La adopción de la IA en finanzas avanza

La noticia

La Inteligencia Artificial ya forma parte del día a día de muchos departamentos de finanzas. Sobre todo, impulsada por la necesidad de ganar eficiencia, mejorar el control y responder a entornos de creciente complejidad. Sin embargo, ese avance no se está produciendo al mismo ritmo en todas las organizaciones. Casi la mitad sigue estando en un nivel medio de madurez, un punto en el que la experimentación es real, pero todavía no existe la estructura necesaria para escalar estas capacidades de forma segura y coherente dentro de los flujos de trabajo clave.

Esta es una de las principales conclusiones del estudio ‘CFO AI Readiness Report’ elaborado por Payhawk, solución global para la gestión de gastos de empresa, en colaboración con IResearch. A partir de una encuesta a 1.520 responsables de finanzas y negocio de empresas de distintos sectores, tamaños y regiones, el informe ofrece una visión detallada del nivel real de madurez en IA en un momento en el que muchas compañías afrontan decisiones críticas sobre inversión, automatización y control financiero.

“Hay una diferencia clara entre desplegar iniciativas de IA dentro de la función financiera y estar preparados para operarlas de forma sostenible,” explica Laura Gámiz, directora de Payhawk España. “Esta diferencia cobra ahora especial relevancia. Los CFOs se están enfrentando a decisiones complejas sobre dónde invertir y cómo hacerlo en un contexto marcado por unos márgenes de error cada vez más reducidos y unas expectativas crecientes por parte del negocio”.

Un mercado a distintas velocidades en la adopción de la IA financiera

El despliegue de la IA en los departamentos financieros avanza de forma desigual. Junto a ese 50% de organizaciones con proyectos activos que no han conseguido incorporar a sus procesos diarios, el informe añade otro segmento de empresas rezagadas que aún están dando los primeros pasos.

Incluso entre los más avanzados – casi un tercio de compañías que indican que han logrado escalar el uso de sus iniciativas – conviven realidades muy distintas, desde empresas que han integrado esta tecnología en sus flujos de trabajo financieros con responsabilidades claramente definidas, hasta otras que progresan rápidamente, pero sin controles suficientes o que invierten con una intención clara, pero sin las bases necesarias para escalar.

Las claves estructurales detrás de la madurez en IA financiera

Esta falta de homogeneidad está estrechamente ligada al sector y tamaño de las empresas. El estudio muestra que las grandes compañías tecnológicas son las que presentan los niveles más altos de madurez en el uso de la IA en finanzas, con más del 70% situándose en los tramos avanzados. En el extremo opuesto, las organizaciones más pequeñas de sectores regulados o las dedicadas a la fabricación, retail, logística, energía o prestación de servicios de salud muestran una preparación mucho más limitada. Entre ambos polos, las compañías no tecnológicas de mayor tamaño ya están incorporando la IA en sus departamentos financieros, pero tienen dificultades para llevar esas iniciativas al núcleo de sus operaciones.

Este patrón tiene mucho que ver con factores estructurales dentro de las propias organizaciones. Los niveles más altos de madurez en el uso de la IA en finanzas son más habituales en compañías con estructuras complejas y multi-entidad, donde la escala obliga a invertir en estandarización, servicios compartidos y modelos de control más centralizados. Sin embargo, esta complejidad no garantiza por sí sola una mayor preparación para la IA, ya que cuando faltan consistencia en los datos o marcos claros de gobernanza, incluso las organizaciones más avanzadas pueden encontrar dificultades para progresar con agilidad.

De la ambición tecnológica a la realidad financiera

La inteligencia artificial se ha convertido en una palanca clave para los equipos financieros. Bien aplicada, permite automatizar tareas repetitivas, mejorar la visibilidad y el control del gasto, reforzar la trazabilidad de las operaciones y ofrecer información más fiable para la toma de decisiones. Estos beneficios explican por qué la IA ocupa hoy un lugar prioritario en muchas hojas de ruta financieras, especialmente en organizaciones que buscan ganar eficiencia sin perder rigor ni control.

Sin embargo, en finanzas, trasladar ese potencial a la operativa diaria no es tan sencillo como en otras áreas. A diferencia de funciones en las que la experimentación puede avanzar con mayor margen, aquí la IA debe operar desde el inicio bajo exigencias estrictas de control, auditoría y cumplimiento normativo para poder escalar hacia flujos de trabajo con impacto real en el negocio. En este contexto, el estudio señala que el principal factor limitante no es la capacidad de los modelos, sino la posibilidad de integrar estas soluciones de forma estable, defendible y repetible dentro de entornos financieros complejos.

A este respecto, Laura Gámiz concluye:

Payhawk se sitúa justo en el punto donde convergen ambición por la IA y la realidad financiera de las empresas. Nuestra tecnología interviene en los flujos de trabajo en los que las aprobaciones se convierten en gasto, se ejecutan pagos, se acumulan excepciones y se ponen a prueba los registros de auditoría. Por eso, creemos que el verdadero obstáculo no es la experimentación, sino operar esta tecnología dentro de los controles sin perder la rendición de cuentas”.