Future CFO Talks: cómo aplican la IA los líderes financieros sin perder el control

Hace dos semanas, en Vilna, Payhawk celebró el primer evento Future CFO Talks de 2026, una sesión exclusiva para CFOs y líderes financieros que se enfrentan al mismo reto: más control, decisiones más rápidas y menos tolerancia a la ineficiencia.

Ese reto suele aparecer en situaciones cotidianas. La persona responsable de un departamento necesita pedir nuevos portátiles antes de que se incorpore un grupo de empleados la semana que viene. Está pensando en los plazos de entrega, la disponibilidad del proveedor y en tener a todo el mundo listo a tiempo. No está pensando en la política de compras. Pero finanzas sigue necesitando que ese gasto esté aprobado, sea visible y se mantenga bajo control.

Esa distancia entre cómo trabaja realmente la gente y cómo necesita operar finanzas surgió una y otra vez en Vilna durante la charla informal “Scaling Finance Operations: Lessons from Orbio World and NordSecurity”, con la participación de Ieva Terminaite, Procurement Tech Lead en NordSecurity, y Martynas Nenėnas, CFO en Orbio World.

La conversación se centró en los cambios prácticos que están introduciendo los equipos financieros para cerrar esa brecha, desde una disciplina más sólida en torno a las órdenes de compra hasta automatizaciones que reducen el trabajo manual sin perder control.

El debate también reflejó una tendencia más amplia que vemos en nuestra última investigación para CFOs. En un estudio global con 1.520 profesionales de finanzas, vimos que la adopción de la IA en finanzas ya no está simplemente en una fase inicial, sino que avanza de forma desigual. Muchos equipos están experimentando, pero muchos menos cuentan con los controles, la responsabilidad y el diseño de flujos de trabajo necesarios para escalar la IA de forma segura dentro de finanzas.

El control empieza por el comportamiento, no por los sistemas

Si hubo una lección constante en Vilna, fue esta: un mejor control empieza por el comportamiento.

Ieva Terminaite, Procurement Tech Lead en NordSecurity, explicó qué hizo falta para implantar la disciplina de órdenes de compra en una organización de más de 2.000 empleados y por qué la formación pasiva se quedó corta muy pronto.

Probamos con vídeos. Nadie los veía. Hay que sentarse con la gente y explicar por qué esto importa.

En lugar de eso, el equipo apostó por una implicación directa: reunirse cara a cara con los equipos y adaptar el mensaje a su forma de trabajar.

Al mismo tiempo, introdujeron una política clara: sin orden de compra, no hay pago.

“En cuanto la gente entiende que la factura no se va a pagar sin una OC, la conversación cambia”, explicó Ieva Terminaite. “La planificación empieza antes.”

En seis meses, la empresa alcanzó un 60 % de cobertura de órdenes de compra, incluida su adopción en equipos de ingeniería y marketing.

Aquí es donde fallan muchos procesos de transformación financiera. Se implantan herramientas, pero el comportamiento no cambia.

La conclusión práctica para los CFOs es sencilla: la automatización es clave, pero no se puede automatizar algo que la gente no sigue.

Por qué la gestión del cambio sigue marcando la diferencia

Nikolay Pohlupkov, GM Accounts Payable en Payhawk y moderador de la sesión, señaló que lanzar una herramienta no basta para cambiar comportamientos y que los equipos financieros suelen infravalorar el nivel de apoyo que los usuarios realmente necesitan.

Los nuevos sistemas no suelen fallar por una cuestión de funcionalidad, sino porque no se adoptan.

Cada equipo responde de una manera distinta:

• Los equipos administrativos suelen adoptar antes
• Los equipos de marketing necesitan flexibilidad
• Los equipos de ingeniería requieren explicaciones más profundas

Un enfoque que dio buenos resultados de forma constante para Ieva Terminaite fue empezar por los equipos más receptivos y ampliar después:
“Generas impulso con los equipos que lo entienden. Luego incorporas al resto.”

Esa secuencia reduce la fricción y crea pruebas internas antes de seguir escalando.

Por qué el control del gasto se está desplazando a fases más tempranas del proceso

Para las organizaciones en rápido crecimiento, especialmente aquellas con un gasto importante en marketing, el control a posteriori llega demasiado tarde.

Los ponentes coincidieron en que el gasto inadecuado debe frenarse antes de que ocurra, no corregirse después.

Este cambio transforma por completo la forma de operar de finanzas:

• Las aprobaciones se producen antes de asumir compromisos
• Los presupuestos guían las decisiones en tiempo real
• La visibilidad existe antes de que el dinero salga de la empresa

Y aquí es precisamente donde la verdadera orquestación financiera se vuelve crítica. No basta con conectar sistemas. Finanzas tiene que guiar la toma de decisiones a medida que el trabajo avanza dentro de la empresa.

Dónde la IA ya está generando valor

Ese mismo patrón apareció en la conversación sobre IA. Los casos de uso que más importaban eran los que eliminaban trabajo repetitivo y encajaban con los requisitos existentes de aprobación, políticas y auditoría. Y esto importa porque, en nuestro segundo informe sobre preparación de la IA para CFOs, solo el 26 % de quienes se consideran líderes en IA afirmaron contar con todas las condiciones operativas necesarias para escalar la IA con confianza en finanzas.

En la práctica, la conversación apuntó a tres áreas en las que la IA ya está aportando valor.

Procesamiento automatizado de facturas

Cuando las facturas coinciden con órdenes de compra y presupuestos ya aprobados, pueden procesarse automáticamente.

“A los usuarios les encanta porque no tienen que perseguir aprobaciones. A finanzas le encanta porque todo se mantiene dentro de la política”, afirmó Ieva Terminaite, Procurement Tech Lead en NordSecurity

Esto reduce el trabajo manual sin perder control.

OCR y captura de datos

La introducción manual de datos sigue siendo un coste oculto en muchos equipos financieros.

Como explicó Martynas Nenėnas, CFO en Orbio World:

Parece algo básico, pero eliminar la entrada manual de datos ahorra horas de contabilidad cada semana.

El OCR permite procesar facturas automáticamente y reducir tanto el esfuerzo como la tasa de errores.

Aplicación de políticas

La IA también está mejorando la coherencia con la que se aplican las reglas:

• Las facturas fuera de plazo pueden bloquearse automáticamente
• El gasto no conforme se detecta desde el principio
• La aplicación de políticas pasa de ser manual a ser sistemática

Son mejoras graduales, pero su efecto se multiplica rápidamente en flujos financieros de alto volumen.

Por qué finanzas está adoptando la IA con más cautela

En comparación con otras áreas, finanzas está avanzando con más prudencia en la adopción de la IA, y el motivo es bastante evidente.

La IA en finanzas no se limita a generar resultados. Influye en decisiones que deben resistir el escrutinio de auditoría, compliance y accountability.

La investigación de Payhawk pone de relieve esa brecha: incluso entre los líderes en IA, el problema rara vez son las capacidades; el problema son las reglas. Los datos mostraron que:

• El 32,1 % de los líderes afirma tener las capacidades sólidamente implantadas, pero no dispone de unas reglas mínimas
• El 21,7 % declara contar con medidas de ejecución sólidas sin tener tampoco esas reglas mínimas

En otras palabras, las capacidades y la experimentación están muy extendidas, pero la ejecución gobernable no.

La verdadera limitación: confianza y delegación

Esa distinción quedó clara en Vilna. Los líderes financieros no se preguntan si la IA funciona. Se preguntan en qué pueden confiar en ella.

Como explicó Nikolay Pohlupkov:

Muchas conversaciones sobre IA siguen centradas en lo que la tecnología puede hacer. En finanzas, la pregunta más difícil es qué estás dispuesto a delegar y bajo qué reglas.

Esa pregunta define hasta dónde puede llegar la IA dentro de finanzas.

Hoy, la mayoría de los equipos se siente cómoda utilizando IA para:

• Analizar tendencias
• Dar soporte al reporting
• Ayudar en la toma de decisiones

Pero cuando se trata de compras autónomas o de decisiones de aprobación, la cautela sigue presente.

Por qué escalar la IA depende del diseño operativo, no de las herramientas

Otro hallazgo de la investigación de Payhawk ayuda a explicar por qué tantos equipos financieros logran buenos resultados iniciales con pilotos de IA, pero tienen dificultades para escalarlos en toda la función: la IA en finanzas no escala porque mejore el modelo. Escala cuando los controles, la responsabilidad y los cimientos de datos son lo bastante sólidos como para sostenerla.

Ese es el verdadero umbral. En finanzas, la escalabilidad depende menos de la herramienta en sí y más de si el modelo operativo que la rodea puede soportarla. La IA necesita reglas claras sobre lo que puede hacer, responsables definidos sobre los resultados, datos que cuadren con los sistemas de registro y procesos capaces de gestionar excepciones sin generar riesgo.

Sin esas bases, la IA puede seguir ahorrando tiempo en tareas aisladas, pero sigue siendo una capa de productividad, en lugar de convertirse en parte del modelo operativo de finanzas.

Un área señalada como relevante para el futuro fue la conciliación bancaria. Como apuntó Martynas Nenėnas, “Si la conciliación se automatiza por completo, eliminas horas de trabajo cada mes.”

Y eso importa porque el beneficio no es solo la eficiencia. Automatizar a este nivel da a los equipos financieros más tiempo para planificación, análisis y business partnering. Con el tiempo, eso desplaza a finanzas desde el procesamiento operativo hacia un papel más estratégico dentro de la empresa.

Qué significa esto ahora para los líderes financieros

Tanto en las conversaciones del evento como en la investigación de Payhawk, hay una idea que destaca por encima del resto:

La IA se frena en finanzas cuando no puede operar dentro de las reglas financieras, los flujos de aprobación y los requisitos de auditoría.

Y por eso muchas organizaciones sienten que están atascadas. Están en un punto intermedio: activas, pero todavía sin capacidad para escalar con seguridad.

Para los CFOs, esto redefine el problema en torno a unas prioridades muy prácticas:

• Dar prioridad al comportamiento antes que a la automatización
• Diseñar procesos que la gente vaya a seguir de verdad
• Introducir la IA allí donde las reglas y los datos ya la respaldan
• Definir límites claros antes de ampliar la automatización
• Escalar solo allí donde las decisiones sigan siendo auditables y exista responsabilidad clara

Así es como los equipos financieros pasan de la experimentación a la ejecución.

Próximos pasos

Si las conversaciones de Vilna y nuestra investigación apuntan a una conclusión práctica, es esta: el siguiente paso no es añadir IA en todas partes al mismo tiempo. Es identificar dónde ya está influyendo en el trabajo financiero y comprobar si esas decisiones pueden sostenerse con las reglas, aprobaciones y requisitos de auditoría que ya tienes.

Si quieres evaluar la situación de tu propia organización, empieza con una revisión sencilla:

1. ¿Dónde está influyendo ya la IA en las decisiones financieras?
2. ¿Cuáles de esas decisiones podrías defender en una auditoría?
3. ¿Dónde siguen existiendo soluciones manuales provisionales?
4. ¿Qué se rompería si escalaras hoy esos flujos de trabajo?

Las respuestas te mostrarán dónde conviene actuar primero, ya sea reforzando políticas, mejorando la calidad de los datos o rediseñando un flujo de trabajo antes de seguir escalándolo. Ese es un punto de partida más útil para los líderes financieros: identificar dónde la IA puede operar de forma segura, coherente y con una responsabilidad clara. Para profundizar en lo que está ayudando a los equipos financieros a escalar la IA con seguridad, consulta el informe del estado del uso de IA en Finanzas.