La inversión en plataformas de datos no es suficiente para garantizar decisiones inteligentes. Esta es una de las conclusiones que despenden de análisis realizado por SDG Group sobre la innovación y la competitividad empresarial que se ha recogido en el informe “Data, Analytics & AI 2026”.
El informe, resultado de un trabajo colaborativo entre expertos internos de la compañía, instituciones académicas y partners tecnológicos a través de su “Radar de innovación”, agrupa las tendencias claves en cuatro grandes ámbitos: inteligencia artificial, tecnologías de datos prioritarias, arquitecturas de datos e IA y negocio.
En el primero distingue tres tendencias claves. Una de ellas es que la IA necesita significado, no solo datos, es decir, la combinación de la IA generativa con nuevas capas semánticas es lo que permite a las empresas realizar su propio servicio de análisis de datos para obtener conocimientos. Otra es la relativa al contexto porque los fabricantes de modelos han ampliado su software alrededor de la IA y la tercera es las ventajas que aportan los modelos fundacionales de IA que están acelerando no sólo la generación de texto sino también otras técnicas en el mundo del machine learning.
Dentro del terreno de las tecnologías de datos, el informe identifica a las migraciones como iniciativas estratégicas y resalta que la gestión avanzada de los metadatos simplifica la información técnica, haciéndola más accesible para que las organizaciones puedan entender, organizar y aprovechar mejor sus datos.
En cuanto a la arquitectura de datos e IA, se señala que los nuevos asistentes de IA están mejorando el acceso a la información interna de forma más natural y eficaz, ofreciendo respuestas más completas y útiles para mejorar la toma de decisiones.
Otro aspecto clave es que la IA exige un salto cualitativo en su gobernanza, incorporando nuevas capacidades de supervisión y gestión, que facilitan la comprensión de los sistemas, garantizan su uso fiable y alineado con los objetivos de la compañía. Y, a la vez, está ganando peso el hardware especializado que permite ejecutar soluciones de IA directamente en los dispositivos y ofrece nuevos casos de uso con sistemas más eficientes y resilientes.
En el último bloque, el informe explica que las soluciones de IA diseñadas para verticales permite que los sectores concretos puedan adoptar esta tecnología de forma más rápida y eficaz.
Finalmente, el estudio revela que los nuevos modelos de IA ya no son determinísticos, sino probabilísticos, lo que supone romper el esquema de resolver cada variante mediante una programación explícita.
“El verdadero reto para 2026 es plantear una nueva base en la que los datos aporten y comprendan contexto y significado para que los sistemas de IA comprendan el negocio, expliquen su razonamiento y sea la tecnología la que se adapte a las necesidades reales de las organizaciones, y no al revés”, destacó Miguel Romero, responsable de Innovación en SDG Group.
