Future CFO Talks: La mayoría de los equipos financieros usan la IA para hacer lo incorrecto más rápido

Las conversaciones del tercer Future CFO Talks fueron mucho más allá de la pregunta habitual sobre la adopción de la IA. La cuestión que dominó el debate fue otra mucho más incómoda: ¿estamos utilizando la IA en algo que realmente importa?

Una sala llena de CFOs pasó la mañana compartiendo experiencias, retos y aprendizajes. Y quizá la idea más valiosa de toda la jornada fue una advertencia sobre cómo hacerlo mal.

Daniel Ruiz, socio de la firma de auditoría y consultoría Crowe, insistió en un principio que considera fundamental: automatizar un proceso deficiente solo consigue que ese proceso deficiente vaya más rápido.

Lo explicaba utilizando un ejemplo muy sencillo: la pantalla de entrada de facturas, ese formulario donde alguien introduce manualmente las facturas de proveedores. La mayoría de los equipos se pregunta cómo hacer ese proceso más eficiente. La pregunta correcta, según Ruiz, es otra: ¿por qué sigue existiendo?

"Dentro de unos años", afirmó, "miraremos esa pantalla igual que hoy miramos un teléfono con dial y cable rizado".

Esa reflexión resume perfectamente la trampa en la que están cayendo muchas áreas financieras. Están invirtiendo en IA para acelerar tareas que no deberían existir.

El problema de entrada: automatizar lo que no hace falta

La propuesta de Ruiz es sencilla. Hay que dejar de construirlo todo alrededor del ERP y empezar a situar los datos en el centro.

Durante dos décadas, el ERP ha sido el núcleo de las operaciones financieras. Todo tenía que pasar por él. Eso aportaba control, pero también hacía que integrar sistemas y compartir información fuera lento y complejo.

Si el ERP deja de ser el punto central, explicó, muchas de esas pantallas y procesos manuales desaparecen por sí solos. Ya no hace falta que una persona se dedique a mover información de un sistema a otro.

Esta es la parte menos llamativa de cualquier estrategia de IA. Antes de automatizar una tarea, hay que decidir si merece la pena conservarla.

Hoy comprobarlo es más barato que nunca. Ruiz estima que un piloto de IA cuesta menos del cinco por ciento de lo que suponía sustituir un ERP hace unos años. El coste de equivocarse es bajo.

Crowe lo comprobó en su propio equipo de forensic. Implementaron un modelo de lenguaje privado y controlado para analizar grandes volúmenes de documentación que los investigadores deben revisar antes de emitir una opinión profesional. La estimación inicial apunta a una reducción del setenta por ciento del tiempo dedicado a la lectura, manteniendo además la trazabilidad completa de cada respuesta hasta el párrafo original del documento.

Y eso nos lleva a la segunda gran trampa.

El problema de salida: más rápido, ¿para qué?

Pep Martorell, que fue director asociado del Barcelona Supercomputing Center durante más de una década, planteó una reflexión directa.

"Vosotros, los de finanzas, nunca me enseñáis una línea en la cuenta de resultados que diga 'tiempo ahorrado'."

El tiempo liberado solo genera valor cuando se traduce en menores costes o mayores ingresos. Puedes automatizar un proceso y liberar el cuarenta por ciento de la jornada de una persona, pero eso, por sí solo, no cambia nada. El valor aparece cuando decides qué hacer con ese tiempo.

Y ahí es donde se produce la diferencia.

Muchas empresas optan por la solución más sencilla. Liberan tiempo y lo convierten en una reducción puntual de costes o de plantilla. Funciona, pero solo una vez. Después, ya no queda margen para seguir mejorando.

Iván Herrero, CFO de Cooltra, mostró un enfoque distinto:

Su equipo tenía cuatro personas dedicadas a introducir facturas manualmente. Después de desarrollar un modelo capaz de hacerlo automáticamente, esa tarea pasó a requerir solo una persona.

Las otras tres no abandonaron la empresa. Pasaron a trabajar en análisis financiero, previsión de tesorería y fiscalidad, áreas para las que Cooltra nunca había tenido suficiente capacidad.

La plantilla seguía siendo la misma. Lo que cambió fue el valor que aportaba.

La compañía siguió la misma lógica en atención al cliente. Más del sesenta por ciento de los cientos de miles de conversaciones que gestionan cada año ya son resueltas por IA. En lugar de reducir el equipo, aprovecharon la capacidad liberada para atender llamadas telefónicas que antes no podían cubrir.

Herrero discrepó respetuosamente de la visión de Martorell. Desde su perspectiva, el tiempo sí puede acabar reflejándose en la cuenta de resultados.

En realidad, ambos defendían la misma idea desde ángulos distintos.

El tiempo ahorrado solo se convierte en valor cuando alguien decide cómo utilizar la capacidad que se ha liberado.

Dos preguntas que importan más que la tecnología

Hace apenas un año, la mayoría de los equipos financieros se preguntaba cómo automatizar más procesos.En Barcelona, la conversación ya había evolucionado hacia dos preguntas mejores.

• ¿Debería existir este trabajo?
• Y si deja de existir, ¿en qué quiero invertir el tiempo que voy a recuperar?

La primera elimina trabajo innecesario en lugar de acelerarlo. La segunda determina si el ahorro obtenido se convierte en un beneficio puntual o en una ventaja sostenible.

Ninguna de las dos es una cuestión tecnológica. Ambas son decisiones de negocio. Por eso terminan en la mesa del CFO y no en la del departamento de IT.

Nada de esto requiere más software. Requiere tomar mejores decisiones antes de implementar la tecnología. Y esa es precisamente la parte que muchas empresas pasan por alto.

En el Future CFO Talks quedó claro que los equipos que ya están obteniendo resultados con la IA no son necesariamente los que más han invertido. Son los que primero se preguntaron si un proceso seguía teniendo sentido y qué harían con el tiempo que lograran liberar. Los demás siguen utilizando la IA para acelerar tareas que nunca deberían haber existido.