Marco normativo y político de referencia en Horizon Europe

Horizon Europe se apoya en un marco normativo europeo exigente que articula la ética de la IA como una obligación jurídica y política. Todos los proyectos deben respetar la Carta de Derechos Fundamentales de la Unión Europea, el Reglamento General de Protección de Datos y los estándares éticos reconocidos por la Comisión. En el ámbito de la inteligencia artificial, este marco se refuerza con las Directrices de IA fiable elaboradas por el AI High-Level Expert Group, que introducen criterios operativos sobre control humano, prevención del daño, equidad, explicabilidad, bienestar social y rendición de cuentas.

A este conjunto se suma el AI Act, que establece un régimen legal específico para la IA en función del nivel de riesgo del sistema. Aunque su aplicación plena es progresiva, Horizon Europe actúa como un espacio de anticipación regulatoria. Muchos proyectos financiados desarrollan tecnologías que encajan en la categoría de sistemas de alto riesgo, lo que obliga a prever desde la fase de propuesta mecanismos de gestión de riesgos, documentación técnica y supervisión humana alineados con este nuevo marco legal.

Principios éticos aplicados a sistemas de IA

Los principios éticos que rigen la IA en Horizon Europe no están formulados de manera abstracta, sino que se traducen en obligaciones concretas de diseño y uso. El respeto a la inteligencia humana implica que los sistemas no deben sustituir de forma opaca la capacidad de decisión de las personas ni inducir comportamientos mediante manipulación o desinformación. La privacidad y la gobernanza de datos exigen un uso proporcional y justificado de la información, con trazabilidad y control sobre los conjuntos de datos empleados.

La equidad adquiere especial relevancia en proyectos que afectan a colectivos diversos, ya que obliga a analizar sesgos potenciales en datos, modelos y resultados. El bienestar individual, social y medioambiental amplía el foco más allá del rendimiento técnico, incorporando impactos indirectos y efectos a largo plazo. Finalmente, la transparencia y la responsabilidad requieren que las decisiones automatizadas puedan ser comprendidas, cuestionadas y, en su caso, corregidas.

Requisitos éticos específicos en las convocatorias de Horizon Europe

Horizon Europe integra la ética en todo el ciclo de vida del proyecto mediante un proceso formal de evaluación ética. En las propuestas, las entidades deben identificar de forma explícita si utilizan IA, datos personales, técnicas de vigilancia o trabajan con personas o grupos en situación de vulnerabilidad. En función de este análisis, la Comisión puede imponer requisitos obligatorios que se incorporan al acuerdo de subvención.

En proyectos con IA, se espera una descripción detallada de la finalidad del sistema, su contexto de uso y los impactos previsibles sobre derechos fundamentales. También se valoran de manera específica los mecanismos de control humano, la gestión de riesgos y las medidas previstas para informar a las personas usuarias o afectadas sobre el funcionamiento y las limitaciones del sistema.

Enfoque ethics by design y ciclo de vida de la IA

La Comisión promueve un enfoque de ethics by design que atraviesa todas las fases del desarrollo y uso de la inteligencia artificial. Esto implica integrar la reflexión ética desde la definición de objetivos hasta la monitorización en producción, evitando soluciones reactivas o puramente formales. La ética se convierte así en un proceso continuo de evaluación y ajuste, no en un ejercicio puntual previo a la firma del contrato.

En la práctica, este enfoque requiere documentar decisiones clave de diseño, justificar la selección de datos y métricas, y establecer mecanismos internos para revisar el impacto del sistema a medida que evoluciona. La participación de perfiles expertos en ética y de partes interesadas externas refuerza la credibilidad de este proceso ante evaluadores y servicios de la Comisión.

Gobernanza interna de la IA en las organizaciones

Horizon Europe evalúa además del algoritmo, también la capacidad de la organización para gobernar la IA de forma responsable. Se espera que las entidades dispongan de estructuras claras de supervisión, con responsabilidades definidas y canales de rendición de cuentas. Esto incluye políticas internas, procedimientos de gestión de incidentes y mecanismos para detener o modificar sistemas cuando se detectan efectos no deseados.

Una gobernanza sólida facilita la coherencia entre ética, cumplimiento normativo y estrategia de explotación. Además, permite a las organizaciones anticipar obligaciones futuras del AI Act, como la clasificación de sistemas por nivel de riesgo o el mantenimiento de inventarios internos de soluciones basadas en IA.

Gestión de datos, privacidad y protección de las personas

La gestión ética de los datos es un elemento transversal en los proyectos de IA financiados por Horizon Europe. El cumplimiento del RGPD condiciona la arquitectura técnica y los procesos organizativos. En contextos sensibles, como salud o biometría, se requieren evaluaciones de impacto en protección de datos y medidas específicas para reducir riesgos de reidentificación o usos secundarios no autorizados.

La transparencia hacia las personas cuyos datos se utilizan y la garantía de sus derechos forman parte del enfoque ético exigido por la Comisión, incluso cuando la IA actúa como sistema de apoyo a decisiones humanas.

Robustez técnica, seguridad y explicabilidad

La ética en Horizon Europe está estrechamente vinculada a la calidad técnica de los sistemas de IA. Se espera que los proyectos demuestren cómo garantizan la seguridad, la fiabilidad y la precisión de sus soluciones, incluyendo estrategias para detectar errores, sesgos o comportamientos adversos. La explicabilidad ocupa un lugar central, ya que permite a personas usuarias y supervisoras comprender los resultados y ejercer un control efectivo.

Los evaluadores valoran positivamente propuestas que integran pruebas de robustez, validaciones continuas y planes claros de actualización, evitando modelos estáticos que puedan degradarse con el tiempo.

Documentación ética y preparación estratégica

La documentación ética en Horizon Europe debe ser específica, coherente y proporcional al riesgo del sistema. Las declaraciones genéricas no resultan suficientes. Se espera un análisis claro de escenarios de riesgo, colectivos afectados y medidas de mitigación, acompañado de recursos y presupuesto asignados a estas tareas.

Horizon Europe funciona también como un espacio de preparación estratégica para el AI Act. Los proyectos que incorporan desde el inicio requisitos de conformidad, documentación técnica y gobernanza de riesgos no solo mejoran su posición en la evaluación, sino que avanzan en su capacidad de llevar la tecnología al mercado o a la práctica pública en condiciones de seguridad jurídica.

Para las entidades que participan en convocatorias europeas, abordar estos requisitos con profundidad técnica y organizativa es una condición para competir con éxito y para preparar el despliegue futuro de sistemas de IA en un entorno regulado y exigente. Si debes integrar la ética y la gobernanza en tus proyectos en inteligencia artificial de cualquier convocatoria Horizon Europe ponte en contacto con nosotros en este 2026, y te resolvemos tus dudas.

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GenAI4EU: la columna vertebral de la estrategia europea

GenAI4EU es la iniciativa transversal de la CE para impulsar aplicaciones de inteligencia artificial generativa en los principales ecosistemas industriales, con un énfasis muy claro en salud y biomedicina. Su enfoque está orientado a casos de uso con impacto real, integrables en procesos de investigación, ensayos clínicos y sistemas sanitarios.

El paquete financiero asociado (del orden de cientos de millones de euros a lo largo del periodo) se canaliza principalmente a través de Horizon Europe (Pilar II y EIC), con acciones complementarias en Europa Digital y EU4Health. En biomedicina, GenAI4EU financia desde modelos generativos entrenados con datos multimodales hasta asistentes clínicos avanzados, siempre bajo principios de fiabilidad, explicabilidad, trazabilidad y cumplimiento normativo.

La señal política es clara: Europa quiere liderar la GenAI biomédica desde la ciencia abierta, la protección de datos y la confianza pública, no desde modelos opacos o soluciones desconectadas de la realidad clínica.

Horizon Europe – Clúster Salud: GenAI como prioridad científica

El Clúster 1 “Health” de Horizon Europe introduce en su Programa de Trabajo 2025 un bloque explícito dedicado a IA generativa aplicada a investigación biomédica y asistencia sanitaria. Es la primera vez que la GenAI aparece como eje central  y no como tecnología transversal secundaria.

Las prioridades científicas se articulan en torno a:

• Modelos generativos entrenados con grandes volúmenes de datos multimodales (imagen médica, datos ómicos, registros clínicos, sensores).
• Comprensión avanzada de mecanismos de enfermedad.
• Identificación de nuevos biomarcadores y dianas terapéuticas.
• Avances en medicina predictiva, personalizada y preventiva.

Aunque las convocatorias clave cerraron en septiembre de 2025, los proyectos seleccionados se desarrollarán mayoritariamente entre 2026 y 2030, lo que convierte a 2026 en el año de despliegue efectivo de plataformas, infraestructuras de datos y modelos fundacionales que marcarán la agenda biomédica europea de la década.

EU4Health: de la innovación al sistema sanitario

La lógica de EU4Health es complementar a Horizon Europe: allí donde Horizon financia ciencia y tecnología emergente, EU4H impulsa la adopción en sistemas sanitarios y políticas de salud pública, con énfasis en equidad, eficiencia y confianza en la IA. Para 2026 esto significa que proyectos GenAI4EU orientados a cardiometabolismo, imagen o medicina preventiva pueden encontrar en EU4H un marco ideal para ampliar escala, integrar a autoridades sanitarias y consolidar cambios organizativos.

Europa Digital y los bancos de pruebas en salud

El despliegue responsable de la IA generativa biomédica requiere entornos de validación técnica, clínica y regulatoria. Aquí el programa Europa Digital juega un papel clave, especialmente a través de los Testing and Experimentation Facilities (TEF) en salud.

Infraestructuras como TEF-Health ofrecen entornos realistas para evaluar soluciones de IA y robótica sanitaria, incluyendo modelos generativos que pueden considerarse software como dispositivo médico. En 2026, muchos consorcios financiados por Horizon y EU4Health recurrirán a estos bancos de pruebas para validar seguridad, robustez y cumplimiento normativo antes de su despliegue a gran escala.

Principales aplicaciones biomédicas de la IA generativa

Los documentos programáticos europeos identifican áreas prioritarias donde la GenAI puede generar un salto cualitativo:

• Integración avanzada de imagen médica, datos ómicos y registros clínicos.
• Descubrimiento de biomarcadores y dianas terapéuticas mediante modelos generativos.
• Construcción de gemelos virtuales (“virtual human twins”) para simular tratamientos y evolución de enfermedades.
• Asistentes clínicos capaces de sintetizar información compleja y apoyar la toma de decisiones, siempre con supervisión humana.

En todos los casos, la Comisión insiste en la necesidad de gobernanza de datos, control de sesgos, explicabilidad y alineamiento con el AI Act y el EHDS como condiciones no negociables.

Aunque muchas convocatorias estratégicas cierran en 2025, 2026 es el año en el que la financiación se convierte en ejecución y oportunidades reales. Existen varias vías para posicionarse:

• Incorporarse a proyectos en marcha como socios clínicos, nodos de datos, infraestructuras asociadas o proveedores tecnológicos.
• Aprovechar sinergias entre Horizon Europe, EU4Health y Europa Digital para cubrir todo el ciclo de innovación: I+D, validación y despliegue.
• Prepararse para futuras extensiones de GenAI4EU hacia partenariados, EIC y ecosistemas de innovación en salud.
• Participar en open calls, acuerdos de colaboración y acciones de escalado vinculadas a infraestructuras digitales y bancos de pruebas.

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Definición desde la práctica

Las AI Factories son centros multidimensionales que combinan recursos de computación de alto rendimiento, espacios de experimentación y formación especializada. Están conectadas a la red EuroHPC, lo que garantiza acceso a capacidades de supercomputación avanzadas y permite entrenar modelos de gran escala sin depender de infraestructuras externas. Este diseño las convierte en nodos estratégicos donde convergen investigadores, empresas, startups y administraciones públicas, generando un entorno propicio para la innovación aplicada.

Más allá de la infraestructura técnica, las AI Factories ofrecen un espacio regulado y seguro para el desarrollo de algoritmos en consonancia con la Ley de Inteligencia Artificial de la UE. Esto significa que no solo persiguen el avance tecnológico, sino también la creación de aplicaciones que respeten principios de transparencia, fiabilidad y responsabilidad, aspectos cada vez más relevantes en la discusión global sobre el impacto de la IA.

Objetivos estratégicos europeos

El despliegue de las AI Factories persigue fortalecer la soberanía tecnológica de Europa, reduciendo la dependencia de infraestructuras y proveedores de otras regiones. Esto se traduce en la capacidad de entrenar modelos de gran escala bajo estándares propios, adaptados a las necesidades y valores del continente.

En términos de innovación, estas fábricas actúan como motores para el desarrollo de aplicaciones disruptivas en ámbitos como la biomedicina, la robótica, la industria manufacturera o la ciberseguridad. Su existencia favorece la transferencia de conocimiento desde la investigación básica hacia aplicaciones de mercado, facilitando la aparición de soluciones escalables que respondan a retos industriales y sociales.

Otro de sus objetivos clave es el desarrollo y retención de talento. El manejo de supercomputadoras, la gestión de datos masivos y la construcción de modelos de IA avanzados requieren perfiles altamente cualificados. Las AI Factories contribuyen a formar estas capacidades y ofrecen entornos atractivos para investigadores y profesionales, reforzando la competitividad europea en un mercado global.

Finalmente, el impacto esperado no se limita al ámbito tecnológico. Las fábricas de IA buscan impulsar la creación de empleo cualificado, mejorar la competitividad industrial y facilitar aplicaciones que repercutan directamente en la calidad de vida de la ciudadanía, desde diagnósticos médicos más precisos hasta procesos industriales más sostenibles.

Funcionamiento y dinámica de colaboración

El funcionamiento de las AI Factories se articula en torno a infraestructuras de cómputo y Data Labs, laboratorios de datos sectoriales y regionales que facilitan el acceso y la gestión de grandes volúmenes de información. Esta integración permite desarrollar modelos de IA adaptados a necesidades concretas, como la monitorización medioambiental, la gestión de cadenas de valor industriales o la mejora de procesos de salud pública.

Las fábricas no operan de manera aislada. Están concebidas como nodos interconectados dentro de un ecosistema europeo coordinado por EuroHPC y la Oficina Europea de IA. A través de este esquema, se busca evitar duplicidades y maximizar las sinergias entre distintos países y sectores. Las empresas, universidades y entidades públicas pueden acceder a recursos de cómputo, datos y asesoramiento técnico, facilitando un desarrollo más rápido y seguro de aplicaciones de IA.

El acceso a estas instalaciones está diseñado para favorecer tanto a grandes corporaciones como a startups y pymes. De este modo, se democratiza la posibilidad de utilizar infraestructuras avanzadas que, de otra forma, estarían fuera del alcance de muchas entidades por sus altos costes.

Ejemplos en Europa

Actualmente, varios países europeos ya cuentan con AI Factories en funcionamiento o en fase de despliegue. Alemania, España, Francia, Finlandia, Italia o Suecia han puesto en marcha centros vinculados a sus estrategias nacionales de IA, siempre bajo la coordinación del marco común de EuroHPC. Estas iniciativas combinan inversión pública y privada, movilizando recursos cercanos a los 200.000 millones de euros en todo el continente.

En España, por ejemplo, el despliegue de infraestructuras de IA está vinculado al Plan Nacional de Supercomputación y a la participación en la red europea de centros de excelencia. En otros países, como Alemania y Francia, las AI Factories se están especializando en ámbitos concretos, como la movilidad autónoma, la salud digital o la industria 4.0, lo que refuerza la idea de complementariedad entre distintos nodos.

En cuanto a convocatorias, desde abril de 2025, el EuroHPC JU abrió convocatorias de acceso para que startups, empresas e instituciones puedan utilizar sus recursos de supercomputación, como la del superordenador LUMI, dentro del marco de las AI Factories.

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