La factura que había previsto
- Modelos de IA
- Consumo de tokens
- Infraestructura
- Aplicaciones de IA
- Agentes de IA
- Implementación
FACTURA 1 · PAGADA
Ya pagó por la IA. Ahora está pagando por confiar en ella.
La segunda factura oculta de la IA empresarial — y cómo la inteligencia fiable ayuda a reducirla
La factura
La mayoría de las organizaciones ya ha pagado la primera factura
La IA empresarial ha superado los proyectos piloto aislados y se ha integrado en los procesos de los que dependen las empresas.
FACTURA 1 · PAGADA
Modelos de IA✓
Consumo de tokens✓
Infraestructura✓
Aplicaciones de IA✓
Agentes de IA✓
Implementación✓
En qué punto se encuentran las organizaciones con la IA
80%han ampliado su uso o la han integrado en procesos clave
4,84tipos de aplicaciones de IA en uso o en fase piloto, de media
Después llegaron los costes que no figuraban en la factura
Se tradujeron en validación, conciliación, preparación de datos, recopilación de contexto, comprobaciones de explicabilidad y reelaboración: pagados en tiempo, trabajo y revisión humana.
La factura oculta en el trabajo
- Recopilación y preparación de datos
- Validación de resultados
- Conciliación de registros
- Recopilación de contexto
- Comprobaciones de explicabilidad
- Corrección y reelaboración humanas
Pagada en tiempo, trabajo y revisión humana
El coste de confiar en la IA
El coste oculto de validar, conciliar, explicar y reelaborar los resultados de la IA antes de poder utilizarlos con confianza.
La inteligencia fiable permite reducir este coste: datos gobernados, contexto de negocio conectado y explicabilidad en cada resultado.
Cuatro de cada cinco dedican al menos seis horas semanales a este coste
Tiempo dedicado a preparar, conciliar y validar datos antes de que la IA y la analítica puedan ofrecer respuestas útiles.
Horas semanales dedicadas a validar, conciliar y depurar datos
80%dedican al menos seis horas a la semana
28%afirma que los resultados de la IA requieren demasiada revisión manual
27%afirma que los datos duplicados, incompletos o incoherentes han provocado errores
Y es un problema más grave que la mera supervisión. Es tiempo de profesionales cualificados dedicado a tareas de preparación y reelaboración que podrían evitarse.
La paradoja
Confianza sobre el papel, comprobaciones manuales
Los líderes expresan confianza. Pero sus equipos cuentan una historia más compleja.
Lo que dicen los líderes
Lo que ocurre en la práctica
La confianza declarada no equivale a confianza operativa. La IA se vuelve fiable cuando se pueden rastrear, explicar y respaldar los datos que sustentan sus resultados.
Este coste no se queda entre bastidores
Una base de datos poco sólida ralentiza las iniciativas, eleva los costes operativos y dificulta explicar o justificar los resultados de la IA.
Iniciativa retrasada en los últimos 12 meses
Consecuencias de utilizar datos de entrada poco fiables
66%indica que al menos una iniciativa se ha retrasado
14%cita la exposición a riesgos o problemas de cumplimiento como principal consecuencia
14%cita una menor confianza entre los usuarios de negocio
12%cita unos mayores costes operativos
La autonomía de la IA alcanza el límite de la confianza
Los líderes quieren precisión, calidad de los datos, explicabilidad y trazabilidad antes de conceder más libertad a la IA.
Dónde permiten las organizaciones actuar de forma autónoma
Qué necesitan los líderes antes de conceder más autonomía
Los agentes necesitan pruebas más sólidas antes de disponer de más libertad.
La brecha
Una mayor confianza exige una base de datos más sólida
Las organizaciones que confían más en la IA también indican que cuentan con mejor trazabilidad, disponibilidad, gobernanza y una base de datos empresariales más sólida.
Confianza altaConfianza moderada
¿La diferencia? No solo confiar en el modelo, sino también en los datos y el contexto que sustentan el resultado.
Mejores datos, mejores resultados de IA
Las organizaciones con un alto nivel de confianza tienen más probabilidades de registrar avances en producción, valor medible, retorno de la inversión y mejoras transformadoras.
Confianza altaConfianza moderada
La confianza no solo reduce el riesgo. Ayuda a convertir la actividad de IA en resultados visibles para la empresa.
Incluso la IA con mejores resultados sigue sometiéndose a comprobaciones
Los programas de IA más maduros registran más valor, mejor retorno de la inversión y mayor explicabilidad. También validan sus resultados con más frecuencia.
Madurez alta (n=317)Madurez baja (n=83)
El giro inesperado
Validan o reelaboran los resultados de la IA a menudo o siempre
Esto no es necesariamente una contradicción. Las organizaciones maduras pueden utilizar la IA de forma más amplia, en procesos de mayor impacto y con controles más rigurosos. En lugar de eliminar toda revisión, el objetivo es reducir la reelaboración evitable y mejorar la supervisión informada.
La respuesta
No solo más inteligencia. Inteligencia fiable.
La inteligencia fiable es lo que realmente significa tener éxito con la IA: datos gobernados, contexto de negocio conectado y explicabilidad en cada resultado que sirve de base para actuar.
1
Construya la base de la confianza
Unifique y gobierne los datos empresariales críticos en todos los dominios, sistemas y flujos de trabajo.
2
Proporcione a la IA el contexto de cada registro
Conecte productos, clientes, proveedores, ubicaciones, activos y transacciones para que la IA comprenda su significado y sus relaciones en el negocio.
3
Haga que la confianza sea medible
Mida la trazabilidad, la explicabilidad, el tiempo de validación, las tareas de preparación, la reelaboración y los resultados que ofrece la IA.
Ya sabe cuánto cuesta operar su IA. Ahora es el momento de descubrir cuánto cuesta confiar en ella.
Metodología
Cómo recopilamos la información
Socio de investigaciónTEAM LEWIS
Periodo de la encuestaDel 4 al 10 de agosto de 2026
Participantes400 líderes empresariales de EE. UU.
Autoridad de decisiónEl 82% son los principales responsables de la toma de decisiones
Stibo Systems encargó a TEAM LEWIS una encuesta en línea a 400 líderes empresariales estadounidenses empleados a tiempo completo, de nivel directivo o superior, en organizaciones con 500 empleados o más. Todos los participantes influyen en la estrategia de datos empresariales e IA de su organización, y el 82% son los principales responsables de la toma de decisiones. Más de la mitad (51%) trabaja en TI, en áreas como arquitectura de datos, ingeniería de datos, gobernanza, productos de IA, AIOps y funciones relacionadas. El resto trabaja en finanzas, operaciones, administración de empresas, desarrollo de productos, ventas, marketing y funciones de atención al cliente. Las organizaciones pertenecen a sectores como fabricación, servicios financieros, comercio minorista y restauración rápida, bienes de consumo envasados (CPG), ciencias de la vida, distribución, seguros y otros. Los datos se recopilaron del 4 al 10 de agosto de 2026.
Cómo interpretar los resultados
- Confianza alta
- Organizaciones cuyos usuarios de negocio tienen mucha o muchísima confianza en los resultados generados por la IA (72% de los participantes). El grupo de comparación está formado por organizaciones con confianza moderada.
- Madurez alta en IA
- Organizaciones que han ampliado el uso de la IA a varias funciones o unidades de negocio, o la han integrado profundamente en los procesos empresariales clave (n=317).
- Madurez baja en IA
- Organizaciones que no utilizan IA, están experimentando con proyectos piloto limitados o la han desplegado en determinadas funciones o casos de uso (n=83). El menor tamaño de este grupo hace que los resultados sean orientativos.
- Asociación, no causalidad
- Las comparaciones entre grupos muestran patrones. No demuestran que un factor cause otro.
- Redondeo y respuestas combinadas
- Los porcentajes están redondeados y pueden no sumar el 100%. Cuando una cifra combina opciones de respuesta, como 6 horas o más a la semana o los niveles de confianza alta y muy alta, se suman las categorías de respuesta correspondientes.
