Un análisis en profundidad de los resultados de EMEA de nuestra Encuesta global sobre perspectivas de datos de 2026 (GDIS)—y lo que significan para la agenda de infraestructura digital de la región.

Una región en una encrucijada

La historia de la infraestructura de AI en EMEA comienza con una contradicción: la Colocation es fundamental para el entrenamiento de AI en la región, pero la infraestructura integrada y los resultados cuantificables siguen rezagados. Más de la mitad de los encuestados de EMEA afirma que sus datos de entrenamiento de AI se encuentran en centros de datos de Colocation; sin embargo, la región registra el nivel más bajo de infraestructura híbrida totalmente integrada y va a la zaga de sus homólogos a la hora de convertir las iniciativas de AI en resultados empresariales cuantificables.

Esa tensión define las conclusiones de EMEA del informe Global Data Insights Survey 2026 de Digital Realty. Basándose en 668 responsables de la toma de decisiones de Europa, Oriente Medio y África —parte de una muestra global de 2131 líderes empresariales, de seguridad, redes y TI—, los datos revelan una región profundamente comprometida con la ejecución de la IA, muy influenciada por los requisitos regulatorios y de soberanía, y que sigue esforzándose por conectar la infraestructura necesaria para escalar la IA con confianza.

El reflejo regulatorio: la privacidad de los datos como condicionante decisivo

Si hay un tema que define EMEA, es la regulación. Al preguntarles por los obstáculos para extraer información de los datos, el 49 % de los encuestados de EMEA situó la normativa sobre privacidad de los datos entre sus tres principales obstáculos. Esto no sorprende en un mundo posterior al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), pero su omnipresencia resulta llamativa. La normativa no es una preocupación de cumplimiento marginal; es el obstáculo más citado para generar valor a partir de los datos.

Esta gravedad regulatoria arrastra muchos otros hallazgos a su órbita. Las organizaciones de EMEA son las más proclives a exigir intercambios seguros de datos desde sus ubicaciones de TI (39 %). Al evaluar a los proveedores de centros de datos, el 52 % de los encuestados de EMEA sitúa "facilitar el intercambio seguro de datos entre usuarios, redes, nubes y proveedores de TI en una única plataforma de centro de datos" entre los principales requisitos.

El tema de la soberanía va aún más allá. El 33 % de las organizaciones de EMEA considera que la IA soberana es un requisito (cuando tanto los datos como los modelos de IA permanecen dentro de una misma jurisdicción), mientras que otro 53 % está explorando activamente opciones de IA soberana. Al decidir dónde alojar las cargas de trabajo de AI, el 38 % de los encuestados de EMEA cita el cumplimiento normativo [p. ej., el RGPD y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA)] como uno de los tres factores principales; el porcentaje más alto de todas las regiones.

Datos distribuidos: la adopción reticente de EMEA

Una de las divergencias más reveladoras de EMEA es su relación con los datos distribuidos. Solo el 84 % de las organizaciones de EMEA sigue un enfoque de datos distribuidos —el porcentaje más bajo de cualquier región (América: 93 %, APAC: 88 %)—, mientras que un 13 % explícitamente no lo hace, la tasa de respuestas negativas ("no") más alta a escala mundial. Otro 3 % no está seguro.

Esta reticencia presenta matices. Entre quienes sí adoptan la distribución, los motivos se inclinan hacia la gobernanza y la estrategia: el 44 % cita la estrategia de TI de la empresa (la cifra más alta a nivel mundial), el 44 % señala una mejor gobernanza general de los datos y el 43 % valora un procesamiento más rápido. Los adoptantes de datos distribuidos de EMEA están motivados por el control y la coherencia arquitectónica, no por el mero oportunismo. Entre el grupo más reducido que rechaza la distribución, los motivos se centran en la reducción del riesgo (el 46 % cita un menor número de brechas de datos) y la consolidación de sistemas (el 49 % valora reducir el número de sistemas necesarios para recopilar y analizar datos).

AI: eficiencia operativa antes que apuestas audaces

La historia de la IA en EMEA es de operacionalismo pragmático. La región lidera en estrategias formales de AI ejecutadas activamente para lograr la eficiencia operativa y/o la reducción de costes (39 %). Cabe destacar que EMEA también es la más propensa a contar con una estrategia formal de IA orientada a lanzar una nueva oferta comercial (19 %)—pero tener una estrategia y esperar obtener valor de ella son cosas distintas. En lo que respecta al valor esperado, EMEA está abrumadoramente orientada a la eficiencia: el 39 % espera que la IA haga más eficientes las operaciones comerciales, mientras que solo el 19 % está integrando la IA en productos o servicios. En otras palabras, las organizaciones de EMEA planifican para la innovación pero presupuestan para la eficiencia; la presentación estratégica incluye apuestas audaces, pero las expectativas de retorno de la inversión (ROI) se basan en las mejoras operativas.

Esta postura centrada en la eficiencia se refleja en el modo en que EMEA utiliza la IA hoy en día. El 21 % utiliza la IA para automatizar tareas que requieren una gran intervención humana (el porcentaje más alto de cualquier región). Y cuando EMEA invierte en capacidades de IA, lidera el mundo a la hora de priorizar la inversión en tecnología de IA/aprendizaje automático (ML): el 52 % sitúa la inversión en IA/ML entre sus requisitos críticos más importantes (frente al 48 % a escala mundial), y el 46 % prioriza la mejora de la infraestructura de datos (también el porcentaje más alto).

Sin embargo, la madurez ofrece un panorama más preocupante. EMEA presenta la mayor proporción de organizaciones en los niveles 1 (1 %) y 2 (6 %) de madurez en AI, mientras que solo el 24 % ha alcanzado el nivel transformador 5. Las ambiciones de AI de EMEA son reales, pero su transformación está en pleno vuelo, aún no ha aterrizado.

La historia de la AI en Colocation: la ventaja más destacada de EMEA

Quizá el hallazgo de EMEA de mayor importancia estratégica sea dónde residen los datos de entrenamiento de AI. Al preguntarles dónde se encuentran los datos de entrenamiento, el 51 % de los encuestados de EMEA menciona los centros de datos de Colocation, frente al 36 % en América y al 43 % en APAC.

Esta orientación hacia la Colocation se extiende al alojamiento de modelos. EMEA lidera en el alojamiento de modelos de AI personalizados en Cloud privada (53 %) y modelos fundacionales on-premises (35 %), mientras que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de código abierto o ajustados on-premises son alojados por el 32 % de las organizaciones de EMEA, la cifra más alta a escala mundial. El resultado es una infraestructura de AI sumamente híbrida, con la Colocation en el centro.

La presencia de cargas de trabajo de IA se está expandiendo rápidamente: actualmente, el 42 % de las organizaciones de EMEA despliega proyectos de AI en entre el 26–50 % de sus ubicaciones y, en el plazo de un año, el 41 % espera mantenerse en ese intervalo, mientras que el 29 % prevé alcanzar una penetración del 51–75 %. La implementación de IA en EMEA se está extendiendo por toda la infraestructura, en lugar de concentrarse en un único centro, lo que refuerza la necesidad de capacidad distribuida y basada en colocación que siga el rastro de los datos.

Cautela en la inversión y realidad del ROI

La trayectoria de inversión de EMEA en AI es más conservadora que la de sus homólogos. El 15 % de las organizaciones de EMEA aumentará la inversión en AI menos de un 10 % en 2026. La mayor parte (36 %) prevé aumentos modestos del 10-25 %. EMEA invierte de forma sostenida, pero no de forma explosiva.

El panorama del ROI es igualmente moderado. EMEA destaca por haber identificado casos de uso de AI repetibles y de gran impacto (41 %), pero va a la zaga en la consecución de resultados empresariales medibles, como el crecimiento de los ingresos o la reducción de costes (28 %), el porcentaje más bajo de todas las regiones y muy por debajo de América (40 %). Mientras tanto, el 4 % afirma no haber obtenido un ROI medible de AI hasta la fecha, la cifra más alta a escala mundial. Las organizaciones de EMEA están encontrando patrones que funcionan, pero tienen dificultades para convertirlos en pruebas financieras que presentar ante los consejos de administración.

Madurez de la infraestructura: una región que aún está uniendo las piezas

La integración de la infraestructura de EMEA va a la zaga de la de sus homólogos. Solo el 19 % afirma contar con una infraestructura híbrida totalmente integrada en Cloud pública, Cloud privada, entornos locales y Colocation —la cifra más baja a escala mundial (América: 24 %). Mientras tanto, el 36 % afirma que la integración es limitada y el 12 % describe los entornos como aislados, con poca o ninguna integración —ambos porcentajes son los más altos de todas las regiones.

Se observa un patrón similar en la interconexión. Solo el 5 % de las organizaciones de EMEA afirma que la interconexión dinámica y bajo demanda es fundamental para su arquitectura —menos de la mitad de la tasa de América (13 %)—, mientras que el 6 % carece por completo de una estrategia de interconexión deliberada, la cifra más alta a escala mundial. EMEA depende de conexiones ad hoc o punto a punto (25 %) y de enfoques de "cierta integración" (32 %). La arquitectura está evolucionando, pero aún no ha convergido.

Esta falta de madurez coexiste con una firme intención: al elegir dónde alojar las cargas de trabajo de IA, el 45 % de los encuestados de EMEA sitúa la integración con la infraestructura de TI o de datos existente entre los principales factores; la proporción más alta de todas las regiones. Los compradores de EMEA saben que sus entornos están fragmentados; su principal prioridad es encontrar proveedores capaces de integrar sus entornos en lugar de añadir otro silo.

Sostenibilidad: mandatos de energía renovable y estrategia matizada

El perfil de sostenibilidad de EMEA es paradójico. En métricas concretas, EMEA lidera: el 52 % evalúa a los proveedores según el uso de energía 100 % renovable (la cifra más alta de todas las regiones) y el 49 % tiene en cuenta las credenciales ecológicas de los edificios. Sin embargo, al preguntar por el impacto de la sostenibilidad en la estrategia de IA, EMEA es la región menos propensa a calificarlo de "el factor más importante" (42 %, frente al 55 % de América) y la más propensa a decir que tiene "cierto impacto" (52 %).

La interpretación: EMEA considera la sostenibilidad como un criterio de contratación no negociable, pero se resiste a elevarla a un prisma estratégico único. La energía renovable está integrada en la evaluación de proveedores, pero la estrategia de IA está impulsada por la eficiencia, el cumplimiento normativo y la soberanía.

El imperativo de la AI en EMEA: qué revela la Encuesta global sobre perspectivas de datos de 2026