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Siete cosas que los CFOs necesitan saber sobre la IA


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El rediseño de procesos end-to-end, una visión holística del ROI, bases sólidas de talento y datos, y una gobernanza robusta son elementos clave para capturar el valor de la IA.


En resumen
  • Muchos CFO están impulsando la adopción de IA en finanzas y en toda la organización, pero pueden necesitar replantear las formas tradicionales de medir el ROI.
  • Los desafíos relacionados con la escasez de talento, la fragmentación de sistemas y la calidad de los datos suelen obstaculizar la implementación de IA.
  • Para integrar la IA en las estrategias de transformación, los CFO pueden trabajar con los CIO y otros para optimizar procesos con la IA, promover su adopción y establecer una gobernanza sólida.

1. La IA es una capacidad estratégica — no solo una inversión tecnológica

Se proyecta que el gasto global en inteligencia artificial (IA) alcanzará 307 billones de dólares en 2025,¹ creciendo hasta 632 billones de dólares para 2028 (con una tasa compuesta anual del 29%).¹ Los datos de EY Tech Pulse muestran que el 43% de los ejecutivos ahora asigna más de la mitad de sus presupuestos de IA a IA agéntica.¹ Con tanta inversión en juego, los CFO deben ver la IA como una capacidad clave para la creación de valor, la productividad y la transformación, y no solo como un proyecto tecnológico.

2. La transformación de procesos end-to-end impulsará mayor productividad

Los copilotos de IA reducen el trabajo manual entre 20 % y 30 %,² mientras que los sistemas de autopiloto automatizan flujos de trabajo como order‑to‑cash con hasta 90 % de eficiencia.¹ Sin embargo, menos de un tercio de las compañías siguen las mejores prácticas de adopción de IA.³

Para maximizar los beneficios, en lugar de permitir que los equipos trabajen aislados en silos, los CFO deben promover un enfoque “IAfirst” para reimaginar procesos de principio a fin. Un enfoque en la construcción de plataformas de datos es clave, al igual que contar con una gobernanza sólida en todas las etapas del proceso de rediseño — desde evaluar y priorizar ideas, hasta configurar o aprovechar los datos y la arquitectura adecuados, ejecutar el proyecto y monitorear el progreso. A lo largo de todo el proceso, es importante gestionar el riesgo manteniendo controles apropiados y protegiendo la información confidencial.

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3. La complejidad regulatoria está aumentando

 

Los reguladores están añadiendo cada vez más supervisión y sanciones. Por ejemplo, la Ley de IA de la UE y las leyes de EE. UU. (CPRA, VCDPA y las nuevas reglas de 2025) generan cargas de cumplimiento en diferentes jurisdicciones. La Ley de Protección de Datos Personales Digitales (DPDPA) de India y los mandatos de etiquetado de China añaden aún más complejidad. Para cumplir los requisitos regulatorios y gestionar los riesgos crecientes, los CFO deben asumir el liderazgo en gobierno de IA, privacidad de datos y gestión de riesgos. También es importante utilizar procesos y herramientas avanzadas de gestión de riesgos que permitan un gobierno integral de los sistemas de IA, incluida la gestión de políticas y la categorización de riesgos. Las herramientas habilitadas por IA para gestionar regulaciones financieras, leyes de privacidad de datos y requisitos de cumplimiento específicos del sector también son útiles.

 

4. La IA está transformando las fusiones y adquisiciones (M&A), con un impacto medible

 

Se proyecta que el uso de la IA generativa (GenAI) en M&A aumente del 16 % en 2024 al 80 % en 2028,⁴ con los primeros adoptantes reportando ciclos de negociación hasta un 50 % más rápidos.⁵ Los CFO deben integrar la IA en el análisis inicial, en la diligencia y la integración posterior a la fusión para acelerar la ejecución y desbloquear sinergias.

 

5. La IA mejora los reportes y análisis, incluido el reporte ESG, pero una estrategia de datos clara es crítica

 

La IA está redefiniendo cómo las organizaciones recopilan y reportan información a sus stakeholders, incluido reportes de sostenibilidad. Las herramientas de IA también están automatizando los reportes internos y externos, liberando recursos para aplicar conocimientos en lugar de preparar informes. El cincuenta y siete por ciento de los inversionistas¹ afirma que la IA mejora la credibilidad del ESG; sin embargo, aprovechar la IA requerirá una estrategia de datos clara y una plataforma que respalde múltiples funciones en toda la organización.

 

6. El ROI debe redefinirse más allá de las métricas financieras 

 

Solo el 45 % de los ejecutivos puede cuantificar el ROI de la IA,³ y muchos no logran alcanzar sus objetivos de ROI.³ Aunque esto no debería desincentivar la inversión en IA, los CFO pueden medir mejor su impacto utilizando un marco holístico de ROI que incluya:

  • Factores duros: ahorro de costos, productividad, crecimiento de ingresos 
  • Factores blandos: retención, agilidad, valor de marca 
  • Impacto estratégico: innovación, transformación, confianza de los stakeholders

Ejemplos del mundo real, como la Colaboración Multiagente en Servicios Financieros y los Bots Conversacionales, demuestran un sólido ROI derivado de la adopción de IA, subrayando su potencial para impulsar eficiencia y crecimiento. ⁶

7. Las brechas de talento están desacelerando la transformación 

La estrategia de talento es ahora central para el éxito de la IA. Sin embargo, el 53 % de los CFO señala la retención como uno de los principales desafíos,¹ y el 71 % afirma que la fuerza laboral no está preparada para las exigencias de la IA.⁷ Los CFO deben invertir en capacitación enfocada en IA, aprovechar la analítica de RR. HH. y colaborar con RR. HH. para construir equipos financieros con capacidades digitales.

Conclusión

La IA está redefiniendo a las empresas y a las organizaciones de finanzas dentro de ellas. Con el rápido crecimiento del gasto global en GenAI, las empresas líderes están acelerando las inversiones en IA. Muchos casos de uso de IA, como la Colaboración Multiagente en Servicios Financieros y los Bots Conversacionales, demuestran un sólido retorno de la inversión. Para desbloquear este valor, los CFO deben asumir un rol proactivo, incorporando la IA en los esfuerzos de transformación, liderando la gobernanza entre funciones y abordando las brechas de talento mediante capacitación específica. El éxito dependerá de la capacidad de los CFO para habilitar una estrategia de IA a nivel empresarial, respaldada por una plataforma de datos común y una gestión de riesgos eficaz, que alinee las inversiones en IA con los objetivos del negocio.

Ejemplos de casos de uso impulsados por IA para la Función de Finanzas¹

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Servicios

Descripción

1

Smart Report

Automatiza narrativas financieras para reportes y divulgaciones.

2

Reconciliación impulsada por IA

Resuelve discrepancias de datos entre sistemas.

3

Finance Chatbot (Quest)

Recupera conocimiento financiero a partir de datos estructurados y no estructurados.

4

Modelado de datos

Genera automáticamente informes con gráficos y narrativas.

5

Análisis de variación

Detecta tendencias y anomalías en datos financieros.

6

Procesamiento de facturas

Automatiza la extracción de datos de facturas y la integración con el ERP.

7

ALFA – Modelo de pronóstico

Selección de modelos de FP&A y análisis de escenarios basado en IA/ML.

8

Desalineamientos de datos ESG

Detecta inconsistencias en el reporte ESG.


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Resumen 

La IA está revolucionando las finanzas, y se espera que el gasto global alcance los USD 644 billones para 2025. Los CFO deben incorporar la IA en las estrategias de transformación, fortalecer la gobernanza y abordar la escasez de talento para impulsar el valor a largo plazo y el crecimiento estratégico.

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