La inteligencia artificial está transformando los departamentos de contabilidad al automatizar tareas repetitivas como conciliaciones, clasificación de facturas y cierres mensuales. Gracias al análisis avanzado de datos, mejora la detección de errores, reduce tiempos de trabajo y refuerza el control financiero. Además, permite tomar decisiones más rápidas y precisas, aportando mayor eficiencia y fiabilidad a los procesos contables. Hablamos de estos y otros temas con Laura Gámiz, directora de Payhawk España.
En un contexto en el que casi todas las soluciones se presentan como “AI-powered”, ¿por qué considera que muchas estrategias de inteligencia artificial en finanzas están enfocándose en el lugar equivocado? Desde su experiencia, ¿qué es lo que realmente buscan los CFOs cuando evalúan la adopción de IA en sus departamentos financieros?
Tradicionalmente, las aplicaciones de IA financiera se han orientado en maximizar la eficiencia, por ejemplo, automatizando tareas rutinarias o agilizando procesos. Sin embargo, poner el foco exclusivamente en la eficiencia es un error.
A la hora de analizar una tecnología para sus departamentos, lo que más valoran los directores financieros es la confianza que les transmite el nuevo sistema. Y, en el ámbito de la IA, esta confianza implica, por un lado, precisión, es decir la ausencia de errores y alucinaciones, y, por otro lado, control y responsabilidad, es decir, quién responde por cada decisión tomada.
Una IA útil para los CFOs y sus equipos será aquella que les aporte trazabilidad (visión sobre los datos que se han utilizado en la ejecución de una tarea), transparencia (compresión de cómo se ha llegado a una determinada conclusión) y recuperabilidad (capacidad para revertir el proceso ejecutado por la IA si es necesario).
Esta capacidad de gobernanza sobre la IA es la que permitirá a los CFOs estar seguros con la tecnología implementada, a la vez que les aportará la tranquilidad de que los procesos realizados cumplen con las normas y requisitos de auditorías internas y externas. En finanzas, si no se puede explicar y auditar, no se puede escalar.
“En la IA financiera, lo ideal es lo que a nivel de ingeniería se denomina grado de autonomía intermedia”
Se habla mucho de autonomía, pero menos de control. ¿Por qué este equilibrio es especialmente crítico en el ámbito financiero?
Debido al carácter de los datos que se manejan – ingresos, pagos, movimientos bancarios – en el ámbito financiero la rigurosidad de la información es imprescindible para garantizar un buen desempeño, poder tomar decisiones acertadas y garantizar el cumplimiento normativo.
Un solo error puede traducirse en un gasto que no cumple con la política interna, una imputación incorrecta o una conciliación que no cuadra. Por eso, corremos un riesgo al pensar que, en esta área, el objetivo de la IA es alcanzar una independencia total, por ejemplo, con agentes IA que puedan cerrar libros contables sin intervención humana o aprobar gastos de forma autónoma.
En el caso de la IA financiera, lo ideal es lo que a nivel de ingeniería se denomina “grado de autonomía intermedia”, consistente en un sistema capaz de proponer, planificar y ejecutar pasos pero siempre dentro de una estructura de control. Hablamos por ejemplo de un agente que sea capaz de detectar anomalías en procesos de gastos o de derivar una orden de compra al responsable de su aprobación.
Con este tipo de modelos, los equipos financieros ahorran tiempo, pero mantienen la capacidad de decisión. Es decir, el objetivo de la IA financiera no es reemplazar a los profesionales, sino liberarlos de pasos mecánicos a través de aplicaciones controladas.
“Los CFOs precisan de tecnología financiera capaz de escalar según lo hagan las necesidades del negocio”
¿Qué problemas concretos están generando las implementaciones de automatización fragmentada en los equipos financieros?
La realidad de las operativas financieras se ha hecho más compleja en los últimos años, y las propuestas de Apps específicas para una determinada tarea han dejado de funcionar. En un contexto en el que muchas empresas operan en varios mercados y con diferentes divisas, entidades bancarias y equipos dispersos, los CFOs precisan de tecnología financiera capaz de escalar según lo hagan las necesidades del negocio.
Apostando por multitud de soluciones independientes y mal conectadas entre sí se corre el riesgo de duplicar procesos, cometer errores en la introducción de los datos o necesitar de procedimientos específicos para cotejar la información aportada por cada herramienta.
En cambio, un modelo en el que los distintos procesos estén coordinados y en el que toda la información financiera, independientemente del canal del que provenga (gastos de empleados, pagos de proveedores, transacciones…) circule de forma similar, permitirá a los directores financieros obtener una visión total, completa y siempre actualizada de la situación de la empresa.
Este formato también propiciará el marco idóneo que se necesita para poder desplegar aplicaciones de IA porque crea un modelo de datos común y un rastro único de aprobaciones.
“Se corre el riesgo de desarrollar una IA que funciona en demo, pero falla en producción”
Muchos proyectos de IA se quedan en fase piloto. ¿Cuáles son las principales barreras que impiden que estas iniciativas escalen y aporten valor real?
Hay muchos factores que pueden influir en que un proyecto de IA sea o no exitoso, pero el principal es que sea útil y capaz de generar valor en el contexto actual del negocio.
Los bloqueos más comunes son datos incompletos, integración pobre en el flujo diario y falta de reglas claras de quién aprueba qué.
Por eso, es necesario que los proyectos implementados se integren en los flujos de trabajo de la empresa y se alineen con los objetivos estratégicos de la organización. También, es importante que se desplieguen sobre una estructura de datos robusta y que funcionen dentro de unas reglas y políticas concretas. Sin eso, se corre el riesgo de desarrollar una IA que funciona en demo, pero falla en producción.
Payhawk ha apostado por un modelo de Finance Orchestration basado en agentes de IA con autonomía acotada. ¿En qué se diferencia este enfoque de otras propuestas del mercado?
Podríamos decir que la orquestación financiera va un paso más allá en la implementación de la IA. Así, mientras que con la automatización se consigue agilizar tareas individuales, la propuesta de orquestación financiera de Payhawk conecta y gestiona toda la operativa financiera en un mismo flujo.
Esto se realiza a través de un conjunto de Agentes IA que se encargan de gestionar los flujos de trabajo y coordinar todos los procesos financieros —como solicitudes, aprobaciones, pagos y conciliación— para que se ejecuten automáticamente en segundo plano, respetando roles, permisos y aprobaciones.
En concreto, nuestra solución cuenta con cuatro agentes IA (Control Financiero, Compras, Viajes y Pagos) que se encargan de realizar funciones como la gestión de solicitudes de compra y gasto, la recogida de recibos o la gestión de tarjetas, entre otras, pero siempre dentro de un marco preestablecido y en línea con las políticas financieras de la organización.
“Liberamos a los equipos financieros de tareas operativas, a la vez que se asegura el control y la gobernanza sobre las operaciones”
De esta manera, se libera a los equipos financieros de tareas operativas, a la vez que se asegura el control y la gobernanza sobre las operaciones.
Por dar algunos datos de resultados como ejemplo (que pueden variar según el caso de uso y el nivel de adopción del cliente), nuestro agente de control financiero consigue duplicar la velocidad en la gestión de gastos, mientras que con el Agente de Compras el tiempo por operación se reduce en un 40%.
Nuestro agente especializado en gestión de viajes de empresa ahorra hasta 90 minutos en este proceso y el agente encargado de pagos consigue resolver hasta el 40% de las consultas que habitualmente las plantillas realizan a los departamentos financieros, incluyendo preguntas sobre transacciones, reembolsos pendientes, tarjetas bloqueadas, fondos disponibles y pagos a proveedor.
¿Cómo ayudan las políticas y controles integrados a generar confianza en entornos donde la auditoría y la trazabilidad son clave?
El beneficio principal es que este sistema, que combina lo mejor de la tecnología con el criterio humano, garantiza que los departamentos financieros dispongan de información precisa y en tiempo real. Y el valor de esto es incalculable, ya que posibilita tomar mejores decisiones y responder rápidamente ante peticiones de información internas y externas.
Así, nuestro conjunto de agentes es capaz de detectar cualquier anomalía en el momento en el que se produce, como puede ser un pago no autorizado, ganando agilidad y capacidad de respuesta, evitando incongruencias y favoreciendo la rigurosidad de la información financiera.
“Se analiza si la IA está ayudando a detectar problemas con mayor antelación, a tomar decisiones mejor informadas”
En términos de visibilidad en tiempo real, ¿qué cambios están demandando hoy los CFOs frente a los modelos tradicionales de reporting financiero?
En este sentido, observamos una tendencia dentro de la dirección financiera a abandonar una perspectiva que valora la IA únicamente en función del coste por transacción (es decir, el tiempo y los recursos ahorrados por operación), para poner el foco en la calidad de las decisiones, agilizar el ‘reporting a fin de mes’, lograr un control continuo y promover la gestión por excepciones.
Por ejemplo, se analiza si la IA está ayudando a detectar problemas con mayor antelación, a tomar decisiones mejor informadas y a permitir que el equipo financiero se dedique a funciones más estratégicas.
“Creo que la IA financiera avanzará hacia modelos más específicos, menos genéricos, y con mayor gobernanza”
¿De qué manera este nuevo enfoque permite liberar a los equipos financieros de tareas mecánicas sin perder rigor ni control?
Nuestras agentes IA son capaces de automatizar varias de las funciones operativas que marcan el día a día de los departamentos financieros, como la recogida de recibos, el análisis de documentos de gastos, la gestión de solicitudes de compra, la reserva de viajes de empresa o la atención a consultas internas sobre pagos y reembolsos.
Para ello, cada agente se integra dentro de los flujos de trabajo ya establecidos por las empresas, utilizando los mismos permisos, aprobaciones y métodos que los equipos financieros.
De esta manera se asegura un contexto controlado en el que los departamentos financieros mantienen la gobernanza de los datos y decisiones y los Agentes operan solo según los roles y permisos permitidos. Además, cada operación queda registrada y es rastreable, favoreciendo el control y facilitando futuras labores de auditoría.
Mirando al futuro, ¿cómo cree que evolucionará la relación entre IA y finanzas en los próximos años y qué papel jugará el CFO en esa transformación?
Creo que la IA financiera avanzará hacia modelos más específicos, menos genéricos, y con mayor gobernanza. Durante estos años hemos visto que la IA generalista – que dé una respuesta única y genérica para todos los casos – no funciona o deja aspectos sin resolver, mientras que una IA específica, contextualizada y adaptada a las necesidades y procesos de cada empresa es capaz de ofrecer mejores resultados.
Es la idea que comentábamos de orquestación financiera: una IA que va más allá de la automatización, que dirige los flujos de trabajo, aporta confianza y facilita el día a día a los departamentos financieros.
