NTT DATA ha presentado un informe que sitúa la infraestructura tecnológica entre los principales frenos para las ambiciones empresariales en inteligencia artificial. Solo el 20% de las organizaciones españolas consultadas ha alcanzado el nivel más alto de madurez en cloud computing, mientras nueve de cada diez consideran que sus presupuestos actuales ponen en riesgo el éxito de sus iniciativas tecnológicas vinculadas a la IA. La brecha aparece cuando todas las compañías participantes aseguran que esta tecnología las obliga a invertir más en la nube.
Los resultados dibujan una posición ambivalente para el mercado español. Las empresas del país se encuentran seis puntos por encima de la media global en madurez cloud, pero el 80% todavía no aprovecha plenamente las capacidades de este entorno. La ventaja relativa frente a otros mercados convive así con una base tecnológica insuficiente para sostener proyectos de IA que requieren acceso continuo a datos, capacidad de procesamiento, seguridad y mecanismos de gobierno.
El estudio, titulado Innovación impulsada por la nube en la era de la IA: Nuevas reglas para generar valor con este entorno , se realizó en 33 países. Entre los participantes figuran miembros de la alta dirección, ejecutivos sénior y otros profesionales de empresas de tecnología, manufactura, banca, servicios financieros, salud y consumo, además de otros sectores. NTT DATA no detalla el número total de encuestados ni el tamaño de la muestra española, dos datos relevantes para estimar la representatividad estadística de los porcentajes.
La deuda tecnológica limita el rendimiento de la IA
La falta de madurez no se reduce a la contratación de capacidad en la nube. También afecta a la arquitectura, la integración de la información y el estado de las aplicaciones empresariales. El 57% de las organizaciones españolas reconoce que sus aplicaciones y plataformas de datos heredadas están frenando la innovación. Esa deuda tecnológica puede dificultar el entrenamiento y la ejecución de modelos, elevar los costes de integración y alargar el paso desde una prueba piloto hasta un servicio utilizado de forma estable en el negocio.
La modernización adquiere así un peso operativo. Migrar cargas sin revisar aplicaciones, modelos de datos o controles de acceso puede trasladar al cloud problemas ya presentes en los sistemas internos. Para las compañías, la cuestión presupuestaria abarca tanto el consumo de infraestructura como la adaptación del software, la calidad de los datos, la observabilidad y las competencias necesarias para gestionar entornos más distribuidos.
«La adopción de la IA está poniendo a prueba los límites de las arquitecturas y la infraestructura actuales de muchas organizaciones. Muchas compañías están acelerando sus iniciativas de inteligencia artificial sin haber desarrollado aún los cimientos necesarios», afirma Roberto García Godoy, responsable de Digital Architecture & Cloud para Iberia y Latinoamérica en NTT DATA.
El diagnóstico ayuda a explicar la tensión entre los planes de crecimiento y los recursos disponibles. Si el presupuesto cloud permanece estable mientras aumentan el volumen de datos, el uso de modelos y las necesidades de cómputo, las empresas pueden verse obligadas a limitar casos de uso, retrasar su despliegue o asumir una factura menos predecible. La madurez depende entonces de la capacidad para priorizar cargas, medir el coste por servicio y vincular el gasto tecnológico con resultados empresariales concretos.
Seguridad, control y coste condicionan la arquitectura
La seguridad figura entre los principales destinos de inversión. Para el 37% de los encuestados españoles, la protección de los servicios cloud es el área que más recursos recibe después de la propia infraestructura. Ese gasto no responde necesariamente a una falta generalizada de confianza: el 39% de los líderes declara un nivel alto de confianza en la seguridad de sus servicios. Los datos reflejan, más bien, el peso creciente de la protección en ecosistemas con más proveedores, identidades, aplicaciones y flujos de información.
Las organizaciones están combinando modalidades de nube pública, privada, híbrida y soberana para ajustar el nivel de control a cada carga. El informe proyecta que la adopción de cloud soberana crecerá un 41% durante los próximos dos años, impulsada por la necesidad de decidir dónde se alojan los datos y bajo qué jurisdicción se procesan. Esa evolución tiene una contrapartida económica: el 58% de los consultados está preocupado por los mayores costes asociados al desarrollo de soluciones privadas, híbridas o soberanas.
La elección de arquitectura deja de ser una decisión centrada exclusivamente en capacidad y disponibilidad. Para sectores regulados o actividades que manejan información sensible, también intervienen la residencia del dato, la trazabilidad, la dependencia de proveedores y la posibilidad de mover cargas entre entornos. Cuantas más plataformas incorpora una empresa, mayor es la exigencia de mantener políticas de seguridad, inventarios y métricas de costes coherentes.
La IA agéntica amplía las exigencias de gobernanza
La evolución hacia la IA agéntica, capaz de ejecutar acciones y coordinar tareas con un grado mayor de autonomía, añade otra capa de complejidad. Los ejecutivos españoles citan entre sus principales preocupaciones la falta de control sobre los servicios cloud y los riesgos de gobernanza y seguridad. Estos sistemas pueden interactuar con aplicaciones y repositorios corporativos, por lo que su despliegue exige definir permisos, límites de actuación, registros de actividad y mecanismos de supervisión.
Cloud e IA aparecen de este modo como dos componentes de una misma planificación. La infraestructura debe proporcionar escala y disponibilidad, mientras la gestión de los datos determina qué información puede utilizar cada modelo y con qué garantías. Diseñar ambas estrategias por separado puede generar incompatibilidades, duplicar costes o dejar los proyectos sin una ruta clara hacia producción.
«Las organizaciones que realmente están marcando la diferencia son aquellas que, apoyándose en un paradigma Cloud sólido, convierten sus datos en conocimiento estructurado y accionable. Es ahí donde la IA deja de ser solo una palanca de eficiencia y se convierte en un motor real de valor y crecimiento para el negocio», sostiene Roberto García Godoy.
Del presupuesto de infraestructura al coste por servicio
El informe apunta a una reorganización de prioridades para las compañías españolas. Alcanzar una mayor madurez requerirá equilibrar modernización, seguridad, soberanía y control financiero, en lugar de concentrar el gasto en ampliar capacidad. También obligará a identificar qué sistemas heredados deben renovarse primero y qué cargas justifican modelos privados o soberanos más costosos.
La derivada empresarial será visible en la forma de aprobar los proyectos de IA. Las organizaciones necesitarán incorporar desde el inicio el coste de los datos, la infraestructura, la seguridad y la operación continuada, además del desarrollo del modelo. Medir el gasto y el rendimiento por caso de uso permitirá decidir qué iniciativas pueden escalar y evitar que una cartera creciente de pilotos consuma el presupuesto sin llegar a procesos productivos.
