Inteligencia artificial en la dirección financiera: qué está cambiando de verdad
Un repaso a los temas que más están marcando la agenda de los CFO y a las claves prácticas abordadas en la sesión.
La inteligencia artificial en la dirección financiera está dejando de ser una cuestión experimental para incorporarse progresivamente a procesos como la conciliación de cuentas o el cierre contable. Sin embargo, muchas de estas iniciativas no consiguen el impacto esperado. El motivo no suele estar en la tecnología elegida, sino en cómo se aborda su implantación: qué datos se usan, quién lidera el proceso y, sobre todo, cómo se gestiona la reacción de las personas que tienen que convivir con ella.
Estas son algunas de las cuestiones que Sage aborda en profundidad en su webinar «IA práctica para CFOs», y que repasamos aquí a modo de introducción.
Inteligencia artificial en la dirección financiera: el nuevo papel del CFO
El papel del CFO se está ampliando. La inteligencia artificial también está cambiando su papel, que ya no se limita a controlar el presupuesto: cada vez asume más responsabilidad sobre qué datos utiliza la empresa, cómo se estructuran y dónde tiene sentido aplicar la IA primero. Esto implica decisiones que van desde la infraestructura de datos hasta la formación de un equipo con perfiles más técnicos y analíticos, pasando por la coordinación con el comité de dirección y el departamento de tecnología.
Es, en definitiva, un rol que combina criterio financiero con una visión mucho más estratégica de los procesos y los sistemas de la empresa. En PKF Attest, como partners de Sage X3, es habitual que veamos a departamentos financieros con ganas de avanzar en IA pero sin tener claro por dónde empezar dentro de su propio ERP.
El verdadero obstáculo no es tecnológico
Aunque la tecnología avanza rápido, el punto más débil en la adopción de la IA suele ser humano. En cualquier organización conviven perfiles que la adoptan sin reservas, otros que la ven con recelo y una mayoría que se sitúa en un punto intermedio. Gestionar esta diversidad de reacciones —y las expectativas, a menudo desmesuradas, que genera cualquier tecnología disruptiva— es tan determinante como la propia implementación técnica.
«El punto más débil en la adopción de la IA no es tecnológico, sino humano.»
A esto se suma un debate todavía abierto: cuando la IA empieza a tomar decisiones de forma autónoma, ¿quién asume la responsabilidad? ¿Qué decisiones deben mantener siempre supervisión humana?
Dónde tiene sentido aplicar la IA ahora mismo
No todos los procesos financieros son igual de aptos para la automatización. La diferencia suele estar en dos tipos de tareas:
Sin datos de calidad, no hay IA que funcione
La IA aprende de los datos históricos de la empresa. Si estos están duplicados, incompletos o desactualizados, las decisiones que se apoyen en ellos heredarán esos mismos errores. Contar con una gobernanza clara del dato —y con un ERP capaz de integrarse con otros sistemas para ofrecer información fiable— es, con frecuencia, el verdadero punto de partida de cualquier proyecto de IA en la dirección financiera.
Como implementadores de Sage X3, en PKF Attest solemos insistir en este punto con nuestros clientes: la tecnología rara vez falla; los datos que la alimentan, con más frecuencia de la deseada, sí.
Los errores más frecuentes al implantar IA
Uno de los errores más comunes es empezar por la tecnología antes que por la estrategia: dejarse deslumbrar por una demostración llamativa y construir un caso de negocio a partir de ahí, en lugar de partir de un problema real de la compañía. Adoptar la IA por presión competitiva o por moda, sin que la decisión nazca de la estrategia, suele traducirse en peores resultados.
Y si la primera implantación falla, cuesta el doble recuperar la confianza del equipo para el siguiente intento.
Cómo saber si la IA está funcionando de verdad
Medir el retorno de cada caso de uso es imprescindible para justificar la inversión ante el comité de dirección. Conviene fijarse en tres frentes:
Tiempo: horas recuperadas en conciliaciones, cierres contables y gestión de facturas.
Costes: reducción de errores y de tareas manuales repetitivas.
Impacto estratégico: mejoras incrementales frente a la reformulación completa de un proceso, con distinto potencial y distinta dificultad para preverlo.
La inteligencia artificial puede aportar un salto de productividad real en la función financiera, pero solo cuando parte de una estrategia clara, se apoya en datos de calidad y tiene en cuenta la dimensión humana del cambio.
Preguntas frecuentes
Accede a la grabación completa
En la sesión, Elena Feo, CFO y controller, y Javier Recuenco, fundador y CEO de Singular Solving, profundizan en cada uno de los temas de este artículo, con ejemplos y recomendaciones prácticas. Completa el formulario para verla cuando quieras.
IA práctica para CFOs
