Barcelona, 11 de diciembre de 2025.- La inteligencia artificial se ha consolidado en 2025 como el eje central de la estrategia corporativa en la mayoría de las organizaciones españolas. Así lo confirma un estudio de Boston Consulting Group, según el cual el 81% de las compañías en España sitúa la IA entre sus tres prioridades estratégicas. En paralelo, un informe del ONTSI revela que el 78% de los profesionales demanda formación en tecnologías digitales, incluida la IA, para adaptarse a esta nueva etapa.
Este escenario refleja la importancia creciente de los datos como activo estratégico, no solo durante el desarrollo y la adopción de IA, sino también como eje de transformación para organizaciones que aspiran a ser realmente data-driven.
Por ello, Quantion, consultora tecnológica española especializada en acompañar a grandes empresas en sus procesos de transformación digital, ha analizado los retos actuales en la gestión del dato y las tendencias que marcarán su evolución en 2026.
IA generativa: acelerador de nuevas arquitecturas y gestión del dato
Según Quantion, la adopción acelerada de IA generativa está transformando profundamente la gestión de datos en las empresas españolas. Tecnologías como las bases de datos vectoriales, los grafos de conocimiento o los datos semánticos están ganando terreno como piezas clave para construir soluciones robustas de IA Generativa, y se deben encajar en los conceptos modernos de arquitectura como Data Mesh o Lakebase. Al mismo tiempo, el procesamiento de información en tiempo real exige infraestructuras capaces de gestionar flujos continuos sin comprometer la calidad ni la gobernanza.
"Los LLMs no solo han transformado la manera en la que los usuarios se relacionan con la información, sino que también han elevado las expectativas sobre cómo deben estar gobernados, estructurados y accesibles los datos en las empresas", explica Rafael Giménez, Head of IA de la compañía.
Entre las innovaciones emergentes, la consultora señala a los Data Agents como una de las aplicaciones con mayor potencial disruptivo. Se trata de agentes inteligentes capaces de convertir preguntas de negocio formuladas en lenguaje natural en consultas complejas sobre múltiples bases de datos y documentos. "Son una pieza clave para democratizar el análisis y hacer realidad, de una vez por todas, el paradigma data-driven", subraya Giménez.
2026, fase decisiva de reinvención para la gestión del dato
De cara a 2026, el gran reto consistirá en integrar todas estas innovaciones, de manera ordenada, en una única plataforma corporativa de datos, robusta, escalable y gobernada. En este nuevo escenario, la gobernanza adquiere más relevancia que nunca. Aunque los principios clásicos de la disciplina, como calidad o seguridad, entre otros, continúan siendo válidos, ahora deben adaptarse a un contexto donde conviven datos estructurados, vectoriales, semánticos, en streaming y documentos no estructurados. Sin esa base, la IA generativa corre el riesgo de quedarse en meros experimentos sin impacto real en el negocio.
El contexto español confirma esta evolución y se refleja en la demanda de talento especializado, que sigue en aumento. El número de ofertas laborales que requieren habilidades en IA se ha multiplicado casi por ocho desde 2018.
"La gestión de datos ha entrado en una fase decisiva de reinvención. El próximo año será clave para convertir la explosión tecnológica de la IA generativa en un ecosistema empresarial sostenible, gobernado y orientado a datos, donde las plataformas sean capaces de absorber innovación sin perder control ni coherencia. Solo así, afirman, podrán las organizaciones transformar el creciente volumen y variedad de datos en una auténtica ventaja competitiva", concluye el experto.
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