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Si la IA es el futuro, ¿qué frena a los CFOs para adoptarla? El 53% de las empresas ve la inteligencia artificial como la principal tendencia en tesorería, según la encuesta ‘Inteligencia Artificial en Finanzas: prioridades y tendencias clave’. Sin embargo, siguen las mismas preocupaciones, como la seguridad de los datos, el uso ético de la IA (53 %) y la falta de conocimientos internos sobre esta tecnología (27%).
En este artículo analizamos 10 mitos de la IA para CFOs en tesorería, apoyándonos en datos de organismos reguladores, estudios y experiencias de implantación.
La brecha entre el interés por la IA en finanzas y su adopción
Cuando hablamos de IA para finanzas y tesorería hablamos de sistemas que automatizan la categorización de transacciones, la conciliación bancaria o la previsión de flujos de caja.
- La Financial Conduct Authority (FCA) del Reino Unido cree que las empresas pueden implantar IA con responsabilidad en los marcos regulatorios existentes, sin una normativa específica.
- En la Unión Europea es similar. Las herramientas de IA para tesorería se clasifican como aplicaciones de riesgo mínimo o limitado dentro del Reglamento Europeo de IA (AI Act), por lo que están sujetas a requisitos de transparencia y no a obligaciones más estrictas reservadas para sistemas de alto riesgo.
Mito 1: «La IA sustituirá a mi equipo de tesorería»
El 25 % de los directivos financieros encuestados está preocupado por que la IA acorte plantillas, pero la evidencia apunta a que está sobredimensionado. De hecho, el 50 % de los consultados identifica como gran beneficio la reducción del tiempo dedicado a tareas repetitivas y manuales.
Además, el Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial estima que, aunque hasta 92 millones de empleos podrían desaparecer de aquí a 2030, también podrían crearse unos 170 millones nuevos. Es decir: un saldo neto positivo de 78 millones.
La IA automatiza tareas, no conocimiento especializado. Un ejemplo del tiempo que puede dedicar un analista de tesorería durante una semana sería este:
| Tarea | Sin IA | Con IA |
|---|---|---|
| Acceso a portales bancarios | 8 horas | < 1 hora (conexiones automáticas) |
| Conciliación manual | 10 horas | 1 hora (solo revisión de excepciones) |
| Actualización de previsiones en hojas de cálculo | 4 horas | 1 hora (preparación automática de datos) |
| Elaboración de informes | 3 horas | 1 hora (compilación automática de datos) |
| Análisis de escenarios | 0 horas | 8 horas (tiempo liberado) |
| Gestión de relaciones con entidades financieras | 0 horas | 10 horas (tiempo liberado) |
La idea es que la IA para tesorería libera tiempo para el juicio humano, sin eliminar el papel de las personas.
Mito 2: «No puedo utilizar IA con datos financieros confidenciales»
Nuestra encuesta también revela que el 35 % de los responsables financieros se preocupa por la seguridad y el uso ético de los datos sensibles.
La diferencia es importante: las herramientas de IA de consumo pueden usar información introducida para entrenar sus modelos, mientras que muchas plataformas operan en entornos con certificación ISO 27001, cifrado de extremo a extremo y acuerdos específicos para el tratamiento de datos.
Antes de elegir un proveedor de IA, hay que plantear:
- ¿Dónde se procesan y almacenan mis datos?
- ¿Se utilizan los datos para entrenar el modelo?
- ¿Qué estándares de cifrado se aplican?
- ¿Cuál es el protocolo de notificación ante una brecha de seguridad?
La IA empresarial para tesorería ofrece incluso más control sobre la información, gracias a una trazabilidad plena de todos los accesos a los datos.
El informe del Financial Stability Board (FSB) señala que, aunque la IA amplifica riesgos (dependencia de terceros, ciberseguridad, calidad de datos…), los marcos legales actuales ya cubren esas vulnerabilidades. En todo caso, la información debe emplearse solo para mejorar la precisión del modelo interno y nunca para entrenar modelos de terceros.
Mitos 3 y 4: «La IA actúa por sí sola» y «No entiendo cómo toma sus decisiones»
Estos mitos comunes de la IA tienen como origen el miedo a perder el control.
- Sobre la autonomía: la arquitectura que debería cumplir una solución de IA para tesorería es sencilla. Toda recomendación debe requerir una aprobación personal antes de modificar la contabilidad o mover fondos. Además, una plataforma bien diseñada muestra claramente los resultados con un bajo nivel de confianza, en vez de ejecutarlos automáticamente. La puntuación de confianza (confidence scoring), ya es una funcionalidad habitual en las plataformas más maduras.
- Sobre la explicabilidad: lo ideal es que cada resultado generado por la IA vaya acompañado de una explicación visible: regla aplicada, patrón detectado y nivel de confianza asociado.
| Qué esperar de una IA para tesorería | IA autónoma | IA de apoyo a la decisión |
|---|---|---|
| Actúa sin aprobación | Sí | No |
| Explica el motivo de cada resultado | Rara vez | Siempre |
| Aprende de las correcciones del usuario | Depende | Sí |
| Puede auditarse por los reguladores | Difícil | Por diseño |
Una IA que no puede explicar por qué ha asociado una transacción es un riesgo.
Mitos 5 y 6: «La IA comete errores que no puedo detectar» y «Hace falta ser un experto en tecnología»
Una plataforma de automatización de tesorería bien diseñada muestra explícitamente resultados en los que tiene un bajo nivel de confianza. El sistema se detiene y pide revisión si no está seguro, en lugar de hacer suposiciones.
Un error en una hoja de cálculo puede pasar desapercibido meses. En cambio, una IA que trabaja por debajo de su umbral de confianza debería solicitar validación humana. Entre las mejores prácticas figuran:
- Ejecución en paralelo durante la transición.
- Detección automática de anomalías.
- Validaciones periódicas
- Procedimientos claros de escalado cuando el nivel de confianza es bajo.
No es casualidad que el 39 % de los directivos encuestados señale la conciliación bancaria y la gestión de pagos como el ámbito donde la IA tendrá más impacto.
En cuanto a conocimientos necesarios, el 24 % de los ejecutivos afirma que le preocupa tener que adquirir nuevas habilidades. Sin embargo, la Financial Services Skills Commission concluye que solo el 1,5 % necesitará conocimientos avanzados de IA. A la mayoría le valdrá con competencias digitales básicas y con saber trabajar con estas herramientas.
Además, muchas plataformas ya se rigen por reglas de negocio y no con programación. Lo importante sigue siendo comprender los flujos de caja de la empresa, algo que los equipos de tesorería ya dominan.
Mitos 7 y 8: «La IA es demasiado genérica para mi empresa» y «La implantación lleva meses»
Las soluciones actuales de IA para tesorería aprenden de las correcciones de los usuarios. Cada vez que un analista corrige una categorización o ajusta una previsión, esa corrección puede servir para entrenar el modelo. Lo que empieza con una precisión aproximada del 70 % puede superar el 90 % en cuatro o seis semanas. En otras palabras, la IA es cada vez más específica para las operaciones de cada empresa.
En cuanto a la implantación, los plazos varían notablemente, aunque las plataformas modernas han acortado mucho las puestas en marcha. Los antiguos proyectos de sistemas de gestión de tesorería podían prolongarse entre seis y dieciocho meses, pero las plataformas conectadas con API pueden empezar a dar resultados en unas semanas.
El caso de thepower para acortar plazos
Algunas empresas ya han comprobado ese impacto. Es el caso de thePower, compañía española presente en más de 60 países, que redujo en más de cuatro días el cierre mensual por la automatización de la contabilidad y la conciliación. Además, el tiempo de procesamiento de pagos pasó de diez minutos a apenas unos segundos por transacción.
Mitos 9 y 10: «Mis competidores ya van por delante» y «Todavía no estamos preparados»
Aunque la adopción de la IA empresarial se aceleró sensiblemente en 2024, muchas todavía están en la fase de pasar de proyectos piloto a una implantación a gran escala.
Las encuestas muestran que las hojas de cálculo siguen teniendo peso en la tesorería de las empresas medianas. Según el AFP FP&A Benchmarking Survey 2025, el 96 % de los profesionales de planificación y análisis financiero continúa utilizándolas, lo que indica que muchas están en el mismo punto. De hecho, la ventaja competitiva no es ser el primero en implantar IA sino en hacerlo de forma eficaz.
En cuanto al nivel de preparación, conviene definirlo con criterios concretos. Es probable que tu empresa esté preparada si cuenta con estos cinco elementos:
- ERP en la nube o híbrido.
- Acceso a los datos bancarios mediante API o archivos.
- Procesos de flujo de caja definidos.
- Responsable de tesorería identificado.
- Alineación de la dirección sobre los objetivos.
Tener datos perfectos no suele ser un requisito previo. Las plataformas ahora se diseñan para trabajar con la calidad de datos habitual de las empresas y mejorar con aprendizaje continuo.
«Todavía no estamos preparados» es el único de estos mitos de la IA para CFOs que puede hacerse realidad cuanto más tiempo se mantenga. Cada mes de espera amplía la distancia entre la operativa actual y lo que ya empieza a ser una práctica común.
Qué tienen en común estos mitos sobre la IA y cuál es el siguiente paso
Todos estos temores se abordan con preguntas concretas para los proveedores de tecnología. El cambio de enfoque consiste en pasar de preguntarse:
- ¿Es segura la IA? a ¿Qué certificaciones tiene esta plataforma?
- ¿La IA sustituirá a mi equipo? a ¿Qué mecanismos de supervisión humana incorpora?
La idea general detrás de estos mitos y realidades de la IA es que una solución de IA para tesorería debería ofrecer más control. Más transparencia, no opacidad, y más capacidad de análisis, no menos empleo.
Los CFOs que pasen del escepticismo a una evaluación informada obtendrán una ventaja operativa que crecerá con el tiempo. La tecnología ha madurado, los marcos regulatorios ya existen y muchos de los mitos comunes de la IA nacen de confundir herramientas de IA de consumo con plataformas empresariales para tesorería. La cuestión, más que si la IA ya se ha asentado en al área financiera, es si tu empresa quiere liderar el cambio o solo seguirlo.
