A medida que la IA se integra gradualmente en sus procesos de toma de decisiones, las empresas deben encontrar el equilibrio adecuado entre las posibilidades que ofrece la tecnología, las restricciones operativas, la gestión de riesgos y la creación de valor. Calidad de los datos, gobernanza, agentes de IA y experiencia humana: descubre las principales innovaciones y estrategias que transformarán profundamente tu organización en los próximos años.
Convertir los primeros usos en valor agregado a largo plazo para la organización
Presente en todas las conversaciones y en cada aspecto de nuestra vida cotidiana, desde el más sencillo hasta el más complejo, la inteligencia artificial ha superado definitivamente la fase experimental. Por lo tanto, para las organizaciones, la pregunta ya no es si adoptarán la IA, sino cómo pueden implementarla a gran escala de manera confiable y sostenible. Sin embargo, aún existe una brecha considerable entre el entusiasmo que genera su potencial y la realidad de su impacto en las empresas: aunque la IA ocupa un lugar destacado en las estrategias declaradas por las compañías, está mucho menos integrada, o se integra de forma deficiente, en los procesos de toma de decisiones.
La edición más reciente del Barómetro de Datos e IA 2026 de Coface, elaborado junto con Les Echos Etudes a partir de una encuesta a 900 responsables de la toma de decisiones, revela niveles de madurez muy distintos según el tamaño de la empresa: cuanto mayor es la organización, más integral es el papel de la IA en el proceso de toma de decisiones. Actualmente, un tercio de las empresas medianas y grandes considera que está muy avanzado en el uso de la IA, frente a una de cada diez pymes. Y aunque dos tercios de los responsables de la toma de decisiones confían en sus datos, un tercio considera que estos no están bien alineados con las necesidades del negocio ni con las herramientas para gestionar riesgos y fundamentar decisiones.
La calidad de los datos es, más que nunca, el factor clave para industrializar con éxito la IA dentro de una empresa, ya que permite avanzar con mayor rapidez y obtener mejoras de eficiencia.
Los recursos, las competencias y la capacidad para estructurar proyectos de datos e IA parecen favorecer a las grandes organizaciones. Esto conlleva el riesgo de que la brecha sea cada vez más difícil de cerrar para las pequeñas empresas conforme las aplicaciones de IA se vuelvan más estructuradas,Data quality is, more than ever, the key factor in the successful industrialisation of AI within a company, enabling it to move faster and achieve efficiency gains.
The resources, skills and capacity to structure Data & AI projects seem to favour large organisations. This carries the risk that the gap will become increasingly difficult for small businesses to bridge as AI applications become more structured,
explica Nesrin Gonin, directora de Información Empresarial de Coface para Europa Occidental y África.
Sin gobernanza de datos, no hay una IA de alto rendimiento
Para cualquier empresa, independientemente de su tamaño o sector, la escalabilidad y el valor agregado de la IA dependen en gran medida de la calidad de los datos disponibles: por muy potente que sea, ningún modelo de IA puede compensar de manera sostenible una información obsoleta, fragmentada o mal definida. Sin embargo, el 60 % de las empresas encuestadas por Coface todavía utiliza la IA sin un marco formal. En este momento decisivo para las organizaciones, y a medida que se generaliza el uso de la IA, resulta cada vez más urgente determinar cómo gestionarla. Aun así, la gran mayoría de las empresas todavía no ha implementado una gobernanza de datos. Es precisamente en este punto donde rápidamente se hacen evidentes las limitaciones, lo que suele traducirse en resultados decepcionantes para la empresa y sus equipos de negocio.
La gobernanza de datos depende de información confiable, actualizada en tiempo real y centrada en las necesidades del negocio, así como de la creación de una capa semántica común; es decir, de compartir las mismas definiciones para cada indicador y el mismo contexto de uso. En la práctica, un mismo dato puede representar realidades diferentes dependiendo de si lo utilizan los equipos de Riesgos, Finanzas, Compras o Ventas.
La IA actúa como un catalizador: amplifica tanto la calidad de los datos como sus debilidades. A medida que su uso se extiende por toda la organización, resulta esencial establecer reglas claras sobre los datos, sus usos y las responsabilidades.
La gobernanza de datos ya no es un asunto secundario: es un requisito indispensable para crear valor sostenible con la IA,
señala Samia Boujatioui, directora de Gestión de Datos del Grupo en la Oficina de Datos de Coface.
Alineación con el negocio e innovaciones tecnológicas: tomar decisiones más rápidas y acertadas
El próximo gran avance en la adopción plena de la IA dentro de las organizaciones podría provenir de los agentes de IA conectados a los datos corporativos. Su potencial es tangible:The next major breakthrough in the full adoption of AI within organisations could come from AI agents connected to corporate data. Their potential is tangible:
consultar directamente el portafolio de clientes;
identificar empresas cuyo perfil de riesgo se haya deteriorado;
explicar una tendencia o destacar oportunidades de negocio comparables.
Esta evolución responde a una necesidad muy concreta. Casi uno de cada dos responsables de la toma de decisiones desea obtener, mediante la IA, información clara que pueda convertirse de inmediato en acciones, aunque el objetivo no sea delegar ciegamente las decisiones a una máquina. Por ejemplo, las áreas financieras buscan reforzar la detección de fraudes y anticipar mejor los riesgos relacionados con los clientes, mientras que los equipos comerciales se enfocan cada vez más en identificar nuevos mercados.
En el futuro, la ventaja no estará necesariamente en manos de la empresa que recopile el mayor volumen de datos, sino de aquella capaz de alinear las necesidades reales de los equipos de negocio con la potencia y la seguridad de la tecnología, y de garantizar una gobernanza armonizada en todos los niveles de la organización.
Lo que distinguirá a una empresa que haya completado con éxito su transformación de Datos e IA será su capacidad para convertir sus datos en decisiones concretas, más rápidas y eficaces, con el fin de generar una verdadera ventaja competitiva.
afirma Nesrin Gonin.
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