Workiva Inc., plataforma preparada para auditorías en materia de confianza, transparencia y rendición de cuentas, ha presentado los resultados de su Encuesta de Referencia para Directivos de 2026 (2026 Midyear Executive Benchmark Survey).
Aunque el 84 % de los directivos encuestados afirma confiar al menos moderadamente en la precisión de los resultados de la IA sin revisión humana, uno de cada cuatro (26 %) señala que las auditorías internas han detectado errores de la IA que llegaron a audiencias externas o a miembros del consejo de administración. Estos datos sugieren que existe una desconexión entre lo que creen los directivos y lo que demuestra la evidencia. A medida que la IA transforma las empresas a una velocidad sin precedentes, está surgiendo un nuevo riesgo: que la transformación avance más rápido que la capacidad de los líderes responsables de supervisarla para anticiparse a sus implicaciones.
“La confianza en la IA sin control sobre la calidad de los datos es un riesgo, no una estrategia. Los directores financieros (CFO) necesitan plataformas que conecten la IA con datos fiables y auditables, de modo que cada resultado pueda verificarse y cada información divulgada pueda defenderse”, ha afirmado Barbara Larson, CFO de Workiva. “Hacerlo bien va mucho más allá de evitar errores. Los líderes empresariales pueden avanzar más rápido e integrar la IA de forma más profunda en sus operaciones cuando confían en lo que generan sus sistemas. Esta es una verdadera ventaja competitiva”.
La calidad de los datos amenaza la precisión de la IA y la confianza de los inversores
Los directivos coinciden en gran medida en que la mala calidad de los datos está limitando el uso de la IA en sus organizaciones, lo que sugiere que la IA empresarial solo puede escalar cuando existe confianza en los datos de origen y control sobre ellos. Los inversores institucionales expresan preocupaciones similares respecto a la precisión de los contenidos generados por IA.
- Solo el 11 % de los directivos considera que la calidad de sus datos es suficiente para el uso de la IA.
- El 27 % afirma que la mala calidad de los datos ha obstaculizado significativamente el despliegue de la IA en procesos clave.
- El 71 % señala que la mala calidad de los datos ha afectado, al menos moderadamente, al uso de la IA en los informes financieros y de sostenibilidad.
- El 89 % de los inversores está preocupado por la precisión de la IA en la información corporativa divulgada.
Con el tiempo, unos datos deficientes o que no puedan verificarse pueden erosionar la credibilidad ante los grupos de interés, y las organizaciones que no aborden la calidad de los datos ni las preocupaciones de los inversores corren el riesgo de quedarse rezagadas frente a competidores más proactivos.
A medida que crece el uso de la IA, los directivos reclaman una infraestructura que la respalde
Para los equipos de reporting financiero, y especialmente para los CFO, las herramientas que permiten gobernar y controlar los resultados de la IA son tan importantes como la propia IA. A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos, los directivos consideran que aumentará la necesidad de contar con una infraestructura especializada, y señalan varias prioridades¹:
- El 49% afirma que seguirá necesitando sistemas de registro, como los libros mayores contables.
- El 45% señala que necesitará software que permita la trazabilidad y la auditoría.
- El 55% afirma que necesitará plataformas para gestionar agentes de IA y flujos de trabajo automatizados.
“La IA genérica no es suficiente para el reporting financiero. Los inversores, los reguladores y los consejos de administración esperan respuestas en las que puedan confiar. La verdadera ventaja reside en una IA especializada, basada en datos gobernados y auditables, y combinada con el criterio humano. Esto proporciona a las organizaciones la confianza necesaria para verificar lo que produce la IA y respaldar las decisiones y la información divulgada que se derivan de ella”, ha señalado Jason Darby, director financiero (CFO) de Amalgamated Bank.
