La carrera por la inteligencia artificial en el tejido empresarial español ha chocado con un muro invisible pero estructural: la naturaleza de la información almacenada durante décadas. Mientras los consejos de administración exigen implementaciones rápidas de modelos generativos, los departamentos técnicos se enfrentan a una realidad compleja.
La inmensa mayoría de los activos digitales de las compañías fueron diseñados para el consumo humano (reportes, transacciones, cumplimiento normativo) y no para alimentar motores de aprendizaje profundo. Esta brecha de compatibilidad es la que ha llevado a SAP y al Open Data Institute (ODI) a formalizar una alianza estratégica destinada a redefinir cómo se construye la infraestructura de datos preparada para la IA en 2026.
El acuerdo no se limita a una colaboración técnica puntual, sino que pretende establecer un marco de aprendizaje y estandarización que sea accesible para organizaciones de diversos tamaños. La problemática es compartida por multinacionales y pymes tecnológicas en España: aplicar sistemas avanzados sobre bases de datos no optimizadas deriva, de forma casi sistemática, en alucinaciones del modelo, riesgos legales y resultados que carecen de la precisión necesaria para la toma de decisiones críticas. El enfoque del ODI y SAP sugiere que la solución no reside en algoritmos más potentes, sino en una gobernanza más robusta.
El reto de la información diseñada para humanos
Históricamente, los sistemas ERP y las bases de datos relacionales se optimizaron para la eficiencia transaccional. Un dato era útil si permitía emitir una factura o validar un inventario. Sin embargo, la IA requiere una semántica distinta. Para los responsables de tecnología, la cuestión no es solo dónde reside el dato, sino cómo se presenta ante agentes autónomos. En este sentido, Irfan Khan, Chief Product Officer for Data & Analytics en SAP, subraya que la verdadera brecha en este 2026 será la confianza en los datos más que la tecnología en sí misma. Según Khan, las organizaciones que operan con datos regulados e integrados tienen una probabilidad significativamente mayor de obtener resultados cuantificables.
Para alcanzar este estado, la colaboración se articula sobre la creación de una «Business data fabric» o estructura de datos empresariales. Este concepto busca proporcionar a los agentes de IA el contexto necesario para comprender no solo el dato aislado, sino el impacto del negocio que representa. Sin ese contexto, la IA opera en el vacío, incapaz de distinguir matices operativos que un empleado humano daría por sentados.
Tres ejes para una infraestructura de confianza
La hoja de ruta establecida por ambas entidades se divide en vectores que intentan cubrir desde la investigación académica hasta la implementación práctica en el ecosistema de partners.
- Gobernanza independiente: El ODI aporta catorce años de experiencia en la gestión de datos en sectores públicos y privados para liderar un modelo de gobernanza que no dependa exclusivamente de un proveedor. Esto es vital en un mercado que teme el «vendor lock-in» o la dependencia tecnológica extrema.
- Investigación estratégica para directivos: El programa busca ofrecer respuestas concretas a CIO y CDO sobre la convergencia entre el machine learning tradicional y la nueva IA basada en agentes. Se analizarán arquitecturas como el data mesh o los data products, tratando de discernir cuál se adapta mejor a la realidad operativa de cada sector.
- Comunidad y estándares abiertos: La intención es que los clientes de SAP, junto con académicos y responsables políticos, definan estándares que permitan la interoperabilidad.
Louise Burke, CEO del ODI, señala una arista crítica de este desarrollo: la ventaja competitiva no nacerá de los modelos de IA per se, puesto que muchos de ellos se están convirtiendo en «commodities» o productos básicos. «La ventaja proviene de la calidad, la gobernanza y la autonomía de los datos que los sustentan», afirma Burke. La directiva advierte que las consecuencias de ignorar la preparación de la infraestructura, desde sesgos algorítmicos hasta brechas de cumplimiento, son demasiado costosas para ser ignoradas. El objetivo del ODI es que estos estándares sean abiertos, evitando que un único proveedor controle las reglas del juego.
Entre la estandarización y la soberanía del dato
A pesar de la ambición del proyecto, el camino hacia una infraestructura de datos universal para la IA no está exento de fricciones. En España, la regulación europea (como la AI Act) impone requisitos de transparencia que exigen una trazabilidad del dato casi absoluta. La alianza entre SAP y el ODI debe navegar estas aguas, equilibrando la necesidad de eficiencia técnica con las demandas de privacidad y soberanía de los datos empresariales.
La creación de un comité de investigación será el siguiente paso para monitorizar y publicar las conclusiones de los primeros despliegues. Este órgano tendrá la tarea de decidir qué prioridades de investigación deben liderar la agenda, en un momento donde la IA basada en agentes está empezando a sustituir a los simples modelos de lenguaje en las tareas de automatización complejas. La industria observa con atención si este modelo abierto e interoperable logra imponerse frente a las soluciones cerradas que, aunque más rápidas de implementar inicialmente, suelen presentar problemas de escalabilidad a largo plazo.
Un horizonte de incertidumbres operativas
El éxito de esta iniciativa dependerá, en gran medida, de la capacidad para atraer financiación y participación de otros actores del sector tecnológico. No basta con que SAP y el ODI marquen el camino; la infraestructura de datos preparada para la IA requiere un consenso multilateral que incluya a competidores y desarrolladores de nicho.
Queda por ver cómo se resolverán las tensiones entre la agilidad que demandan los departamentos de ventas y el rigor que exige una infraestructura de datos fiable. ¿Están las empresas dispuestas a retrasar sus proyectos de IA para sanear primero sus bases de datos? La respuesta determinará quiénes liderarán el mercado en la próxima década. Por ahora, el plan de acción está sobre la mesa, pero la integración real de estos estándares en los sistemas heredados de las corporaciones sigue siendo una de las mayores incógnitas para los CIO españoles.
