Director Financiero de Healthtech dice que lo difícil no es la IA, sino lo que hay debajo
Descubre cómo un director financiero de healthtech utiliza la IA para automatizar los flujos de trabajo de facturación y cobros, mientras construye las bases de datos necesarias para unas operaciones financieras fiables.
Fernando Blumenkron
Director Financiero en Eden
Transformación de flujos de trabajo con IA: La IA está optimizando tareas financieras, mejorando la rapidez y proactividad en la facturación, cobros y gestión de gastos.
Supervisión humana necesaria: A pesar de la eficiencia de la IA, el juicio humano sigue siendo fundamental para la aprobación de presupuestos y otras decisiones financieras clave.
Importancia de la calidad de los datos: Una infraestructura de datos limpia es esencial para la eficacia de la IA; una mala calidad de datos puede generar una falsa confianza.
Rediseñando el flujo de caja: Los directores financieros deben centrarse en automatizar el proceso de pedido a cobro para mejorar la gestión del flujo de caja y los controles.
Mejora continua: Aprovechar el potencial de la IA implica diseñar operaciones financieras que se auto-mejoren y aumenten la eficiencia a lo largo del tiempo.
Fernando Blumenkron es CFO en la empresa global de healthtech, Eden. Actualmente está implementando IA en los flujos de trabajo financieros, con especial énfasis en facturación, cobranzas y categorización de gastos.
Nos sentamos con Fernando para conocer lo que ha logrado automatizar con éxito. Él dijo que el éxito depende de la infraestructura subyacente.
Escalar la organización financiera más allá de la ejecución de startups
Lidero Finanzas en Eden, una empresa estadounidense de healthtech de IA que opera en América Latina. La empresa está en una etapa de crecimiento, con una estructura matriz en EE. UU. y operaciones comerciales, legales y fiscales complejas en México, Brasil, Colombia y otros mercados regionales.
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La función financiera abarca una operación multiempresa y multimoneda con ingresos de SaaS y basados en uso, servicios de implementación, relaciones con distribuidores, cuentas empresariales, requisitos de facturación local, exposición a divisas y gestión de costos de IA/infraestructura.
El equipo es reducido y está construido en torno a los pilares centrales de la operación financiera: FP&A, contabilidad, facturación, cobranzas, aplicación de cobros, impuestos/cumplimiento y finanzas estratégicas. Una parte clave de mi rol es escalar la organización financiera desde la ejecución de startups hacia un modelo operativo más institucional, con controles más sólidos, mejores datos, procesos O2C más limpios y una colaboración más estrecha con Ventas, Legal, Operaciones y Producto.
Cómo la IA transforma las operaciones financieras
En el último año, hemos cambiado partes de Finanzas de la compilación manual de datos al monitoreo de procesos asistido por IA, especialmente en facturación, cobranzas y categorización de gastos.
Antes, el equipo financiero dedicaba demasiado tiempo a extraer datos de diferentes sistemas, limpiar reportes, verificar el estado de las facturas, revisar antigüedades, categorizar gastos e identificar manualmente necesidades de seguimiento. El trabajo era necesario, pero altamente operativo y reactivo.
Introdujimos flujos de trabajo habilitados con IA que monitorean los datos financieros, detectan excepciones, clasifican transacciones, identifican prioridades de cobro y preparan la primera capa de análisis para revisión humana. El objetivo no era reemplazar el criterio de Finanzas, sino eliminar el trabajo repetitivo de preparación que impedía que el equipo se enfocara en la toma de decisiones.
Como resultado, Finanzas se volvió más rápido y proactivo. El equipo ahora dedica menos tiempo a armar la información y más tiempo a actuar en consecuencia: priorizar cuentas vencidas, identificar brechas de facturación antes, mejorar la visibilidad de gastos y escalar casos con mejor contexto. La mayor mejora es que la IA nos movió de "reportar lo que sucedió" a "detectar lo que requiere atención".
Finanzas se volvió más rápido y proactivo. El equipo ahora dedica menos tiempo a reunir información y más tiempo a actuar en consecuencia: priorizar cuentas vencidas, identificar brechas de facturación antes, mejorar la visibilidad de los gastos y escalar problemas con un mejor contexto.
Cómo la IA optimiza el proceso de gestión de cobros en Finanzas
Por ejemplo, estamos desarrollando un flujo de gestión de cobros potenciado con IA.
El objetivo de Finanzas es gestionar las cobranzas dentro de una sola aplicación, eliminando la necesidad de alternar entre datos de facturación, reportes de antigüedad de saldos, correo electrónico, Slack, registros de pago y notas de clientes.
La IA identifica cuentas vencidas, lee el historial de pago y comunicación, prioriza el riesgo y recomienda la siguiente acción: recordatorio, escalamiento, aviso, plan de pagos o revisión legal. El sistema genera entonces el mensaje, rastrea la respuesta, actualiza el caso y escala cuando es necesario.
Todo sucede dentro del nivel empresarial de Claude, que protege la información sensible y también controla el gasto de tokens.
Los humanos siguen aprobando acciones sensibles, pero el flujo de trabajo se vuelve más automatizado, centralizado y proactivo.
Por Qué el Juicio Financiero Sigue Necesitando un Toque Humano
Esto me lleva a otro punto.
La IA impulsará los insumos de pronóstico, el apoyo a la presupuestación, el análisis de variaciones, la categorización de gastos, la priorización de cobros, la detección de excepciones en la facturación, la monitorización de flujo de caja y la señalización de riesgos. Pero el juicio humano sigue siendo necesario para la aprobación presupuestaria, la asignación de capital, las decisiones de crédito, los planes de pago, la escalada legal, la comunicación con inversores y la gestión de compromisos financieros.
El principio es simple: la IA debe mostrar riesgos, patrones y opciones más rápido. Finanzas sigue teniendo la responsabilidad de la decisión, la rendición de cuentas y el equilibrio de prioridades empresariales.
Cómo la IA Crea una Falsa Confianza si la Infraestructura de Datos es Inadecuada
Los resultados aún son iniciales, ya que esto forma parte de nuestra hoja de ruta y todavía no está completamente implementado.
El principal beneficio, por supuesto, es la velocidad: menos tiempo recopilando y limpiando datos, e identificación más rápida de huecos en facturación, prioridades de cobro, problemas de gasto y causas de las variaciones.
La mejora cualitativa es el enfoque: Finanzas puede dedicar más tiempo al juicio y la escalada, y menos tiempo al análisis preliminar.
El principal inconveniente es la calidad de los datos. La IA puede crear una falsa confianza si los datos de origen están incompletos o mal estructurados.
Tampoco ha eliminado la necesidad de sistemas y controles limpios. Si los datos de facturación, el estado del cliente, los contratos o las categorías de gastos son inconsistentes, la IA puede producir análisis más rápidos, pero no necesariamente mejores.
Al final, la IA no es la parte difícil. Lo difícil son los datos limpios, la propiedad clara y un proceso bien definido.
Por lo tanto, dedique más tiempo al principio definiendo el modelo de datos, las reglas de excepción, los puntos de aprobación y las capas de revisión humana antes de intentar automatizar. Si hubiéramos hecho eso, podríamos haber evitado mucho retrabajo y falsos positivos.
Cómo la IA Redefine el Control y la Planificación Financiera
La IA demuestra que el control no tiene que significar añadir más puntos de control, hojas de cálculo o aprobaciones. En muchos casos, un control más sólido proviene de una mejor visibilidad en tiempo real: detectar excepciones antes, señalar patrones inusuales y direccionar los problemas a la persona adecuada antes del cierre del mes.
La IA también cambió nuestra forma de pensar sobre la proyección financiera. El pronóstico no debe ser un ejercicio mensual estático. Debe convertirse en un modelo viviente que se actualice continuamente a medida que ingresan nuevas señales.
Por Qué los CFO deben Rediseñar el Proceso Order-to-Cash para la IA
Los CFO deben rediseñar el Order-to-Cash.
El objetivo debe ser un flujo integrado, automatizado y auditable desde la creación del pedido hasta la facturación, la cobranza y la aplicación de pagos, para que la empresa pueda liberar el flujo de caja lo más rápido posible.
El objetivo es simple: conversión de efectivo más rápida, menos facturas perdidas, controles más limpios, mejor auditoría y más tiempo de Finanzas dedicado al análisis en vez de buscar datos.
Eso significa que la IA debe ayudar a detectar brechas en la facturación, activar recordatorios de pago, priorizar cobros, conciliar pagos, señalar disputas y escalar riesgos, todo dentro de un flujo de trabajo conectado.
Estamos rediseñando esta área para que Finanzas pase del seguimiento manual y la cobranza reactiva a un control proactivo de los ingresos.
El resultado buscado es simple: conversión de efectivo más rápida, menos facturas perdidas, controles más limpios, mejor auditoría y más tiempo de Finanzas dedicado al análisis en vez de buscar datos.
Cómo los CFO pueden aprovechar la IA para la mejora continua
¿Mi consejo? Los CFO deben registrar y documentar todo. En un modelo operativo impulsado por IA, si algo no se registra, es como si no hubiera sucedido.
La mayor oportunidad es empoderar a los equipos para hacer más con menos: mayor producción, análisis más rápido y más tiempo para el juicio profesional, no para la preparación manual.
Pero el verdadero objetivo no es sólo la productividad individual; es construir bucles de mejora continua donde la IA observe constantemente el proceso, identifique fricciones, recomiende soluciones y haga que el trabajo sea más fácil y eficiente con el tiempo.
Finanzas debe avanzar en esta dirección: no solo usar la IA como una herramienta, sino diseñar operaciones financieras que se mejoren a sí mismas las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
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