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El 96% de las empresas españolas ve clave la IA soberana
Un informe de NTT DATA revela que aunque los ejecutivos españoles consideran vital la IA privada y soberana, menos del 30% adopta medidas concretas a corto plazo.
La inteligencia artificial 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. Esta transformación se refleja en 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 significativos.
Así se recoge en el 'Informe global de IA 2026: Playbook para la IA privada y soberana', publicado por NTT DATA, firma especializada en IA, negocio digital y servicios tecnológicos. El documento 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.
El 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.
Alta concienciación, pero brecha en la implementación
En España, el 97 por ciento de los encuestados 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, revelando una brecha significativa entre la conciencia y la acción.
Según Andrea Cacciapaglia, socio responsable de Datos e Inteligencia Artificial de NTT DATA, "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".
Principales barreras para la adopción
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", persisten preocupaciones y retos que dificultan la adopción. La complejidad de la integración en entornos híbridos se cita como uno de los principales desafíos.
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 las firmas españolas. Estos obstáculos sugieren que la transición hacia sistemas soberanos requiere no solo decisiones estratégicas, sino también inversión significativa en infraestructura, conocimiento técnico y cumplimiento normativo.
Motivaciones para invertir en estrategias soberanas
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. Casi tres de cada diez participantes señalan que esto puede suponer una ventaja competitiva, mientras un 23 por ciento considera que puede ayudar a simplificar el ecosistema tecnológico con el que operan.
NTT DATA subraya 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.
Optimismo en infraestructuras existentes
Las respuestas de los ejecutivos españoles destacan por su optimismo respecto a capacidades técnicas. El 100 por ciento 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. Esta percepción contrasta con las barreras identificadas, sugiriendo que las empresas pueden estar subestimando la complejidad de la transformación requerida.
Jurisdicción de datos como restricción arquitectónica clave
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.
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 sus infraestructuras, modelos de gobernanza y entornos operativos antes de escalar, lo que les permite pasar con mayor rapidez de pilotos a despliegues a escala.
La IA soberana requiere ecosistemas coordinados
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.
Esta paradoja —buscar independencia a través de la colaboración— refleja la complejidad del panorama tecnológico actual, donde la verdadera soberanía de datos y sistemas no surge de la aislamiento, sino de la capacidad de orquestar múltiples actores bajo principios de transparencia y control.
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