The Future CFO Talks Madrid: la IA en los departamentos financieros

La IA en finanzas ya no va de promesas futuristas. Va de acción responsable, ROI tangible y liderazgo informado. Y pocas historias lo demuestran mejor que la de The Future CFO Talks, una iniciativa que comenzó en Barcelona el pasado mes de mayo como un encuentro local para directores financieros que buscaban claridad en un entorno dominado por el ruido tecnológico.

Lo que empezó como una conversación íntima para responder a preguntas incómodas del CFO moderno: ¿qué puede hacer IA por mi equipo hoy?, ¿qué no debería hacer nunca?, ¿cómo defiendo un modelo ante auditoría?, ¿dónde está el ROI real? o ¿por dónde empiezo sin gastar millones?, terminó convirtiéndose en un fenómeno europeo.

Encuentro para CFOs en Madrid sobre IA

Tras congregar a decenas de CFOs y dejar un mensaje claro, la IA debe incrustarse en los sistemas que ya usas, ser trazable e ir acompañada de cultura organizativa, el éxito fue tal que el encuentro se replicó en París, Londres, Sofía, y finalmente en Madrid.

El 19 de noviembre, más de 150 CFOs, directores financieros, líderes de innovación y expertos en riesgo y tecnología volvieron a reunirse, esta vez en Madrid, para dar continuidad a la conversación y acelerar la adopción de IA en sus departamentos financieros.

The Future CFO Talks fue un encuentro diseñado para despejar dudas, derribar mitos y acelerar la adopción responsable de IA dentro de equipos de finanzas. La agenda no fue otra “charla sobre IA”, sino una conversación sobre confianza, practicidad, cultura, y ROI financiero tangible.

El evento fue co-hosteado por Payhawk y Embat, se estructuró alrededor de cuatro bloques esenciales: una keynote técnica, clara y visionaria de Josep M. (Pep) Martorell Rodon, una mesa redonda donde participaron expertos en riesgo, ciencia aplicada, consultoría, y ERPs, moderada por Laura Gámiz (Directora de Payhawk España) y Antonio Berga (Co-CEO de Embat).

Como recordatorio, una ponencia magistral de Víctor Küppers que nos trajo de vuelta a un punto crucial que a veces olvidamos: la actitud del liderazgo es la variable que separa la adopción del bloqueo.

Finalizamos con la presentación de los Agentes IA tanto de Embat como de Payhawk. La IA ya no pertenece al futuro. Pertenece al presente del CFO que decide ponerse manos a la obra.

La gran aceleración: ¿por qué el “hype” es ahora?

A menudo se repite que la IA es una tendencia, una moda o incluso una burbuja tecnológica. Pero el evento lo dejó claro desde el primer minuto: la IA no es hype, lo importante es la escala del cambio.

Los modelos de IA existen desde los años 50, pero el avance de esta tecnología que ha ocurrido en los últimos 15 años es un salto exponencial de aplicabilidad sin equivalente histórico.

Durante la ponencia, Josep Martorell compartió un punto clave: las limitaciones actuales no son sólo computación o coste, son principalmente datos, talento y energía. Estamos llenando internet de contenido generado por IA, lo que impacta en la calidad de las fuentes abiertas. Además, el consumo energético de los modelos generativos ya empieza a tensionar las redes eléctricas globales. Y el cambio en las capacidades y el talento es lo que harán que la adopción sea realmente la que se espera.

5 patrones que diferencian a las empresas que tienen ROI real del 95% que se queda en pilotos fallidos

En el mundo empresarial, el número más escalofriante compartido no fue sobre el FOMO tecnológico, sino sobre el fracaso organizativo: según un estudio del MIT Sloan School of Management, el 95% de los pilotos de IA en empresas fallan.

Pero lo relevante vino justo después: ¿qué hace el 5% que sí logra resultados?

1. Alinear cultura y tecnología: Los procesos, roles y competencias deben acompañar para que el cambio sea exitoso. Adoptan la IA como inteligencia aumentada, no como un experimento aislado.
2. Datos limpios, estructurados e integrados: Es crucial tener la información y datos ordenados para que la IA funcione. Revisar si la información de la empresa vive en silos, excels desordenados y ERPs sin integrar.
3. Plazos realistas: mínimo 6 meses para impactar procesos importantes. Transformar procesos estructurales como cierres contables o P2P no ocurre en 6 semanas. Las empresas que ven resultados sólidos planifican en tramos de meses, no semanas. La buena noticia es que Payhawk es fácil de implementar, porque la complejidad no está en la puesta en marcha de la herramienta, sino en la evolución y adopción del proceso interno.
4. Aprovechar la adopción informal de la IA dentro del equipo: Uno de los factores clave que diferencia a las empresas que logran resultados reales con IA es cómo su equipo interno empieza a usarla de manera natural antes de que exista un despliegue formal. Esto incluye empleados que se convierten en “champions de prompts”, que experimentan con la IA en mini-proyectos internos tipo hackathons, y que comparten buenas prácticas y aprendizajes entre colegas.
5. Empiezan por el back-office (donde hoy vive el ROI real): Las áreas menos atractivas son las que más ahorran trabajo manual, estrés y coste. Es decir, en el departamento financiero los ponentes hablaron de áreas transversales como Procure-to-Pay, Cuentas a Pagar, o el cierre contable (Record-to-Report).

Caja negra o bola de cristal: por qué los CFO no pueden aceptar una IA sin trazabilidad

La adopción masiva de IA en finanzas trae consigo un reto innegociable: auditabilidad, trazabilidad y transparencia. A diferencia de otras áreas, en finanzas los errores se traducen en riesgos regulatorios, pérdidas económicas y reputacionales. Por eso, el CFO debe asegurarse de que cualquier herramienta de IA que se implemente cumpla criterios claros de gobernanza y control.

Una infraestructura de IA confiable para finanzas debe:

• Explicar de dónde provienen los datos y cómo se procesan, para garantizar que los resultados sean interpretables y defendibles.
• Asegurar una trazabilidad completa de manera que cada decisión o recomendación generada por la IA pueda ser revisada por auditores internos o externos.
• Permitir revisión humana en todas las etapas críticas del flujo de trabajo, siempre mantener el control en manos de los responsables financieros.
• Estar limitada por políticas y guardaraíles claros, evitando que la IA tome decisiones fuera de los parámetros aceptados por la empresa o la normativa.
• Ser orquestado por roles y tareas, de modo que el CFO o los responsables del área puedan coordinar múltiples agentes y procesos de forma controlada.

Por eso, se reiteró varias veces durante las ponencias, que el mejor combo es aquel modelo que combina la inteligencia artificial con el criterio humano: por ejemplo, análisis de contratos de proveedores, revisiones de facturas o conciliaciones automáticas con validación humana. Esto permite que el equipo financiero gane eficiencia sin comprometer control ni cumplimiento normativo.

Métricas correctas: cómo medir realmente el éxito de la IA en finanzas

Uno de los debates más importantes durante el evento fue cómo medir correctamente el impacto de la IA en los departamentos financieros. La lección clave fue clara: no todas las métricas cuentan, y muchas veces los indicadores más fáciles de cuantificar son engañosos.

Lo que NO sirve medir

Algunas métricas que parecen útiles pero no reflejan resultados reales incluyen:

• Licencias activadas: solo indica que alguien tiene acceso a la herramienta, no que la use de manera efectiva ni que genere valor real.
• Veces que se usa el chatbot: contar interacciones sin vincularlas a resultados concretos puede dar la falsa sensación de adopción.
• Usuarios con acceso: simplemente saber cuántas personas pueden usar la IA no refleja si se ahorra tiempo, se reducen errores o se mejoran las decisiones.

A pesar que estas métricas son fáciles de recopilar y de mostrar en reportes, no representan contribución real al negocio ni justifican la inversión en IA.

Las métricas que realmente importan para medir el éxito de implementación de IA

En cambio, los CFO y expertos coincidieron en que el éxito debe medirse en resultados concretos, medibles y vinculados al valor financiero y operativo:

• Horas ahorradas: tiempo que los equipos dejan de dedicar a tareas repetitivas, manuales o de conciliación, liberando capacidad para trabajo estratégico.
• Ahorro de costes: reducción de errores, optimización de procesos y menos necesidad de recursos externos o temporales.
• Días reducidos en cierre contable o fiscal: impacto directo en la velocidad de reporting y en la capacidad de la empresa para reaccionar rápido.
• Decisiones aceleradas: la IA no solo reporta, sino que permite actuar antes, mejorando la competitividad.
• Riesgos mitigados: detección temprana de fraudes, errores o inconsistencias que antes pasaban desapercibidos.
• Impacto directo en la productividad del equipo: cómo los workflows se simplifican y los empleados pueden enfocarse en tareas de mayor valor.

Como resumió uno de los panelistas:
“Si no puedes justificar el éxito en términos de tiempo o coste, el proyecto no avanza. Cualquier otra métrica es solo una ilusión de progreso.”

El mensaje fue contundente: la IA en finanzas no debe ser evaluada por uso o adopción aparente, sino por resultados medibles que mejoren la función financiera, optimicen procesos y respalden decisiones estratégicas. Esto cambia la forma en que se planifican inversiones, se reporta al comité de dirección y se priorizan proyectos dentro del departamento financiero.

El CFO y las capacidades del equipo financiero en la era de la IA

El CFO se convierte en un director de orquesta, coordinando distintas herramientas que ayudan a hacer tareas de distintos roles dentro del equipo. Al igual que hace un director de orquesta, no deja que todos los músicos toquen a la vez, sino que hace que el conjunto produzca armonía estratégica y controlada.

En este nuevo escenario, la adopción de IA no depende únicamente de la tecnología, sino sobre todo de las personas que la usan. Los CFOs deben invertir en upskilling y reskilling: el upskilling consiste en desarrollar nuevas competencias dentro del rol actual de los empleados, mientras que el reskilling implica enseñar habilidades completamente nuevas para desempeñar otros roles. En el contexto de la IA y según el informe Future of Jobs del WEF, esto significa formar a los empleados en IA aplicada, análisis de datos, pensamiento crítico y gestión de procesos digitales, asegurando que puedan trabajar de manera efectiva con herramientas inteligentes y generar valor real para la organización.

Según los expertos del evento, la brecha entre las empresas que aplican IA con éxito o no, no es tecnológica: es de talento. Aquellos equipos que comprenden cómo interactuar con agentes inteligentes, interpretar outputs de IA y tomar decisiones estratégicas basadas en datos, generan un retorno real de inversión y mejoran la capacidad predictiva y estratégica de la función financiera.

En otras palabras, el éxito de la IA está directamente ligado a la capacidad del equipo de aprovecharla con confianza y juicio profesional. Como resumen, un quote para recordar:
“La IA no te quitará el trabajo, te lo quitará alguien que ya sabe usar IA.”

El factor humano: actitud y energía para liderar la adopción

La ponencia de Víctor Küppers marcó la diferencia, recordando que en un entorno cada vez más tecnológico, más sencillo, más automatizable, la ventaja competitiva seguirá estando en la actitud de las personas líderes y en su capacidad de mover a las organizaciones con energía y propósito.

¿Eres CFO y quieres empezar con la IA en tu equipo?

Durante el evento, los panelistas coincidieron en que el primer paso no es decidir qué herramienta comprar, sino identificar dónde duele realmente en los procesos financieros y ver qué problemas se quieren resolver. Adoptar un enfoque centrado en mejorar áreas ineficientes o repetitivas, genera resultados mucho más rápidos y sostenibles que lanzarse a proyectos ambiciosos sin dirección.

Además, no se necesitan presupuestos millonarios. Muchas de las herramientas que los equipos financieros ya utilizan vienen con capacidades de IA embebidas.

Un ejemplo claro es Payhawk, una plataforma empresarial en la que la IA ya está integrada a través de Agentes que gestionan viajes, pagos, compras y control financiero. Esto permite que los equipos den el primer paso desde donde ya operan, sin necesidad de construir flujos de trabajo complejos desde cero, facilitando una adopción rápida y segura, con resultados medibles desde el primer día. Si quieres saber más sobre cómo una solución como Payhawk puede ayudarte a agilizar la gestión financiera de tu equipo con Agentes IA, puedes solicitar una llamada con un experto de producto aquí.