La inteligencia artificial es una palanca de eficiencia que empresas de casi cualquier sector pueden aplicar sobre procesos concretos. En algunas compañías será un commodity que simplemente reduce horas de trabajo administrativo; en otras constituirá el núcleo de su propuesta tecnológica. En el área financiera pertenece claramente al primer grupo, y ahí es donde conviene mirar con precisión: qué tareas ha absorbido ya y cuáles siguen exigiendo el criterio de una persona que responda por ellas.
Qué puede automatizar ya la inteligencia artificial en el día a día financiero
El avance real no está en la estrategia, sino en la capa operativa. Es decir, en todo aquello que consume horas del equipo administrativo y aporta poco valor analítico:
Captura y clasificación documental: la lectura automática de facturas, tickets y extractos bancarios, con propuesta de asiento contable incluida, funciona con niveles de acierto elevados cuando el flujo documental está mínimamente ordenado.
Conciliación bancaria: el cruce entre movimientos y documentos soporte se ha convertido en una tarea de revisión más que de ejecución.
Detección de anomalías: los sistemas identifican con facilidad duplicidades, cargos fuera de patrón o desviaciones bruscas en una partida concreta, que antes solo se descubrían a la hora de realizar el cierre contable.
Primera redacción de informes: convertir una tabla de desviaciones en un texto explicativo ordenado es hoy cuestión de minutos, no de una tarde.
Previsión de cobros: con un histórico suficiente, los modelos estiman con bastante fiabilidad qué clientes pagarán fuera de plazo y a cuánto podrá ascender el importe.
El efecto acumulado no es menor. En equipos de administración y finanzas pequeños, que es la norma general en las empresas españolas, liberar entre el 30% y el 40% del tiempo dedicado a tareas mecánicas cambia por completo la naturaleza del puesto: se pasa de registrar a analizar.
Dónde la automatización se detiene
En Andseed hemos comprobado que los problemas no aparecen en las tareas que la inteligencia artificial ejecuta bien, sino en aquellas que aparenta ejecutar bien. Hay cuatro límites que conviene tener siempre presentes:
La calidad del dato de partida
Un modelo aplicado sobre una contabilidad desordenada produce informes impecables en la forma pero equivocados en el fondo. La automatización amplifica lo que encuentra, incluidos los errores. Por eso, el primer paso de cualquier proyecto de eficiencia financiera sigue siendo el mismo que describíamos en nuestra guía sobre cómo mejorar las finanzas de tu empresa en seis meses: revisar exhaustivamente los estados financieros antes de construir nada encima.
Las hipótesis utilizadas en las proyecciones financieras
Un modelo puede proyectar una tendencia, pero no sabe que el segundo comercial entra en octubre, que el principal cliente está renegociando condiciones o que la nueva planta empieza a producir en marzo. Las hipótesis que sostienen un Business Plan son decisiones de dirección, no extrapolaciones estadísticas.
La interpretación de la desviación
Detectar que el margen bruto ha caído tres puntos es hoy algo trivial. Sin embargo, determinar si responde a un cambio puntual, a una subida de coste que no se ha repercutido adecuadamente o a un descuento comercial mal controlado, y decidir qué hacer al respecto, es el valor que puede aportar un CFO externo.
La responsabilidad
Cuando hablamos de facilitar información a stakeholders, de defender un reporting ante inversores, o de abordar una due diligence, la inteligencia artificial pasa a un segundo plano.
No debemos olvidar que los responsables de la empresa son el “alma mater” del proyecto y, por tanto, los encargados de establecer una interlocución profesional con todos sus stakeholders. Y esto no es automatizable en ningún caso.
Cómo incorporar la inteligencia artificial sin desordenar lo que funciona
La secuencia que recomendamos a nuestros clientes es deliberadamente conservadora:
Ordenar antes de automatizar: contabilidad al día, plan financiero coherente y contar siempre con un cierre contable mensual (aunque sea provisional). Sin esa base, la inteligencia artificial multiplica el ruido y no aporta ninguna ventaja, sino al revés.
Empezar por tareas de bajo riesgo: captura documental y conciliación son el punto de entrada natural.
Mantener la trazabilidad: toda cifra automatizada debe poder reconstruirse hasta su documento origen. Si no se puede auditar, no se puede defender.
Definir quién valida qué: antes de “encender” nada conviene tener escrito qué salidas se revisan siempre, cuáles por muestreo y cuáles no se publican sin la revisión expresa de la persona correspondiente.
Medir el tiempo liberado y reinvertirlo: el retorno de estas prácticas de inteligencia artificial no está solamente en el ahorro de coste administrativo, sino en el análisis sobre qué se puede hacer con ese “nuevo” tiempo disponible para seguir optimizando los procesos internos de la empresa.
¿Cómo te ayudamos desde Andseed?
Si estás valorando cómo incorporar la inteligencia artificial en la gestión financiera de tu empresa sin perder control sobre los números, el mejor momento para ordenar el proceso de onboarding es antes de contratar este tipo de herramientas. En Andseed llevamos 10 años trabajando como CFO externo de decenas de startups y pymes españolas y, además, hemos vivido en primera persona la irrupción de la inteligencia artificial en las finanzas. Por tanto, nuestro equipo podrá ayudarte a:
Revisar la base contable y documental sobre la que se apoya cualquier automatización con inteligencia artificial.
Definir qué procesos financieros conviene automatizar en tu empresa y cuáles deben mantenerse bajo estricta supervisión humana.
Construir un Business Plan y un reporting mensual que integren los datos automatizados sin perder trazabilidad y solidez financiera.
Identificar si los desarrollos que estás acometiendo en tu empresa pueden encajar en líneas de financiación pública no dilutiva como ENISA o NEOTEC.
Contacta con nuestro equipo y te contaremos cómo podemos ayudarte a profesionalizar la gestión financiera de tu compañía.
