Situación actual de la GenAI en España: innovación e inversiones limitadas

Aunque las organizaciones españolas reconocen el papel crítico de la IA generativa en el éxito futuro del negocio, el estudio destaca un enfoque prudente de la inversión y una perspectiva conservadora de la estrategia frente a la tendencia global. Se espera que este año el gasto medio por compañía sea de 23,5 millones de dólares, una cifra significativamente más baja que la media global que se sitúa en los 47 millones de dólares.

A pesar de que se percibe cierto sentido de urgencia entre los negocios españoles-un 73% manifiesta un fuerte deseo de acelerar sus iniciativas de GenAI-, las organizaciones parecen encontrarse en una encrucijada: reconocen la necesidad de ‘abrazar’ esta tecnología para ganar ventaja competitiva y, al mismo tiempo, sopesan cuidadosamente los riesgos y oportunidades del mercado.

El hecho es que el ritmo de la adopción de la IA generativa y su aplicación varía de unas geografías a otras debido, entre otros factores, al marco regulatorio.

Para entender mejor la adopción de la GenAI, Cognizant ha realizado un estudio entre 2.200 altos directivos procedentes de 23 países y representantes de 15 industrias, entre los que se incluyen un centenar de participantes de España. El estudio analiza diferentes tendencias en la adopción de la GenAI, como el nivel de inversión, los casos de uso, la importancia de la GenAI para el éxito del negocio y el nivel de preparación de las organizaciones para adoptar esta tecnología.

Además, el informe analiza 18 factores regionales e internos de los negocios que inhiben o aceleran la adopción de esta tecnología (al final del informe está la lista completa de factores). Los participantes evaluaron el impacto potencial de cada factor en su estrategia de IA generativa, calificándolo de positivo o negativo en una escalada de alto a bajo impacto.

Cognizant ha calculado un “indicador de impulso” a partir de los resultados para cada región o país. Este indicador representa el nivel de confianza de los altos directivos en su habilidad para implementar estrategias de GenAI basadas en factores de negocio internos y en las condiciones locales imperantes. Este enfoque permite identificar regiones que son más optimistas respecto a su habilidad para adoptar esta tecnología frente a la media. 

En todas las regiones cubiertas, los inhibidores de la adopción superaron a los aceleradores, lo que significa que todas las puntuaciones de impulso fueron negativas. Esto pone de manifiesto que las empresas de todo el mundo se sienten limitadas por su entorno operativo.

El indicador de impulso de España está un 22% por debajo de la media, debido principalmente a la preocupación por la escasez de profesionales, el elevado coste de personal especializado en IA, así como la percepción pública de la tecnología y de falta de productos maduros de IA en el mercado. Otros obstáculos son una visión pesimista de las infraestructuras tecnológicas existentes y cuestiones relacionadas con la privacidad de los datos.

A pesar de estos desafíos, las organizaciones españolas se muestran optimistas en determinadas áreas que son clave. En particular, se muestran confiadas en la demanda del mercado para soluciones de IA, la preparación de sus datos, la adaptabilidad de los modelos operativos actuales y el acceso a suficiente potencia informática. Abordar estos desafíos al tiempo que aprovechan estos puntos fuertes, será fundamental para acelerar el viaje de adopción de la GenAI en España.  

Puntuación de la GenAI en España

Muestra: 100 altos directivos de empresas españolas
Fuente: Cognizant y Oxford Economics
Gráfico 1

Respecto a las inversiones a corto plazo en IA generativa, se analizan dos usos distintos de la tecnología: la productividad, para ayudar a las personas a trabajar más rápido y hacer más cosas; y la innovación, que implica mayores cambios en los modelos de negocio u operativos.

En contra de la tendencia global, donde la mejora de la productividad es el principal objetivo de la GenAI, España presenta una perspectiva más equilibrada entre la mejora de la productividad (35%), la innovación empresarial (34%) y el rediseño de los modelos operativos (35%) (ver gráfico 2). Esto sugiere que la IA generativa será un importante motor de cambio en las organizaciones españolas.

El estudio también pone de manifiesto un cambio en el concepto de productividad cuando está generada por la IA generativa. A diferencia de los anteriores esfuerzos de automatización centrados en la eficiencia y la reducción de costes, la nueva dinámica hace hincapié en el pensamiento innovador en torno a los casos de uso del negocio para la IA generativa. También se exploran nuevas perspectivas al final del informe. 

Más foco en la productividad que en la innovación

P: ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el papel que la IA generativa jugará en la estrategia de su negocio en los próximos dos años? (Porcentaje de encuestados que nombran cada una de ellas como una de las tres primeras opciones)

Muestra: 100 altos difrectivos de empresas españolas
Fuente: Cognizant y Oxford Economics
Gráfico 2

El informe identifica factores regionales y de negocio que podrían acelerar o inhibir el impulso de la IA generativa en España. También ofrece una visión específica de la industria sobre cómo se utilizará esta tecnología, un enfoque regional sobre la preparación de los negocios y las estrategias de las organizaciones españolas para implementar con éxito la GenAI. 

Inhibidores y aceleradores: las fuerzas que impulsan la IA

Para profundizar en estas mecánicas, en lugar de comparar con la media global, se examina cómo los altos directivos califican los inhibidores y aceleradores dentro de su región. De este modo, el estudio proporciona la actual situación de lo que los encuestados consideran los principales inhibidores y aceleradores de la IA generativa en su región.

Con esta evaluación, los líderes pueden aprovechar lo que funciona bien en su entorno, al tiempo que elaboran estrategias para superar los retos.

Los aceleradores de la GenAI en España

Se preguntó a los participantes sobre los factores que inhiben o aceleran la adopción de la GenAI en la organización. La puntuación representa un punto porcentual de diferencia en la puntuación de impulso del país comparado con la refrencia global. 

Muestra: 100 altos directivos de empresas españolas
Fuente: Cognizant y Oxford Economics
Gráfico 3

A pesar de que en España la inversión es menor y las perspectivas de la IA generativa más cautelosas, varios factores están contribuyendo a acelerar su adopción:

La demanda del mercado es uno de los principales motores del impulso de la GenAI en España. De acuerdo con un estudio de la Comisión Europea de 2024, el nivel de adopción de la IA en el tejido empresarial español es más alto que la media europea, al igual que el crecimiento medio anual del uso de esta tecnología. Otra prueba de la demanda de GenAI es el hecho de que el 73% de las organizaciones españolas participantes en el estudio está probando sistemas de IA generativa para interactuar con el cliente. Esto demuestra que son conscientes del interés del público general por interactuar con esta tecnología.

El Gobierno de España ha desempeñado un papel fundamental en el impulso de un entorno favorable para la IA. La estrategia nacional de IA incluye el compromiso de invertir 1.500 millones de euros para mejorar los recursos de supercomputación necesarios para la IA, garantizar un enfoque sostenible para la expansión del data centre y desarrollar un lenguaje LLM en español. Estas iniciativas muestran la voluntad del gobierno de construir un robusto ecosistema de IA para estimular aún más la demanda del mercado y la adopción empresarial.

La preparación de los datos es otro de los principales aceleradores. La postura progresista de España en materia de datos abiertos es digna de mención, especialmente con el lanzamiento en 2009 de la iniciativa Aporta, en la que gobierno, empresas y representantes civiles trabajan juntos para promover el uso de datos abiertos para el crecimiento económico y la innovación social. El Portal de datos abiertos de España proporciona una gran cantidad de información disponible públicamente para impulsar el desarrollo y perfeccionamiento de los modelos de IA generativa. Este tesoro de datos, que abarca diversas industrias, permite a investigadores y empresas a crear aplicaciones de IA más precisas, innovadores y contextualmente relevantes.

Los logros de España en materia de datos abiertos están bien reconocidos. El país ocupa el séptimo puesto entre los países europeos del informe sobre madurez de los datos abiertas realizado por la Comisión.

La disponibilidad de potencia informática también emerge como un importante catalizador de la GenAI en España. El país tiene uno de los supercomputadores más potentes del mundo, el Marenostrum 5. Este supercomputador, con un pico de rendimiento de 314 petaflops, es accesible para una amplia gama de usuarios en el campo de la ciencia y la industria, desempeñando un papel fundamental en el apoyo a la investigación y el desarrollo de la IA. Su presencia no solo mejora las capacidades computacionales disponibles en España, sino que también consolida la posición del país como centro de innovación en IA dentro de Europa.

Inhibidores de la GenAI en España

Se les preguntó a los participantes sobre los factores que inhiben o aceleran la adopción de la GenAI en la organización. La puntuación representa un punto porcentual de diferencia en la puntuación de impulso de país comparada con la referencia global.

Muestra: 100 altos directivos de empresas españolas
Fuente: Cognizant y Oxford Economics
Gráfico 4

El coste y la disponibilidad de talento de IA destaca como un importante inhibidor. La escasez mundial de expertos en IA hace complicado atraer y retener al mejor talento, sobre todo, para puestos muy demandados, como los científicos de los datos y los ingenieros de machine learning o aprendizaje automático.

Según un estudio de IndesIA, asociación que promueve el uso de la IA en el sector industrial español, el 24% de las ofertas de puestos tecnológicos hechas en 2023 requería habilidades centradas en los datos y se espera que este año aumente hasta el 30%. Mientras tanto, el 30% de las vacantes de IA y machine learning no se pudieron cubrir. IndesIA advierte de que, si no se aborda la brecha de talento, el desfase entre la oferta y la demanda podría cuadruplicarse de aquí a 2025

Esta falta de personal es más importante en las organizaciones más pequeñas, que cuentan con presupuestos limitados. Además, el fenómeno de fuga de cerebros, que afecta particularmente a España, acentúa este problema, ya que los profesionales de IA pueden ver oportunidades profesionales en países que ofrecen a los desarrolladores de software salarios mucho más altos.

Las percepciones del consumidor son otro obstáculo. Si bien la IA generativa tiene un inmenso potencial para mejorar las experiencias para el cliente, persisten las preocupaciones sobre la precisión y las implicaciones éticas del contenido generado por esta tecnología. En este sentido, es crucial generar confianza y transparencia, sobre todo, porque, como indica un informe de la Organización Europea de los Consumidores, los consumidores en España son más propensos que los de otros países de la UE a creer que la IA dará lugar a abusos de sus datos personales, manipulación de sus decisiones por parte de las empresas y discriminación injusta. Asimismo, son más proclives a pensar que no está claro quién será responsable de los daños causado por la IA

La madurez de los productos y servicios relacionados con la IA también contribuye a desacelerar el impulso. A pesar de los avances conseguidos, las organizaciones siguen lidiando con las capacidades en evolución, las posibles aplicaciones y las implicaciones éticas de esta tecnología. Esta curva de aprendizaje en curso requiere cautela y una consideración cuidadosa. Las compañías españolas pueden dudar de adoptar totalmente la GenAI hasta que se entiendan y se definan más claramente sus beneficios y riesgos.

La privacidad de los datos y la preocupación por la seguridad complica aún más las cosas. Si bien la innovadora postura de España en materia de datos abiertos es encomiable, garantizar la gestión segura y responsable de información sensible sigue siendo primordial. La necesidad de invertir en medidas robustas de protección de los datos y marcos regulatorios claros es evidente, sobre todo, a raíz del reglamento general de protección de datos (RGPD) y sus estrictos requisitos en materia de tratamiento de los datos y privacidad.

España está dado pasos para abordar estas cuestiones con la creación de una nueva agencia regulatoria, la Agencia Española para la supervisión de la Inteligencia Artificial, que forma parte de la estrategia nacional de IA. El objetivo de esta agencia es supervisar el desarrollo y uso responsable y ético de esta tecnología en el país, así como proteger la privacidad y la seguridad de los ciudadanos. 

Diferencias en la adopción de la GenAI en las industrias

Existen muchos casos de uso y estrategias para utilizar la IA generativa. Como se recoge en líneas anteriores, las organizaciones españolas están casi igual de centradas en materializar las mejoras en productividad con la IA generativa como en la innovación empresarial y el rediseño de los modelos operativos al menos en los dos próximos años. Sin embargo, una mirada a los que está impulsando sus casos de uso arroja luz a cómo se ha visto históricamente la productividad.

Tradicionalmente, las empresas han equiparado las mejoras de la productividad de la automatización con la reducción de costes: disminuir el coste de producción reduciendo el número de personas necesarias para realizar el trabajo.

Aunque la automatización impulsada por la GenAI probablemente reducirá el número de empleados, el ahorro de costes ya no es el único objetivo. Por el contrario, tal y como se desprende de las métricas que utilizarán los encuestados para impulsar los casos empresariales, se observa tanto o más interés en utilizar la IA generativa para aumentar los ingresos o desarrollar nuevos productos y servicios que para reducir los costes.

La métrica que las empresas españolas consideran más importante para justificar el gasto en IA generativa es el aumento de los ingresos, mencionada por el 60% de los encuestados, seguida de la mejora de la calidad de los productos y servicios (52%) y la creación de nuevos productos y servicios (47%). Todas ellas, por delante del ahorro de costes (46%) (ver gráfico 5). En otras palabras, el concepto de productividad ya no se limita a la reducción de costes: las empresas parecen estar reorientando las ganancias de productividad hacia iniciativas dirigidas al crecimiento.

Los ingresos son una de las principales métricas para justificar los casos de uso de la GenAI

P: ¿Cuál de las siguientes métricas es más importante para justificar los casos de uso de la GenAI de su organización? (Porcentaje de encuestados que nombran cada una de ellas como una de las tres primeras opciones)

Muestra: 100 altos directivos de empresas españolas
Fuente: Cognizant y Oxford Economics
Gráfico 5

Al adoptar esta visión más granular de los objetivos de productividad y los motores empresariales, se pueden ver las diferencias en la forma en que las distintas industrias pretenden utilizar la tecnología.

Más que centrarse en la diferencia entre productividad e innovación, las métricas se agrupan en dos categorías de alto nivel de casos de uso de negocio.  

• Mejorar el actual rendimiento del negocio (ingresos, ahorros de costes, time-to-market, productividad)
• Crear algo nuevo (nuevos canales de ingresos, nuevos productos o mejoras en los productos, innovación)

A continuación, se asigna una puntuación a cada métrica para ver la diferencia relativa entre una métrica valorada como número uno y otra, como número tres. Al calcular la puntuación media de todos los sectores, se pudo ver cómo se desviaban las respuestas del estándar.

El informe revela marcadas diferencias en los casos de uso del negocio que las diferentes industrias priorizarán (ver gáfico 6).

Los sectores optan por diferentes casos de uso

Nota: Este gráfico muestra la desviación relativa de cada industria con respecto a un valor de referencia de “cero”, utilizando una puntuación ordenada de las tres métricas principales que los encuestados citan como “importante” para justificar sus casos de uso de GenAI. Revela una visión ponderada de las prioridades generales de cada sector para el despliegue de la IA generativa.   

Muestra: 100 altos directivos de empresas españolas
Fuente: Cognizant y Oxford Economics
Gráfico 6

• El sector farmacéutico tiene su mirada puesta en mejorar el actual rendimiento del negocio con la GenAI. Almirall, una farmacéutica española especializada en dermatología, colabora con Microsoft para aprovechar el poder de la IA generativa en el descubrimiento de fármacos. Esta alianza estratégica trata de utilizar la AI para analizar rápidamente enormes conjuntos de datos, permitiendo la identificación de nuevos objetivos terapéuticos y el descubrimiento de moléculas sintetizables.
  
  Al acelerar la identificación de posibles fármacos, Almirall trata de agilizar sus procesos de investigación y desarrollo y, en última instancia, ofrecer tratamientos innovadores de forma más rápida y eficiente.

• El sector asegurador también está centrado en optimizar sus operaciones. MAPFRE está explorando el potencial de esta tecnología para automatizar diferentes procesos, como la tramitación de siniestros, la renovación de pólizas y las consultas de atención al cliente. Esto permite a los agentes humanos dedicar su tiempo a tareas más complejas y de más valor. Este enfoque no solo permite mejorar la eficiencia, sino también incrementar la satisfacción del cliente gracias a tiempos de respuesta más rápidos.
  
  
• Mientras el sector de las comunicaciones, los medios y la tecnología busca explotar nuevos campos de aplicación de la IA generativa. Por ejemplo, Telefónica ha integrado la inteligencia artificial generativa en sus sistemas core para posibilitar escalar y adoptar esta tecnología dentro de la organización. De esta manera, asegura la privacidad y la seguridad de sus clientes al tiempo que permite a sus empleados innovar con esta tecnología. La compañía espera utilizar esta tecnología para brindar productos y ofertas de más valor, utilizando un asistente al cliente digital y un motor de recomendación para sus equipos de marketing.

• El sector de la energía y las utilities también se centra en crear nuevas formas de hacer negocios con la IA generativa. Iberdrola está utilizando esta tecnología para impulsar la innovación y la sostenibilidad en el sector energético. Mediante una colaboración con Amazon Web Services, la energética está creando un centro de excelencia de GenAI para desarrollar e implementar aplicaciones en sus operaciones. Esta iniciativa busca optimizar la producción de energía, mejorar el servicio al cliente y acelerar la transición a la energía limpia. 

Las limitaciones: el talento y la infraestructura de TI

Queda por saber si las organizaciones están preparadas para obtener valor real de estos casos de uso.

La respuesta, según el informe, varía. Para entender mejor el grado de preparación de los negocios para adoptar esta tecnología, se preguntó a los directivos que puntuaran la madurez de su empresa en una escala del 1 al 4 seleccionando la afirmación que mejor describiera su organización en las siguientes cinco áreas, de madurez baja a alta:

• Agilidad organizativa
• Compromiso de los directivos
• Competencias y talento
• Estrategia y enfoque
• Tecnología e infraestructura

Los resultados destacan áreas en las que los directivos creen que ya han alcanzado la madurez, como como aquellas en las que reconocen la necesidad de desarrollar capacidades para garantizar el éxito de las inversiones en GenAI. 

El respaldo de los directivos es firme, pero carece de una base sólida

Se les preguntó a los participantes que calificaran la madurez de las operaciones en relación con la GenAI (Porcentaje de encuestados que calificaron cada uno como un 3 o un 4, siendo 4 el mayor nivel de madurez.)

Muestra: 100 altos directivos de empresas españolas
Fuente: Cognizant y Oxford Economics
Gráfico 7

Los directivos españoles muestran un claro compromiso con la IA generativa: su compromiso y la estrategia reciben puntuaciones de madurez elevadas. Así lo considera un 69% y  65% de los encuestados, respectivamente. Esto indica el fuerte deseo de los directivos de adoptar esta tecnología transformadora y desarrollar planes claros para su integración.

Sin embargo, todavía queda un gran desafío en el área de las competencias y el talento: solo el 37% de los encuestados se siente adecuadamente preparado. Si bien es alentador que el 54% de las organizaciones está invirtiendo en programas de formación para roles específicos, un porcentaje relativamente bajo (27%) que implementa estos programas en toda la empresa, destaca la necesidad de un enfoque más integral para recapacitar a toda la fuerza laboral.

Otra área de preocupación es la tecnología y la infraestructura, tal y como manifiesta el 38% de los participantes en el estudio. Esto pone de manifiesto los posibles retos en la gestión de los datos, las capacidades de procesamiento y la preparación tecnológica de las organizaciones para satisfacer las demandas de la IA generativa.

La situación se agrava más por las preocupaciones por la seguridad y la privacidad de los datos. Un preocupante 49% de los participantes cree que necesitan mejorar sus prácticas de seguridad y un sorprendente 53% no se siente preparado para cumplir con los requisitos contractuales y de privacidad de los clientes en el contexto de la IA generativa. Estas preocupaciones manifiestan la necesidad de que las organizaciones españolas prioricen la inversión en medidas robustas de protección de los datos y garanticen el cumplimiento de las regulaciones estrictas.

Consejos para tener éxito en la GenAI

El reto es aprovechar al máximo los factores que condicionan el éxito de la estrategia de GenAI mientras se superan los inhibidores.

Para navegar por estos desafíos, los directivos deberían priorizar las siguientes acciones:

• Desarrollar alianzas pragmáticas para apoyar las habilidades: las organizaciones españolas necesitan crear un ecosistema de alianzas que impulsen el desarrollo del talento y la innovación. Las alianzas con las instituciones educativas pueden ofrecer programas de formación a medida que doten a la fuerza de trabajo de las competencias básicas de IA. 

Las colaboraciones con start-ups pueden proporcionar soluciones innovadoras y capacidad de creación rápida de prototipos, mientras que las alianzas con instituciones gubernamentales pueden ofrecer financiación, apoyo normativo y desarrollo de infraestructura. De hecho, el 52% de los encuestados expresó su deseo de financiación directa del gobierno para sus iniciativas de recapacitación.

Reconociendo la necesidad de un apoyo práctico de los expertos, el 42% de los encuestados busca un socio con consultores de IA. El objetivo es encontrar un socio que pueda ayudar a abordar desafíos, asumir riesgos y transformar el negocio, preparándolo para el futuro.

• Invertir en formación de IA: los programas integrales de formación pueden salvar la brecha de competencias y animar a su adopción, facilitando la integración de la IA en las operaciones de negocio, así como el desarrollo de nuevos modelos de negocio. Las organizaciones necesitan priorizar la formación en IA para impulsar el crecimiento y la competitividad.  

Las iniciativas educativas que incluyen la tecnología en las primeras etapas pueden ayudar a concienciar sobre las competencias de la IA y a despertar el interés por esta tecnología. Las organizaciones podrían inspirarse en la estrategia nacional de IA de España, que busca reforzar las habilidades STEM, informáticas y, en especial, de IA en la educación primaria y secundaria, ampliar los estudios de posgrado en IA y establecer un aprendizaje continuo para mantener la capacidades de la fuerza laboral en línea con la demanda del mercado.

• Empezar ya a establecer directrices de cumplimiento: los directivos españoles creen que la GenAI impactará de lleno en sus organizaciones en menos de cinco años. Este plazo ofrece a los líderes empresariales una ventana clave para establecer directrices claras sobre la gestión y el uso ético de los datos. La creación de documentación transparente de los procesos de IA y la toma de decisiones mejorará la responsabilidad. Asimismo, formar a los empleados en los requisitos normativos puede garantizar que el cumplimiento se arraigue en toda la organización desde la base.
• Enfocarse en incrementar las medidas de seguridad de los datos: la implantación de medidas robustas de seguridad, como los protocolos de cifrado y los controles de acceso, garantizan que los datos que utilizan los sistemas de GenAI están seguros. Además, hacer auditorías de manera periódica, así como evaluar las vulnerabilidades de la organización pueden ayudarles a estar en una posición ofensiva cuando se producen brechas en los datos. Impulsar una cultura de la transparencia y de la colaboración puede salvaguardar los sistemas de GenAI de la compañía y generar confianza en su desarrollo y uso.

* La lista completa de factores regionales que se evalúan incluye: la flexibilidad del modelo operativo existente, la demanda del mercado de productos y servicios habilitados para la IA generativa, la preparación de los datos, la calidad de los resultados de la IA generativa, la disponibilidad de potencia de cálculo, el coste/disponibilidad de las tecnologías relacionadas con la IA generativa, el sentimiento de los accionistas/inversores, el entorno normativo, la sostenibilidad, la infraestructura nacional, el coste/disponibilidad de capital, la privacidad y seguridad de los datos, la infraestructura tecnológica existente, las percepciones actuales y futuras de los empleados, la flexibilidad del modelo empresarial existente, la madurez de las tecnologías relacionadas con la IA generativa, las percepciones de los consumidores y el coste/disponibilidad de talento.

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