HP lleva su hub de IA en Barcelona a más de 350 profesionales

El hub de IA de HP en Barcelona pasa de 200 a 350 profesionales en menos de un año

HP ha ampliado su AI Innovation Hub de Barcelona hasta superar los 350 profesionales, frente a los más de 200 que reunía cuando presentó el centro en octubre de 2025. El dato se conoció con motivo del AI Summit Barcelona celebrado los días 22 y 23 de septiembre de 2026 y sitúa al centro de Sant Cugat del Vallès como uno de los polos industriales de inteligencia artificial más relevantes del sur de Europa.

El crecimiento de más de 150 personas en menos de un año importa por dos razones. Primero, porque HP no se ha limitado a sumar talento: el hub conecta ya 14 unidades de negocio del grupo y ha desarrollado más de 80 proyectos en distintas fases de ejecución, una escala que pocas empresas han logrado articular dentro de una misma estructura corporativa. Segundo, porque la velocidad apunta a un cambio de fase en cómo las grandes tecnológicas están internalizando capacidades de IA: de proyectos piloto dispersos hacia centros operativos con presupuesto, personas y mandato transversal.

¿Qué hace exactamente este hub?

El AI Innovation Hub de Barcelona cubre el ciclo completo de una solución de inteligencia artificial: desde la investigación y la gestión de datos hasta la optimización de modelos, su ejecución local en dispositivos y la integración final en productos y procesos del grupo. Esa cobertura de extremo a extremo es la diferencia frente al modelo habitual de un laboratorio corporativo, donde investigación e ingeniería suelen trabajar en silos separados.

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Las líneas de trabajo comunicadas por HP incluyen automatización documental, incorporación de IA en flujos de impresión, generación de imágenes y vídeo, optimización de modelos, inteligencia multimodal y nuevos procesos de creación y fabricación. ACCIÓ —la agencia de competitividad de la Generalitat de Cataluña— identifica al centro como el principal hub de I+D de HP fuera de Estados Unidos, con actividades que también cubren edge computing, nube, software industrial y robótica aplicada, apoyadas en cuatro décadas de presencia de HP en Sant Cugat, según recoge MuyCanal en su cobertura del evento.

Daniel Martínez, vicepresidente sénior y director del Centro Internacional de HP en Barcelona, resumió el enfoque así: «La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Ya no se trata únicamente de adoptar esta tecnología, sino de conseguir que aporte valor real allí donde las personas trabajan, crean y toman decisiones».

¿Por qué HP insiste en ejecutar IA en el propio dispositivo?

La apuesta técnica se articula alrededor del concepto AI at the Edge: en lugar de enviar todas las cargas de IA a la nube, decidir caso por caso dónde se ejecuta cada modelo en función de rendimiento, coste, latencia, privacidad, seguridad, soberanía del dato y resiliencia. En el AI Summit, HP mostró modelos ejecutados directamente en AI PCs y aplicaciones locales orientadas a cargas profesionales: generación audiovisual, procesamiento de documentos, automatización de tareas y optimización de modelos sobre el propio equipo.

Esta visión responde a un problema que el mercado empieza a reconocer abiertamente. Dave McCarthy, vicepresidente de servicios de infraestructura cloud y edge en IDC, define la estrategia híbrida como «un marco arquitectónico integrado y deliberado para armonizar flujos de datos, entrenamiento, ajuste fino e inferencia entre instalaciones privadas, nubes públicas y endpoints edge», en lugar de tratar esos entornos como silos aislados. Robert Daigle, director global de negocio de IA en Lenovo, advierte además que muchas organizaciones han llegado al modelo híbrido «por necesidad, no por diseño», acumulando deuda técnica, infraestructura duplicada y costes crecientes.

El mercado al que HP apunta con esta arquitectura no es menor. Según el informe US Artificial Intelligence (AI) in Edge Computing Market difundido por ResearchAndMarkets el 24 de septiembre de 2026, el mercado estadounidense de IA en edge computing pasará de US$7.000 millones en 2026 a US$24.300 millones en 2031, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 28,3%, impulsado por la demanda de procesamiento de baja latencia, el crecimiento del IoT y los requisitos de soberanía del dato. Aunque la cifra corresponde solo a EE.UU., marca la dirección que fabricantes como HP y Lenovo están siguiendo a nivel global con sus lanzamientos de IFA 2026 y AI Summit.

¿Qué significa esto para tu startup?

El caso de HP no es una anécdota corporativa: señala tres tendencias que cualquier founder debería tener en el radar al diseñar su roadmap técnico.

El edge AI deja de ser un eslogan y se vuelve una arquitectura con presupuesto. Si tu producto depende de respuestas en tiempo real, maneja datos sensibles (salud, finanzas, legal) o trabaja en entornos con conectividad intermitente, ya no es opcional diseñar dónde corre cada parte de tu modelo. Murali Gandluru, vicepresidente de gestión de producto en Cisco, lo resume: «El edge es esencial para inferencia en tiempo real donde la latencia es un factor crítico, como sistemas autónomos en una planta de fabricación». Audita tus cargas de inferencia e identifica cuáles toleran la nube y cuáles necesitan correr en el dispositivo del usuario.
Los hubs de IA internos maduran hacia centros operativos, no hacia laboratorios. Pasar de 200 a 350 profesionales en menos de un año, manteniendo 14 unidades conectadas, muestra que las grandes empresas están dejando de experimentar para industrializar. Para una startup B2B, esto abre una ventana como partner de implementación: las grandes corporaciones necesitan vendors que traduzcan esos proyectos internos en productos desplegables, y pocas tienen capacidad para hacerlo solas.
La pregunta correcta ya no es «¿usamos IA?» sino «¿dónde corre la IA?». Fabricantes como Lenovo (US$83.000 millones de facturación, según su comunicado de IFA 2026) y HP están desplazando la conversación del modelo al workload placement. Antes de elegir proveedor o stack técnico, define para cada caso de uso si necesitas latencia mínima, máxima privacidad, conectividad limitada o capacidad de cómputo intensiva: esa decisión define el hardware, el coste unitario y la experiencia de usuario más que la elección del modelo.