La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta clave en las estrategias empresariales, pero la mayoría de las compañías aún no tienen su infraestructura de datos lista para aprovecharla plenamente.
Según el informe The Evolution of AI: The State of Enterprise AI and Data Architecture, elaborado por Cloudera tras encuestar a más de 1.500 responsables de TI en todo el mundo, únicamente el 9% de las organizaciones asegura que todos sus datos están preparados y accesibles para iniciativas de IA.
El estudio muestra que el 96% de las empresas ya integra la IA en alguna parte de sus procesos básicos, frente al 88% registrado en 2024. Además, un 70% de los encuestados afirma haber obtenido “éxitos significativos” con estas implementaciones, lo que refleja un grado de madurez cada vez mayor. Sin embargo, la accesibilidad a los datos continúa siendo un freno: el 38% de las compañías indica que solo la mayoría de sus datos están listos para IA, y un 53% aún enfrenta dificultades en su explotación.
Las principales limitaciones técnicas señaladas son la integración de datos (37%), la capacidad de almacenamiento (17%) y la potencia de computación (17%). Estos factores explican por qué muchas iniciativas se quedan en fase piloto y no alcanzan un despliegue a gran escala.
Tipos de IA en uso y confianza creciente
La IA generativa lidera la adopción, presente en un 60% de los casos, seguida del deep learning (53%) y la IA predictiva (50%). Al mismo tiempo, la confianza en el manejo de nuevas formas de inteligencia artificial está aumentando: dos de cada tres responsables de TI aseguran sentirse más preparados que hace un año para gestionar tecnologías emergentes como la IA agéntica.
“En solo un año, la IA ha pasado de ser una prioridad estratégica a convertirse en una necesidad urgente, redefiniendo las reglas de la competencia”, explicó Sergio Gago, CTO global de Cloudera. No obstante, advirtió que persisten grandes retos en seguridad, cumplimiento normativo y explotación del dato.
En este sentido, el enfoque híbrido en la arquitectura de datos se está imponiendo como norma entre las empresas. El 63% de las organizaciones utiliza nube privada para almacenar datos, el 52% opta por la nube pública y el 42% recurre a data warehouses. Esta combinación busca equilibrar seguridad, flexibilidad y eficiencia.
Entre las ventajas señaladas por los encuestados destacan la mejora de la seguridad (62%), una gestión de datos más eficiente (55%) y una analítica de mayor calidad (54%). La conclusión es clara: las arquitecturas híbridas se consideran fundamentales para garantizar un uso de la IA seguro y escalable.
Seguridad y gobernanza en el centro del debate
La integración de IA genera también inquietudes en el plano de la seguridad. La mitad de los responsables de TI identifican como riesgo principal la fuga de datos durante el entrenamiento de los modelos, mientras que el 48% teme accesos no autorizados y el 43% advierte sobre el uso de herramientas de terceros sin garantías de seguridad.
A pesar de estos riesgos, la mayoría de las compañías declara tener un grado elevado de confianza en su capacidad para proteger la información: el 53% asegura tener “mucha confianza” y el 19% “bastante confianza”.
El informe de Cloudera también pone énfasis en la importancia de la soberanía del dato. Sin control sobre dónde se almacenan, cómo se procesan y quién accede a ellos, no puede existir confianza en el despliegue de la inteligencia artificial.
Bajo esta premisa, la compañía apuesta por llevar la IA a los datos “allí donde se encuentren”, ya sea en nubes públicas, privadas o infraestructuras locales, asegurando privacidad y gobernanza en todo el ciclo de vida de la información.
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