En un entorno empresarial cada vez más dependiente de la inteligencia artificial y el análisis de datos, las organizaciones se enfrentan a tres frentes críticos que dificultan la adopción a escala: la infraestructura heredada, las complejas regulaciones de datos y el papel de los dispositivos de usuario final. Un informe reciente de Dell sitúa a las empresas del Reino Unido en una posición particularmente desafiante en comparación con sus pares de la región EMEA, con implicaciones claras para la estrategia de IT y la generación de valor a partir de IA.
Según el informe, dos de cada tres líderes de TI señalan que su infraestructura no está preparada para soportar cargas de IA y analítica a escala. Este desfase entre las ambiciones y la realidad operativa revela que la inversión en IA no es solo una cuestión de software o algoritmos, sino de una base tecnológica sólida que pueda integrar datos, seguridad y capacidades de computación de manera cohesiva. En el Reino Unido, el 61% de las empresas carece de una hoja de ruta clara que abarque IA, datos y seguridad, frente a un 46% observado en la media de EMEA.
Un hallazgo recurrente es que la infraestructura legada continúa siendo uno de los mayores obstáculos. A nivel regional, el 64% de los líderes de TI afirma que su infraestructura no está preparada para escalar IA y analítica, lo que evidencia brechas significativas entre las metas empresariales y la realidad operativa. Esta disociación fuerza a las organizaciones a priorizar la modernización de la base tecnológica antes de poder aprovechar plenamente el potencial de IA en procesos críticos y en la toma de decisiones basada en datos.
Fundamentos de datos e infraestructura IT: el cuello de botella
La complejidad regulatoria añade otra capa de dificultad. Coordinación de cumplimiento y factores normativos a lo largo de todo el stack tecnológico ralentiza la creación de bases sólidas para IA. Más de la mitad de las empresas (55%) indica que las preocupaciones de seguridad y cumplimiento ya han impedido o retrasado sus estrategias de IA, mientras que un 64% de los líderes manifiesta inquietud respecto a la conformidad regulatoria cuando se utilizan datos para entrenar o ejecutar IA. En este punto, la gestión de riesgos y la trazabilidad de datos se convierten en componentes tan críticos como el propio talento y la tecnología.
La situación no es menos desafiante cuando se considera el lado del usuario final. Aunque la gran mayoría (92%) reconoce que los dispositivos modernos mejoran la productividad, una proporción notable (79%) se ve obstaculizada por equipos obsoletos. Este desequilibrio entre la promesa de la IA y la realidad de hardware disponible en puestos de trabajo genera interrupciones y reduce la velocidad de adopción.
En paralelo, las perspectivas de la región EMEA apuntan hacia un rol cada vez más importante de las “AI PCs” en las estrategias futuras. A principios de 2026, estos dispositivos ya representaban aproximadamente el 44% de los envíos de PC, reflejando una transición desde la exploración de posibilidades hacia una conectividad entre infraestructura, datos, seguridad y tecnología de workplace que permita generar valor real a escala. Este cambio subraya la necesidad de alinear la experiencia de usuario con las inversiones en IA y seguridad para lograr resultados sostenibles.
Como señala Steve Young, Managing Director de UK&I y SVP de Dell, el foco está migrando de descubrir lo que es posible hacia construir la cadena de valor necesaria: conectar infraestructura, datos, seguridad y tecnología de lugar de trabajo para convertir la IA en un verdadero motor de negocio. En este contexto, las decisiones deben tomar en cuenta no solo la capacidad de cómputo, sino también la gobernanza de datos y la experiencia de los usuarios finales.
El informe identifica al menos dos desafíos claros que requieren atención inmediata para avanzar hacia una adopción más amplia y efectiva de IA: entornos regulatorios complejos y un mercado de PC tan dinámico como costoso, impulsado por cuellos de botella en componentes. Superar estos obstáculos demandará una estrategia integrada que combine modernización de infraestructura, políticas de datos claras, soluciones de seguridad robustas y una gestión de activos tecnológicos alineada con las necesidades operativas de la empresa.
La narrativa que emerge es clara: las empresas necesitan una estrategia que vaya más allá de la adopción de IA como un proyecto aislado. Requiere una visión que conecte la gobernanza de datos, la seguridad, la arquitectura de datos y la experiencia de usuario con una hoja de ruta que pueda ejecutarse a través de la organización. Esto implica inversiones en infraestructura moderna, hojas de ruta para dispositivos de usuario y marcos regulatorios que permitan un uso responsable y eficiente de IA. En definitiva, la clave está en convertir la promesa de la IA en resultados tangibles que impulsen la productividad, la innovación y la resiliencia del negocio.
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