Guía · 5 de mayo de 2026
CFO, CIO y CTO: Conclusiones sobre IA y gobernanza de datos
Introducción
Por qué los líderes financieros y tecnológicos deben gestionar conjuntamente la gobernanza de datos para escalar la IA. Empresas de todos los tamaños están acelerando la inversión y la adopción de la inteligencia artificial. La IA ya forma parte de las actividades de planificación, forecasting y reporting de muchos líderes financieros y tecnológicos, así como de sus decisiones diarias.
Cada vez es más frecuente que los directores financieros (CFO), de sistemas de información (CIO) y de tecnología (CTO) compartan esa responsabilidad. ¿Por qué? Porque la gobernanza es un ejercicio de cumplimiento normativo, pero los datos son la base que determina si la IA genera confianza o riesgos. Para comprender el nivel real de preparación de los datos en las empresas, OneStream realizó un estudio con más de 350 directivos en Estados Unidos, el Reino Unido y Francia. Este eBook resume las principales conclusiones.
La gobernanza es un modelo de liderazgo, no un problema tecnológico
La alineación de Finanzas y TI en cuanto a responsabilidad, definiciones y mecanismos de control es lo que genera una gobernanza de datos sólida.
La mayoría de las empresas coinciden en que Finanzas y TI deben estar alineadas. Sin embargo, todo se estanca a la hora de pasar a la ejecución. Finanzas habla en términos de negocio y de impacto de gran calado, mientras que TI lo hace en sistemas, linaje y controles. Sin un modelo operativo que sirva de puente entre ambas, las iniciativas de gobernanza pierden impulso. Además, sin ese modelo operativo, no queda claro quién toma las decisiones, quién es el propietario de los datos ni quién asume la responsabilidad cuando la IA escala.
Las empresas con éxito alinean a Finanzas y TI en torno a un acuerdo de gobernanza compartido que consigue:
- Conectar el sentido comercial con el control técnico
- Definir las responsabilidades de forma explícita
- Integrar los estándares directamente en las plataformas de datos y los workflows de IA
Cómo se traduce la alineación en la práctica
- 5.5x
Las empresas con una alineación total entre Finanzas y TI tienen 5.5 veces más probabilidades de confiar plenamente en sus datos que aquellas que no la tienen.
Director Financiero
Define y aprueba formalmente el sentido comercial de los datos: los indicadores clave de rendimiento (KPI), las jerarquías, los umbrales de materialidad y los criterios para considerarlos listos para la toma de decisiones con IA. Asume la responsabilidad de cómo los datos financieros fundamentan las decisiones.
Director de Sistemas de Información
Gestiona el modelo de gobernanza de extremo a extremo, estableciendo la custodia, la trazabilidad, los estándares de acceso y las políticas que garanticen la fiabilidad de la información en toda la empresa.
Director de Tecnología
Integra los requisitos de gobernanza en los flujos de datos y los sistemas de IA para garantizar que los estándares se cumplan de forma nativa.
La percepción del estado de preparación de los datos difiere de la realidad
Los líderes confían en sus datos, pero la gobernanza no está a la altura.
Los líderes llevan años invirtiendo en plataformas, integración y modernización. Por tanto, confían en la credibilidad y fiabilidad de sus datos subyacentes. A veces lo son. Otras, no tanto.
Lo que falta es consistencia. Aunque a menudo existe una gobernanza, esta carece de una estructura predecible: las definiciones varían según el equipo. La propiedad de los datos se da por sentada, no se documenta. El contexto se pierde a medida que los datos fluyen hacia los modelos analíticos y de IA. En conjunto, estos problemas explican una desconexión fundamental: mientras que muchos líderes afirman que sus programas de gobernanza están implantados o en marcha, son muchos menos los que cuentan con una gobernanza formal, aplicada de manera sistemática e integrada en la toma de decisiones diaria y en los workflows de IA.
El resultado es una brecha cada vez mayor entre la percepción y el rigor. Esta gestión improvisada funcionaba cuando las analíticas eran limitadas. Lamentablemente, los acuerdos informales no escalan con la IA.
Cómo se traduce la alineación en la práctica
| Afirmación | Porcentaje de directivos |
|---|---|
| Creen que su gobernanza de datos está preparada para respaldar la adopción y el escalado de la IA | 79% |
| Dudan de la fiabilidad de sus datos al menos una vez al mes | 61% |
Director Financiero
Establece y publica las definiciones financieras de referencia (como los KPI, las jerarquías y las reglas de cierre) y aprueba formalmente qué criterios determinan que los datos estén preparados para su uso con IA.
Director de Sistemas de Información
Lleva a la práctica dichos estándares mediante la custodia, la catalogación y la trazabilidad, lo que garantiza que cada elemento de datos crítico cuente con un propietario claro y un origen auditable.
Director de Tecnología
Aplica los controles de gobernanza en la capa de aplicación y de IA para garantizar que los modelos y las analíticas solo puedan acceder a conjuntos de datos gobernados, etiquetados y con control de versiones.
El coste financiero y operativo de los datos de baja calidad
A medida que la IA se integra en los workflows financieros y de negocio clave, las empresas perciben con mayor claridad tanto la importancia como las consecuencias de la calidad de los datos.
Una vez que la IA se incorpora a los workflows financieros, los problemas de los datos afloran más rápido, a menudo cuando hay mucho en juego. Los errores que antes se detectaban manualmente se propagan ahora por los forecasts, los procesos de cierre y los ciclos de toma de decisiones.
Sin una gobernanza formal, los equipos siguen siendo reactivos y, en última instancia, se dedican a corregir los resultados en lugar de prevenirlos. A medida que la IA se integra en los procesos financieros y de negocio clave, este modelo reactivo no solo ralentiza las decisiones, sino que amplifica los riesgos financieros, de cumplimiento normativo y de reporting a escala. No obstante, este enfoque ya no se sostiene, porque los consejos de administración exigen retornos medibles de las inversiones en IA.
Cómo se traduce la alineación en la práctica
casi 3 de cada 4 directivos
| Hallazgo | Porcentaje de directivos |
|---|---|
| Señalan que un incidente grave relacionado con datos deficientes costó a su empresa 500 000 dólares o más | 72% |
| Mencionan pérdidas superiores al millón de dólares | 37% |
Director Financiero
Define qué constituye un error de datos «material» y exige un reporting periódico sobre el impacto financiero y de cumplimiento normativo de los problemas con los datos.
Director de Sistemas de Información
Implementa la supervisión de la calidad de los datos en toda la empresa, con responsabilidades claras, vías de subsanación y expectativas de nivel de servicio.
Director de Tecnología
Garantiza que los sistemas de IA validen los inputs y registren los outputs para rastrear, aislar y subsanar los errores antes de que escalen.
La paradoja de la IA: más herramientas, más riesgo
La presión por avanzar más rápido con la IA está empujando a las empresas a incorporar más herramientas sin una gobernanza sólida, con el consiguiente aumento del riesgo.
La IA es apasionante. En su afán por avanzar más rápido, las empresas están incorporando cada vez más herramientas de IA a su stack. La paradoja es sencilla: la escala amplifica las debilidades. Da igual que una empresa gestione seis herramientas de IA o más de diez: el patrón es siempre el mismo.
En última instancia, incorporar herramientas más rápido de lo que evoluciona la gobernanza aumenta la exposición en lugar de aportar valor. Cada herramienta introduce nuevas rutas de datos, nuevos supuestos y nuevos puntos de fallo. Cuando no se garantiza la gobernanza en la capa de datos, la IA multiplica la incertidumbre.
Cómo se traduce la alineación en la práctica
- 4x
La probabilidad de que un directivo que ha tomado decisiones basadas en datos erróneos esté utilizando diez o más herramientas de IA es cuatro veces mayor que la de sus homólogos.
| Preocupación | Porcentaje que la menciona |
|---|---|
| Manifiestan preocupación por los riesgos relacionados con la IA | 95% |
| Citan las decisiones erróneas como principal preocupación | 37% |
| Citan la falta de precisión en el reporting financiero como principal preocupación | 20% |
Director Financiero
Exige puntos de control para la aprobación formal de las iniciativas de IA que confirmen la propiedad de los datos, sus definiciones y la responsabilidad en la toma de decisiones antes de la incorporación de nuevas herramientas.
Director de Sistemas de Información
Estandariza un catálogo de datos gobernado y exige que los proyectos de IA se nutran únicamente de inputs aprobados y documentados.
Director de Tecnología
Impone salvaguardas técnicas, como listas de herramientas autorizadas y controles de acceso, para garantizar que los sistemas de IA no puedan conectarse a fuentes de datos no gobernadas.
Los líderes emergentes están más expuestos a los riesgos de la IA
La nueva generación de líderes financieros y tecnológicos adopta la IA con rapidez, pero a menudo sin las salvaguardas de gobernanza ni la intuición corporativa necesarias para mitigar el riesgo.
La próxima generación de líderes domina la IA y está dispuesta a avanzar con rapidez, lo que supone una ventaja. El riesgo es que la velocidad deje atrás a la estructura. Si eso ocurre, el impacto no es en absoluto teórico: se traduce en pérdidas económicas, vulnerabilidad en materia de cumplimiento y una pérdida de confianza en los resultados generados por la IA. Tomar decisiones con ayuda de la IA sin unas normas claras sobre la calidad de los datos, la propiedad y la responsabilidad puede acarrear riesgos financieros y de cumplimiento normativo a largo plazo que son muy difíciles de resolver a posteriori.
Cómo se traduce la alineación en la práctica
| Grupo de edad | Porcentaje que declara una decisión basada en datos deficientes |
|---|---|
| 25–44 | 51% |
| 45 años o más | 39% |
Director Financiero
Establece salvaguardas claras para la toma de decisiones en los procesos financieros asistidos por IA, con umbrales de aprobación y requisitos de responsabilidad definidos.
Director de Sistemas de Información
Regula los accesos y los workflows para garantizar que los equipos actúen con agilidad sin eludir los controles de gobernanza.
Director de Tecnología
Integra la gobernanza, la explicabilidad y la auditabilidad directamente en las herramientas de IA y en las experiencias de usuario.
Conclusión
La función financiera determina qué es «lo correcto» y, a continuación, la tecnológica incorpora esos estándares a los flujos de datos y a workflows de IA. De este modo, la gobernanza deja de ser un obstáculo para convertirse en un catalizador.
Las empresas que aplican correctamente la gobernanza no frenan la IA. Al contrario, alinean las áreas de Finanzas y TI para garantizar que la IA refleje la lógica empresarial, el contexto financiero y una responsabilidad clara. Al asignar responsabilidades de forma explícita y tratar los datos como un activo estratégico, la IA cumple con las expectativas de los líderes: acelera la toma de decisiones, genera mayor confianza y ofrece resultados medibles a escala.
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Preguntas frecuentes
¿Por qué la gobernanza de datos de la IA es una cuestión de liderazgo y no un problema tecnológico?
Una gobernanza de datos sólida surge cuando Finanzas y TI se alinean en materia de responsabilidad, definiciones y mecanismos de control, no solo gracias a las herramientas. Las empresas con una alineación total entre Finanzas y TI tienen 5.5 veces más probabilidades de confiar plenamente en sus datos que aquellas que no la tienen.
¿Qué tan grande es la brecha entre la confianza en los datos y la gobernanza formal?
Casi cuatro de cada cinco directivos (79 %) creen que su gobernanza de datos está preparada para respaldar la adopción y el escalado de la IA, pero casi dos tercios (61 %) admiten que dudan de la fiabilidad de sus datos al menos una vez al mes, una señal de que la alineación informal no ha escalado con la IA.
¿Cuánto cuestan realmente los datos deficientes a las empresas?
Casi tres de cada cuatro directivos (72 %) señalan que un incidente grave relacionado con datos deficientes costó a su empresa 500 000 dólares o más, y el 37 % menciona pérdidas superiores al millón de dólares.
¿Incorporar más herramientas de IA aumenta el riesgo?
Sí, si no hay gobernanza. Los directivos que han tomado decisiones basándose en datos erróneos tienen cuatro veces más probabilidades de utilizar diez o más herramientas de IA que sus homólogos, y el 95 % de ellos manifiesta su preocupación por los riesgos relacionados con la IA, entre ellos las decisiones erróneas (37 %) y la falta de precisión en el reporting financiero (20 %).
¿Están los líderes financieros y tecnológicos más jóvenes más expuestos al riesgo derivado de la IA?
Sí. Más de la mitad (51 %) de los directivos de entre 25 y 44 años admite haber tomado una decisión de negocio de gran calado basándose en datos deficientes, frente al 39 % de sus homólogos de 45 años o más.
