La adopción de soluciones de inteligencia artificial en las funciones financieras corporativas alcanzará niveles sin precedentes en los próximos años, según predicciones recientes de Gartner. La firma de investigación estima que para 2026, el 90 por ciento de las áreas de finanzas implementarán soluciones habilitadas con IA, convirtiendo el gobierno de datos en una prioridad a nivel de directorio. Este cambio representa un desafío significativo para los directores financieros, quienes ahora deben garantizar la integridad de datos a través de organizaciones globales complejas.
La transformación coloca nueva presión sobre los CFOs para gestionar no solo la precisión financiera tradicional, sino también la calidad y confiabilidad de los datos que alimentan sistemas de inteligencia artificial. Según expertos de la industria, las organizaciones carecen frecuentemente de una “fuente única de verdad” cuando se trata de información financiera, especialmente en empresas con operaciones en múltiples países.
El gobierno de datos como prioridad estratégica
La centralización de datos financieros se ha convertido en un imperativo estratégico para las corporaciones modernas. Las empresas que operan en mercados globales enfrentan dificultades para consolidar información precisa proveniente de diversas entidades y sistemas heredados. Esta fragmentación dificulta la toma de decisiones rápidas y fundamentadas que exigen los entornos empresariales actuales.
Olivier Cornet, gerente nacional de Sixthfin en el Reino Unido, señala que el rol del CFO ha evolucionado considerablemente. “La demanda de datos confiables está expandiendo las responsabilidades del equipo de finanzas”, afirmó según declaraciones publicadas. La empresa tecnológica que representa ha procesado €170 mil millones en el último año, ayudando a más de 1,000 compañías en 70 países a transformar datos contables en activos estratégicos.
Desafíos regulatorios y tecnológicos convergentes
La implementación de soluciones con IA ocurre simultáneamente con la introducción de nuevas medidas regulatorias en mercados clave. En el Reino Unido, normativas como ECCTA y Provision 29 están incrementando la presión de cumplimiento sobre las organizaciones financieras. Esta convergencia entre innovación tecnológica y requisitos normativos crea complejidades adicionales para los directores financieros.
Las plataformas de tecnología de riesgo y procesos buscan abordar estos desafíos mediante la armonización de datos financieros. Estos sistemas permiten que la información esté preparada para análisis avanzados y proyectos de inteligencia artificial, al tiempo que mantienen estándares rigurosos de control y procedimientos. La gestión de riesgos se vuelve crítica cuando los algoritmos de IA introducen nuevos vectores de error potencial.
Implicaciones para la función financiera moderna
La transformación digital de las finanzas corporativas requiere que las organizaciones actualicen sistemas heredados mientras implementan tecnologías emergentes. Este proceso no consiste simplemente en adoptar tecnología por sí misma, sino en aplicarla estratégicamente para resolver problemas financieros reales. Las empresas deben equilibrar innovación con integridad de datos, especialmente cuando las decisiones del directorio dependen de información generada o procesada por sistemas automatizados.
Adicionalmente, la necesidad de marcos comunes para controles e investigaciones se intensifica a medida que aumenta la complejidad organizacional. La capacidad de centralizar datos financieros de manera inmediata y precisa se está convirtiendo en un diferenciador competitivo fundamental. Las compañías que logran establecer esta infraestructura pueden aprovechar la inteligencia artificial de manera más efectiva y segura.
El año 2026 se perfila como un período transformacional para la industria financiera corporativa. Se espera que las organizaciones continúen expandiendo la implementación de soluciones habilitadas con IA en sus funciones de finanzas. Los CFOs deberán navegar esta transición estableciendo protecciones adecuadas y marcos de gobierno de datos que garanticen tanto cumplimiento regulatorio como efectividad operacional. La evolución hacia finanzas impulsadas por IA dependerá fundamentalmente de la capacidad de las empresas para asegurar la calidad y confiabilidad de sus datos subyacentes.