Getty Images/iStockphoto

Noticias

Empresas desperdician US$ 108 mil millones de inversión en IA por tecnologías obsoletas

Las organizaciones siguen usando infraestructuras de datos anticuadas para sus operaciones críticas, que están impactando negativamente en los beneficios esperados de la inteligencia artificial, señala reporte.

Melisa Osores
por
Publicado: 04 feb 2026

El 95 % de las organizaciones actualmente no obtiene beneficios de sus inversiones en inteligencia artificial generativa (IAGen) –estimadas entre US$ 30.000 y US$ 40.000 millones– no por fallas en los modelos, sino porque su infraestructura tecnológica no soporta las operaciones que demandan mayores capacidades de almacenamiento, gobernanza y procesamiento de datos.

Así lo señala un nuevo estudio global de Hitachi Vantara, titulado "State of Data Infrastructure Global Report 2025", el cual cita investigaciones del MIT. La investigación revela que, aunque muchas organizaciones planean aumentar en un 70 % su inversión en inteligencia artificial y en un 68 % la contratación de personal calificado en los próximos dos años, aún trabajan con infraestructuras de datos deficientes y obsoletas que impiden alcanzar resultados, beneficios y objetivos reales. Y el 37 % de las empresas aún no pueden calcular el retorno de sus inversiones en IA.

El reporte deja al descubierto que, debido al entusiasmo por la ola de la IA, se ha desperdiciado más de US$108 mil millones anuales a nivel global en proyectos de IA que no funcionan.  

Es claro que la adopción de la IA es casi universal: 98 % de las organizaciones ya la utilizan, la prueban o la exploran, afirma Hitachi Vantara. Sin embargo, no todas tienen el mismo nivel de preparación para avanzar en esos proyectos y generar valor. Lo que hace la diferencia es manejar una visión clara de la tecnología, contar con el alineación del liderazgo y tener entornos de datos estructurados, gobernados y diseñados para subir de nivel.

Según esas consideraciones, el reporte clasifica a las organizaciones en tres niveles de madurez:

  • Optimizadas (41 %), aquellas que cuentan con infraestructura de TI resiliente, datos limpios y retornos medibles.
  • Definidas (35 %): las que han progresado, pero carecen de talento y estrategia para escalar.
  • Emergentes (24 %), que dependen de procesos manuales y son reacias al riesgo, lo que las deja rezagadas.

Crece la amenaza interna en ciberseguridad

Con respecto al panorama de riesgos relacionados con la IA, el reporte de Hitachi Vantara alerta sobre un cambio significativo: la preocupación por brechas de seguridad originadas por la IA interna saltó del 31 % al 41 % en el último año, casi igualando a las amenazas externas (43 %).

Además, el 57 % de los profesionales tecnológicos admite que una pérdida de datos sería catastrófica para su negocio, y el 55 % señala que la complejidad actual de TI dificulta la detección de ataques. 

“En este mercado, para ser relevante hay que actuar con una agilidad sin precedentes”, explicó Octavian Tanase, director de Producto (CPO, por sus siglas en inglés) de Hitachi Vantara. “Las empresas ‘Optimizadas’ tienen el doble de probabilidades de citar la calidad de los datos como factor clave de su éxito en comparación con las empresas ‘Emergentes’. Asimismo, el 94 % de las organizaciones reconoce que necesita ayuda de terceros para gestionar su infraestructura de datos y cerrar las brechas de capacidad”, comentó.

Para Sheila Rohra, Chief Executive Officer (CEO) de la empresa, la imagen es clara: “A medida que la IA se vuelve central para la operación de todos los negocios, los líderes empresariales deben tratar las bases de datos como un requisito estratégico, no solo como una preocupación técnica”, afirmó. “Este informe deja claro que la IA tiene éxito cuando los datos que la sustentan son confiables, bien gobernados y resilientes”, subrayó.

La investigación de Hitachi Vantara se realizó en septiembre de 2025 mediante una encuesta a 1.244 profesionales de TI en 15 mercados globales, incluidos América Latina, América del Norte, Europa, Asia y Oceanía.

Investigue más sobre Inteligencia artificial y automatización