La inteligencia artificial ya ha dejado de ser una prueba aislada en muchas empresas españolas, pero su verdadero salto a producción depende de una pieza menos vistosa y mucho más crítica: los datos. Según el nuevo informe “The AI Trust Gap Report” de Denodo, el 58% de las organizaciones en España considera que la IA solo es fiable cuando puede acceder a información en tiempo real.
Este dato refleja una tensión cada vez más evidente en el mercado. Por un lado, las compañías avanzan en la adopción de inteligencia artificial; por otro, muchas siguen arrastrando problemas de calidad, fragmentación y gobernanza del dato que dificultan su escalado. De hecho, el estudio apunta que un 20% de las empresas exige una latencia inferior a un minuto para confiar en los resultados generados por estos sistemas.
Además, la IA ya forma parte de la operativa empresarial en España. El 68% de las organizaciones cuenta con iniciativas de IA en producción, mientras que el 32% prepara nuevos proyectos basados en esta tecnología. Sin embargo, a medida que los sistemas evolucionan de simples chatbots a agentes capaces de tomar decisiones y activar procesos de negocio, la precisión de la información se convierte en una condición imprescindible.
En este sentido, uno de los principales obstáculos está en la dispersión de los datos. El 44% de las iniciativas de IA en España se apoya en entre 250 y 549 fuentes distintas, mientras que un 16% trabaja con más de 1.000 fuentes repartidas entre múltiples sistemas. Esta complejidad hace que conectar, acceder y utilizar la información correcta siga siendo una tarea difícil para muchas organizaciones.
Asimismo, el informe señala que el problema no se limita al acceso. El 38% de las compañías encuentra dificultades para estandarizar metadatos entre sistemas, mientras que un 30% reconoce que no siempre tiene claro qué plataforma debe actuar como fuente fiable de referencia para sus proyectos de IA. En la práctica, esto provoca que los modelos trabajen con información incompleta, inconsistente o difícil de verificar.
Por su parte, Dominic Sartorio, vicepresidente de Marketing de Producto en Denodo, ha explicado que “la IA está pasando rápidamente de sistemas que simplemente responden preguntas a sistemas que toman acciones autónomas”. En este contexto, ha advertido de que, cuando un agente de IA activa un resultado empresarial, “no hay espacio para datos obsoletos o no controlados”.
A esta presión se suma el reto de la gobernanza. El informe destaca que el 38% de los equipos de IA identifica el cumplimiento normativo como su principal desafío en materia de datos, mientras que otro 38% apunta a la calidad y limpieza de la información. Además, un 26% considera difícil garantizar controles de acceso adecuados sobre datos sensibles.
En conjunto, los resultados muestran que la brecha de confianza en la IA no depende únicamente de la capacidad de los modelos, sino de la madurez de las organizaciones para gestionar sus datos. La inteligencia artificial puede generar respuestas, automatizar procesos y acelerar decisiones, pero solo será realmente fiable si se apoya en información actualizada, gobernada y conectada. Ahí está, precisamente, el gran examen pendiente.