Un nuevo informe global de Veeam pone de manifiesto una paradoja creciente en la adopción empresarial de la inteligencia artificial: mientras su uso se dispara, la confianza en los datos que la sustentan sigue rezagada. El estudio Data and AI Trust Gap, presentado en el evento VeeamON de Londres, revela que apenas el 7% de las organizaciones cumple las condiciones necesarias para considerarse preparada para la IA, pese a que el 88% ya utiliza o experimenta con agentes inteligentes.
La investigación, basada en encuestas a 600 altos directivos de sectores como finanzas, sanidad, industria o retail, apunta a que el principal obstáculo no es tecnológico, sino estructural: la gobernanza, la visibilidad y el control de los datos no avanzan al mismo ritmo que la implementación de la IA.
Una brecha que frena el potencial
Los datos evidencian un desajuste significativo. El 95% de las organizaciones admite que los problemas relacionados con los datos ya han ralentizado sus iniciativas de IA. Además, solo el 28% confía en poder detectar sistemas que operen fuera de los parámetros establecidos.
Sin embargo, la ambición es alta. Casi la mitad de los CEO (48%) considera que disponer de datos fiables, seguros y conformes a la normativa podría impulsar crecimientos de ingresos superiores al 25%. Aun así, esa expectativa choca con una preparación real muy limitada.
Según Anand Eswaran, CEO de Veeam, el foco del debate ha cambiado: “La primera fase fue de inversión y experimentación; la siguiente será de confianza”. En este contexto, garantizar la seguridad, el cumplimiento y la resiliencia de los datos se convierte en un requisito imprescindible para escalar la IA sin aumentar los riesgos.
Percepción desigual entre dirección y operación
El informe también detecta una brecha interna entre la alta dirección y los equipos técnicos. Mientras el 65% de los CEO cree contar con un inventario completo de sistemas de IA, solo el 48% de los responsables técnicos comparte esa visión. Algo similar ocurre con la gestión de datos: más de la mitad de los directivos piensa liderarla activamente, pero menos del 40% de CIO y CISO coincide.
A esta falta de alineación se suma la presión creciente: el 83% de los CEO reconoce sentirse con la necesidad de acelerar tanto la IA como la gestión del dato, lo que incrementa el riesgo de avanzar sin las bases necesarias.
Cuando falla la IA, el problema son los datos
El estudio advierte de un cambio en la naturaleza de los fallos. A diferencia de las interrupciones tradicionales, los errores en sistemas de IA suelen producirse a nivel de datos y son más difíciles de detectar y aislar. Solo una minoría de organizaciones es capaz de identificar rápidamente qué datos ha utilizado un sistema (22%), qué decisiones ha influido (24%) o qué acciones ha ejecutado (25%).
En este sentido, la resiliencia ya no pasa solo por recuperar sistemas completos, sino por restaurar con precisión los elementos afectados. Sin embargo, solo el 40% de los líderes confía plenamente en poder hacerlo ante un incidente provocado por IA.
Gobernanza con presión desde dentro y desde fuera
El desafío se intensifica tanto por factores internos como externos. Dentro de las organizaciones, el uso no autorizado de IA —la denominada shadow AI— es casi universal: el 95% reconoce su existencia y el 93% lo considera un riesgo relevante, especialmente por el aumento del ciberriesgo.
Paradójicamente, solo una de cada cuatro empresas ofrece alternativas corporativas aprobadas, lo que indica que muchas optan por restringir en lugar de gestionar el fenómeno.
En paralelo, la presión regulatoria crece. El 61% de las organizaciones afirma que la Ley de IA de la Unión Europea ya ha influido en sus inversiones, y el 47% señala la trazabilidad de las decisiones automatizadas como su principal preocupación en materia de cumplimiento.
La clave: responsabilidad clara y datos confiables
El informe concluye que la fragmentación de responsabilidades es otro de los grandes frenos. Cuando la gestión de datos y de IA se reparte sin claridad entre equipos, la ejecución se ralentiza y la rendición de cuentas se diluye. Por el contrario, cuando el liderazgo está definido, los resultados mejoran: las organizaciones donde el CISO asume el riesgo de la IA tienen un 24% más de probabilidades de detectar comportamientos anómalos.
En última instancia, la confianza se perfila como la verdadera base operativa de la IA empresarial. Entre las compañías consideradas plenamente preparadas, el 97% ha logrado beneficios medibles, frente al 48% de la media.
Veeam apuesta por abordar esta brecha mediante una “capa de confianza” que combine resiliencia, seguridad y gobernanza de datos, con el objetivo de ofrecer visibilidad, control y capacidad de recuperación precisa. Como resume Eswaran, el cuello de botella ya no está en los modelos, sino en la calidad y gestión de los datos que los alimentan.
