La irrupción de la inteligencia artificial en los departamentos financieros está transformando de manera acelerada la gestión económica de las empresas, pero también está abriendo un debate crucial sobre la seguridad y la fiabilidad de los procesos. En un entorno donde un error en un pago, una brecha de datos o una decisión automatizada mal supervisada puede generar importantes pérdidas económicas y daños reputacionales, las organizaciones se enfrentan al reto de incorporar la IA sin comprometer el control financiero. El estudio “CFO AI Readiness Report” de Payhawk revela que, aunque muchas compañías reconocen el enorme potencial de esta tecnología, todavía existen carencias significativas en gobernanza, protección de datos y capacidad de supervisión segura.
Los datos del informe muestran una realidad contradictoria. Mientras la IA promete agilizar tareas y reducir errores humanos, el 74% de las empresas más avanzadas en inteligencia artificial financiera aún no dispone de capacidades suficientes para escalar su uso de forma segura. Además, el 22% carece de normas mínimas de gobernanza tecnológica y un 39% no cuenta con bases de datos sólidas que permitan análisis realmente confiables. Estas cifras reflejan que la automatización financiera no puede depender únicamente de algoritmos potentes, sino también de estructuras robustas de control, trazabilidad y ciberseguridad que garanticen la integridad de la información y la transparencia de cada operación crítica.
Sin embargo, el estudio también evidencia que, cuando la IA se implementa con garantías y protocolos adecuados, sus beneficios pueden ser determinantes para la eficiencia empresarial. La automatización inteligente puede acelerar hasta un 70% los procesos de pago, lograr que el 98% de los gastos se presenten dentro de plazo y reducir hasta un 40% el volumen de tickets administrativos. Más allá del ahorro de tiempo, estas mejoras refuerzan la seguridad operativa al disminuir errores manuales, aumentar la capacidad de supervisión y mejorar la trazabilidad de los movimientos financieros. En este contexto, la IA deja de ser vista únicamente como una amenaza potencial para convertirse en una herramienta estratégica capaz de fortalecer el control financiero y liberar a los equipos humanos para tareas de análisis, prevención de riesgos y toma de decisiones de alto valor. Laura Gámiz es directora en España de Payhawk.
¿Qué papel está desempeñando actualmente la inteligencia artificial en la transformación de los departamentos financieros dentro de las organizaciones?
La IA ya forma parte del día a día de muchos departamentos financieros, impulsada principalmente por la necesidad de ganar eficiencia y reforzar el control en entornos de alta exigencia. Su presencia se nota especialmente en iniciativas que buscan automatizar tareas y mejorar la fiabilidad de la información con la que se toman las decisiones. Ahora bien, el punto de adopción en el que se encuentran muchas organizaciones todavía es intermedio. Según nuestro último estudio, CFO AI Readiness Report este es el caso de cerca de la mitad de los equipos financieros. Se trata de empresas que han empezado a trabajar con la IA y tienen casos de uso en marcha, pero no disponen de la estructura necesaria para elevarla de forma consistente.
El resultado es cierta tensión entre lo que la tecnología promete y lo que realmente puede sostener en la operativa diaria. El cambio más importante se produce cuando la IA deja de usarse de forma puntual y se integra en funciones con responsabilidad directa sobre el negocio, como los controles internos, las aprobaciones o el cierre contable. Es en ese punto donde pasa a tener un impacto real. Y no siempre es sencillo llegar ahí. Incluso, el 74% de las compañías que se consideran avanzadas en IA reconocen que aún no disponen de las condiciones necesarias para escalar su uso en procesos financieros clave.
¿Cuáles son las principales áreas, como contabilidad, auditoría o gestión de riesgos, donde la IA está teniendo un mayor impacto?
Si lo llevamos a la práctica, vemos que donde más se ha extendido su uso es en simplificar tareas operativas o mecánicas que consumen mucho tiempo, ya que, en la gestión de gastos, el automatizar la recopilación de recibos, detectar anomalías o enviar recordatorios puede llegar a duplicar la velocidad del proceso. No obstante, donde la IA cobra más valor, es cuando se integra en funciones con altos niveles de responsabilidad y control, como el cierre contable, los controles internos, las aprobaciones, la gestión de excepciones, las trazas de auditoría o la gobernanza del gasto.
¿Qué beneficios concretos están observando las empresas tras la adopción de estas tecnologías en términos de eficiencia, reducción de costes o toma de decisiones?
Uno de los efectos más visibles es la mejora en la eficiencia operativa. La automatización de tareas repetitivas reduce de forma significativa la carga manual y permite que los equipos financieros dediquen más tiempo a actividades de mayor valor. Esto no solo agiliza los procesos, también ayuda a minimizar errores y a trabajar con información más fiable. También se aprecia un avance claro en el control del gasto y en la capacidad de gestión. Al incorporar la IA en flujos donde intervienen aprobaciones, excepciones o controles internos, las organizaciones pueden supervisar mejor cómo y dónde se produce el gasto, asegurando que cada operación se ajusta a las políticas definidas. Esto permite detectar desviaciones con mayor rapidez, evitar ineficiencias y, en última instancia, optimizar el uso de los recursos.
En cuanto a innovaciones concretas de IA, una de las tecnologías que mejor resultados está dando es la IA agéntica, al permitir automatizar funciones y realizar tareas de forma alineada con el contexto de la empresa y de manera accesible para todos los empleados. Ejemplo de ello es (el rollo de la Oficina IA) Ejemplo de ello es nuestra Oficina IA para CFOs, una serie de cuatro Agentes de Inteligencia Artificial, (Control Financiero, Compras, Viajes y Pagos), que automatizan tareas financieras cotidianas en base a unos parámetros prestablecidos, se garantiza una trazabilidad completa, y la capacidad de auditoría de cualquier operación. A nivel más concreto, a través de estos Agentes, en compras, se puede gestionar solicitudes, aplicar políticas y automatizar aprobaciones, reduciendo el tiempo hasta en un 60%.
También, en viajes de empresa, permite organizar reservas y generar informes automáticamente, ahorrando hasta 90 minutos por viaje. Además, en el área de la atención interna, los Agentes de IA pueden resolver hasta el 40% de las consultas habituales del equipo financiero.
¿Qué retos o resistencias internas están encontrando las compañías a la hora de implementar soluciones de inteligencia artificial en el ámbito financiero?
El avance en la adopción de la IA es innegable, pero muchas organizaciones siguen encontrando dificultades cuando intentan llevarla a su operativa diaria. Cada vez son más las que invierten en capacidades, herramientas e, incluso, presupuesto. De hecho, nuestro estudio indica que el 78% de los líderes en IA, que son las organizaciones que califican su madurez en IA con una puntuación de 7 a 10 sobre 10, declaran contar con competencias y el 69% disponen de presupuestos comprometidos para sus proyectos de IA. Sin embargo, ese avance no siempre se traduce en un uso consolidado dentro de los procesos financieros. A partir de ahí, aparecen dos barreras bastante claras, la “deuda de normas” y la “deuda de datos”.
La primera tiene que ver con las normas y la gobernanza. Un 45% de las empresas que se consideran líderes en IA financiera reconocen que aún no cuentan con reglas mínimas para regular su uso en los flujos de trabajo clave. Esto limita su aplicación en entornos donde es clave justificar, auditar y controlar cada decisión. La segunda está relacionada con los datos. Varias de estas organizaciones no disponen de una calidad de datos suficientemente sólida como para respaldar análisis basados en IA, lo que dificulta confiar en los resultados y escalar su uso en procesos críticos.
¿Cómo afecta la incorporación de la IA al perfil profesional de los trabajadores del departamento financiero? ¿Se están demandando nuevas competencias?
Progresivamente, la incorporación de la IA está cambiando el tipo de trabajo que realizan los equipos financieros. A medida que se automatizan más tareas operativas, el foco se desplaza hacia un perfil más estratégico, con funciones centradas en la supervisión de los procesos, la validación de los resultados y la toma de decisiones. Esto implica trabajar con más criterio sobre la información disponible y asumir un papel más activo en cómo se gestionan los flujos financieros dentro de la organización. Al mismo tiempo, empieza a ser necesario desenvolverse con mayor soltura en entornos donde la tecnología forma parte del propio proceso. No se trata solo de utilizar nuevas herramientas, sino de entender cómo se aplican dentro de circuitos que exigen control, trazabilidad y cumplimiento. En ese contexto, gana peso la capacidad de interpretar datos, revisar excepciones y operar con sistemas que ya integran inteligencia artificial en su funcionamiento cotidiano.
Desde el punto de vista ético y regulatorio, ¿qué riesgos plantea el uso de inteligencia artificial en la gestión financiera y cómo se están abordando?
Uno de los principales riesgos tiene que ver con la capacidad de controlar y justificar cómo se utiliza la IA dentro de los procesos financieros. En este ámbito, no basta con que la tecnología funcione. Es imprescindible poder explicar cada decisión, seguir el rastro de las operaciones y garantizar que todo se ajusta a los requisitos de auditoría y cumplimiento. Sin ese nivel de control, resulta difícil integrar la IA en flujos operativos donde la responsabilidad es alta y las exigencias regulatorias son constantes. Hoy en día, muchas organizaciones todavía están trabajando en esa base. Como comentamos previamente, casi la mitad de las empresas que se consideran líderes en IA financiera aún no cuentan con normas mínimas que regulen su uso, lo que limita su aplicación en los procesos clave. Por eso, una parte importante del esfuerzo debería ponerse en establecer marcos que permitan utilizar la IA de forma segura, trazable y alineada con las obligaciones legales desde el primer momento.
