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Cómo los CFO planean aprovechar la IA para impulsar crecimiento y productividad en 2026


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En las últimas mesas redondas organizadas por EY, los CFO exploraron los desafíos y oportunidades de integrar la IA en las finanzas mientras se preparan para el 2026.


En resumen
  • Los CFO reconocen que, aunque están en etapas tempranas de la adopción de la IA, existe una urgencia colectiva por aprovecharla para el crecimiento y la productividad.
  • La  integración exitosa de IA depende de una gestión de datos efectiva y de la disposición a reinvención de los procesos.
  • A medida que el panorama del talento evoluciona, los CFO deberían ajustar sus estrategias de contratación para priorizar las habilidades analíticas y digitales.

De cara al 2026, acelerar la adopción de la inteligencia artificial (IA) en finanzas y en toda la organización seguirá siendo una de las prioridades clave para los CFO, con el objetivo de impulsar el crecimiento y la productividad. En una serie de mesas redondas con CFO de empresas líderes, organizadas por el EY Center for Executive Leadership en diciembre de 2025, las implicancias de la IA ocuparon un lugar central en la agenda, obligando a los ejecutivos a reconsiderar sus plataformas tecnológicas, arquitectura de datos, reinvención de procesos y transformación de la fuerza laboral.

La mayoría de los CFO sienten que están en etapas tempranas de la adopción de la IA, con experimentación enfocada en casos de uso específicos más que en una transformación amplia. Existe un sentimiento compartido de estar retrasados, aunque la mayoría progresa a un ritmo similar. “Me sorprendería si alguien en finanzas es maduro en IA — somos un grupo cauteloso”, dijo un CFO. Aunque la tecnología ha demostrado su valor en compras, auditoría interna, relaciones con inversionistas y operaciones, muchos sienten que la IA aún carece de un caso de negocio probado en finanzas. “Puedes gastar 1 o 2 millones de dólares en una IA adecuada, pero solo ahorras 100,000”, comentó un ejecutivo.

Aun así, los CFO compartieron sólidos proyectos de prueba de concepto. Por ejemplo: “Construimos una prueba de concepto en finanzas, una base de datos entrenada con un modelo de lenguaje sobre nuestros gastos de viajes”, explicó un CFO. “Esto sirve para mostrar que puedes hacer preguntas a los datos sin escribir plantillas técnicas ni consultas”. Otro ejemplo en servicios compartidos: “Tenemos un caso de uso agentic en cobranzas, como facturas vencidas. Creamos una herramienta de IA que puede generar correos y dar seguimiento”.

Basados en sus experimentos con IA agéntica, estos CFO probablemente estén más avanzados de lo que creen, usando IA en cuentas por pagar, validación de contratos y chatbots internos, mientras exploran pronósticos. “Decimos que se necesita un trimestre para pronosticar un trimestre”, dijo un CFO. “Estamos en etapas tempranas de un modelo de machine learning que no será perfecto, pero ahorrará horas”.

Para otro líder, está en marcha una competencia “hombre vs. máquina” sobre pronósticos de ingresos: “Uno de nuestros analistas tiene un proceso de pronóstico manual en Excel que ha sido muy preciso. Decidimos tomar ese método y aplicar IA para optimizarlo. Actualmente estamos ejecutando ambos enfoques en paralelo.”

Estos esfuerzos apuntan a nuevos mecanismos para desplegar capital de manera efectiva y con mayor anticipación. Los CFO saben cuáles son los impulsores del retorno al accionista y cómo, mediante finanzas, se puede integrar la IA de manera transformadora.

1

Capítulo

Tecnología:

decidir qué integrar y qué desarrollar

La dicotomía construir vs. comprar es compleja para los CFO, quienes abordan la IA con curiosidad, pero cautela.

 

Varios CFO mencionaron transformaciones recientes de sistemas ERP que los han preparado para adoptar IA, pero la decisión entre integrar o desarrollar sigue siendo relevante. “Estoy evaluando cuánto deberíamos desarrollar internamente o usar soluciones de los grandes proveedores”, dijo un participante. Pero otro CFO lamentó: “Muchas ofertas de IA de los proveedores son simplemente RPA 2.0”. Los LLM internos y seguros fueron vistos como útiles, pero inferiores a la IA nativa en el software existente.

 

Un tema crítico en la arquitectura tecnológica es cómo unir datos internos y externos para maximizar el valor de la IA. Traci Gusher, EY Americas AI and Data Leader, comentó: “En el pronóstico financiero y en los modelos de machine learning, los datos internos aportan valor, pero son los datos externos los que realmente elevan la precisión. Aunque integrar fuentes externas directamente en el ERP puede resultar costoso, hoy existen nuevas alianzas tecnológicas que permiten replicar y utilizar estos datos sin incurrir en cargos por salida de nube.”

 

Acción recomendada: Explorar nuevas soluciones para alojar datos —especialmente externos— que faciliten el pronóstico.

2

Capítulo

Procesos:

es hora de reinventar, no solo optimizar

¿Cómo se trabajaría en finanzas con IA si se empezara desde cero?

Los enfoques aislados están generando avances, pero no un valor transformador, ya que la IA se está insertando en procesos antiguos y los líderes tecnológicos suelen tener más claridad para reinventar procesos.

Un CFO admitió: “Hemos trasladado nuestros procesos viejos a un nuevo ERP. No queríamos cambiar todo a la vez. Pero ahora vamos a rediseñar desde cero. La clave es lo que necesitamos hacer, no lo que el software puede hacer… A veces escuchamos, pero ya no hay dos personas revisándolo’. Convencer a la gente de que la IA puede ser un mejor control ha sido clave”.

Acción recomendada: Tomarse el tiempo de reinventar procesos junto a expertos técnicos, en lugar de solo añadir tecnología a lo existente.

3

Capítulo

Personas:

la ecuación del talento está cambiando — o rompiéndose

El miedo de los empleados limita la adopción, mientras los CFO intentan establecer expectativas sobre cómo los incrementos de la productividad influyen en la toma de decisiones.

Los CFO buscan canalizar los incrementos de productividad hacia nuevas inversiones o reducciones de personal. “Queremos mantener la plantilla estable año tras año, incluso si la empresa crece”, comentó uno de ellos. “No queremos sumar recursos en finanzas ni en servicios compartidos. Pero es un gran dilema, especialmente por el nivel de inversión que TI quiere realizar”.

Otro ejecutivo señaló que la IA está ayudando a mejorar el equilibrio entre vida y trabajo y a dedicar tiempo para la capacitación del personal. Aun así, el miedo persiste entre los empleados: “La adopción es un reto porque muchos piensan: ‘Si simplifico estas tareas rutinarias, ¿perderé mi trabajo?’ A nivel corporativo decimos que no”.

En el área financiera, la transformación impulsada por la IA está redefiniendo los modelos de talento, con un mayor énfasis en capacidades analíticas, criterio empresarial y habilidades digitales. Este cambio podría desplazar roles junior, los perfiles más preparados para la era de la IA. Un CFO comentó: “Durante los despidos no redujimos la contratación universitaria, pero lo que necesitamos de los recién graduados ahora es muy diferente”. 
Ryan recomendó “tomar prestado” talento mediante marketplaces de trabajo por encargo y redes de alumni.

Acción recomendada: Repensar los roles en todos los niveles y equilibrar habilidades técnicas y tecnológicas a través de programas rotacionales y modelos flexibles de talento.

4

Capítulo

Economía:

2026 probablemente se parecerá mucho a 2025

En un momento que parece de transformación, los CFO muestran una postura mayormente neutral respecto a lo que esperan para 2026, mientras persisten la volatilidad y los shocks de oferta.

La mayoría no anticipa cambios significativos en el crecimiento y mantienen una visión estable sobre sus planes de inversión y fuerza laboral. Un grupo ligeramente mayor prevé un aumento en los costos, aunque más lento que el crecimiento de los ingresos, mientras que otros estiman incluso una reducción de costos.


Greg Daco, Chief Economist de EY-Parthenon, destacó que la economía global ha sido resiliente ante shocks, sea los mayores costos de comercio (negativo) o la adopción de IA (positivo), el cual aún permanece bajo. Proyectó un crecimiento global de 3.3% en 2026, frente al 3.1% estimado para 2025, y destacó tres tendencias clave para los CFO:

  • Elevada volatilidad en los mercados financieros, con tasas de interés a largo plazo que se mantienen altas.
  • Gobiernos intentando equilibrar las presiones populistas por mayor gasto con la necesidad de fortalecer la competitividad en sectores estratégicos como la manufactura, en un contexto de altos niveles de deuda y crecientes cargas de interés.
  • Un acelerado envejecimiento global y menores tasas de natalidad, lo que limita el potencial de crecimiento y refuerza la necesidad de impulsar la productividad a través de la IA y la automatización.

Resumen 

En las recientes mesas redondas organizadas por el EY Center for Executive Leadership, CFO de empresas líderes discutieron el papel decisivo que tendrá la inteligencia artificial en el futuro de las finanzas rumbo a 2026. Aunque muchos reconocen que aún están en fases tempranas de adopción, existe un compromiso compartido por capitalizar el potencial de la IA para impulsar el crecimiento y elevar la productividad.

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