Durante años, la Inteligencia Artificial fue presentada a las empresas como una apuesta tecnológica. Hoy la pregunta comienza a ser otra: ¿cuánto valor está generando realmente? La diferencia no es menor. El AI Index 2026 de Stanford HAI señala que la adopción de IA en el mercado continuó aumentando durante 2025; 88% de las organizaciones encuestadas reportó utilizarla en al menos una función y 70% ya empleaba Inteligencia Artificial generativa en alguna función empresarial. Al mismo tiempo, la inversión corporate mundial en IA se duplicó durante el año. Ante este crecimiento, la función financiera tiene una responsabilidad que va más allá de autorizar presupuestos. El CFO tendrá que participar cada vez más en la evaluación de qué proyectos de IA deben escalar, cuáles requieren ajustes y cuáles simplemente no están generando el retorno esperado. Esto implica cambiar la pregunta de “¿podemos utilizar IA?” por una mucho más incómoda: “¿para qué proceso, con qué costo y con qué resultado?”. Una implementación puede generar ahorros en horas de trabajo, acelerar un proceso o mejorar una proyección, pero también puede introducir nuevos costos de infraestructura, capacitación, supervisión, seguridad y cumplimiento. Si estos elementos no se incorporan al análisis financiero, el retorno aparente puede ser muy distinto al retorno real. La calidad de la información es otro punto crítico. Un modelo puede procesar grandes cantidades de datos, pero eso no significa que los datos sean correctos, completos o adecuados para la decisión que se pretende tomar. En otras palabras, automatizar con mala información puede hacer que una empresa no tome la mejor decisión. También está la dimensión del riesgo. El AI Index 2026 documentó 362 incidentes relacionados con inteligencia artificial durante 2025, frente a 233 en 2024. Además, las tasas de respuesta considerada “excelente” frente a estos incidentes disminuyeron entre las organizaciones encuestadas. Esto muestra que la discusión sobre IA ya no puede separarse de la gestión de riesgos. El CFO tampoco puede abordar esta transformación de manera aislada. El Future of Jobs Report del World Economic Forum estima que 77% de los empleadores planea capacitar a sus trabajadores para responder a la transformación impulsada por IA, mientras 41% podría reducir su plantilla hacia 2030. La inversión tecnológica, por tanto, también tiene una dimensión laboral y organizacional que debe incorporarse a los escenarios financieros. La responsabilidad debe ser transversal. Finanzas puede medir el retorno; tecnología puede evaluar la arquitectura; legal puede identificar obligaciones; recursos humanos puede anticipar impactos en puestos y capacidades; y la alta dirección debe definir qué riesgos está dispuesta a asumir. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos plantea precisamente un enfoque de gestión de riesgos para IA que contempla gobernar, mapear, medir y administrar los riesgos durante el ciclo de vida de estos sistemas. La Inteligencia Artificial no debería llegar al presupuesto de una empresa únicamente como una partida de innovación. También debería llegar como una decisión de inversión, con objetivos, responsables, métricas, escenarios y mecanismos para detener o modificar un proyecto cuando sus resultados no correspondan con las expectativas. El reto para los CFO hacia 2027 no será decidir si la empresa debe utilizar IA. En muchos casos, esa decisión ya está tomada. El verdadero reto es determinar dónde genera valor, cuánto cuesta obterlo y qué riesgos está asumiendo la organización para conseguirlo.