La inteligencia artificial (IA) está transformando el panorama empresarial a nivel global, y España no es la excepción. Sin embargo, a pesar de su rápido crecimiento, las empresas españolas enfrentan importantes desafíos para aprovechar al máximo esta tecnología. Según el informe The State of Data Infrastructure Sustainability de Hitachi Vantara, la ciberseguridad (33 %) y la falta de calidad en los datos para entrenar modelos de IA (32 %) son las principales preocupaciones de las organizaciones al implementar proyectos de inteligencia artificial.

La importancia de los datos en la IA

El éxito de los proyectos de inteligencia artificial depende, en gran medida, de la calidad de los datos disponibles. Según el informe, solo un 30 % de las empresas dispone de los datos necesarios en el momento y lugar requeridos, lo que limita el desarrollo y precisión de los modelos. Además, los modelos de IA alcanzan niveles óptimos de precisión en apenas un 32 % de los casos.

A pesar de reconocer la importancia de los datos, muchas empresas no adoptan medidas para garantizar su calidad. Solo un 28 % de las organizaciones trabaja activamente para mejorar sus bases de datos, mientras que un preocupante 39 % no etiqueta sus datos adecuadamente, lo que dificulta su organización y accesibilidad.

La ciberseguridad, un reto creciente

En el contexto de la inteligencia artificial, la ciberseguridad se ha convertido en una prioridad crítica. El 75 % de las empresas encuestadas reconoce que una pérdida significativa de datos podría tener consecuencias catastróficas para sus operaciones. Además, el 79 % manifiesta preocupación por el uso de la IA como herramienta avanzada por parte de ciberdelincuentes.

Estos riesgos se agravan debido a que el 79 % de las organizaciones prueba sus soluciones de IA en tiempo real sin utilizar entornos controlados, lo que aumenta la exposición a fallos y brechas de seguridad. Solo un 7 % de las empresas emplea entornos aislados para experimentar con modelos de IA, lo que subraya la falta de prácticas seguras en este ámbito.

Retorno de la inversión y sostenibilidad: objetivos secundarios

Otro hallazgo relevante del informe es que muchas empresas no priorizan indicadores clave como el retorno de la inversión (ROI) o la sostenibilidad al implementar proyectos de IA. Más de la mitad de las organizaciones (63 %) no enfoca sus esfuerzos en el ROI, y el 65 % tampoco considera la sostenibilidad como un elemento clave en sus estrategias.

El enfoque en modelos de IA de gran escala, como los LLMs (modelos lingüísticos amplios), es otra área de preocupación. Estos modelos consumen hasta 100 veces más energía que los especializados, lo que plantea un desafío significativo en términos de sostenibilidad. En España, el 86 % de las empresas apuesta por estos modelos de gran escala, un porcentaje superior al promedio europeo del 64 %.

Infraestructura de datos: el pilar del éxito en la IA

El informe destaca que una infraestructura de datos sólida es esencial para respaldar proyectos exitosos de inteligencia artificial. Sin embargo, muchas empresas españolas carecen de sistemas avanzados para garantizar la calidad y seguridad de sus datos. Las infraestructuras modernas, además de ser más eficientes energéticamente, permiten mejorar el rendimiento de los modelos y reducir la huella de carbono.

El 29 % de los líderes de TI encuestados señaló la necesidad de ayuda en la gestión de datos redundantes u obsoletos, mientras que el 27 % requiere apoyo en el desarrollo de modelos de IA y soluciones de virtualización. Además, el 60 % de los profesionales del sector admite que sus conocimientos sobre IA se desarrollan principalmente a través de la experimentación, lo que resalta la necesidad de formación especializada.

El papel de los socios tecnológicos

Para superar estos desafíos, las empresas españolas están recurriendo a socios tecnológicos que les ofrezcan soluciones integrales en hardware, almacenamiento, procesamiento de datos y software seguro. El informe subraya la importancia de contar con colaboradores confiables que ayuden a abordar los retos clave, incluyendo:

• Hardware escalable y seguro, capaz de operar 24/7.
• Soluciones de datos sostenibles y accesibles, que optimicen la organización y trazabilidad de la información.
• Personal cualificado, capaz de liderar iniciativas de IA basadas en buenas prácticas.

Un futuro lleno de oportunidades y retos

La inteligencia artificial tiene el potencial de revolucionar sectores enteros, desde la atención al cliente hasta la prevención de riesgos. Sin embargo, para maximizar su impacto, las empresas deben abordar los problemas relacionados con la calidad de los datos, la seguridad y la sostenibilidad.

En un entorno cada vez más competitivo, las organizaciones que inviertan en infraestructuras modernas, formación especializada y estrategias sostenibles estarán mejor posicionadas para aprovechar las oportunidades que ofrece esta tecnología. La IA no solo es una herramienta para el presente, sino una clave para el futuro del crecimiento empresarial.