La inteligencia artificial está ampliando las responsabilidades de los directores financieros más allá del control presupuestario, la planificación y la presentación de resultados. La mitad de los responsables financieros encuestados en el nuevo CFO Priorities Report de Salesforce afirma que ya actúa como principal responsable en las decisiones sobre la estrategia de IA de su empresa, una función que incorpora cuestiones como el retorno de la inversión, el acceso a los datos, los controles y la gobernanza.
El cambio coincide con un aumento general de las competencias atribuidas al área financiera. Cerca de tres cuartas partes de los participantes en el estudio aseguran que el alcance de su puesto ha crecido durante el último año y sitúan la gestión y expansión de la inteligencia artificial como el principal factor detrás de esa evolución.
El informe se basa en una encuesta a 865 responsables financieros de Estados Unidos, Reino Unido, Francia, Alemania y Japón. Sus resultados ofrecen, por tanto, una fotografía de grandes mercados desarrollados, aunque no incluyen específicamente a empresas españolas.
Del control financiero a la gobernanza de la IA
La incorporación del CFO a las decisiones sobre inteligencia artificial responde en parte a una cuestión económica. A medida que las empresas pasan de proyectos experimentales a despliegues que afectan a procesos completos, aumenta la necesidad de establecer cómo se calcula su coste, qué mejoras pueden atribuirse a la tecnología y qué controles deben aplicarse antes de escalar su utilización.
Ese cambio sitúa al área financiera junto a tecnología, datos, seguridad y cumplimiento en decisiones que antes podían concentrarse principalmente en los departamentos de TI. La selección de casos de uso, el seguimiento de costes de infraestructura y modelos, la calidad de los datos o los mecanismos de auditoría empiezan a formar parte de una misma discusión sobre inversión y riesgo.
«Los responsables financieros ya no solo presentan los resultados del negocio; ahora ayudan a definir cómo sus organizaciones adoptan la inteligencia artificial, dónde genera valor y cómo debe medirse ese impacto», afirma Sam Chung, Chief Customer Officer de Agentforce Revenue Management en Salesforce.
Chung añade que la gobernanza de la IA está pasando a formar parte de las responsabilidades financieras a medida que la tecnología gana peso dentro de las organizaciones. El cambio es especialmente relevante cuando los sistemas dejan de limitarse a generar información y empiezan a intervenir en procesos operativos, una evolución que obliga a determinar permisos, supervisión humana, trazabilidad y responsabilidad sobre las decisiones automatizadas.
Para los CFO, esa dimensión afecta además a ámbitos ya sometidos a mecanismos formales de control, desde el cierre contable hasta la gestión de pagos, las previsiones o la relación con proveedores. La adopción de agentes capaces de ejecutar varias etapas de un flujo de trabajo amplía las posibilidades de automatización, pero también el número de decisiones que deben quedar registradas y ser revisables.
Un negocio con más modelos de ingresos y canales
La expansión de las funciones financieras también responde a una estructura comercial más difícil de administrar. El 65% de las organizaciones analizadas gestiona actualmente más de un modelo de ingresos, mientras que el 71% vende a través de más canales que hace un año.
Suscripciones, servicios profesionales, modelos basados en consumo y fórmulas híbridas pueden coexistir dentro de una misma compañía. Esa combinación introduce diferencias en facturación, reconocimiento de ingresos, previsiones y seguimiento contractual que deben integrarse para ofrecer una imagen única del negocio.
La multiplicación de canales añade otra capa. Cada nueva vía comercial genera información sobre pedidos, contratos, clientes, cobros y renovaciones que debe reconciliarse con los sistemas financieros. El problema deja así de ser únicamente el volumen de datos y pasa a depender de su fragmentación entre aplicaciones y procesos.
En ese escenario, la IA se está utilizando principalmente para automatizar tareas repetitivas, localizar información distribuida y acelerar determinados análisis. Su utilidad para las finanzas depende, sin embargo, de que pueda trabajar sobre datos suficientemente consistentes y de que sus resultados se incorporen a procesos con reglas de validación claras.
La precisión de una previsión financiera, por ejemplo, seguirá condicionada por la calidad y actualidad de los datos de ventas, consumo, renovaciones o cobros que alimenten el modelo. La automatización puede reducir el trabajo manual necesario para combinarlos, pero no elimina los problemas derivados de fuentes incompletas o criterios distintos entre departamentos.
El retorno de la IA entra en la agenda financiera
El dato que mejor explica el creciente interés de los CFO es económico. El 90% de los responsables financieros encuestados que ya utilizan inteligencia artificial asegura haber conseguido un retorno positivo de su inversión.
La cifra mide la percepción de quienes ya han adoptado la tecnología y no implica que nueve de cada diez proyectos empresariales de IA sean rentables. Sí indica que, entre los usuarios recogidos por el estudio, la evaluación económica de estos proyectos ha dejado de limitarse a expectativas futuras.
Entre los participantes que ya utilizan agentes de IA, más del 90% declara mejoras en productividad, ahorro de tiempo, reducción de costes y precisión de las previsiones. Las aplicaciones señaladas se concentran especialmente en tareas administrativas y operativas con grandes volúmenes de transacciones, donde la repetición hace más sencillo cuantificar el tiempo o el coste evitado.
Los procesos de facturación ofrecen un ejemplo. Un análisis de PwC sobre agentes aplicados a finanzas calcula que la automatización de la extracción de facturas y su conciliación con órdenes de compra puede reducir hasta un 80% los tiempos de ciclo.
Un flujo de este tipo puede repartir el trabajo entre distintos agentes: uno extrae la información de la factura, otro recupera el contrato correspondiente, un tercero compara ambos documentos y detecta discrepancias y otro prepara la comunicación necesaria para resolverlas. La intervención humana puede reservarse entonces para aprobar excepciones, modificar actuaciones propuestas o escalar incidencias.
La posibilidad de medir minutos ahorrados, transacciones procesadas o errores detectados hace que estos casos resulten más sencillos de evaluar que otras aplicaciones de IA asociadas a actividades menos estructuradas. Para el CFO, esa diferencia será relevante al decidir qué proyectos merecen pasar de una prueba limitada a un despliegue a mayor escala.
Medir la IA obliga a revisar también los controles
La ampliación del uso de inteligencia artificial añade una nueva variable a los sistemas de control financiero. Si un agente interviene en conciliaciones, previsiones, compras o pagos, la organización debe poder determinar qué datos utilizó, qué acciones realizó y en qué punto participó una persona.
La gobernanza se convierte así en parte de la evaluación económica del proyecto. Una automatización que reduzca tiempos pero requiera revisiones manuales extensas, genere errores difíciles de detectar o complique una auditoría puede ofrecer un retorno diferente del estimado inicialmente.
Ese vínculo entre eficiencia y control explica por qué la estrategia de IA está dejando de depender exclusivamente de los departamentos tecnológicos. Los responsables financieros tienen que establecer métricas que permitan comparar el coste de los sistemas con mejoras observables en productividad, precisión, capital circulante o capacidad operativa.
Para las empresas, el cambio introduce además una exigencia organizativa: tecnología y finanzas tendrán que compartir criterios sobre datos, controles y resultados desde el diseño de los proyectos. Cuanto más autónomos sean los sistemas desplegados en procesos económicos, mayor será la necesidad de que su rendimiento pueda medirse y sus actuaciones puedan auditarse con el mismo rigor que el resto de la operación financiera.
