Director Financiero de Tecnología Afirma que los Líderes Financieros Malinterpretan el Impacto Financiero de la IA
Descubra cómo los líderes financieros están utilizando la IA para automatizar flujos de trabajo, mejorar la precisión y reducir el trabajo manual, manteniendo a las personas responsables del juicio y la supervisión.
Ashok Manthena
Director Financiero (CFO) y Jefe de IA Financiera en ChatFin.ai
Ejecución de IA: Los equipos financieros deben centrarse en integrar la IA en las operaciones más allá del simple análisis para mejorar la ejecución.
Adopción Gradual: Los CFO deben implementar la IA de manera gradual para evitar interrumpir operaciones críticas en grandes organizaciones.
Impacto en los Costos: La IA puede reducir costos y mejorar la eficiencia, pero los líderes deben priorizar la continuidad del negocio sobre los ahorros rápidos.
Flujo de Trabajo de Cuentas por Cobrar: Los agentes de IA optimizan los procesos de cuentas por cobrar, haciéndolos más eficientes y mayormente automatizados.
Rol del Juicio: La elaboración de presupuestos y previsiones sigue dependiendo del juicio humano, ya que la IA no puede automatizar completamente estas funciones.
Ashok Manthena es el CFO y Director de Finanzas IA en ChatFin.ai. También es autor e investigador centrado en aplicar la IA en las operaciones financieras.
En esta entrevista, Ashok comparte cómo los líderes financieros deben abordar la transformación de IA en sus organizaciones.
Avanzando más allá del análisis de IA hacia la ejecución de IA
Soy Ashok Manthena, investigador y profesional centrado en aplicar la IA a las operaciones financieras. Mi trabajo abarca funciones financieras principales, incluyendo AP/AR, procesos del controller como el cierre de mes, FP&A e impuestos.
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He trabajado con grandes empresas a lo largo de mi carrera, y hoy colaboro con una amplia gama de compañías, desde organizaciones medianas hasta negocios con varios cientos de millones o más de mil millones de dólares en ingresos. Estas organizaciones varían en sectores, tecnologías y sistemas ERP, lo que añade más capas de complejidad, especialmente en temas de ciberseguridad.
Mi enfoque está en cómo la IA puede ir más allá del análisis y pasar a la ejecución, automatizando flujos de trabajo, mejorando la precisión y permitiendo que los equipos financieros operen con mayor rapidez y control.
Por qué los CFOs deben impulsar una adopción gradual de la IA
Muchos CFOs —especialmente en empresas medianas y grandes, aunque esto se aplica de forma más general— asumen que su transformación con IA será un cambio radical, en el que la IA tomará rápidamente el control de los procesos desde el primer día. Eso no es práctico.
En organizaciones grandes, las operaciones financieras son fundamentales para el funcionamiento del negocio y no pueden ser interrumpidas. Como resultado, la adopción de la IA debe ser mucho más deliberada y gradual de lo que la gente espera. Todo CFO debería reconocer esto.
En cualquier transformación, el elemento humano es fundamental. La resistencia al cambio y una adecuada gestión del cambio requieren una atención seria —esto es especialmente cierto en la transformación de IA. En última instancia, una persona sigue siendo responsable del resultado; siempre hay alguien que responde por ello. Por tanto, no debemos pasar por alto ni tratar a la ligera el aspecto humano de la adopción de IA.
Un enfoque de arriba hacia abajo es el más efectivo. Cuando los líderes financieros impulsan activamente la adopción de la IA, identifican dónde los equipos invierten su esfuerzo y fomentan mejoras específicas, la adopción se acelera. Ese enfoque impulsado por el liderazgo sobre los cuellos de botella operativos hace que las iniciativas de IA den resultados.
Cómo la IA afecta a los resultados de una empresa
Cuando se implementa con reflexión, he visto los beneficios de la IA en varios frentes.
Ha habido una reducción de costes significativa, así como una menor dependencia de recursos manuales, porque ahora muchos procesos funcionan automáticamente.
Y además de esto, hemos observado un cambio más significativo: las personas y los equipos pueden ahora hacer cosas que antes no podían, por falta de tiempo o recursos. En vez de centrarse solo en tareas rutinarias, ahora dedican más tiempo a trabajos que impactan directamente en los resultados de la empresa.
Dicho esto, creo que muchas personas malinterpretan el impacto financiero. Los ahorros iniciales por automatización aparecen rápidamente, pero se estabilizan con la misma rapidez. Lo más importante es proteger la continuidad del negocio, minimizar el riesgo de disrupciones y mejorar el rendimiento general. En grandes organizaciones financieras, incluso pequeñas interrupciones pueden tener un gran impacto financiero, por lo que una adopción más lenta y controlada conserva mejor el valor que una reducción de costes agresiva.
A medida que los equipos experimentan, identifican los casos de uso que realmente impulsan el ROI —no solo reduciendo esfuerzo, sino mejorando la precisión, el control y la toma de decisiones. Ahí es donde está el verdadero beneficio financiero.
Lo que importa más es proteger la continuidad del negocio, minimizar el riesgo de interrupciones y mejorar el rendimiento general de la empresa.
Cómo la IA cambia fundamentalmente los flujos de trabajo de Cuentas por Cobrar
He participado en transformaciones en casi todas las funciones del CFO.
Tome la gestión del buzón de cuentas por cobrar como ejemplo. Tradicionalmente, los equipos dedican mucho tiempo a comunicarse con los clientes, responder consultas y dar seguimiento a facturas pendientes. Aunque los métodos anteriores automatizaban partes de este proceso, los agentes de IA lo han hecho mucho más sencillo y mucho más efectivo.
El flujo de trabajo comienza cuando el agente lee las facturas, identifica lo que está vencido y lo que está por vencerse, y aplica tus políticas y condiciones de pago. Envía automáticamente recordatorios para facturas vencidas y estados de cuenta periódicos que cubren todos los saldos abiertos y próximos. Cuando un cliente responde, el agente recupera los datos relevantes, verifica al solicitante y responde con la información adecuada.
Lo probamos durante unas semanas para garantizar la precisión antes de ponerlo en producción. Ahora, es un proceso mayormente sin intervención, cambiando fundamentalmente cómo opera el flujo de trabajo de cuentas por cobrar.
Por qué la presupuestación y la previsión no pueden ser totalmente automatizadas
La IA impacta menos en la presupuestación que en otras funciones. Depende en gran medida del juicio, el contexto y la intuición empresarial. La IA puede ayudar con la recopilación de datos y partes del flujo de trabajo del presupuesto, pero aún no hemos resuelto completamente cómo combinar eficazmente los aportes humanos con los conocimientos impulsados por IA en este ámbito.
Lo mismo ocurre con la previsión. Sigue siendo un juicio calculado más que un resultado totalmente automatizado, y creo que continuará siendo así por un tiempo.
A nivel de finanzas consolidadas, es difícil confiar solo en el aprendizaje automático porque la señal suele ser limitada y las predicciones pueden no ser lo suficientemente fiables. Aquí es donde el juicio humano sigue desempeñando un papel crítico: comprender el contexto empresarial, las particularidades y hacer suposiciones informadas.
Así que, para la presupuestación y la previsión, confiamos en modelos estructurados y basados en parámetros con variables conocidas y lógica empresarial, para que los resultados sean deterministas y fáciles de validar para los equipos de finanzas, en lugar de previsiones basadas puramente en aprendizaje automático. Y seguimos confiando en humanos en el proceso.
Para el resto de las operaciones financieras, como conciliaciones, cuentas por pagar, cuentas por cobrar, reportes y actividades de cierre, utilizamos agentes de IA. Estos se encargan de la ingestión de datos, conciliación, comunicación y la ejecución de los flujos de trabajo.
Por qué la IA no está cambiando el proceso de análisis
La IA tampoco ha generado el impacto que esperaba en el análisis.
La IA ha acelerado estos procesos, pero no ha producido constantemente nuevos conocimientos fundamentales más allá de lo que los equipos de finanzas ya estaban obteniendo.
Los resultados suelen estar mejor presentados y se generan más rápido, pero la comprensión central del negocio no ha cambiado sustancialmente, al menos para nosotros.
Cómo cambiarán las finanzas en los próximos años
En el futuro, la IA cambiará las herramientas financieras de una colección de soluciones separadas a sistemas más integrados y unificados. Surgirán nuevas categorías de software y este cambio transformará cómo las organizaciones diseñan sus sistemas financieros y emplean la tecnología. Las organizaciones deben empezar a pensar en esto desde ahora.
La IA está cambiando las finanzas, no a través de una única transformación, sino en los flujos de trabajo, los equipos, los sistemas y la toma de decisiones.
Todavía estamos muy al inicio del viaje de transformación con IA, y aún quedan muchas incógnitas, especialmente en áreas como la asignación de capital. Así que, aunque la IA ya puede realizar muchas tareas de forma autónoma, mi consejo para los líderes financieros es que se reserven el juicio final, fundamentándose en el conocimiento del negocio, el contexto del sector y la experiencia.
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