Analítica y datos: el 79% que frena la adopción en España

La analítica rompe su última barrera

Solo el 11% de las empresas españolas utiliza inteligencia artificial en sus actividades diarias, según un estudio de 2025 de Advice Strategic Consultants. Mientras tanto, el 79% señala la falta de conocimientos especializados como la principal barrera para implementar estas tecnologías. Detrás de estas cifras se esconde una transformación silenciosa pero profunda: la analítica de datos está abandonando los departamentos de Business Intelligence para integrarse directamente en marketing, ventas, operaciones y recursos humanos.

Este cambio no reduce la importancia de los equipos de BI. Los transforma. Durante años, acceder a determinados datos significaba abrir una petición al departamento especializado, esperar la preparación de un informe y confiar en que la pregunta planteada siguiera siendo relevante cuando llegara la respuesta. Ese modelo empieza a quedarse atrás.

Las herramientas de autoservicio, la inteligencia artificial generativa y una mayor cultura del dato están llevando la capacidad analítica directamente a las áreas de negocio. Un responsable comercial puede preguntar qué regiones han empeorado su conversión durante las últimas cuatro semanas. Un director financiero puede solicitar una explicación sobre las principales desviaciones presupuestarias. Sin escribir una línea de SQL.

Del informe a la decisión

El antiguo esquema estaba construido alrededor del informe. Una empresa acumulaba información, un equipo especializado la procesaba y posteriormente distribuía cuadros de mando entre los responsables del negocio. Ahora el proceso funciona cada vez más en sentido contrario: el profesional formula una pregunta y espera obtener una respuesta prácticamente inmediata.

En determinados entornos, reducir de cinco pasos a dos el camino entre la pregunta y el dato puede representar una diferencia considerable. No necesariamente porque el análisis sea más sofisticado, sino porque llega cuando todavía resulta útil para decidir.

El mercado lo confirma. Las herramientas de inteligencia empresarial de autoservicio se valoraban en 14.000 millones de dólares en 2022 y se esperan que alcancen 36.500 millones para 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 10,06% durante el período de pronóstico, según el análisis de MRFR. Este crecimiento refleja la demanda creciente de soluciones que permitan a los usuarios generar insights sin depender de TI.

La inteligencia artificial generativa elimina otra barrera histórica: el conocimiento técnico. Hasta hace poco, obtener determinadas respuestas podía exigir comprender modelos de datos o herramientas específicas de visualización. Ahora la interfaz de la analítica comienza a parecerse menos a una herramienta técnica y más a una conversación. Plataformas como Power BI Copilot, Tableau GPT y Looker ya integran capacidades de lenguaje natural directamente en sus productos.

Por qué el 79% de las empresas españolas siguen rezagadas

A pesar del entusiasmo tecnológico, la realidad empresarial muestra una brecha significativa. El informe de Intel e IDC presentado en enero de 2026 revela que el 97,6% de las compañías en Estados Unidos, México, Brasil y Canadá cree en el impacto transformador de la inteligencia artificial, con mejoras funcionales de entre el 20% y el 49% en las implementaciones más exitosas. Sin embargo, la gestión del dato sigue siendo un gran desafío.

En concreto, el 35,8% de las organizaciones reconoce que no ha inventariado aún sus activos de datos y solo el 55,3% de los datos internos están disponibles para modelos de IA, lo que limita el potencial de análisis y automatización. Entre los factores que más frenan la adopción se encuentran la falta de casos de uso claros, la dificultad para gestionar costos y medir el retorno de inversión, así como las restricciones en la disponibilidad de recursos computacionales.

En España, la situación es aún más marcada. El estudio de Advice indica que solo el 31% de las empresas españolas emplea big data y el 38% realiza análisis de datos. La brecha digital en el uso de IA se debe a una combinación de factores estructurales, económicos, formativos y culturales, asegura Jorge Díaz Cardiel, socio director de Advice Strategic Consultants.

El principal obstáculo es la escasez de profesionales cualificados. Solo el 15,7% de las compañías cuenta con expertos TIC en plantilla, la cifra más baja desde 2007. Además, ocho de cada diez empresas nunca imparten formación digital a sus empleados, perpetuando la falta de capacidades internas para aprovechar estas tecnologías.

El mercado de la gestión de datos crece con fuerza

La necesidad de mejorar la gestión de datos ha atraído inversiones millonarias. En mayo de 2025, Salesforce anunció la compra de Informatica por 8.000 millones de dólares para reforzarse en inteligencia artificial y gestión de datos empresariales. Según Marc Benioff, presidente de Salesforce, la unión permitirá crear "la plataforma de datos más completa y preparada para agentes del sector", reforzando su posición en un mercado de datos empresariales valorado en más de 150.000 millones de dólares.

Informatica fue adquirida en 2015 por Permira y el Canada Pension Plan Investment Board en una operación por valor de 5.300 millones de dólares. La empresa volvió a cotizar en Bolsa en 2021. Esta adquisición refleja la estrategia de grandes tecnológicas por consolidar posiciones en un segmento crítico para la próxima generación de aplicaciones de IA.

Paralelamente, el mercado de malla de datos (Data Mesh) se proyecta para alcanzar 5.090 millones de dólares en 2032, mientras que el mercado mundial de inteligencia para la toma de decisiones se estimó en 15.220 millones en 2024 y se prevé que alcance 36.340 millones en 2030, según datos de Visiongain. Estas cifras evidencian que la descentralización del acceso a los datos y la mejora en la calidad de las decisiones son tendencias consolidadas, no modas pasajeras.

Qué significa esto para tu startup

Para un founder hispanohablante, este panorama ofrece señales claras sobre dónde invertir recursos y dónde evitar errores costosos. La democratización del dato no consiste simplemente en entregar herramientas. Una organización puede disponer de cientos de indicadores y seguir tomando decisiones deficientes. Más información no equivale automáticamente a mejor conocimiento.

El riesgo aparece cuando los usuarios interpretan correlaciones como causalidades, trabajan con muestras insuficientes o utilizan métricas sin entender cómo se han construido. Aquí surge una paradoja: cuanto más sencillo resulta acceder al dato, más importante se vuelve comprender sus limitaciones.

La verdadera democratización exige autonomía, pero también control. Cuantas más personas utilizan información de manera autónoma, mayor es la necesidad de establecer reglas sobre calidad, seguridad, métricas y gobierno del dato. Si ventas calcula un cliente activo de una manera y marketing utiliza otra metodología, disponer de veinte dashboards en lugar de dos no solucionará el problema. Lo multiplicará.

Acciones concretas para implementar hoy

1. Invierte en alfabetización de datos antes que en herramientas nuevas. El informe de Intel e IDC lo confirma: el 35,8% de las organizaciones no ha inventariado sus activos de datos. Antes de comprar licencias de autoservicio, documenta qué datos tienes, dónde están y quién es responsable de su calidad. Un equipo de cinco personas que entiende bien tres métricas core vale más que cincuenta personas consultando información sin criterio.

2. Transforma el rol de tu equipo de BI de fábrica de informes a arquitecto del ecosistema analítico. Su función pasa por garantizar que las diferentes áreas trabajan sobre definiciones comunes. Establece glossarios de métricas, define SLAs de calidad y crea circuitos de retroalimentación para cada producto de datos interno. La malla de datos y el enfoque de "datos como producto" son frameworks probados para esta transición.

3. Prioriza la formación continua sobre la contratación externa. Ocho de cada diez empresas españolas nunca imparten formación digital a sus empleados, según Advice. La mayoría de los líderes empresariales prefiere formar a su plantilla actual (76%) en lugar de contratar talento externo, pero la formación no avanza al ritmo que exige la tecnología. Implementa programas regulares de capacitación en analítica básica para equipos de marketing, ventas y operaciones.