La seguridad, el control de los datos y las tensiones geopolíticas están llevando a las empresas a replantearse cómo despliegan sus sistemas de inteligencia artificial. En España, el 96% de las organizaciones considera importante disponer de una IA privada y soberana. El dato procede del “Informe global de IA 2026: Playbook para la IA privada y soberana”, elaborado por NTT DATA. Un informe que analiza la evolución de las estrategias empresariales en torno al control de las infraestructuras y los datos utilizados por la IA. Las empresas son conscientes de que escalar el uso de la IA requiere también mantener el control sobre los datos, garantizar la seguridad y el cumplimiento normativo y, al mismo tiempo, poder operar en entornos híbridos.
La preocupación por la localización de las infraestructuras también es elevada. El 97% de los encuestados españoles asegura que se plantea trasladar sus infraestructuras de IA a ubicaciones geográficas concretas, una decisión vinculada en buena medida a factores geopolíticos. Sin embargo, existe una distancia considerable entre la importancia que las compañías conceden a la soberanía y las medidas que están adoptando actualmente: solo el 29% está priorizando a corto plazo una estrategia de IA soberana y poniendo en marcha actuaciones concretas.
Seguridad y control de los datos
El informe apunta a que el reto para las organizaciones consiste en decidir dónde alojar los modelos de inteligencia artificial pero también controlar aspectos como la computación, el acceso a los datos y la localización de las cargas de trabajo. Algo imprescindible cuando se utilizan arquitecturas híbridas que combinan recursos propios, nubes privadas y servicios externos. La cuestión adquiere especial relevancia en sectores que manejan información sensible o que están sometidos a requisitos regulatorios específicos. Entornos en los que la dependencia de infraestructuras externas puede plantear problemas adicionales de seguridad, cumplimiento y control.
La complejidad de integrar la IA privada y soberana en entornos híbridos aparece como una de las principales barreras para las organizaciones españolas. El 24% de los encuestados identifica esta cuestión como un obstáculo clave y otro 24% señala específicamente la complejidad técnica de los despliegues.
Regulación e inversión, principales obstáculos
A estas dificultades se suman la falta de profesionales especializados y, especialmente, dos factores que tienen un peso mayor en el mercado español: la regulación y la inversión necesaria. El 28% de las organizaciones señala el marco regulatorio como una de las principales barreras para avanzar hacia modelos privados y soberanos, mientras que el 27% apunta al coste de las inversiones necesarias para desarrollar estas infraestructuras.
Frente a estas dificultades, las empresas encuentran diferentes motivos para apostar por estrategias de IA soberana. La seguridad es el principal argumento, citado por un tercio de los encuestados españoles. Casi tres de cada diez organizaciones consideran además que este modelo puede convertirse en una ventaja competitiva, mientras que el 23% cree que permite simplificar el ecosistema tecnológico con el que trabajan.
Las empresas españolas conceden una importancia muy elevada a la soberanía y privacidad de la inteligencia artificial, pero una proporción mucho menor ha comenzado a convertir esa preocupación en inversiones y cambios concretos de infraestructura. La transición hacia una IA más controlada, por tanto, parece encontrarse todavía en una fase inicial.
El 95% se ve preparado para la IA agéntica
El informe de NTT DATA también refleja una elevada confianza de las compañías españolas en sus capacidades tecnológicas. El 100% de las organizaciones consultadas considera que su infraestructura puede responder a las demandas actuales de inteligencia artificial, mientras que el 95% afirma estar preparado para poner en marcha sistemas de IA agéntica.
Estos datos apuntan a que la siguiente fase de adopción de la inteligencia artificial podría aumentar todavía más la necesidad de controlar dónde se ejecutan los modelos y qué información pueden utilizar. Los agentes de IA, al ser capaces de ejecutar tareas y tomar decisiones dentro de los sistemas empresariales, requieren acceso a datos y aplicaciones corporativas, lo que convierte la seguridad, la gobernanza y el control de permisos en elementos cada vez más relevantes.
