Hablar de inteligencia artificial con Elena González-Blanco, responsable de IA para nativos digitales en Microsoft EMEA, es hacerlo desde una mirada poco habitual y especialmente valiosa. Doctora en Filología Hispánica, con formación en sistemas de información, experiencia investigadora y una destacada trayectoria en innovación tecnológica, González-Blanco representa un perfil capaz de conectar ciencia, humanidades, empresa y transformación digital.
Actualmente, desde Microsoft, acompaña a startups y unicornios de Europa, Oriente Próximo y África en la incorporación de inteligencia artificial generativa a sus modelos de negocio. Su experiencia la sitúa en un punto privilegiado para analizar una de las grandes cuestiones de nuestro tiempo: cómo aprovechar el potencial de la IA sin perder de vista el papel central del ser humano.
Hemos hablado con ella sobre el papel de la inteligencia artificial en el futuro del talento, la formación y la toma de decisiones en las organizaciones.
La IA necesita perfiles interdisciplinares
“La inteligencia artificial es la transformación de la lengua en matemáticas”, explica Elena González-Blanco. “Estamos haciendo que las máquinas hablen, y para eso tenemos que entender cómo funciona el lenguaje, cómo funciona el pensamiento humano y cómo razonamos”.
Desde esta perspectiva, defiende que la división tradicional entre ciencias y letras ya no tiene sentido. En su opinión, los perfiles interdisciplinares serán cada vez más necesarios, no como excepción, sino como norma. “Cualquier lingüista, abogado o sociólogo tiene que saber tecnología, y viceversa”, añade.
Más que perfiles especializados en compartimentos estancos, el nuevo entorno demanda capacidades transversales: pensamiento crítico, capacidad de adaptación y comprensión profunda tanto del lenguaje como de la lógica.
Entender la IA para aplicarla con criterio
Frente a visiones que presentan la IA como una amenaza o una entidad autónoma, González-Blanco insiste en la necesidad de comprenderla desde una base científica.
“El desconocimiento genera miedo”, señala. “De modo que lo primero que tenemos que hacer es entender qué tipo de tecnología tenemos en nuestras manos y cómo funciona”.
“Un modelo de lenguaje no es un cerebro. Es una estructura de probabilidad”, explica. “Lo que hace es seleccionar el siguiente elemento más probable dentro de una estructura basada en datos. Tiene una capacidad de acierto enorme, pero no deja de ser una máquina de probabilidad”.
Esta idea es especialmente importante en un momento en el que gana protagonismo la llamada Agentic AI (IA agéntica). En el caso de los agentes autónomos de IA, insiste en que el control sigue siendo humano: son sistemas que “controlamos completamente, que podemos supervisar y a los que nosotros mismos les hemos dado las instrucciones para que hagan lo que queremos”. No se trata de tecnologías fuera de control, sino de herramientas pensadas para ejecutar procesos concretos con mayor eficiencia. En este contexto, el reto no es frenar ni temer a la tecnología, sino aprender a utilizarla con criterio: entender para qué sirve, para qué no y cómo integrarla de forma responsable en la toma de decisiones.
La lengua española, una oportunidad estratégica en IA
Otro de los puntos clave en el análisis de Elena González-Blanco tiene que ver con el idioma. Que el español tenga un papel propio en esta revolución tecnológica no es una cuestión menor ni simbólica: es un asunto estratégico.
“El español es la segunda lengua más hablada del mundo con más de 600 millones de hablantes”, recuerda. “Solamente por tamaño, por volumen, por riqueza, por variedad y por herencia cultural tiene importancia mucho más allá de la tecnología”.
“Pero la inteligencia artificial se ha entrenado fundamentalmente en inglés”, añade González-Blanco. Esto genera limitaciones cuando se trasladan los modelos a contextos reales en español, donde entran en juego matices culturales, sociales y geográficos. “No es lo mismo hablar en México que en España, ni en un bar con amigos que en un call center”, explica. “El reto no es crear un modelo para cada caso, sino adaptar los modelos a esos contextos y darles esos matices para que seamos capaces de diferenciar cada variante de español y el contexto en el que se produce”.
Aquí se abre una oportunidad clara: desarrollar soluciones que comprendan la riqueza del español en toda su diversidad y lo integren de forma eficaz en los distintos sectores.
Transformación real en las empresas
Desde su trabajo con startups y compañías de alto crecimiento, Elena González-Blanco observa que la inteligencia artificial ha dejado de ser una opción secundaria. La velocidad del cambio obliga a las organizaciones a tomarla en serio. “Esto no es una alternativa. El que no lo haga se va a quedar atrás o se ha quedado ya atrás”, afirma.
Sin embargo, advierte frente a un error habitual: adoptar la tecnología sin una estrategia clara. “No todo vale para todo. No se trata de coger el modelo más grande o lo que hace el vecino, sino de entender qué necesita tu negocio y qué datos tienes”.
En este sentido, subraya dos claves fundamentales. Por un lado, la importancia de los datos: “Sin buenos datos y sin buenos procesos de negocio, es difícil que la inteligencia artificial funcione bien”. Por otro, la necesidad de ir más allá de la experimentación: “Es importante hacer pruebas, pero no nos podemos permitir el lujo de quedarnos ahí. El impacto real llega cuando se pasa a la producción y se trabaja con casos reales y a escala”.
Hoy, el impacto de la IA se extiende a prácticamente todas las áreas de la empresa, desde la experiencia de cliente hasta la productividad interna, la automatización documental o la creación de nuevos modelos de negocio.
La cultura del cambio
Más allá de la tecnología, Elena González-Blanco insiste en que la adopción de la inteligencia artificial es también un reto cultural. Muchas barreras no son técnicas, sino humanas: miedo, desconocimiento, resistencia al cambio.
Por eso, una de sus principales recomendaciones es formar a las personas. No solo a los perfiles técnicos que desarrollan sistemas y algoritmos, sino también a quienes tendrán que utilizarlos, interpretarlos e integrarlos en su trabajo diario. Para unos será necesaria una alta especialización; para otros, una alfabetización práctica que les permita comprender qué puede hacer la IA, con qué herramientas y con qué límites. Además, subraya el papel del liderazgo: “La iniciativa tiene que venir desde el negocio y desde el C-Level. No hace falta que el director general sea experto en algoritmos, pero sí que entienda de qué estamos hablando y tener una visión clara”.
Educación y pensamiento crítico
Si hay un ámbito donde esta conversación se vuelve especialmente urgente, ese es el educativo. González-Blanco lo plantea con claridad: los niños ya utilizan estas herramientas, pero el sistema educativo no siempre avanza al mismo ritmo: “Los niños ya están usando la inteligencia artificial, pero los profesores no”, advierte. “Entonces tenemos un problema de velocidad y de generaciones”.
Esto genera una brecha preocupante. La cuestión no es si la inteligencia artificial entrará en las aulas, porque ya está presente en la vida cotidiana de los estudiantes. El verdadero reto es cómo enseñar a usarla bien. Y aquí entran en juego competencias clave. Saber leer, expresarse con claridad, formular preguntas, contrastar fuentes, detectar errores y evaluar la fiabilidad de la información serán competencias cada vez más decisivas.
En un entorno en el que las herramientas generativas pueden producir respuestas convincentes, pero no siempre correctas, la capacidad de juzgar, verificar y contextualizar será tan importante como el acceso a la propia tecnología. “Puedes usar una herramienta para buscar información, pero tienes que saber si es fiable, de dónde viene y qué calidad tiene”, añade González-Blanco.
El papel de Europa en la carrera de la inteligencia artificial
Sobre la posición de Europa frente a Estados Unidos y China en la carrera de la IA, la postura de González-Blanco es clara: “Europa tiene que ponerse las pilas muy rápido”. La competición ya no es únicamente tecnológica, sino también geopolítica, económica e industrial.
Aun así, considera que Europa no debe limitarse a imitar lo que otros hacen. Su ventaja puede estar en construir ecosistemas propios y en apoyarse en sectores donde ya cuenta con capacidades diferenciales, datos valiosos y conocimiento especializado. Por ejemplo, en España “tenemos conocimiento de negocio y sectores donde somos fuertes, como el turismo o la agricultura. Ahí es donde podemos aplicar la inteligencia artificial y generar ventaja competitiva”, asegura.
Pero para ello hace falta algo más que inversión: hace falta ambición, confianza y menos miedo al cambio. En un momento en el que la innovación avanza a gran velocidad, quedarse quietos también es una decisión.
