Dell Technologies considera que la inteligencia artificial ha dejado atrás su fase experimental para convertirse en una realidad operativa con impacto directo en negocio, especialmente en grandes empresas. Así lo defendieron Isabel Reis, directora general para Iberia, y Óscar Rivas, director de Preventa, durante un encuentro con la prensa celebrado tras los numerosos lanzamientos anunciados en su evento Dell Technologies World 2026 en Las Vegas.
Dell atraviesa un momento de fuerte expansión. A nivel global, la compañía ha registrado un crecimiento del 88%, impulsado por la demanda de soluciones vinculadas a IA. En España, pese a que no se pueden dar resultados locales, Isabel Reis destacó especialmente un importante crecimiento en todos los sectores verticales, un fuerte impulso en Administración Pública y la captación de nuevos clientes. De cara a los próximos meses, las perspectivas por tanto son muy optimistas. Queda claro que la IA es hoy el nuevo oro.
“La conversación ya no es si adoptar IA, sino cómo obtener resultados tangibles”, subrayó Reis, quien destacó que cerca del 50% de las grandes compañías en España ya han integrado la IA en su estrategia diaria, frente a solo un 8-9% de las pymes, lo que evidencia una brecha significativa en el tejido empresarial.
España, entre los países más avanzados en adopción de IA
Según Dell, España se sitúa cerca de la media europea en adopción de IA e incluso por delante de países como Francia, Italia o Portugal, aunque todavía por detrás de Alemania y Países Bajos.
Los sectores más avanzados son Banca y seguros, Administración pública, Telecomunicaciones o Sanidad (especialmente en diagnóstico y procesos quirúrgicos). En estos ámbitos, la IA ya se utiliza para detección de fraude, atención al ciudadano, optimización de redes o mejora clínica, pasando del piloto a la producción.
Del piloto a la producción: el gran reto
Pese a los avances, Dell identifica un punto crítico: operacionalizar la IA a escala. Rivas explicó que muchas compañías siguen atrapadas en una “fragmentación” de proyectos: “Se crean pequeñas islas de IA en distintas unidades de negocio, lo que genera complejidad y frena su desarrollo masivo”.
Y es que los principales obstáculos actuales son falta de talento especializado, dificultad para gestionar y gobernar datos, altos costes de infraestructura, exigencias regulatorias y una escalabilidad de los proyectos. En este contexto, el dato se consolida como el factor clave: su calidad, gobierno y disponibilidad determinan el éxito de cualquier estrategia.
AI Factory: convertir la IA en un proceso industrial
Es precisamente para resolver esa transición —de múltiples pilotos inconexos a una capacidad transversal— es donde Dell sitúa su personal concepto de AI Factory, una propuesta que busca “industrializar” el uso de la inteligencia artificial dentro de las organizaciones.
La idea, más cercana a una metodología que a un producto, parte de una analogía sencilla: igual que una fábrica transforma materias primas en productos, la inteligencia artificial debe ser capaz de transformar datos en resultados de negocio de forma sistemática. En este modelo, los datos actúan como materia prima, mientras que la infraestructura, el software y los servicios conforman el proceso que permite obtener casos de uso aplicables.
El enfoque responde a un problema cada vez más habitual: la proliferación de iniciativas de IA que no escalan. En lugar de mantener proyectos dispersos, la AI Factory plantea una arquitectura común que permita reutilizar capacidades y avanzar de forma progresiva desde la experimentación hasta la producción.
En este punto, el dato emerge como el elemento más crítico. No se trata solo de disponer de información, sino de integrarla, gobernarla y hacerla accesible en entornos donde suele estar fragmentada entre sistemas, nubes y aplicaciones. A su vez, la infraestructura —desde GPU hasta centros de datos o edge computing— deja de ser un componente secundario para convertirse en una pieza estratégica, tanto por su coste como por su impacto en el rendimiento y la eficiencia.
Sobre esa base, Dell propone un ecosistema abierto de software y partners, combinado con servicios de consultoría orientados a identificar casos de uso y acompañar a las empresas en la transformación de procesos. Todo con un objetivo claro: reducir la complejidad y el riesgo asociado a la puesta en producción de la IA.
Una de las claves del modelo es su capacidad de escalar sin rediseñar la arquitectura. Según explicaron sus directivos, el mismo enfoque puede comenzar con pruebas de concepto —incluso en infraestructuras locales cercanas al puesto de trabajo— y evolucionar hasta grandes despliegues en centros de datos, manteniendo coherencia tecnológica y operativa.
Este planteamiento conecta además con otra de las grandes preocupaciones del mercado europeo: la soberanía del dato. La posibilidad de ejecutar modelos en entornos on‑premise o híbridos permite a las compañías mantener control sobre la información sensible, reducir dependencias de la nube y adaptarse a las exigencias regulatorias.
Soberanía del dato y regulación: prioridad en Europa
Este enfoque responde directamente a una creciente preocupación en el mercado europeo: el control de los datos y el cumplimiento normativo. Las empresas, especialmente en sectores regulados, demandan saber dónde están sus datos, quién accede a ellos y cómo se protegen. Dell defiende un enfoque híbrido que combine nube pública y privada, permitiendo adaptar la arquitectura a cada caso.
Dependencia de NVIDIA: una limitación del mercado
Preguntados por el papel de NVIDIA, ambos portavoces reconocieron una fuerte dependencia de sus GPU, aunque matizaron que es una limitación del mercado, no exclusiva de Dell. “NVIDIA es actualmente la única compañía que cumple con ciertas capacidades muy específicas orientadas a las GPU, pero el mercado evolucionará y previsiblemente habrá más fabricantes. Si nos dan las mismas garantías, no nos casaremos con ningún proveedor”, afirmó Reis.
