
Un modelo de IA genérico rara vez es el mejor modelo para un sector concreto. Los datos son distintos, las regulaciones son distintas y los flujos de trabajo son distintos. Desplegar modelos grandes tiene además un coste operativo y energético que limita la escala, especialmente en organizaciones con restricciones de cómputo o exigencias de soberanía sobre sus datos. Multiverse Computing y EY han firmado un acuerdo de colaboración estratégica para abordar exactamente ese problema. La alianza combina los modelos optimizados y las soluciones de IA eficiente de Multiverse con la presencia sectorial y el conocimiento de transformación de EY. El obejtivo es reducir el tiempo entre adopción y valor tangible en proyectos de IA a escala empresarial. El acuerdo se articula en torno a cuatro sectores con necesidades específicas y regulaciones exigentes.
- En servicios financieros, la adaptación se centra en normativa y datos de mercado de alta frecuencia.
- En sector público, el énfasis recae en la trazabilidad y el cumplimiento del marco legal europeo, un requisito cada vez más exigido por reguladores y consejos de administración.
- En TMT (tecnología, media y telecomunicaciones), la prioridad es la personalización en tiempo real y la gestión de grandes volúmenes de contenido.
- En energía, los modelos se orientan a mantenimiento predictivo, optimización de operaciones y seguridad en campo.
Eficiencia sin perder precisión
Uno de los elementos diferenciadores del acuerdo es la aportación tecnológica de Multiverse. La compañía vasca, en la que el Estado español ha invertido más de 166 millones de euros a través de la SETT, ha desarrollado modelos de IA que reducen significativamente el coste operativo y energético del despliegue sin perder precisión. Algo que hace viable su uso en infraestructuras on-premise o en entornos con restricciones de cómputo. Sobre esos modelos eficientes, el acuerdo contempla además el desarrollo de agentes de IA: sistemas autónomos capaces de ejecutar tareas complejas, coordinar herramientas externas y actuar como palanca de productividad real para equipos de análisis, operaciones y atención al cliente.
Soberanía y ciberseguridad como requisitos estructurales
El acuerdo convierte la soberanía de datos en condición de base. Las organizaciones que adopten las soluciones conjuntas mantendrán control total sobre sus modelos y sus datos, sin dependencia de proveedores de nube únicos ni exposición de información sensible a infraestructuras fuera de su perímetro. Esto incluye la capacidad de entrenar, ajustar y auditar modelos en entornos propios, con plena trazabilidad sobre qué datos han influido en cada decisión del sistema.
En materia de ciberseguridad, el acuerdo integra SentinelAI, la plataforma de seguridad de Multiverse Computing, en todos los despliegues conjuntos. SentinelAI monitoriza el comportamiento de los modelos en producción, detecta anomalías y accesos indebidos, y refuerza la trazabilidad de las inferencias, un requisito crítico en sectores regulados como la banca, la energía o la administración pública.
Las voces de ambas organizaciones
Rodrigo Hernández, Director de IA Generativa en Multiverse Computing, resumió la filosofía del acuerdo: «la IA que marca la diferencia no es la más grande, sino la más adecuada para el problema. Con EY llevamos esa filosofía a sectores donde los datos son sensibles, la regulación es exigente y el margen de error es mínimo. La especialización por vertical, combinada con soberanía y ciberseguridad nativa, es el único camino sostenible para la IA empresarial en Europa».
Por su parte, José María Lucía, socio del wavespace de EY, señaló que sus «clientes en sectores altamente regulados piden soluciones de IA que puedan controlar y auditar. El acuerdo con Multiverse Computing les permite ofrecer inteligencia artificial de alto rendimiento, adaptada a cada sector y desplegada en condiciones de soberanía real».





