Eficiencia en Inteligencia Artificial, Automatización y Finanzas: lo que realmente está funcionando en 2026
La expresión inteligencia artificial ya se volvió un comodín en cualquier conversación sobre finanzas corporativas. Hay quien habla de agentes que se encargan solos de todo el cuentas a pagar, y hay quien apuesta por predicciones perfectas de flujo de caja y crecimiento. Solo que, cuando salimos del discurso de presentación y entramos en el día a dia de los equipos financieros, el escenario es bastante más aterrizado.
Investigaciones recientes, como las divulgadas por Gartner, muestran un retrato curioso: cerca del 60 % de los equipos de finanzas ya están piloteando o implementando proyectos de IA, pero solo una pequeña fracción de CFOs, algo en torno a un dígito, ve un impacto realmente fuerte de esas inversiones en los resultados. O sea: mucho testeo, bastante hype, pero pocos casos en los que la tecnología se volvió parte estable del proceso y cambió el juego de verdad.
Mohit Sharma, profesional con décadas de experiencia en finanzas y hoy fundador de dos startups de IA para finanzas, resume bien esta fase: según él, la IA está pasando por una especie de crisis de identidad. Todo el mundo quiere usarla, pero poca gente sabe exactamente dónde encajar la herramienta para generar valor claro, medido en dinero, tiempo y reducción de riesgo.
En este contexto, vale más mirar lo que está funcionando ahora que las predicciones descabelladas sobre el futuro. Tres frentes, en especial, están entregando resultados concretos:
- Predicción de atraso de pago en operaciones B2B, con impacto directo en el flujo de caja.
- Unificación de planes de cuentas y datos contables esparcidos en decenas de entidades.
- Automatización de procesos manuales de alto volumen en grandes operaciones, con foco en excepciones.
Estos casos muestran cómo IA, automatización y procesos bien diseñados pueden caminar juntos sin promesas exageradas, pero con ganancias reales para el equipo financiero.
La diferencia entre hype y resultado está menos en el modelo de IA usado y más en la forma en que se conecta a los procesos y datos del área de finanzas.
Cobrar en día: IA en la predicción de atraso de pago
En 2023, Mohit Sharma cofundó Pinaka AI con una misión bien específica: atacar el problema crónico de atraso en facturas B2B. En empresas de este segmento, cerca del 60 % de las facturas emitidas no se pagan en el plazo. Eso genera un efecto en cadena: presión sobre el flujo de caja, necesidad de renegociación con clientes, uso de crédito caro y mucha energía desperdiciada en cobranza manual.
La solución de Pinaka AI fue construir una plataforma que predice, con alta precisión, qué clientes tienden a atrasar el pago y, más importante, por qué motivo probablemente va a ocurrir eso. El sistema cruza datos de CRM, ERP, información de agencias de crédito e incluso noticias de mercado, montando una visión única del comportamiento de pago de cada cliente.
Según Sharma, el algoritmo alcanza algo cercano al 96 % de acierto en las predicciones en ambientes donde los datos están razonablemente estructurados. La herramienta corre en la nube, usando distintos tipos de IA al mismo tiempo:
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- Motor de recomendación para sugerir acciones para cada caso de posible atraso.
- Inteligencia de decisión para priorizar clientes y facturas más críticas.
- Modelos de clasificación para categorizar riesgo y causas probables.
- IA generativa para redactar y enviar correos personalizados de cobranza.
En la práctica, el sistema no solo señala quién puede atrasarse, sino que también sugiere cómo actuar, días o semanas antes de la fecha de vencimiento. Puede ser una renegociación puntual, una revisión de límite o un contacto preventivo más humano, dependiendo del contexto del cliente. La IA entra justamente para integrar la información, crear una versión única de la verdad y transformar ese conocimiento en acciones concretas dentro del flujo de cobranza.
Este tipo de solución incluso podría intentarse con automatización clásica y muchas reglas manuales, pero el costo y el tiempo serían mucho mayores. Con el avance de las herramientas de IA, se volvió más viable desarrollar un producto así, combinando automatización de tareas con modelos que aprenden con el histórico y se adaptan a la realidad de cada cartera de clientes.
No basta con saber quién va a atrasarse: la ganancia real aparece cuando la previsión está conectada al proceso de cobranza, renegociación y decisión de crédito.
Unificando datos desordenados: IA para domar planes de cuentas e históricos contables
Si ya lidiaste con fusiones, expansión internacional o creación de múltiples entidades jurídicas, sabes el caos en que puede convertirse el plan de cuentas. Fue exactamente ese escenario el que la CFO Janice Stucke encontró al asumir el área financiera de CREW Network, una asociación que conecta a más de 14 mil mujeres del mercado inmobiliario comercial alrededor del mundo.
Además de un departamento aún atrapado en cheques en papel, heredó un ambiente con cerca de 50 entidades diferentes, cada una con su propio plan de cuentas, en formatos variados y países distintos. El resultado era un volumen mensual de más de 10 mil líneas de asientos contables, esparcidos y poco comparables, generando atraso en pagos, dificultad para automatizar rutinas y una montaña de deuda técnica para una estructura reducida.
El plan de Stucke fue crear un plan de cuentas consolidado, común a todas las entidades, para luego automatizar los procesos de punta a punta. Solo que había un obstáculo enorme: transformar todo el histórico de las cuentas antiguas al nuevo modelo, preservando la comparabilidad a lo largo del tiempo. Hacer eso a mano, con macros de hoja de cálculo o RPA tradicional, llevaría semanas de trabajo intenso, incluso con ayuda de consultores.
Decidió probar otro enfoque: usar la versión corporativa de ChatGPT para apoyar el mapeo. La lógica fue simple, pero poderosa: enviar los distintos planes de cuentas a la IA y pedirle que asociara cada código antiguo al nuevo estándar consolidado, respetando criterios definidos por el equipo financiero.
Con eso, la IA ayudó a:
- Mapear cuentas antiguas al nuevo plan de forma más rápida.
- Tratar descripciones variadas que significaban la misma naturaleza, como distintas formas de registrar ingresos de eventos.
- Agrupar y estandarizar categorías que estaban esparcidas en formatos distintos.
Claro que no todo funcionó de forma perfecta. En varias rondas, la herramienta acertó una secuencia de mapeos y, de repente, decidió cambiar la lógica. También surgieron dudas sobre posibles errores o alucinaciones en los resultados. Por eso, Stucke mantuvo la disciplina de controles internos: en lugar de delegar todo a la IA, creó fórmulas propias para validar el trabajo, comparando el nuevo asiento consolidado con los datos originales.
En este modelo, el papel de la IA no fue sustituir el juicio contable, sino acelerar un trabajo que, de otro modo, consumiría de dos a tres semanas de todo un equipo. Consiguió concluir la mayor parte de la transformación en solo cuatro o cinco días, manteniendo la responsabilidad de verificación dentro de los controles normales del área.
Un efecto colateral interesante fue mostrar que herramientas relativamente accesibles y genéricas pueden dar un respiro enorme a pequeñas y medianas empresas. Incluso sin un equipo interno de tecnología avanzada, se puede empezar a experimentar con automatización e IA en tareas específicas, siempre que haya una visión clara, cuidado con la validación y respeto a los procesos de gobernanza.
La IA acelera el trabajo, pero no elimina la necesidad de controles: validar, reconciliar y probar siguen siendo tareas críticas del área financiera.
De procesos manuales a flujos automatizados: el caso de grandes operaciones
Si en las organizaciones más pequeñas el drama está en la falta de gente y en el desorden de datos, en las gigantes el problema es otro: un volumen absurdo de información y procesos manuales que simplemente no escalan. Es el tipo de desafío que el consultor Lawrence Amadi, socio y líder del área de riesgos de tecnología de KPMG África, enfrenta con frecuencia, especialmente en empresas de telecomunicaciones.
Uno de los clientes de Amadi, con más de 85 millones de suscriptores, gestionaba datos de SIM (módulos de identidad del suscriptor) de forma extremadamente manual. Una vez por semana, los equipos descargaban bases gigantes, hacían verificaciones en hojas de cálculo, buscaban registros incompletos o anómalos y generaban reportes para las áreas responsables. Además de arriesgado, el proceso era pesado y cansador, generando lo que él llama fatiga de auditoría.
El objetivo del proyecto era claro: automatizar la extracción, el análisis y la generación de excepciones de esos datos, reduciendo errores y liberando a la gente para mirar lo que realmente necesita atención humana. Para eso, el equipo usó una plataforma de automatización que combina RPA con IA, permitiendo que robots ejecuten tareas repetitivas mientras modelos analizan patrones, destacan problemas y centralizan todo en reportes accesibles.
El trabajo no fue rápido. A lo largo de siete meses, profesionales de diferentes áreas se involucraron en el diseño de la solución, aportando conocimiento de producto, reglas de negocio y un entendimiento profundo de cómo se generaban los datos. Fue esencial contar con analistas de datos experimentados, capaces de desmenuzar, reestructurar e interpretar la información con contexto de negocio.
Lo que cambió con la automatización fue la rutina:
- Exportaciones de datos pasaron a suceder de forma automática, en ventanas de tiempo definidas.
- Análisis de consistencia se estandarizaron y se ejecutan de forma continua.
- Excepciones pasaron a generarse automáticamente, enfocando la atención del equipo.
Las ganancias llegaron en forma de menos errores, mayor eficiencia y reportes más consistentes para la dirección y para comités de auditoría y riesgo. Con la base de datos organizada y el flujo automatizado, la empresa también abrió espacio para aplicar IA en otros frentes, ya sea para predicción, ya sea para detección más sofisticada de anomalías.
Automatización bien hecha no es solo rapidez: es crear una base de datos confiable que permita usar IA de forma más inteligente en etapas futuras.
Tres aprendizajes prácticos para implementar IA en finanzas
Entender el costo completo antes de escalar
Ejecutar IA no es gratis. Los modelos consumen recursos de computación medidos en tokens o llamadas, y una configuración mal pensada puede generar un costo alto muy rápido. Además, hay costos indirectos: ¿qué pasa si un modelo generativo comete un error en una comunicación con el cliente? ¿O si un algoritmo de clasificación prioriza mal una cobranza?
La cuenta que tiene sentido para el área financiera es simple: comparar inversión en tecnología, riesgo asociado y ganancias reales esperadas en eficiencia, ingresos o reducción de pérdidas. Cada proyecto necesita una visión clara de retorno y punto de equilibrio, sin dejarse llevar solo por el nombre del proveedor o por el brillo de la novedad.
Herramientas que usamos a diario
Construir alineamiento interno desde el inicio
Los proyectos de IA y automatización raramente se quedan restringidos a un único departamento. Topan con TI, jurídico, operaciones, comercial y así sucesivamente. Para que salgan bien, es fundamental que las personas involucradas entiendan el objetivo, el impacto en los procesos actuales y cómo se van a usar los datos.
Sin ese entendimiento compartido del por qué, las chances de que el proyecto se trabe a mitad de camino son grandes, sea por resistencia, sea por falta de prioridad. Cuando todo el mundo ve claramente el objetivo, ya sea mejorar controles, acelerar el cierre o aumentar la visibilidad del negocio, la colaboración fluye mucho mejor.
Traer al equipo a la jornada de aprendizaje
Otro punto importante es no centralizar demasiado el uso de IA en una única persona o en un grupo pequeño. En el caso de Janice Stucke, logró, sola, hacer en pocos días un trabajo que llevaría semanas de consultores y equipo. El precio de eso es que el equipo no vivió el uso de la herramienta, ni aprendió en la práctica cómo sacarle provecho.
A medida que la automatización y la IA asumen cada vez más tareas operativas, dominar estas herramientas pasa a ser una habilidad esencial para quien trabaja en finanzas. Cuando más gente participa, prueba, se equivoca y aprende, más rápido se adapta el área y más natural se vuelve integrar nuevas tecnologías al día a día.
IA y automatización no sustituyen al equipo financiero: cambian el tipo de trabajo que hace cada persona y valorizan a quien entiende de procesos, datos y negocio.
IA, automatización y el nuevo papel del área financiera
Los ejemplos de predicción de atraso de pago, consolidación de planes de cuentas y automatización de procesos masivos muestran un patrón claro: el valor de la IA en finanzas no está en sustituir al profesional, sino en rediseñar el flujo de trabajo para que el equipo se concentre donde el juicio humano hace más diferencia.
Cuando la tecnología asume tareas como clasificación, conciliación masiva, búsqueda de inconsistencias y preparación de datos, sobra más tiempo y energía para análisis, toma de decisiones y conversación con el negocio. El resultado es un área financiera más cercana a la estrategia, menos atrapada en digitación y verificación, y con herramientas más inteligentes para navegar escenarios volátiles.
El desafío, claro, es salir de la fase de experimentos dispersos y construir soluciones conectadas, con datos organizados, una gobernanza mínima y objetivos claros. Pero los casos reales muestran que, incluso con limitaciones, ya se pueden cosechar ganancias muy concretas en 2026 usando una combinación de IA, automatización y procesos bien pensados.
- Empezar pequeño, pero con un propósito claro ayuda a probar valor y ajustar la ruta.
- Integrar la IA al proceso existente es más efectivo que crear un flujo paralelo que nadie usa.
- Cuidar los datos y los controles sigue siendo condición básica para que cualquier proyecto funcione.
Al final de cuentas, la pregunta no es si la IA va a entrar en la rutina financiera, sino cómo va a elegir cada equipo usar estas herramientas para ganar tiempo, reducir riesgo y tomar mejores decisiones con lo que ya tiene hoy.
