La carrera por la inteligencia artificial en Europa ha llevado a un aumento significativo en la construcción de infraestructuras físicas necesarias para su desarrollo. En este contexto, España ha avanzado recientemente en su candidatura para albergar una de las hasta siete gigafactorías europeas de IA, un paso clave en la competencia internacional. Sin embargo, el mero aumento de la capacidad de cómputo no soluciona todos los retos que enfrentan las empresas al implementar la inteligencia artificial en sus operaciones.
De acuerdo con el Informe global de IA 2026: Playbook para la IA privada y soberana, elaborado por NTT DATA, un notable 96% de las organizaciones encuestadas creen que su infraestructura tecnológica heredada está obstaculizando la adopción de la IA. A pesar de que más del 99% de las empresas está explorando cómo integrar la inteligencia artificial en sus sistemas existentes, solo un 49% se siente completamente seguro de que su infraestructura de datos es capaz de desplegar IA agéntica de manera escalable.
La infraestructura para la inteligencia artificial se desarrolla en dos niveles: uno externo, que implica megavatios, GPUs y centros de datos, y otro interno, que se enfoca en la capacidad de los sistemas existentes para manejar nuevas exigencias. Durante años, muchas empresas diseñaron su arquitectura tecnológica bajo la premisa de que los datos podían ser centralizados y procesados en grandes entornos cloud sin que la ubicación física fuese crítica. Sin embargo, el avance de la inteligencia artificial está cambiando este paradigma.
Las empresas ahora requieren acceso continuo a grandes volúmenes de datos para entrenar modelos y realizar inferencias en tiempo real. Esto introduce la necesidad de conocer con precisión la localización de esos datos, los proveedores que los procesan, los accesos permitidos y el marco legal aplicable. Este nuevo enfoque genera un cuello de botella en la infraestructura, que no siempre fue diseñada para soportar la agilidad y la capacidad de procesamiento requeridas por la inteligencia artificial moderna.
El compromiso de las organizaciones con la transformación digital es vital. Sin embargo, el desafío radica en adaptar sistemas que fueron concebidos en un contexto diferente, donde las expectativas sobre el manejo de datos eran menos exigentes. La transición hacia una infraestructura que permita una integración eficaz de la IA no solo requiere nuevos recursos, sino también una revisión de las arquitecturas existentes.
Contexto: La adopción de la inteligencia artificial en España ha sido impulsada por la necesidad de las empresas de mantenerse competitivas en un entorno global. El gobierno y diversas instituciones están invirtiendo en tecnologías emergentes y en la formación de talento en este ámbito. La creciente demanda de soluciones de IA está llevando a un cambio en la forma en que las empresas gestionan sus datos y sus infraestructuras tecnológicas, buscando adaptarse a un mercado cada vez más digitalizado y orientado hacia la innovación.