Los directivos de negocio piden pruebas de retorno antes de escalar la IA, según IIBA

Para 2026, la adopción de inteligencia artificial en las funciones de negocio ha dejado de tratarse como una fase de pruebas. Según el blog editorial del International Institute of Business Analysis (IIBA), los líderes empresariales están abandonando la experimentación abierta con la IA para exigir, en su lugar, retornos de negocio medibles y un impacto de productividad demostrable antes de ampliar cualquier proyecto [1]. El propio IIBA no acompaña esta afirmación de una encuesta con un porcentaje cerrado de cuántas organizaciones ya aplican ese criterio — es una tendencia cualitativa, no una estadística — pero el cambio de vocabulario es el mismo que atraviesa el resto de su informe: de "output" a "outcome", de la entrega de hitos a la demostración de valor.

Este giro tiene implicaciones directas para los equipos de análisis de negocio, que pasan de documentar requisitos a defender, con datos, la proporcionalidad entre lo invertido en IA y lo obtenido. El IIBA lo enmarca dentro de una transformación más amplia de su propia disciplina: la orquestación de valor y la innovación responsable sustituyen a la definición de requisitos como núcleo del trabajo del analista [1].

La exigencia de rendir cuentas convive, sin embargo, con una brecha de fondo: buena parte de las organizaciones que piden resultados medibles siguen tomando decisiones sin apoyarse en los datos que ya tienen disponibles, según una investigación de Sisense (abril de 2025) citada por el propio IIBA [1]. Esa contradicción — pedir pruebas de retorno mientras se prescinde de los datos que permitirían calcularlas — es, más que cualquier cifra aislada, el verdadero precedente que marca esta transición.

A continuación se detalla el contexto del informe del IIBA, se analiza esa brecha entre exigencia y capacidad real de medición, y se repasan otros frentes de exposición para las empresas en 2026 identificados de forma independiente por Forbes.

Contexto

El informe "Top 6 Business Analysis Trends to Monitor in 2026", publicado en el blog Analyst Catalyst del IIBA, sitúa el primero de sus seis ejes en la toma de decisiones habilitada por IA. La organización sostiene que la inteligencia artificial ya no es un experimento marginal: está integrada en operaciones, atención al cliente y otras funciones. El propio IIBA cita una nota de Business Insider según la cual los ejecutivos anticipan que en 2026 la supervisión humana y el criterio ético pesarán tanto como la tecnología [1].

El segundo eje del informe, la estrategia orientada a resultados, refuerza la misma idea desde otro ángulo: las organizaciones están redefiniendo el éxito en torno a resultados de negocio verificables en lugar de hitos de entrega, con métricas de valor ligadas directamente al impacto real [1]. El dato del 76 % de profesionales —del Informe Global del Estado del Análisis de Negocio 2025— no respalda este eje específicamente: abre el informe como tesis general, no como evidencia del segundo eje [1]. Es la única cifra cerrada y atribuible, aunque sostiene el argumento global antes que un eje concreto.

La brecha entre exigir resultados y poder medirlos

El dato más incómodo del informe del IIBA no está en la sección dedicada a la IA, sino en la que documenta cómo se toman las decisiones en la práctica: el 76 % de las organizaciones admite haber tomado decisiones sin consultar los datos disponibles, porque acceder a ellos o interpretarlos resultaba demasiado complejo, según una investigación de Sisense (abril de 2025) recogida por el IIBA [1]. La coincidencia numérica con el 76 % de profesionales que perciben un papel estratégico creciente es casual — miden cosas distintas, sujetos distintos, y no deben tratarse como el mismo hallazgo — pero juntas describen la misma tensión: una demanda de rendición de cuentas que las propias organizaciones no siempre están equipadas para satisfacer.

Esta brecha tiene consecuencias prácticas para cualquier equipo que deba justificar una inversión en IA ante un comité. Si la organización no consulta sistemáticamente los datos que ya tiene, exigir un retorno medible a un proyecto nuevo de IA sin antes resolver ese problema de acceso e interpretación es pedir una precisión que la propia infraestructura de decisión no puede ofrecer todavía. El IIBA plantea que cerrar esa brecha es, precisamente, el nuevo terreno de valor del analista de negocio: traducir datos complejos en narrativas claras, equilibrando riesgo, oportunidad y valor estratégico, y no solo producir el dato en bruto [1].

La compensación que enfrentan los directivos es, por tanto, doble: entre la velocidad de adopción de la IA y el rigor de la medición, y entre invertir en la tecnología en sí y invertir primero en la capacidad organizativa de leer los datos que ya existen. Ignorar la segunda inversión no elimina el riesgo: solo lo traslada más adelante en el proceso, cuando resulte más caro corregirlo.

Otros frentes de exposición para 2026

Un análisis independiente publicado en Forbes por el divulgador de negocio Bernard Marr, centrado en cinco tendencias empresariales para 2026, no aborda directamente la exigencia de ROI que documenta el IIBA — son piezas de origen distinto, y no debe forzarse entre ambas una conexión temática que ninguna de las dos fuentes establece explícitamente. Sí aporta, sin embargo, cifras verificables sobre otros frentes que un directivo debería situar en el mismo horizonte de planificación.

El primero es la propia escala del riesgo: Forbes cifra el coste de los ciberataques para las empresas en 10,9 billones de dólares durante 2025, y sitúa la construcción de defensas robustas y una cultura de seguridad extendida desde el consejo hasta la primera línea operativa como una prioridad ya no opcional para 2026 [2]. El segundo frente es la gestión de equipos mixtos de personas y sistemas de IA — lo que Forbes llama "equipos aumentados" —, donde el reto para el liderazgo deja de ser solo supervisar personas y proyectos para pasar a coordinar capacidades humanas y de máquina con roles y límites bien definidos [2].

Forbes también documenta, con nombre propio, dos casos de retorno declarado que contrastan con la ausencia de una cifra agregada en el informe del IIBA: IKEA afirma haber generado 1.400 millones de dólares en ingresos nuevos atribuibles a IA, y SoftBank declara haber ahorrado 24 millones de dólares anuales gracias a su aplicación [2]. Son cifras autoinformadas por las propias empresas, no auditadas de forma independiente, y no deben leerse como evidencia de que ese nivel de retorno sea la norma ni como un dato de mayor rigor que el agregado sin encuesta declarada — ambos tipos de cifra exigen la misma cautela declarativa.

Conclusión

Ninguna de las dos fuentes disponibles ofrece un porcentaje único y verificable de cuántas empresas exigen ya un retorno medible antes de escalar sus proyectos de IA, y cualquier cifra que lo afirme debe tratarse con la misma cautela que cualquier otro dato sin encuesta ni muestra declarada detrás. Lo que sí sostienen, cada una desde su propio ángulo, es una imagen coherente del terreno: el IIBA documenta un cambio de vocabulario y de expectativa hacia la rendición de cuentas, con una brecha de acceso a datos que complica cumplirla; Forbes aporta cifras concretas de coste de riesgo y de retorno declarado por organizaciones específicas. Para los directivos, la implicación práctica no es perseguir una cifra agregada que todavía no existe, sino resolver primero la capacidad interna de leer los datos disponibles, y solo después exigir a cada proyecto de IA una prueba de retorno que la propia organización esté en condiciones de calcular.

Artículo redactado el 19 de julio de 2026. Las referencias temporales son relativas a esa fecha.

Referencias

• [1] Top 6 Business Analysis Trends to Monitor in 2026 — IIBA (Analyst Catalyst Blog), 8 de enero de 2026 — iiba.org/business-analysis-blogs/top-6-business-analysis-trends-to-monitor-in-2026/
• [2] 5 Business Trends Every Company Must Prepare For In 2026 — Forbes (Bernard Marr), 18 de noviembre de 2025 — forbes.com/sites/bernardmarr/2025/11/18/5-business-trends-every-company-must-prepare-for-in-2026/