La Inteligencia Artificial ya está dentro de las empresas españolas. Sin embargo, la gran preocupación ahora es la gestión y seguridad del dato que soporta esa IA. Precisamente, este desafío es donde se deben enfocar las compañías para conseguir que esta tecnología se convierta en una herramienta de valor y ventaja competitiva.
Sobre este tema habla el estudio “The AI Trust Gap Report” de Denodo. Una investigación que analiza cómo las organizaciones españolas están adoptando la inteligencia artificial y qué retos de datos condicionan su despliegue a escala.
Así, el informe destaca que la IA es una realidad operativa en las compañías del país: el 68% ya cuenta con iniciativas de IA en producción, mientras que el 32% está planificando nuevos proyectos basados en esta tecnología.
Sin embargo, a medida que la inteligencia artificial evoluciona de chatbots pasivos a agentes capaces de tomar decisiones y desencadenar flujos de trabajo operativos, la precisión de los datos se vuelve crítica. Esta exigencia pone de relieve los desafíos que afrontan las empresas para impulsar estas iniciativas.
El 44% de las iniciativas de IA en España se apoya en entre 250 y 549 fuentes de datos distintas
Según el estudio, el 58% de las organizaciones en España considera que la IA solo es fiable cuando se puede acceder a los datos en tiempo real. Además, un 20% exige datos con una latencia inferior a un minuto, lo que demuestra que la inmediatez es clave para que la IA pueda generar resultados precisos y escale hacia casos de uso más avanzados y autónomos.
Uno de los principales desafíos identificados tiene que ver con la elevada dispersión de los datos. El 44% de las iniciativas de IA en España se apoya en entre 250 y 549 fuentes de datos distintas. Incluso el 16% trabaja con más de 1.000 fuentes procedentes de múltiples sistemas.
Esta realidad complica el acceso a la información necesaria para los proyectos de IA, hasta el punto de que el 32% considera muy difícil o difícil conectar y acceder a datos distribuidos entre distintos entornos.
A ello se añade la complejidad para mantener una visión coherente del dato. El 38% de las compañías encuentra problemas para estandarizar metadatos que difieren entre sistemas, mientras que el 30% señala dificultades para identificar con claridad qué sistema actúa como fuente de referencia fiable para sus iniciativas de IA.
«La IA está pasando rápidamente de sistemas que simplemente responden preguntas a sistemas que toman acciones autónomas, y esta transición cambia por completo el requisito de datos», afirma Dominic Sartorio, vicepresidente de Marketing de Producto en Denodo. «Cuando un agente de IA activa un resultado empresarial, no hay espacio para datos obsoletos o no controlados. Para escalar la IA agéntica con confianza, las empresas deben ir más allá de los silos de datos estáticos y adoptar una base de información real, gobernada y relevante para el contexto».
Además, la confianza en la IA en España también depende de la capacidad de las organizaciones para garantizar una gobernanza sólida, la calidad de la información y el cumplimiento normativo. En este sentido, un 38% de los equipos de IA identifica el cumplimiento normativo como su principal desafío en materia de datos, mientras que otro 38% reconoce dificultades para asegurar la calidad y la limpieza de los datos utilizados por la IA. A ello se suman los retos en materia de seguridad, ya que un 26% considera muy difícil o difícil garantizar un control de accesos adecuado.
