Cómo la Inteligencia Artificial (IA) y la madurez digital pueden transformar la gestión financiera corporativa

El área de finanzas es la responsable de garantizar el cumplimiento normativo y, al mismo tiempo, de respaldar las decisiones estratégicas del negocio. Esta dualidad exige, cada vez más, una mayor eficiencia y precisión en la entrega de resultados. En este contexto, el sector financiero ha surgido como el líder de la transformación tecnológica en Brasil, donde el 59.4% de las empresas priorizan sus inversiones en esta división. De acuerdo con el Índice de Transformación Digital de Brasil (ITDBr), desarrollado por PwC Brasil en colaboración con la Fundação Dom Cabral (FDC), las finanzas representan también la industria con el mayor nivel de madurez digital.

Este movimiento está impulsado por la creciente adopción de tecnologías como los sistemas ERP en la nube, la Inteligencia Artificial (IA) y la automatización de procesos. Dichas herramientas ofrecen soluciones directas a los desafíos estructurales que enfrentan los departamentos financieros, donde los impactos de la ineficiencia suelen ser más evidentes. Como consecuencia, el perfil de los profesionales de las finanzas está evolucionando hacia un rol mucho más analítico, a medida que las tareas repetitivas se automatizan.

El proceso de cierre financiero, por ejemplo, se está transformando en una operación continua que permite disponer de datos más confiables y en tiempo real. Esto cambia significativamente la dinámica en la toma de decisiones e incrementa la necesidad de alcanzar una madurez digital óptima para comprender y operar estas herramientas con eficacia en el día a día.

Sistemas ERP y datos financieros

Como parte del camino hacia la madurez digital, muchas organizaciones están adoptando sistemas ERP que conectan los procesos esenciales del negocio, unifican la gestión financiera con la cadena de suministro y proporcionan integración, escalabilidad y acceso a la información en tiempo real. A diferencia de los sistemas heredados (legacy), las soluciones ERP crean una única fuente de verdad, comparten un conjunto de datos común entre las distintas unidades de negocio y utilizan la integración en tiempo real para ofrecer a los equipos una perspectiva precisa de las operaciones, brindando al mismo tiempo mayor seguridad y flexibilidad para respaldar el crecimiento empresarial.

En la práctica, estos sistemas permiten una gestión financiera más ágil y confiable. Asimismo, incorporan herramientas de inteligencia de negocios (business intelligence) y analítica de datos, facilitan la generación de informes y otorgan visibilidad inmediata sobre la información financiera. Cuando se combinan con la IA, establecen una base de datos dinámica sobre la cual se pueden aplicar modelos predictivos. El aprendizaje automático (machine learning) y el análisis predictivo pueden utilizar los datos históricos junto con la información actual para respaldar una planificación financiera más sólida y decisiones estratégicas más acertadas. Esto permite a las organizaciones identificar riesgos y tomar medidas proactivas, transformando por completo la calidad de la gestión financiera. De hecho, para 2025, el 92% de los directores financieros (CFO) planea impulsar el gasto en sostenibilidad utilizando sistemas ERP para fortalecer el cumplimiento regulatorio y la planificación general.

La combinación de IA, aprendizaje automático y automatización

Hoy en día, la Inteligencia Artificial aborda de manera constante los desafíos operativos cotidianos mediante la detección de anomalías, la conciliación automatizada de transacciones financieras y la detección de fraudes en grandes volúmenes de datos. Como resultado, la calidad de los insights u oportunidades de mejora se optimiza significativamente, ya que la toma de decisiones puede incorporar escenarios y patrones que serían prácticamente imposibles de identificar de forma manual. De este modo, el procesamiento y la analítica en tiempo real generan valor inmediato para los equipos que revisan la información financiera.

La IA también contribuye a la detección de fraudes en el sector financiero al analizar los patrones de uso sospechosos a medida que surgen.

Cuando la inteligencia artificial se combina con la automatización de procesos en áreas caracterizadas por altos volúmenes de trabajo, tareas contables repetitivas y susceptibilidad al error humano, las ganancias en eficiencia y productividad aumentan sustancialmente. Esto es especialmente evidente en las cuentas por pagar, donde el ingreso manual de datos y otras rutinas que consumen mucho tiempo quedan en manos de herramientas automatizadas. Para el año 2030, la tendencia apunta a que muchas de estas actividades estarán automatizadas en su gran mayoría, de forma que la intervención humana se centrará principalmente en la gestión de excepciones y el análisis estratégico.

La conciliación automatizada puede reducir los errores en más del 70%, mejorar la precisión y completar tareas en cuestión de minutos en lugar de días.

Muchos equipos financieros aún tardan seis o más días hábiles en realizar el cierre contable, razón por la cual la automatización resulta indispensable. Además, esta combinación mejora la trazabilidad y la transparencia a través de pistas de auditoría detalladas y un cumplimiento regulatorio más estricto —dos pilares fundamentales del gobierno corporativo—, al tiempo que exige un uso responsable de los datos, criterios claros y la mitigación de sesgos. Dentro del contexto de los criterios ESG (ambientales, sociales y de gobernanza), esto se traduce en procesos más audibles, decisiones más consistentes y una mayor confiabilidad en la información reportada al mercado. Las conexiones bancarias directas (bank feeds) facilitan un emparejamiento más rápido de las transacciones, mientras que la importación de datos ayuda a mantener los registros actualizados. Por su parte, los datos de ventas fortalecen la gestión del flujo de caja y los recordatorios de pago contribuyen a mantener las cobranzas al día. Es por ello que, según el ITDBr, el sector financiero se ha convertido en un referente de la transformación digital.

Desafíos para alcanzar la madurez digital

A pesar de los avances significativos, muchas compañías aún enfrentan retos para alcanzar la madurez digital. Sin embargo, las principales barreras no son tecnológicas, sino estructurales. Muchas organizaciones intentan implementar nuevas soluciones sobre bases de datos desorganizadas, lo que limita los resultados que pueden obtener, obstaculiza la integración en tiempo real y mantiene a los equipos dependientes del procesamiento por lotes (batch processing) en lugar de flujos de datos en tiempo real. Sin gobernanza, estandarización y una visión estratégica, resulta imposible liberar el máximo potencial de estas tecnologías. Las herramientas especializadas y las decisiones sobre la infraestructura tecnológica (tech stack) también determinan cómo se conectan las fuentes de información; plataformas como Apache Kafka y Amazon Kinesis respaldan esta labor, mientras que los datos en tiempo real aceleran la detección de fraudes en las transacciones financieras.

Por lo tanto, el primer paso consiste en estructurar los procesos existentes para que la tecnología se aplique como una capa que potencie una base ya organizada, especialmente al reducir la digitación manual y optimizar el ingreso de datos en procesos complejos. Un diseño de procesos más sólido también perfecciona la automatización de facturas y de cuentas por pagar; cabe destacar que, en 2024, el 60% de las facturas todavía se ingresaban manualmente en los sistemas ERP. A partir de ahí, las empresas pueden adoptar modelos de externalización estratégica, como el Business Transformation Outsourcing (BTO), que maximizan el uso de soluciones tecnológicas, estructuran los procesos e integran las herramientas. Esta combinación ayuda a reducir los costos operativos y a alcanzar un nivel de madurez digital que a muchas organizaciones les costaría desarrollar de manera interna.

Asimismo, es fundamental adoptar un enfoque de implementación gradual, con prioridades y métricas de desempeño claramente definidas en áreas como los recursos humanos, y con el respaldo financiero adecuado para las diferentes unidades de negocio, asegurando que la gobernanza y el cumplimiento estén integrados desde el primer momento. Los entornos ERP mejor integrados también fortalecen la cadena de suministro, respaldan la optimización del inventario mediante IA en el sector manufacturero y aumentan la satisfacción del cliente. Después de todo, la madurez digital en las finanzas está directamente vinculada a la competitividad; las empresas con procesos bien estructurados pueden responder con mayor rapidez a los cambios del mercado y tomar decisiones con un mayor nivel de confianza.

Renato Halt es Presidente Global de Business Transformation Outsourcing en H&CO, una empresa multinacional especializada en consultoría global, tecnología y servicios de outsourcing profesional.