Las grandes empresas en España han iniciado una carrera hacia la eficiencia mediante la integración de la Inteligencia Artificial. Según el último informe sobre el mercado laboral de la IA publicado por Snowflake, casi la mitad de las organizaciones nacionales ya están acelerando sus estrategias de adopción tecnológica, poniendo el foco en la optimización de procesos y la competitividad.
El estudio, basado en encuestas a 200 directivos de grandes compañías, arroja una conclusión unánime: no existe IA sin una infraestructura de datos sólida. El 99% de los consultados coincide en que la gestión de datos es el pilar fundamental de sus iniciativas de IA.
“La utilidad de la IA depende estrictamente de la calidad de los datos que la alimentan”, explica José María Alonso, director regional para el área Mediterránea y Country Manager de Snowflake para España y Portugal. “Las empresas españolas han alcanzado un punto de madurez donde comprenden que el potencial de la IA solo se libera cuando los datos son accesibles, de alta calidad y están integrados en cada flujo de trabajo”.
Prioridades estratégicas y operativas
Más allá de la eficiencia (citada como la más importante para el 43%), las organizaciones españolas señalan otros motores críticos para la implementación de la IA:
- Ventaja competitiva: 25%
- Innovación en productos y servicios: 22%
- Reducción de costes: 10%
En el ámbito operativo, el 39% de las empresas prioriza la integración de capacidades de IA directamente en sus flujos de datos, mientras que un 34% se centra en mejorar la escalabilidad y el rendimiento de sus sistemas.
El auge del profesional híbrido
La transformación tecnológica está redefiniendo el mercado laboral. La ingeniería de datos (52%) encabeza la lista de las habilidades técnicas más críticas, seguida de la automatización de flujos de trabajo (43%).
Sin embargo, el informe destaca que el mercado ya no busca solo expertos técnicos. La experiencia sectorial (40%) y el pensamiento estratégico de producto (32%) son hoy competencias esenciales. Las organizaciones demandan perfiles capaces de traducir algoritmos en valor financiero real.
