En prácticamente cualquier revisión de negocio, la inteligencia artificial aparece hoy como un tema prioritario en la conversación financiera. Sin embargo, muchas organizaciones aún enfrentan un desafío fundamental: traducir las inversiones en IA en métricas claras de retorno, eficiencia y generación de valor.
La realidad es que la función financiera se encuentra en un punto de inflexión. Mientras la presión por adoptar inteligencia artificial crece, todavía existe una brecha importante entre la narrativa de innovación y la definición de hojas de ruta concretas que permitan medir impacto, rentabilidad y resultados de negocio.
Consejos e inversionistas dan por hecho que la IA debería elevar el desempeño y blindar la disciplina financiera, pero la realidad es distinta: las implementaciones nuevas son dispersas, con casos de uso elementales y una adopción más curiosa que transformadora. La IA no repara un proceso roto; lo desnuda más rápido que cualquier auditoría. Por eso los CFOs que están ganando en la implementación de la IA en el ámbito financiero se están enfocando en los tres frentes donde la precisión se vuelve valor compuesto: cierre, capital de trabajo y pronósticos.
Aceleración del cierre. Los flujos contables asistidos por IA han reducido el cierre mensual en 7.5 días, con una mejora del 12% en el detalle de los datos que se ingresan al libro mayor, lo que se traduce en mejor calidad de reporte y menos ajustes posteriores. En los casos de uso de inteligencia artificial que ya tienen un nivel alto de adopción, estabilidad y resultados comprobados dentro de las áreas financieras, se traduce a conciliaciones automatizadas, explicación de variaciones, resúmenes de pólizas y detección de excepciones.
Capital de trabajo y cobranza. El 99% de los equipos de cuentas por cobrar que usan IA reportan mejoras en el cobro de facturas pendientes, y 75% lo reduce al menos seis días. La IA acelera el cobro de pagos, prioriza la gestión de excepciones y reduce los toques manuales, lo que se traduce en mejor predictibilidad de caja. Ejemplos: aplicación automatizada de efectivo, detección de anomalías en facturas disputadas y priorización inteligente de la gestión de cobranza.
Inteligencia prospectiva y pronósticos. Los CFOs proyectan una mejora del 24% en precisión de pronósticos hacia 2027 mediante capacidades predictivas y de escenarios. Esto habilita pronósticos probabilísticos, generación automatizada de escenarios y proyecciones de flujo de efectivo con mayor confianza.
“La IA no reemplaza los procesos básicos de las finanzas; los expone y los fortalece. Las compañías que ganarán no serán las que más proyectos piloto con IA lancen, sino las que apunten con disciplina quirúrgica a los procesos donde la precisión se traduce directamente en valor empresarial.” menciona Horacio Gómez, Senior Managing directorAnkura.
5 claves para implementar proyectos con IA eficazmente en la dirección de Finanzas de una organización
- Identificar las fricciones que importan. Tener en cuenta el tiempo, la precisión o la visibilidad que están arrastrando el desempeño. Sin claridad de dónde vive el valor, la IA se convierte en experimento de laboratorio.
- Auditar datos y procesos. La IA rinde tanto como los datos que la alimentan. Hay que evaluar consistencia y accesibilidad. No se necesita perfección, pero sí estructura suficiente.
- Empezar con un caso de uso de alta confianza. Para compañías respaldadas por capital privado, los mejores arranques son aceleración del cierre o la reducción de los días de ventas pendientes; tienen línea base medible y un impacto directo en los indicadores financieros que miden la rentabilidad operativa bruta de una empresa.
- Definir el éxito antes de empezar. Establecer días de cierre reducidos, puntos de varianza en pronósticos, movimiento de los días de ventas pendientes. Métricas alineadas con la tesis de inversión, no con la novedad tecnológica.
- Construir capacidad, no dependencia. El equipo debe aprender a usar, interpretar y desafiar los resultados que arroje la IA.
La pregunta para el CFO ya no es si adoptar IA, sino dónde aplicarla primero para que el próximo reporte al consejo deje de ser una promesa y se convierta en una métrica favorable. Las organizaciones que avancen con intención, disciplina y claridad de propósito serán las que traduzcan la IA en impacto real sobre el valor de la empresa.
