La IA soberana y privada es clave para casi todas las empresas españolas

La adopción y expansión de la IA en las empresas españolas depende de distintos factores. Entre ellos, de la calidad de los modelos, pero también de la ubicación de los datos y de quién puede acceder a ellos, así como la manera de protegerles y de su jurisdicción. Esto lleva a que prácticamente todas las empresas de España, el 96%, vean a la IA soberana y privada como clave para ampliar su alcance y difusión.

Eso sí, esta visión no está exenta de dificultades. Ente ellas, la puesta a prueba de las arquitecturas tecnológicas tradicionales, ante una necesidad cada vez mayor de privacidad, seguridad y soberanía de los datos. También la necesidad de hacer frente al cumplimiento de las normativas en vigor.

Así está reflejado en el Informe Global de IA 2026: Playbook para IA soberana y privada de NTT Data, realizado a partir de una encuesta entre alrededor de 5.000 altos directivos encargados de la toma de decisiones. Su texto señala que la ubicación de los datos, y su jurisdicción, se ha convertido en un aspecto base para las empresas.

Además de que casi todas las empresas españolas reconocen la importante de la IA soberana y privada, un 97% de ellas estaría valorando el traslado de sus infraestructuras de IA a puntos geográficos determinados, por las preocupaciones que tienen en relación con la geopolítica. Este dato contrasta con que a nivel global, solo un 29% de las empresas esté dando prioridad a la IA soberana, y tomando medidas para avanzar hacia ella.

Entre las dificultades y desafíos que dificultan la adopción de la IA, las empresas citan a la complejidad de su integración en entornos híbridos, pero también a la regulación, la inversión necesaria para ello, la complejidad técnica y la falta de talento especializado.

En cuanto a los motivos para la inversión en estrategias de IA soberana, entre los principales está la seguridad (33%), área que casi un 30% señalan que puede convertirse en una ventaja competitiva. Otro 23% cree que puede facilitar la simplificación del ecosistema tecnológico con el que trabajan.

Para NTT Data, estos datos señalan que para avanzar hacia la IA soberana no hay solo que almacenar los datos en áreas locales o cumplir con normativas. También es necesario rediseñar plataformas, reforzar las capacidades de ciberseguridad, integrar entornos híbridos y desarrollar equipos con habilidades relacionadas y especializadas en IA, así como en la nube, los datos, el cumplimiento de normativas y la gobernanza.

A pesar de esto, los directivos españoles son bastante optimistas en relación con la IA o la infraestructura de que disponen sus empresas. Así, todos creen que son su infraestructura existentes pueden afrontar las demandas que tienen en la actualidad. Además, un 95% cree que su infraestructura estás preparada para desplegar IA agéntica.

A la vista de estas cifras, hay una transformación de fondo en cómo las empresas diseñan, gobiernan y escalan sus sistemas de IA, con la importancia de su creación y puesta en marcha no solo centrada en el rendimiento de los modelos. Ahora también tienen relevancia la capacidad de control de los sistemas, el acceso a datos, la seguridad y la ubicación de las cargas de trabajo.

La jurisdicción de los datos es una restricción importante para la arquitectura de la infraestructura, pero todavía no hay muchas empresas que estén actuando con la suficiente agilidad sobre ello. Las empresas más avanzadas están rediseñando sus infraestructuras de cara al cumplimiento de las normas que lo regulan con antelación. Además, están haciendo lo mismo con sus modelos de gobernanza y entorno de operatividad. Esto les permite pasar de pilotos a despliegues a escala con más rapidez.

Todo esto, sin olvidar que la IA privada y soberana, para poder despegar, pide ecosistemas en los que haya un elevado nivel de coordinación entre proveedores de infraestructura, cloud, seguridad, modelos, cumplimiento y gobierno.

Andrea Cacciapaglia, Socio Responsable de Datos e IA de NTT Data, ha destacado que «en España, la soberanía y la privacidad de la IA han dejado de ser debates teóricos: ya condicionan la competitividad y la capacidad de las organizaciones para transformar la IA en valor de negocio». Además, apunta que aunque las empresas «entienden cada vez mejor que escalar la IA requiere control sobre datos, seguridad, cumplimiento normativo y capacidad de operar en entornos híbridos complejos», todavía existen barreras que dificultan su adopción.