El futuro será en la nube y estará impulsado por la inteligencia artificial (IA), sin embargo, un reciente estudio de Unisys muestra que la realidad es más compleja. Aunque el 76 % de las compañías planea aumentar su inversión en infraestructura cloud en lo que queda del año, la mayoría se enfrenta a ecosistemas tecnológicos fragmentados y difíciles de escalar.
El informe, titulado De la complejidad a la claridad, modernizando la nube y la infraestructura tecnológica para lo que viene, recoge la opinión de más de 1.000 responsables de negocio y tecnología en países como España, Estados Unidos, Francia, Italia, Alemania, Australia o Reino Unido. Su principal hallazgo es que la ambición digital está desbordando la capacidad técnica de las organizaciones.
Infraestructura fragmentada y recursos mal dirigidos
Las organizaciones encuestadas operan en promedio con siete plataformas distintas de nube o entornos cloud. Esa dispersión consume recursos que podrían emplearse en proyectos estratégicos en lugar de mantenimiento rutinario. Una clara conclusión emerge del estudio: reducir la complejidad del ecosistema tecnológico es una forma eficaz de liberar presupuesto para innovación.
Mientras que el 37 % de quienes están al frente del negocio señala la simplificación de la infraestructura como su prioridad principal, solo el 25 % del equipo tecnológico comparte esa visión.
Las tácticas recomendadas para aliviar esa complejidad incluyen la consolidación de servicios, optimización de ubicaciones o combinar cargas entre entornos locales (on-premises) y nubes privadas. De hecho, los denominados “Líderes en Innovación” del estudio adotan el enfoque híbrido como la tercera vía más importante para liberar presupuesto, combinar la nube pública para agilidad y escalabilidad con sistemas locales para proteger datos sensibles.
Datos de calidad: nube e IA
Una de las piedras angulares de una IA generativa efectiva es la calidad de los datos. El estudio revela que el 73 % de las compañías tiene previsto asignar una parte significativa de su presupuesto a fortalecer prácticas de gestión de datos. Los “Líderes en Innovación” sitúan esta área en el segundo puesto de sus prioridades de inversión para los próximos 12 meses.
Sin embargo, solo el 36 % de las compañías cree que su arquitectura y herramientas actuales pueden soportar grandes volúmenes de datos ni decisiones basadas en ellos. Esa brecha en capacidad técnica amenaza con limitar el retorno real sobre las apuestas en inteligencia artificial.
Seguridad, ¿desplazada del eje central?
A pesar de los avances tecnológicos, muchas organizaciones siguen reaccionando ante incidentes en lugar de anticiparlos. El 85 % de los encuestados admite tener un enfoque pasivo en materia de ciberseguridad, activándose solo cuando sucede una amenaza. El riesgo es real, un 41 % afirma que cada hora de inactividad no planificada les cuesta entre 100.000 y 500.000 dólares.
Sin embargo, hay señales de cambio. Según el informe, el 62 % de las organizaciones ya ha adoptado o está en proceso de desplegar modelos Zero Trust, el 61 % invierte en capacidades de recuperación y el 45 % emplea sistemas gestionados de detección y respuesta.
Perfil de los “Líderes en Innovación”
El estudio identifica un grupo reducido (alrededor del 10 % de los encuestados) que cree firmemente que la innovación debe ser un pilar estratégico. Esos líderes ven la seguridad como un habilitador más que una barrera, conciben la nube como fuente de beneficio en lugar de un coste, y confían en que superarán sus propias expectativas de innovación dentro de un año.
Aunque manejan una cantidad similar de plataformas que las demás compañías, estos líderes priorizan una arquitectura adecuada para cada caso de uso en lugar de adoptar soluciones generalistas. Esa claridad de visión les permite avanzar con menos fricción y mayor impacto.
Desafíos más allá del discurso tecnológico
El dilema fundamental que subyace al estudio de Unisys no es la falta de deseo de innovación, sino la disparidad entre los objetivos estratégicos y las capacidades operativas. Infraestructuras complejas, datos fragmentados y una cultura de seguridad pasiva están ralentizando transformaciones que muchas empresas ya anunciaron con bombo.
Para cerrar esa brecha, las compañías tendrán que decidir si concentran recursos en modernizar lo básico, reduciendo entornos, mejorando calidad de datos y adoptando modelos de seguridad más proactivos, antes de lanzarse a grandes apuestas en inteligencia artificial autónoma. El éxito dependerá no solo de lo que se promete, sino también de lo que se puede sostener a medio y largo plazo.
