En el mundo de la inteligencia artificial, muchas empresas necesitan brújulas que les orienten hacia dónde llevar su negocio y en qué socios confiar. En casi todos los casos, la dirección del viaje acaba apuntando de un modo u otro a la compañía más valiosa del mundo Nvidia. Aunque conocida por sus chips, el gigante tecnológico está presente en toda una variedad de sectores que cubren casi todas las capas de cara a plantear una estrategia de IA: desde otros elementos informáticos más allá de las GPU hasta el desarrollo de modelos de código abierto y adaptaciones de agentes.
La relación con Nvidia es una pata fuerte de la oferta de servicios de IA en la firma de servicios profesionales y ahí España destaca dentro de la red global
En el mundo de la inteligencia artificial, muchas empresas necesitan brújulas que les orienten hacia dónde llevar su negocio y en qué socios confiar. En casi todos los casos, la dirección del viaje acaba apuntando de un modo u otro a la compañía más valiosa del mundo Nvidia. Aunque conocida por sus chips, el gigante tecnológico está presente en toda una variedad de sectores que cubren casi todas las capas de cara a plantear una estrategia de IA: desde otros elementos informáticos más allá de las GPU hasta el desarrollo de modelos de código abierto y adaptaciones de agentes.
Un universo complejo que necesita no solo de asesores que sepan reconocer las virtudes del negocio de la empresa dirigida por Jensen Huang, sino también algo mucho más interesante: hacer negocios con ellos. Un secreto que Deloitte lleva cultivando desde hace años y en cuyo éxito España juega un rol relevante.
«Hace siete años Nvidia era prácticamente una penny stock (acción con valor menor a un dólar). Valía siete dólares por título. Nadie conocía Nvidia y ahora se ha convertido en la capa fundacional de la computación de alto rendimiento (HPC) y la inteligencia artificial», recuerda Christine Ahn, socia de Deloitte, responsable de la alianza con Nvidia a nivel Global.
Ahn visita España con motivo de su próxima jubilación para presentar a su relevo, Jim Rowan, socio responsable de IA en Deloitte US, en un país que la red global de la firma considera clave tanto por su aproximación a hacer negocios con Nvidia como por su avanzada práctica de IA en general.
«Insistí en que teníamos que venir a España porque creo que aquí se ha descubierto en comparación a muchos otros países e incluso en Estados Unidos cómo debemos realmente ser socios de Nvidia y es a través de la innovación», explica la directiva de Deloitte.
El equipo español está encabezado por Javier Echaniz, socio responsable de IA & Data en Deloitte España, y Álvaro Ortín, socio responsable de la alianza con NVIDIA en España. De sus equipos y las oficinas de Torre Picasso ha salido uno de los proyectos estrella del vertical de inteligencia artificial de Deloitte: la creación de gemelos digitales en la fábrica de Horse de Valladolid.
La joint-venture de Renault con la china Geely y Aramco contrató a Deloitte para un modelo de eficiencia operativa en su fábrica castellana y gracias a la alianza con Nvidia se ha puesto en marcha un programa de eficiencia que ha permitido crear gemelos digitales y programas con algoritmos avanzados para detectar anomalías en los motores, mejorar la precisión de las inspecciones y reforzar la toma de decisiones en ingeniería y control de calidad.
Se trata de un caso público, pero existen otros que no pueden compartidos por cláusulas de confidencialidad que prohíben su difusión. «Se trata de casos muy únicos de grandes transformaciones a nivel global de compañías que van a cambiar la forma en la que hacemos negocios en torno a la IA», apunta la socia de Deloitte, que engloba la utilidad de estos ejemplos no solo a la relación con Nvidia sino cualquier proveedor de IA o de alta capacidad de cómputo.
«Nvidia está aprendiendo su parte lo difícil que es cambiar las organizaciones. No vale con tener el mejor chip para que las compañías lo absorban y cambien. Ese es trabajo real y en España lo estamos haciendo y tenemos que coger este ejemplo y llevarlo a la red», subraya Ahn.
Para tener éxito, una parte relevante es entender la complejidad de un socio. «Podríamos estar hablando cuatro horas solo de Nvidia. Es extremadamente complejo y va más allá de los chips. Es el sistema operativo bajo el que corren todo el entrenamiento de OpenAI, Anthropic…», explica Ortín.
En la misma línea se pronuncia Rowan, que destaca el rol que juega Nvidia en una cadena de suministros completa como la inteligencia artificial. «Van por delante y tienen la capacidad de responder con adquisiciones como la de Groq cuando vieron que tenían que tener más capacidades de inferencia», apunta el directivo. Después han llegado los anuncios de chips pensados para correr en el dispositivo y la compra de Huggingface para reforzarse como referencia estadounidense en los modelos abiertos.
La alianza con Nvidia es una piedra más de una estrategia para abordar la inteligencia artificial que está estructurada en tres fases diferentes. «Por un lado, estamos desarrollando nuestra propia fuerza de agentes con Nvidia que se entrenan con los más de 100 años de conocimiento que tenemos en Deloitte. Luego estamos en la IA física y la tercera es silicio como servicio, es decir, cómo podemos ayudar con este reto a empresas, gobiernos y proveedores», apunta Echániz.
La última de estas patas abarca tratos con gobiernos y empresas para asesorarles en la mejor estrategia para el uso de computación para IA: desde cuestiones como soberanía y control a la búsqueda de una estrategia económica con sentido.
«Los tokens son ahora la divisa que tienen que tener en cuenta las empresas. Y hay mucha diferencia, si usar infraestructura dedicada, si elegir un hiperescalar u otro. Tenemos que ayudar a gestionar esta complejidad que también tiene otros elementos como la regulación, la privacidad y la compleja situación de la cadena de suministros», apunta el socio español.
Los debates son casi infinitos y varían constantemente, ya que Nvidia, por ejemplo, prevé lanzar un nuevo modelo de chip cada 12 meses, lo que obliga a adaptar la estrategia, genera dudas sobre el retorno de capital… «No existe una solución que sea enchufarlo y ponerlo a funcionar», subraya Ahn.
«Es un momento difícil para tomar estas decisiones. Nvidia no es barata. Nosotros tenemos esa experiencia de cara a tomar decisiones y dimensionar la escala de las apuestas» remarca por su parte Rowan. Precisamente, el coste alto, aunque decreciente en el consumo por token, es una de las predicciones que Deloitte ha ido trasladando a los clientes y que se han cumplido. «Es una de las cosas que nos ha ayudado a ganar credibilidad».
En ese sentido, también han rehuido la tentación de ciertas fórmulas propagandísticas o tendencias culturales que pronto se han probado ineficaces como la apuesta por el tokenmaxxing (una política que premiaba a los empleados que usaban más la inteligencia artificial) o la tendencia a que las compañías publicasen el número de agentes de IA que tienen. «A nosotros no nos importa cuántos agentes tienes, lo interesante es saber para qué se usan»; trasladan los expertos de IA de la firma.
«Todo el mundo llega y te dice que tiene la respuesta. Oracle, los otros hiperescalares, otras firmas… Es muy convulso y por eso es tan interesante y fascinante», concluye Ahn.
tro de los elementos claves del partnership, especialmente a futuro, es la denominada IA física, que tiene dos vertientes: el impacto de la inteligencia artificial a nivel de automatización del entorno, y, a más medio plazo, el despliegue a gran escala de los robots.
«Para despliegues de este tipo se necesita que el robot tome la decisión en nanosegundos. Ese rendimiento hoy por hoy solo lo puede alcanzar un chip de Nvidia. Es un monopolio aunque haya empresas que intentan competir», asegura la socia de Deloitte. Sin embargo, los cuatro enfrían la posibilidad de una revolución robótica próxima, ya que la tecnología necesita maduración, tiempo y mucho entrenamiento, campos donde Deloitte empieza a ver claves e implementar proyectos.
Una de ellas son los gemelos digitales, vitales si se quiere entrenar a un robot a moverse o desempeñarse en una tarea sin ser un peligro andante durante el proceso. «Tú no entrenas un robot en el mundo físico. Necesitas un ambiente digital y ahí te hacen falta unidades gráficas de procesamiento (GPU)», explica por su parte el socio español.
Estos procesos, aunque a veces bordean lo que consideraríamos ciencia ficción, cada vez están más cerca, y aunque se acumulen los rivales en Estados Unidos y China dispuestos a cambiar el status quo, la mejor forma de llegar sigue pasando por tener un buen conocimiento de Nvidia y pocos tienen el acceso y la relación que ha conseguido Deloitte.
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