Redacción. El 74 % de los directivos de finanzas en España ha invertido en proyectos de inteligencia artificial (IA) cuyo retorno de inversión (ROI) real es todavía desconocido.
Así se desprende de un estudio elaborado por Pleo, fintech especializada en tecnología de gasto empresarial, a partir de las respuestas de más de 3.600 líderes financieros en cinco mercados europeos, incluyendo 1.000 profesionales en España.
El problema no desaparece cuando las empresas ganan madurez tecnológica. Entre las organizaciones españolas que se declaran usuarias avanzadas de IA, un 89 % afirma obtener un ROI tangible a nivel general.
Poner en orden la tecnología
Sin embargo, el 63 % de estas empresas maduras en tecnología padece una sobreacumulación de herramientas de IA sin conexión entre sí, y un 86 % admite seguir invirtiendo en iniciativas puntuales sin un retorno claro, a lo que se añade que el 45 % de los encuestados reconoce que acumular herramientas de IA aisladas ha desencadenado una "dispersión de IA" (AI sprawl) dentro de sus propios departamentos.
Estos datos demuestran, según Pleo, que el reto ya no es acceder a la tecnología, sino ponerle orden: controlar su proliferación, unificar los datos que genera de forma coherente y medir su impacto real en el negocio.
El estudio de Pleo revela también que el 59 % de los financieros en España admite dedicar más energía a vigilar el gasto que a participar en la estrategia de la compañía, mientras que el 52 % califica los flujos actuales de control de gasto como una carga excesiva.
Mirar con lupa la IA corporativa
Jeppe Rindom, CEO y cofundador de Pleo, señala que "al área financiera se ha convertido en el gran termómetro de la inteligencia artificial corporativa. La adopción se ha acelerado y el potencial de productividad es evidente, pero donde los resultados se quedan cortos, las empresas deben mirar con lupa qué procesos están automatizando, si los datos que manejan son accesibles y fiables, y cómo se integra la tecnología en el trabajo diario".
"La pregunta ya no es si van a usar la IA, sino dónde y cómo lograr el máximo impacto. Si no somos capaces de demostrar un cambio operativo real en finanzas, habrá que hacer preguntas más incómodas sobre qué están aportando exactamente las inversiones en IA en el resto de la empresa", concluye Rindom.
