La adopción de la IA en finanzas supera a la gobernanza

La adopción de la IA entre los equipos de finanzas del Reino Unido se ha más que duplicado desde 2024, pero la gobernanza no está siguiendo el ritmo. Casi la mitad (49%) de los responsables financieros del Reino Unido dicen que sus organizaciones tienen lagunas en sus estrategias de gobernanza de la IA, según una investigación citada por TechRadar Pro.

La brecha ya está influyendo en el comportamiento de los empleados. Casi una cuarta parte (23%) de los líderes financieros afirma tener pocas o ninguna medida de gobernanza de la IA, aunque el 83% cree que la IA jugará un papel importante para alcanzar sus objetivos empresariales.

Esa combinación crea las condiciones para la "IA en la sombra": empleados que usan herramientas de IA no aprobadas o introducen información de la empresa en sistemas que no han sido evaluados por los equipos de seguridad, cumplimiento o finanzas.

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Por qué los equipos de finanzas son vulnerables a la IA en la sombra

Los departamentos de finanzas están bajo presión para mejorar la productividad, pero también manejan datos financieros, de clientes y de negocio sensibles. Cuando las herramientas aprobadas son difíciles de acceder, tienen capacidades limitadas o están cubiertas por políticas poco claras, los empleados pueden decidir que saltarse el proceso oficial es la forma más rápida de completar una tarea.

La investigación encontró que el 27% de los empleados del Reino Unido compró herramientas de IA para el trabajo sin aprobación durante el último año. La misma proporción dijo que habían perdido oportunidades de negocio debido a demoras en el acceso al gasto de la empresa. Por separado, el 67% afirmó que con regularidad doblan las normas o buscan resquicios para acceder al dinero de la empresa.

Esas cifras no necesariamente apuntan a violaciones deliberadas de las políticas. Pueden indicar, en cambio, que los procesos internos no se ajustan a la forma en que los empleados ahora esperan trabajar. Un camino de aprobación lento o una herramienta no disponible pueden convertir una decisión individual de productividad en un riesgo organizativo.

Esto es coherente con el cambio descrito en nuestra cobertura anterior sobre la IA financiera que pasa de pilotos a ejecución: a medida que la IA se integra en las operaciones rutinarias, la gobernanza tiene que abarcar flujos de trabajo reales en lugar de seguir siendo un ejercicio de planificación.

El costo operativo de controles débiles

La IA en la sombra no es solo un problema de compras. Una vez que los empleados usan herramientas fuera de la pila aprobada, los equipos de finanzas y TI pueden perder visibilidad sobre qué sistemas están en uso, qué datos reciben y en qué se está gastando el dinero de la empresa.

Los riesgos resultantes incluyen:

• Filtración de datos mediante servicios no aprobados
• Incumplimientos normativos causados por procesos no gestionados o por registros faltantes
• Toma de decisiones incoherente cuando los equipos usan distintos sistemas de IA
• Herramientas duplicadas y gasto no gestionado entre departamentos
• Mayor dificultad para demostrar cómo se realizaron los trabajos asistidos por IA

La adopción fragmentada también dificulta medir si la IA está aportando valor. Los responsables pueden ver aumentar los costes de software sin una visión fiable del uso, los resultados o los controles aplicados a cada flujo de trabajo. Cuanto más tiempo persistan esos problemas, más difícil será solucionarlos.

Eso importa especialmente para los responsables de finanzas, que necesitan sistemas de IA auditables y fiables en lugar de herramientas que solo sean populares entre los empleados. El reto de la gobernanza está, por tanto, conectado a las bases operativas más amplias necesarias para convertir la inversión empresarial en IA en un valor medible, como argumentamos en nuestros informes anteriores sobre fundamentos operativos más sólidos.

La gobernanza debe eliminar la fricción, no añadirla

El argumento central del artículo es que la gobernanza funciona mejor cuando hace que el camino aprobado sea el más sencillo. Eso requiere más que publicar una política. Las empresas deben proporcionar a los empleados herramientas autorizadas y útiles, explicar qué datos se pueden usar con ellas y establecer expectativas claras sobre cómo se revisa y registra el trabajo generado por la IA.

La gobernanza también debe introducirse junto con la adopción, no después de que los empleados ya hayan desarrollado sus propios flujos de trabajo. Tratarla únicamente como un ejercicio de cumplimiento puede hacer que parezca una barrera para la innovación; tratarla como un control operativo puede ayudar a los equipos a usar la IA de forma más segura y coherente.

La investigación citada por TechRadar no proporciona el tamaño de la muestra ni la metodología detrás de las cifras del Reino Unido en el artículo suministrado. Aun así, sus números señalan un problema claro: las empresas piden a los empleados que usen la IA de manera productiva mientras dejan que demasiados decidan por sí mismos qué herramientas son aceptables. En finanzas, así es como un atajo de productividad se convierte en un problema de datos, cumplimiento y control del gasto.