Digital Realty (NYSE: DLR), proveedor global de centros de datos especializados y soluciones de interconexión, ha presentado los resultados de su informe “Panorama de los datos y la IA en Europa”, fruto de su reciente encuesta 2024 Global Data Insights Survey. Este exhaustivo estudio, que recoge las respuestas de más de 2.000 responsables IT en todo el mundo, muestra un significativo aumento de la madurez de la IA dentro de las grandes organizaciones: un 85% de los encuestados en Europa están implantando estrategias de IA y un 42% están monetizando de forma activa esta tecnología.
A pesar de este avance, la encuesta refleja una brecha importante: los esfuerzos de monetización aún no han impulsado un éxito destacado en el negocio. Solo el 27% de las empresas europeas considera que su uso actual de la IA es transformador, lo que subraya la necesidad de una mayor inversión en infraestructura digital para desbloquear todo el potencial de la inteligencia artificial.
Casi todas las compañías en Europa han integrado en cierta medida la IA, con un creciente reconocimiento de la importancia de una estrategia de datos robusta. Dos tercios (65%) de los consultados identifica estas estrategias como esenciales para la gestión y el aprovechamiento eficiente de los datos con el fin de ejecutar de forma exitosa iniciativas de inteligencia artificial.
Sin embargo, existen importantes desafíos. Muchas compañías europeas no disponen de la infraestructura digital necesaria ni para los datos, ni para el éxito de la IA. El principal desafío es el almacenamiento de los datos, un 57% de las empresas señala una capacidad de almacenaje insuficiente para ejecutar sus estrategias. Además, otro 57% reconoce que su infraestructura IT tiene que estar estratégicamente ubicada para garantizar un despliegue eficaz. El efecto Data Gravity, donde los datos se acumulan en ciertos rincones de la infraestructura, agrava estos inconvenientes, dificultando su movimiento debido a las limitaciones en el ancho de banda de la red, la dependencia de las aplicaciones y los problemas de rendimiento.
Según el informe, en España el principal obstáculo de las compañías a la hora de extraer información de los datos es la falta de talento interno con capacidad técnica y de análisis de datos. Por otro lado, el 46% de las empresas en nuestro país considera que su organización utiliza la IA de forma transformadora y/o como parte importante de su modelo de negocio.
Robert Assink, director general de Digital Realty en España, señala que «la inteligencia artificial no se puede desarrollar sin unas infraestructuras adecuadas y preparadas para afrontar el efecto Data Gravity y que cumplan con exigencias de sostenibilidad y eficiencia energética».
Reconocer la necesidad crítica de alinear la ubicación de los datos con la estrategia IA es clave. La inteligencia artificial se está desplegando en múltiples localizaciones dentro de las empresas, lo que incrementa la creación de los datos y requiere que estos sean estables y estén fácilmente disponibles para el procesamiento de la IA, especialmente en el edge. Cerca de tres cuartas partes (72%) de los encuestados están de acuerdo en que priorizar la ubicación de los datos es vital para afrontar los principales retos, como el almacenamiento, el procesamiento, la interconexión, la conformidad y la adecuación de las infraestructuras.
La falta de potencia para computación es también una preocupación al alza. Más de la mitad (53%) de las compañías carece de la potencia de computación necesaria para ejecutar los procesos de la IA allí donde se requieren y adaptarse a la demanda. Los obstáculos organizativos, como la falta de conocimientos de los directivos o de apoyo a las estrategias de IA basadas en datos, dificultan aún más el progreso.
Los responsables de IT y de negocio están ajustando los presupuestos para gestionar el crecimiento de los volúmenes de los datos y aprovechar las ventajas competitivas de la inteligencia artificial. Solo un 14% está utilizando actualmente IA para crear una ventaja competitiva, lo que indica una apremiante necesidad de que las organizaciones se replanteen sus estrategias de datos para conseguir un retorno sustancial de las inversiones en IA.
