Un estudio internacional de Workiva revela una creciente brecha entre las expectativas depositadas en la inteligencia artificial y la capacidad real de las organizaciones para garantizar la calidad, trazabilidad y fiabilidad de los datos que la alimentan. Los inversores ya han comenzado a tomar nota.
La inteligencia artificial ha pasado en apenas unos años de ser una tecnología experimental a convertirse en una pieza cada vez más integrada en las operaciones de las compañías. Ahora, sin embargo, comienza una etapa diferente: demostrar que además de ahorrar tiempo es capaz de generar resultados empresariales fiables, medibles y sostenibles.
Y ahí aparece una brecha.
El 84% de los ejecutivos encuestados por Workiva afirma sentirse al menos razonablemente seguro de la precisión de un contenido generado por inteligencia artificial que apareciera en un informe anual sin haber pasado previamente por una revisión humana.
La cifra sería una importante muestra de confianza empresarial en la tecnología si no fuera acompañada por otro dato: el 26% asegura que las auditorías internas de IA de sus organizaciones ya han descubierto errores que llegaron hasta audiencias externas o incluso hasta el consejo de administración.
Es una de las principales conclusiones del 2026 Midyear Executive Benchmark Survey de Workiva, que dibuja un escenario en el que las ambiciones de las organizaciones con la IA avanzan más rápido que los mecanismos creados para verificar sus resultados.
La contradicción se vuelve todavía más evidente al analizar la materia prima que utilizan los sistemas de inteligencia artificial.
Solo el 11% de los ejecutivos considera que la calidad de los datos de su organización es actualmente suficiente para utilizar IA.
Además, el 71% afirma que una calidad deficiente de los datos ya ha afectado, al menos de manera moderada, al uso de inteligencia artificial en procesos de información financiera y sostenibilidad.
Para algo más de una cuarta parte, el problema es todavía mayor: el 27% asegura que las deficiencias en los datos han bloqueado significativamente la implantación de IA en determinados procesos clave.
La conclusión del informe apunta así hacia una de las cuestiones que marcará la siguiente fase de adopción de esta tecnología: implementar modelos cada vez más avanzados sirve de poco si la información sobre la que trabajan continúa fragmentada, resulta difícil de verificar o carece de una trazabilidad adecuada.
Y la diferencia entre directivos y profesionales resulta especialmente significativa.
Cuando Workiva pregunta si confiarían en un resultado generado mediante IA incluido en un informe anual o una presentación al consejo sin supervisión humana, el 39% de los ejecutivos se declara “muy confiado”, frente al 29% del resto de profesionales encuestados.
Sumando quienes se consideran muy o bastante confiados, el porcentaje alcanza el 84% entre los ejecutivos y el 76% entre los profesionales.
Cuanto mayor parece ser la responsabilidad dentro de la organización, mayor es también la confianza manifestada en la IA.
La cuestión ha dejado de ser exclusivamente tecnológica.
Los inversores institucionales están comenzando a incorporar la fiabilidad de la inteligencia artificial a su evaluación de las compañías.
Según el estudio, el 89% manifiesta preocupación por la precisión de la IA utilizada en las comunicaciones e informes corporativos.
Y prácticamente la mitad ya no se limita a confiar en que las empresas tengan controles adecuados: el 47% reconoce que busca activamente indicios de errores generados mediante inteligencia artificial en la información publicada por las compañías.
Esto introduce una nueva dimensión en la relación entre IA, reporting y confianza.
Un error generado por un modelo que termina incorporándose a información financiera, de sostenibilidad o destinada al mercado puede dejar de ser simplemente un problema técnico para convertirse en una cuestión reputacional, regulatoria e incluso financiera.
El propio informe conecta esta tendencia con el creciente impacto de la desinformación.
El 26% de los profesionales y ejecutivos encuestados considera ya la información errónea una de las principales amenazas externas para el rendimiento financiero, frente al 23% registrado el año anterior.
La fase de experimentación también está dejando paso a la exigencia de resultados.
Las compañías no solo quieren utilizar IA. Quieren medir qué retorno está produciendo.
El 48% de los ejecutivos está totalmente de acuerdo en que espera obtener un retorno medible de sus inversiones en IA durante los próximos doce meses.
Entre los resultados que esperan conseguir destacan especialmente el crecimiento de los ingresos, mencionado por el 58%, y el ahorro de tiempo, señalado por el 47%.
Pero también aquí aparece un cambio relevante.
Los inversores están empezando a observar indicadores concretos para determinar si la inteligencia artificial está teniendo un impacto real sobre el negocio.
El 51% analiza la evolución de los ingresos de las compañías en cartera como indicador del retorno de sus inversiones en IA.
Un 42% sigue las tasas de conversión de ventas, mientras que un 40% observa el retorno interno de los proyectos de inteligencia artificial.
El mismo porcentaje analiza el tiempo ahorrado gracias a esta tecnología y el grado de automatización de tareas anteriormente realizadas por personas.
La productividad, por tanto, empieza a dejar de ser suficiente como argumento.
La siguiente pregunta será cuánto negocio genera realmente la IA.
Precisamente por ello, Workiva plantea que el verdadero retorno no llegará únicamente incorporando inteligencia artificial sobre procesos ya existentes.
La transformación más profunda consistirá en revisar cómo se realiza el trabajo.
Las organizaciones tendrán que decidir qué tareas pueden delegarse en sistemas autónomos, cuáles requieren supervisión y en qué puntos el criterio humano debe continuar siendo obligatorio.
Esta cuestión adquiere especial relevancia con la llegada de los agentes de IA, capaces de ejecutar determinadas actividades con una intervención humana cada vez menor.
El informe identifica varios riesgos que ya preocupan a las organizaciones.
El principal, señalado por el 35% de los participantes, es que los empleados compartan información propietaria mediante herramientas de inteligencia artificial no autorizadas.
Le sigue, con un 34%, la posibilidad de utilizar información generada por IA sin haberla comprobado previamente.
El 32% teme las consecuencias de decisiones tomadas con información procedente de IA que posteriormente resulte incorrecta, mientras que el 31% señala los fraudes dirigidos a empleados y potenciados mediante inteligencia artificial.
Otro 30% menciona el uso no autorizado de estas herramientas dentro de la organización.
No se trata, por tanto, únicamente de controlar qué hace la IA. También hay que controlar quién la utiliza, con qué información y bajo qué reglas.
Uno de los mensajes más claros del estudio es que gobernar la inteligencia artificial no debería interpretarse necesariamente como un freno a la innovación.
Puede ocurrir exactamente lo contrario.
Una compañía capaz de conocer el origen de sus datos, seguir su transformación, documentar procesos y comprobar los resultados generados por la IA puede tener más capacidad para automatizar tareas sin multiplicar los riesgos.
Y los inversores parecen compartir esa visión.
El 96% considera importantes las políticas de gobernanza de la IA y supervisión humana a la hora de tomar decisiones de inversión. Para un 62% son incluso “muy importantes”.
Workiva señala tres elementos especialmente relevantes: crear fuentes de información fiables y compartidas, documentar los flujos de trabajo y establecer capas de contexto suficientemente robustas para que los sistemas de IA puedan operar sobre los datos.
La trazabilidad adquiere también una importancia creciente.
A medida que los agentes sean más autónomos, el 55% de los encuestados considera que seguirá necesitando plataformas capaces de gestionar agentes y flujos de trabajo automatizados y documentados.
El 49% cree que seguirán siendo necesarios sistemas que actúen como registros oficiales de información, mientras que un **45% apunta a la necesidad de mantener trazabilidad y pistas de auditoría sobre el origen y recorrido de los datos.
La autonomía de la IA, por tanto, no elimina la necesidad de control. Puede aumentarla.
El informe analiza además otro fenómeno relacionado con la confianza: la frecuencia con la que las compañías informan al mercado.
En Estados Unidos se ha planteado la posibilidad de que determinadas compañías pasen de una presentación trimestral de resultados a un modelo semestral.
Pero los inversores encuestados por Workiva muestran escaso entusiasmo ante una reducción de la información disponible.
Si una empresa pasara de publicar resultados trimestralmente a hacerlo dos veces al año, el 66% afirma que aumentaría el uso de fuentes de información alternativas.
Un 53% elevaría la prima de riesgo o la tasa de descuento aplicada a esa compañía, mientras que el 43% reduciría su posición inversora.
Otro 37% solicitaría información adicional fuera del calendario habitual.
Las propias empresas parecen haber interpretado ese mensaje.
Entre los ejecutivos de compañías cotizadas o que prevén salir a bolsa, el 47% asegura que sería muy probable que siguiera comunicando resultados trimestrales incluso aunque dejara de ser obligatorio, mientras que otro 45% considera bastante probable hacerlo.
Más información puede convertirse así en una forma de reducir incertidumbre y mantener la confianza.
Probablemente una de las conclusiones más interesantes del estudio es que la siguiente fase de la inteligencia artificial no dependerá únicamente de disponer de mejores modelos.
Dependerá de las organizaciones.
Será necesario modificar puestos de trabajo, establecer responsabilidades claras, formar a los equipos y determinar cuándo una decisión puede automatizarse y cuándo debe intervenir una persona.
De hecho, el 88% de los líderes afirma estar priorizando la formación relacionada con IA, una señal de que las compañías comienzan a entender que la transformación no puede producirse únicamente desde los departamentos tecnológicos.
Incluso el destino de los ahorros generados por la IA comienza a mostrar diferencias interesantes.
Las compañías en las que existe un responsable específico de estrategia de IA son más proclives a utilizar parte de esos recursos para mejorar la remuneración de talento altamente demandado: el 39% lo hace cuando la estrategia está liderada por un Chief AI Officer, frente al 28% de media.
La IA no necesariamente implica sustituir talento. En algunas organizaciones está empezando a servir para invertir más en él.
El estudio de Workiva resume este escenario con un concepto: “verification gap”, la brecha de verificación.
Las organizaciones confían en la inteligencia artificial, quieren acelerar su utilización y esperan resultados económicos en plazos cada vez más cortos.
Pero esa confianza todavía no siempre está acompañada por la calidad de los datos, los mecanismos de control y la trazabilidad necesarios.
El reto empresarial de los próximos años podría estar precisamente ahí.
No será suficiente con disponer de modelos capaces de generar información o agentes capaces de ejecutar procesos. Las compañías deberán ser capaces de demostrar de dónde procede cada dato, cómo se ha transformado, qué decisiones ha tomado la IA y quién puede responder por ellas.
Porque a medida que la inteligencia artificial gane autonomía, la confianza no dependerá de utilizar más IA.
Dependerá de poder verificarla.
El informe fue elaborado a partir de una investigación encargada por Workiva a Ascend2 durante mayo de 2026.
La encuesta reunió a 2.272 profesionales de finanzas, riesgo, sostenibilidad y áreas legales, entre ellos 847 ejecutivos C-Level, pertenecientes a organizaciones de Norteamérica, Latinoamérica, Europa y Asia-Pacífico.
Las compañías participantes contaban con al menos 250 empleados o unos ingresos anuales mínimos de 250 millones de dólares.
El estudio incorporó además las respuestas de 367 inversores institucionales de Estados Unidos, Canadá y Reino Unido, lo que permite confrontar las expectativas de quienes están desplegando la IA dentro de las organizaciones con las de quienes evalúan sus resultados desde los mercados.
Rincón del CISO
31 Agosto 2026
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