Los ingresos de NVIDIA se disparan un 106 %

Durante su último trimestre, la compañía registró una cifra de 96.200 millones de dólares.

Durante su último trimestre, la compañía registró una cifra de 96.200 millones de dólares.

En contexto

• Tema: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
• Fuente: Silicon España
• Publicado: 28/08/2026

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Por qué importa

Cada semana hay un anuncio que promete cambiarlo todo, y cada semana la mayoría de las organizaciones sigue peleando con lo mismo: datos desordenados, procesos que nadie documentó y una expectativa que corre más rápido que la capacidad. Esta nota se entiende mejor con eso puesto encima.

Separo siempre dos cosas que se mezclan: la demo y la operación. Una demo necesita que funcione una vez con alguien mirando; la operación necesita que funcione mil veces sin nadie mirando, con casos raros, con datos sucios y a las dos de la mañana. El salto entre las dos es donde se va el presupuesto.

Lo que suele salir mal

Lo que más veo fallar es la expectativa. Alguien vio una demo impecable y pidió lo mismo para su área en un mes, sin considerar que la demo corría sobre datos limpios preparados para la ocasión. Cuando el piloto real muestra resultados irregulares, la conclusión injusta es que la tecnología no sirve.

Qué mirar

• Si la organización puede cambiar de proveedor sin rehacer todo, que es la prueba de que no quedó amarrada.
• Qué proceso concreto se toca y cómo se mide antes y después; sin línea base no hay resultado, hay opinión.
• Quién revisa las salidas del modelo y con qué frecuencia — el punto donde la IA se vuelve auditable.

Cómo leo esta entrada

Mi recomendación práctica es fijar desde el día uno qué se hace cuando el modelo se equivoca: quién revisa, con qué frecuencia, y en qué momento se apaga. Suena defensivo, pero es exactamente lo que permite ser agresivo después, porque el riesgo dejó de ser una incógnita.

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