Lo que está pasando en Business Intelligence

El BI ya no es un lujo estratégico para las grandes corporaciones ni un adorno tecnológico. En 2025 estamos en una fase en que los desafíos se desplazan del “tener datos” al “hacer que esos datos trabajen bien”. No basta con dashboards bonitos: lo que marcan la diferencia son la calidad de los datos, la integración, el gobierno, la rapidez, la escalabilidad, y cómo la inteligencia artificial (IA) se está entrelazando con la analítica para cerrar el camino entre lo descriptivo, lo predictivo y lo prescriptivo.

Dos palancas emergen con fuerza:

1. Autoservicio + democratización del dato: usuarios (no expertos) que quieren acceder a insights directamente, sin depender de toda una cadena analítica institucional.

2. IA generativa, modelos de lenguaje y analítica avanzada integrándose como herramientas para traducir requerimientos, generar consultas, mejorar visualizaciones, detectar anomalías, automatizar workflows.

Panorama global del mercado de BI

Algunos datos para contextualizar:

• El mercado global de BI fue valorado en aproximadamente USD 31,98 mil millones en 2024 y se proyecta que crezca hasta los USD 63,20 mil millones en 2032, lo que supone una tasa de crecimiento anual compuesta de ~8,9 %. Fortune Business Insights

• Dentro de ese universo, la parte de BI de autoservicio crece aún más rápido: se estima que de USD 6,73 mil millones en 2024 llegue a USD 26,54 mil millones para 2032, lo que habla de una demanda fuerte por herramientas accesibles, intuitivas, que reduzcan barreras para los usuarios no técnicos.

• Otro punto clave: el despliegue en nube (cloud) frente al on-premise sigue siendo dominante, y cada vez más se exige que las soluciones de BI sean híbridas, escalables, compatibles con distintos entornos, seguras y cumplidoras de normativas de datos. Esto, claro, añade complejidad. Mordor Intelligence

España: avances, puntos débiles y urgencias

En España la situación tiene particularidades que conviene tener muy presentes si trabajas con BI localmente.

Avances

• Según un análisis reciente de Big Data Magazine (citando estudios en España), más de la mitad de las empresas españolas (53,8 %) ya han incorporado herramientas de BI a sus operaciones. Zyntec

• Programas públicos como el “Kit Digital” están siendo apoyos reales para pymes y autónomos que necesitan integrar tecnología, IA, analítica, etc. Por ejemplo, foros y talleres organizados desde las Cámaras de Comercio muestran una voluntad institucional de reducir la brecha digital en capacidades de BI/IA. Cadena SER

• En el plano educativo, se autorizaron nuevos grados universitarios en Ciencia de Datos e IA, como en Granada y Jaén, lo que suma oferta de talento especializado. Data Innovation

Riesgos y carencias

• Aunque muchas empresas tienen herramientas de BI, no todas aprovechan su potencial estratégico. Se repiten problemas: datos fragmentados, silos departamentales, gobernanza débil, falta de integración. Tener dashboards no significa tener insights accionables. Zyntec

• Formación insuficiente: la escasez de profesionales con competencias sólidas en IA, analítica avanzada, gestión de datos sigue siendo un cuello de botella, particularmente en pymes o en sectores no TIC. El País

• Brecha digital interna: diferencias generacionales, resistencia al cambio en puestos con menos formación digital, carencia de cultura de dato. El País

• Regulación, privacidad, soberanía de datos: con la normativa europea cada vez más exigente (por ejemplo, sobre protección de datos, operativa en la nube, resiliencia operativa), muchas empresas españolas aún están adaptando sus arquitecturas, políticas internas y contratos con proveedores. No es tanto un problema técnico como organizativo y normativo. (Si bien no he localizado en las noticias de las últimas semanas un gran suceso regulatorio específico de BI, sí hay menciones de objetivos incumplidos de digitalización que lo implican). El País

Casos recientes en España que ilustran BI + IA en acción

Aquí algunos ejemplos recientes que muestran cómo BI / analítica / IA se están aplicando, con lo bueno, lo difícil y lo que se puede aprender.

• Un informe de Zebra Technologies + Oxford Economics destaca que en sectores como retail, manufactura y logística ya hay impactos medibles: mejoras de eficiencia, mejor satisfacción del cliente, optimización del inventario, decisiones más ágiles basadas en datos en tiempo real. Revista Byte TI

• En el sector público / mediático, una noticia reciente indica que el Gobierno ha ampliado los plazos para préstamos destinados a la digitalización de medios de comunicación, fondos que incluyen tecnología emergente como IA, plataformas digitales, etc. Son ayudas blandas que pueden cubrir hasta el 85% del presupuesto. Esto abre puertas para que los medios no solo sobrevivan, sino que mejoren sus capacidades analíticas y de reporting. El País

Tendencias técnicas a vigilar

Para que quienes trabajen con datos puedan anticiparse, estas son algunas de las tendencias técnicas más emergentes:

1. Integración de modelos de lenguaje natural (LLMs) en el flujo BI: no solo para generar reportes automáticos, sino para mejorar la especificación de requerimientos, consultas complejas, generación de visualizaciones, interpretación automatizada de métricas, etc.

2. Autoservicio profundo + interfaz conversacional: cuadros de mando y herramientas cada vez más intuitivas, con funciones de búsqueda semántica, asistentes (chatbots, etc.) para ayudar a usuarios no técnicos a explorar los datos sin necesidad de un científico de datos en cada intervención.

3. Analítica en tiempo real o casi real: capacidad de ingestión de datos frecuentes, seguimiento de KPIs operativos, alertas automáticas, monitorización constante. En entornos como retail, logística y fabricación es donde más valor inmediato se capta.

4. Énfasis en la calidad del dato, gobernanza y privacidad: sin buenos datos limpios, bien integrados, el resto falla. Políticas de calidad, pipelines confiables, integración entre sistemas (ERP, CRM, cadenas de suministro, sensores IoT…), cumplimiento normativo (GDPR, leyes nacionales, regulaciones de nube) son imprescindibles.

5. Arquitecturas híbridas / multi-nube: para evitar dependencias, costes elevados, problemas legales/regulatorios de donde albergar los datos. Muchos proyectos adoptan infraestructura que mezcle nube pública, privada y on-premise.

6. Uso de IA para optimizar la gestión operativa: ya no solo predicción de ventas o análisis de mercado, sino optimización de rutas, planificación de demanda, mantenimiento predictivo, etc., que combinan BI clásico + machine learning + IA generativa.

Lo que viene: retos y oportunidades

Basándome en lo visto recientemente, estas son algunas apuestas seguras y desafíos que empresas de datos, consultores o quienes gestionan BI interno deberán enfrentar:

• Talento especializado es clave: no solo analistas, sino personas con habilidades interdisciplinares, que sepan BI + IA + ética de los datos + seguridad + regulación. Formaciones flexibles, capacitación interna, colaboración universidad-empresa serán esenciales.

• Cambio cultural: implantar BI no es solo introducir herramientas, sino cambiar cómo se toman decisiones —desde lo intuitivo o tradicional hacia lo basado en evidencias, y con responsabilidad. Esto implica liderazgo claro, métricas, retroalimentación, aceptación del error provocado por modelos, etc.

• Evaluar retorno tangible: los proyectos BI deben tener métricas de éxito, KPIs claros, plazos definidos, y evitar el “BI por BI”. Caso contrario, riesgo de decadencia de la inversión.

• Atención a la ética + privacidad: al usar más IA, más datos personales, integraciones con terceros, etc., hay que prever desde el diseño cuestiones de privacidad, explicabilidad (cuando se empleen modelos avanzados) y cumplimiento normativo.

• Inversión continua en infraestructura: no se trata solo del dashboard, sino de pipelines, almacenamiento, procesamientos, integración, automatización. Tener capacidad de escalar si los volúmenes crecen, manejar datos semiestructurados o no estructurados (por ejemplo logs, streaming, sensores), etc.

Conclusión

El BI entra en una nueva etapa: más accesible, más potenciado por IA, pero también más exigente en cultura de datos, regulación y formación. España ha avanzado bastante, pero los últimos informes muestran que aún hay trabajo por hacer para que la adopción sea estratégica, no solo técnica.

Para profesionales de datos, esto significa que quienes dominen no solo las herramientas BI, sino también el gobierno del dato, la integración con IA, la cultura de datos y la regulación serán los que más valor puedan aportar. Las empresas que lo entiendan así (y lo ejecuten) estarán en ventaja clara.