MINDS del Foro Económico Mundial selecciona empresas que demuestran cómo la IA puede integrarse en sistemas reales, aportando resultados medibles y garantizando la sostenibilidad, la inclusión y la resiliencia operativa.
El programa presenta su primer informe, que recoge las conclusiones de las dos cohortes ganadoras y ofrece un marco para escalar la inteligencia artificial (IA).
Las candidaturas para la tercera cohorte se abren el 20 de enero, y los ganadores se anunciarán en la Reunión Anual de los Nuevos Campeones 2026.
El programa MINDS (Meaningful, Intelligent, Novel, Deployable Solutions) del Foro Económico Mundial reconoce a las empresas que utilizan la inteligencia artificial (IA) para generar un impacto real en todos los sectores.
La primera cohorte, compuesta por 18 empresas convergentes de la industria de la IA de 23 países, se presentó en la Reunión Anual de los Nuevos Campeones 2025 en Hangzhou (China). La segunda cohorte reúne ahora a 15 casos industriales globales adicionales.
La fortaleza del programa reside en sus organizaciones, que en conjunto ofrecen un amplio repositorio de casos de estudio y métricas de impacto que facilitan un aprendizaje más amplio y su replicación. Estas conclusiones se recogen en el informe Proof Over Promise: Insights on Real-World Adoption from 2025 MINDS Companies, que sirve como marco práctico para escalar con éxito las aplicaciones de IA.
Estos son miembros seleccionados de la segunda cohorte.
Segunda cohorte de MINDS
IA para la energía y la resiliencia climática
Varias organizaciones están liderando el uso de la IA para ofrecer soluciones climáticas prácticas en ámbitos como las baterías, las redes eléctricas, los mercados energéticos, los edificios y la generación limpia.
Contemporary Amperex Technology Co. Limited (CATL)
CATL está transformando el diseño de las baterías para vehículos eléctricos con una plataforma basada en IA que combina modelización electroquímica basada en la física y aprendizaje automático para automatizar y acelerar el desarrollo.
Al procesar más de 50 millones de registros de datos, la plataforma integra datos estructurados y no estructurados para obtener diseños óptimos en minutos en lugar de semanas, lo que reduce en un 99 % las operaciones con datos y acorta casi un 50 % los ciclos de prototipado.
State Grid Corporation of China
State Grid Corporation of China utiliza la IA para gestionar la red eléctrica de Shanghái de forma más eficiente.
La plataforma reúne previsión, comercio, regulación y liquidación, lo que permite coordinar en tiempo real los recursos energéticos distribuidos. Con tiempos de respuesta inferiores a un segundo, da servicio a más de 15 000 usuarios y demuestra cómo las megaciudades pueden construir sistemas energéticos más resilientes y sostenibles.
National Institute of Clean-and-Low-Carbon Energy (NICE)
El sistema de prospectiva del mercado energético basado en IA de NICE conecta las actualizaciones normativas en tiempo real con los datos del mercado para mejorar la precisión y reducir el riesgo.
Al combinar un modelo de IA entrenado con política energética y previsión de mercado, supervisa de forma continua cómo los cambios normativos afectan a los mercados, reduciendo el uso de energía hasta en un 95 %.
Schneider Electric
Schneider Electric mejora el confort y la eficiencia de los edificios con una IA integrada en el dispositivo que aprende, se adapta y ofrece ahorros energéticos sostenibles en tiempo real.
Su controlador de sala predice el comportamiento térmico, ajusta los parámetros para mantener el confort y minimiza el consumo de energía, logrando ahorros del 5 al 15 % en solo dos semanas y reduciendo las emisiones.
China Huanneng Clean Energy Research Institute, Huaneng Jilin Power Generation, and Co and China Huaneng Group Jiangsu
El China Huaneng Clean Energy Research Institute, junto con sus socios Huaneng Jilin Power Generation and Co., y China Huaneng Group Jiangsu Branch, está haciendo más eficiente la energía marina mediante una plataforma en tiempo real impulsada por IA y analítica avanzada.
Predice las necesidades de los equipos, optimiza las operaciones e incrementa la producción de energía limpia, suficiente para abastecer a más de 10 000 hogares al año.
A medida que la infraestructura de energías renovables se vuelve más distribuida y compleja, mantener la fiabilidad exige una integración más estrecha entre datos, diagnóstico y control.
IA para la salud y el bienestar
Las organizaciones también están integrando la IA en los sistemas sanitarios, ampliando el acceso, mejorando los resultados y permitiendo modelos de atención más resilientes y centrados en las personas.
Landing Med
Landing Med está mejorando la salud de las mujeres en China mediante citología basada en IA, llevando el cribado del cáncer a comunidades de todo el mundo. Su plataforma automatiza el análisis celular y conecta las clínicas con patólogos remotos.
El sistema procesa grandes volúmenes de datos de imagen médica y utiliza computación en la nube y en el borde para el diagnóstico en tiempo real, lo que permite realizar más de 12 millones de cribados en el 91 % de la red de telepatología remota de China.
Ministry of Health of Saudi Arabia and Amplifai Health
El Ministerio de Salud de Arabia Saudita y Amplifai Health están poniendo a prueba su Thermal Foot Scan, que utiliza visión artificial y grandes modelos de lenguaje para interpretar patrones térmicos y generar puntuaciones de riesgo clínico en menos de un minuto.
Al permitir que los enfermeros realicen cribados asistidos por IA, el programa cierra la brecha de personal de podología, lo que permite a los especialistas centrarse en los casos de alto riesgo y aumentar la capacidad de cribado hasta 12 veces sin ampliar la plantilla de especialistas.
Los primeros resultados muestran costes de tratamiento casi un 80 % inferiores, lo que evidencia el paso de una atención reactiva a modelos preventivos escalables que respaldan la visión de Arabia Saudita de una atención sanitaria equitativa y basada en la tecnología, incluida su implantación en entornos remotos y con recursos limitados.
Phagos
Phagos ofrece una alternativa basada en IA a los antibióticos, que protege la salud animal y los sistemas alimentarios. Su plataforma predice las interacciones fago-bacteria a partir de secuencias genómicas y diseña cócteles adaptativos de fagos multicepa.
Ha alcanzado una precisión del 95 % y acelera el descubrimiento hasta 10 veces en comparación con los métodos manuales.
OAO & Sanofi
OAO y Sanofi están creando una empresa centrada en la IA en la que los empleados contribuyen al descubrimiento y la innovación.
Su sistema multiagente recoge información de todos los niveles, generando más de 1 300 casos de uso de IA, un desarrollo de modelos más rápido y un aumento comercial medible.
Social Medical Corporation Genshukai and Fujitsu
Fujitsu y Social Medical Corporation Genshukai están colaborando para aplicar la IA a la optimización de la gestión hospitalaria, abordando retos como los estándares de historiales médicos y la optimización de la asignación de camas.
El nuevo modelo operativo ya ha permitido ahorrar más de 400 horas en la gestión hospitalaria y un aumento de los ingresos de 1,4 millones de dólares, equivalente al 10 %.
Cómo ayuda el Foro a los líderes a comprender la IA y colaborar en una innovación responsable
El Centre for AI Excellence conecta a líderes de distintos sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Favorece un diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculadas a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas de colaboración, el Centro permite a los socios construir una comprensión compartida y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
IA para la industria y la infraestructura
La IA puede modernizar los sistemas industriales y de infraestructuras críticas, por ejemplo, haciendo las ciudades más seguras o los chips más eficientes, e incorporando la inteligencia directamente en los cimientos de cualquier economía.
Cambridge Industries
Cambridge Industries permite a las ciudades mantener las carreteras más seguras y los emplazamientos conformes mediante una IA gestionada localmente, haciendo accesible a todos el complejo conocimiento de ingeniería.
Sus aplicaciones insignia, Orbit y Ndege, utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño privados y orientados al cliente para analizar el estado de las carreteras y supervisar la seguridad de las obras mediante teléfonos inteligentes y drones, logrando una reducción de casi el 50 % en los costes de reparación de carreteras de emergencia y en los incidentes de obras.
Dmall & Wumart
Dmall y Wumart están optimizando de extremo a extremo las operaciones minoristas, mejorando la fijación de precios, reduciendo las mermas y disminuyendo el consumo de energía en su red de tiendas.
Su plataforma operativa minorista unificada conecta los datos del punto de venta, el inventario, las cámaras y los sensores del Internet de las Cosas (IoT), lo que permite flujos de trabajo dinámicos y basados en eventos. El sistema automatiza la fijación de precios, supervisa las operaciones y gestiona el consumo de energía en tiempo real.
Deep Principle
Deep Principle utiliza la IA para integrar la química, la computación y los datos en un único proceso continuo de descubrimiento. Su sistema predice con rapidez el comportamiento de las reacciones químicas, automatiza más de la mitad de las simulaciones de materiales y reduce los costes experimentales.
Al acelerar la identificación de candidatos y respaldar decisiones transparentes en tiempo real, la plataforma permite una investigación de materiales más rápida y colaborativa.
Synopsys y AMD
Synopsys y AMD están integrando tecnología agéntica en las herramientas de automatización del diseño electrónico (EDA), mejorando la eficiencia del diseño de semiconductores. Estos sistemas asisten a los diseñadores humanos al comprender los objetivos de diseño, ejecutar herramientas y evaluar resultados, lo que ayuda a los equipos a trabajar con mayor productividad.
El enfoque ha duplicado la productividad, al tiempo que reduce los costes de diseño y los plazos de aprobación, acelerando la innovación en el diseño de chips.
Tech Mahindra
Tech Mahindra está desarrollando modelos de IA multilingües que admiten el hindi, el bahasa y lenguas regionales que a menudo pasan desapercibidas en los sistemas globales.
Entrenados con datos locales a gran escala, los modelos gestionan actualmente 3,8 millones de consultas mensuales en servicios ciudadanos, banca y sanidad, para más de 10 000 usuarios activos.
Con una precisión conversacional del 92 %, superan a los modelos globales genéricos y podrían generar un aumento de productividad de hasta 2 000 millones de dólares. La iniciativa se alinea con los Principios de IA de la OCDE y el Proceso de IA de Hiroshima, y respalda la adopción inclusiva de la IA en el Sur Global.
¿Qué caracteriza a una organización seleccionada por MINDS?
En las dos cohortes surgen atributos comunes. Cada organización demuestra un compromiso con el progreso social y medioambiental: capacitar a la plantilla, ampliar el acceso a la educación y a la formación continua, y aprovechar la IA para reducir el consumo energético.
En conjunto, las empresas MINDS registran incrementos de dos dígitos en productividad e ingresos, impulsados por una mayor eficiencia operativa. Este éxito refleja su capacidad para escalar de forma responsable, pasando de los pilotos a la adopción en toda la empresa al integrar la IA en los procesos centrales y modernizar las infraestructuras tecnológicas.
La interacción entre estrategia, personas, datos, tecnología y gobernanza es lo que permite un impacto amplificado y medible.
Mientras las dos primeras cohortes dan forma al debate global sobre la IA responsable, ya están en marcha los preparativos para la tercera cohorte, y se invita a participar y a unirse a la creciente comunidad a partes interesadas de todos los sectores, desde la agroalimentación hasta la ciberdefensa.
La segunda cohorte de MINDS demuestra con claridad que la IA de impacto se está integrando en sistemas reales y generando resultados medibles. La oportunidad ahora es replicar lo que funciona para que la IA responsable sea la norma y no la excepción.
Agradecemos a Federico Capaccio, Fatima Gonzales Novo, Eric Enselme, Na Na y Chiharu Nakayama su colaboración y liderazgo en este proyecto.
