La inteligencia artificial ha ganado rápidamente la preferencia en la sala de juntas. Desde la previsión y la elaboración de informes hasta la planificación de escenarios y la presupuestación, los líderes de finanzas sienten la creciente presión de demostrar cómo la IA puede mejorar la eficiencia y facilitar mejores decisiones.

Pero frente a la urgencia de adoptar la IA, muchas organizaciones pasan por alto una verdad fundamental: la IA es tan efectiva como los sistemas, procesos y datos que la sostienen.

Esto es especialmente cierto en finanzas, donde muchos equipos aún dependen de pilas tecnológicas fragmentadas, fuentes de datos desconectadas y flujos de trabajo basados en hojas de cálculo. Aunque la IA promete automatizar el análisis y descubrir insights más profundos, no puede compensar bases débiles. De hecho, a menudo las agranda, exponiendo problemas que antes quedaban ocultos bajo capas de trabajo manual.

La realidad es que muchas funciones de finanzas están menos preparadas para la IA de lo que creen.

El problema de las hojas de cálculo que la IA no puede resolver:

Las hojas de cálculo siguen estando profundamente integradas en las finanzas empresariales. Son familiares, flexibles y accesibles. Sin embargo, nunca fueron diseñadas para servir como columna vertebral de la planificación y el análisis financiero moderno para grandes empresas.

En muchas organizaciones, modelos de previsión críticos, procesos de presupuestación y flujos de trabajo de informes se mantienen todavía en numerosas hojas de cálculo, a menudo con gobernanza limitada y distintos niveles de exactitud. Los datos se copian entre sistemas, las fórmulas evolucionan con el tiempo y su trazabilidad puede desdibujarse.

Introducir IA en este entorno no elimina estos desafíos. Los amplifya.

Si un modelo de IA extrae insights de fuentes de datos inconsistentes u hojas de cálculo desactualizadas, simplemente generará la respuesta incorrecta más rápido. Las recomendaciones automatizadas pueden parecer sofisticadas, pero su fiabilidad está determinada en última instancia por la calidad e integridad de la información subyacente.

Por ello, la conocida máxima de “basura entra, basura sale” sigue siendo muy relevante para los equipos de finanzas hoy.

Por qué los equipos de finanzas pueden estar sobreestimando su preparación para IA:

Muchas organizaciones evalúan la preparación para IA midiendo herramientas. Preguntan si cuentan con los últimos modelos, si los empleados usan IA generativa y agentes de IA, o si existen oportunidades de automatización dentro de sus flujos de trabajo.

Mucho menos evalúan la calidad de la infraestructura que alimenta esos sistemas.

La verdadera preparación para IA comienza con preguntas como:

• ¿Los datos financieros son consistentes entre sistemas?
• ¿El equipo puede confiar en los números con los que trabajan?
• ¿Están estandarizados los procesos de planificación, informes y pronóstico?
• ¿Existe una fuente única de verdad para el desempeño del negocio?

Si la respuesta a estas preguntas no está clara, la adopción de IA corre el riesgo de añadir complejidad en lugar de aportar valor significativo.

El desafío no es la falta de ambición; la mayoría de los líderes financieros reconocen el potencial de la IA. El reto es que muchas organizaciones intentan construir capacidades avanzadas sobre cimientos que nunca fueron diseñados para soportarlas.

La calidad de los datos se está convirtiendo en una prioridad estratégica:

A medida que la IA se integra más en las operaciones financieras, la calidad de los datos pasa de ser una preocupación operativa a una prioridad estratégica de negocio.

Los equipos de finanzas han pasado mucho tiempo recopilando, conciliando y validando datos antes de que el análisis pueda comenzar. La IA tiene el potencial de disminuir esa carga, pero solo cuando la información subyacente es precisa, conectada y accesible.

Las organizaciones que invierten en una infraestructura financiera moderna obtienen una ventaja significativa. Plataformas centralizadas, entornos de datos integrados y procesos estandarizados de planificación crean las condiciones necesarias para que la IA genere resultados relevantes. También mejoran la transparencia, la gobernanza y la confianza en la toma de decisiones financieras.

Sin estas bases, las iniciativas de IA corren el riesgo de convertirse en experimentos caros que no entregan valor duradero.

Construir las bases antes de escalar la IA:

El futuro de las finanzas ciertamente pasa por la IA. La capacidad de la tecnología para mejorar la previsión, acelerar los informes y apoyar una toma de decisiones más estratégica es demasiado significativa para ignorar.

Sin embargo, las organizaciones que obtendrán los mayores beneficios no serán aquellas que adopten IA primero. Será aquellas que se preparen adecuadamente.

Antes de automatizar procesos o implementar nuevas capacidades de IA, los responsables de finanzas deben revisar de cerca los sistemas que sostienen sus operaciones. ¿Están creando un entorno confiable, conectado y escalable para la toma de decisiones, o simplemente están digitalizando ineficiencias existentes? La IA es un multiplicador poderoso, pero los multiplicadores trabajan en ambas direcciones.

Para los equipos de finanzas que aún dependen de sistemas fragmentados y procesos guiados por hojas de cálculo, la prioridad no debe ser adoptar IA más rápido. Debe ser fortalecer la infraestructura que permite que la IA tenga éxito.

Porque la IA no resolverá cimientos débiles de las finanzas. Los expondrá.

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Este artículo se produce como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes en la industria tecnológica hoy.

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