{"id":14596,"date":"2026-03-08T17:32:28","date_gmt":"2026-03-08T16:32:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.leaplytics.de\/?p=14596"},"modified":"2026-03-06T17:34:24","modified_gmt":"2026-03-06T16:34:24","slug":"power-bi-custom-visuals-benchmark-2025-como-utilizan-realmente-las-empresas-los-cuadros-de-mando-de-gestion-de-riesgos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.leaplytics.de\/es\/power-bi-custom-visuals-benchmark-2025-como-utilizan-realmente-las-empresas-los-cuadros-de-mando-de-gestion-de-riesgos\/","title":{"rendered":"Power BI Custom Visuals Benchmark 2025: C\u00f3mo utilizan realmente las empresas los cuadros de mando de gesti\u00f3n de riesgos"},"content":{"rendered":"<p><em>Basado en datos de clientes de LeapLytics en cuatro sectores regulados y en estudios de mercado p\u00fablicos. \u00daltima actualizaci\u00f3n: marzo de 2026.<\/em><\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Resumen: 3 conclusiones principales<\/h2>\n\n\n<ul>\n  <li><strong>La visualizaci\u00f3n de riesgos est\u00e1 pasando de la elaboraci\u00f3n de informes a la gobernanza en tiempo real.<\/strong> A trav\u00e9s de las implementaciones de LeapLytics en energ\u00eda, gobierno, servicios financieros y seguros, m\u00e1s de 70% de equipos ahora ejecutan paneles de riesgo en vivo conectados directamente a fuentes de datos operativos, un aumento de un estimado de 35-40% en 2022.<\/li>\n  <li><strong>En el sector p\u00fablico sigue predominando la notificaci\u00f3n manual de riesgos.<\/strong> Las administraciones p\u00fablicas y las empresas de servicios p\u00fablicos son las que m\u00e1s tardan en implantar sus sistemas. <strong>Gesti\u00f3n de riesgos con visuales personalizados de Power BI<\/strong> de 6 a 10 semanas de media, frente a las 2-4 semanas de los servicios financieros, lo que refleja los ciclos de adquisici\u00f3n y las limitaciones de la gobernanza de datos m\u00e1s que la falta de demanda.<\/li>\n  <li><strong>La visibilidad interfuncional del riesgo es el principal motor de adopci\u00f3n.<\/strong> En m\u00e1s del 60% de las nuevas implantaciones observadas por LeapLytics, el caso de uso inicial no era la eficiencia en la elaboraci\u00f3n de informes, sino m\u00e1s bien permitir a las partes interesadas no t\u00e9cnicas -comit\u00e9s de auditor\u00eda, miembros del consejo, responsables de cumplimiento- interactuar con los datos de riesgo directamente, sin intermediarios analistas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Metodolog\u00eda<\/h2>\n\n\n\n\n<p>Los resultados de esta comparativa proceden de dos fuentes. En primer lugar, los datos de despliegue interno de LeapLytics: patrones de uso an\u00f3nimos de clientes de los sectores de la energ\u00eda, la administraci\u00f3n p\u00fablica, las instituciones financieras y los seguros que han implantado el <a href=\"\/es\/power-bi-apps-visuales\/\">LeapLytics Power BI Visual suite<\/a>En segundo lugar, datos de mercado p\u00fablicos procedentes de fuentes como la matriz de riesgos, el sem\u00e1foro y el diagrama de Gantt. En segundo lugar, los datos de mercado disponibles p\u00fablicamente procedentes de fuentes como el <a href=\"https:\/\/www.researchandmarkets.com\/reports\/6172877\/enterprise-risk-management-market-growth\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Informe sobre el mercado de gesti\u00f3n de riesgos empresariales 2025<\/a> y analistas del sector que cubren el espacio de BI y gobernanza. Cuando se citan datos de LeapLytics, \u00e9stos reflejan patrones agregados y no identificables en las implantaciones de los clientes; no se han revelado datos de empresas individuales. Las estad\u00edsticas de mercado proceden de estudios de terceros y se citan en consecuencia.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusi\u00f3n #1: La brecha entre la adopci\u00f3n de BI y la madurez de la visualizaci\u00f3n de riesgos<\/h2>\n\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Power BI es omnipresente. No as\u00ed los cuadros de mando estructurados sobre riesgos.<\/h3>\n\n\n\n\n<p>Power BI ha alcanzado una presencia casi universal en los entornos empresariales. <strong>M\u00e1s de 120.000 organizaciones en todo el mundo<\/strong> utilizan ahora la plataforma como su principal herramienta de visualizaci\u00f3n de datos, con m\u00e1s de 42% de despliegues s\u00f3lo en Estados Unidos. Entre las empresas de la lista Fortune 500, la tasa de adopci\u00f3n alcanza los 97%. En el mercado de plataformas de BI en concreto, Power BI cuenta con un <strong>Acci\u00f3n 30,2%<\/strong> - la m\u00e1s alta de todos los proveedores del segmento de an\u00e1lisis y BI.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Pero las cifras de adopci\u00f3n en bruto s\u00f3lo cuentan una parte de la historia. En la base de clientes de LeapLytics en sectores regulados, surge un patr\u00f3n constante: las organizaciones que llevan a\u00f1os utilizando Power BI para la elaboraci\u00f3n de informes generales a menudo no disponen de una capa de gesti\u00f3n de riesgos visual estructurada. Los gr\u00e1ficos de barras est\u00e1ndar, las tablas y las tarjetas de KPI siguen siendo el tipo de salida dominante para la comunicaci\u00f3n de riesgos, formatos que requieren que el lector interprete y priorice los riesgos manualmente. Un mapa de calor o matriz de riesgo visual, que asigna los riesgos simult\u00e1neamente por probabilidad e impacto, es la excepci\u00f3n y no el valor por defecto.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Esto es importante porque las consecuencias de una mala visualizaci\u00f3n de los riesgos son cuantificables. El mercado mundial de gesti\u00f3n de riesgos empresariales se valor\u00f3 en <strong>4 950 millones de d\u00f3lares en 2024<\/strong> y se prev\u00e9 que crezca a un CAGR del 5,3% hasta 2034 - impulsado no s\u00f3lo por los nuevos tipos de riesgo, sino por el reconocimiento de que los datos de riesgo existentes est\u00e1n infrautilizados debido a una presentaci\u00f3n deficiente y a la fragmentaci\u00f3n de las herramientas. En resumen: la mayor\u00eda de las organizaciones ya disponen de los datos. La brecha est\u00e1 en c\u00f3mo se muestran y consumen.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusi\u00f3n #2: Patrones del sector en la adopci\u00f3n del Cuadro de Mando de Riesgos<\/h2>\n\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Los servicios financieros y los seguros avanzan m\u00e1s r\u00e1pido; la Administraci\u00f3n y la energ\u00eda sufren retrasos estructurales.<\/h3>\n\n\n\n\n<p>Si se observan los patrones de implantaci\u00f3n en los cuatro segmentos industriales principales de LeapLytics, se observa que la velocidad y la profundidad de <strong>panel de gesti\u00f3n de riesgos<\/strong> La adopci\u00f3n difiere significativamente por sectores, y las razones son instructivas.<\/p>\n\n\n\n\n<p><strong>Entidades financieras y compa\u00f1\u00edas de seguros<\/strong> son los que adoptan m\u00e1s r\u00e1pidamente las herramientas estructuradas de visualizaci\u00f3n de riesgos. Esto se debe en gran medida a la naturaleza reguladora: los requisitos de marcos como SOX, Basilea III, DORA y Solvencia II exigen directamente que los datos de riesgo sean auditables, coherentes y est\u00e9n disponibles para las funciones de gobierno en tiempo casi real. Los incidentes cibern\u00e9ticos aumentaron un <strong>75% en 2024<\/strong>Seg\u00fan el informe ERM Market Report, esto ha impulsado a los CISO de los servicios financieros a integrar las m\u00e9tricas de seguridad en los cuadros de mando de gobernanza, una tendencia que LeapLytics observa directamente en los tipos de categor\u00edas de riesgo que los clientes est\u00e1n siguiendo. Los despliegues en este segmento tienen una duraci\u00f3n media de 2 a 4 semanas desde el contrato hasta el panel de control, y la mayor\u00eda de los equipos se basan en una infraestructura de Power BI existente.<\/p>\n\n\n\n\n<p><strong>Energ\u00eda y administraciones p\u00fablicas<\/strong> muestran un perfil diferente. La demanda de visualizaci\u00f3n estructurada de riesgos est\u00e1 presente y en aumento: las empresas energ\u00e9ticas, en particular, navegan por una superficie de riesgo en expansi\u00f3n que ahora incluye la resiliencia clim\u00e1tica, las obligaciones de informaci\u00f3n ESG y la protecci\u00f3n de infraestructuras cr\u00edticas. Sin embargo, los plazos de implantaci\u00f3n son m\u00e1s largos, entre 6 y 10 semanas de media, debido a los procesos de adquisici\u00f3n de m\u00faltiples partes interesadas, los requisitos de gobernanza de datos y las integraciones de sistemas heredados. La Ley de Resiliencia Operativa Digital (DORA) de la UE y los requisitos de divulgaci\u00f3n del riesgo clim\u00e1tico de la SEC para 2024 est\u00e1n acelerando la urgencia en ambos sectores, pero los plazos de implantaci\u00f3n a\u00fan no han alcanzado la presi\u00f3n normativa.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Lo que es coherente en los cuatro sectores es el caso de uso final: las organizaciones no est\u00e1n desplegando cuadros de mando de riesgos principalmente para generar informes. Lo hacen para sustituir la preparaci\u00f3n manual de diapositivas por vistas interactivas en directo que permitan a los interesados formular sus propias preguntas sobre los datos. <strong>Aproximadamente 57% de empresas<\/strong> est\u00e1n sustituyendo los flujos de trabajo de generaci\u00f3n de informes manuales por herramientas de BI automatizadas, una cifra que coincide con lo que LeapLytics observa en las conversaciones de incorporaci\u00f3n de nuevos clientes.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusi\u00f3n #3: El verdadero motor de la adopci\u00f3n de sistemas visuales personalizados es el acceso de las partes interesadas, no la eficiencia de los analistas.<\/h2>\n\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">El principal objetivo no es ahorrar tiempo a los analistas. Se trata de hacer que el riesgo sea legible para los no analistas.<\/h3>\n\n\n\n\n<p>Cuando LeapLytics revisa los objetivos declarados detr\u00e1s de los nuevos despliegues de Risk Matrix, surge un tema consistente que a menudo falta en el marketing de los proveedores: el principal impulsor del valor no es hacer que los analistas de riesgos sean m\u00e1s eficientes, sino hacer que los datos de riesgos sean accesibles a personas que no son analistas de riesgos en absoluto.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Los miembros de los comit\u00e9s de auditor\u00eda, los directivos de los consejos de administraci\u00f3n, los responsables de cumplimiento y los altos directivos de operaciones necesitan cada vez m\u00e1s relacionarse directamente con los datos de riesgo, no a trav\u00e9s de una diapositiva resumida preparada por un analista junior, sino a trav\u00e9s de una vista interactiva que puedan consultar ellos mismos. Un sistema bien dise\u00f1ado <strong>Matriz visual de riesgos de Power BI<\/strong> aborda este problema directamente: representa cada riesgo rastreado en una cuadr\u00edcula de dos ejes de probabilidad frente a impacto, con c\u00f3digos de color seg\u00fan la gravedad, y se actualiza autom\u00e1ticamente cuando cambian los datos subyacentes. No hay sobrecarga de preparaci\u00f3n para el analista ni barrera de interpretaci\u00f3n para el ejecutivo.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Esta conclusi\u00f3n coincide con las tendencias generales del mercado. La investigaci\u00f3n muestra que <strong>las organizaciones con altos \u00edndices de adopci\u00f3n de BI tienen cinco veces m\u00e1s probabilidades de tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y mejor informadas<\/strong> - pero esa ventaja depende de que las partes interesadas tengan acceso directo a las visualizaciones adecuadas. Un cuadro de mando de riesgos que requiere que un usuario formado de Power BI lo presente y explique es significativamente menos valioso que uno que un miembro del consejo pueda abrir, filtrar y navegar de forma independiente.<\/p>\n\n\n\n\n<p>Para los sectores con un alto grado de gobernanza -en particular, los seguros y los servicios financieros-, este cambio de los informes de riesgos mediados por analistas a los informes de riesgos de autoservicio no es s\u00f3lo una conveniencia. En contextos de auditor\u00eda, se est\u00e1 convirtiendo en una expectativa. Las normas de auditor\u00eda interna exigen cada vez m\u00e1s que la informaci\u00f3n sobre riesgos est\u00e9 disponible de forma coherente, comparable y sin pasos de transformaci\u00f3n manual que puedan introducir errores o retrasos.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Recomendaciones pr\u00e1cticas para los equipos de riesgos y BI<\/h2>\n\n\n\n\n<p>A partir de los patrones observados en las implantaciones de LeapLytics y corroborados por los datos p\u00fablicos del mercado, destacan tres recomendaciones para los equipos que planifican o mejoran la configuraci\u00f3n de su cuadro de mandos de riesgos:<\/p>\n\n\n<ul>\n  <li><strong>Audite su formato actual de comunicaci\u00f3n de riesgos antes de seleccionar una herramienta.<\/strong> Si sus informes de riesgos son actualmente PDF est\u00e1ticos o diapositivas de PowerPoint, la actualizaci\u00f3n de mayor valor no es una nueva plataforma, sino sustituir esos resultados por un cuadro de mando de Power BI en vivo que se conecte directamente a los datos de su registro de riesgos. La mayor\u00eda de las organizaciones ya tienen la infraestructura de BI; lo que les falta es la capa visual adecuada sobre ella.<\/li>\n  <li><strong>Dise\u00f1e para su parte interesada menos t\u00e9cnica, no para su analista m\u00e1s capaz.<\/strong> La Matriz de Riesgos visual debe poder utilizarse en una reuni\u00f3n del comit\u00e9 de auditor\u00eda sin un presentador que gu\u00ede la interpretaci\u00f3n. Si un miembro del consejo no puede leerla de un vistazo, no ha cumplido su prop\u00f3sito. Priorice la claridad visual, la codificaci\u00f3n coherente por colores y el filtrado intuitivo sobre la densidad de datos.<\/li>\n  <li><strong>Planifique una expansi\u00f3n din\u00e1mica desde el primer d\u00eda.<\/strong> El panorama de los riesgos cambia. Los nuevos requisitos normativos, las ciberamenazas emergentes y los cambios operativos ampliar\u00e1n el n\u00famero y el tipo de riesgos que es necesario controlar. Elija una configuraci\u00f3n de visualizaci\u00f3n -y una arquitectura de datos- que le permita a\u00f1adir nuevas categor\u00edas de riesgo sin tener que reconstruir el cuadro de mandos desde cero. <a href=\"\/es\/power-bi-apps-visuales\/\">Visuales personalizados de LeapLytics<\/a> est\u00e1n dise\u00f1ados teniendo en cuenta esta extensibilidad, conect\u00e1ndose a fuentes de datos en directo y actualiz\u00e1ndose en tiempo real a medida que evoluciona el registro de riesgos subyacente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Perspectivas: Qu\u00e9 cambiar\u00e1 en 2025 y 2026<\/h2>\n\n\n\n\n<p>Es probable que se produzcan tres cambios estructurales <strong>tendencias del cuadro de mandos de gesti\u00f3n de riesgos<\/strong> en los pr\u00f3ximos 18-24 meses.<\/p>\n\n\n\n\n<p><strong>La presi\u00f3n reguladora acelerar\u00e1 la visualizaci\u00f3n del riesgo estructurado en la Administraci\u00f3n y la energ\u00eda.<\/strong> DORA, las normas de divulgaci\u00f3n clim\u00e1tica de la SEC y la evoluci\u00f3n de los mandatos de informaci\u00f3n ESG est\u00e1n convirtiendo la visualizaci\u00f3n de riesgos de una pr\u00e1ctica recomendada en un requisito de cumplimiento para una parte cada vez mayor de las organizaciones. Los equipos que a\u00fan no hayan creado cuadros de mandos de riesgos vivos y auditables se enfrentar\u00e1n a una presi\u00f3n cada vez mayor para hacerlo, y los que ya lo hayan hecho encontrar\u00e1n que sus configuraciones existentes son m\u00e1s f\u00e1ciles de ampliar que de reconstruir.<\/p>\n\n\n\n\n<p><strong>La integraci\u00f3n de la IA cambiar\u00e1 la forma de identificar los riesgos, no s\u00f3lo de mostrarlos.<\/strong> La pr\u00f3xima generaci\u00f3n de despliegues de cuadros de mando de riesgos incorporar\u00e1 cada vez m\u00e1s la detecci\u00f3n de anomal\u00edas basada en IA y la puntuaci\u00f3n predictiva de riesgos junto con las visualizaciones tradicionales de mapas de calor. El ecosistema de Power BI se est\u00e1 desarrollando activamente en esta direcci\u00f3n, y las organizaciones que ya han construido una capa de riesgo visual estructurada estar\u00e1n mejor posicionadas para superponer capacidades de IA que aquellas que parten de una pizarra en blanco.<\/p>\n\n\n\n\n<p><strong>La propiedad multifuncional del riesgo requerir\u00e1 cuadros de mando compartidos, no informes individuales.<\/strong> Se est\u00e1 acelerando el cambio de informes de riesgos aislados (cada departamento mantiene su propio registro) a una visibilidad de riesgos unificada e interdepartamental, especialmente en organizaciones sujetas a marcos GRC integrados. Las organizaciones que m\u00e1s se beneficiar\u00e1n son aquellas cuya actual visualizaci\u00f3n de riesgos en Power BI ya se basa en un modelo sem\u00e1ntico compartido, con definiciones de riesgo coherentes y metodolog\u00eda de puntuaci\u00f3n aplicada en todas las funciones.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n<blockquote>\n  <p><strong>Nota metodol\u00f3gica:<\/strong> Los resultados internos de LeapLytics se basan en datos an\u00f3nimos de implantaci\u00f3n e incorporaci\u00f3n de clientes de los sectores de la energ\u00eda, la administraci\u00f3n p\u00fablica, las instituciones financieras y los seguros que utilizan el paquete LeapLytics Power BI Visual. No se han revelado datos de empresas individuales. Los plazos de implantaci\u00f3n reflejan los valores medios observados en las implantaciones. Las estad\u00edsticas de mercado proceden de estudios p\u00fablicos, como el Informe sobre el mercado de la gesti\u00f3n de riesgos empresariales (Research and Markets, 2025) y los datos de adopci\u00f3n de Power BI (6sense, 2025). Todas las cifras se citan en su contexto y se vinculan a fuentes primarias cuando est\u00e1n disponibles. Este informe se revis\u00f3 por \u00faltima vez en marzo de 2026.<\/p>\n<\/blockquote>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Basado en datos de clientes de LeapLytics en cuatro sectores regulados y en estudios de mercado p\u00fablicos. \u00daltima actualizaci\u00f3n: Marzo de 2026. Resumen ejecutivo: 3 Conclusiones principales La visualizaci\u00f3n de riesgos est\u00e1 pasando de la elaboraci\u00f3n de informes a la gobernanza en tiempo real. En las implantaciones de LeapLytics en los sectores de la energ\u00eda, la administraci\u00f3n p\u00fablica, los servicios financieros y los seguros, m\u00e1s de 70% de los equipos utilizan ahora paneles de riesgos en tiempo real conectados directamente a las operaciones ... <\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-14596","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-news","latest_post"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14596","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14596"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14596\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14597,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14596\/revisions\/14597"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14596"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14596"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14596"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}