La mitad de las empresas de Asia no usa inglés para la IA. Ese es el cuello de botella

Solo el 1% de las empresas asiáticas dice que la IA no es una prioridad. Todo lo demás en la nueva encuesta de Alibaba Cloud se desprende de esa cifra, y la mayor parte se lee como un plan de gasto. NielsenIQ encuestó a 1.000 responsables de TI en ocho mercados asiáticos a mediados de 2025 para el informe, publicado en julio de 2026. De los encuestados, el 95% tiene intención de aumentar la inversión en productos de IA, y más de la mitad planea incrementos superiores al 20%. Nueve de cada diez describen a su organización como optimista respecto a la adopción de la IA, y el 75% afirma que la tecnología se ha vuelto indispensable para sus operaciones.

El dinero va primero a la capa base

El crecimiento del presupuesto no se distribuye de manera uniforme. Los mayores aumentos planificados se concentran en la infraestructura base: el 69% de las empresas espera un crecimiento superior al 20% en el gasto en IaaS, por delante de PaaS con el 61% y MaaS con el 58%. La computación, el almacenamiento y las redes van primero, con las herramientas y los modelos apilados encima. El mismo patrón se observó en los mercados chinos cuando el modelo K3 de Moonshot AI ayudó a impulsar las acciones C más de un 5% ante las expectativas de un gasto continuado en infraestructura, con los fabricantes de chips de memoria SK Hynix y Samsung entre los ganadores más claros. Alibaba está aplicando la misma lógica a una escala mucho mayor, comprometiendo 380.000 millones de RMB, aproximadamente 53.000 millones de dólares, en tres años para infraestructura de nube e IA, más de lo que gastó en IA y nube en la década anterior.

La reducción de costes no es el motivo principal. El principal objetivo estratégico para la adopción de la IA es impulsar la innovación y nuevas oportunidades de negocio, citado por el 64% de los encuestados, justo por delante del ahorro de costes y la eficiencia con el 63%. El crecimiento de los ingresos le sigue con el 48%, la ventaja competitiva con el 45% y la experiencia del cliente con el 43%. En la práctica, los casos de uso se inclinan hacia el análisis de datos y la toma de decisiones (66%), los chatbots de atención al cliente (64%), el marketing y la creación de contenidos (58%) y el desarrollo de productos, incluida la programación (55%).

La privacidad, el coste y las habilidades limitan el entusiasmo

Las ambiciones chocan con un muro conocido. La privacidad y la seguridad de los datos es la principal barrera para una adopción más amplia, citada por el 48% de los encuestados, seguida de los costes de implementación (42%) y la falta de experiencia interna (37%). Las preocupaciones regulatorias y éticas se sitúan en el 31% en general, pero aumentan considerablemente en los servicios financieros, la educación y el sector público. El resto de la lista muestra lo incipientes que son todavía algunos de estos despliegues: desafíos de integración (28%), accesibilidad limitada de soluciones adecuadas (23%), retorno de la inversión poco claro (22%), escasez de casos de negocio evidentes (19%) y resistencia de la dirección (18%).

La disponibilidad no es la verdadera limitación. En promedio, el 91% de los encuestados afirma que las soluciones de IA están disponibles en sus mercados, y alrededor del 90% declara haber comenzado a adoptar herramientas y modelos de desarrollo de IA. Preguntados sobre qué desbloquearía un uso más amplio, el 54% pide más soluciones personalizadas y específicas para su sector, el 49% mejor talento y habilidades, y el 45% ofertas más asequibles. Los productos existen; el encaje no.

Los modelos en idiomas locales son el cuello de botella silencioso

El hallazgo más relevante es también el más fácil de pasar por alto. Solo alrededor de la mitad de los encuestados selecciona el inglés como idioma principal para las soluciones de IA; el resto trabaja en bahasa, japonés, coreano, tailandés y otros idiomas locales. En Japón, Corea del Sur, Indonesia y Tailandia, las empresas informan de que la escasez de modelos de alta calidad en idiomas locales está frenando el desarrollo, incluso mientras proliferan los modelos en inglés y chino.

Ahí es donde entran en escena los propios modelos de Alibaba Cloud. La encuesta señala que los productos que admiten de forma nativa varios idiomas asiáticos están ganando cuota de mercado, y cita a la familia Qwen como especialmente popular en Japón y Corea del Sur, con un sólido rendimiento en idiomas locales y soporte para más de 200 idiomas y dialectos en su última generación.

Una encuesta que se lee como un informe de producto

Vale la pena recordar quién pagó por las cifras. Alibaba Cloud encargó el estudio a NielsenIQ, y los hallazgos encajan perfectamente con su estrategia. Preguntados por sus preferencias de proveedor, el 45% de los encuestados favorece las ofertas totalmente integradas de IA y nube, el 34% prefiere flexibilidad híbrida entre múltiples nubes y solo el 16% quiere modelos independientes sin infraestructura incluida. Alibaba Cloud vende exactamente la primera opción, de principio a fin.

El enfoque de la empresa es explícito. "A medida que entramos en la era de la IA agéntica, nuestro enfoque está pasando de producir tokens eficientes a permitir resultados accionables", dijo el Dr. Feifei Li, director de tecnología y presidente de negocio internacional de Alibaba Cloud Intelligence Group. La evaluación independiente es más cauta: Gartner situó a Alibaba Cloud en el cuadrante de líderes emergentes, no en el de líderes, en los cuatro informes de su serie sobre IA generativa de noviembre de 2025. La brecha entre el entusiasmo de la encuesta y esa clasificación de los analistas es donde reside el riesgo.

La encuesta mide el apetito, no la cuota de mercado. Te dice que las empresas asiáticas han superado la fase piloto, que el gasto en infraestructura seguirá aumentando y que el soporte de idiomas y la confianza decidirán qué proveedores cobran los cheques. La pregunta de los 53.000 millones de dólares sobre quién captura realmente esta demanda sigue abierta.