Claridad en la complejidad: cómo tomar mejores decisiones con la IA en 2026

En 2026 no faltarán datos, pero sí claridad.
La adopción de la IA sigue acelerándose: según McKinsey, el 71 % de las organizaciones utiliza ya la IA generativa en al menos una función empresarial. Sin embargo, la ampliación a gran escala sigue siendo un reto. Gartner prevé que, a finales de 2025, al menos el 30 % de los proyectos de IA generativa se abandonarán tras la fase de prueba de concepto, a menudo debido a un valor empresarial poco claro, una gobernanza deficiente o una base de datos insuficiente.

La lección es clara: la IA no falla por falta de inteligencia. Falla porque a las organizaciones les cuesta convertir las señales en decisiones. 

Cuando los datos dan más problemas de lo que valen 

En todos los sectores, las personas comienzan el día enfrentándose a datos operativos que no siempre se corresponden con lo que ven en la vida real. La abundancia de datos es una bendición. Pero se convierte en una maldición cuando los equipos se ven sobrecargados de información que carece del contexto y la interpretación adecuados. A menudo, esto solo genera confusión y trabajo innecesario. He aquí un par de ejemplos: 

• En el sector bancario, la IA puede detectar patrones de fraude en cuestión de segundos, pero solo si los modelos son explicables y auditables. En el sector manufacturero, el mantenimiento predictivo solo aporta valor cuando los datos de los sensores están estandarizados y se supervisan de forma continua. En el sector minorista, la previsión de la demanda mejora los márgenes solo cuando los responsables de la toma de decisiones comprenden los niveles de confianza de los modelos y los umbrales de riesgo.
  
  El denominador común no es la automatización. Es la inteligencia decisional: la capacidad de combinar datos fiables, modelos transparentes y procesos responsables para obtener información útil.
• Un fabricante podría observar un aumento de los defectos en varias líneas de producción. Dispone de datos sobre el rendimiento de las máquinas, los lotes de los proveedores, las condiciones de funcionamiento y otros aspectos, pero toda esa información está dispersa en múltiples sistemas. ¿Cómo puede identificar dónde radica realmente el problema y decidir qué hay que cambiar? 

Estas situaciones ponen de manifiesto cómo los datos pueden, en realidad, complicar las cosas cuando lo que deberían hacer es ayudar a las personas a decidir qué pasos dar a continuación. La inteligencia artificial es cada vez más eficaz a la hora de conectar información procedente de distintos sistemas, identificar tendencias que se desarrollan lentamente y alertarnos cuando algo no se ajusta al patrón. Se está convirtiendo en una herramienta estratégica para la toma de decisiones en todos los ámbitos, desde la banca y los seguros hasta la industria manufacturera, el comercio minorista y muchos otros sectores.

Las organizaciones no adolecen de falta de información. Lo que les afecta son los sistemas fragmentados, las definiciones incoherentes y la falta de claridad en cuanto a la responsabilidad. Un estudio de IBM sugiere que la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones millones al año, no solo en términos de impacto financiero, sino también por decisiones retrasadas o erróneas. Cuando la IA se entrena con datos incoherentes, lo que hace es aumentar la confusión en lugar de aportar claridad.

De la previsión a la mejora de la toma de decisiones 

Cuanto más trabajamos con la IA, más realistas somos respecto a lo que puede y no puede hacer. Muchas organizaciones inician su andadura en el mundo de la IA esperando que esta sea una bola de cristal capaz de predecir con precisión escenarios futuros. Pero esa expectativa no se sostiene en mercados que cambian tan rápidamente como aquellos a los que nos adentramos en 2026. La buena noticia es que la IA no tiene por qué proporcionar a tus equipos una previsión perfecta, siempre y cuando les ofrezca una visión fiable de cuál es su situación actual, para que puedan responder a lo que venga después. 

En el sector minorista, esto surge cuando los equipos intentan comprender los cambios repentinos en el comportamiento de los clientes. La actividad en línea, la afluencia a las tiendas y los datos de fidelización suelen apuntar en direcciones diferentes, y los paneles de control habituales rara vez explican el porqué. Cuando estas fuentes se analizan en conjunto, los patrones resultan más fáciles de interpretar. Los minoristas pueden determinar si se trata de un pico pasajero o de un cambio real en la demanda, lo que les ayuda a centrar sus esfuerzos en lo que realmente importa. 

En el sector de los seguros, la cuestión es el ritmo al que evolucionan los riesgos. Los patrones de siniestralidad pueden cambiar rápidamente tras fenómenos meteorológicos extremos o modificaciones en las pólizas. Un gestor puede observar una concentración inusual de siniestros en una región y no tener un contexto inmediato que explique por qué está ocurriendo. Las herramientas que comparan los casos actuales con tendencias más amplias pueden poner de relieve lo que destaca y por qué, pero el razonamiento debe ser visible. Si un sistema señala un riesgo sin explicar los factores que lo sustentan, el gestor sigue teniendo que realizar la interpretación manualmente. 

Cómo sacar partido a la IA 

Sea cual sea el caso de uso, para que la IA resulte realmente útil para tu organización, es necesario adoptar un enfoque de tres niveles: 

• Transparencia: Las personassolo pueden confiar en un resultado si pueden ver cómo el sistema ha llegado a sus conclusiones. En el sector bancario o de los seguros, por ejemplo, los analistas no pueden actuar ante una transacción marcada o una solicitud rechazada a menos que puedan explicar la decisión a los clientes. Sin una explicación fiable y lógica, el resultado tendrá que volver a revisarse manualmente de todos modos. 
  
  La confianza no es un factor secundario, sino un requisito imprescindible para la escalabilidad. McKinsey señala que el 40 % de las organizaciones citan la explicabilidad como uno de los principales riesgos relacionados con la IA, pero solo el 17 % trabaja activamente en estrategias de mitigación. Sin explicabilidad, las recomendaciones de la IA no pasan de ser sugerencias. Con transparencia, se convierten en decisiones.
• Gobernanza: Losdatos con los que trabaja tu herramienta de IA deben estar limpios, actualizados y completos. Además, es necesario un seguimiento continuo para garantizar que el modelo sigue comportándose según lo esperado. De lo contrario, los resultados de la IA empiezan a perder contacto con la realidad. En el sector manufacturero, por ejemplo, si los sistemas de producción y de la cadena de suministro están aislados entre sí, los ingenieros pueden recibir alertas basadas en datos antiguos o incompletos. Cuando eso ocurre, acaban dedicando más tiempo a investigar el origen de una alerta en lugar de abordar el problema en sí. 
  
  En Europa, el año 2026 no solo se trata de la capacidad, sino también de la preparación para el cumplimiento normativo. La Ley de IA de la UE introduce obligaciones por fases para los sistemas de IA de alto riesgo, con hitos importantes en su aplicación a partir de 2025 y 2026. Las organizaciones que implementen la IA sin marcos de gobernanza estructurados podrían enfrentarse pronto no solo a riesgos operativos, sino también a riesgos normativos.
  
  Por lo tanto, la gobernanza no es una limitación. Es un facilitador estratégico para la implementación sostenible de la IA.
• Conocimientos básicos sobre IA: Aestas alturas, está claro que la IA es un complemento y no un sustituto del criterio humano. Se necesita una formación específica para garantizar que las personas utilicen la IA como ayuda para desempeñar mejor su trabajo y no se limiten a confiar en sus resultados sin cuestionarlos nunca. Sabemos que la IA puede agilizar la recopilación de información y las tareas analíticas, pero, en última instancia, no se trata de automatizar las decisiones. Si se implementa con cuidado, la IA actúa como un motor de claridad. Simplifica la complejidad para que tu personal esté mejor preparado para tomar decisiones por sí mismo. 

Empezar el año 2026 con una visión más clara 

Las organizaciones que tendrán éxito con la IA en 2026 no serán aquellas que cuenten con más proyectos piloto, sino aquellas que dispongan de los marcos de decisión más claros.

¿Un punto de partida práctico?

• Identifica un proceso de toma de decisiones fundamental y asigna la responsabilidad del mismo.
• Evaluar la calidad de los datos y el grado de madurez en materia de gobernanza.
• Establecer normas de explicabilidad antes de ampliar la automatización.

La IA no elimina la complejidad. La hace más manejable, siempre que se base en la claridad.

En Getronics, consideramos que las iniciativas de IA que tienen éxito combinan la implementación técnica con el diseño de mecanismos de gobernanza y la capacitación de la organización. El apoyo a la toma de decisiones no consiste únicamente en implementar modelos, sino en crear sistemas en los que las personas confíen y que utilicen.

Gracias por acompañarnos en esta serie sobre las «Cinco verdades reales sobre la IA». No te pierdas nuestros artículos anteriores sobre cómo la IApotencia las habilidades, generaconfianza a gran escala, impulsala personalización en el lugar de trabajoy fomentala eficiencia en situaciones de presión.