España confía en liderar la IA, pero el 95% de empresas aún no obtiene valor

España se ve a sí misma como una potencia emergente en inteligencia artificial. El 99% de sus directivos e ingenieros cree que el país ya es, o será en tres años, una potencia global en la materia. Ese optimismo la sitúa al nivel de Alemania, Suecia y Países Bajos, entre las naciones más confiadas de Europa. Pero hay un problema que ninguna cantidad de confianza resuelve: el 95% de las organizaciones españolas admite que todavía no está obteniendo valor real de lo que ha invertido en IA.

Este contraste entre ambición y resultados emerge de un estudio internacional de Red Hat que examina cómo las empresas españolas están navegando la revolución de la inteligencia artificial. Julia Bernal, directora general de Red Hat en España, lo expresó con claridad esta semana: el verdadero desafío no es experimentar con IA, sino llevar esos experimentos desde el laboratorio a soluciones que funcionen en producción. Las barreras que identifica son las que aparecen precisamente en ese salto: integración con sistemas que ya existen, seguridad, y la búsqueda de un retorno de inversión que sea claro y medible.

Las empresas españolas planean aumentar su inversión en IA un 20% de aquí a 2026, una cifra que coloca al país entre los más dinámicos de Europa. Pero esa inversión choca contra obstáculos estructurales concretos. El 52% de las empresas señala la falta de infraestructura informática como el principal freno. Le sigue la ausencia de una política y estrategia gubernamental adecuada, mencionada por el 49%, y la financiación pública limitada, citada por el 44%. Estos no son problemas de confianza o visión; son problemas de recursos y de arquitectura.

La escasez de talento especializado agrava el cuadro. Por segundo año consecutivo, la inteligencia artificial encabeza la lista de brechas de habilidades urgentes en España. El 85% de los encuestados reconoce una brecha crítica en competencias de IA. Esa brecha es específica: el 53% la sitúa en la conexión entre datos corporativos y modelos de IA, el 51% en la capacidad de usar eficazmente las funcionalidades de IA, y el 42% en la formación de negocio necesaria para aprovecharla. No es que falten ingenieros; es que faltan personas que sepan hacer que la IA funcione dentro de una organización real.

Un fenómeno adicional complica el panorama: el 98% de las empresas españolas experimenta lo que se conoce como "IA en la sombra", el uso no autorizado de herramientas de inteligencia artificial por parte de los empleados. Bernal lo interpreta como un signo dual: demuestra tanto el interés creciente como la falta de gobernanza sobre su aplicación. El problema ya no es qué modelo de IA usar, sino cómo construir una plataforma tecnológica que permita a las empresas hacerlo con seguridad sólida, escalabilidad y rentabilidad.

La integración con sistemas existentes sigue siendo un obstáculo concreto, mencionado por el 37% de los responsables tecnológicos. Las preocupaciones sobre privacidad y seguridad de datos aparecen en el 36%, y la ausencia de un valor comercial claro o retorno de inversión en el 32%. La consecuencia es que muchas iniciativas de IA quedan atrapadas en fase experimental sin llegar a escalarse dentro de las organizaciones. El 88% de las empresas considera necesario adaptar su estrategia de nube a los nuevos escenarios de IA, mientras que el 71% identifica la soberanía digital como una barrera importante para la adopción.

Este patrón español no es aislado. El MIT, en un estudio reciente, estima que el 95% de los proyectos de IA generativa en empresas no ha producido ningún retorno medible, a pesar de inversiones globales que rondan los 40.000 millones de dólares. El MIT identifica una "brecha de aprendizaje organizativo" que impide escalar los pilotos y transformar la experimentación en valor real, concentrando los avances en sectores tecnológicos y dejando atrás industrias como la financiera o la manufacturera. El Banco de España ofrece una fotografía similar: solo una de cada cinco empresas españolas utiliza hoy sistemas de inteligencia artificial, en su mayoría en fases iniciales o experimentales. Las barreras son casi idénticas: falta de talento, costes elevados e indisponibilidad de datos relevantes. España tiene la confianza, pero aún no ha encontrado la manera de convertirla en resultados.