En plena expansión de la inteligencia artificial, las empresas están descubriendo que no basta con implementar modelos avanzados o algoritmos potentes. El verdadero valor de la inteligencia artificial radica en cómo se preparan, gestionan y protegen los datos, y en si la infraestructura tecnológica es capaz de sostener las demandas de un entorno en constante cambio.
Un nuevo estudio global de IDC, encargado por NetApp, confirma esta realidad y revela que las organizaciones que invierten en calidad de datos y en arquitecturas modernas son las que están logrando convertir la inteligencia artificial en resultados empresariales tangibles.
El informe sitúa a la IA en una fase más madura. Ya no se trata de experimentar, sino de demostrar su impacto real en los ingresos, la productividad y la eficiencia. Las compañías líderes en adopción de inteligencia artificial, denominadas “maestras de la IA”, han encontrado un punto de equilibrio entre innovación y gobernanza, priorizando la preparación de los datos y la infraestructura que los sustenta.
La madurez de la IA marca la diferencia
De acuerdo con el estudio de IDC, las empresas que han alcanzado un mayor nivel de madurez en inteligencia artificial superan ampliamente a las que se encuentran en etapas iniciales.
Estas organizaciones han registrado un aumento del 24,1% en los ingresos y una reducción del 25,4% en los costes operativos gracias a una integración más eficiente de los procesos basados en IA. El denominador común es claro: un enfoque sólido hacia la gestión de datos y una infraestructura optimizada que permita escalar con agilidad.
Syam Nair, director de Producto de NetApp, lo resume de manera precisa: “La IA ya no se trata de demostrar su viabilidad, sino de demostrar su valor”. Según el ejecutivo, el éxito depende de que las empresas construyan arquitecturas inteligentes en la nube, escalables, adaptables y con capacidad para garantizar la calidad de los datos. Este equilibrio entre infraestructura y gestión de la información es el que convierte las iniciativas de inteligencia artificial en una fuente real de crecimiento empresarial.
El papel de la infraestructura en el éxito de la IA
Aunque muchas organizaciones han avanzado en sus estrategias de inteligencia artificial, la infraestructura sigue siendo uno de los principales cuellos de botella. El informe de IDC muestra que, aunque el porcentaje de compañías que reconocen la necesidad de una renovación completa de su almacenamiento se ha reducido del 63% al 37% en el último año, el 84% admite que sus sistemas actuales no están totalmente optimizados para la IA.
Esto demuestra que la preparación de los datos y la infraestructura sigue siendo un desafío estructural. Los modelos de inteligencia artificial necesitan acceder a grandes volúmenes de información en tiempo real, procesarla de forma segura y escalar sin interrupciones.
Sin una base tecnológica moderna, el potencial de la IA se diluye y las organizaciones no logran pasar de los proyectos piloto a aplicaciones de producción capaces de generar valor medible.
La seguridad y la gobernanza de los datos, prioridades estratégicas
La investigación también refleja un cambio de mentalidad en torno a la seguridad. El 62% de las organizaciones más avanzadas en inteligencia artificial ha aumentado su presupuesto de ciberseguridad en el último año, mientras que solo el 16% de las menos maduras ha hecho lo mismo.
Este enfoque preventivo responde a la necesidad de proteger los datos frente a amenazas externas, pero también de garantizar su integridad, trazabilidad y cumplimiento normativo.
En la era de la inteligencia artificial, los datos son el recurso más valioso, y su protección requiere estrategias de gobernanza sólidas. No basta con almacenar la información; es necesario comprender su origen, gestionar su calidad y asegurar que los modelos de IA se entrenen con fuentes confiables. Una infraestructura mal diseñada o datos poco fiables pueden conducir a decisiones erróneas y a pérdidas significativas para el negocio.
La IA agéntica impulsa la siguiente evolución
El estudio de IDC introduce un concepto emergente: la inteligencia artificial agéntica, una nueva generación de sistemas que actúan de forma autónoma y se integran en toda la organización.
Para aprovechar esta evolución, las empresas necesitan entornos de datos coherentes, interconectados y seguros. Los líderes del sector ya están adaptando sus arquitecturas hacia modelos inteligentes en la nube que integran automatización, análisis en tiempo real y aprendizaje continuo.
Esta transición exige que la preparación de los datos y la infraestructura se diseñen con visión a largo plazo.
Las compañías que adoptan una infraestructura de datos inteligente, como la que propone NetApp, son capaces de combinar almacenamiento unificado, gestión de cargas de trabajo y protección avanzada. Esto les permite moverse con rapidez en un mercado donde la velocidad y la adaptabilidad son factores determinantes.
Inversión estratégica en calidad de datos e infraestructura
Los hallazgos combinados de los estudios de 2024 y 2025 refuerzan la idea de que el éxito de la inteligencia artificial depende más de la solidez de la base tecnológica que de los modelos que se implementen. IDC afirma que la diferencia entre el entusiasmo inicial por la inteligencia artificial y su verdadero impacto empresarial radica en las prácticas de gestión de datos y en la arquitectura subyacente.
Las organizaciones que han apostado por modernizar sus canales de datos, fortalecer la gobernanza y actualizar sus infraestructuras están convirtiendo los experimentos en soluciones de producción.
Los denominados “maestros de la IA” han pasado de infraestructuras tradicionales a arquitecturas inteligentes en la nube, con capacidad de adaptarse de forma automática a las necesidades del negocio.
Según Dave Pearson, vicepresidente de Investigación de IDC, “las empresas que modernizan sus sistemas de datos, seguridad y almacenamiento son las que logran transformar los proyectos piloto en aplicaciones reales que generan resultados medibles”.
Esta afirmación refleja una tendencia clara: sin datos preparados ni una infraestructura eficiente, la inteligencia artificial no puede alcanzar todo su potencial.
La investigación de IDC y NetApp concluye que la madurez en IA no se mide por la cantidad de proyectos, sino por la calidad de la infraestructura que los soporta.
Las organizaciones que priorizan la preparación de los datos y la infraestructura no solo reducen riesgos y costes, sino que también obtienen una ventaja competitiva al transformar la información en decisiones más rápidas y precisas.
