Finanzas automatiza el organigrama en lugar del ciclo de efectivo

En el área de finanzas se ha debatido mucho si los empleados adoptarán la IA, si los directores financieros la financiarán y si la tecnología está lo bastante madura como para ir más allá de la experimentación. Ya ni siquiera estoy seguro de que estas preguntas sean útiles, porque ya estamos viendo una adopción constante de la IA en las oficinas de los directores financieros.

En una investigación reciente de Auditoria, realizada en 2026, el 66,5 % de las organizaciones financieras afirmó que estaba aumentando su inversión en IA, y el equipo financiero promedio la utilizaba en 2,43 funciones, un 36 % más que un año antes. Sin embargo, solo el 21 % afirmó que sus iniciativas de IA habían producido resultados significativos y cuantificables.

Algunas teorías sobre las causas de esta situación apuntan a que las empresas han elegido herramientas inadecuadas, se han apresurado demasiado o no han conseguido que las utilice suficiente gente. Sin embargo, no me convence mucho esa explicación, porque hemos implementado la IA siguiendo la estructura del área de finanzas, de modo que ahora las cuentas por pagar, las cuentas por cobrar, la tesorería e incluso la planificación y el análisis financieros (FP&A) son más inteligentes.

El efectivo no se mueve de esa manera. Cruza todos esos límites, y creo que empezamos a descubrir las limitaciones de hacer más inteligente cada área de finanzas sin hacer lo mismo con el ciclo financiero que todas gestionan en conjunto.

Hemos hecho más inteligentes las distintas áreas

Una de las brechas más sorprendentes de las finanzas modernas es que hemos creado métodos muy sofisticados para que cada función entienda su parte del flujo de efectivo. Las cuentas por pagar gestionan lo que sale, las cuentas por cobrar se centran en lo que entra, la tesorería gestiona la liquidez y la planificación y el análisis financieros (FP&A) intentan anticipar hacia dónde se dirigen las cifras. Cada equipo puede hacer bien su trabajo y, aun así, dejar al director financiero sin nadie claramente responsable de lo que ocurre con el efectivo cuando pasa de una función a otra.

Pensemos en los días pendientes de pago (DPO) y los días de ventas pendientes de cobro (DSO). Un equipo de cuentas por pagar puede mejorar en cinco días el indicador de días pendientes de pago y, con toda razón, informar de ello como un avance, mientras que en el mismo trimestre se ralentiza el cobro y el DSO empeora en siete días. Es posible que ambos equipos hayan hecho exactamente lo que se les pidió y que ambos tengan explicaciones perfectamente válidas para sus resultados. Pero la empresa termina el trimestre con un desempeño dos días peor a la hora de convertir el capital de trabajo en efectivo.

En el área de finanzas se asignan muy bien las responsabilidades a cada función, pero los resultados financieros suelen determinarse en el espacio que hay entre ellas.

Hemos creado sistemas para automatizar facturas, conciliar cuentas, prever el efectivo, gestionar cobros y elaborar informes. Ahora se está incorporando la IA a esas mismas categorías, lo que significa que corremos el riesgo de hacer más eficiente cada área de finanzas sin reducir la fragmentación del área en su conjunto.

Trabajar más rápido no es lo mismo que acortar el recorrido

Hay un dato de nuestra investigación que no dejo de recordar porque refleja este problema con una claridad poco habitual. Actualmente, el 43,8 % responde a las solicitudes en un plazo de 24 horas, el nivel más alto que hemos registrado en cuatro años. Al mismo tiempo, el 44,5 % de los equipos dedica 11 horas o más cada semana a hacer seguimiento con proveedores, clientes y partes interesadas internas, frente al 29,7 % de hace un año. Otro 13,4 % dedica más de 30 horas semanales a esa tarea.

Esas cifras solo parecen contradictorias si suponemos que una respuesta más rápida significa que el trabajo está más cerca de completarse. Por ejemplo, un proveedor responde a un correo electrónico, pero la información sigue incompleta; o un cliente contesta a una solicitud de cobro impugnando la factura. El área de finanzas detecta la discrepancia y luego debe localizar a alguien de otra parte de la empresa que pueda explicarla.

Creo que hemos dedicado demasiado tiempo a medir la velocidad de tareas individuales y demasiado poco a medir cuánto se tarda en pasar de identificar un problema a resolverlo de una manera que cambie el resultado financiero.

Los agentes de IA elevan las apuestas

La automatización tradicional nos ha servido para agilizar un proceso muy fragmentado. Sin embargo, la IA ha cambiado por completo las reglas del juego. Un agente de IA puede empezar a tomar decisiones dentro del proceso automatizado. Eso significa que los objetivos que asignamos a estos sistemas importan mucho más que cuando el software se limitaba a trasladar información de un campo a otro.

El problema se hace más evidente cuando la IA empieza a actuar en distintas áreas de finanzas. Es posible que las cuentas por pagar intenten optimizar los plazos de pago, las cuentas por cobrar acelerar los cobros y la tesorería proteger la liquidez, cada una con objetivos propios razonables. El riesgo surge cuando esos sistemas toman decisiones basadas en distintas definiciones del éxito, sin una visión compartida del resultado financiero que la empresa busca alcanzar.

Por eso, el próximo desafío de la IA en el área de finanzas no es la adopción. Más bien, consiste en decidir qué debe optimizar el sistema y qué ocurre cuando las decisiones que tienen sentido a nivel local entran en conflicto con el resultado financiero general. Los permisos, los umbrales de aprobación, los registros de auditoría y las reglas de escalamiento son importantes, pero responden a la pregunta de qué puede hacer un sistema de IA. Los directores financieros también deben decidir qué intenta lograr el sistema dentro del marco de las reglas financieras y de gobernanza.

La integración se está convirtiendo en una cuestión operativa

La falta de integración con los sistemas existentes es ahora el obstáculo más citado para la adopción de la IA; nuestra investigación la sitúa en el 36,7 %. La resistencia a adoptar tecnología, que antes encabezaba la lista, ha caído al séptimo puesto. Un estudio independiente de 2026 de ACCA y CA ANZ reveló que el 40 % de los profesionales de finanzas considera que la dificultad para integrar varias fuentes de datos es un obstáculo para mejorar la información sobre el negocio.

Los líderes financieros ya no dedican la mayor parte de sus esfuerzos a convencer a la gente de que la IA tiene cabida en el área. Están descubriendo qué ocurre cuando varias capacidades de IA deben operar sobre las mismas transacciones, políticas, aprobaciones, excepciones y resultados financieros.

Una capacidad de IA útil puede estar dentro de un área. Un modelo operativo financiero útil, no.

Así que, en lugar de contabilizar cuántos casos de uso se han implementado, hay que empezar por determinar cuántos traspasos siguen existiendo entre la identificación de un problema y la resolución de su impacto financiero. En vez de fijarme solo en las horas ahorradas en cuentas por pagar o por cobrar, me preguntaría si el efectivo circula por la empresa de forma más predecible. Y, en lugar de dar a cada área financiera su propia definición del éxito de la IA, me preguntaría quién se hace responsable del resultado cuando esas definiciones entran en conflicto.

Durante años, la tecnología financiera se ha diseñado en torno a la estructura de la organización, así que no sorprende que la IA se esté implementando del mismo modo. El director financiero es responsable del desempeño de esas áreas, pero, en última instancia, la empresa no evalúa las finanzas según si cuentas por pagar (AP), cuentas por cobrar (AR), Tesorería o FP&A alcanzan cada una sus objetivos locales de eficiencia. Lo que le importa es el resultado financiero que generan en conjunto.

Si la IA va a transformar las finanzas de manera significativa, esa debe convertirse en la unidad de transformación. De lo contrario, automatizaremos las áreas, mejoraremos las métricas locales y, aun así, dejaremos fragmentado el resultado financiero entre las mismas divisiones que se suponía que debíamos corregir.