Apenas un 9 % de las organizaciones asegura tener todos sus datos preparados y accesibles para proyectos de inteligencia artificial. Esta es una de las principales conclusiones del informe The Evolution of AI: The State of Enterprise AI and Data Architecture , elaborado por Cloudera en colaboración con Researchscape, tras encuestar a más de 1.500 responsables de TI de empresas con más de 1.000 empleados en Estados Unidos, EMEA y APAC.
La investigación refleja un contraste significativo: el 70 % de las organizaciones declara haber logrado resultados sustanciales con sus iniciativas de IA, mientras que solo una minoría dispone de una arquitectura de datos madura. Este desfase evidencia que la preparación técnica y la explotación efectiva del dato siguen siendo retos pendientes para la mayoría de las empresas.
La cultura data-driven avanza, pero no es mayoritaria
Una de las tendencias positivas destacadas en el estudio es el aumento de la cultura basada en datos dentro de las organizaciones. En 2025, un 24 % de los encuestados afirma trabajar en una compañía con un enfoque completamente data-driven, frente al 17 % registrado en 2024.
A pesar del progreso, el informe advierte que el acceso y la integración de los datos continúa siendo una barrera crítica para avanzar en inteligencia artificial.
Las tres principales limitaciones técnicas identificadas son:
- Integración de datos (37 %)
- Rendimiento del almacenamiento (17 %)
- Potencia de computación (17 %)
Estas cifras reflejan carencias estructurales que dificultan la consolidación de entornos capaces de soportar cargas de trabajo asociadas a modelos de IA, especialmente en sectores regulados o con altos volúmenes de datos históricos.
La arquitectura híbrida se consolida como opción dominante
Según el estudio, la arquitectura de datos híbrida se ha convertido en la norma. Un 63 % de las empresas almacena sus datos en nube privada, un 52 % lo hace en nube pública y un 42 % mantiene estructuras de data warehouse. Este enfoque mixto permite a las organizaciones equilibrar costes, rendimiento y cumplimiento normativo.
Entre las principales ventajas de este modelo, los encuestados destacan:
- Seguridad (62 %)
- Gestión optimizada del dato (55 %)
- Mejora de capacidades analíticas (54 %)
En comparación con 2024, se observa una ligera reducción del uso de la nube pública (del 58 % al 52 %), en paralelo al aumento de arquitecturas data lakehouse (del 19 % al 24 %), lo que sugiere una evolución hacia modelos más adaptables a los requisitos de privacidad y control.
Seguridad y soberanía del dato: preocupaciones crecientes
La seguridad en torno al uso de IA también figura entre las principales inquietudes. El 50 % de los encuestados considera la fuga de datos durante el entrenamiento de modelos como una preocupación destacada. Le siguen el acceso no autorizado a la información (48 %) y el uso de herramientas de terceros que no cumplen estándares de seguridad (43 %).
En este contexto, casi tres cuartas partes de los responsables de TI (77 %) confirman tener un alto nivel de confianza en la capacidad de sus organizaciones para proteger los datos utilizados en IA. No obstante, las exigencias regulatorias, la soberanía del dato y los riesgos de exposición en entornos cloud públicos continúan generando incertidumbre, especialmente en Europa.
Juan Carlos Sánchez de la Fuente, vicepresidente regional de Cloudera para España y Portugal, subrayó durante la presentación del estudio que “solo el 9 % de las compañías tiene una visión completa de sus datos”. Este dato refleja, en su opinión, el largo camino que aún queda para aprovechar plenamente el valor del dato. Sánchez insistió en que “el éxito de la inteligencia artificial no puede disociarse de una gestión eficaz, segura e interoperable de la arquitectura de datos”.
IA generativa y privada: dos vectores en crecimiento
El estudio revela también que la inteligencia artificial generativa lidera el tipo de IA más utilizado en las organizaciones (60 %), seguida por el deep learning (53 %) y la IA predictiva (50 %). El 67 % de los encuestados se sienten más preparados que hace un año para gestionar tecnologías emergentes como la IA agéntica.
En línea con este avance, Cloudera insiste en la necesidad de impulsar una IA privada y controlada, especialmente en entornos regulados. Su modelo, basado en código abierto y arquitecturas híbridas, permite a las empresas desarrollar modelos propios sin exponer información confidencial a terceros.
Cloudera en Iberia: una década de crecimiento sostenido
La presentación del informe coincidió con la celebración del décimo aniversario de Cloudera en la región de Iberia. Durante el evento, Juan Carlos Sánchez repasó los hitos clave de la compañía desde su entrada en el mercado español en 2015, destacando:
- La fusión con Hortonworks en 2019
- La privatización de la compañía en 2021
- Las adquisiciones de Verta y Octopai en 2023
- La compra de Taikun en 2025
- La apertura oficial de oficinas en Madrid en 2024
Actualmente, Cloudera gestiona más de 25 exabytes de datos de clientes en todo el mundo, una cifra que representa más de cien veces el volumen manejado por muchos proveedores de servicios en la nube. Según Sánchez, esta escala otorga a Cloudera una experiencia diferencial en la gestión de datos complejos y distribuidos.
La filial española ha sido certificada recientemente como “Great Place to Work®”, con un índice de satisfacción del 99 % entre sus empleados y una rotación mínima del personal en los últimos años. En cuanto a resultados, Cloudera Iberia ha registrado un crecimiento sostenido a doble dígito y espera mantener esta tendencia durante el ejercicio fiscal 2026, que se cerrará el 31 de enero.
Casos de uso en España y sectores estratégicos
Cloudera colabora con diversas organizaciones del ámbito público y privado en España. Entre los casos de uso mencionados durante el acto destacan:
- Metro de Madrid, en la optimización del cálculo de rutas y logística de trenes
- Sector sanitario, en la analítica para la prevención de enfermedades raras
- Servicios financieros, en detección de fraude y visión 360 del cliente
- Telecomunicaciones, como en el sistema de personalización de portadas de Movistar
- Industria aeroespacial, con TP Aero en la producción de motores de Airbus
Estos ejemplos ilustran el enfoque multisectorial de la compañía y su papel en la aplicación práctica de la analítica avanzada de datos.
La estrategia de Cloudera ante el crecimiento de la IA
En el marco del evento Cloudera Evolve celebrado el pasado 25 de septiembre en Nueva York, la compañía anunció una serie de actualizaciones centradas en ampliar su ecosistema de inteligencia artificial empresarial. Entre las novedades, destacan las integraciones nativas con soluciones como ServiceNow, Push o Calideo, así como avances en observabilidad de datos, motores basados en Apache Iceberg y mejoras en entornos multinube.
Según Sánchez de la Fuente, “las organizaciones demandan poder gestionar sus datos sin restricciones, independientemente del entorno tecnológico”. Esta demanda ha motivado a Cloudera a reforzar su estrategia basada en la interoperabilidad y la soberanía del dato, posicionando su propuesta como alternativa ante la dependencia de infraestructuras externas o modelos cerrados.
