SDG Group sitúa la gobernanza y el contexto como ejes de la IA en su informe ‘Data, Analytics & AI 2026’

SDG Group ha presentado en rueda de prensa su informe ‘Data, Analytics & AI 2026’, un estudio que identifica las diez tendencias clave que marcarán la evolución del dato, la analítica y la inteligencia artificial en los próximos doce meses. La presentación ha corrido a cargo de David Díaz, director de Innovación de SDG Group, y Miguel Romero, socio de la compañía, quienes han combinado el análisis de mercado con la visión estratégica y los resultados de negocio del grupo.

Durante el encuentro, Miguel Romero ha puesto en contexto la evolución reciente de la compañía, destacando que SDG Group cerró 2025 con un crecimiento del 12% en facturación España, alcanzando los 120 millones de euros de facturación. En la actualidad, la firma cuenta con más de 300 clientes activos en el mercado nacional y está presente en el 80% de las empresas del Ibex 35, cifras que, según Romero, consolidan su posición como uno de los principales actores en el ámbito del dato y la analítica avanzada.

De cara a 2026, la compañía mantiene su objetivo de seguir creciendo y reforzar su posicionamiento internacional, con la reciente apertura de oficinas en México y Holanda, así como una fuerte expansión en la región de Oriente Medio. “Nuestra ambición es consolidarnos como un player de referencia en inteligencia artificial y analítica avanzada, integrando capacidades de IA de forma transversal en prácticamente todos los servicios que ofrecemos”, ha destacado Miguel Romero.

Miguel Romero, socio de SDG Group, durante la presentación.

En el encuentro con los medios, SDG Group ha presentado las conclusiones de su informe ‘Data, Analytics & AI 2026’, un análisis que recoge las principales innovaciones tecnológicas y de negocio que definirán la competitividad de las organizaciones a lo largo del año.

El informe es el resultado del trabajo conjunto entre expertos de la compañía, instituciones académicas y partners tecnológicos a través de su ‘Radar de Innovación’, una plataforma que recoge las principales tendencias en datos e inteligencia artificial y plantea distintos escenarios de futuro a través de varios cuadrantes de análisis. Según ha explicado Romero, se trata de una herramienta “viva”, que se actualiza de forma continua y que está disponible para clientes a través del portal corporativo.

Este radar no solo identifica tecnologías emergentes, sino que permite a las organizaciones evaluar su grado de madurez y anticipar cómo evolucionarán sus iniciativas de IA y analítica en función de sus objetivos de negocio, su contexto sectorial y su capacidad de ejecución.

Durante su intervención, David Díaz ha desgranado las principales conclusiones del informe, que identifica diez tendencias llamadas a redefinir la forma en que las organizaciones diseñan, industrializan y escalan la inteligencia artificial. El director de Innovación de SDG Group ha ilustrado estas tendencias con casos reales de clientes en los que la compañía ya ha desarrollado proyectos con éxito y que, según sus previsiones, se convertirán en centros de ingresos relevantes a lo largo de 2026.

David Díaz, director de Innovación de SDG Group, desgranó las principales conclusiones del informe, que identifica diez tendencias llamadas a redefinir la forma en que las organizaciones diseñan, industrializan y escalan la inteligencia artificial.

El estudio parte de una premisa clara: la inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología experimental y entra en una fase de madurez en la que el foco se sitúa en el contexto, la gobernanza y el impacto real en el negocio.

En primer lugar, el informe subraya que la IA necesita datos con significado, no solo grandes volúmenes de información. La construcción de capas semánticas y modelos de datos bien definidos se convierte en un requisito imprescindible para que los sistemas sean realmente ‘AI-ready’ y generen valor de forma consistente.

Ligado a ello, SDG Group destaca la evolución más allá del ‘prompt engineering’, hacia modelos de ingeniería de contexto en los que el conocimiento del negocio, las reglas y los datos estructurados pesan más que la simple formulación de instrucciones a los modelos.

Otra de las tendencias clave es el papel creciente de los modelos fundacionales para ‘machine learning’, que permiten acelerar el desarrollo de soluciones avanzadas y mejorar la capacidad de generalización frente a los enfoques tradicionales.

El informe también señala que las migraciones tecnológicas dejan de ser proyectos puramente técnicos para convertirse en iniciativas estratégicas, capaces de desbloquear nuevos casos de uso de analítica e inteligencia artificial cuando se abordan desde una visión de negocio.

En este nuevo escenario, los sistemas operativos de metadatos emergen como una capa crítica para dotar de coherencia, trazabilidad y control a las arquitecturas de datos modernas, facilitando además la gobernanza de la IA.

SDG Group identifica igualmente el auge de los llamados ‘answer engines’, una nueva generación de asistentes inteligentes que evolucionan más allá del chatbot tradicional y se integran de forma profunda en los procesos empresariales para ofrecer respuestas contextualizadas y accionables.

La observabilidad y la gobernanza de la IA se consolidan como otro pilar fundamental, ante la necesidad de controlar el comportamiento de los modelos, garantizar su explicabilidad y cumplir con los crecientes requisitos regulatorios y éticos.

El radar apunta también al crecimiento de la inteligencia artificial en el edge, impulsada por nuevos desarrollos de hardware que permiten desplegar capacidades avanzadas fuera de los centros de datos, en entornos físicos y operativos.

Junto a ello, la IA vertical por industrias gana peso frente a los enfoques genéricos, con soluciones cada vez más adaptadas a las necesidades específicas de sectores concretos y con un retorno de inversión más claro.

Por último, el informe identifica el auge de las soluciones probabilísticas, que introducen nuevos modelos de producto basados en la gestión de la incertidumbre y en la toma de decisiones probabilística, superando los enfoques deterministas clásicos.