La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en 2025 en el eje central de la estrategia corporativa de la mayoría de las organizaciones españolas. Un estudio de Boston Consulting Group revela que el 81 % de las compañías en España sitúa la IA entre sus tres prioridades estratégicas, mientras que un informe del ONTSI indica que el 78 % de los profesionales demanda formación en tecnologías digitales, incluida la IA, para adaptarse a este nuevo escenario.
Este contexto confirma el papel creciente de los datos como activo estratégico, no solo para el desarrollo y adopción de soluciones de IA, sino también como motor de transformación para las organizaciones que aspiran a operar bajo un modelo realmente data-driven.
En este marco, Quantion, consultora tecnológica española especializada en transformación digital, ha analizado los principales retos en la gestión del dato y las tendencias que marcarán su evolución en 2026.
La IA generativa impulsa nuevas arquitecturas de datos
Según Quantion, la rápida adopción de IA generativa está modificando profundamente la forma en que las empresas gestionan sus datos. Tecnologías como las bases de datos vectoriales, los grafos de conocimiento o los datos semánticos están ganando protagonismo como elementos clave para construir soluciones avanzadas de IA generativa. Estas innovaciones deben integrarse en arquitecturas modernas como Data Mesh o Lakebase.
Además, el procesamiento de información en tiempo real exige infraestructuras capaces de gestionar flujos continuos sin comprometer la calidad ni la gobernanza del dato.
“Los LLMs no solo han transformado la manera en que los usuarios interactúan 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 Quantion.
Entre las innovaciones emergentes, la consultora destaca los Data Agents, 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 el paradigma data-driven”, añade Giménez.
2026: un año decisivo para la reinvención del dato
De cara a 2026, el gran desafío será integrar todas estas innovaciones en una plataforma corporativa de datos unificada, escalable y gobernada. La gobernanza adquiere así un papel central. Aunque los principios tradicionales como calidad, seguridad o disponibilidad siguen siendo válidos, ahora deben aplicarse en un entorno donde conviven datos estructurados, vectoriales, semánticos, en streaming y documentos no estructurados.
Sin una base sólida, advierte Quantion, la IA generativa corre el riesgo de quedarse en simples pruebas sin impacto real en el negocio.
La evolución del mercado laboral confirma esta tendencia: las ofertas de empleo que requieren habilidades en IA se han multiplicado 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”, concluye Giménez. “Solo así podrán las organizaciones transformar el creciente volumen y variedad de datos en una auténtica ventaja competitiva”.