La investigación muestra que la IA está exponiendo rápidamente brechas históricas en la gestión, gobernanza y seguridad de los datos, en lugar de ocultarlas.
El informe encuestó a más de 1.200 ejecutivos de nivel C y líderes de TI en 15 países, incluidos 307 encuestados en Estados Unidos y Canadá. El 84% afirmó que la complejidad de sus entornos de infraestructura de datos está creciendo rápidamente o demasiado rápido para gestionarla.
A medida que los entornos de datos se vuelven más complejos, las organizaciones encuentran mayores dificultades para mantener visibilidad, control y responsabilidad en sus sistemas. Con líderes que prevén que la inversión en IA crecerá un 76% en los próximos dos años, estos desafíos se intensifican, aumentando la presión sobre la seguridad y la gobernanza de datos. Entre los líderes empresariales y de TI en EE. UU. y Canadá:
Solo el 43% cuenta con operaciones de infraestructura predictivas o automatizadas, lo que limita su capacidad para gestionar la complejidad.
El 57% afirma que la complejidad de sus datos dificulta identificar una brecha de seguridad.
El 59% teme que una pérdida crítica de datos sería catastrófica.
El 50% asegura que sus sistemas son lo suficientemente complejos como para que los ejecutivos perderían el sueño si comprendieran plenamente los riesgos.
“La IA está elevando el nivel en cómo las organizaciones gobiernan y gestionan sus datos”, afirmó Octavian Tanase, Chief Product Officer de Hitachi Vantara. “A medida que la IA se integra más en las operaciones empresariales, los líderes reconocen que la gobernanza, la visibilidad y el control son tan importantes como el rendimiento. Las organizaciones que han invertido en automatización y optimización de infraestructura avanzan con mayor confianza, mientras que otras ven cómo la complejidad amplía la brecha entre quienes pueden gestionarla eficazmente y quienes no”.
La Gran Brecha de la IA
La adopción de la IA es casi universal: el 98% de las organizaciones la utiliza, la prueba o la explora. Sin embargo, la preparación para escalar y obtener valor varía considerablemente. Los hallazgos revelan una clara división entre organizaciones con bases sólidas de gestión de datos y aquellas que luchan por mantenerse al ritmo de la aceleración de la IA.
En EE. UU. y Canadá, el 42% de las organizaciones se consideran maduras en datos (líderes), mientras que el 58% se encuentra en etapas definidas, emergentes o fragmentadas de gestión de datos. Esta diferencia impacta directamente en el rendimiento y el retorno de inversión (ROI) en IA:
El 84% de las organizaciones maduras en datos reporta ROI medible en IA, frente al 48% de las rezagadas.
El 59% atribuye el éxito de sus proyectos de IA a la calidad de los datos (75% en organizaciones maduras vs. 47% en aquellas con prácticas débiles).
El 59% de las organizaciones maduras considera la IA crítica para su negocio, frente al 18% de las que tienen bases débiles.
Las organizaciones maduras en datos muestran mayor preparación
Las organizaciones con bases sólidas comparten prácticas diferenciales, especialmente en alineación de liderazgo, modernización de infraestructura y disciplina operativa. El 87% reporta una visión clara desde la dirección, tratando los datos y la IA como prioridades estratégicas.
Además:
El 65% cuenta con infraestructura automatizada (vs. 27% de las menos maduras).
El 82% dispone de diseño sostenible y resiliencia incorporada (vs. 19%).
El estudio también subraya la importancia del liderazgo: aunque el 96% reconoce necesitar ayuda externa en infraestructura de datos, muchas organizaciones no logran traducir esa necesidad en una estrategia coordinada a largo plazo.
“Cuando la IA se vuelve central en el negocio, el liderazgo debe tratar las bases de datos como un requisito estratégico”, afirmó Sheila Rohra, CEO de Hitachi Vantara. “La IA tiene éxito cuando los datos son confiables, bien gobernados y resilientes”.
