Casi la mitad de las empresas españolas acelera la adopción de IA para ganar eficiencia

Las empresas españolas están acelerando la adopción de inteligencia artificial con el objetivo de ganar eficiencia. Así lo revela un estudio de Snowflake, según el cual el 43% de los directivos sitúa la IA como prioridad para mejorar la productividad. A esta motivación le siguen la búsqueda de ventaja competitiva (25%), la innovación de productos y servicios (22%) y la reducción de costes (10%).

El informe confirma que la IA ya no se percibe como una tecnología experimental, sino como un motor directo de rendimiento operativo, y que el 99% de los encuestados considera la gestión de datos una prioridad fundamental para cualquier iniciativa de IA. Y es que sin una base de datos sólida, la IA no puede generar valor.

“La IA está transformando la forma en que trabajamos, pero su utilidad depende de la calidad de los datos que utiliza”, explica José María Alonso, director regional de Snowflake para España y Portugal. “El verdadero potencial de la IA solo puede desbloquearse asegurando que los datos sean accesibles, de alta calidad y estén perfectamente integrados en cada flujo de trabajo”.

 

Integrar la IA en los flujos de datos como prioridad

El 39% de las empresas está centrado en integrar capacidades de IA directamente en sus flujos de datos, mientras que un 34% prioriza optimizar el rendimiento y la escalabilidad de sus operaciones de datos. Otras prioridades son reducir costes de infraestructura para IA (31%), mejorar la calidad y gobernanza del dato (30%) y automatizar la preparación y procesamiento de datos (27%). Estas cifras reflejan que la IA no se concibe como un módulo aislado, sino como una capa integrada en toda la arquitectura de datos.

La estrategia de IA centrada en los datos está redefiniendo la demanda de talento. Las habilidades más críticas, según el estudio, son ingeniería de datos (52%) e integración y automatización de flujos de trabajo (43%), pero las competencias no técnicas ganan terreno, tales como experiencia sectorial (40%) y pensamiento estratégico de producto (32%).

“Las organizaciones buscan profesionales híbridos que entiendan los algoritmos y, al mismo tiempo, tengan la visión del negocio para aplicar la IA a problemas reales”, apunta Alonso.

Para que estos perfiles puedan trabajar con eficacia, las empresas necesitan plataformas de datos fáciles, conectadas y confiables, capaces de centralizar información de múltiples fuentes bajo un entorno único con una capa de IA integrada. A ello se suma la necesidad de una gobernanza estricta, con políticas de acceso basadas en roles que garanticen seguridad y cumplimiento.

El estudio también apunta a un cambio cultural profundo: la IA está eliminando barreras históricas entre equipos técnicos y de negocio. “Gracias a la IA, el lenguaje natural se ha convertido en una interfaz universal para los datos. Esto empodera a los líderes de negocio y libera a los analistas para convertirse en socios estratégicos”, concluye el directivo.