La carrera empresarial por aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial avanza a gran velocidad, pero no todas las organizaciones están encontrando el camino despejado. Aunque la inversión en tecnologías de IA continúa creciendo, un nuevo estudio apunta a que el verdadero obstáculo para su despliegue masivo no está en los presupuestos, sino en la capacidad de las empresas para gestionar y procesar datos en tiempo real.
Esto es lo que señala el Informe de Streaming de Datos 2026 elaborado por Confluent, que concluye que casi tres de cada cuatro responsables de tecnología en todo el mundo consideran que la falta de una infraestructura adecuada está frenando sus iniciativas de inteligencia artificial. En España, la percepción es prácticamente idéntica: el 73% de los directivos de TI identifica esta limitación como el principal impedimento para avanzar en la adopción de estas tecnologías.
El estudio, basado en las respuestas de 4.625 responsables tecnológicos de diferentes países, refleja un cambio de enfoque cada vez más evidente en las organizaciones. La prioridad ya no consiste únicamente en desarrollar modelos más sofisticados, sino en garantizar que estos dispongan de información fiable, actualizada y accesible en tiempo real.
Los datos, el verdadero cuello de botella
Los resultados muestran que el 72% de los responsables de TI a nivel global se ha enfrentado al menos a tres grandes dificultades al intentar escalar proyectos de inteligencia artificial. Entre ellas destacan la falta de infraestructura capaz de procesar información en tiempo real, la incertidumbre sobre la calidad y procedencia de los datos y la fragmentación de la información entre múltiples sistemas.
En el caso español, además de la carencia de infraestructuras adecuadas para el tratamiento de datos en tiempo real, las empresas señalan la escasez de profesionales especializados en inteligencia artificial y análisis de datos como otro de los grandes retos a superar. La dispersión de la información en diferentes plataformas y departamentos completa el listado de obstáculos más relevantes.
Esta situación afecta especialmente al desarrollo de la denominada IA agéntica, una nueva generación de sistemas capaces de ejecutar tareas complejas de forma autónoma. Dos tercios de los responsables tecnológicos consideran que las limitaciones relacionadas con la calidad de los datos y las infraestructuras dificultan su implantación. Aunque un 32% de las organizaciones ya cuenta con este tipo de soluciones en producción, la mayoría continúa acumulando retrasos en su despliegue.
La importancia de los datos en tiempo real
A medida que las empresas buscan pasar de los proyectos piloto a aplicaciones reales con impacto en el negocio, la calidad de los datos se convierte en un factor decisivo. En España, el 79% de los responsables tecnológicos considera prioritario aprovechar los datos corporativos para alimentar los sistemas de inteligencia artificial.
La razón es sencilla: los algoritmos son tan eficaces como la información que reciben. Datos incompletos, obsoletos o descontextualizados limitan significativamente la capacidad de respuesta y la precisión de los modelos.
En este contexto, las plataformas de streaming de datos ganan protagonismo. Según el informe, nueve de cada diez responsables de TI españoles consideran que estas tecnologías mejoran la calidad, el contexto y la accesibilidad de la información, facilitando que los sistemas de inteligencia artificial trabajen con datos más fiables y actualizados.
Las expectativas son elevadas. El 92% de los directivos españoles cree que el streaming de datos aumentará el retorno de sus inversiones en inteligencia artificial, mientras que el 90% considera que acelerará significativamente su adopción.
El streaming de datos supera a la propia IA como prioridad estratégica
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es que las organizaciones están empezando a priorizar las infraestructuras de datos por encima de las propias soluciones de inteligencia artificial.
En España, el 87% de los responsables tecnológicos sitúa el streaming de datos entre sus principales prioridades estratégicas, superando incluso a la inteligencia artificial y al machine learning, que son considerados prioritarios por el 84%.
Esta tendencia refleja una creciente conciencia empresarial sobre la necesidad de construir bases sólidas antes de escalar iniciativas basadas en IA. La capacidad de integrar, contextualizar y distribuir información en tiempo real se está convirtiendo en un requisito indispensable para que los modelos generen valor de forma consistente.
Según explica Shaun Clowes, director de producto de Confluent, el problema actual no radica en la falta de inversión, sino en la calidad de los datos que alimentan los sistemas. A su juicio, muchas organizaciones siguen desarrollando proyectos de inteligencia artificial sobre infraestructuras fragmentadas y procesos heredados que no fueron diseñados para responder a las exigencias de una inteligencia continua y en tiempo real. En consecuencia, las compañías que logren consolidar arquitecturas de datos robustas y capaces de conectar información procedente de toda la organización estarán mejor posicionadas para transformar la inversión en inteligencia artificial en resultados tangibles y escalables.
