数据也印证了这一趋势。西班牙银行的一项分析显示，采用人工智能的企业生产力可提升高达7%，而毕马威等国际咨询公司则认为，人工智能对运营效率的影响在20%至45%之间。然而，人工智能在西班牙商业领域的应用仍然有限：根据IndesIA与Acciona和Informa合作发布的《2025年西班牙中小企业人工智能应用晴雨表》，目前仅有2.9%的工业中小企业在使用人工智能。
这种高影响力与低应用率并存的局面清晰地表明：对于那些率先行动的企业而言，这是一个千载难逢的机遇。 “在这一领域取得最成功进展的公司都遵循着一个共同的模式。首先，他们会对自身现状进行务实的评估：他们拥有哪些数据、如何使用这些数据以及这些数据与业务目标的契合程度如何。在此基础上，他们会制定一份路线图，优先考虑那些能够在短期内创造切实价值的具体应用场景——例如运营、财务或市场营销等领域。这种循序渐进的方法避免了缺乏连续性的孤立项目或试点计划，并有助于将分析和人工智能自然地融入现有流程，”西班牙咨询公司h&k的联席总裁兼技术主管Javier Tejada说道。h &k为超过1100家客户提供基于微软技术和人工智能的综合解决方案。
从存储数据到驱动决策的数据：
数据平台现代化是中小企业取得切实成果的另一个关键因素。到2026年，重点将放在构建能够实时运行、集成多种信息源并灵活扩展的架构上。这三个因素对于分析和人工智能模型的部署至关重要，它们能够真正对业务产生影响。
高级分析使企业能够预测需求、优化运营并实时调整价格。零售、能源和物流等行业已经在使用预测模型来提高利润率和效率，而增强型分析——结合自然语言查询和智能助手——正在使组织内部的数据访问更加普及。 “这种飞跃显而易见：我们正在从查看报告中的数据转变为让数据直接影响业务，这彻底改变了游戏规则，” Tejada 指出。
这种转变也需要深刻的技术升级。传统架构难以实时响应，这推动了能够集成流式分析、边缘计算和嵌入流程的人工智能模型的现代平台的普及。
对于许多中小企业而言，这一步至关重要：未能实现数据平台现代化可能导致敏捷性下降、响应速度降低，并使其在与更先进的竞争对手的较量中处于劣势。
但转型不仅限于技术层面，也包括组织层面。那些取得最佳成果的公司，往往在进行技术变革的同时，也采用了新的工作方式：数据治理、明确的信息质量标准，以及让业务部门更深入地参与数据的使用和解读。
在这种新形势下，分析不再是IT部门的专属领域，而是逐渐融入到财务、运营和市场营销等关键领域的日常运作中。这一变革也需要新的专业人才，他们能够成为技术与业务之间的桥梁，并推动企业文化的演进，从而在组织的各个层面促进数据驱动型决策。h
&k凭借其在支持数百家中小企业向人工智能驱动型数据模型转型方面的经验，发现那些做出数据驱动型决策的公司能够提高运营效率并增强竞争力。 “而且它们不仅效率更高，”特哈达总结道，“它们也更具韧性、更灵活、更具竞争力。如今的关键不再是谁率先实现数字化，而是谁能够从数据中挖掘真正的价值并将其转化为运营决策。”
