relevancia estratégica al formar parte del entramado que decide cómo circulan y se explotan los datos.

Es importante subrayar que sí es y qué no es GAIA-X. No es una alternativa inmediata que desplace a los hiperescaladores del mercado global de cloud o de IA generativa. Tampoco elimina la dependencia europea de chips avanzados o de ciertas tecnologías clave. Pero sí es una alternativa funcional y realista para sectores críticos, administraciones públicas y entornos industriales donde la soberanía del dato, la trazabilidad y el control jurídico son más importantes que la escala extrema.

Frente al modelo estadounidense —centralizado, propietario y orientado al mercado global—, GAIA-X propone un modelo europeo federado, donde el poder no se concentra en una única empresa, sino que se distribuye entre actores interdependientes. Esa distribución no maximiza la velocidad ni el margen financiero, pero reduce riesgos sistémicos, evita dependencias irreversibles y permite que el valor generado por los datos permanezca, en mayor medida, dentro del tejido económico europeo.

En síntesis, GAIA-X no es una promesa futurista ni una declaración política vacía. Es un intento pragmático de reconstruir capacidad estratégica en un contexto en el que Europa ya ha perdido la carrera frente a los hiperescaladores. Su potencial como alternativa no reside en imitar a AWS o Azure, sino en ofrecer algo que ellos no pueden ni quieren ofrecer: un ecosistema de datos y servicios de (IA) donde la interoperabilidad, la soberanía y la gobernanza democrática no sean incompatibles con la innovación.

La figura del consorcio es estratégica para Europa porque, en un contexto de concentración extrema del cómputo y los datos en manos de unos pocos hiperescaladores, ninguna compañía europea aislada tiene hoy la escala, ni el mercado ni la pila tecnológica completa para disputar ese dominio. GAIA-X actúa como respuesta práctica a ese desequilibrio: organiza, armoniza y federara capacidades dispersas (operadores de red, proveedores cloud locales, industria, centros de investigación y administraciones) para que, juntas, puedan ofrecer servicios y garantías que ninguna podría ofrecer por separado y que las fusiones masivas tampoco resuelven por las razones que explico a continuación.

Son hechos constatables los siguientes:

• GAIA-X nació en 2020–2021 como una asociación europea impulsada por un grupo fundador (22 entidades en la fase inicial) y se ha ampliado desde entonces hasta integrar centenares de miembros; la propia web de la asociación indica que, a fecha reciente, más de 340 organizaciones forman parte de la iniciativa.
• El mercado de infraestructura cloud está fuertemente concentrado: AWS, Microsoft Azure y Google Cloud concentran una mayoría amplia del gasto de infraestructura en la nube (por encima del 60 % en múltiples métricas recientes). Esa concentración explica por qué la nube global dirige hoy la economía digital y por qué los hiperescaladores controlan la cadena de valor de la (IA).

El formato consorcio es estratégico para Europa por las siguiente razones:

1. Suma de competencias complementarias.
• La ventaja competitiva que busca Europa no es replicar la enorme escala financiera de un único hiperescalador, sino combinar activos complementarios: la capilaridad y presencia local de las telecos (fibra, torres, puntos de presencia), la experiencia industrial y de datos de empresas manufactureras y energéticas, la oferta de proveedores cloud europeos, y la legitimidad de universidades y administraciones. Unidos, pueden entregar soluciones sectoriales (salud, energía, industria 4.0) con cumplimiento normativo, trazabilidad y control del dato que las nubes estadounidenses no ofrecen por diseño.
2. Economía de interoperabilidad frente a economía de concentración.
• GAIA-X define estándares, API y marcos de confianza que permiten que servicios heterogéneos funcionen como un todo federado. Esto crea economías de escala funcionales (portabilidad, reversibilidad, combinabilidad de servicios) sin exigir que una única empresa absorba capital y control. Es una economía de interoperabilidad: múltiples proveedores pequeños/medianos ofrecen, en conjunto, un servicio equivalente en valor para muchos usos críticos, sin replicar la verticalidad propietaria de un hiperescalador.
3. Recuperación de soberanía y gobernanza.
• Al funcionar como asociación, GAIA-X incorpora requisitos jurídicos y de cumplimiento (protección de datos, auditorías, marcos de confianza) en la capa base. Eso permite a clientes sensibles (administraciones, salud, banca, energía) exigir garantías contractuales que hoy no se obtienen simplemente contratando a un único proveedor global. La soberanía aquí no es retórica: se materializa en cláusulas, etiquetas de confianza y arquitecturas federadas.
4. Resiliencia y competencia dinámica, no concentración irreversible.
• Las fusiones y la consolidación que hoy defienden directivos como, Marc Murtra (Telefónica) o Christel Heydemann (Orange), pueden crear actores más grandes, pero también aumentan riesgos regulatorios (bloqueos antimonopolio), crean dependencias únicas y reducen la diversidad técnica. El modelo de consorcio federado de GAIA-X mantiene competencia entre proveedores (innovación, precios) y al mismo tiempo ofrece interoperabilidad, reduciendo el vendor lock-in sin concentrar poder en una sola entidad. Esto protege al mercado europeo frente a fallos sistémicos o abusos de poder.
5. Capacidad de orquestación de casos de uso de alto valor.
• Los hiperescaladores dominan la infraestructura genérica a escala global; GAIA-X permite que Europa articule nichos estratégicos (datos sanitarios regionales, digital twins industriales, redes de energía), donde la combinación de actores locales + estándares comunes puede ofrecer ventajas claras: cumplimiento legal, menor latencia local, control de datos sensibles y cadenas de valor integradas con la industria europea. No es sustituir la nube global en todo, sino crear alternativas viables donde importa.

Por qué las empresas por separado no consiguen lo mismo:

• Falta de interoperabilidad nativa: un operador de telecomunicaciones tiene red pero no políticas de gobernanza de datos ni productos cloud catalogados según estándares interoperables; un proveedor cloud local puede tener capacidad de cómputo pero carece de la demanda agregada y la relación con reguladores que aporta un consorcio.
• Coste y riesgo de replicar escala: construir centros de datos, cadenas de suministro de chips y plataformas de IA fundacional exige inversiones y accesos que ningún actor medio puede soportar solo. El consorcio comparte riesgo y costes mediante esquemas contractuales y certificaciones, sin concentrar control.
• Problema de confianza y demanda: clientes públicos o sectores regulados exigen garantías que un único proveedor comercial no puede ofrecer sin supervisión conjunta; el consorcio facilita esas garantías institucionales.

Por qué las fusiones tampoco son la solución completa:

• Fusiones crean tamaño pero aumentan riesgo sistémico y escrutinio antimonopolio. Europa tendría que permitir grandes consolidaciones para crear “un AWS europeo”; esa vía es lenta, políticamente costosa y, en muchos casos, inaceptable desde el punto de vista regulatorio como ya aviso la comisaria Teresa Rivera.
• Pérdida de diversidad tecnológica. La concentración por fusiones replica el problema que se quiere evitar: menos proveedores, menos alternativas, mayor riesgo de dependencia.
• Incompatibilidades culturales y regulatorias. Empresas de distintos países y sectores tienen modelos de negocio, requisitos legales y prácticas de privacidad diferentes: fusionarlas no resuelve la necesidad de marcos técnicos y contractuales armonizados que GAIA-X sí busca establecer por convenio.

Cuántas empresas y qué tipos forman el consorcio:

• La asociación GAIA-X fue fundada por 22 entidades y ha crecido hasta más de 340 miembros registrados en su directorio, incluyendo operadores de telecomunicaciones, proveedores cloud europeos, empresas manufactureras, actores energéticos, universidades, centros de investigación y asociaciones sectoriales. Esa pluralidad es la base operativa de la federación.

La conclusión práctica y verificable es que el consorcio es estratégico porque permite agregar capacidades heterogéneas —infraestructura física, datos sectoriales, servicios cloud y legitimidad pública— para ofrecer servicios con soberanía, trazabilidad y cumplimiento, propiedades que los hiperescaladores no proporcionan por diseño. No sustituye por sí solo la escala financiera global de AWS/Azure/Google, pero crea una alternativa funcional para sectores críticos y para clientes que requieren control del dato y gobernanza europea. Esa alternativa es viable precisamente porque el consorcio coordina lo que las empresas aisladas no pueden coordinar por sí mismas y porque evita los efectos perversos y regulatorios de la consolidación por fusiones. 

 

El acuerdo entre Telefónica Deutschland (O2 Telefónica Alemania) y la consultora Capgemini para avanzar hacia un modelo IA First es un ejemplo preciso —y verificable— de la posición real que ocupan hoy las operadoras de telecomunicaciones en la cadena de valor de la inteligencia artificial. Lejos de liderar el desarrollo tecnológico, las telecos como Telefónica están estructuralmente subordinadas a los hiperescaladores, incluso cuando el discurso estratégico sitúa a la IA “en el centro” de su futuro.

Según la información publicada por elEconomista.es https://bit.ly/3Nfw0Sb, Telefónica Alemania ha decidido apoyarse en Capgemini para acelerar su transformación hacia una empresa impulsada por datos e (IA), con objetivos claros: optimizar red, mejorar la experiencia de cliente, automatizar procesos internos y crear nuevos servicios —incluidos productos de ciberseguridad basados en IA— para clientes empresariales. Sin embargo, el elemento clave no es el anuncio en sí, sino qué capacidades aporta cada actor y, sobre todo, de dónde procede realmente la IA que sustenta esa transformación.

Capgemini no desarrolla ni entrena modelos fundacionales propios, ni dispone de una nube de hiperescala. Su papel es el de integrador, orquestador y acelerador de soluciones que se ejecutan sobre infraestructuras de terceros. En la práctica, su oferta de (IA) se apoya de forma explícita en los grandes hiperescaladores globales: Microsoft Azure, Amazon Web Services y Google Cloud, o sea en el oligopolio de los hiperescaladores norteamericanos. Es sobre estas plataformas donde se alojan los datos, se ejecutan los frameworks y se despliegan los modelos que Capgemini adapta a cada cliente mediante productos como RAISE™ o sus marcos de (IA) industrial.

Esto significa que, aunque Telefónica Alemania declare una ambición estratégica legítima de convertirse en una compañía “IA First”, no controla los activos críticos de esa (IA). No controla el cómputo a gran escala, no controla los modelos, no controla los frameworks y no controla la nube donde se entrenan y ejecutan las soluciones. Su papel se limita a ser consumidor avanzado de (IA) para eficiencias internas y revendedor indirecto de servicios basados en (IA) desarrollados sobre infraestructuras ajenas.

El propio acuerdo lo evidencia: la teleco aporta datos operativos, conocimiento del cliente y la red; Capgemini aporta metodología, consultoría y capacidad de despliegue; pero la capa fundacional —datos a gran escala, capacidad de entrenamiento, servicios de IA generativa y cloud— pertenece a los hiperescaladores. Esta dependencia no es coyuntural, sino estructural, y se repite de forma casi idéntica en la mayoría de grandes operadoras europeas.

Las iniciativas de (IA) de las telecos, incluida Telefónica Alemania, se concentran en tres ámbitos bien delimitados: optimización de red y mantenimiento predictivo, automatización de atención al cliente y analítica avanzada de negocio. Son casos de uso relevantes, pero no generan soberanía tecnológica ni nuevas posiciones de poder. En todos ellos, la (IA) es un insumo comprado —directa o indirectamente— a los mismos proveedores globales que dominan el mercado.

El contraste se vuelve aún más evidente si se observa que la propia Capgemini, además de trabajar con Telefónica Alemania, ha sido seleccionada por la Comisión Europea para prestar servicios de ciberseguridad a 71 instituciones de la UE dentro del contrato MC17 FREIA (también recogido en https://bit.ly/3Nfw0Sb Incluso en este ámbito sensible, la consultora actúa como integrador dentro de un consorcio, pero la infraestructura subyacente sigue dependiendo de plataformas cloud e IA no europeas, como son las de los hiperescaladores.

Este patrón confirma una realidad incómoda: las operadoras de telecomunicaciones europeas están, hoy, en manos de los hiperescaladores en todo lo que respecta a la inteligencia artificial (IA). No por falta de ambición, sino porque la arquitectura del mercado ha desplazado el centro de valor desde la red hacia la nube y los modelos. Las telecos transportan datos; otros los procesan, los entrenan y los monetizan.

La única excepción posible a esta dependencia estructural es la existencia de consorcios europeos capaces de ofrecer una alternativa real, aunque sea parcial, a la nube y la (IA) de hiperescala. Iniciativas como GAIA-X buscan precisamente eso: federar capacidades, garantizar soberanía del dato e impedir que toda la transformación digital europea quede anclada a infraestructuras externas. Sin un marco de este tipo, incluso las estrategias “IA First” de las grandes telecos no hacen sino profundizar su dependencia, al acelerar la adopción de tecnologías que no controlan.

En síntesis, el caso de Telefónica Alemania y Capgemini no es una anomalía, sino un reflejo fiel del estado actual del sector: las telecos no lideran la (IA), la consumen; no la gobiernan, la integran; y no la escalan, la alquilan. Mientras no exista un ecosistema europeo capaz de sustituir —al menos en parte— a los hiperescaladores, cualquier transformación basada en (IA) seguirá consolidando un poder tecnológico que reside fuera de Europa.

Para terminar el post quiero manifestar que, cuando “da igual” una cosa deja de ser una opción. La historia termina exactamente donde empezó: en aquella sala de reuniones en la que nadie preguntó si la (IA) debía entrenarse fuera, sino solo dónde hacerlo; Azure o Google Cloud. Dos nombres propios para una única realidad. Ese instante, aparentemente trivial, explica mejor que cualquier informe el punto en el que se encuentra Europa.

Porque todo lo que hemos analizado después —la dependencia estructural de los hiperescaladores, la pérdida de control sobre datos y cómputo, el papel marginal de las telecos europeas, la urgencia de modelos de consorcio— ya estaba contenido en ese “da igual”. Cuando da igual quién controla el cómputo, da igual quién fija las reglas. Cuando da igual dónde se entrenan los modelos, da igual quién captura el valor. Y cuando da igual todo eso, la soberanía ya se ha perdido, aunque el discurso siga intacto.

Europa no ha llegado a esta situación por ignorancia. Ha llegado por comodidad estratégica. Porque durante años fue más rápido alquilar que construir, integrar que gobernar, consumir que decidir. Las telecos, que durante décadas fueron infraestructuras críticas y símbolos de autonomía tecnológica, aceptaron ese marco sin oponer resistencia real. Se adaptaron. Se optimizaron. Se volvieron eficientes… En un sistema que ya no controlaban.

Por eso hoy pueden hablar de IA First en Telefónica sin mentir, pero también sin decir la verdad completa. Son “IA First” en el uso, no en el poder. Son protagonistas en la narrativa, pero secundarios en la arquitectura. Pagan la ronda, pero no eligen la música.

El verdadero problema no es que aquella reunión técnica acabara con una elección entre dos hiperescaladores. El verdadero problema es que nadie considerara escandaloso que no hubiera una tercera opción. Que la ausencia de alternativas europeas ya no provoque incomodidad, sino resignación. Ahí es donde se juega el futuro.

Si Europa quiere que la próxima reunión sea distinta, no bastan discursos ni planes estratégicos individuales. Hace falta reconstruir el marco que permita que esa tercera opción exista: consorcios, interoperabilidad, gobernanza compartida y voluntad política real de sostenerlos. No para competir en velocidad o tamaño, sino para volver a sentarse en la mesa donde se decide.

De lo contrario, la próxima vez que alguien pregunte “¿Azure o Google Cloud?”, la respuesta volverá a ser la misma. Y Europa seguirá convencida de que está avanzando, mientras otros —como siempre— deciden el rumbo.

Ya lo dijo Lina Khan: “La tecnología nunca es neutral: refleja los intereses de quienes la poseen.” 

 

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