BI Next-Gen: la revolución silenciosa que decidirá qué empresas sobreviven en 2026, con Converteo liderando la transformación

Las empresas nunca habían almacenado tantos datos y, sin embargo, siguen decidiendo como si no los tuvieran: tarde, a ciegas y con muy poca trazabilidad. Informes que llegan con semanas de retraso, cuadros de mando que sólo ve una élite analítica y reuniones en las que cada área defiende “sus” cifras. En este contexto, el nuevo libro blanco «BI Next-Gen. La Inteligencia de Negocio en 2026: hacia una toma de decisiones aumentada» lanza una advertencia inequívoca: quien no transforme su BI en los próximos dos años quedará fuera del juego de la IA y la automatización. Y la factura de seguir aplazando la modernización, sostiene, será mucho más alta que la inversión. Un libro blanco de Converteo descargable aquí.

Proyectos millonarios, decisiones a ciegas

El diagnóstico de partida es demoledor. Según los datos que recoge el informe, el 85% de los proyectos de BI no alcanza los objetivos de adopción y en torno al 70% de los empleados nunca accede al dato que necesita para decidir. La paradoja se repite en todos los sectores: compañías que han invertido millones en almacenes de datos, licencias de reporting y consultoría, pero en las que el día a día se sigue gestionando con hojas de cálculo pegadas y copiadas.

La consecuencia es una empresa solo aparentemente “data-driven”. Lo que realmente existe es una organización “dashboard-driven pero ciega”, donde unos pocos analistas manejan paneles sofisticados mientras las decisiones de precios, compras u operaciones se apoyan en intuiciones, correos reenviados y versiones diferentes del mismo indicador.

Silos, herramientas técnicas y usuarios desconectados

Las causas del fracaso están bien identificadas. El libro blanco señala tres grandes frenos:

• Organizaciones en silos, donde cada área crea su propio miniuniverso de datos.

• Herramientas diseñadas para perfiles técnicos, con curvas de aprendizaje incompatibles con la agenda de un director comercial o de operaciones.

• Tiempos de espera de semanas para obtener un informe, lo que convierte cualquier decisión en un ejercicio de arqueología.

A eso se suma una experiencia de usuario muy alejada de lo que ofrecen hoy una app bancaria o una plataforma de streaming. Frente a interfaces intuitivas y en tiempo real, el BI tradicional obliga a navegar menús crípticos, jerarquías de carpetas y filtros que pocos entienden. El resultado es obvio: los usuarios abandonan y vuelven al Excel, que, por malo que sea, funciona siempre.

La deuda invisible del BI tradicional

Cada proyecto de BI que nadie abre genera una deuda silenciosa. No aparece en la contabilidad, pero erosiona márgenes y competitividad. El informe la bautiza como Cost of Doing Nothing: el coste de seguir operando con herramientas rígidas, informes manuales y decisiones basadas en corazonadas.

Esa deuda adopta formas concretas. Un error en una previsión de ventas puede inflar el plan de compras y bloquear hasta un 3% adicional del capital en stock. Una alerta de riesgo que llega tarde puede disparar la tasa de fraude o retrasar semanas una inversión crítica. A ello se suma el frente regulatorio: normas como el RGPD o el futuro Data Act exigen trazabilidad y gobierno del dato, algo que un BI obsoleto difícilmente puede garantizar. El riesgo de sanciones y litigios deja de ser teórico.

Shadow IT: el síntoma de un sistema que no funciona

Cuando la inteligencia de negocio oficial no responde, los equipos se buscan la vida. Nace así la shadow IT: macros, bases de datos locales, informes en herramientas no homologadas y cuadros de mando “caseros” que crecen al margen de TI. Lo que nació como atajo se convierte en un laberinto de fuentes inconexas.

En términos de coste, el informe estima que hasta un 20% del tiempo de los equipos de negocio se destina a reconciliar cifras y a verificar qué versión del KPI es la correcta, en lugar de tomar decisiones. A nivel de riesgo, cada nuevo “parche” abre un agujero de seguridad y multiplica los puntos de fallo. La empresa cree estar ahorrando dinero al no modernizar su BI, cuando en realidad paga una factura oculta en horas, errores y oportunidades perdidas.

Del cuadro de mando al sistema nervioso de la empresa

Frente a ese modelo agotado, el enfoque BI Next-Gen plantea un giro radical. No se trata de “poner un Power BI más moderno”, sino de convertir la analítica en el sistema nervioso de la organización. El libro blanco resume la transformación en cuatro pilares:

• Autoservicio real: cualquier perfil —desde un jefe de tienda hasta un responsable industrial— debe poder responder a sus preguntas sin abrir un ticket a TI.

• Gobernanza automatizada: una capa semántica unifica definiciones y reglas de negocio; lo que significa “margen bruto” o “cliente activo” es idéntico en todas las áreas.

• Colaboración transversal: los informes dejan de ser ficheros estáticos para convertirse en espacios de trabajo con comentarios, versiones y contexto compartido.

• Democratización del dato: licencias, formación y diseño se orientan a lograr que más del 80% de la plantilla acceda regularmente a la información.

En este sentido, Converteo se posiciona como un socio clave en la creación de una plataforma de BI avanzada, proporcionando soluciones que impulsan estos cuatro pilares y facilitan la transformación digital de la empresa hacia un modelo de inteligencia de negocio más ágil y accesible.

IA conversacional: del informe que espera al asistente que empuja

La pieza verdaderamente disruptiva de este nuevo modelo no es el gráfico bonito, sino la IA conversacional sobre una base sólida de datos gobernados. El documento describe escenarios que hasta hace poco sonaban a ciencia ficción y hoy empiezan a ser estándar: un director regional pregunta en lenguaje natural “¿qué ha pasado con las ventas online en el último trimestre por provincia?” y recibe, en segundos, un análisis comentado, con contexto y causas probables.

A esa capa se suma la automatización inteligente. Tareas que antes consumían entre el 40% y el 60% del tiempo de los equipos de datos —limpieza, transformación, validación— se orquestan ahora en pipelines automáticos. El sistema detecta anomalías, dispara alertas y sugiere próximos pasos: ajustar precios, reforzar una campaña en un segmento concreto o revisar un proveedor cuya tasa de incidencias se dispara.

En este modelo, el BI deja de ser un panel que se consulta cada lunes para convertirse en un agente que empuja decisiones en tiempo real. El libro blanco llega un paso más lejos y dibuja la figura de un “Chief Data Officer virtual”: un asistente capaz no sólo de responder, sino de activar acciones, actualizar modelos y monitorizar su impacto.

2026: el punto de no retorno para la inteligencia de negocio

El horizonte temporal no es casual. El documento sitúa 2026 como el punto de inflexión: para entonces, las empresas que no hayan modernizado su BI quedarán, de facto, fuera de la carrera de la IA aplicada. La razón es técnica y económica: los modelos de IA generativa y las automatizaciones avanzadas sólo funcionan sobre datos coherentes, gobernados y accesibles. Un BI heredado, fragmentado y lleno de Excel no ofrece ese terreno.

Los indicadores que medirán el éxito también cambian. Ya no bastará con contar el número de dashboards desplegados. Entrarán en juego métricas como:

• Porcentaje de usuarios activos (objetivo: por encima del 80%).

• Tiempo medio de respuesta de las consultas (menos de tres segundos).

• Tasa de datos incompletos o inconsistentes (por debajo del 5%).

• Nivel de documentación de KPIs y reglas de negocio (aspiración: 100%).

En sectores regulados —banca, seguros, energía— el informe anticipa auditorías periódicas de BI, donde no sólo se revisará la calidad del dato, sino también la coherencia de los modelos analíticos que sustentan decisiones críticas.Converteo ya está desarrollando soluciones que integran inteligencia artificial para facilitar este tipo de decisiones automatizadas.

Cómo abordar la transición sin colapsar la organización

La pregunta clave es cómo dar el salto sin paralizar el negocio. La respuesta del libro blanco es pragmática: tratar el BI como un producto, no como un proyecto puntual. Eso implica:

• Realizar un diagnóstico honesto de la arquitectura actual y de los puntos de dolor.

• Priorizar casos de uso de alto impacto y bajo esfuerzo, capaces de demostrar retorno en menos de seis meses.

• Crear un Centro de Excelencia de BI que integre TI, negocio y datos, con roles claros: BI Product Owners, Data Champions en cada área y responsables de gobernanza.

• Invertir en gestión del cambio, formación y métricas de adopción, no solo en tecnología.

Las experiencias pioneras que recoge el informe hablan de mejoras de productividad del 15-25% en equipos de datos, reducciones del 30% en tiempos de preparación de informes y decisiones comerciales que se toman días o semanas antes que la competencia. No es sólo un salto tecnológico: es un rediseño de cómo la empresa piensa, decide y corrige el rumbo.

Seguir a ciegas ya no es una opción

El mensaje final es incómodo, pero difícil de rebatir: seguir tomando decisiones a ciegas en 2026 no será una opción viable. En un entorno de tipos altos, presión regulatoria y competencia global, las compañías que continúen tratando el BI como un ejercicio de reporting heredado quedarán atrapadas en una espiral de costes crecientes, errores y pérdida de margen.

«BI Next-Gen. La Inteligencia de Negocio en 2026» no es un documento de moda, sino una hoja de ruta defensiva. Quien empiece ahora podrá diseñar su propia transición hacia una toma de decisiones aumentada. Quien espere a que la caída del EBITDA o una auditoría regulatoria le fuerce a reaccionar lo hará con menos tiempo, más presión y mucho menos margen de maniobra.