Llevar años usando la nube no significa tener una estrategia cloud. Estas son las áreas que las empresas deberían revisar antes de dar el siguiente paso hacia la IA.

Según el INE, el 44,3 % de las empresas españolas utiliza servicios cloud, pero la mayor parte continúa consistiendo en servicios básicos como el almacenamiento, el correo electrónico, las herramientas de colaboración y las aplicaciones SaaS. Muchos de estos servicios se implementaron en respuesta a necesidades como el teletrabajo.

Esas implementaciones conviven actualmente con nuevas exigencias de negocio, con proyectos de IA generativa que demandan capacidades de cómputo muy diferentes y con un entorno regulatorio más complejo. Antes de seguir ampliando capacidades o incorporando nuevos proyectos de IA, conviene detenerse a revisar cinco aspectos que pueden condicionar buena parte de las decisiones tecnológicas de los próximos años.

 

1. Gobernanza y ownership del entorno cloud

La nube facilita que distintas áreas puedan adquirir servicios con rapidez, desplegar nuevos entornos o incorporar herramientas específicas para sus necesidades. Esto puede generar un mapa tecnológico difícil de gobernar sin una visión de conjunto.

Los servicios contratados fuera del control de TI, lo que se conoce como shadow IT, pueden llegar a suponer entre el 30 % y el 40 % del gasto tecnológico en las grandes empresas. Las consecuencias pueden ir desde entornos que permanecen activos aunque ya no se utilicen hasta suscripciones duplicadas o servicios redundantes.

Cada vez más empresas crean figuras como el Cloud Owner para mantener un inventario actualizado de servicios activos, validar las nuevas contrataciones y establecer criterios comunes. Esto asegura contar con visibilidad y gobernanza sobre el entorno de nube para impulsar los proyectos de IA que están en marcha o en ciernes.

 

2. Gestión financiera y optimización del gasto cloud

Según el último informe de Spain DC, la capacidad instalada en centros de datos en España aumentó un 24 % en 2025 y puede alcanzar una inversión de 66.900 millones de euros en 2030. A medida que las empresas trasladan más cargas de trabajo a la nube, sobre todo relacionadas con la IA, se incrementa la factura de servicios cloud.

El problema es que el gasto cloud no siempre crece al mismo ritmo que el valor que genera. Aquí es donde entra en juego el enfoque FinOps. Más allá de ser un mecanismo de control de costes, busca alinear el consumo cloud con los objetivos de negocio.

Para conseguirlo hacen falta tres elementos: visibilidad en tiempo real sobre el consumo, responsabilidad compartida entre los equipos que utilizan los recursos y una evaluación continua de si cada servicio aporta el valor esperado. Eso permite escalar los proyectos de IA de forma sostenible y evaluar con precisión su retorno.

 

3. Arquitectura cloud para entornos de inteligencia artificial

A menudo las empresas descubren las limitaciones de su infraestructura cloud al llevar un proyecto de IA a producción: datos repartidos entre múltiples sistemas, dificultades para acceder a información actualizada, latencias excesivas de las aplicaciones…

Una arquitectura preparada para la IA requiere revisar si se cumplen estos requisitos:

• Una estrategia de gobierno del dato que permita conocer dónde está la información, qué calidad tiene, cómo se actualiza y quién puede utilizarla.
• Una capa de cómputo flexible para responder a distintas cargas de trabajo.
• Procesos de MLOps, es decir, procedimientos y herramientas que permitan gestionar los modelos de IA una vez pasan de la fase piloto a entornos reales.

Además, estos aspectos tienen implicaciones directas sobre la soberanía digital y el cumplimiento normativo en entornos multicloud. Por eso, muchas empresas están promoviendo arquitecturas distribuidas que combinan distintos proveedores para hallar un equilibrio entre el rendimiento, el control del dato y los requisitos regulatorios.

 

4. Soberanía del dato y cumplimiento regulatorio

Muchas empresas firmaron sus contratos cloud centrándose en la disponibilidad, la escalabilidad y el precio. Desde entonces, el marco ha cambiado: ya no basta con saber si los datos están en la nube, sino dónde exactamente, bajo qué jurisdicción y qué ocurre cuando se usan para entrenar o alimentar sistemas de inteligencia artificial.

El AI Act, en aplicación desde 2026, junto con el Data Governance Act y el endurecimiento de las normas sobre transferencias internacionales de datos, ha hecho que las decisiones que antes tomaba del área de TI ahora requieran cobertura legal.

Es preciso revisar dónde residen los datos según su tipología, qué dicen las cláusulas relativas a la subcontratación del tratamiento de los contratos cloud y cómo se clasifican los sistemas de IA en función del riesgo. La información necesaria para cumplir estos requisitos suele estar repartida entre varios departamentos, proveedores y plataformas, por lo que pasa de ser un asunto jurídico a convertirse en uno de gestión.

 

5. Resiliencia operativa y continuidad de negocio

Según Eurostat, una de cada cinco empresas europeas ha sufrido incidentes de ciberseguridad en el último año que han afectado a sus sistemas o datos. Sin embargo, solo una de cada tres disponía de procedimientos formales para gestionarlos. La disponibilidad de la infraestructura suele restablecerse rápido, pero los problemas surgen a la hora de restaurar los servicios críticos en los plazos previstos.

Es necesario revisar cuándo se probaron por última vez los planes de recuperación, si están definidos los tiempos máximos de recuperación para cada servicio crítico, qué dependencias existen entre las aplicaciones y quién asume la coordinación.

La resiliencia y la continuidad de negocio no dependen de la arquitectura cloud elegida ni del proveedor que esté detrás de ella. La clave es que exista un plan probado, con responsabilidades claras y con personal capaz de ejecutarlo cuando sea necesario.

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