Como explica el autor, el sector tecnológico español cerró 2024 con más de 60.500 millones de euros, marcando un crecimiento del 5,7% y manteniendo la tendencia alcista prevista hasta 2027. La IA generativa ha experimentado un auge sin precedentes, representando ya el 36% del mercado de IA en España. Sin embargo, sin una planificación estratégica adecuada, muchas organizaciones podrían enfrentar dificultades para lograr el ROI esperado. Se estima que, para 2027, el 30% de las empresas reducirán sus inversiones en GenAI debido a expectativas no alineadas con los resultados reales
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Mercado TI español
El mercado de TI en España ha cerrado el año 2024 con aproximadamente 60.557 millones de euros, lo que supone una subida del 5,7% frente a 2023 y en la senda de crecimiento que se espera para el periodo 2024-2027 (5,5%).
El año 2025 está preparado para ser transformador, impulsado por los avances en IA, computación en la nube y transformación digital. El potencial de la IA para mejorar la productividad es un factor importante, al automatizar tareas rutinarias y proporcionar análisis avanzados (de esta forma puede liberar recursos humanos para actividades más estratégicas, lo que conduce a mejoras generales de la productividad). Pero esta capacidad de la IA para procesar grandes cantidades de datos y proporcionar información procesable, está transformando igualmente los procesos de toma de decisiones. Por ello, los modelos basados en el valor garantizan que las inversiones en IA contribuyan directamente a tomar decisiones mejores, más rápidas e informadas. Por ello, para 2026, se prevé que el 75% de las organizaciones del G1000 adoptarán modelos económicos de IA basados en el valor. Este cambio significa un cambio fundamental en la forma en que las empresas abordan las inversiones en IA, centrándose en los beneficios y rendimientos tangibles en lugar de solo en los costos iniciales.
Adopción de IA generativa
En el ámbito de la IA, la rápida adopción de la IA generativa, el aprendizaje automático, los grandes modelos de lenguaje (LLM por sus siglas en inglés), el desarrollo asistido por IA, los copilotos (copilots) y aplicaciones inteligentes, están transformando las empresas en la actualidad. Solo en los últimos 6 meses de 2023, asistimos a un crecimiento en el gasto en IA generativa del 15% respecto al año anterior, significando en la actualidad el 36% del total del mercado de IA en España, lo que representa 691 millones de euros.
Se prevé que para 2027 el 30% de las organizaciones reducirán sus inversiones en IA generativa (GenAI) debido a los bajos retornos de la inversión (ROI) derivados de una mala planificación y un gasto mal asignado
JOSÉ ANTONIO CANO, IDC
Sin embargo, muchas organizaciones tienen grandes expectativas para GenAI, anticipando avances y eficiencias significativas. Pero sin una planificación adecuada, estas expectativas a menudo no están siendo alineadas con los resultados reales. La implementación de soluciones de GenAI puede ser compleja y requerir muchos recursos. Las organizaciones pueden tener dificultades para integrar estas tecnologías en los sistemas y flujos de trabajo existentes. Por ello, los proyectos de IA mal planificados suelen dar lugar a recursos mal asignados, en los que las inversiones no se dirigen a las áreas de mayor impacto, lo que da lugar a resultados subóptimos.
La implementación efectiva de GenAI requiere una planificación estratégica exhaustiva. Las organizaciones deben identificar objetivos claros, posibles casos de uso y los recursos necesarios para lograr los resultados deseados. Por ello, se prevé que para 2027 el 30% de las organizaciones reducirán sus inversiones en IA generativa (GenAI) debido a los bajos retornos de la inversión (ROI) derivados de una mala planificación y un gasto mal asignado. Esto pone de manifiesto la necesidad crítica de una planificación estratégica y una asignación eficaz de recursos en los proyectos de IA.
Proyectos piloto de IA
Comenzar con proyectos piloto permite a las organizaciones probar aplicaciones de GenAI a menor escala, aprender de la experiencia y refinar su enfoque antes de ampliar. Pero para alcanzar el éxito, este tipo de proyectos requieren colaboración entre varias funciones, incluidas las unidades de TI, ciencia de datos y negocios. Los equipos multifuncionales garantizan que las iniciativas de IA estén bien integradas y alineadas con los objetivos empresariales. Por último, la supervisión periódica del rendimiento de los proyectos de GenAI y la realización de los ajustes necesarios es crucial para maximizar el retorno de la inversión. La mejora continua ayuda a abordar los desafíos y optimizar los resultados.
Arquitectura en la nube
En el ámbito de la infraestructura, en 2027 se prevé que más del 60% de las empresas modernizarán hasta el 50% de su arquitectura en la nube para mejorar la infraestructura y la rentabilidad. Esta tendencia refleja la creciente necesidad de las organizaciones de optimizar sus entornos en la nube para respaldar la transformación digital, mejorar el rendimiento y reducir los costes.
A medida que las organizaciones van experimentando una transformación digital, la modernización de la arquitectura de la nube se vuelve esencial para respaldar nuevas aplicaciones, servicios y modelos de negocio, manejando cargas de trabajo cada vez mayores y ofreciendo mejores experiencias de usuario.
Sin embargo, esta búsqueda de eficiencia no está siendo alcanzada de manera general por las empresas, que ven en la optimización de la infraestructura de nube un cuello de botella para aumentar la eficiencia de los costes, reduciendo el shadow IT y mejorando la utilización de recursos para aprovechar servicios en la nube más rentables. Así mismo, las arquitecturas modernas de nube incorporan funciones de seguridad avanzadas y capacidades de cumplimiento, lo que ayudará a las organizaciones a proteger sus datos y cumplir con los requisitos normativos.
La modernización de aplicaciones sigue siendo un desafío para los CIO en España (un 90% de ellos lo afirma). La modernización de aplicaciones en busca de la eficiencia operativa y la reducción de costes, así como la consolidación de todas las aplicaciones en la misma nube, están llevando a abordar desafíos tanto presupuestarios como de riesgos asociados a la consolidación de todas las aplicaciones interconectadas, que abarcan varios tipos de aplicaciones, incluidas mainframe, web, móvil y SaaS. Para agravar los desafíos, muchas empresas carecen de la experiencia, los recursos y las herramientas internas necesarias para llevar a cabo eficazmente las iniciativas de modernización.
Como resultado, muchas organizaciones están recurriendo a proveedores de servicios de aplicaciones de terceros y proveedores de servicios en la nube para aprovechar los activos de inteligencia artificial. El uso de herramientas GenAI ayudará a las empresas a abordar las tareas de análisis de cartera, ayudándolas a documentar los estados de las aplicaciones, así como a convertir el código heredado y generar nuevo código para simplificar las tareas de desarrollo de modernización. Todo ello, a medida que las compañías se vuelven más expertas en la utilización de herramientas y plataformas modernas de GenAI. IDC espera que las organizaciones aumenten drásticamente la cantidad de trabajo de desarrollo de modernización que se lleva a cabo, reduciendo la deuda técnica envejecida, consolidando las plataformas de implementación y reduciendo los gastos operativos a través de una cuidadosa selección e implementación de plataformas.
Por ello, la GenAI reinventará la refactorización de las aplicaciones heredadas, permitiendo a las empresas utilizar herramientas de GenAI y plataformas de proveedores de servicios en la nube para iniciar y ejecutar el 75% de las tareas de conversión y desarrollo de código para 2027.
Redefinición del puesto de trabajo
En relación con el puesto de trabajo, la investigación de IDC observa una redefinición de los roles laborales que pone de manifiesto el impacto transformador de la IA en la fuerza laboral. Las organizaciones que aborden de forma proactiva estos cambios invirtiendo en el desarrollo de habilidades, redefiniendo las funciones y fomentando una cultura de innovación estarán mejor posicionadas para prosperar en el futuro impulsado por la IA. Este cambio no solo mejorará la productividad y la eficiencia, sino que también creará nuevas oportunidades de crecimiento y ventaja competitiva. IDC prevé que para 2030 el 95% de los puestos de trabajo actuales de TI y línea de negocio (LOB) se redefinirán o eliminarán debido a los nuevos modelos de trabajo habilitados para la IA. Esta importante transformación subraya el profundo impacto de la IA en la fuerza laboral, lo que requiere un cambio en las habilidades, roles y estructuras organizativas.
Una encuesta de IDC muestra cómo ha sido el impacto de las tecnologías de automatización para aquellos empleados que usan la automatización en su día a día. Comparando la evolución se observa un grado de confianza mayor en que esta tecnología permite a los empleados centrarse en tareas de mayor valor, así como la importancia en capacitar y entrenar a los empleados para abordar el proceso de digitalización de la empresa. Y como consecuencia de las inversiones en reciclaje profesional, también se presta más atención a la transferencia de empleados a nuevos roles y funciones para llenar las brechas de talento.
Seguridad y sostenibilidad
En relación con la seguridad, IDC prevé que para 2027 el 65% de los CIO adoptarán prácticas unificadas de recuperación cibernética y alta disponibilidad en sus plataformas de infraestructura, datos e inteligencia artificial. Se espera que esta gestión en el contexto actual implique nuevos sistemas de seguridad soportados por arquitecturas, modelos, políticas e inversiones que permitan orquestar, alinear y garantizar la protección, la experiencia de usuario y la confianza digital. Esto lleva a la progresiva implantación de plataformas de protección de aplicaciones nativas de la nube con IA, para hacer cumplir continuamente las funciones de gestión de la postura de seguridad en la cloud.
Por último, en el ámbito de la sostenibilidad, a medida que las preocupaciones ambientales y las presiones regulatorias continúan creciendo, las organizaciones que adopten prácticas sostenibles de IA estarán mejor posicionadas para cumplir sus objetivos de descarbonización y demostrar su compromiso con la responsabilidad social corporativa. Los marcos de IA sostenibles no solo ayudarán a reducir el impacto ambiental de la IA, sino que también impulsarán la eficiencia de costos y mejorarán la sostenibilidad general de las operaciones comerciales. De hecho, la investigación de IDC apunta que, para 2026, el 60% de las empresas implementarán marcos de IA sostenibles que subrayan la importancia de integrar la sostenibilidad en las operaciones.
