Puedo crear una empresa bastante sofisticada sin construir prácticamente ninguna de las tecnologías que la hacen posible.
Puedo contratar infraestructura en la nube.
Comprar un ERP.
Utilizar un CRM.
Conectar una pasarela de pagos.
Automatizar procesos.
Contratar software de analítica.
Utilizar modelos de inteligencia artificial que alguien ha entrenado con una cantidad de capacidad de cálculo que nunca podría permitirme.
Puedo montar en unas semanas una infraestructura tecnológica que hace veinte años habría requerido un departamento entero.
Es extraordinario.
También genera una ilusión curiosa.
Cuanta más tecnología utilizamos, más tecnológicos parecemos.
Y quizá no sea exactamente lo mismo.
Después de escribir sobre cómo confundimos digitalización con adopción de herramientas, se me quedó una pregunta bastante incómoda:
¿usar tecnología significa tener capacidad tecnológica?
Mi primera intuición era decir que no.
Después empecé a buscar.
Resulta que la distinción tiene bastante más historia que la inteligencia artificial, el cloud o la soberanía digital europea.
En 1992, Martin Bell y Keith Pavitt publicaron un trabajo sobre acumulación de capacidades tecnológicas donde formulaban una separación que sigue resultando útil más de treinta años después: la capacidad de producción no conduce automáticamente a capacidad tecnológica.
Una empresa puede aprender a operar una tecnología desarrollada por otros sin adquirir por ello la capacidad de modificarla, mejorarla, reproducirla o desarrollar la siguiente generación. El conocimiento tecnológico no está contenido simplemente dentro de la máquina que compramos. Se acumula en personas, organizaciones, experiencia, ingeniería, investigación y aprendizaje.
Podemos comprar el resultado de una capacidad sin haber construido la capacidad.
Eso parece obvio cuando lo escribes así.
En la práctica lo confundimos constantemente.
Podemos utilizar algo sin saber construirlo
Si compro una excavadora no me convierto en fabricante de maquinaria pesada.
Si utilizo un medicamento no adquiero capacidad farmacéutica.
Si compro un avión no sé diseñar motores aeronáuticos.
Con el software la frontera parece mucho menos visible.
Probablemente porque el objeto desaparece.
Contratamos una API.
Pagamos una licencia.
Abrimos una cuenta.
Añadimos una tarjeta de crédito.
Y de repente una empresa de quince personas dispone de reconocimiento de voz, almacenamiento distribuido, modelos de lenguaje, sistemas de pago, videoconferencia, analítica avanzada y una infraestructura capaz de atender usuarios desde varios continentes.
No vemos las fábricas.
No vemos los centros de datos.
No vemos los años de investigación.
No vemos las cadenas de suministro.
No vemos el software que permite operar todo aquello.
Solo vemos un botón que dice:
Crear cuenta.
La abstracción es una de las grandes virtudes de la tecnología moderna.
También puede ocultarnos dónde está realmente la capacidad.
Europa es un buen experimento para observar la diferencia
No hace falta construir una teoría abstracta.
Podemos mirar qué está ocurriendo en Europa.
La adopción tecnológica avanza rápidamente. Según Eurostat, en 2025 aproximadamente el 53% de las empresas de la Unión Europea compraba servicios de computación en la nube y el 20% utilizaba alguna tecnología de inteligencia artificial. Entre las grandes empresas, el uso del cloud llegaba al 85% y el de IA al 55%.
Es difícil describir una economía con esos niveles de uso como tecnológicamente atrasada.
Pero la Comisión Europea publica al mismo tiempo una fotografía bastante diferente cuando deja de medir adopción y empieza a observar capacidad.
El informe sobre el Estado de la Década Digital de 2026 estima que la UE representa alrededor del 9% del mercado mundial de semiconductores, lejos de su objetivo del 20% para 2030. La Comisión también reconoce dependencias significativas de proveedores no europeos en cloud, ciberseguridad y otras tecnologías estratégicas, y señala que los especialistas TIC suponían alrededor del 5% del empleo europeo en 2025 frente a un objetivo del 10% para 2030.
Las dos fotografías son ciertas.
Europa utiliza mucha tecnología.
Europa dispone además de empresas, universidades, investigadores, industria e infraestructuras tecnológicas muy relevantes.
Y, al mismo tiempo, depende de capacidades externas en algunas capas especialmente importantes de la arquitectura digital. La propia Comisión ha convertido esa cuestión en una política explícita y en junio de 2026 presentó un paquete de soberanía tecnológica que incluye propuestas sobre semiconductores, cloud, inteligencia artificial y código abierto.
No hay contradicción.
Hay capas.
Y quizá eso sea lo que estaba buscando.
Tener acceso a una capacidad no significa poseerla
Supongamos que mi empresa utiliza un modelo de inteligencia artificial mediante API.
Tengo acceso a una capacidad extraordinaria.
Puedo clasificar documentos.
Extraer información.
Generar textos.
Analizar imágenes.
Construir agentes.
Automatizar procesos.
Pero ¿cuál de esas capacidades es realmente mía?
La pregunta puede parecer filosófica hasta que algo cambia.
El proveedor modifica el precio.
Retira un modelo.
Cambia los límites.
Introduce nuevas condiciones.
El rendimiento empeora para mi caso.
Una regulación restringe su utilización.
Necesito ejecutar el sistema en otro entorno.
Descubro que mis procesos dependen de una función que solamente ese proveedor ofrece.
Entonces aparece la diferencia entre utilizar una capacidad y haber desarrollado capacidad alrededor de ella.
No significa que deba entrenar mi propio modelo.
Sería absurdo en la mayoría de empresas.
Significa otra cosa.
¿Entiendo suficientemente la tecnología que estoy utilizando?
¿Puedo integrarla con mis sistemas?
¿Sé evaluar si funciona?
¿Tengo personas capaces de mantenerla?
¿Puedo sustituirla?
¿He diseñado una arquitectura que sobreviva si cambia el proveedor?
¿Sé qué datos le estoy entregando?
¿Puedo decidir cuándo usarla y cuándo no?
¿Cuánto conocimiento hemos acumulado dentro de la empresa gracias a utilizarla?
Esas preguntas ya no hablan del producto.
Hablan de capacidad.
España también muestra esa diferencia
En su estudio económico sobre España de 2025, la OCDE señalaba que las empresas españolas habían avanzado significativamente en adopción digital, pero que las pymes continuaban retrasadas en tecnologías más avanzadas.
El informe contrasta la amplia utilización de herramientas básicas como web y redes sociales con una menor adopción de ERP, cloud, big data e inteligencia artificial entre empresas pequeñas. Y añade algo especialmente relevante para esta discusión: la diferencia no puede explicarse únicamente por costes o acceso; también refleja limitaciones en las capacidades digitales de las empresas.
Es la misma fractura que aparecía en el artículo anterior.
Puedes facilitar que alguien compre una herramienta.
Es bastante más difícil transferir todo aquello que necesita para utilizarla bien.
Conocimiento.
Procesos.
Personas.
Datos.
Arquitectura.
Criterio.
Experiencia.
Capacidad de aprendizaje.
Quizá una de las grandes confusiones tecnológicas de las últimas décadas sea precisamente esa:
hemos tratado muchas veces el acceso a la tecnología como si fuera equivalente a la adquisición de capacidad tecnológica.
No lo es.
Aunque obviamente el acceso puede ser el primer paso para construirla.
He acabado imaginando cinco niveles
Cuanto más intento entender una realidad, más rápidamente termino fabricando categorías.
Ya sé cómo acaba esto.
Construimos un modelo.
Nos resulta útil durante unas páginas.
Después encontramos todos los lugares donde no funciona.
Vamos a hacerlo igualmente.
Ahora mismo me ayuda pensar la capacidad tecnológica mediante cinco niveles.
1. Usar
El primer nivel es el más evidente.
Tengo acceso a una tecnología y puedo utilizarla.
Contrato Microsoft 365.
Uso ChatGPT.
Instalo Odoo.
Contrato AWS.
Utilizo Stripe.
Implemento un CRM.
No hay nada menor en ello.
La difusión tecnológica importa precisamente porque permite que empresas que nunca podrían desarrollar esas capacidades internamente se beneficien de ellas.
Los datos europeos muestran que esa adopción sigue aumentando rápidamente. El uso empresarial de IA en la UE pasó del 13,5% en 2024 al 20% en 2025.
Pero utilizar no nos dice todavía cuánto hemos aprendido.
Podemos ser usuarios extraordinariamente intensivos y conservar muy poca capacidad propia.
2. Integrar
El segundo nivel aparece cuando la tecnología deja de ser una isla.
No solo utilizamos un CRM.
Lo conectamos con nuestras ventas.
Nuestros productos.
Nuestros procesos.
Nuestra identidad.
Nuestros datos.
Nuestras reglas.
Una herramienta genérica empieza a formar parte de un sistema particular.
Aquí ya necesitamos más que una licencia.
Necesitamos comprender la organización.
Decidir arquitecturas.
Resolver incompatibilidades.
Establecer modelos de datos.
Diseñar permisos.
Cambiar procesos.
Formar personas.
La tecnología empieza a mezclarse con conocimiento interno.
Y ahí aparece capacidad.
No porque hayamos construido el producto original, sino porque hemos aprendido a convertir una tecnología externa en una capacidad propia del sistema.
La OCDE está observando algo parecido con la adopción actual de inteligencia artificial entre pymes. Su encuesta D4SME de 2026 muestra una adopción creciente, dominada todavía por herramientas comerciales listas para usar. Al mismo tiempo, señala que la integración estratégica, específica y segura dentro de las operaciones sigue siendo desigual, y que el tiempo, el mantenimiento y las carencias de habilidades continúan dificultando la implementación efectiva.
Comprar IA empieza a ser fácil.
Integrarla bien sigue siendo otra cosa.
3. Operar
Después aparece un nivel que solemos infravalorar.
Ser capaces de mantener aquello que hemos construido.
Entender cuándo falla.
Monitorizarlo.
Protegerlo.
Actualizarlo.
Evaluar proveedores.
Gestionar costes.
Responder a incidentes.
Cambiar componentes.
Recuperarnos de un error.
Una organización puede haber integrado una tecnología y continuar dependiendo completamente de alguien externo para comprender qué ocurre cuando deja de funcionar.
En ese caso tenemos integración, pero una capacidad operativa limitada.
No es necesariamente malo.
Externalizar tiene sentido.
El problema empieza cuando no sabemos que estamos externalizando también la capacidad de comprender el sistema.
Porque llegado ese punto no hemos comprado simplemente infraestructura.
Hemos delegado una parte del criterio.
4. Construir
Aquí cruzamos otra frontera.
La organización ya no solo adapta tecnología existente.
Puede modificarla significativamente.
Desarrollar componentes propios.
Crear propiedad intelectual.
Diseñar arquitecturas.
Investigar.
Construir productos.
Contribuir a herramientas abiertas.
Adaptar tecnologías a problemas que el mercado todavía no ha resuelto.
No todas las empresas necesitan llegar hasta aquí.
De hecho, sería bastante ineficiente que lo intentaran.
Una tienda de zapatos no necesita desarrollar una base de datos.
Un despacho profesional no necesita entrenar un modelo fundacional.
Un fabricante industrial no debería construir su propio procesador simplemente para demostrar independencia.
Pero alguien tiene que poder hacerlo.
Y cuando elevamos el análisis desde una empresa hasta una economía, esta capa empieza a importar mucho más.
Si todos pueden utilizar una tecnología pero nadie puede desarrollarla, mejorarla o fabricar componentes críticos, existe adopción.
No necesariamente existe la misma capacidad tecnológica.
5. Conservar capacidad de decisión
Este último nivel es el que más dudas me produce.
Al principio lo llamé «controlar».
Después me pareció demasiado absoluto.
No controlamos realmente ningún sistema tecnológico complejo.
Un fabricante depende de proveedores.
El proveedor depende de otros fabricantes.
Todos dependen de energía, capital, talento, materias primas, estándares, investigación anterior y cadenas de suministro internacionales.
Así que quizá la palabra adecuada sea decidir.
La pregunta no sería:
¿somos completamente independientes?
Sino:
¿conservamos suficiente capacidad para decidir qué hacer cuando cambia el entorno?
Cambiar de proveedor.
Desarrollar una alternativa.
Mantener una infraestructura crítica.
Auditar una tecnología.
Negociar condiciones.
Imponer estándares.
Proteger determinados datos.
Continuar operando durante una crisis.
Elegir dónde una dependencia es aceptable y dónde deja de serlo.
Curiosamente, la propia definición de soberanía tecnológica utilizada actualmente por la Comisión Europea se acerca más a esta lógica que a una fantasía autárquica. La describe como la capacidad europea de actuar de forma independiente en el mundo digital mediante el desarrollo y control de tecnologías, datos e infraestructuras clave, reduciendo la dependencia de proveedores externos.
Reducir.
No eliminar.
La diferencia importa.
No necesitamos fabricar nuestros propios tornillos digitales
Aquí el modelo empieza a romperse.
Porque llevado demasiado lejos conduce a una conclusión absurda.
Si depender tecnológicamente de otros es malo, entonces todos deberíamos construirlo todo.
Una pyme debería tener sus servidores.
Desarrollar su ERP.
Crear su CRM.
Entrenar sus modelos.
Fabricar chips.
Tender fibra.
Generar electricidad.
Y probablemente empezar a buscar litio antes de comer.
No funciona así.
La especialización existe porque es extraordinariamente eficiente.
Compramos capacidades a otros precisamente para no tener que desarrollarlas todas.
La economía moderna es una gigantesca arquitectura de dependencias.
La tecnología también.
La pregunta interesante no es si dependemos.
Dependemos.
La pregunta es qué ocurre cuando una dependencia se vuelve estratégica.
Y qué significa estratégica para cada actor.
Para una pyme puede ser estratégico conservar sus datos y poder cambiar de proveedor.
Para un banco pueden ser estratégicas determinadas infraestructuras operativas.
Para un Estado puede importar la continuidad de comunicaciones, energía, sistemas de defensa o servicios públicos.
Para la Unión Europea la definición puede abarcar semiconductores, cloud, inteligencia artificial, ciberseguridad y redes.
No existe una frontera universal.
Existe riesgo.
La soberanía tecnológica no debería significar fabricar una copia europea de todo
Esta es una parte especialmente delicada del debate.
«Soberanía tecnológica» puede convertirse rápidamente en una etiqueta suficientemente vaga como para justificar cualquier política industrial.
Podemos utilizarla para defender inversión útil.
Y también para proteger empresas ineficientes simplemente porque nacieron en el lugar correcto.
Podemos confundir resiliencia con proteccionismo.
Autonomía con aislamiento.
Capacidad con propiedad.
Precisamente por eso me parece interesante cómo está evolucionando la regulación europea de cloud.
La propuesta de Cloud and AI Development Act presentada en 2026 no plantea una única categoría binaria de «soberano» o «no soberano». Define distintos niveles, desde infraestructura que procesa y almacena datos en la Unión hasta niveles progresivamente más exigentes de independencia, propiedad, control y transparencia sobre la cadena de suministro del software.
Eso se parece bastante más al problema real.
No todas las cargas necesitan el mismo grado de autonomía.
No todos los datos tienen la misma sensibilidad.
No todos los sistemas soportan el mismo riesgo.
No todo lo extranjero es una amenaza.
No todo lo europeo garantiza independencia.
Podemos elegir.
Pero para elegir necesitamos primero comprender de qué dependemos.
Una dependencia que no entiendes se parece mucho a una capacidad hasta que falla
Esta frase probablemente resume buena parte de lo que estoy intentando pensar.
Mientras todo funciona, la diferencia entre capacidad propia y capacidad contratada puede resultar irrelevante.
El servidor responde.
La API funciona.
El software está disponible.
El proveedor actualiza.
La cadena logística entrega.
Todo parece nuestro porque podemos utilizarlo.
La distinción aparece bajo presión.
Cuando algo cambia.
Aquí hay una analogía empresarial bastante sencilla.
Si solo una persona sabe realizar un proceso crítico dentro de una empresa, podemos decir que la empresa tiene esa capacidad.
Hasta que aquella persona se marcha.
Entonces descubrimos que quizá la capacidad estaba en la persona.
No en la organización.
Con tecnología ocurre algo parecido.
Podemos confundir:
“mi sistema puede hacer esto”
con:
“yo soy capaz de garantizar que mi sistema pueda seguir haciéndolo.”
Son niveles diferentes de control.
Y no siempre necesitamos el segundo.
Pero deberíamos saber cuándo no lo tenemos.
La inteligencia artificial está haciendo esta diferencia mucho más visible
La IA me parece especialmente interesante porque comprime todo el problema.
El acceso se está democratizando a una velocidad extraordinaria.
Una empresa pequeña puede consumir capacidades de procesamiento del lenguaje, visión, generación, clasificación o razonamiento que habrían sido prácticamente inaccesibles hace muy poco.
Eso es una reducción enorme de la barrera de entrada.
La OCDE observa precisamente que las pymes están adoptando rápidamente soluciones de IA comerciales, mientras algunas empiezan a experimentar con aplicaciones personalizadas y agentes. Pero el mismo estudio insiste en que una integración estratégica y segura sigue siendo desigual y que las carencias de habilidades continúan siendo una de las principales dificultades.
La primera capa se está abaratando.
Usar.
Eso hace todavía más importantes las siguientes.
Integrar.
Operar.
Comprender.
Adaptar.
Evaluar.
Construir cuando sea necesario.
Decidir qué delegamos.
Porque cuanto más poderosa es una tecnología que podemos consumir sin comprenderla, más fácil resulta confundir acceso con capacidad.
Europa tampoco es simplemente «cliente»
La versión más provocadora de este artículo podría titularse:
No éramos tecnológicos. Éramos clientes.
Me gusta.
No creo que pueda defenderla.
Al menos no con rigor.
Europa no es solo consumidora de tecnología.
Dispone de centros de investigación, industria avanzada, compañías tecnológicas, fabricantes de equipamiento, infraestructura de alto rendimiento, capacidad científica y posiciones relevantes en sectores muy concretos. La propia estrategia tecnológica europea de 2026 parte de esas bases y está desplegando iniciativas en computación de altas prestaciones, IA, semiconductores, cuántica, datos, redes y código abierto.
Además, el problema no se distribuye uniformemente por la pila tecnológica.
Puedes tener una posición extraordinaria en una capa y depender profundamente en otra.
Puedes diseñar.
No fabricar.
Fabricar equipamiento.
No operar plataformas.
Investigar.
No escalar empresas.
Tener talento.
No capital suficiente para crecer.
«Europa depende de tecnología extranjera» es cierto en determinados ámbitos y demasiado impreciso como descripción general.
La Comisión, de hecho, está formulando ahora el problema en términos de brechas y dependencias estratégicas, no simplemente de ausencia tecnológica. Su Brújula para la Competitividad, construida sobre el diagnóstico del informe Draghi, identifica entre sus prioridades cerrar la brecha de innovación y reducir determinadas dependencias sin abandonar la integración económica internacional.
La imagen interesante vuelve a ser la de capas.
Quizá deberíamos medir tecnología de otra manera
Habitualmente contamos cosas.
Empresas que utilizan cloud.
Empresas con IA.
Cobertura 5G.
Número de especialistas.
Patentes.
Inversión.
Semiconductores.
Startups.
Unicornios.
Son métricas necesarias.
Pero ninguna por sí sola responde a la pregunta que empezó este texto.
¿Qué significa tener capacidad tecnológica?
Después de darle unas cuantas vueltas, probablemente la definición que más me sirve ahora sea esta:
tener capacidad tecnológica significa haber acumulado suficiente conocimiento, infraestructura, organización y experiencia para utilizar una tecnología con criterio, adaptarla a nuestras necesidades y conservar un grado suficiente de decisión sobre aquello que depende de ella.
No es una definición académica.
Es la que me queda después de leerlas.
Y cambia bastante según quién sea el sujeto.
Para una pequeña empresa puede significar simplemente tener buenos datos, personas capaces, una arquitectura razonable y no estar encerrada innecesariamente con un único proveedor.
Para una compañía tecnológica puede implicar investigación, ingeniería propia, infraestructura y propiedad intelectual.
Para un país o una unión económica puede requerir mantener ecosistemas enteros de conocimiento, talento, industria, capital e infraestructura.
La palabra es la misma.
La escala cambia todo.
Tener tecnología es fácil. Acumular capacidad tarda años.
Quizá esta sea la parte menos atractiva.
La capacidad no se compra inmediatamente.
Se acumula.
Bell y Pavitt escribían sobre ello hace más de tres décadas: producir con tecnología existente no genera automáticamente la capacidad necesaria para dominarla y desarrollarla. Hace falta aprendizaje tecnológico.
Eso explica por qué una inversión puede comprarte máquinas mañana y no convertirte mañana en quien sabe diseñar la siguiente máquina.
También explica por qué contratar veinte licencias de IA no convierte automáticamente una organización en una empresa capaz de trabajar con inteligencia artificial.
Tenemos que utilizarla.
Equivocarnos.
Medirla.
Integrarla.
Descubrir dónde no funciona.
Formar personas.
Modificar procesos.
Crear conocimiento interno.
Entender las dependencias.
Cambiar de opinión.
Construir cosas encima.
Quizá sustituirla.
La capacidad es el residuo que queda después de utilizar tecnología durante suficiente tiempo con intención de aprender.
Y eso me devuelve al primer artículo.
Digitalizar no era hacer una web. Ser tecnológico tampoco era comprar tecnología.
Hay un patrón que empieza a repetirse.
Queríamos digitalización.
Compramos herramientas digitales.
Ahora queremos inteligencia artificial.
Compramos inteligencia artificial.
Europa quiere soberanía tecnológica.
La reacción inmediata puede ser comprar infraestructura tecnológica.
Quizá deberíamos desconfiar un poco de esa secuencia.
Comprar importa.
Invertir importa.
Fabricar importa.
La infraestructura importa.
Pero el objeto visible vuelve a ser solo una parte del sistema.
Detrás tiene que quedar conocimiento.
Personas.
Organización.
Experiencia.
Investigación.
Capacidad para operar.
Capacidad para sustituir.
Capacidad para decidir.
De lo contrario podemos gastar muchísimo dinero en tecnología y seguir dependiendo completamente de las capacidades de quien nos la proporciona.
Eso tampoco significa que la dependencia sea un fracaso.
Todos dependemos de alguien.
Una economía sin dependencias no sería soberana.
Probablemente estaría muerta.
La cuestión es algo bastante menos épico.
¿Sabemos de qué dependemos?
¿Sabemos por qué?
¿Sabemos qué ocurriría si desapareciera?
¿Podemos sustituirlo?
¿Necesitamos poder hacerlo?
¿En qué partes del sistema sería demasiado costoso no tener alternativa?
¿Dónde compensa construir y dónde compensa comprar?
¿Dónde necesitamos propiedad y dónde basta con acceso?
¿Dónde queremos independencia y dónde queremos simplemente interoperabilidad?
Quizá la capacidad tecnológica no consista en fabricar todo aquello que utilizamos.
Consista en poder responder esas preguntas y actuar en consecuencia.
Al principio pensaba que el problema era que utilizábamos tecnologías que no controlábamos.
Ahora creo que esa formulación también es demasiado simple.
No necesitamos controlarlo todo.
Necesitamos conservar capacidad de decisión suficiente sobre aquello que no podemos permitirnos dejar de entender.
Y esa diferencia entre utilizar una tecnología y poder decidir sobre ella solo se ve cuando dejamos de mirar la herramienta.
Y empezamos a mirar el sistema que la hace posible.
Referencias
Bell, M. y Pavitt, K. (1992). Accumulating Technological Capability in Developing Countries. The World Bank Economic Review, 6(suppl. 1), 257–281. El artículo distingue explícitamente capacidad productiva y acumulación de capacidad tecnológica y señala que la primera no conduce automáticamente a la segunda.
Eurostat (2026). Digitalisation in Europe — 2026 edition. Recoge los últimos datos comparables sobre adopción empresarial de cloud, inteligencia artificial y otras tecnologías digitales en la Unión Europea.
European Commission (2026). State of the Digital Decade 2026. Evalúa adopción digital, infraestructuras, capacidad informática, semiconductores, competencias y dependencias tecnológicas de la Unión Europea.
European Commission (2026). Strengthening Europe’s Tech Sovereignty. Define la soberanía tecnológica europea y presenta las iniciativas actuales en semiconductores, cloud, IA, datos, redes, computación de altas prestaciones, cuántica y código abierto.
European Commission (2026). Cloud and AI Development Act. La propuesta introduce diferentes niveles de soberanía para servicios de cloud, con requisitos crecientes sobre localización, independencia, propiedad y control de la cadena tecnológica.
OECD (2026). Empowering SMEs in the age of AI: The 2026 OECD D4SME Survey. OECD SME and Entrepreneurship Papers, No. 78. Analiza la rápida adopción de herramientas de IA comerciales por las pymes y las dificultades para integrarlas de manera estratégica, específica y segura.
OECD (2025). OECD Economic Surveys: Spain 2025 — Fostering productivity growth in small and medium-sized enterprises. El informe diferencia la amplia adopción de tecnologías digitales básicas de las limitaciones que persisten en tecnologías más avanzadas y vincula parte de la brecha a capacidades empresariales.
European Commission (2025). Competitiveness Compass for the EU. Marco de política económica construido sobre el diagnóstico del informe Draghi, con el cierre de la brecha de innovación y la reducción de dependencias entre sus ejes principales.
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