Gestión del riesgo: Lo que los líderes empresariales deben saber en 2026
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En 2026, la automatización y la adopción de la IA serán clave para las empresas. Los líderes deben realizar una gestión de riesgos estratégica para enfrentar con éxito los desafíos que entrañan estas tecnologías.
- La digitalización ya no es una opción, sino una necesidad imperiosa para los negocios que quieran seguir siendo competitivos.
- De la calidad de los datos al cálculo del ROI, analizamos los principales retos que tienen por delante las organizaciones.
El entorno empresarial está cambiando a pasos agigantados, impulsado en gran medida por transformaciones tecnológicas como la inteligencia artificial (IA) y la automatización. Muchas de las grandes empresas ya han incorporado estos avances y están generando un valor visible, marcando el camino para las pymes.
En 2026, la IA se perfila como el elemento que redefinirá la productividad, la competitividad y la forma en que los negocios generan valor. El verdadero reto para los líderes empresariales consiste en desarrollar la visión estratégica necesaria para integrar estas herramientas de forma responsable y realizar una adecuada gestión de riesgos.
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Contenido del post
Gestión de riesgos: 5 desafíos que esperan a los líderes en 2026
En el mercado existen múltiples soluciones tecnológicas que las empresas pueden adoptar con relativa facilidad, desde sistemas que automatizan la entrada de datos hasta algoritmos capaces de realizar previsiones complejas o herramientas que convierten la información dispersa en insights estratégicos.
Dichas capacidades abren la puerta a una mayor eficiencia operativa y a un proceso de toma de decisiones más ágil. Sin embargo, la incorporación de esas tecnologías también introduce nuevos riesgos que las organizaciones deben gestionar con criterio.
1. Adopción fragmentada de la tecnología
La incorporación de soluciones de automatización o IA sin tener una estrategia clara podría ser contraproducente. Las herramientas aisladas o los sistemas incompatibles entre sí pueden generar ineficiencias operativas, aumentar los costes y causar fallos críticos.
Los líderes empresariales deben realizar un diagnóstico de la situación empresarial y diseñar unaestrategia de digitalización alineada con los objetivos de negocio en la que prioricen los casos de uso que aporten más valor. Por ejemplo, no se puede hablar de una estrategia data driven cuando las facturas aún se hacen a mano. Por tanto, es fundamental saber con qué recursos se cuenta y marcar la hoja de ruta a partir del nivel de madurez tecnológica de la organización.
2. Integración deficiente entre la fuerza laboral humana y la automatizada
A medida que la automatización y la IA van asumiendo cada vez más tareas, surge el desafío de integrar el trabajo humano con el de las máquinas. Si los equipos híbridos no se gestionan adecuadamente, puede producirse la pérdida de habilidades esenciales, una dependencia excesiva de sistemas automatizados e incluso una resistencia interna por parte de los empleados que temen ser desplazados.
Los líderes empresariales tendrán que diseñar flujos de trabajo híbrido en los que la intervención humana se limite a los puntos críticos del proceso. Asimismo, deberán redefinir los roles y responsabilidades, de manera que las personas asuman funciones de mayor valor añadido, encargándose de la supervisión o la toma de decisiones complejas. Todo mientras implementan programas de formación centrados en las competencias digitales que no pierdan de vista las habilidades imprescindibles para la resolución de incidencias.
Gartner prevé que, en 2026, la disminución de las habilidades de pensamiento crítico debido al uso de IA generativa obligará al 50% de las organizaciones a realizar evaluaciones de habilidades sin IA. La capacidad para pensar de forma independiente y creativa será cada vez más escasa y valiosa.
3. Gestión de riesgos frente al uso indebido de datos sensibles
La automatización y la IA dependen de grandes volúmenes de datos, lo que supone un riesgo considerable para las empresas. En el área financiera, por ejemplo, un uso inadecuado podría incumplir el RGPD, comprometer la privacidad de los clientes y empleados o generar brechas de seguridad graves. La falta de gobernanza del dato deriva en accesos indebidos y opacidad sobre la información que se recopila y los fines con los que se usa.
Una adecuada gestión de riesgos debe prever la implantación de una estrategia de gobernanza del dato en la que quede claro qué datos se usan, dónde se almacenan, quién puede acceder a ellos y con qué propósito. También es esencial identificar y minimizar el uso de datos sensibles, aplicando siempre que sea posible la anonimización.
4. Problemas de calidad de los datos
Los modelos de IA y sistemas automatizados dependen de la calidad de los datos que reciben. Si son incompletos, están desactualizados, contienen errores o hay inconsistencias entre las fuentes, las previsiones e informes no serán fiables. De hecho, la consultora Gartner alertó de que “las decisiones impulsadas por IA conllevan el riesgo de pérdidas catastróficas” si no se toman las medidas de gestión de riesgos pertinentes.
Por ese motivo, los líderes empresariales deben establecer procesos estrictos de validación y depuración de los datos financieros, definir protocolos claros para su actualización y consolidación, así como garantizar la trazabilidad completa, de forma que se pueda detectar y corregir cualquier error rápidamente. Eso garantizará unos resultados sólidos que guíen las decisiones con confianza.
5. Complejidad en la estimación del ROI y riesgo de retorno insuficiente
Estimar el retorno de inversión de proyectos de IA y automatización es más complejo que medir la rentabilidad de una nueva maquinaria. Calcular el ROI cuando se elimina parte del trabajo manual es relativamente sencillo, pero el ejercicio se complejiza cuando las mejoras no se pueden cuantificar inmediatamente, como en el caso de la reducción de errores o las previsiones que mejoran la eficiencia operativa y la toma de decisiones.
A esa incertidumbre se suman los costes ocultos que pueden provenir de la integración del sistema, la formación del personal, el mantenimiento de los modelos o la actualización del software, así como la posibilidad de que la solución elegida quede obsoleta rápidamente. Si las expectativas no se ajustan a esta realidad, la empresa puede enfrentarse a proyectos que no generan el retorno esperado. Por eso, es importante realizar un análisis de viabilidad y determinar KPIs específicos y medibles que permitan ir valorando el impacto de la digitalización.
En última instancia, el verdadero desafío no es incorporar nuevas herramientas y soluciones tecnológicas, sino hacerlo de manera segura. Por eso es esencial integrar los principios de gobernanza, transparencia y control. Es más, la IA y la automatización pueden ampliar las capacidades productivas o amplificar los errores. La única diferencia entre uno u otro radica en la adecuada gestión de riesgos.
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