Las organizaciones no están frenando sus inversiones en inteligencia artificial. Según la encuesta realizada por Gartner® entre CIO y directivos tecnológicos para 2026, el 81% de las organizaciones prevé aumentar la financiación destinada a la IA tradicional y el 84% la destinada a la IA generativa. Sin embargo, según Gartner, de media solo alrededor del 40% de los prototipos de IA llega a producción. Entre las principales barreras señaladas por las organizaciones figuran la disponibilidad y la calidad de los datos.
El diagnóstico no es nuevo. La pregunta interesante es otra: si está compartido, ¿por qué el bloqueo se repite de forma tan sistemática? La respuesta que emerge del Market Overview for Data Quality Solutions, publicado por Gartner en julio de 2026, tiene menos que ver con las tecnologías disponibles y más con el punto del ciclo de vida del dato en el que se verifica la calidad.
Un mercado que crece sobre una necesidad concreta
El mercado de las soluciones de calidad del dato alcanzó 2.500 millones de dólares de ingresos en 2026, con un crecimiento del 6,5% respecto a 2025, y según las previsiones llegará a 3.000 millones en 2029. No es un crecimiento explosivo, pero sí constante, y está impulsado por una demanda muy concreta: disponer de datos fiables con los que entrenar y alimentar los modelos.
Hay un segundo dato que cualifica mejor la prioridad. Más del 64% de los responsables de gestión de datos sitúa la calidad y la gobernanza entre las cinco primeras áreas de inversión de los próximos dos o tres años. La calidad del dato ha dejado de ser una partida técnica dentro de un proyecto de integración y se ha convertido en una línea de presupuesto que se discute a nivel de dirección.
Tres traslados en curso
El documento describe un mercado que se está reorganizando en tres direcciones.
De la corrección a la prevención. Es el desplazamiento más relevante. El modelo tradicional interviene aguas abajo, cuando los datos ya han entrado en los sistemas y ya han producido efectos. El mercado se mueve hacia un planteamiento proactivo basado en los contratos de datos: acuerdos formales, expresados en lenguaje natural, entre quien produce y quien consume datos, que definen de forma explícita esquemas, umbrales de calidad y niveles de servicio. Aplicados en el momento de la ingesta, estos contratos permiten a las pipelines rechazar automáticamente los datos no conformes antes de que alcancen la analítica y los modelos de IA.
De la automatización a lo agéntico. El uso de IA generativa y asistentes conversacionales para perfilado, detección de anomalías y generación de reglas se considera ya funcionalidad de base para los proveedores consolidados. La frontera se ha desplazado: Gartner describe proveedores que integran agentes capaces de razonar, detectar problemas y ejecutar de forma autónoma acciones de remediación. Se atribuye un papel habilitador al Model Context Protocol, un estándar abierto que permite a agentes de plataformas distintas colaborar, compartir contexto y activar flujos de trabajo en entornos híbridos.
Hacia la observabilidad y aguas arriba. La línea que separaba calidad del dato y observabilidad se está difuminando, con proveedores de calidad que integran de forma nativa la monitorización de pipelines y la detección automática de anomalías. En paralelo, los controles migran hacia la infraestructura: hacia las herramientas de orquestación, que actúan como barrera defensiva dentro de las pipelines CI/CD, y hacia las plataformas cloud y los data warehouse, que ejecutan validación y normalización directamente donde reside el dato, con ventajas de escala y de coste.
En torno a estas tres direcciones el documento señala otras: la atención creciente a los datos no estructurados, impulsada por la difusión de las aplicaciones RAG, la democratización hacia usuarios de negocio no técnicos mediante lenguaje natural, y la disyuntiva entre comprar soluciones comerciales y desarrollar funcionalidad interna basada en agentes.
Una rejilla utilizable en la selección
La parte más operativa del Market Overview es la distinción entre funcionalidades obligatorias y opcionales del mercado. Es una rejilla que puede trasladarse casi directamente a una fase de scouting o a la construcción de un RFP.
Tra le obbligatorie: connettività estesa a sorgenti eterogenee, profilazione e monitoraggio continuo, discovery e gestione del ciclo di vita delle regole, alerting e visualizzazione, trasformazioni per parsing, pulizia e standardizzazione.
Entre las opciones, que en la práctica marcan la diferencia competitiva, destacan: funcionalidades de agente con sus correspondientes medidas de seguridad, soporte para datos no estructurados, cotejo y conciliación, flujos de trabajo para la resolución de incidencias, interfaces «low-code», flexibilidad de implementación entre entornos locales, en la nube e iPaaS, escalabilidad para volúmenes del orden de cientos de millones de registros mediante ejecución «push-down», seguridad y gestión de la visibilidad por roles.
Irion en el Market Overview
Irion está incluida entre los proveedores citados en el Market Overview for Data Quality Solutions de Gartner®, dentro de una selección que el documento describe explícitamente como representativa y no exhaustiva. Es el único proveedor de la lista con sede en Italia.
Lo que sigue es una lectura editorial de Irion y no es atribuible a Gartner.
Varias de las direcciones que el documento identifica como evolución del mercado corresponden a funcionalidades que Irion Premium Data Quality & Governance® presenta hoy: la generación de reglas a partir de descripciones en lenguaje natural, las funcionalidades agénticas aplicadas al perfilado y a la definición de los controles, y la ejecución push-down de los controles directamente sobre los entornos donde reside el dato. A esto se suma un tema que el documento trata como requisito de despliegue y que para muchas organizaciones europeas es también una cuestión de cumplimiento: la posibilidad de elegir dónde y cómo se ejecutan los controles, con un desarrollo realizado íntegramente en Italia y por tanto dentro de la jurisdicción europea.
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Unify Governance. Distribute Execution. Trust your data.
Gartner, Market Overview for Data Quality Solutions, Divya Radhakrishnan, Amy Bickel, 1 July 2026.
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