El director de la práctica de FP&A de AFP afirma que la IA está cambiando la FP&A: de informar cifras a orientar decisiones

Como director de la práctica de FP&A en la Asociación de Profesionales Financieros, Bryan Lapidus ha tenido un asiento en primera fila para observar cómo la IA está transformando el sector.

Nos sentamos con Bryan para saber qué está observando desde ese asiento. Esto es lo que nos contó.

Una evolución acelerada

Soy Bryan Lapidus, director de la práctica de FP&A en la Asociación de Profesionales Financieros. Mi trayectoria profesional siguió un camino tradicional que incluyó la consultoría, la obtención de un MBA y el desempeño de funciones de finanzas corporativas en organizaciones como American Express y Fannie Mae, donde me enfoqué en elaborar pronósticos, gestionar presupuestos y ayudar a los directivos a desenvolverse en entornos de incertidumbre. También trabajé en dos empresas de cartera respaldadas por capital privado y ahora llevo ocho años trabajando en la Asociación de Profesionales Financieros.

En mi puesto actual, creo y selecciono contenido para la comunidad de finanzas corporativas con el fin de ayudarla a sobresalir en sus funciones actuales y futuras. Mantengo un contacto frecuente con la comunidad financiera y apruebo aproximadamente 50 sesiones de conferencias, 20 seminarios web, cinco guías o encuestas y numerosos artículos cada año. También gestiono cinco grupos de mesas redondas —principalmente el Consejo Asesor de FP&A— para conocer en qué está trabajando la comunidad.

La FP&A ha evolucionado y continúa evolucionando: ha pasado de informar sobre las cifras a explicarlas y, cada vez más, a orientar las decisiones. Esta evolución se ha acelerado considerablemente en los últimos años con la IA. Las nuevas herramientas crean nuevas capacidades, que a su vez generan un nuevo modelo operativo para las finanzas. Esto significa que podemos hacer más y que nuestros clientes esperan más de nosotros.

Cómo la IA está transformando la FP&A: de una función de informes a una función de toma de decisiones

La IA debe entenderse a través de la función central del director financiero: administrar el capital desde su origen hasta su uso. La contabilidad explica dónde ha estado el capital. La tesorería gestiona dónde se encuentra y cómo circula. La FP&A ayuda a decidir adónde debe dirigirse a continuación.

Las herramientas pueden cambiar, pero las obligaciones de las finanzas no. El control, el cumplimiento, la asignación de capital, la gestión de riesgos y la rendición de cuentas ante los inversores siguen siendo fundamentales. Lo que cambia es la forma en que las finanzas aportan valor. Las nuevas herramientas, como la automatización y la IA, crean nuevas capacidades, lo que genera nuevos modelos operativos. En esos nuevos modelos, las finanzas tienen la oportunidad de acercarse al negocio en materia de estrategia, colaboración y apoyo a la toma de decisiones.

A medida que el trabajo rutinario se automatiza o se subcontrata, las funciones financieras se vuelven más analíticas, transversales y están más integradas en el negocio. El trabajo también queda menos ligado a los silos tradicionales. En lugar de organizarse estrictamente en torno a la FP&A, la tesorería o la contabilidad, las finanzas se organizan cada vez más en torno a flujos de trabajo, capacidades y decisiones que atraviesan distintas funciones.

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La IA no corrige los procesos deficientes; solo hace que funcionen más rápido.

La combinación de actividades también cambia. El tiempo pasa del trabajo manual y transaccional al análisis de escenarios, la evaluación de oportunidades y la gestión de riesgos. Esto hace que los datos, la gobernanza y el diseño de procesos sean aún más importantes. La IA no corrige los procesos deficientes; solo hace que funcionen más rápido.

El futuro de la FP&A no consiste en competir con la IA en el análisis, sino en configurar el entorno en el que el análisis se convierte en buenas decisiones. A medida que la elaboración de pronósticos, los informes y la modelización de escenarios se vuelven más rápidos y accesibles, los resultados analíticos se vuelven abundantes y el criterio escasea. Por ello, el papel de la FP&A pasa de informar sobre el desempeño y producir análisis a asesorar en las decisiones y diseñar el marco de decisión: establecer los supuestos, las definiciones, las métricas, las restricciones, los objetivos, las compensaciones, las tolerancias al riesgo, las vías de escalamiento, la gobernanza y los principios de asignación de capital que permiten tomar de forma coherente miles de decisiones humanas y automatizadas en toda la empresa.

Al codificar esta inteligencia financiera en los sistemas que generan pronósticos, recomendaciones y acciones, la FP&A se convierte en la garante de la integridad de las decisiones, asegurándose de que estas estén alineadas con la estrategia y creen valor sostenible a escala.

Los casos de uso más comunes de la IA en las finanzas

He tenido un asiento en primera fila para observar cómo los líderes financieros están respondiendo a la IA. Algunos están experimentando con cautela; otros están rediseñando por completo los flujos de trabajo.

Los casos de uso más comunes que veo en la comunidad financiera mejoran la productividad individual de los miembros. Algunos ejemplos incluyen redactar comentarios para explicar los informes de variaciones y verificar los resultados haciendo que la IA adopte distintas personalidades para cuestionar esos informes.

La detección de anomalías es otro caso de uso eficaz: la IA puede identificar valores atípicos en informes y modelos que requieren un análisis más exhaustivo. Esto acelera las comprobaciones de errores y evita que las personas pasen ciertos momentos embarazosos.

Incluso hablé con una directora financiera que me contó que utiliza un LLM para leer contratos, proporcionar resúmenes, señalar riesgos e identificar lenguaje potencialmente complicado. Completó su revisión en una mañana, en lugar de enviarla al departamento jurídico y esperar tres días una respuesta.

Por qué los seres humanos deben aplicar su experiencia y criterio a los resultados de la IA

Siempre supuse que la experiencia estaba implícita en los modelos financieros porque las personas con experiencia eran quienes siempre construían los modelos.

Ya no es así. La IA está construyendo modelos ahora, por lo que la experiencia se ha separado de la mecánica de construir modelos. Ahora reside en las suposiciones, en el planteamiento de las instrucciones iniciales y en la interpretación e investigación rigurosas de los resultados.

Las comparaciones lado a lado pueden resultar ilustrativas:

• La IA genera previsiones del caso base; después, los seres humanos incorporan posibles inversiones futuras o «recortes» por riesgos cuando existen dificultades.
• La IA genera y evalúa múltiples escenarios hipotéticos y posibles tendencias; después, los seres humanos deciden en qué riesgos centrarse o qué resultados son más importantes.
• La IA incorpora datos y parámetros a los modelos; después, los seres humanos deciden cuáles deben integrarse en el modelo.

La idea transversal es que la IA se encarga del trabajo con gran cantidad de datos, mientras que los seres humanos aplican su experiencia y criterio.

Por qué los flujos de trabajo con IA necesitan tanto disciplina como flexibilidad

Finanzas debe liderar el desarrollo de un marco analítico coherente que defina las métricas, los cálculos, las fuentes de datos y el proceso para convertir los datos en información.

Recuerdo haber hablado con un director financiero que recomendaba «disciplina en el núcleo, flexibilidad en los extremos». Esa idea se me quedó grabada porque proporciona suficiente control para que todos confíen en los datos y suficiente agilidad para aplicarlos rápidamente.

Cuando se hace bien, este tipo de gobernanza permite que finanzas actúe como un acelerador, no como un freno para los procesos de la empresa.

Por qué los directores financieros deben trabajar de forma transversal para eliminar los datos defectuosos

Hablando de disciplina, ¡todos los directores financieros deben ser disciplinados con sus datos! Es increíblemente importante —y aún más con la IA—. Un chef no prepararía una sopa con agua sucia, y no se deben tomar decisiones financieras con datos defectuosos o métricas mal interpretadas.

A menudo se describe a finanzas como la función que convierte los datos en decisiones. Pero antes de que finanzas pueda generar conocimiento, alguien debe asegurarse de que los datos subyacentes sean fiables, coherentes y se entiendan de la misma manera en toda la organización. Por eso, los equipos financieros líderes desempeñan cada vez más un papel que va más allá de los informes y el análisis. Se convierten en parte de una capacidad transversal que define las métricas clave, gobierna los estándares de datos y establece las reglas sobre cómo fluye la información desde los sistemas de origen hasta las decisiones empresariales.

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Si los ingresos, los clientes, el margen o la productividad significan cosas diferentes para distintos grupos, la organización dedica más tiempo a debatir las cifras que a actuar en función de ellas. Finanzas está en una posición única para ayudar a prevenir ese resultado.

Considérelo como una cadena de custodia de la información. Los datos se originan en los sistemas operativos, se transforman mediante la lógica empresarial y los cálculos, y finalmente aparecen en previsiones, paneles, informes de gestión y decisiones estratégicas. En cada etapa, las definiciones, los supuestos y la gobernanza son importantes. Si los ingresos, los clientes, el margen o la productividad significan cosas diferentes para distintos grupos, la organización dedica más tiempo a debatir las cifras que a actuar en función de ellas.

Finanzas está en una posición única para ayudar a prevenir ese resultado. Como responsable de la gestión del rendimiento empresarial, el área financiera puede colaborar con TI, operaciones y los líderes empresariales para crear un marco analítico común — uno que garantice que los datos sigan siendo coherentes desde su origen hasta su uso, permitiendo que la organización se concentre menos en conciliar la información y más en tomar mejores decisiones.

Cómo afecta la IA a la contratación y al tamaño del equipo financiero

Como resultado de la IA, normalmente veo que las empresas crecen mucho más rápido que sus equipos financieros, aumentando el apalancamiento operativo.

Eso no se debe a despidos — los CFO rara vez despiden a personas de sus equipos. Se debe a que ahora contratan de forma diferente. Antes de contratar, deben preguntarse: «¿Puede la IA hacer esto o necesito a una persona?»

Enfoque el uso de la IA en desafíos empresariales reales

Este es mi consejo: base sus iniciativas de IA en desafíos empresariales reales, en lugar de empezar con la tecnología y después buscar un problema.

Esto le ayudará a evitar la experimentación dispersa y garantizará que desarrolle soluciones que generen resultados medibles. También cambiará la conversación de «¿Qué puede hacer esta tecnología?» a «¿Qué decisiones podemos mejorar?» — y ahí es donde la IA genera un impacto significativo.

Recuerde que las obligaciones del CFO no cambian. ¡Lo único que cambia son las herramientas que utilizamos para ofrecer nuestros análisis!

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