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El 96% de las organizaciones en España considera clave la IA privada y soberana, pero las barreras pesan en su adopción

Infobae ·

La inteligencia artificial (IA) empresarial ya no depende solo de la calidad de los modelos, sino de dónde están los datos, quién puede acceder a ellos, bajo qué jurisdicción operan y cómo se protegen, lo que se refleja en el hecho de que el 96 por ciento de las organizaciones en España considere clave la IA privada y soberana, pese a que su adopción se enfrenta a desafíos.

La IA empresarial está poniendo a prueba las arquitecturas tecnológicas tradicionales en un contexto marcado por mayores exigencias de privacidad, seguridad, cumplimiento normativo y soberanía de los datos.

Así se recoge en el 'Informe global de IA 2026: Playbook para la IA privada y soberana', publicado por la firma especializada en IA, negocio digital y servicios tecnológicos NTT DATA, que se basa en estudios realizados a cerca de 5.000 altos responsables de toma de decisiones, entre ellos 75 españoles, en más de una docena de sectores, más de 30 mercados y cinco regiones.

Este informe confirma que la jurisdicción de los datos se ha convertido en un parámetro fundamental de diseño y que las organizaciones que rediseñan sus entornos desde fases tempranas están obteniendo ventajas en preparación y escalabilidad de la IA.

En España, el 96 por ciento de las organizaciones considera que la IA privada y soberana es importante (ligeramente por encima del dato global, situado en el 95%).

Además, el 97 por ciento de los encuestados en España afirma que su compañía está valorando trasladar sus infraestructuras de IA a ubicaciones geográficas concretas debido a preocupaciones geopolíticas.

Sin embargo, menos de un tercio de las organizaciones (el 29%) a nivel global está priorizando la IA soberana a corto plazo y tomando medidas concretas.

ALTA CONCIENCIACIÓN, PERO BARRERAS PARA LA ADOPCIÓN Según ha indicado el socio responsable de Datos e Inteligencia Artificial de NTT DATA, Andrea Cacciapaglia, "En España, la soberanía y la privacidad de la IA han dejado de ser debates teóricos: ya condicionan la competitividad y la capacidad de las organizaciones para transformar la IA en valor de negocio".

Y aunque las empresas "entienden cada vez mejor que escalar la IA requiere control sobre datos, seguridad, cumplimiento normativo y capacidad de operar en entornos híbridos complejos", perviven preocupaciones y retos que dificultan la adopción.

En concreto, se cita como uno de los principales desafíos la complejidad de la integración en entornos híbridos.

La regulación (28%), la inversión necesaria (27%), la complejidad técnica (24%) y la falta de talento especializado, se sitúan también entre las principales barreras identificadas por parte de las firmas españolas.

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