Solo el 23 % de las empresas de EMEA obtiene de la IA más valor del que le cuesta

La IA empresarial ya ha salido del laboratorio en buena parte de las empresas europeas. Y ahora empieza a llegar la factura. Según el informe The State of Enterprise AI 2026: The New Rules of Scale, que Cloudera ha encargado a Wakefield Research, solo el 23 % de las compañías que operan en EMEA asegura sacar de la IA más valor del que les cuesta. Las otras tres de cada cuatro todavía no pueden decirlo.

El momento no es casual. La encuesta se hizo entre el 2 y el 14 de septiembre a 1.500 responsables TI con rango de director o superior de América, EMEA y Asia-Pacífico. Son empresas que ya han pasado de probar la tecnología a intentar llevarla a todo el negocio.

Ahí es donde salen los problemas que en el piloto no se veían. Quién responde por los datos que alimentan los modelos, dónde se ejecuta cada carga de trabajo y cuánto cuesta de verdad tenerla en producción.

La gobernanza, el peaje que no estaba en el presupuesto

Lo que más frena no es la tecnología en sí. El 75 % de los líderes TI de EMEA señala la gobernanza y el cumplimiento normativo como el mayor obstáculo para escalar la IA. Casi la mitad (49 %) reconoce además que esos costes han crecido más rápido de lo previsto.

Con el RGPD y el Reglamento europeo de IA encima de la mesa, nadie debería sorprenderse. Lo que sí deja claro es que muchos proyectos se plantearon como si el control del dato fuera algo que se arregla al final.

Los propios encuestados lo reconocen cuando se les pregunta qué harían distinto. A escala global, el 49 % reforzaría la gobernanza desde el primer día si pudiera empezar de nuevo, y el 45 % modernizaría antes su infraestructura. Para un CIO que sigue en fase de pruebas es la lección más barata del informe. Lo que no se resuelve en el diseño se paga después, y con intereses.

Mover cargas de IA entre nube pública, nube privada y on-premise obliga a rediseñar aplicaciones en buena parte de los casos. Foto: panumas nikhomkhai / Pexels

Mover cargas de trabajo tampoco sale gratis

El segundo problema es dónde se ejecuta todo. El 82 % de los responsables TI de EMEA dice que la gobernanza, la soberanía y la regulación están decidiendo dónde ponen sus cargas de IA. El 47 % ya ha movido alguna a un entorno privado, a sus propios servidores o a otra nube.

El 58 % admite que ese traslado obliga a rediseñar aplicaciones, y no sale barato. Según el informe, una de cada cuatro empresas ha pausado o cancelado proyectos de IA.

Quien vivió la primera ola del cloud ya ha visto esta película. Muchas empresas migraron deprisa, tardaron años en descubrir lo que costaban de verdad la factura y la dependencia, y acabaron devolviendo parte de sus cargas a casa.

Con la IA todo va más rápido. El debate sobre soberanía y portabilidad llega antes de que los proyectos hayan madurado. Eso tiene una ventaja: permite tomar la decisión con datos, y no obligado por las circunstancias.

Tokens, almacenamiento y cumplimiento normativo empiezan a pesar en el caso de negocio de la IA. Foto: Yan Krukau / Pexels

Tokens y almacenamiento, la letra pequeña del escalado

El tercer frente es el menos vistoso y, seguramente, el que más reuniones provoca con el director financiero. El 43 % de las organizaciones de EMEA ha visto cómo sus costes de almacenamiento crecían más de lo esperado. Y el aumento del consumo de tokens ha llevado al 85 % a recortar o rediseñar algunos casos de uso.

Ese 85 % no es necesariamente una mala noticia. Significa que las empresas empiezan a tratar la IA como cualquier otra partida de TI: presupuesto por caso de uso, coste por consulta y criterio para decidir qué tarea merece un modelo grande y cuál se resuelve con algo más modesto. Es lo mismo que hizo el FinOps con la nube, ahora aplicado a la inferencia.

Para quien todavía está montando el caso de negocio, el consejo práctico es meter en las cuentas los tokens, el almacenamiento y la gobernanza desde el principio, no solo las licencias y las horas de integración.

Cloudera, que precisamente vende una plataforma híbrida de datos e IA, defiende que la arquitectura híbrida es la mejor forma de gobernar los datos estén donde estén, ya sea en la nube pública, en infraestructura privada o en los propios servidores de la empresa. Es una conclusión que encaja con lo que vende, y hay que leerla así.

Más interesante es lo que apunta Brian Martin, CTO of Applied AI de la compañía: «lo que funciona hoy puede no tener sentido económico u operativo mañana». Los costes, los modelos y la regulación cambian, y con ellos cambia el mejor sitio para ejecutar cada carga.

Por eso la arquitectura de IA ya no puede verse como una decisión para siempre. Durante dos años, en los comités de dirección se preguntaba si la empresa estaba usando inteligencia artificial. Si este informe acierta, la pregunta de 2027 será menos llamativa y bastante más útil: cuánto cuesta cada respuesta y quién puede demostrar que vale lo que cuesta.