IA en finanzas: beneficios, utilidades y ejemplos para CFOs
¿Hasta qué punto puede la inteligencia artificial transformar la función financiera?
En un momento en que los departamentos financieros buscan más agilidad, visibilidad y estrategia, la IA promete liberar tiempo, reducir errores y mejorar la toma de decisiones.
Suena bien, ¿no?
Pero claro, también hay desafíos, como la infinidad de procesos que se siguen haciendo a manini, las herramientas que no se integran todo lo bien que deberían o la falta de ciertas habilidades en tu equipo.
Superando esos retos, la IA en finanzas explotará todo su potencial en tu empresa y entonces, hágase la magia.
Pues sobre eso hemos hablado largo y tendido en nuestro nuevo estudio, que recoge la visión de líderes financieros del Reino Unido sobre cómo están usando —o planean usar— la inteligencia artificial en sus equipos.
Utilizaremos algunas estadísticas publicadas en el informe, que puedes consultar al completo aquí.
¿Empezamos con la IA en finanzas?
Vamos a ver qué beneficios de la IA se pueden aprovechar en el área financiera, en qué punto se encuentran los equipos a día de hoy, qué obstáculos hay que superar… y cómo prepararse para lo que viene.
Vamos allá.
Beneficios de la inteligencia artificial en las finanzas
Ya no estamos en el «qué es la IA» o «qué podría hacer en finanzas».
Estamos en el «qué está haciendo ya», porque lo de la inteligencia artificial es una realidad más que contrastada.
Nuestro estudio deja una cifra que lo resume todo: el 60 % de las empresas ya valora el impacto de la inteligencia artificial como alto o muy alto.
No es ciencia ficción; es presente.
¿Dónde se está aplicando más?
En tareas que afectan al día a día de todo líder financiero y su equipo: un 39 % de las empresas la usa para trabajar con datos en tiempo real, un 37 % para hacer la planificación financiera y un 34 %, para consolidar grandes volúmenes de información.
¿Y cómo lo hace?
Pues ayudando como nadie en la automatización de procesos, en la identificación de errores manuales, en la generación de informes financieros en segundos y en la detección de desviaciones presupuestarias sin tener que hacer revisiones a mano.
¡Tooooma dosis extra de eficiencia y eficacia!
Y lo que es mejor aún: ese plus os libera a tu equipo y a ti para que os centréis en otros aspectos donde sí resulta imprescindible vuestra intervención: analizar, interpretar datos y guiar el rumbo estratégico del negocio.
La IA no te sustituye; para nada. Te da más tiempo y aumenta la efectividad de tu trabajo, oro puro en un contexto cada vez más exigente como el actual.
Inteligencia artificial aplicada a las finanzas: mucho potencial... pero poca automatización
La paradoja es evidente: la inteligencia artificial tiene todo el potencial del mundo para transformar la función financiera, pero en la práctica, seguimos haciendo muchas cosas como hace diez años.
Que sí, que vale, que los paneles de control son más bonitos y contienen más datos que nunca... pero si rascamos un poco, por debajo hay procesos que siguen siendo excesivamente manuales.
Este dato del estudio lo deja claro: solo un 30 % de las empresas está usando IA para eliminar tareas repetitivas.
El resto sigue dedicando horas —o días— a cada cierre mensual, a recopilar datos de distintos sistemas, a enviar recordatorios por email o a hacer el control presupuestario comparando previsiones de gasto con datos reales.
Esa dependencia de lo manual no solo consume tiempo, sino que limita completamente la evolución del rol financiero.
Porque si hay que revisar mil líneas de una hoja de Excel o mover datos de una herramienta a otra cada semana, es imposible tener espacio para el análisis financiero, la estrategia o la colaboración interdepartamental.
De hecho, un 32 % de los CFOs del estudio afirma estar haciendo hoy más trabajo administrativo que hace cinco años.
Y un 42 % lo identifica como el principal freno para convertirse en líderes del cambio dentro de su organización.
Con este panorama, no sorprende nada que el auténtico potencial de la inteligencia artificial en contabilidad y finanzas siga sin despegar del todo.
No por falta de tecnología financiera, sino porque aún hay demasiada energía puesta en lo que ya debería estar completamente automatizado con herramientas.
¿Está tu stack tecnológico frenando la IA financiera?
A veces el problema no es la IA en sí.
Ni la falta de ideas, ni la resistencia del equipo... ni siquiera el presupuesto 🫠
El problema, generalmente, está en casa: en un stack tecnológico que, en lugar de ayudarte, te frena.
Hoy en día los departamentos financieros están rodeados de herramientas.
Piensa en el tuyo: ¿cuántas herramientas financieras utilizáis?
¿Demasiadas, quizás?
Soluciones para hacer el rolling forecast, para hacer reportings financieros, para gestión de gastos, para hacer conciliaciones bancarias… ¿seguimos?
Sobre el papel, todo suena genial, pero la realidad es otra.
Según los datos del estudio, los equipos financieros utilizan una media de 6,6 herramientas distintas.
¿El problema? Que 2,5 de ellas no se integran bien —o directamente, no se integran—.
Eso se traduce en pérdida de visibilidad financiera, duplicación de tareas, desconexiones entre procesos y una cantidad absurda de tiempo desperdiciado moviendo datos de un sitio a otro.
De hecho, las personas que trabajan en entornos con herramientas mal integradas pierden de media 125 horas al año solo cambiando de una plataforma a otra.
125, que se dice pronto, pero...
Y lo peor es que esa frustración tecnológica tiene consecuencias: el 65 % de los equipos que usa IA de forma significativa, confiesa que ha tenido que volver al Excel y la calculadora porque su stack digital les resulta más una carga que una solución.
Así, ni más ni menos, es como la maravillosa inteligencia artificial, que debería liberar y empoderar al equipo, termina enterrada bajo capas de sistemas desconectadas entre sí.
¿Y los CFOs como tú?
Atrapados en medio de la saturación digital, sin la visibilidad ni la agilidad que prometía toda esa tecnología financiera tan cañera.
Por eso mismo no se trata de sumar más herramientas, sino de construir un stack que realmente funcione.
Uno que conecte los datos de todas las soluciones sin fricciones y que permita a la IA hacer su trabajo de forma libre, de verdad, sin tener que pedir permiso cada vez que acude a una herramienta a buscar datos.
Solo así podrás pasar de prometer automatización financiera… a vivirla de verdad 🤙
¿Tiene tu equipo las habilidades que pide la IA para finanzas?
Vale, pongamos que el stack ya no es un problema.
Las herramientas se hablan, los datos fluyen y la automatización empieza a rodar.
¿Y ahora qué?
Ahora llega otro aspecto fundamental: ¿quién va a darle uso? ¿Quién es el responsable de aplicar la IA en finanzas?
Una cosa es tener la tecnología… y otra muy distinta es saber utilizarla bien.
La inteligencia artificial en finanzas no es un botoncito que pulsas y hala, a vivir.
Requiere criterio, interpretación, ajustes... y sobre todo, personas capaces de entender su funcionamiento y aplicarla con cabeza.
Y ahí es donde entran en juego las nuevas habilidades que empiezan a ser, más que meramente deseables, imprescindibles.
Según el estudio, el 65 % de las empresas reconoce que va a priorizar habilidades en IA y tecnología al contratar nuevos perfiles en sus equipos financieros 👌
¿Y qué tipo de perfiles buscan?
No se trata solo de fichar analistas especialistas o ingenieros; qué va.
Hay que crear equipos híbridos, con personas que combinen visión financiera con conocimiento tecnológico.
Que entiendan un balance y una previsión, pero que también sepan cómo funciona un algoritmo, cómo evaluar un modelo predictivo o cómo usar herramientas de automatización con un sentido estratégico.
Eso sí, la parte técnica no lo es todo. ¿Qué hay de las llamadas soft skills?
La comunicación, el pensamiento crítico, la empatía y la capacidad de liderazgo también son habilidades muy deseadas por las empresas. Porque si lo rutinario lo hace la IA, lo diferencial sigue perteneciendo a lo humano.
En ese sentido, el trabajo en equipo se está convirtiendo en un factor clave, como muestra el estudio, que dice que se valora tres veces más que la inteligencia emocional.
Es decir: necesitas gente que entienda de IA, pero también que sepa trabajar en grupo, colaborar con otros departamentos y trasladar la complejidad técnica a un lenguaje claro.
Porque de nada sirve tener tendencias o datos fantásticos si no sabes contarlos bien.
Ni tiene sentido aplicar modelos avanzados si nadie entiende qué implican, ni cómo usarlos en el negocio.
Por eso, si estás pensando en dar el salto a la inteligencia artificial financiera, no te centres solo en la tecnología... sino también en tu equipo, que al final será el que le dé uso.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en las finanzas
Modelos para prever ingresos, un sistema para clasificar facturas simplificadas, un chatbot para responder dudas... genial, las pruebas sencillas funcionan.
Pero hay que dar el paso e integrar la IA de forma estratégica en los procesos financieros.
Y eso empieza formulando las preguntas adecuadas: ¿qué procesos financieros se repiten más y requieren de menos valor humano?
¿Dónde se cometen más errores manuales?
¿Qué datos sería mejor obtenerlos en tiempo real y todavía no los estás consiguiendo?
A partir de ahí, guiándote por las respuestas, es donde la IA puede jugar un papel realmente transformador.
Mira, aquí van unas cuantas aplicaciones y utilidades de la inteligencia artificial en finanzas:
- Automatización de cierres contables: la IA en contabilidad ya es una dulce realidad
- Consolidación de datos financieros de distintas fuentes
- Análisis avanzado de datos financieros a gran escala
- Identificación de desviaciones presupuestarias
- Asistentes para generar informes financieros potentes
- Clasificación inteligente de todos los tipos de facturas
- Reconocimiento de voz para gestionar gastos
- Sistemas que aprenden de tu histórico y afinan previsiones
¿Y luego?
Tienes que decidir qué automatizas y qué no.
Porque no todo debe pasar por IA, ni todo puede automatizarse porque sí.
Lo suyo es usar estas herramientas con todo el propósito: dejar a la tecnología lo que se le da bien —repetir, calcular, detectar patrones—, y dejar al equipo lo que requiere de criterio humano, como tomar decisiones, comunicar y contextualizar.
Con la ayuda de la IA, claro. La inteligencia artificial para tomar decisiones es genial, sin ir más lejos.
Además, ojo al dato del estudio: los próximos 12 meses marcarán la diferencia entre los equipos financieros que lideren este cambio… y los que se queden atrás.
Los que actúen con estrategia y propósito serán quienes realmente definan el rumbo de la IA en finanzas, así que ya sabes.
Ejemplos de la IA en finanzas: pero reales, ¿eh?
Vale, todo esto de la inteligencia artificial financiera suena muy bien sobre el papel.
Pero a lo importante: ¿quién lo está aplicando de verdad?
Pues más equipos de los que imaginas.
La IA ya no es cosa solo de las grandes tecnológicas; hay empresas de todos los sectores que ya la han incorporado en su operativa financiera diaria con resultados reales.
Mira, mira 👀
- BlackRock, por ejemplo, ha integrado un sistema que permite generar código a partir de lenguaje natural. Es decir, que su equipo de finanzas puede construir modelos complejos sin saber programar.
- JPMorgan utiliza IA para analizar grandes volúmenes de datos y anticiparse al riesgo crediticio, lo que les ha permitido reducir ese riesgo financiero en torno a un 20 %.
- BBVA, HSBC y Citibank emplean inteligencia artificial para la detección de fraudes financieros en tiempo real, con modelos entrenados sobre el histórico de transacciones. Resultado: una caída de hasta el 30 % en pérdidas por operaciones sospechosas.
- Square automatiza decisiones de aprobación de préstamos en minutos, gracias a modelos predictivos que evalúan el comportamiento financiero de sus clientes.
Y ni qué decir tiene que hay muchos más ejemplos y casos de uso reales.
Pero falta el tuyo, para lo que te presentamos a la madre de todas las herramientas financieras que hacen uso de la IA.
Sí; para IA financiera, Pleo
En Pleo usamos inteligencia artificial para lo que realmente importa: ahorrar tiempo, reducir tareas repetitivas y mejorar la visibilidad del gasto de las empresas.
No hablamos de IA como si fuera ciencia ficción.
La aplicamos ya, en funcionalidades que están en manos de los equipos financieros todos los días 👇
Clasificación automática de gastos ✨
Cuando alguien sube un ticket o factura, el sistema reconoce automáticamente el proveedor, la categoría contable o el tipo de gasto. Todo esto se hace con ayuda de IA y procesamiento inteligente del contenido.
Procesamiento de tickets y facturas ✨
Gracias al OCR para facturas y el aprendizaje basado en el uso, Pleo interpreta los datos de los justificantes de pago sin que tengas que introducir nada a mano.
Relleno inteligente de información ✨
Pleo aprende de los hábitos y de los datos anteriores para ayudar a completar los campos de forma automática. Cuanto más lo usas, más afina.
Visualización clara y en tiempo real del gasto ✨
La IA está detrás de cómo se estructuran los datos, cómo se prioriza la información y cómo se presentan las tendencias en los paneles de visualización.
¿Y el resultado?
Menos esfuerzo para controlar el gasto, más visibilidad sin tener que perseguir a nadie y un equipo financiero que puede centrarse en lo importante, no en picar datos.
La IA en finanzas no lo hace todo por ti, pero lo que hace, lo hace para ti.
Pásate a la gestión de gastos de Pleo y verás como no es un farol.
