Las empresas reportan beneficios de la inteligencia artificial, pero todavía enfrentan dificultades para explicar cómo sus sistemas toman decisiones. En el estudio Estado de la IA Responsable 2026, elaborado por FICO junto con Corinium Global Intelligence, apenas el 5.2% de los líderes tecnológicos encuestados dijo sentirse muy seguro al justificar decisiones impulsadas por IA ante reguladores y clientes.
El informe también muestra una brecha entre el retorno de inversión y la adopción: aunque el 85.1% afirma que la IA cumplió o superó sus expectativas de ROI, el 71.5% de las decisiones que afectan a clientes todavía se toma sin esta tecnología. Para las organizaciones, el reto consiste en ampliar su uso sin perder transparencia, auditabilidad ni confianza.
Explicar las decisiones de IA, una prioridad para las empresas
El estudio, que llega a su quinto año, encuestó a 1,004 líderes de tecnología, riesgo y datos. Participaron ejecutivos de siete sectores; dos tercios tenían su sede en América del Norte. La muestra incluyó responsables de tecnología, información, datos, áreas digitales, analítica, inteligencia artificial y riesgo, además de vicepresidentes y otros cargos ejecutivos.
Más de un tercio de los encuestados —37.3%— se mostró neutral o dijo no sentirse seguro al explicar decisiones de IA. Scott Zoldi, director de Analítica de FICO, señaló que muchas organizaciones pueden identificar qué decidió un sistema, pero son menos las que pueden explicar por qué. Esa diferencia, indicó, afecta la disposición a utilizar IA en decisiones que impactan a clientes.
Entre las prácticas responsables consideradas de mayor impacto potencial, los participantes mencionaron los estándares para desarrollar modelos (71.9%) y las arquitecturas de modelos interpretables (67.9%). También reportaron el uso de herramientas para detectar sesgos (58.8%) y auditorías regulares de sus modelos (53.5%).
El retorno de inversión no ha desplazado los procesos heredados
Pese a los resultados positivos que muchas organizaciones atribuyen a la IA, una parte importante de las decisiones empresariales sigue dependiendo de procesos existentes: intervención de personas (33.3%), sistemas basados en reglas (21.4%) y analítica estándar (16.8%).
El informe identifica también una brecha de infraestructura. Solo el 8.2% de las organizaciones cuenta con una plataforma compartida para implementar IA que esté totalmente operativa; otro 71.2% tiene una plataforma parcialmente operativa. Aun así, el 96.4% de los encuestados cree que una colaboración más estrecha entre los equipos de IA y tecnología, apoyada por una plataforma común, generaría beneficios adicionales.
La alineación interna es otro obstáculo: la resistencia al cambio fue mencionada por el 61.4% y la falta de una comprensión compartida sobre IA por el 58.4%. De cara a los próximos cinco años, el 63.2% considera que las habilidades de la fuerza laboral no están avanzando al ritmo de la adopción como su principal riesgo. La pérdida de control sobre los sistemas de IA aparece en último lugar, con 10.4%.
Lariza Carrera, directora de producción de Corinium Global Intelligence, planteó que la conversación ejecutiva pasó de cuestionar si la IA produciría beneficios a preguntarse cómo implementarla en toda la empresa. En su lectura, buena parte de la respuesta depende de las personas que trabajan con la tecnología.
La IA agentiva permanece en etapas iniciales
La adopción de sistemas de IA agentiva —diseñados para ejecutar tareas con cierto grado de autonomía— aún es limitada en aplicaciones dirigidas a clientes. Solo el 2.4% de los líderes tecnológicos encuestados dijo que su organización la implementó ampliamente, mientras que el 71.5% permanece en etapas de exploración o pruebas piloto.
Las preocupaciones de seguridad (40.1%) y los retos de integración o calidad de datos (38.3%) fueron los obstáculos más citados para obtener retorno de inversión con agentes. Además, las expectativas para los próximos 18 meses favorecen otras tecnologías: modelos de lenguaje específicos de dominio (49.5%), IA generativa (48.7%) y arquitecturas interpretables (46%) aparecen por encima de los agentes (27.5%) como opciones que podrían impulsar el ROI.
Rachael Hadaway, vicepresidenta de Productos de IA en FICO, describió la IA basada en agentes como una tecnología aún en fase de experimentación. Según su planteamiento, invertir desde ahora en seguridad e integración de datos puede sentar las bases para una autonomía de mayor escala.
El estudio completo puede consultarse en la página de FICO sobre el Estado de la IA Responsable 2026.
Qué es FICO
Fundada en 1956, FICO desarrolla analítica predictiva y tecnología para la toma de decisiones. La empresa cuenta con más de 200 patentes y señala que sus soluciones se utilizan en más de 100 países y sectores como servicios financieros, seguros, telecomunicaciones, salud y retail. Entre sus aplicaciones menciona la protección contra fraude de 4,000 millones de tarjetas de pago y el apoyo a la inclusión financiera y la resiliencia de cadenas de suministro.
Su plataforma FICO ayuda a las organizaciones a convertir datos en decisiones que puedan explicar, auditar y respaldar. La compañía también indica que FICO Score es utilizado por el 90% de los principales prestamistas de Estados Unidos, está disponible en más de 40 países y funciona como medida estándar de riesgo crediticio del consumidor en ese país. Más información está disponible en FICO México, su blog y su cuenta en X.
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