El 88% de las empresas españolas ya usa IA generativa

Nutanix, empresa de  computación híbrida multicloud, ha anunciado hoy los resultados de su informe de investigación global Enterprise Cloud Index (ECI) en su edición específica para España. El estudio, que mide la evolución de las empresas en la adopción de la nube, analiza además este año la adopción de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI). Así, el 88% de las organizaciones españolas afirma que ya ha implementado una estrategia GenAI, una cifra que supera la del 85% a nivel global. Además, en España, solo el 10% reconoce que todavía está en una fase de desarrollo.

“Esta séptima edición de nuestro estudio ECI 2025 pone de manifiesto los nuevos retos a los que se enfrentan las empresas y las organizaciones españolas para adoptar la inteligencia artificial generativa. Además, aunque la mayoría de las empresas de nuestro país ya ha puesto en marcha una estrategia GenAI, los objetivos de implantación varían significativamente, destacando principalmente el aprovechar sus ventajas para ser más innovadoras, mejorar la productividad o su automatización”, afirma Jorge Vázquez, director general de Nutanix Iberia.

A pesar de los altos niveles de implementación de las estrategias y las soluciones de GenAI en España, las empresas también han identificado varios retos durante el proceso de desarrollo y despliegue. Estos desafíos se agrupan principalmente en dos grandes categorías:

  • Recursos, formación y conocimientos. El principal reto identificado por las empresas españolas ha sido la falta de los conocimientos (skills) y la formación necesaria para desplegar y trabajar con la IA. En este sentido, los encuestados reconocen la complejidad y la falta de experiencia de los profesionales a la hora de diseñar entornos de GenAI desde cero.
  • Tecnología. El 93% de las empresas españolas está de acuerdo en que la GenAI está cambiando las prioridades de su organización, siendo ahora la seguridad y la privacidad una de sus principales preocupaciones. Así, en términos de las cargas de trabajo y las aplicaciones de la GenAI, el 53% de las empresas españolas afirma que están dando prioridad a las soluciones de ciberseguridad, detección del fraude y prevención de pérdidas, mientras que el 45% se está centrando en las de mejora en el soporte y la atención al cliente (chatbots). Pese a todo ello, un 92% todavía cree que su empresa podría estar haciendo algo más para que sus modelos y aplicaciones GenAI sean más seguros, sobre todo sobre todo cuando se trata de trabajar con LLMs y datos sensibles.

 

Otra de las principales conclusiones del estudio es que la contenerización de aplicaciones se está convirtiendo en el nuevo estándar de infraestructura. El 99% de las organizaciones españolas afirma que, al menos, está en proceso de contenerizar aplicaciones y el 92% está de acuerdo en que su empresa se beneficia de la adopción de aplicaciones/contenedores nativos de la nube. Este nuevo enfoque de infraestructura y desarrollo de aplicaciones debería considerarse el estándar para ofrecer un acceso más seguro a los datos en entornos híbridos y multicloud.

Finalmente, en lo que se refiere a costes, las empresas españolas muestran una perspectiva bastante optimista a largo plazo con respecto al ROI de las inversiones en GenAI. De hecho, la gran mayoría de los responsables de la toma de decisiones de TI en España creen que sus proyectos de GenAI serán rentables a largo plazo y sólo el 19% espera obtener pérdidas con estos proyectos en los próximos uno a tres años.

Por séptimo año consecutivo, Nutanix encargó este estudio de investigación global para conocer el estado de la adopción de la nube, las tendencias en contenerización de aplicaciones y la adopción de GenAI. En otoño de 2024, Vanson Bourne encuestó a 1.500 responsables de la toma de decisiones de TI y DevOps/Ingeniería en todo el mundo. La base de encuestados abarcó múltiples industrias, tamaños de negocio y geografías, incluyendo América del Norte y del Sur; Europa, Oriente Medio y África (EMEA); y la región Asia-Pacífico-Japón (APJ).

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