No pueden permitirse equivocarse, y aun así la energía nuclear y los bancos optan por confiar en la IA
Los capitalistas de riesgo pueden permitirse fracasar. Las centrales nucleares y los grandes bancos no. Sin embargo, son precisamente estos sectores los que ahora equipan la IA en sus actividades centrales: en salas de control, en sistemas de transacciones, en tiempo real. Esto plantea una cuestión esencial: ¿qué ocurre con la responsabilidad cuando la infraestructura más crítica de la sociedad empieza a depender de algoritmos?
Cuando los más prudentes deciden apostar
Si quieres entender lo madura que es realmente una tecnología, fíjate en quiénes deciden utilizarla. Los capitalistas de riesgo y las empresas tecnológicas son early adopters por definición: pueden permitirse equivocarse. Pero ¿y la industria nuclear y los grandes bancos? Ellos no pueden permitirse equivocarse en absoluto. Por eso resulta llamativo que precisamente estos sectores estén atravesando ahora una rápida transformación con IA, casi en paralelo y por motivos similares.
IA en la sala de control: no tan descabellado como suena
A primera vista suena a mala idea: asistentes de IA en la sala de control de una central nuclear. Pero, según informa IEEE Spectrum, la industria nuclear estadounidense se encuentra en plena transición, inesperadamente rápida.
La empresa con sede en California Atomic Canyon lanzó en agosto la herramienta NIVA, un asistente virtual desarrollado en colaboración con organizaciones del sector. NIVA se probó en reactores operados por la energética Constellation Energy y ya está disponible para toda la flota de reactores de Estados Unidos. La startup Nuclearn afirma que sus productos ya son utilizados por más de 65 socios estadounidenses, y Microsoft y Nvidia han iniciado un proyecto conjunto para utilizar la IA a lo largo de todo el ciclo de vida de una central nuclear, desde la solicitud de licencias hasta la operación continua.
Los motivos son claros. Según Jerrold Vincent, cofundador y director financiero de Nuclearn, el sector está presionado desde dos frentes: una plantilla envejecida cuya experiencia corre el riesgo de perderse, y una pesada carga regulatoria con enormes cantidades de documentación técnica que deben gestionarse correctamente. Precisamente aquí la IA es más fuerte: no como responsable de decisiones, sino como asistente de conocimiento, un sistema que puede revisar rápidamente décadas de registros de operación, protocolos de seguridad y especificaciones técnicas y presentar la información adecuada a la persona indicada en el momento preciso.
Además, existe un incentivo más comercial: las grandes tecnológicas que invierten enormes sumas en IA necesitan electricidad estable y baja en carbono para sus centros de datos. Esto crea una dependencia mutua que acelera la colaboración.
Los bancos: IA contra IA
En el sector bancario la situación es distinta, aunque igual de urgente. Aquí no se trata de apoyar a operadores experimentados, sino de hacer frente a una amenaza directa. La delincuencia económica contra los bancos aumenta, y los agentes criminales han empezado a usar las mismas herramientas tecnológicas con las que el sector intenta defenderse.
En la conferencia bancaria global Sibos 2026, Julie Conroy, de la empresa analista FICO, señaló cómo los deepfakes, grabaciones de voz y vídeo falsas pero convincentes creadas con IA, se utilizan ahora para hacerse pasar por directivos y asesores y, de este modo, engañar para obtener transferencias no autorizadas. Según Finextra, los delitos se dirigen cada vez más contra la gestión patrimonial y los clientes corporativos, segmentos en los que los importes de las transacciones son elevados y las consecuencias de un ataque exitoso pueden ser devastadoras.
La respuesta de Conroy a la amenaza es la inteligencia artificial agéntica, sistemas que pueden actuar y tomar decisiones de forma autónoma dentro de marcos definidos, combinada con infraestructura en la nube. Estas tecnologías permiten el análisis en tiempo real de transacciones y patrones de comunicación, lo que hace posible identificar y detener rápidamente los eventos sospechosos antes de que se produzca el daño.
En esencia, se trata de una carrera tecnológica armamentística, y está en curso en este momento.
El mismo patrón, contextos distintos
Lo que une a la energía nuclear y a la banca no es solo el peso del sector, sino la naturaleza misma del uso de la IA. En ambos casos se trata de sistemas que gestionan información compleja y crítica en el tiempo y que apoyan a expertos humanos, en lugar de reemplazarlos. En la central nuclear, NIVA busca en la documentación para que el operador pueda tomar decisiones bien fundadas con mayor rapidez. En el banco, la IA agéntica analiza patrones de transacciones para que el gestor pueda intervenir en el momento oportuno.
Es un patrón que veremos más a menudo: una IA que potencia la experiencia humana en contextos de alto riesgo, más que un sistema autónomo con libertad de acción. Es sensato. Y probablemente sea precisamente esa confianza construida gradualmente la que hace que incluso los sectores más prudentes den ahora el paso.