Deloitte cultiva en España el secreto para hacer negocios con Nvidia: la innovación

Hace siete años, Nvidia era prácticamente invisible en los mercados financieros. Sus acciones cotizaban alrededor de siete dólares. Hoy, la empresa dirigida por Jensen Huang se ha convertido en la piedra angular de la computación de alto rendimiento y la inteligencia artificial global, y casi todas las organizaciones que buscan avanzar en IA terminan mirando en su dirección. Pero aquí está el problema real: tener acceso a los mejores chips no es suficiente. Las empresas necesitan saber cómo usarlos, cómo integrarlos en sus operaciones, cómo transformar realmente su forma de trabajar. Ese es el territorio donde Deloitte ha estado operando durante años, y donde España ha jugado un papel inesperadamente central.

Christine Ahn, socia global de Deloitte responsable de la alianza con Nvidia, llegó a España hace poco para presentar a su sucesor, Jim Rowan, quien dirigirá la relación desde el lado estadounidense. Ahn insistió en viajar al país porque considera que aquí se ha descubierto algo que muchas otras naciones, incluso Estados Unidos, aún no han comprendido completamente: cómo ser verdadero socio de Nvidia no mediante la compra de hardware, sino mediante la innovación y la transformación organizacional real. El equipo español está encabezado por Javier Echaniz, responsable de IA y datos en Deloitte España, y Álvaro Ortín, quien lidera la alianza con Nvidia en el país. Desde las oficinas de Torre Picasso en Madrid, este equipo ha generado algunos de los proyectos más visibles de la práctica de inteligencia artificial de la firma.

El caso más público es el de la fábrica Horse de Valladolid, una joint-venture entre Renault, la china Geely y Aramco. Deloitte fue contratada para diseñar un modelo de eficiencia operativa. Trabajando con Nvidia, el proyecto evolucionó hacia algo más ambicioso: la creación de gemelos digitales de los procesos de manufactura. Estos gemelos digitales, modelos virtuales que replican el comportamiento de sistemas físicos, permitieron implementar algoritmos avanzados capaces de detectar anomalías en los motores antes de que se conviertan en problemas. Las inspecciones ganaron precisión. La toma de decisiones en ingeniería y control de calidad se fortaleció. Es un ejemplo tangible de cómo la IA no es solo software abstracto, sino una herramienta que cambia la forma en que las fábricas operan día a día.

Existen otros proyectos similares que Deloitte no puede revelar públicamente debido a cláusulas de confidencialidad, pero Ahn los describe como transformaciones globales de gran escala que van a cambiar fundamentalmente cómo hacemos negocios alrededor de la inteligencia artificial. Lo interesante es que estos casos no son solo sobre Nvidia; ilustran un principio más amplio sobre cómo trabajar con cualquier proveedor de IA o capacidad computacional de alto rendimiento. Nvidia está aprendiendo, según Ahn, que tener el mejor chip del mundo no es suficiente. Las organizaciones no absorben la tecnología automáticamente ni cambian sus operaciones solo porque el hardware sea superior. Ese es el trabajo real, el que Deloitte está haciendo en España y que la firma quiere llevar a su red global.

La complejidad de Nvidia como socio es casi imposible de exagerar. Ortín señala que podrían pasar cuatro horas hablando solo de la empresa sin agotar el tema. Nvidia no es solo chips. Es el sistema operativo subyacente en el que se entrena OpenAI, Anthropic y otros laboratorios de IA. Es una cadena de suministro completa. Rowan añade que Nvidia se mueve rápidamente, adquiriendo empresas como Groq cuando identifica brechas en sus capacidades de inferencia, comprando Huggingface para reforzarse en modelos de código abierto, y anunciando nuevos chips diseñados para ejecutarse en dispositivos. La empresa planea lanzar un nuevo modelo de chip cada doce meses, lo que significa que cualquier estrategia que una empresa desarrolle hoy puede quedar obsoleta en un año.

Deloitte ha estructurado su aproximación a la inteligencia artificial en tres pilares. Primero, está desarrollando su propia fuerza de agentes de IA entrenados con más de cien años de conocimiento acumulado en la firma. Segundo, está enfocándose en IA física, el despliegue de robots y automatización en el mundo real. Tercero, está ofreciendo lo que llama silicio como servicio: asesoría a empresas, gobiernos y proveedores sobre la mejor estrategia para usar computación en IA. Este último pilar es particularmente complejo. Los tokens, las unidades de procesamiento de texto en modelos de IA, se han convertido en la moneda que las empresas deben considerar. La decisión de usar infraestructura dedicada versus un hiperscalador versus otro tiene implicaciones profundas. Regulación, privacidad, cadenas de suministro, soberanía computacional: todos estos elementos entran en juego. Echaniz subraya que no existe una solución de enchufar y usar. Cada decisión requiere análisis cuidadoso.

El costo es un factor crítico. Nvidia no es barata, aunque el precio por token está bajando. Rowan señala que este es un momento difícil para tomar estas decisiones, y Deloitte tiene la experiencia para ayudar a las empresas a dimensionar correctamente el tamaño de sus apuestas. De hecho, una de las predicciones que Deloitte ha estado comunicando a sus clientes durante años, que los costos serían altos pero decrecientes, se ha cumplido. Eso ha ganado credibilidad. La firma también ha evitado caer en tendencias que rápidamente se probaron ineficaces, como el tokenmaxxing, una política corporativa que recompensaba a los empleados por usar más IA, o la competencia entre empresas por anunciar cuántos agentes de IA tenían. Para Deloitte, lo que importa no es la cantidad de agentes que una empresa tiene, sino para qué se usan.

Mirando hacia adelante, la IA física es donde la relación con Nvidia se vuelve aún más crítica. Los robots que toman decisiones en nanosegundos, que se mueven con precisión en entornos complejos, requieren chips que solo Nvidia puede proporcionar actualmente. Aunque otras empresas en Estados Unidos y China están compitiendo, Ahn describe la situación como un monopolio de facto. Sin embargo, todos en Deloitte son cautelosos sobre una revolución robótica inminente. La tecnología necesita maduración, entrenamiento extensivo, tiempo. Los gemelos digitales son vitales aquí: no entrenas un robot en el mundo físico. Necesitas un ambiente digital, y eso requiere unidades de procesamiento gráfico. Deloitte está comenzando a ver dónde están las claves y está implementando proyectos en este espacio. En un mundo donde todos llegan diciendo que tienen la respuesta, donde Oracle, otros hiperscaladores y firmas competidoras hacen promesas, Deloitte ha construido algo más valioso: acceso real a Nvidia y la experiencia de cómo convertir ese acceso en transformación.