79% de ejecutivos ya trabajan con agentes inteligentes, pero solo un tercio los aplica en contabilidad y finanzas.
Nosotros creemos que esa brecha es una oportunidad clara. Gracias a la inteligencia artificial podemos transformar finanzas desde tareas repetitivas hacia decisiones que generan valor.
En Colombia y la región vemos presión por reducir costos y acelerar resultados. Las cifras muestran ahorro de tiempo y mejoras en precisión que no podemos ignorar.
En esta guía explicaremos cómo alinear estrategia, equipos y capacidad tecnológica para convertir datos e información en previsiones más rápidas y accionables.
Conclusiones clave
- La adopción de agentes ofrece ahorros de tiempo significativos y mayor precisión en previsiones.
- Automatizar lo repetitivo libera al equipo para análisis con impacto en ingresos y costos.
- Alinear datos, modelos y gobierno es vital para calidad y reducción de riesgos.
- En el mercado medio se necesita apoyo externo para integrar soluciones de forma sostenida.
- Un plan claro de implementación permite pasar de pilotos a resultados medibles.
Por qué ahora: el punto de inflexión de la función financiera en Colombia
Estamos en un momento donde la presión por resultados y la capacidad actual chocan. Las eficiencias de costos alcanzaron su techo y la capacidad operativa está tensionada. Al mismo tiempo, las expectativas de la alta dirección, reguladores y el negocio aumentan.
Expectativas crecientes y “valor terminal” en costos y capacidad
Hemos capturado gran parte de la eficiencia con los sistemas actuales. El desafío es elevar el valor entregado en menos tiempo sin aumentar la capacidad. Si no reestructuramos la organización y los procesos, las mejoras serán marginales y los riesgos operativos crecerán.
Datos del mercado: adopción alta, integración real aún limitada
El 79% de ejecutivos ya adoptó agentes según PwC, pero solo 34% los integra en finanzas. En el mercado medio, 78% usa inteligencia artificial y solo 20% reporta integración significativa (RSM). Esto muestra una brecha entre adopción y madurez.
En sectores como exportación, retail y servicios, ventas y operaciones exigen información en tiempo real. Por eso el director debe orquestar la transformación con herramientas, datos gobernados y equipos alineados.
CFO que use IA generativa para forecasting financiero avanzado
Transformar la previsión en una capacidad operativa diaria es ahora una prioridad estratégica.
Nuestro objetivo: precisión, agilidad y valor estratégico en tiempo real
Definimos metas claras: elevar la precisión de las previsiones y reducir los ciclos de entrega.
- Convertimos datos en insights accionables para impulsar mejores decisiones.
- Los modelos apoyados por inteligencia contextual hacen que las previsiones sean dinámicas y adaptativas.
- Incrementamos la capacidad del equipo al automatizar tareas y enfocar a los equipos en análisis de alto impacto.
Alineamos planificación con ejecución en tiempo real para priorizar inversiones y capital con mayor retorno. Medimos valor mediante mejora en la precisión incremental, reducción de errores y mayor foco en análisis estratégico.
El director lidera la gobernanza de datos y guía la adopción responsable. Complementamos con controles de calidad y revisión humana para garantizar trazabilidad y confianza en la función de finanzas.
Mapa práctico: cómo empezamos a implementar IA generativa en FP&A
Un plan práctico y acotado acelera el impacto en la función financiera. Iniciamos priorizando procesos con alto volumen, reglas claras y cuellos de botella de tiempo.
Identificar candidatos y alcance del piloto. Seleccionamos un proceso piloto con métricas precisas de tiempo y error. Definimos entregables y responsables.
Seleccionar herramientas y modelos modulares. Optamos por una herramienta con arquitectura reutilizable. Los modelos se diseñan para replicarse en otros casos y así acelerar la transformación.
Orquestación y gobernanza desde el día cero. Definimos roles, entradas y salidas, handoffs humanos y monitoreo centralizado. Implementamos registros y alertas para control y auditoría.
Hitos 30-60-90 días
- 30 días: primeros resultados en entornos con datos conectados y métricas de eficiencia.
- 60 días: escalamiento funcional y ajuste de modelos según análisis de resultados.
- 90 días: expansión cross-función y consolidación de una librería de activos para replicar valor.
Medimos tiempo ahorrado, precisión y valor capturado. Así demostramos payback rápido y justificamos olas sucesivas de automatización.
Preparar los datos: base para decisiones y previsiones confiables
Preparar los datos es el paso crítico que habilita decisiones con confianza. Sin una base ordenada, las previsiones pierden exactitud y la función pierde credibilidad.
Plataformas conectadas, calidad de datos y trazabilidad
Unificamos datos críticos en sistemas conectados para que la información fluya desde el origen hasta el consumo. Esto mejora la precisión de las previsiones y reduce reprocesos.
- Definimos estándares de calidad y diccionarios para alinear equipos y áreas.
- Establecemos pipelines gobernados para machine learning con validaciones, controles y registros auditable.
- Implementamos monitoreo continuo (completitud, puntualidad, unicidad) y tableros operativos.
- Creamos catálogos con metadatos y linaje para acceder a activos confiables con rapidez.
Integración de variables externas: mercado, clientes y regulaciones
Incorporamos señales externas —tendencias de mercado, comportamiento de clientes y cambios regulatorios— para enriquecer los modelos y reducir el riesgo de sesgos internos.
Diseñamos modelos de datos con la granularidad adecuada para decisiones accionables. Integramos datos transaccionales y operativos con métricas financieras para explicar variaciones y mejorar el análisis. Con plataformas conectadas, según PwC, empezamos a capturar valor en menos de 30 días; Workday confirma que combinar contexto externo con datos internos eleva el detalle de las previsiones.
Modelado avanzado: de modelos estáticos a previsiones dinámicas
Rediseñamos la modelización para que las previsiones evolucionen con los datos. Esto implica pasar de procesos rígidos a arquitecturas que aprenden y reaccionan en tiempo real.
Cuatro capacidades clave: contexto, escala, agilidad y escenarios
Primero, añadimos contexto exógeno para mejorar las decisiones bajo incertidumbre.
Luego escalamos para procesar grandes volúmenes de datos y ejecutar simulaciones de escenarios.
Generative AI para recomendaciones accionables y simulaciones
- Aplicamos machine learning que detecta patrones en series temporales y pricing.
- Integramos inteligencia artificial que no solo ajusta proyecciones, sino que propone acciones tácticas (reasignar presupuestos, ajustar inventarios).
- Construimos librerías reutilizables para ingresos, costos y capital de trabajo que aceleran la planificación.
- Implementamos controles de robustez: backtesting, estrés macro y alertas de drift para mitigar riesgos.
Así reducimos la fricción entre análisis y ejecución, aumentando la velocidad de reacción del negocio. Gracias a esta arquitectura, la función de finanzas gana precisión y pertinencia en sus previsiones.
Casos de uso prioritarios: del registro a reporte a tesorería
Identificamos casos con impacto inmediato para demostrar valor en semanas. Priorizamos flujos donde la trazabilidad y la velocidad generan resultados claros.
Orden de compra a pago
En este ejemplo el agente automatiza extracción de factura, recuperación de contrato y comparación. Señala discrepancias y genera un borrador de correo con la aprobación humana final.
Esto puede reducir los tiempos hasta un 80%, mejorar la trazabilidad de auditoría y bajar el riesgo de incumplimiento.
Tesorería: posicionamiento de efectivo
Los agentes consolidan saldos y pronostican entradas y salidas. Recomiendan transferencias o inversiones de corto plazo y registran las acciones.
Así se optimiza el capital de trabajo y se toman decisiones de liquidez con mayor precisión.
Ventas e ingresos
Detectamos patrones de demanda que permiten ajustar planes de ventas e ingresos antes de desviaciones acumuladas.
Los equipos financieros usan la información generada para renegociar contratos, corregir prácticas y priorizar áreas con mayor potencial.
- KPIs: reducción de tiempo de ciclo, menor tasa de errores y mejora en precisión de previsiones.
- Integramos con las herramientas existentes para conservar linaje de datos y reportes auditables.
Agentes de IA en la función financiera: roles, coordinación y resultados
Cuando orquestamos agentes con gobernanza, los resultados en tiempo y precisión mejoran rápido. Esto exige diseño claro de responsabilidades y reglas de escalamiento entre humanos y automatización.
Diseño de roles: contador, FP&A, cumplimiento y orquestación
Nosotros definimos una matriz donde cada agente cubre tareas específicas: registro, consolidación y control. Así los equipos mantienen la supervisión y el control de excepciones.
- Responsabilidades y límites claros para cada rol.
- Reglas de handoff y prioridades para evitar solapamientos.
- Ciclos de entrenamiento con feedback humano para mejorar cobertura.
Métricas de impacto: tiempo, precisión y redirección a análisis
Medimos tiempo ahorrado por proceso, precisión en resultados y el porcentaje de tiempo redirigido a análisis. Con buena gestión, los despliegues alcanzan hasta 90% de ahorro de tiempo y 60% de redirección a tareas de mayor valor.
- Herramientas de monitoreo con trazabilidad de datos.
- Pruebas A/B para comparar flujos automatizados y manuales.
- Alineación del impacto con márgenes y capital de trabajo.
Riesgos, ética y gobierno: adoptar IA de forma responsable
Adoptar herramientas avanzadas exige un marco de gobierno claro desde el inicio. Sin controles, los beneficios se ven empañados por errores, sesgos y pérdida de confianza.
Priorizamos integridad de datos y monitoreo continuo. Unificamos estándares de calidad y validaciones automáticas. Así protegemos la información que alimenta modelos y reportes de finanzas.
Integridad de datos, monitoreo continuo y controles en producción
Instituimos políticas de uso responsable que delimitan acceso a datos, modelos y decisiones automatizadas en la organización. Esto reduce riesgos legales y operativos.
- Controles en producción: registros, alertas y métricas para detectar degradación o fallos en los sistemas.
- Gestión de riesgo operacional y de modelo: inventario, evaluación de impacto y pruebas de estrés.
- Revisión ética y privacidad: cumplimiento de normas locales y protección de terceros.
- Ejemplo operativo: flujo de aprobación humana obligatorio para transacciones sensibles.
- Documentación y explicabilidad: trazabilidad para auditoría y rendición de cuentas.
Entrenamos al equipo en identificación y escalamiento de incidentes, con simulacros y métricas de respuesta. Evaluamos el framework periódicamente y lo ajustamos a cambios regulatorios y tecnológicos.
Cambio cultural y talento: cómo preparamos a nuestros equipos
El cambio cultural es el motor que convierte herramientas en resultados medibles.
Para que la transformación rinda frutos, priorizamos la formación y la gestión estructurada del cambio. Nuestra estrategia combina capacitación, pilotos y espacios de colaboración.
Upskilling en machine learning y supervisión de agentes
- Lanzamos un programa de upskilling para equipos y equipos financieros en fundamentos de machine learning, diseño de prompts y supervisión efectiva.
- Creamos centros de excelencia y comunidades de práctica para compartir patrones y buenas prácticas.
- Desarrollamos trayectorias de carrera y un plan de planificación de capacidades por rol.
Gestión del cambio: pilotos, comunicación y victorias tempranas
Implementamos pilotos acotados con métricas claras. Celebramos victorias tempranas y comunicamos resultados para construir confianza.
- Kit de comunicación y storytelling de datos para conversaciones con la alta dirección.
- Métricas por oleadas que miden adopción y madurez, y corrigen barreras.
- Incentivos que alinean talento y comportamientos que impulsan la transformación.
Democratización del análisis: tableros y decisiones transversales
Democratizamos la información con tableros compartidos y guías prácticas.
- Capacitaciones que acercan insights a quienes toman decisiones en el día a día.
- Controles y ética en el uso de datos para preservar confianza ante clientes y reguladores.
- Así hacemos del análisis una herramienta transversal que potencia la planificación y el valor de la organización.
Cerrar la brecha entre promesa y valor: KPIs y próximos pasos
El camino hacia resultados exige KPIs medibles: precisión de previsiones, reducción de tiempos de ciclo, impacto en ingresos y optimización de capital.
Establecemos un plan de planificación trimestral para escalar soluciones con mayor ROI y asignar recursos a herramientas y modelos con criterios claros de payback y riesgo.
Priorizamos un tablero ejecutivo con métricas de ventaja competitiva, madurez de inteligencia artificial y nivel de adopción por áreas. Así conectamos análisis con ejecución y cerramos la brecha entre pronóstico y acción.
Próximos pasos: gobernanza reforzada, cartera de pilotos, comité de riesgos y un roadmap 90-180 días para pasar de pilotos a producción y maximizar valor en la función financiera.
