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

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.

Por el contrario, en cuanto a los motivos para invertir en estrategias soberanas, el 33 por ciento de los encuestados en España destaca el argumento de apostar por la seguridad. Al mismo tiempo, casi tres de cada diez participantes señalan que esto puede suponer una ventaja competitiva, mientras un 23 por ciento consiera que puede ayudar a simplificar el ecosistema tecnológico con el que operan.

Como destacan desde NTT DATA, estos datos apuntan a que el reto de la IA soberana no se limita a localizar datos o cumplir con exigencias regulatorias, sino que también implica rediseñar plataformas, fortalecer capacidades de ciberseguridad, integrar entornos híbridos y construir equipos con competencias especializadas en IA, 'cloud', datos, cumplimiento y gobierno tecnológico.

La compañía también subraya que las respuestas de los ejecutivos españoles destacan por su optimismo. Por ejemplo, el total de las compañías considera que su actual infraestructura puede hacer frente a las demandas actuales y el 95 por ciento cree que su infraestructura actual está lista para el despliegue de la IA agentica.

LA SOBERANÍA DEL DATO REDEFINE LA ARQUITECTURA DE LA IA EMPRESARIAL

A modo de resumen, el informe identifica una transformación de fondo en la forma en que las organizaciones diseñan, gobiernan y escalan sus sistemas de IA. El reto ya no se limita al rendimiento de los modelos, sino que se extiende a la capacidad de controlar la computación, el acceso a los datos, la seguridad y la localización de las cargas de trabajo.

En este contexto, la jurisdicción de los datos se convierte en una restricción arquitectónica clave, pero pocas organizaciones están actuando con la velocidad necesaria. Las compañías más avanzadas están rediseñando antes sus infraestructuras, modelos de gobernanza y entornos operativos, lo que les permite pasar con mayor rapidez de pilotos a despliegues a escala.

Al mismo tiempo, la IA privada y soberana exige ecosistemas altamente coordinados: aunque suele asociarse con independencia, en la práctica requiere la colaboración entre proveedores de infraestructura, 'cloud', seguridad, modelos, cumplimiento y gobierno para mantener el control sin renunciar a la agilidad ni a la innovación.