Las empresas del mercado medio enfrentan desafíos crecientes en la gestión del capital de trabajo mientras navegan demanda irregular, costos de endeudamiento elevados y volatilidad persistente en la cadena de suministro. Según el Índice de Capital de Trabajo para Corporaciones en Crecimiento 2025-2026 de Visa, realizado en colaboración con PYMNTS Intelligence y que encuestó a 1,457 directores financieros y tesoreros a nivel mundial, el capital de trabajo se ha convertido en una preocupación operativa central en lugar de una simple métrica administrativa.
El estudio revela que los equipos de finanzas están priorizando la preparación de cuentas por cobrar, el acceso más rápido a fondos y una coordinación más estrecha entre las cuentas por pagar y la gestión de efectivo. Esta transformación refleja cómo la gestión del capital de trabajo ahora se considera tanto un colchón defensivo como un recurso estratégico para las organizaciones.
Visibilidad Limitada Representa un Obstáculo Estructural
A pesar de este enfoque intensificado, muchas empresas del mercado medio continúan operando con visiones incompletas de sus posiciones de efectivo. Los datos fragmentados en múltiples cuentas, regiones y métodos de pago limitan la visibilidad en tiempo real, dificultando que los equipos financieros anticipen necesidades a corto plazo o respondan rápidamente a condiciones cambiantes.
Estas brechas tienen consecuencias prácticas significativas. Las firmas con menor visibilidad enfrentan mayor dificultad para pronosticar liquidez, alinear pagos a proveedores e identificar riesgos emergentes. En contraste, las compañías con datos financieros más integrados reportan mejores resultados en gestión del capital de trabajo, subrayando cómo la visibilidad se ha convertido en una línea divisoria entre resiliencia y exposición.
Inteligencia Artificial Gana Terreno en Pronósticos y Operaciones Financieras
La inteligencia artificial se está aplicando cada vez más para cerrar esas brechas informativas. El informe documenta un uso creciente de analítica avanzada y herramientas impulsadas por IA en pronósticos de efectivo, análisis de escenarios y gestión del capital de trabajo. Los equipos financieros están utilizando modelos predictivos para identificar patrones en flujos de entrada y salida, señalar posibles déficits con mayor anticipación y simular estrategias alternativas de financiamiento.
Sin embargo, la IA no está reemplazando las prácticas de tesorería establecidas, sino aumentándolas. Los pronósticos que antes dependían principalmente de promedios históricos ahora se complementan con señales en tiempo real, permitiendo que los equipos ajusten supuestos a medida que evolucionan las condiciones. Este cambio respalda ciclos de planificación más frecuentes y permite intervención temprana cuando comienza a surgir presión de liquidez.
Las empresas que aplican inteligencia artificial a los flujos de trabajo con proveedores obtienen una visión más clara del tiempo de pago y las obligaciones. Estas capacidades ayudan a los equipos de finanzas a equilibrar necesidades de efectivo a corto plazo con relaciones de proveedores a largo plazo, mejorando la coordinación entre funciones de cuentas por pagar y tesorería.
De Revisiones Periódicas a Planificación Continua del Capital de Trabajo
Uno de los cambios más evidentes destacados por Visa y PYMNTS es cómo los equipos financieros planifican actualmente. Las revisiones trimestrales o mensuales tradicionales están dando paso a pronósticos continuos informados por datos actualizados constantemente. En lugar de esperar ciclos de cierre formales, los equipos revisan cada vez más las posiciones de efectivo a lo largo del mes, utilizando insumos predictivos para recalibrar prioridades.
Esta transición refleja un movimiento más amplio hacia finanzas operacionales. La planificación ya no se limita a hojas de cálculo y modelos estáticos. Se está convirtiendo en un proceso continuo que vincula los pronósticos directamente con la ejecución, desde la aceleración de cuentas por cobrar hasta el tiempo de pago y las decisiones de financiamiento a corto plazo.
Las firmas que integran IA tanto en pronósticos de efectivo como en procesos con proveedores reportan resultados de liquidez más sólidos que sus pares, según el índice. Estos incluyen mejor preparación para cobrar cuentas por cobrar y acceso más rápido al capital de trabajo, ilustrando cómo la analítica, cuando se incorpora en las operaciones financieras cotidianas, puede traducirse en rendimiento medible.
La Brecha de Acción Separa a Líderes de Rezagados
No obstante, el índice también señala un desafío persistente: muchas organizaciones tienen dificultades para actuar sobre las perspectivas que proporciona la IA. Las herramientas predictivas pueden destacar riesgos u oportunidades, pero la fricción interna a menudo ralentiza la respuesta. Los retrasos en aprobaciones, flujos de trabajo desconectados y la falta de claridad en la propiedad pueden diluir el impacto incluso de los pronósticos más precisos.
Las empresas de alto rendimiento se distinguen al cerrar esta brecha. Conectan los resultados de pronóstico directamente con decisiones operativas, permitiendo ajustes más rápidos a cronogramas de pago, estrategias de financiamiento y compromiso con proveedores. En estas organizaciones, las perspectivas no permanecen confinadas a paneles de control, sino que informan la acción.
A medida que las condiciones económicas continúan siendo inciertas, se espera que más empresas del mercado medio adopten herramientas de planificación continua y analítica predictiva. La capacidad de traducir información en decisiones operativas rápidas probablemente seguirá diferenciando a las organizaciones resilientes de aquellas que luchan con retrasos en la respuesta y visibilidad fragmentada.