La inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología experimental para convertirse en una prioridad estratégica para las empresas. Sin embargo, transformar los pilotos en despliegues a gran escala sigue siendo un desafío económico significativo. Según el informe The State of Enterprise AI 2026: The New Rules of Scale, elaborado por Cloudera, únicamente el 23% de las compañías de Europa, Oriente Medio y África (EMEA) considera que los beneficios obtenidos de la IA superan actualmente la inversión realizada.
El estudio, basado en las respuestas de 1.500 responsables de tecnología de todo el mundo, revela que las organizaciones se enfrentan a una nueva realidad: escalar la IA requiere controlar simultáneamente costes, gobernanza y flexibilidad operativa.
Uno de los principales obstáculos es el incremento de los gastos asociados a la infraestructura y al uso de modelos avanzados. En EMEA, el 43% de las organizaciones afirma haber experimentado unos costes de almacenamiento superiores a lo previsto, mientras que el elevado consumo de tokens y recursos computacionales ha llevado al 85% a restringir, rediseñar o replantear determinados casos de uso.
Gobernar la IA ya no es opcional
La presión económica se suma además a un entorno regulatorio cada vez más exigente. Tres de cada cuatro responsables TI de la región identifican la gobernanza y el cumplimiento normativo como el principal factor que dificulta la expansión de los proyectos de inteligencia artificial. Casi la mitad reconoce que los costes vinculados a estas obligaciones han crecido con mayor rapidez de la esperada.
La experiencia acumulada también deja una lección clara. A nivel global, el 49% de las organizaciones reforzaría la gobernanza desde el inicio si pudiera volver a poner en marcha sus proyectos de IA, mientras que el 45% mejoraría previamente su infraestructura de datos. Estos resultados ponen de manifiesto que una estrategia sólida de gestión, control y calidad de la información es un factor clave para garantizar el éxito y la rentabilidad de las iniciativas de inteligencia artificial.
Esta situación está influyendo directamente en las decisiones sobre dónde ejecutar las cargas de trabajo de IA. El 82% de los responsables tecnológicos señala que aspectos relacionados con la soberanía del dato, la seguridad y la regulación están condicionando la elección entre nube pública, infraestructuras privadas o entornos locales.
La arquitectura híbrida gana peso ante los nuevos desafíos
Como resultado, cerca de la mitad de las organizaciones ya ha trasladado parte de sus cargas de trabajo a modelos privados, entornos on-premise o diferentes proveedores cloud. Sin embargo, estos movimientos no están exentos de consecuencias: el 58% ha tenido que rediseñar aplicaciones para adaptarlas a los nuevos entornos y una de cada cuatro empresas ha llegado a pausar o cancelar despliegues de IA previstos.
Ante este escenario, las arquitecturas híbridas ganan protagonismo como vía para equilibrar eficiencia económica, cumplimiento normativo y capacidad de innovación. Al permitir gestionar los datos allí donde residen, ya sea en nubes públicas, infraestructuras privadas o centros de datos propios, las compañías pueden minimizar los costes de migración, reducir la complejidad operativa y adaptar las cargas de trabajo a las exigencias de negocio y regulatorias de cada momento.
«Las organizaciones están descubriendo que la viabilidad de la IA no depende únicamente de la calidad de los modelos, sino también de su capacidad para gestionar costes, regulación y localización de los datos de forma dinámica», explica Brian Martin, CTO of Applied AI en Cloudera. «Lo que hoy resulta rentable puede dejar de serlo mañana si cambian las condiciones regulatorias, los modelos o la infraestructura necesaria para ejecutarlos».
