Los directores financieros están adoptando la inteligencia artificial en finanzas con un enfoque medido y estratégico, priorizando aplicaciones donde la tecnología puede mejorar procesos existentes sin comprometer la precisión y la supervisión humana. Según hallazgos de la edición de diciembre de 2025 de “The CAIO Report” de PYMNTS Intelligence, los CFOs están desplegando inteligencia artificial en finanzas principalmente en áreas como monitoreo de flujo de efectivo, detección de anomalías y cumplimiento normativo, manteniendo el control humano sobre decisiones que requieren juicio contextual.
El informe revela que aproximadamente la mitad de los CFOs encuestados utilizan IA para tareas como el monitoreo continuo de capital de trabajo y flujos de efectivo, la estandarización de catálogos de cuentas, el mejoramiento de la preparación para auditorías y el fortalecimiento de la gobernanza de datos. Sin embargo, según el estudio, los líderes financieros mantienen cautela al implementar la tecnología en áreas que involucran múltiples sistemas o conllevan mayor riesgo operacional.
La inteligencia artificial en finanzas transforma pronósticos tradicionales
Los sistemas financieros tradicionales fueron diseñados para entregar precisión en intervalos definidos: cierres mensuales, orientación trimestral y planes anuales. Estos procesos han permitido a los equipos financieros producir pronósticos confiables y auditables durante décadas.
La inteligencia artificial introduce una capacidad complementaria al ingerir datos con mayor frecuencia, detectar patrones emergentes más temprano y actualizar escenarios dinámicamente conforme cambian las condiciones. Según el reporte de PYMNTS Intelligence, esta no es una sustitución de procesos establecidos sino una extensión que fortalece la disciplina de pronóstico con contexto en tiempo real.
Para respaldar pronósticos mejorados con IA, las organizaciones financieras están evolucionando sus arquitecturas de datos de manera medida pero significativa. Muchas están avanzando hacia la ingestión casi en tiempo real de eventos financieros, lo que permite actualizar pronósticos continuamente entre ciclos de cierre tradicionales.
Adopción gradual con énfasis en gobernanza
Los CFOs están priorizando la consistencia semántica, estableciendo definiciones compartidas para métricas clave en todas las unidades de negocio. Esto asegura que los modelos de IA y los analistas humanos trabajen desde la misma base conceptual, según indica el estudio.
Adicionalmente, la gobernanza se está volviendo más proactiva. En lugar de validar resultados después del hecho, los equipos financieros están incorporando controles en los flujos de datos y procesos de IA para garantizar que los pronósticos permanezcan explicables, auditables y alineados con principios financieros establecidos.
El informe destaca un gradiente de confianza: los CFOs se sienten cómodos permitiendo que la IA maneje problemas claros y estructurados, pero muestran mayor reserva cuando se le pide a la tecnología coordinar entre sistemas o tomar decisiones en tiempo real con consecuencias estratégicas.
Casos de uso donde la IA demuestra mayor valor
La inteligencia artificial en finanzas destaca donde las decisiones son ricas en datos y basadas en reglas claras. Los líderes financieros ejercen cautela donde el contexto, la matización y la integración son primordiales, un enfoque que tiene sentido para una función cuya misión central es proporcionar información precisa y defendible.
Esta secuenciación refleja que la tecnología no falla en finanzas porque los modelos no sean suficientemente inteligentes, sino porque las arquitecturas de datos subyacentes no fueron diseñadas para máquinas que razonan, predicen y actúan en tiempo real, según señala el reporte.
En contraste con expectativas de automatización total, los CFOs están secuenciando la adopción deliberadamente. Los casos de uso predictivos y de asesoría vienen primero, seguidos por automatización limitada en entornos controlados. A medida que las arquitecturas de datos maduran y los marcos de gobernanza se solidifican, la autonomía puede expandirse responsablemente.
Los directores financieros encuestados reconocen que el papel de la IA se expandirá con el tiempo, pero están decididos a moldear esa expansión de manera que preserve la confianza, el control y el contexto. Este enfoque trata a la inteligencia artificial como un acelerador de calidad que no disminuye la disciplina de pronóstico, sino que expone dónde la infraestructura financiera puede fortalecerse para respaldarla.
El despliegue continuo de inteligencia artificial en finanzas dependerá de cómo las organizaciones equilibren innovación con rigor. Los próximos trimestres mostrarán si las empresas pueden escalar casos de uso de IA mientras mantienen estándares de precisión y auditabilidad, particularmente a medida que la tecnología avanza hacia aplicaciones más complejas que requieren integración entre sistemas múltiples.