El abismo de la confianza en la IA: el 84 % de los ejecutivos confía en sus resultados, pero 1 de cada 4 ya ha visto errores llegar al consejo

Pero la misma encuesta revela que el 26 % —uno de cada cuatro ejecutivos— reportó que las auditorías internas han detectado errores de IA que llegaron a audiencias externas o a miembros del consejo . Esta brecha entre la confianza declarada y el fallo documentado es el hallazgo central del informe.

La directora financiera (CFO) de Workiva, Barbara Larson, lo expresó directamente: "La confianza en la IA sin control sobre la calidad de los datos es un pasivo, no una estrategia" .

La Calidad de los Datos es el Eslabón Más Débil

La brecha de confianza se asienta sobre un problema más fundamental: la calidad de los datos. Solo el 11 % de los ejecutivos cree que la calidad de los datos de su organización es suficiente para el uso de IA . El 89 % restante reconoce que sus datos subyacentes no están listos para las herramientas de IA que ya están implementando.

Este desajuste tiene consecuencias reales. El 71 % de los ejecutivos señaló que la mala calidad de los datos ha impactado al menos moderadamente el uso de IA en informes financieros y de sostenibilidad . Las principales consecuencias reportadas de la mala calidad de los datos son las malas decisiones operativas o las decisiones retrasadas, seguidas de multas regulatorias o acciones legales y la pérdida de credibilidad ante inversores o prestamistas .

Los Inversores Observan con Atención

Los inversores institucionales no se sienten tranquilos por la confianza de los ejecutivos. El 89 % de los inversores institucionales dijo estar preocupado por la precisión del contenido generado por IA en las divulgaciones corporativas . Esta preocupación surge junto con una creciente presión regulatoria para tratar los resultados de la IA como registros auditables, no como borradores informales .

El 95 % de los inversores institucionales cree que los líderes subestiman el riesgo de tener datos de informes financieros fragmentados . Con el tiempo, los datos débiles o no verificables pueden erosionar la credibilidad ante las partes interesadas .

Prioridades de Infraestructura: El Camino a Seguir

Los ejecutivos están respondiendo con un mandato de infraestructura claro. La encuesta encontró que el 96 % de los ejecutivos dijo que la alineación en la alta dirección es imperativa para romper los silos de datos , y el 79 % está priorizando la automatización y la gobernanza de datos para cerrar las brechas de datos a nivel empresarial . La mayoría de las organizaciones están financiando este cambio con soporte de TI dedicado (73 %) y presupuestos asignados (71 %) .

El 76 % de los equipos de auditoría interna ya están evaluando activamente los modelos de IA de sus organizaciones . Los líderes empresariales encuestados acordaron casi unánimemente que el CFO, el CIO y el CSO deben unirse para que la gobernanza de datos tenga éxito .

La prioridad de infraestructura está pasando de la "ejecución a la orquestación" . Los CFOs buscan específicamente plataformas que sirvan como un único "sistema de verdad" —anclando los agentes de IA en entornos de datos trazables y de grado regulatorio donde cada resultado pueda ser verificado y cada divulgación defendida .

Los Agentes de IA Entran en el Flujo de Trabajo de Informes

En paralelo a los hallazgos de la encuesta, Workiva lanzó tres agentes de IA creados para propósitos específicos, diseñados para operar dentro de barreras de protección auditables: un Agente de Conciliación (Tie-Out Agent) para verificaciones de coherencia en informes financieros, un Agente de Benchmarking para análisis de divulgaciones de pares, y un Agente de Divulgación de Sostenibilidad para el cumplimiento de los estándares ESRS e ISSB . Estos agentes están integrados en una capa de inteligencia persistente llamada Workiva Knowledge, que basa los resultados de IA en los propios datos, instrucciones y contenido de una organización .

La arquitectura de pista de auditoría es importante porque los resultados generados por IA en presentaciones financieras reguladas son ahora una categoría de riesgo nombrada en el Informe de Supervisión Regulatoria Anual 2026 de FINRA . El riesgo de alucinación es más alto donde la IA tiene mayor libertad para generar narrativa: comentarios de la dirección, divulgaciones en notas a pie de página y lenguaje ESG, que es exactamente el territorio que estos agentes están diseñados para mantener anclados en los datos fuente .

El Resultado Final

La Encuesta de Referencia para Ejecutivos de Medio Año 2026 de Workiva pinta un panorama de una industria que se mueve rápido en la adopción de IA, pero que avanza demasiado lentamente en los cimientos de datos y las estructuras de gobernanza necesarias para que esa adopción sea segura. Las cifras son contundentes: 84 % de confianza, 26 % de errores detectados, 11 % de datos listos, 89 % de preocupación de los inversores. Cerrar la brecha entre la confianza en la IA y el control de la IA es ahora el desafío definitorio para los líderes de finanzas, riesgo y sostenibilidad.