La plataforma interna de IA de la empresa como infraestructura estratégica y necesidad empresarial

Soberanía digital: Cómo las empresas mantienen el control sobre su IA y sus datos.

La era de los experimentos con IA ha terminado. La inteligencia artificial ya no es un proyecto de innovación opcional, sino que se ha convertido rápidamente en un factor decisivo para la competitividad, la eficiencia y la viabilidad futura. Las empresas están duplicando sus tasas de adopción de IA y reconocen que la inacción equivale a un retroceso estratégico. Sin embargo, en su afán por aprovechar el potencial de la IA, muchas recurren a soluciones rápidas en la nube, pasando por alto las consecuencias a largo plazo: costes ocultos, una peligrosa dependencia de un proveedor y graves riesgos para la privacidad de los datos y la soberanía digital.

En este punto de inflexión crucial, la plataforma de IA gestionada por la propia empresa se consolida no como una opción más, sino como una necesidad estratégica. Representa el paso de simplemente utilizar tecnología de IA externa a ser el artífice de su propia creación de valor basada en datos. Esta decisión va mucho más allá de la implementación técnica: es una corrección de rumbo fundamental que determina quién mantiene el control sobre los recursos digitales más valiosos de la empresa: los datos, los modelos y el poder innovador resultante.

Este artículo explica las razones de peso de este cambio de paradigma. Analiza la compleja lógica económica que, a menudo, convierte una plataforma interna en la solución más rentable al escalar, y demuestra cómo la presión regulatoria del RGPD y la Ley de IA de la UE está transformando la soberanía de los datos de una recomendación en una obligación. Además, examina la trampa estratégica de la dependencia de un solo proveedor y la importancia crítica de que las organizaciones estén preparadas para aprovechar todo el potencial de la IA de forma segura, conforme a la normativa y sostenible.

Cuando la soberanía digital se convierte en un factor competitivo: Por qué la IA gestionada no es una opción, sino una estrategia de supervivencia.

La gestión de la inteligencia artificial en las estructuras corporativas se encuentra en un punto de inflexión crucial. Lo que hace tan solo unos años se consideraba un tema experimental y marginal, se está convirtiendo en una decisión estratégica fundamental con consecuencias de gran alcance para la competitividad, la innovación y la autonomía digital. La plataforma de IA gestionada internamente, como solución de IA gestionada, representa un cambio de paradigma en la forma en que las organizaciones abordan la tecnología más transformadora de nuestro tiempo.

El mercado global de plataformas de IA ya alcanzó un tamaño considerable de 65.250 millones de dólares en 2025 y se prevé que crezca hasta los 108.960 millones de dólares en 2030, lo que representa una tasa de crecimiento anual promedio del 10,8 %. Sin embargo, estas cifras ocultan la transformación fundamental que está en marcha. No se trata simplemente del crecimiento del mercado, sino de la reorganización de la creación de valor empresarial mediante sistemas inteligentes capaces de actuar, aprender y tomar decisiones de forma autónoma.

En Alemania, el 27 % de las empresas ya utilizan inteligencia artificial en sus procesos de negocio, frente al 13,3 % del año pasado. Este aumento al doble en tan solo un año marca un punto de inflexión. La reticencia inicial está dando paso a la constatación de que abstenerse de la IA ya no es una postura neutral, sino que representa una clara desventaja competitiva. Las empresas prevén incrementos de productividad superiores al 10 % gracias al uso de la IA, algo que no se puede ignorar en un contexto de incertidumbre económica y escasez de talento.

La distribución sectorial de la adopción de la IA resulta especialmente reveladora. Los proveedores de servicios de TI lideran con un 42 %, seguidos por las consultorías legales y fiscales con un 36 %, y la investigación y el desarrollo, también con un 36 %. Estos sectores se caracterizan por el procesamiento intensivo de datos estructurados y no estructurados, la alta intensidad de conocimiento de sus procesos de trabajo y el vínculo directo entre el procesamiento de la información y la creación de valor. Constituyen indicadores tempranos de un desarrollo que se extenderá a todos los sectores de la economía.

La racionalidad económica de las plataformas de IA internas

La decisión de implementar una plataforma de IA gestionada internamente responde a una lógica económica compleja que va mucho más allá de simples comparaciones de costes. El coste total de propiedad de las implementaciones típicas de IA abarca mucho más que los costes obvios de licencias e infraestructura. Se extiende a lo largo de todo el ciclo de vida, desde los costes de adquisición e implementación hasta los gastos operativos, los costes ocultos y los costes de salida.

Los costes de implementación de proyectos de IA varían considerablemente según el caso de uso. Las soluciones de chatbot sencillas oscilan entre 1.000 € y 10.000 €, mientras que la automatización del servicio al cliente cuesta entre 10.000 € y 50.000 €. El análisis predictivo para procesos de ventas varía entre 20.000 € y 100.000 €, y los sistemas personalizados de aprendizaje profundo parten de 100.000 € sin límite máximo. Sin embargo, estas cifras solo reflejan la inversión inicial y subestiman sistemáticamente los costes totales.

Un estudio revela que solo el 51 % de las organizaciones pueden evaluar con precisión el retorno de la inversión (ROI) de sus proyectos de IA. Esta incertidumbre se debe a la complejidad de las cadenas de valor en las que se integran los sistemas de IA y a la dificultad de cuantificar los efectos indirectos. Las empresas que utilizan herramientas de optimización de costes de terceros muestran una confianza significativamente mayor en sus cálculos de ROI, lo que pone de manifiesto la necesidad de contar con estructuras de gobernanza profesionales.

Se prevé que los presupuestos mensuales promedio para IA aumenten un 36 % en 2025, lo que refleja un cambio significativo hacia iniciativas de IA más grandes y complejas. Este aumento no es uniforme en todas las empresas, sino que se concentra en organizaciones que ya han implementado con éxito proyectos de IA de menor escala y ahora desean ampliarlos. Esta dinámica de escalamiento refuerza considerablemente la importancia de una decisión estratégica sobre la plataforma.

En este contexto, la distinción entre soluciones en la nube y soluciones locales cobra cada vez más importancia. Si bien las soluciones en la nube ofrecen menores barreras de entrada y permiten una experimentación rápida, las implementaciones locales pueden resultar más rentables con una intensidad de uso suficiente. La capitalización de los sistemas locales, su amortización a lo largo de varios años y las opciones de depreciación fiscal, junto con los costes iniciales de entrenamiento para grandes modelos de lenguaje con datos de toda la empresa, hacen que las soluciones locales sean económicamente atractivas al escalar.

Los modelos de precios de los proveedores externos de IA se basan en lógicas diferentes. Los modelos de licencia ofrecen seguridad en la planificación, aunque con una alta inversión inicial. Los modelos de pago por uso permiten flexibilidad ante la fluctuación de la demanda, pero pueden generar costes exponencialmente altos con un uso intensivo. Los modelos de suscripción simplifican la planificación financiera, pero conllevan el riesgo de pagar por capacidad no utilizada. Los modelos freemium atraen clientes con funciones básicas gratuitas, pero los costes pueden aumentar rápidamente al escalar.

Un ejemplo práctico ilustra la dimensión económica. Una empresa con diez empleados, cada uno dedicando ocho horas semanales a la elaboración de informes, consume 3600 horas de trabajo anuales en esta tarea. Una solución de IA que reduce este tiempo a una hora por informe ahorra 2700 horas de trabajo al año. Con una tarifa horaria promedio de 50 €, esto equivale a un ahorro de 135 000 € anuales. Incluso con unos costes de implementación de 80 000 €, la inversión se amortiza en siete meses.

Un análisis general de las inversiones en IA muestra que las empresas con mayor madurez en IA obtienen un retorno de la inversión hasta seis puntos porcentuales superior al de las organizaciones con una adopción limitada. Casi dos tercios de los usuarios de IA, concretamente el 65 %, están satisfechos con sus soluciones de IA generativa. Esto demuestra que el valor económico de la IA no es hipotético, sino medible y alcanzable.

Gobernanza, protección de datos y cumplimiento normativo

El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) europeo y la Ley de IA de la UE crean un marco regulatorio que no solo permite, sino que prácticamente exige el uso de plataformas de IA internas. Por su propia naturaleza, el RGPD requiere responsabilidad, minimización de datos, limitación de la finalidad y transparencia en el tratamiento de datos personales. Estos requisitos chocan frontalmente con los modelos de negocio de muchos proveedores externos de IA, que se basan en la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos con datos de clientes y procesos de toma de decisiones opacos.

La Ley de IA introduce una clasificación de sistemas de IA basada en el riesgo, que va desde sistemas prohibidos hasta sistemas de alto riesgo y de riesgo mínimo. Esta categorización exige documentación exhaustiva, pruebas, procesos de gobernanza y supervisión humana para los sistemas de alto riesgo. Las organizaciones deben poder demostrar que sus sistemas de IA no producen efectos discriminatorios, que sus procesos de toma de decisiones son transparentes y que se supervisan continuamente para detectar sesgos.

La soberanía de datos se está convirtiendo en un imperativo estratégico. Se refiere a la capacidad de los estados u organizaciones para mantener el control sobre sus datos, independientemente de dónde se almacenen o procesen físicamente. Los sistemas de IA soberanos almacenan y gestionan modelos y datos de IA respetando las normativas y limitaciones nacionales o regionales. Controlan quién tiene acceso a los datos y dónde se entrenan los modelos.

La implementación de sistemas de IA que cumplan con el RGPD requiere varias medidas clave. La privacidad desde el diseño y la privacidad por defecto deben integrarse en la arquitectura del sistema desde el principio. Las evaluaciones de impacto sobre la protección de datos son obligatorias para prácticamente todas las herramientas de IA modernas debido al alto riesgo para los derechos de los interesados. Es fundamental contar con una documentación exhaustiva de todos los flujos de datos, las finalidades del tratamiento y las medidas de seguridad. Las cláusulas contractuales tipo para transferencias internacionales de datos son indispensables cuando los datos salen de la UE.

La implementación práctica de estos requisitos varía considerablemente según el escenario de despliegue. Las soluciones en la nube de grandes proveedores estadounidenses suelen operar bajo el Marco de Privacidad de Datos UE-EE. UU., que, sin embargo, se encuentra sujeto a una mayor incertidumbre jurídica tras la sentencia Schrems II. Las empresas deben realizar evaluaciones de impacto sobre las transferencias de datos y demostrar que estas cumplen con el RGPD.

El almacenamiento de datos de solicitudes conlleva un riesgo particular. Google Gemini almacena las solicitudes hasta por 18 meses, lo que puede ocasionar importantes problemas de cumplimiento si se introducen datos personales por error. Si bien Microsoft Copilot ofrece herramientas de gobernanza integrales con Microsoft Purview, estas deben configurarse correctamente para ser efectivas. ChatGPT Enterprise permite separar los datos de uso de los de entrenamiento y ofrece servidores en la UE, pero requiere acuerdos contractuales pertinentes.

Contar con una plataforma de IA propia ofrece ventajas cruciales. Los datos nunca salen de la infraestructura de la empresa, lo que minimiza los riesgos de privacidad y simplifica el cumplimiento normativo. El control total sobre las restricciones de acceso, los procedimientos de procesamiento y la auditabilidad se logra automáticamente mediante la gestión interna. Las empresas pueden adaptar las políticas de gobernanza a sus necesidades específicas sin depender de políticas genéricas de proveedores.

El establecimiento de una estructura de gobernanza formal para la IA debe estar a cargo de la alta dirección, idealmente con un Director de IA o un Comité de Gobernanza de IA. Este nivel de liderazgo debe garantizar que las estrategias de IA estén alineadas con los objetivos generales del negocio. Es fundamental definir claramente las funciones y responsabilidades de los responsables de datos, los líderes de IA y los responsables de cumplimiento normativo. El desarrollo de políticas de IA replicables que sirvan como estándares de servicio facilita la escalabilidad y la integración de nuevos empleados.

La trampa de la dependencia de un proveedor y la importancia de la interoperabilidad

La dependencia de un proveedor se está convirtiendo en un riesgo estratégico crítico en la era de la IA. Depender de los ecosistemas propietarios de proveedores individuales restringe la flexibilidad a largo plazo, aumenta los costos y limita el acceso a innovaciones fuera del sistema elegido. Esta dependencia se desarrolla gradualmente a través de una serie de decisiones individuales aparentemente pragmáticas y, a menudo, solo se hace evidente cuando el cambio ya resulta prohibitivo.

Los mecanismos de dependencia de un proveedor son múltiples. Las API propietarias crean dependencias técnicas, ya que el código de la aplicación se escribe directamente para interfaces específicas del proveedor. La migración de datos se complica por los formatos propietarios y las elevadas tarifas de transferencia. Las obligaciones contractuales con compromisos a largo plazo reducen el poder de negociación. La dependencia de procesos se produce cuando los equipos se forman exclusivamente en las herramientas de un único proveedor. Los costes de cambiar de proveedor —técnicos, contractuales, procedimentales y relacionados con los datos— aumentan exponencialmente con el tiempo.

Casi la mitad de las empresas alemanas están replanteando su estrategia en la nube debido a la preocupación por el aumento de los costes y la dependencia. El 67 % de las organizaciones ya están intentando activamente evitar una dependencia excesiva de proveedores individuales de tecnología de IA. Estas cifras reflejan una creciente concienciación sobre los riesgos estratégicos de las plataformas propietarias.

Los costes de la dependencia se manifiestan en múltiples niveles. Los aumentos de precios no pueden compensarse cambiando a la competencia si la migración resulta técnica o económicamente inviable. El retraso en la innovación surge cuando existen modelos o tecnologías avanzadas fuera del ecosistema elegido, pero no pueden utilizarse. El poder de negociación se erosiona cuando el proveedor sabe que el cliente está prácticamente atrapado. La agilidad estratégica se pierde cuando la propia hoja de ruta está ligada a la del proveedor.

Un ejemplo hipotético ilustra el problema. Una empresa minorista invierte fuertemente en la plataforma integral de marketing con IA de un proveedor. Cuando un competidor especializado ofrece un modelo predictivo de abandono de clientes significativamente superior, la empresa descubre que el cambio es imposible. La profunda integración de las API propietarias del proveedor original con los sistemas de datos de clientes y la ejecución de campañas implica que una reconstrucción llevaría más de un año y costaría millones.

La interoperabilidad actúa como antídoto contra la dependencia de un solo proveedor. Se refiere a la capacidad de diferentes sistemas, herramientas y plataformas de IA para trabajar juntos sin problemas, independientemente de su proveedor o tecnología subyacente. Esta interoperabilidad opera en tres niveles. La interoperabilidad a nivel de modelo permite el uso de múltiples modelos de IA de diferentes proveedores dentro del mismo flujo de trabajo sin cambios en la infraestructura. La interoperabilidad a nivel de sistema garantiza que la infraestructura de soporte, como la gestión de avisos, las medidas de seguridad y las funciones analíticas, funcione de manera consistente en diferentes modelos y plataformas. La interoperabilidad a nivel de datos se centra en formatos de datos estandarizados, como esquemas JSON e incrustaciones, para un intercambio de datos fluido.

Los estándares y protocolos desempeñan un papel fundamental. Los protocolos de comunicación entre agentes establecen un lenguaje común que permite a los sistemas de IA intercambiar información y delegar tareas sin intervención humana. El Protocolo de Comunicación Mesh crea una red abierta y escalable en la que los agentes de IA pueden colaborar sin duplicar esfuerzos. Estos protocolos representan un avance hacia ecosistemas de IA abiertos que evitan la dependencia de un solo proveedor.

La arquitectura modular, diseñada para evitar dependencias, permite reemplazar componentes individuales de IA sin necesidad de rediseñar el sistema por completo. Una plataforma tecnológicamente independiente, por ejemplo, permite cambiar el modelo de lenguaje subyacente sin reimplementar toda la aplicación. Este enfoque reduce la dependencia de una única pila tecnológica en más del 90 %.

Las plataformas sin código refuerzan aún más la independencia de los desarrolladores externos y aumentan la autonomía de los departamentos empresariales. Cuando los usuarios empresariales pueden configurar y personalizar sus propios flujos de trabajo, disminuye la dependencia de equipos de desarrollo especializados, que tal vez solo estén familiarizados con el ecosistema de un proveedor específico.

La recomendación estratégica es, por lo tanto: establecer dependencias de forma consciente, pero protegiendo las áreas críticas. Se deben planificar alternativas y opciones de salida para los procesos críticos. Mantener la disposición a experimentar con nuevos servicios, pero integrarlos profundamente solo tras una evaluación exhaustiva. Monitorear continuamente la salud de los proveedores y la disponibilidad de alternativas. Implementar una estrategia de adaptación evolutiva cuando las condiciones o necesidades del mercado cambien.

Plataforma de IA gestionada - Imagen: Xpert.Digital

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Preparación organizativa y crisis de competencias

La disponibilidad tecnológica de soluciones de IA no se traduce automáticamente en la preparación de las organizaciones para su uso efectivo. La brecha de habilidades en IA describe la discrepancia entre la creciente demanda de puestos relacionados con la IA y el talento cualificado disponible. Más del 60 % de las empresas tienen dificultades para contratar expertos en IA. Esta brecha afecta no solo a las habilidades de programación o ciencia de datos, sino también a la combinación de experiencia técnica, visión para los negocios, capacidad de resolución de problemas y consideraciones éticas.

La escasez global de talento en IA alcanzará niveles críticos para 2025. La demanda superará la oferta en una proporción de 3,2 a 1 en todos los puestos clave, con más de 1,6 millones de vacantes y tan solo 518.000 candidatos cualificados. El desarrollo de másteres en Derecho (LLM), la gestión de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) y la ética de la IA presentarán los cuellos de botella más severos, con puntuaciones de demanda superiores a 85 sobre 100 y puntuaciones de oferta inferiores a 35 sobre 100. El tiempo medio para cubrir los puestos de IA será de seis a siete meses.

Las expectativas salariales para los puestos relacionados con la IA son un 67 % superiores a las de los puestos de software tradicionales, con un crecimiento interanual del 38 % en todos los niveles de experiencia. Esta dinámica de precios refleja el desequilibrio fundamental entre la oferta y la demanda, y convierte la contratación en un desafío financiero para muchas organizaciones.

La inteligencia artificial no solo está transformando los sistemas tecnológicos, sino también las estructuras organizativas, los procesos de trabajo y las culturas corporativas. La gestión del cambio se está convirtiendo en un factor crítico para el éxito de las implementaciones de IA. Un estudio de IBM de 2022 identifica la falta de conocimiento como el principal obstáculo para el uso de la IA. Incluso gigantes tecnológicos como Microsoft tuvieron dificultades inicialmente para convencer a sus empleados de los beneficios de la IA e impartirles las habilidades necesarias.

La integración exitosa de la IA requiere programas de capacitación integrales e iniciativas de gestión del cambio que involucren a todos los empleados. Estas medidas fomentan una mayor aceptación de las tecnologías de IA y mejoran las habilidades de la fuerza laboral. JPMorgan Chase desarrolló la plataforma COiN para utilizar el aprendizaje automático en el análisis de documentos legales, lo que permite ahorrar aproximadamente 360 000 horas de trabajo al procesar 12 000 contratos al año. Sin embargo, el éxito depende de que los empleados aprendan a usar la IA y estén dispuestos a hacerlo.

La preparación organizacional para la IA va más allá de los requisitos tecnológicos. Requiere la interacción de habilidades técnicas y blandas, la alineación organizacional y la capacidad de generar confianza en la IA. Los factores clave de preparación incluyen la confianza, el apoyo de la dirección, los datos, las habilidades, la alineación estratégica, los recursos, la cultura, la innovación, las capacidades gerenciales, la adaptabilidad, la infraestructura, la competitividad, el costo, la estructura organizacional y el tamaño.

Una característica clave que contribuye directamente a una cultura preparada para la IA es una cultura organizacional basada en datos. Las organizaciones que toman decisiones fundamentadas en datos y evidencia, en lugar de en la intuición o la tradición, tienen más probabilidades de estar preparadas para la IA. Una cultura basada en datos garantiza que los empleados de todos los niveles cuenten con las herramientas y la mentalidad necesarias para integrar la IA en sus procesos diarios de toma de decisiones.

El rol de los gestores del cambio en IA está cobrando cada vez más importancia. Estos profesionales apoyan a las organizaciones para que gestionen con éxito la transformación que supone la inteligencia artificial. Se centran especialmente en apoyar a los empleados durante este proceso de cambio, con el objetivo de fomentar la aceptación de las soluciones de IA, mitigar la ansiedad y promover la disposición al cambio. Sus tareas incluyen planificar, gestionar e implementar procesos de cambio; desarrollar estrategias de cambio; comunicar la visión y los beneficios; facilitar talleres y sesiones de retroalimentación; analizar las necesidades de cambio y las barreras para su aceptación; y desarrollar medidas de formación y comunicación.

Paradójicamente, gestionar una plataforma de IA interna puede facilitar el desarrollo de habilidades. En lugar de que los empleados tengan que lidiar con diversas herramientas externas y sus diferentes interfaces, una plataforma central ofrece un entorno consistente para el aprendizaje y la experimentación. Se pueden desarrollar programas de capacitación estandarizados adaptados a la plataforma específica. La transferencia de conocimientos se simplifica cuando todos utilizan el mismo sistema.

Solo el seis por ciento de los empleados se siente muy cómodo utilizando la IA en sus funciones, mientras que casi un tercio se siente bastante incómodo. Esta discrepancia entre la disponibilidad tecnológica y la capacidad humana debe abordarse. Las investigaciones identifican la capacidad de resolución de problemas, la adaptabilidad y la disposición para aprender como competencias fundamentales para gestionar un futuro impulsado por la IA.

No abordar estas carencias de habilidades puede provocar desmotivación, mayor rotación de personal y un menor rendimiento de la organización. El 43 % de los empleados que planean dejar su puesto priorizan las oportunidades de formación y desarrollo. Las empresas que invierten en estas áreas no solo retienen el talento, sino que también fortalecen su reputación como organizaciones innovadoras.

Dinámica del mercado y desarrollos futuros

El panorama de las plataformas de IA está experimentando una rápida consolidación y diferenciación. Por un lado, los hiperescaladores como Microsoft Azure AI, AWS Bedrock y Google Vertex AI dominan el mercado gracias a sus sistemas integrados de infraestructura, identidad y facturación. Estos proveedores aprovechan sus ecosistemas en la nube existentes para proteger las cuentas de la migración. Por otro lado, los proveedores especializados como OpenAI, Anthropic y Databricks están ampliando los límites en cuanto al tamaño de los modelos, las versiones de código abierto y la extensibilidad del ecosistema.

Las fusiones y adquisiciones superaron los 50 000 millones de dólares en 2024, destacando la inversión de Meta de 15 000 millones de dólares en Scale AI y la ronda de financiación de Databricks de 15 250 millones de dólares. El diseño conjunto de hardware se está consolidando como una nueva ventaja competitiva, con los chips TPU v5p de Google y Trainium2 de Amazon que prometen reducciones en el coste por token y atraen clientes a entornos de ejecución propietarios.

En 2024, el software representó el 71,57 % de la cuota de mercado de las plataformas de IA, lo que refleja una fuerte demanda de entornos integrados de desarrollo de modelos que unifican la ingesta, la orquestación y la monitorización de datos. Los servicios, aunque de menor tamaño, se expanden a una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 15,2 %, ya que las empresas buscan soporte integral de diseño y operación para acortar los ciclos de retorno de la inversión.

Las configuraciones en la nube representaron el 64,72 % del mercado de plataformas de IA en 2024 y se prevé que experimenten el crecimiento más rápido, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 15,2 %. Sin embargo, las infraestructuras locales y los nodos perimetrales siguen siendo esenciales en los sectores sanitario, financiero y público, donde se aplican las normas de soberanía de datos. Los orquestadores híbridos que abstraen la ubicación permiten a las organizaciones entrenar de forma centralizada mientras realizan inferencias en el perímetro, equilibrando la latencia y el cumplimiento normativo.

Cabe destacar el cambio hacia la IA privada/en el borde para la soberanía de los datos, impulsado por la UE y en expansión a Asia-Pacífico y a los sectores regulados de EE. UU., con un impacto estimado del 1,7 % en la tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) a largo plazo. El impulso regulatorio hacia la auditabilidad de los modelos, liderado por la UE y pendiente de adopción federal en EE. UU., añade otro 1,2 % a la TCAC a largo plazo.

En Alemania, la situación es dispar. Si bien el uso absoluto de la IA en las empresas alcanza el 11,6 %, superando la media de la UE del 8 %, este uso se ha estancado sorprendentemente desde 2021. Este estancamiento contrasta con el desarrollo dinámico de aplicaciones de IA general como ChatGPT y resulta contraintuitivo dados sus efectos positivos en la productividad.

Sin embargo, un análisis más detallado revela un aumento significativo. Al incluir a las empresas que declararon usar IA en encuestas anteriores pero que no lo hicieron en 2023 —posiblemente porque los procesos de IA están tan integrados que los encuestados ya no los consideran relevantes—, se observa un claro incremento en el uso de IA en 2023 en comparación con 2021. Esto sugiere una normalización de la IA en los procesos empresariales.

El 91 % de las empresas alemanas considera ahora la IA generativa un factor importante para su modelo de negocio y la creación de valor futura, frente al 55 % del año pasado. El 82 % planea invertir más en los próximos doce meses, y más de la mitad prevé aumentos presupuestarios de al menos el 40 %. El 69 % ha establecido una estrategia para la IA generativa, un 38 % más que en 2024.

Entre los beneficios que las empresas esperan de la IA se incluyen una mayor innovación, eficiencia, ventas y automatización, así como oportunidades de crecimiento y desarrollo de productos. Sin embargo, la acumulación de requisitos en materia de gobernanza, directrices éticas y formación sigue siendo un desafío, y el uso fiable de la IA continúa siendo un obstáculo clave.

La IA agentiva dominará la expansión del presupuesto de TI durante los próximos cinco años, alcanzando más del 26 por ciento del gasto mundial en TI, con 1,3 billones de dólares en 2029. Esta inversión, impulsada por el crecimiento de las aplicaciones y sistemas habilitados por IA agentiva para la gestión de flotas de agentes, señala una transformación dentro de los presupuestos de TI empresariales, particularmente en software, hacia estrategias de inversión lideradas por productos y servicios basados ​​en una base de IA agentiva.

Las previsiones muestran una clara correlación entre el crecimiento de la inversión en IA y la confianza de los líderes de TI en que el uso eficaz de la IA puede impulsar el éxito empresarial futuro. Los proveedores de aplicaciones y servicios que se rezaguen en la integración de la IA en sus productos y no los potencien con agentes corren el riesgo de perder cuota de mercado frente a las empresas que han decidido situar la IA en el centro de su estrategia de desarrollo de productos.

Se estima que el mercado de IA en Alemania alcanzará los nueve mil millones de euros en 2025 y se prevé que crezca hasta los 37 mil millones de euros en 2031, lo que representa una tasa de crecimiento anual que supera significativamente el desarrollo económico general. El ecosistema de startups de IA en Alemania contaba con 687 empresas en 2024, lo que corresponde a un crecimiento interanual del 35 %. Berlín y Múnich dominan este ecosistema, concentrando aproximadamente el 50 % de todas las startups de IA del país.

El 73 % de las empresas alemanas cree que una normativa clara sobre IA, si se implementa correctamente, puede ofrecer una ventaja competitiva a las empresas europeas. Esto pone de relieve la oportunidad que presenta el enfoque regulatorio europeo: una IA fiable desarrollada en Europa puede convertirse en un factor diferenciador.

Matriz de decisión estratégica para escenarios de despliegue

La elección entre modelos de implementación en la nube, locales e híbridos para plataformas de IA no sigue una lógica universal, sino que debe reflejar los requisitos, las limitaciones y las prioridades estratégicas específicas de cada organización. Cada modelo ofrece ventajas y desventajas distintas que deben sopesarse cuidadosamente en función de los objetivos empresariales.

Los modelos de implementación local ofrecen máxima seguridad y control sobre los datos y la propiedad intelectual. Los datos altamente sensibles, la propiedad intelectual o los datos sujetos a estrictos requisitos de cumplimiento normativo, como en los sectores financiero o sanitario, se gestionan mejor en este entorno. Su alta capacidad de personalización permite adaptarlos a necesidades específicas. El procesamiento local reduce potencialmente la latencia de las aplicaciones críticas en tiempo real. Las ventajas de costes durante el escalado se deben a las oportunidades de capitalización y a la reducción de los costes variables de transacción.

Las soluciones locales presentan desafíos como altas inversiones iniciales en infraestructura, tiempos de implementación prolongados, la necesidad de personal interno especializado para el mantenimiento y las actualizaciones, y una escalabilidad limitada en comparación con la elasticidad de la nube. Estos desafíos pueden mitigarse al seleccionar un socio que ofrezca un producto estándar, servicios de configuración y soporte para la implementación local.

La implementación en la nube ofrece una rápida rentabilidad para la experimentación inicial o la prueba de concepto. Se requieren presupuestos iniciales más bajos, ya que no es necesario invertir en hardware. La escalabilidad automática permite la adaptación a cargas de trabajo fluctuantes. La rápida puesta en marcha de los productos estándar acelera la creación de valor. El proveedor se encarga del mantenimiento, la redundancia y la escalabilidad.

Las desventajas de las soluciones en la nube se manifiestan en un potencial aumento exponencial de los costos con un uso intensivo, ya que los modelos de pago por uso resultan costosos a altos volúmenes. La diferenciación competitiva es limitada, dado que los competidores pueden utilizar las mismas soluciones estándar. La propiedad de los datos y los modelos permanece en manos del proveedor, lo que genera problemas de privacidad, seguridad y dependencia del proveedor. La limitada personalización restringe la experimentación avanzada.

Los modelos de nube híbrida combinan las ventajas de ambos enfoques y, al mismo tiempo, abordan sus limitaciones. Las cargas de trabajo de IA sensibles se ejecutan en servidores dedicados o clústeres privados para garantizar el cumplimiento normativo, mientras que el entrenamiento menos crítico se traslada a la nube pública. Las cargas de trabajo estables operan en infraestructura privada, y la elasticidad de la nube pública se utiliza solo cuando es necesario. La soberanía de los datos se garantiza al mantener los datos sensibles en las instalaciones y aprovechar la escalabilidad de la nube pública cuando esté permitido.

La aceleración de la IA mediante IA generativa, grandes modelos de lenguaje y cargas de trabajo de computación de alto rendimiento está transformando los requisitos de infraestructura. Las empresas necesitan acceso a clústeres de GPU, redes de gran ancho de banda e interconexiones de baja latencia, recursos que no se distribuyen equitativamente entre los proveedores. En entornos multicloud, las empresas eligen un proveedor según su especialización en IA, como los servicios TPU de Google o la integración de OpenAI de Azure. En entornos de nube híbrida, las cargas de trabajo de IA sensibles se ejecutan localmente, mientras que el entrenamiento se externaliza a la nube pública.

Las presiones regulatorias se intensifican a nivel mundial. La Ley de Resiliencia Operacional Digital de la UE, la CPRA de California y las nuevas normativas de soberanía de datos en la región Asia-Pacífico exigen que las empresas tengan visibilidad y control sobre la ubicación de sus datos. La nube híbrida ofrece flexibilidad geográfica, permitiendo almacenar datos en las jurisdicciones donde así lo exigen las regulaciones. La nube híbrida garantiza la soberanía al mantener los datos confidenciales en las instalaciones del cliente, aprovechando la escalabilidad de la nube pública donde esté permitida.

La implementación práctica de una solución de IA gestionada como plataforma interna suele seguir un enfoque estructurado. En primer lugar, se definen los objetivos y requisitos, junto con un análisis detallado sobre si, cómo y dónde resulta conveniente el uso de la IA. La selección de tecnología y el diseño arquitectónico consideran componentes modulares que pueden intercambiarse con flexibilidad. La integración y preparación de datos constituyen la base para modelos de alto rendimiento. El desarrollo de modelos y la configuración de MLOps establecen procesos de despliegue y monitorización continuos.

Las ventajas que ofrece una plataforma de IA interna incluyen la reducción de los tiempos de desarrollo gracias a la estandarización y la reutilización, la automatización de los procesos de entrenamiento, despliegue y monitorización, la integración segura en los sistemas existentes teniendo en cuenta todos los requisitos de cumplimiento, y el control total sobre los datos, los modelos y la infraestructura.

La plataforma de IA como infraestructura estratégica

Una plataforma de IA gestionada internamente, como solución de IA gestionada, representa mucho más que una decisión tecnológica. Constituye un cambio estratégico con implicaciones fundamentales para la competitividad, la soberanía digital, la agilidad organizativa y la capacidad de innovación a largo plazo. La evidencia proveniente de datos de mercado, la experiencia empresarial y la evolución normativa convergen en una visión clara: las empresas que se toman en serio la adopción de la IA necesitan una estrategia de plataforma coherente que equilibre la gobernanza, la flexibilidad y la creación de valor.

La lógica económica justifica un enfoque diferenciado. Si bien los servicios en la nube externos ofrecen pocas barreras de entrada y permiten una rápida experimentación, las estructuras de costos cambian drásticamente a favor de las soluciones internas a medida que los sistemas escalan. El costo total de propiedad debe considerarse a lo largo de todo el ciclo de vida, incluidos los costos ocultos derivados de la dependencia del proveedor, la filtración de datos y la falta de control. Las organizaciones con un uso intensivo de IA y estrictos requisitos de cumplimiento suelen encontrar la solución óptima, tanto económica como estratégicamente, en modelos locales o híbridos.

El marco regulatorio europeo, con el RGPD y la Ley de IA, hace que el control interno de las empresas sobre sus sistemas de IA no solo sea deseable, sino cada vez más necesario. La soberanía de los datos está pasando de ser un valor añadido a un requisito indispensable. La capacidad de demostrar en cualquier momento dónde se procesan los datos, quién tiene acceso a ellos, cómo se entrenaron los modelos y en qué se basan las decisiones se está convirtiendo en un imperativo de cumplimiento normativo. Los servicios externos de IA a menudo no pueden cumplir con estos requisitos, o solo lo hacen con un esfuerzo adicional considerable.

El riesgo de dependencia de un proveedor es real y aumenta con cada integración propietaria. Las arquitecturas modulares, los estándares abiertos y la interoperabilidad deben integrarse en las estrategias de plataforma desde el principio. La capacidad de intercambiar componentes, cambiar de modelo y migrar a nuevas tecnologías garantiza que la organización no quede atrapada en el ecosistema de un proveedor.

No debe subestimarse la dimensión organizativa. La disponibilidad de tecnología no garantiza automáticamente la capacidad de usarla eficazmente. Desarrollar habilidades, gestionar el cambio y establecer una cultura basada en datos requiere una inversión sistemática. Una plataforma interna puede facilitar estos procesos mediante entornos consistentes, formación estandarizada y responsabilidades claras.

La dinámica del mercado muestra que las inversiones en IA crecen exponencialmente, y la IA con agentes representa la siguiente etapa de evolución. Las empresas que sientan las bases ahora para una infraestructura de IA escalable, flexible y segura se posicionan para la próxima ola de sistemas autónomos. Elegir una plataforma de IA gestionada no es renunciar a la innovación, sino apostar por una capacidad de innovación sostenible.

En última instancia, todo se reduce a una cuestión de control. ¿Quién controla los datos, los modelos, la infraestructura y, por ende, la capacidad de generar valor a partir de la IA? Las dependencias externas pueden parecer convenientes a corto plazo, pero a largo plazo delegan competencias estratégicas clave a terceros. Una plataforma de IA propia, como solución de IA gestionada, es la forma en que las organizaciones mantienen el control sobre sus datos, su capacidad de innovación y, en definitiva, su futuro en un entorno y una economía cada vez más impulsados ​​por la IA.

Konrad Wolfenstein

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