Sin datos no hay Inteligencia Artificial. El que se supone que va a ser el motor de las compañías en los próximos años, es imposible que lo haga de forma correcta porque las empresas no tienen los datos para la IA suficientemente preparados. Al menos es lo que se desprende del estudio The Evolution of AI: The State of Enterprise AI and Data Architecture llevado a cabo por Cloudera.
El informe, que examina cómo se está adoptando la IA en todo tipo de empresas, qué arquitecturas de datos para la IA se están utilizando y cuáles son los retos que han surgido en 2025, se muestra que las empresas todavía están al inicio de sacar todo el potencial a esta tecnología disruptiva.
En comparación con el informe del pasado se destaca cómo han cambiado las prioridades, los retos y los objetivos en solo un año. En este sentido, un 24% de los encuestados afirma que su compañía tiene una cultura completamente data-driven, frente al 17% del 2024. Sin embargo, la accesibilidad de los datos para la IA sigue siendo un obstáculo: solo el 9% de las organizaciones afirma que todos sus datos para la IA están preparados y son accesibles, mientras que el 38% afirma que la mayoría sí lo están. Las mayores limitaciones técnicas identificadas incluyen la integración de datos para la IA (37%), el rendimiento del almacenamiento (17%) y la potencia de computación (17%).
La IA integrada en los procesos
A nivel general, el 96% de los responsables de TI afirmaron que la IA está integrada, al menos en cierta medida, en sus procesos empresariales básicos. Esto supone un aumento con respecto a 2024, cuando la cifra fue del 88%. De hecho, el 70% de los encuestados afirmó haber logrado un éxito significativo con sus iniciativas basadas en datos para la IA, y solo el 1% aún no ha visto resultados.
El estudio también analiza qué tipos de Inteligencia Artificial se están utilizando, con la generativa en cabeza (60%), seguida del deep learning (53%) y la predictiva (50%). También se preguntó por la confianza en estos modelos, y el 67% de los responsables de TI se sienten más preparados que hace un año para gestionar nuevas formas de IA, especialmente aquellas que requieren gran volumen de datos para la IA.
«En solo un año, la IA ha pasado de ser una prioridad estratégica a convertirse en una necesidad urgente, redefiniendo las reglas de la competencia», ha asegurado en un encuentro con la prensa especializada Juan Carlos Sánchez, vicepresidente regional de Cloudera. Sin embargo, el directivo destacó que «nuestro estudio revela que las empresas siguen enfrentándose a grandes retos en materia de seguridad, cumplimiento normativo y explotación de datos para la IA. Muchas de ellas se quedan estancadas en la fase de prueba de concepto». La misión de Cloudera es llevar la IA a los datos para la IA donde quiera que se encuentren (nube pública, privada o entornos locales), garantizando gobernanza, linaje y confianza en todo momento».
Arquitectura de datos para la IA
Otras conclusiones del estudio incluyen que el enfoque híbrido en la arquitectura de datos para la IA se ha convertido en la norma, ofreciendo a las organizaciones la flexibilidad necesaria para gestionar cargas en entornos locales y en la nube. Entre sus principales ventajas, los encuestados mencionaron la seguridad (62%), la mejora de la gestión de datos para la IA (55%) y la optimización de la analítica (54%).
El enfoque híbrido en la arquitectura de datos para la IA se ha convertido en la norma, ofreciendo a las organizaciones la flexibilidad necesaria para gestionar cargas en entornos locales y en la nube
En cuanto al almacenamiento, el 63% afirmó hacerlo en la nube privada, el 52% en la nube pública y el 42% en un data warehouse, resaltando la necesidad de que los datos para la IA estén siempre disponibles y seguros.
La integración de la IA sigue preocupando en materia de seguridad: exactamente la mitad de los encuestados dijo que la fuga de datos para la IA durante el entrenamiento de modelos es una preocupación importante, el 48% mencionó el acceso no autorizado y el 43% el uso de herramientas de terceros no seguras.
A pesar de estas preocupaciones, las organizaciones muestran confianza: casi una cuarta parte (24%) dijo tener plena seguridad en la protección de sus datos para la IA, el 53% afirmó tener mucha confianza y el 19% expresó bastante confianza en la madurez de sus sistemas.
