España confía en liderar la revolución de la inteligencia artificial, pero el 95% de las empresas aún no obtiene valor

España se sitúa entre los países más optimistas de Europa en materia de inteligencia artificial, aunque todavía no ha logrado convertir esa ambición en resultados tangibles. En concreto, el 99% de los directivos e ingenieros de IA en España considera que el país ya es, o tiene la capacidad de convertirse en tres años, en una potencia global en inteligencia artificial

Así lo asegura un estudio internacional de Red Hat, según el cual nuestro país se sitúa al nivel de Alemania, Suecia y Países Bajos (98%) como una de las naciones más optimistas del continente. Sin embargo, el entusiasmo choca con la realidad: el 95% de las organizaciones admite que todavía no está generando valor para el cliente a partir de sus inversiones en inteligencia artificial.

“Nuestros líderes empresariales son conscientes de que el verdadero desafío no radica en experimentar, sino en llevar una idea de un piloto a una solución lista para producción. Las barreras que identifican: la integración con los sistemas existentes, la seguridad de los sistemas y la búsqueda de un retorno de inversión claro, son precisamente los problemas que surgen cuando se intenta llevar la IA del laboratorio a la realidad”, destacaba esta semana Julia Bernal, directora general de la enseña en España, ante la prensa especializada.

La burbuja de la inteligencia artificial empieza a pincharse: proyectos paralizados e inversiones en declive

El estudio confirma que las organizaciones españolas prevén aumentar la inversión en inteligencia artificial en un promedio del 20% de aquí a 2026, una tendencia que sitúa al país entre los más dinámicos del entorno europeo. Sin embargo, esa ambición se enfrenta a varios de esos obstáculos estructurales: el 52% de las empresas apunta a la falta de infraestructura informática como principal freno, seguida por la ausencia de una política y estrategia gubernamental adecuada (49%) y la financiación pública limitada (44%).

La falta de talento especializado continúa siendo otro de los grandes retos. No en vano, y por segundo año consecutivo, la inteligencia artificial encabeza la lista de brechas de habilidades urgentes. El 85% de los encuestados reconoce la existencia de una brecha crítica en competencias de IA, especialmente en la conexión entre los datos corporativos y los modelos de IA (53%), en la capacidad de usar eficazmente las funcionalidades de la IA (51%) y en la formación de negocio para aprovecharla (42%).

Además, el 98% de las empresas españolas reconoce experimentar el fenómeno de la “IA en la sombra”, es decir, el uso no autorizado de herramientas de inteligencia artificial por parte de los empleados.

Este dato, en palabras de Bernal, demuestra tanto el interés creciente como la falta de gobernanza sobre su aplicación: “Ya no se trata de qué modelo de IA usar, sino de cómo construir una plataforma tecnológica que permita a las empresas hacerlo con una postura de seguridad más sólida, con mayor escalabilidad y de manera más rentable”.

La integración y la privacidad

La integración con sistemas existentes (37%), las preocupaciones sobre privacidad y seguridad de los datos (36%) y la ausencia de un valor comercial claro o de retorno de la inversión (32%) completan la lista de barreras identificadas por los responsables tecnológicos. La consecuencia es que muchas iniciativas de inteligencia artificial se quedan en fase experimental sin llegar a escalarse dentro de las organizaciones.

El informe también muestra que la nube sigue ocupando un papel central en las estrategias digitales, aunque la irrupción de la IA introduce un nivel adicional de complejidad. El 88% de las empresas considera necesario adaptar su estrategia de nube a los nuevos escenarios de inteligencia artificial, mientras que el 71% identifica la soberanía digital como una barrera importante para la adopción de estas tecnologías.

A mayores, el estudio añade que la principal barrera para la adopción de la nube en España es el apoyo limitado de la dirección (72%), seguida por las preocupaciones sobre soberanía (71%) y las pausas en la inversión en infraestructura derivadas de la incertidumbre económica (70%).

De cara a los próximos 18 meses, las prioridades en soberanía de la nube serán la transparencia y auditabilidad (90%), la colaboración entre geografías específicas (89%) y el control operativo y la autonomía (88%).

Los encuestados sitúan además entre sus prioridades la optimización de costes (90%), la realineación de la estrategia de nube para IA (88%) y la flexibilidad para dar soporte a distintos modelos de IA (87%). Un 96% de los directivos españoles considera que el software de código abierto empresarial es esencial para su estrategia de soberanía digital, y el 100% lo califica como clave para la estrategia de inteligencia artificial, la virtualización y la optimización de costes.

Mucha inversión, poco retorno

Las conclusiones del estudio español encuentran eco en otros informes internacionales que confirman una tendencia común: la inteligencia artificial avanza más deprisa en ambición que en resultados. El MIT, en un reciente estudio, estima que el 95% de los proyectos de IA generativa en empresas no ha producido ningún retorno medible, pese a inversiones que rondan los 40.000 millones de dólares a nivel global.

El documento de esta universidad advierte de una “brecha de aprendizaje organizativo” que impide escalar los pilotos y transformar la experimentación en valor real, concentrando los avances en sectores tecnológicos y dejando atrás a industrias como la financiera o la manufacturera.

Una fotografía similar ofrece el Banco de España, que en otro informe de hace semanas calcula que sólo una de cada cinco empresas españolas utiliza hoy sistemas de inteligencia artificial, en su mayoría en fases iniciales o experimentales. Las barreras son casi idénticas a las que hoy analizamos del documento de Red Hat: falta de talento, costes elevados e indisponibilidad de datos relevantes.

Ambos estudios coinciden en que la adopción de la IA no es únicamente un desafío tecnológico, sino estructural: requiere organizaciones capaces de aprender, integrar y gobernar la tecnología antes de que esta genere un impacto económico real.