- El despliegue de la inteligencia artificial en España choca con el muro de la rentabilidad y la gobernanza.
- El 79% de las compañías en España tiene previsto incrementar su presupuesto en inteligencia artificial durante el próximo año.
Es evidente que la inteligencia artificial ha conquistado los puestos de trabajo en España, pero los datos han puesto en evidencia que sigue sin conquistar las cuentas de resultados de las empresas. El mercado español atraviesa un momento de transición decisivo caracterizado por una clara paradoja. Por un lado, el país lidera la adopción de herramientas generativas en Europa[1], y los empleados reportan importantes ahorros de tiempo en sus rutinas diarias. Sin embargo, existe una realidad paralela que habla de la falta de infraestructura tecnológica, la ausencia de un rediseño profundo en los procesos y una gobernanza de datos fragmentada que está frenando drásticamente el retorno de las inversiones corporativas.
Diversos indicadores del mercado confirman esta profunda brecha entre el uso individual de la tecnología y el éxito empresarial. Según un informe reciente[2], aunque el 80% de los empleados asegura ganar eficiencia y ser más productivo gracias a la IA, solo el 37% de las empresas logra mejorar su beneficio operativo o EBIT. Esta desconexión se refleja también a nivel macroeconómico, ya que, de acuerdo con los análisis del Banco Central Europeo, la ganancia de eficiencia agregada en la economía sigue sin alcanzar las grandes expectativas generadas.
Existe una oportunidad de mejora en la estructura tecnológica, ya que varios informes sectoriales aseguran que 8 de cada 10 empresas españolas pueden mejorar el aprovechamiento de la nube; una tecnología que supone un cimiento imprescindible para sostener cualquier iniciativa de IA a escala.
El estudio de SAS revela que el 43% de las empresas ya integra IA en su estrategia
Este contexto de mercado se alinea a la perfección con las conclusiones de la segunda edición del informe Data and AI Impact Report The New Economics of Trust, de SAS elaborado a partir de los resultados de una investigación de IDC. El estudio de SAS revela que, aunque un 60,5% de las empresas en España ya integra la IA en su estrategia real, el salto de la teoría a la práctica se ha convertido en un cuello de botella. Actualmente, el documento señala que el 88% de las pruebas de concepto de IA fracasa en su paso a producción y apenas un 17,3% de las compañías españolas afirma obtener un retorno de inversión elevado. Este estancamiento operativo se evidencia en la caída del índice de impacto de la IA en España elaborado por SAS e IDC, que ha descendido hasta los 53,1 puntos frente a los 61 del año anterior.
La confianza y la transparencia surgen como los factores críticos que explican este freno en el retorno esperado. El uso impulsivo de la IA por parte de los empleados suele producirse al margen de las políticas corporativas. De hecho, basándose en la situación de las pymes se está advirtiendo que el uso de la inteligencia artificial se ha extendido en las plantillas mucho antes de que las empresas logren establecer normas internas formales para su utilización. Esto contrasta fuertemente con las exigencias de un entorno corporativo donde las decisiones deben ser auditables y seguras. Los datos del estudio de SAS demuestran que la falta de trazabilidad anula por completo la utilidad de los modelos. En España, de acuerdo con el mismo informe, el motivo principal por el que los profesionales deciden ignorar las recomendaciones de la máquina en un 35,1% de los casos no es un fallo técnico, sino la incapacidad del propio sistema para explicar cómo ha llegado a esa conclusión.
A esta falta de explicabilidad se suman los sesgos percibidos y la falta de contexto corporativo en las respuestas. Tal y como concluye el citado documento de SAS, cuando la inteligencia artificial no puede justificar sus decisiones, los equipos prefieren descartarla e ignorar sus resultados. Esto provoca constantes correcciones manuales y diluye cualquier promesa de productividad que la tecnología pudiera ofrecer.
Las prácticas de IA confiable multiplican por quince el retorno de las nuevas inversiones
A pesar de contar con un marco normativo sólido impulsado por las regulaciones europeas, la realidad operativa muestra grandes contrastes. El análisis de SAS e IDC concluye que España destaca positivamente en cuanto a políticas de inteligencia artificial responsable y en capacidad de explicación, pero falla en la gobernanza de modelos, siendo este su punto más débil frente a la media mundial.
La calidad del dato se consolida en este escenario como el pilar fundamental para revertir la situación. Según los datos del informe de SAS, un 43,2% de las empresas españolas gestiona la calidad de sus datos de forma aislada, equipo por equipo, y apenas un 18,5% lo exige como requisito obligatorio en todos sus proyectos. Esta fragmentación de la información impide el rastreo adecuado y dificulta el rendimiento de los sistemas analíticos.
Jorge Zafra, director de marketing de SAS Iberia, explica que “el mercado español ha hecho un trabajo excelente en gobernanza y regulación, pero nos encontramos en un momento de transición crítico donde es imperativo trasladar las políticas teóricas a la operación diaria. La bajada en el índice de impacto debe interpretarse como una pausa saludable que permite a las compañías ajustar sus cimientos de datos y asegurar que los proyectos sean confiables a largo plazo”.
Es decir, el mercado está dejando atrás la euforia para dar paso a programas integrados donde las direcciones financieras exigen criterios rigurosos de rentabilidad.
A pesar de las dificultades, el tejido empresarial mantiene su firme apuesta por la innovación, ya que los datos reflejan que un 79% de las compañías en España tiene previsto incrementar su presupuesto en inteligencia artificial durante el próximo año.
Para que esta inyección de capital genere valor real, las compañías deberán centrarse en la confiabilidad. Los datos globales de SAS e IDC demuestran que las empresas con prácticas consolidadas de inteligencia artificial confiable, sustentadas en una estricta gobernanza, altísima calidad de datos y auditoría continua tienen quince veces más probabilidades de obtener un retorno de inversión sólido en comparación con las empresas rezagadas.
