{"id":13241,"date":"2026-07-25T10:32:32","date_gmt":"2026-07-25T13:32:32","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=13241"},"modified":"2026-07-25T10:32:32","modified_gmt":"2026-07-25T13:32:32","slug":"sherpa-ai-quiere-construir-una-ia-segura-desde-espana-y-acaba-de-recibir-respaldo-publico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=13241","title":{"rendered":"Sherpa.ai quiere construir una IA segura desde Espa\u00f1a y acaba de recibir respaldo p\u00fablico"},"content":{"rendered":"

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El Estado entra en una empresa espa\u00f1ola de inteligencia artificial<\/h2>\n

Espa\u00f1a acaba de mover una pieza relevante en la carrera por controlar la inteligencia artificial y los datos que la alimentan. Sherpa.ai, una compa\u00f1\u00eda vasca especializada en privacidad y aprendizaje federado, cerr\u00f3 una ronda de financiaci\u00f3n de 18 millones de d\u00f3lares, equivalentes a casi 16 millones de euros.<\/p>\n

La operaci\u00f3n incorpora como nuevo inversor a Forgepoint Capital, un fondo de Silicon Valley especializado en inteligencia artificial y ciberseguridad. Tambi\u00e9n participaron Mundi Ventures, Ekarpen, Allegra Holdings y la Sociedad Espa\u00f1ola para la Transformaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica, conocida como SETT o \u201cSEPI digital\u201d.<\/p>\n

La entrada de la SETT supone que el Estado pasa a formar parte del accionariado de Sherpa.ai. No significa que Espa\u00f1a disponga ya de un modelo nacional comparable a los desarrollados por las grandes tecnol\u00f3gicas, pero s\u00ed representa una apuesta p\u00fablica por una infraestructura de IA controlada desde Europa y orientada a organizaciones que manejan informaci\u00f3n especialmente delicada.<\/p>\n

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Artificial intelligence can only deliver its full value when organisations can use data without losing control of it.<\/p>\n

Bilbao-based has raised nearly \u20ac16 million to accelerate its secure and privacy-preserving artificial intelligence platform. \ud83d\udd10<\/p>\n

The\u2026 pic.twitter.com\/ZTvpE1fiIs<\/a><\/p>\n

\u2014 EIC Scaling Club (@ScalingClubEIC) July 20, 2026<\/p>\n<\/blockquote>\n

Una inteligencia artificial que no necesita llevarse los datos<\/h2>\n

La propuesta de Sherpa.ai gira alrededor de la denominada soberan\u00eda del dato. Muchas empresas quieren utilizar inteligencia artificial, pero no pueden enviar historiales m\u00e9dicos, movimientos bancarios, documentos p\u00fablicos o secretos industriales a servidores externos sin perder parte del control.<\/p>\n

Para resolverlo, la compa\u00f1\u00eda utiliza aprendizaje federado. En lugar de reunir toda la informaci\u00f3n en un \u00fanico centro de datos, el modelo se entrena localmente dentro de cada organizaci\u00f3n. Despu\u00e9s, los participantes comparten actualizaciones cifradas del modelo, pero no los datos originales utilizados durante el proceso.<\/p>\n

Esto permitir\u00eda, por ejemplo, que varios hospitales colaboren para mejorar un sistema de diagn\u00f3stico sin intercambiar expedientes de pacientes. El mismo sistema puede aplicarse a bancos que buscan detectar fraudes, empresas industriales que quieren anticipar fallos o administraciones que necesitan automatizar procesos sin entregar sus bases de datos a terceros.<\/p>\n

M\u00e1s de una d\u00e9cada intentando competir desde Espa\u00f1a<\/h2>\n

Sherpa.ai fue fundada por Xabi Uribe-Etxebarria y lleva m\u00e1s de diez a\u00f1os trabajando en inteligencia artificial. La empresa comenz\u00f3 desarrollando un asistente digital, pero posteriormente concentr\u00f3 su actividad en tecnolog\u00edas empresariales de privacidad, seguridad y entrenamiento distribuido.<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda afirma haber firmado contratos con organizaciones como Indra, los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos, Centogene, Laboral Kutxa, Unicaja y Prosegur. Sus soluciones est\u00e1n dirigidas principalmente a sectores regulados como sanidad, finanzas, industria, ciberseguridad, defensa y Administraci\u00f3n p\u00fablica.<\/p>\n

Sherpa.ai tambi\u00e9n investiga m\u00e9todos para entrenar grandes modelos de lenguaje con informaci\u00f3n privada repartida entre distintas entidades. Seg\u00fan la empresa, algunas de sus t\u00e9cnicas permiten reducir hasta un 99% las comunicaciones necesarias durante el entrenamiento distribuido, lo que podr\u00eda disminuir costes y consumo energ\u00e9tico.<\/p>\n