La calidad de los datos y la ciberseguridad: principales barreras para el éxito de la IA en las empresas españolas

Un informe de Hitachi Vantara revela que la falta de datos fiables y los riesgos de seguridad limitan el avance de la inteligencia artificial, mientras que la sostenibilidad sigue siendo un desafío olvidado por las organizaciones.
17 de diciembre, 2024
La calidad de los datos y la ciberseguridad: principales barreras para el éxito de la IA en las empresas españolas
La calidad de los datos y la ciberseguridad: principales barreras para el éxito de la IA en las empresas españolas

En un entorno en el que la demanda de datos se triplicará para 2026, la adopción de la inteligencia artificial (IA) en las empresas españolas se enfrenta a barreras críticas. Según el informe The State of Data Infrastructure Sustainability, elaborado por Hitachi Vantara, la ciberseguridad (33%) y la falta de calidad de los datos (32%) se posicionan como los principales obstáculos en la implementación de soluciones de IA.

El informe destaca que la infraestructura de datos juega un papel determinante para garantizar proyectos exitosos. A pesar de que el 35% de las organizaciones identifica la necesidad de contar con datos de alta calidad y el 39% subraya la relevancia de una gestión eficiente de los proyectos, solo un 28% de las empresas está tomando medidas activas para mejorar la calidad de los datos.

Actualmente, los datos críticos están disponibles en el momento y el lugar adecuado solamente en el 30% de las ocasiones, y los modelos de IA alcanzan precisión en apenas un 32% de los casos. Además, la falta de etiquetado adecuado afecta a un 39% de las organizaciones, lo que limita la organización, accesibilidad y trazabilidad de los datos.

Falta de enfoque en ROI y sostenibilidad

El estudio también señala que muchas compañías no priorizan parámetros críticos como el retorno de la inversión (ROI) y la sostenibilidad en sus estrategias de IA. El 65% no considera la sostenibilidad como una prioridad, y el 63% ignora el ROI al implementar soluciones.

Este enfoque contrasta con la creciente demanda de eficiencia energética. Sorprendentemente, el 86% de las organizaciones españolas apuesta por modelos de IA generales a gran escala (LLMs), que consumen hasta 100 veces más energía, frente al promedio europeo del 64%. Esta tendencia plantea un desafío significativo para las infraestructuras digitales y las futuras normativas ambientales.

Seguridad y falta de entornos controlados

La seguridad es otra preocupación crítica en los proyectos de IA. El 75% de las empresas reconoce que una pérdida significativa de datos podría ser catastrófica, mientras que el 79% teme que la IA pueda ser utilizada por hackers para desarrollar ataques más avanzados.

A pesar de estos riesgos, el 79% de las organizaciones está experimentando con soluciones de IA en tiempo real, sin usar entornos controlados que garanticen la seguridad y la fiabilidad. Sólo un 7% trabaja en entornos aislados, lo que aumenta la posibilidad de brechas de seguridad y resultados defectuosos.

El papel de la infraestructura de datos y aliados estratégicos

Para enfrentarse a estos retos, la modernización de la infraestructura de datos resulta esencial. Las infraestructuras avanzadas no solo mejoran el rendimiento y la calidad de los datos, sino que también reducen la huella de carbono y optimizan la seguridad.

Según Octavian Tanase, Chief Product Officer de Hitachi Vantara, la ausencia de una infraestructura robusta socava el potencial de la IA, y las empresas deben priorizar una base de datos sólida para lograr un crecimiento eficiente y sostenible.

Además, la falta de personal cualificado sigue siendo un obstáculo clave: el 60% de las empresas desarrolla sus habilidades en IA mediante experimentación, y el 38 % depende del autoaprendizaje. Los líderes tecnológicos reconocen la necesidad de aliados externos en áreas críticas como el hardware, el almacenamiento de datos y el desarrollo de software seguro.

Conclusión: un enfoque integral para el éxito de la IA

El éxito de la inteligencia artificial en las empresas españolas dependerá de un enfoque holístico que aborde la calidad de los datos, la ciberseguridad y la sostenibilidad. Mejorar la infraestructura, capacitar al talento y contar con aliados estratégicos serán pasos esenciales para que las organizaciones puedan aprovechar plenamente el potencial de la IA y mantenerse competitivas en el mercado.