“Hoy en día, los negocios son todo menos predecibles. Las empresas se están lanzando hacia la IA, pero los datos fragmentados son un obstáculo enorme”, ha afirmado Steve Soter, vicepresidente y director de industria en Workiva. “Estamos en un punto de inflexión donde los ejecutivos consideran la claridad de los datos como un riesgo de primer nivel, proporcionando la financiación necesaria para modernizar los flujos de datos, mejorar la claridad financiera y aprovechar al máximo el potencial de la IA”.

Los encuestados han señalado que las principales consecuencias de la mala calidad de los datos son decisiones operativas deficientes o retrasos, seguidas de sanciones regulatorias o acciones legales, y la pérdida de credibilidad frente a inversores o prestamistas. Reconociendo estos desafíos, los ejecutivos que priorizan la automatización y gobernanza de datos deben centrarse en mejorar la calidad de los datos de entrada para fortalecer la toma de decisiones y mantener la confianza.

Las organizaciones coinciden en que la transformación financiera fracasará si no se basa en datos precisos y confiables. Muchas han creado centros de excelencia o comités directivos para guiar la transformación financiera, y casi la mitad cuentan con Chief Transformation Officers encargados de impulsar la responsabilidad y generar resultados medibles.