Investigaciones sugieren que los CFOs deben mejorar la gobernanza de la IA
A medida que el uso de la IA se expande en las funciones financieras, muchos CFOs están buscando dirigir capital hacia la automatización de datos mientras coordinan más estrechamente con los líderes de tecnología y riesgo en auditoría y responsabilidad.
Este cambio se ve cada vez más influenciado por la rapidez con la que las herramientas habilitadas por IA se están convirtiendo en parte de los hábitos laborales cotidianos en las organizaciones. Dentro de esto, los nuevos empleados en finanzas y operaciones llegan con un alto grado de comodidad en el uso de la IA, y es probable que tengan expectativas más altas sobre velocidad, acceso y apoyo en la toma de decisiones a lo largo de la función financiera.
Importancia de la disciplina y gobernanza de datos
Estas dinámicas, consideradas desde la perspectiva del CFO, enfatizan la importancia de la disciplina de datos y la gobernanza a medida que nuevas tecnologías como la IA generativa se integran en los flujos de trabajo, tanto en finanzas como en toda la empresa.
Datos recientes de encuestas muestran que los líderes financieros están financiando estos esfuerzos con presupuestos dedicados y apoyo de TI a medida que el uso de la IA se expande en los procesos centrales de finanzas. Sin embargo, la investigación más amplia apunta a una preparación desigual en las empresas, subrayando la importancia de la gobernanza y la arquitectura de datos en la forma en que se despliega y evalúa la IA. En conjunto, los datos indican la creciente importancia de que los líderes empresariales definan y hagan cumplir estructuras de gobernanza de IA para preservar la integridad de sus funciones centrales.
Inversión en gobernanza a medida que la IA se utiliza más
Un estudio encontró que el 79% de las organizaciones están priorizando la automatización de datos y la gobernanza para abordar problemas de datos persistentes en el negocio. Estas iniciativas cuentan con muchos recursos, con un 73% reportando apoyo de equipos de TI dedicados a los esfuerzos de transformación y un 71% indicando que han asegurado un presupuesto dedicado.
La disponibilidad de este financiamiento está estrechamente relacionada con cómo los líderes financieros están evaluando los riesgos asociados con la calidad de los datos. Los encuestados señalaron comúnmente otro problema familiar para los CFOs: decisiones operativas deficientes o retrasadas como consecuencia de datos débiles. Estos hallazgos fueron seguidos por multas regulatorias o acciones legales y la pérdida de credibilidad ante inversores o prestamistas.
Casi todos los encuestados (91%) dicen que la IA ha mejorado la puntualidad y el valor estratégico de las decisiones financieras. Su presencia en los informes sigue creciendo, con un 65% utilizando IA en componentes selectos de divulgaciones trimestrales o anuales. Casi la mitad (46%) añadió que la han estado aplicando de manera extensa en todo el proceso de informes. A medida que el uso se expande, los mecanismos de supervisión están manteniendo el ritmo, con un 76% reportando que los equipos de auditoría interna prueban modelos de IA.
Coordinación entre funciones
Cómo se ejecutan estas iniciativas depende cada vez más de la coordinación entre funciones. Casi todos los encuestados (96%) dicen que la alineación entre el CFO, CIO y CSO es imperativa para romper los silos de datos, y el mismo porcentaje dice que el acceso mejorado a datos compartidos aumenta la probabilidad de lograr resultados óptimos en el negocio. Estas respuestas apuntan a estructuras de gobernanza que abarcan funciones de finanzas, tecnología y riesgo y reflejan una propiedad compartida de los datos y controles.
Preparación empresarial y retorno de la inversión en gobernanza
El estudio también muestra que los líderes financieros están priorizando la automatización de datos y la gobernanza, respaldando esos esfuerzos con presupuestos dedicados, apoyo de TI y supervisión formal. Este énfasis en los datos refleja cuán estrechamente están ahora vinculados la calidad de los datos y el control con la toma de decisiones financieras y los procesos de informes.
Investigaciones adicionales de finales de 2025 ayudan a cuantificar por qué esas inversiones son importantes. Un índice de preparación de IA encontró que solo alrededor del 13% de las organizaciones califican como «marcadoras de tendencias» en IA, lo que significa que tienen la infraestructura, integración de datos y madurez en gobernanza necesarias para escalar la IA de manera efectiva. Estas organizaciones son aproximadamente cuatro veces más propensas a mover iniciativas de IA de la fase piloto a producción y un 50% más propensas a reportar un valor comercial medible de la IA.
Cuando se ve junto a los hallazgos, los datos destacan el impacto operativo del gasto en gobernanza. Las inversiones en arquitectura de datos, interoperabilidad y controles abordan directamente las brechas de preparación que se identifican como barreras al valor de la IA. Donde los entornos de datos siguen siendo fragmentados o los sistemas subinvertidos, las organizaciones enfrentan mayores dificultades para evaluar los resultados de la IA, medir el retorno de la inversión y aplicar la IA de manera consistente en todas las funciones.
Comportamiento de la fuerza laboral y la adopción de la IA
A medida que la adopción se expande, el comportamiento de la fuerza laboral también influye en la rapidez con la que se incorporan las herramientas de IA a las operaciones diarias en el negocio. Para los CFOs, aquí es donde surge el riesgo. Hallazgos recientes ilustran una mezcla preocupante de familiaridad y dependencia que muchos empleados traen a las organizaciones. Según un informe, el 54% de los encuestados de la Generación Z dijeron que usan IA múltiples veces al día, mientras que otro 15% la usa unas pocas veces a la semana. En total, el 72% dice que no pueden pasar una semana sin usar IA, a menudo fuera de los sistemas y políticas empresariales formales.
Los datos muestran que a medida que la IA se convierte en parte de la rutina de un trabajador, las entradas de datos inconsistentes y las herramientas no gestionadas introducen riesgos sin precedentes.
La investigación también muestra que la IA se utiliza principalmente como herramienta de productividad y aprendizaje. Tres cuartas partes de los encuestados (75%) dicen que sienten una conexión personal con la IA, y el 62% dice que les ayuda a expresar ideas de manera más efectiva. Solo el 3% dice que la IA moldea sus valores, lo que indica que el trabajo para desarrollar y educar a los equipos sobre la IA aún no ha comenzado de manera efectiva.
Conclusión
Todos los datos son una señal de advertencia para los CFOs y otros líderes senior. Aún tienen tiempo para definir claramente cómo se utiliza la IA en sus organizaciones, pero deben hacerlo estableciendo marcos de gobernanza que preserven la responsabilidad por decisiones basadas en juicio, apoyen el uso eficiente en las funciones financieras y equilibren los objetivos de calidad de datos con la gestión de riesgos y la capacitación de los empleados.
