La inversión en infraestructuras de datos ha sido constante en la última década. Las empresas han contratado talento, han desplegado plataformas sofisticadas y han acumulado información de forma masiva. Sin embargo, el volumen de inversión no garantiza el acierto. Actualmente, el centro de la cuestión no es seguir acumulando cada vez más datos, sino transformar ese capital de datos en valor real para el negocio.

Existe una brecha evidente entre el dato disponible y el impacto medible. Según un informe global elaborado a partir de 3.200 líderes empresariales y tecnológicos de 24 países, el reto ya no es demostrar que la IA funciona, sino escalarla: convertir los proyectos piloto en procesos reales integrados en la operativa diaria.

De la exploración a la industrialización

La mayoría de las organizaciones ya han completado la fase de exploración. Han lanzado proyectos piloto, probado herramientas y acumulado aprendizajes. Pero el salto siguiente, llevar esas iniciativas a producción a escala, sigue siendo el cuello de botella: solo una de cada cuatro organizaciones ha logrado llevar al menos el 40 % de sus iniciativas de IA a producción, aunque más de la mitad confía en lograrlo a corto plazo.

En España, esta transición tiene una relevancia especial. El 85 % de las empresas españolas prevé aumentar su inversión en IA en el próximo año y cerca de un tercio espera incrementos superiores al 20 %. La ambición inversora es clara. Ahora falta que esa inversión se traduzca en decisiones más rápidas, más precisas y mejor fundamentadas. Para conseguirlo, las organizaciones necesitan proveedores y plataformas que les acompañen en ese salto de los proyectos piloto a la producción real, con soluciones que escalen sin fricciones.

El dato como activo estratégico, no técnico

Por otra parte, la gestión del dato ha dejado de ser una responsabilidad exclusivamente técnica. Es una decisión de negocio. Las organizaciones que han avanzado más en la integración de big data e IA no son necesariamente las que tienen más datos: son las que cuentan con una arquitectura que les permite acceder a ellos, interpretarlos y utilizarlos ágilmente.

Un informe global elaborado a partir de encuestas a más de 2.500 líderes C-suite en 34 mercados, lo confirma: las organizaciones líderes en IA son 2,5 veces más propensas a registrar crecimientos de ingresos superiores al 10 % y 3,6 veces más propensas a operar con márgenes superiores al 15 %. La diferencia no está en la tecnología que se use, sino en cómo de alineadas estén la estrategia de datos y la estrategia de negocio.

Esto obliga a revisar no solo las herramientas, sino también los procesos internos, los modelos de gobernanza y la cultura organizativa en torno al dato.

Los retos que frenan el aprovechamiento del dato

Habitualmente, encontramos tres obstáculos que están limitando la capacidad de las organizaciones para extraer valor de sus datos:

• La latencia y el rendimiento de los sistemas heredados. El acceso fragmentado a los datos y las consultas de larga duración impiden una respuesta en tiempo real. Esto podría derivar en decisiones basadas en información incompleta. Modernizar esa infraestructura, o integrarla con capas de analítica más ágiles, es una decisión que no se puede posponer.
• El talento. Construir y mantener una arquitectura de datos robusta necesita de perfiles especializados escasos y muy demandados. Las organizaciones que logran acortar el ciclo entre la captura del dato y su uso en producción se posicionan mejor para responder a los cambios del mercado. Aquí, las plataformas de analítica aumentada y los entornos low-code están reduciendo esa dependencia de perfiles técnicos escasos.
• La gobernanza. El 70 % de las organizaciones en España muestra una preocupación alta o muy alta por el uso de sus datos propietarios. La gestión responsable del dato, su trazabilidad y el cumplimiento de la normativa no son meros obstáculos burocráticos: son condiciones para que la IA funcione de forma fiable y escalable. Las empresas que aborden la gobernanza como una ventaja competitiva, y no como un coste, estarán mejor posicionadas para ganarse la confianza de clientes y reguladores.

Del análisis descriptivo al predictivo: la evolución que importa

La mayoría de los sistemas de análisis que hoy usan las organizaciones fueron diseñados para mirar atrás: qué vendimos, qué falló, qué ocurrió… La integración de big data con modelos de inteligencia artificial permite dar el salto hacia el análisis predictivo y prescriptivo.

De este modo, ahora es posible anticiparse a lo que va a ocurrir y elegir el mejor curso de acción. Las áreas de operaciones, finanzas, marketing o cadena de suministro que han incorporado esta lógica, además de ser más eficientes, pueden planificar y competir con ventaja. En la práctica, esto se traduce en mejores previsiones de demanda, optimización de inventarios, personalización de la experiencia de cliente y detección temprana de riesgos operativos.

La accesibilidad del dato como ventaja competitiva

No obstante, el análisis de datos tiene poco impacto si solo llega a los equipos técnicos. Según datos de una consultora de referencia global, las organizaciones que consiguen que sus empleados accedan y utilicen los datos de forma habitual tienen casi el doble de oportunidades de alcanzar sus objetivos de datos y analítica y son 1,5 veces más propensas a reportar un crecimiento de ingresos superior al 10 %. Además, las organizaciones orientadas a los datos son 23 veces más propensas a captar clientes, 6 veces más a retenerlos y 19 veces más propensas a ser rentables.

Las herramientas de analítica aumentada y los entornos de autoservicio están facilitando que perfiles no técnicos trabajen con datos de forma autónoma. Esto reduce la dependencia de equipos especializados y acelera los ciclos de decisión. Para las organizaciones, la pregunta ya no es si democratizar el acceso al dato, sino con qué soluciones hacerlo de una forma segura y escalable.

Big data e IA, en el centro de la agenda sectorial

Escalar la IA, modernizar infraestructuras de datos, garantizar la gobernanza y democratizar el análisis son decisiones que las organizaciones tienen que tomar ahora. Los proveedores de plataformas de datos, soluciones de analítica, automatización inteligente y gestión del dato son piezas clave en ese proceso. Big Data & AI World, en el marco de Tech Show Madrid 2026, los días 4 y 5 de noviembre en IFEMA, es el espacio donde esos proveedores y quienes buscan soluciones se encuentran para hacer negocio y acelerar la transformación.

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