La función financiera se encuentra en un punto de inflexión. Muchos departamentos financieros están llegando a su “valor terminal”: el momento en el que se han optimizado al máximo los costes, los equipos trabajan al límite de su capacidad y las expectativas no dejan de crecer. La demanda de información rápida y de valor para el negocio, la alta dirección y los reguladores siguen en aumento. Para dar respuesta a todas estas demandas, los directores financieros están integrando inteligencia y análisis a lo largo de sus compañías, con el objetivo de mejorar tanto el funcionamiento operativo como la rentabilidad financiera. Y la inteligencia artificial se ha convertido en una palanca clave para lograrlo.
Desde PwC estamos ayudando a nuestros clientes a aprovechar esta oportunidad con un modelo para la función financiera renovado, en el que los agentes de IA no son solo herramientas, sino habilitadores del trabajo del futuro. Esta visión integra estrategia, personas y tecnología, y permite a los equipos pasar de centrarse en el procesamiento de datos a la generación de impacto real. Con agentes de IA que apoyan la función de principio a fin, los profesionales pueden enfocarse en aportar los insights que apoyen decisiones más rápidas y eficaces.
Este cambio no es un futurible: ya está en marcha. Los departamentos financieros con visión de futuro están incorporando agentes de IA en sus flujos de trabajo diarios, rediseñando roles y transformando la manera de trabajar. Según la AI Agent Survey de PwC, el 79% de los directivos afirma que ya se están adoptando agentes de IA en sus organizaciones. Sin embargo, solo el 34 % los está utilizando en las funciones de contabilidad y finanzas.
Llevas más de 15 años trabajando para llegar hasta aquí
Si tu función financiera es como la de la mayoría, durante la última década probablemente has seguido un indicador clave: el coste de la función financiera como porcentaje de los ingresos. Y esa métrica ha guiado gran parte de tu estrategia:
- Invertir en tecnología para reducir los costes de transacción y procesamiento.
- Implementar modelos de servicios globales y locales apalancados en esa tecnología.
- Conectar esa tecnología con herramientas ágiles, cercanas al usuario, para generar
Según el ‘Finance Effectiveness Benchmarking Report 2024‘ de PwC, los departamentos financieros más avanzados ya han alcanzado ese objetivo: dedican más tiempo a generar análisis de valor y menos a tareas susceptibles de automatizar, y han logrado reducir sus costes, como porcentaje de los ingresos, en casi un 25%.
La función financiera es ahora más ágil y está más orientada al análisis. Pero las expectativas no dejan de crecer. En muchas compañías, las palancas tradicionales, como los ERP en la nube, las plataformas integradas de datos, la automatización o el análisis datos en sistema donde se generan, han llegado a su límite. Ya eres digital, eficiente, y, aun así, no logras responder al ritmo que exigen el negocio, los reguladores y los inversores.
El próximo gran avance en el área financiera no será una nueva herramienta ni un nuevo sistema, sino una nueva forma de trabajar. Los agentes de Inteligencia Artificial están transformando la manera en que se realiza el trabajo en las empresas, y la función financiera está liderando esta revolución. Al combinar la experiencia humana con las capacidades de los agentes de IA, el área financiera puede escalar su capacidad, acelerar la generación de insights y anticiparse a unas exigencias cada vez mayores. Con una base digital sólida ya implantada, la oportunidad es clara. Ahora, lo que se necesita es liderazgo para avanzar con rapidez y aprovecharla.
Así están transformando las finanzas los agentes de IA
Los agentes de Inteligencia Artificial están haciendo posible un nuevo modelo operativo financiero gracias a su capacidad para actuar de forma inteligente, autónoma y coordinada. Al igual que con una plantilla de personas, cada agente de IA asume un papel específico: uno puede ser “contable”, otro “analista de planificación y análisis financiero» (FP&A) y otro “especialista en cumplimiento normativo”. Cada agente cuenta con las habilidades y los conjuntos de datos necesarios para desempeñar su función.
Después, se coordina la colaboración entre los distintos agentes dentro de un flujo de trabajo y se les asignan instrucciones, como: “conciliar facturas con órdenes de compra” o “consolidar la posición de caja y prever entradas y salidas”. Los agentes trabajan de forma conjunta para completar la tarea.
Cada agente de IA recuerda lo que hizo antes y cuáles fueron los resultados. Aprende de tus indicaciones, revisiones y de la gestión de excepciones para mejorar en la próxima ejecución. Igual que una persona que gana experiencia, un agente de IA puede perfeccionar su desempeño con el tiempo y generar nuevas soluciones.
Dada nuestra experiencia en la implantación de agentes de IA y en la transformación del trabajo, hemos llevado a cabo un análisis detallado de la función financiera utilizando el Workforce AI Task Analyzer de PwC. Hemos examinado más de 40 procesos, desde procure-to-pay, order-to-cash y record-to-report, hasta planificación y análisis financieros (FP&A) y tesorería. El análisis muestra que las tareas financieras tienden a agruparse en tres categorías: lideradas por personas, asistidas por agentes o completamente ejecutadas por agentes de IA.
¿La conclusión? Con un modelo de implantación y gobernanza adecuado, los agentes de IA pueden operar de forma autónoma prácticamente todos los aspectos de los centros de servicios compartidos. En los «centros de excelencia» (CoE), pueden asistir al equipo humano en casi todas sus tareas. Y en los equipos financieros corporativos y de negocio, pueden complementar la labor estratégica, las funciones de atención financiera al cliente y mucho más. Sea cual sea la tarea, los agentes de IA permiten liberar a las personas del trabajo estructurado y repetitivo, generando capacidad para enfocarse en análisis e iniciativas que aporten mayor valor.
Procesamiento y conciliación de transacciones con órdenes de compra (PO)
Así es un flujo de trabajo impulsado por Inteligencia Artificial: en el procesamiento y conciliación de transacciones con órdenes de compra, los agentes de IA asumen casi toda la carga operativa, de forma rápida, precisa y a gran escala. Pueden reducir los tiempos del ciclo hasta en un 80%, y mejoran la trazabilidad para auditoría, reducen los riesgos de cumplimiento y permiten escalar sin necesidad de aumentar costes. En este entorno, los agentes aportan valor automatizando tareas repetitivas, lo que libera a las personas para centrarse en el análisis, la estrategia y la gestión de proveedores.
Por ejemplo, cuando un profesional del área financiera envía una factura para revisión, un primer agente de IA extrae la información clave del documento. Un segundo localiza el contrato o el acuerdo marco correspondiente (MSA). Un tercero compara la factura con los términos acordados y señala cualquier discrepancia. Un cuarto agente redacta un correo para solicitar una corrección, un abono o una aclaración. Solo en ese momento interviene una persona del equipo, para aprobar o ajustar el mensaje o escalar el caso, si es necesario.
Mientras los agentes de IA se encargan del trabajo repetitivo, las personas pueden centrarse en tareas de mayor valor. Por ejemplo, colaborar con otros agentes y con sus compañeros para analizar el rendimiento de los proveedores, investigar cargos recurrentes o facturas no conformes, renegociar contratos o acuerdos marco (MSA) y mejorar los procesos de gestión y registro contractual. El resultado no es solo una mayor eficiencia operativa, sino también un ahorro de costes real y una mejora generalizada en el desempeño de los proveedores.
Procure-to-pay: cómo los agentes de IA pueden automatizar el proceso y liberar al equipo financiero
Los agentes de IA agilizan y optimizan los flujos de trabajo de procure-to-pay, automatizando tareas como la validación de facturas y la detección de discrepancias. Así, los profesionales del área financiera pueden centrarse en actividades de mayor impacto, como la optimización de contratos, la gestión de los proveedores o el cumplimiento de políticas internas.
Posición y previsión de tesorería
Incluso en tareas financieras más complejas, los agentes de IA no sustituyen a las personas: trabajan junto a ellas. Una vez más, asumen los pasos rutinarios para que los equipos se centren en las decisiones que realmente importan.
En las operaciones de tesorería, por ejemplo, los agentes pueden recopilar y consolidar saldos de caja, prever entradas y salidas a corto plazo, identificar posibles excedentes o déficits, recomendar transferencias o inversiones, registrar las acciones ejecutadas y afinar los modelos de previsión.
Con estas previsiones, el equipo puede perfeccionar las estrategias de asignación de capital, ajustar umbrales de liquidez y actualizar las políticas de inversión basándose en los patrones detectados por los agentes. Gracias a los análisis de posición de tesorería generados por IA, también pueden optimizar estrategias de pooling, sweeping y préstamos internos. Además, disponen de más tiempo y mejor información para asesorar a los equipos de ventas y gestión de cuentas con mayor impacto.
Cómo construir hoy una función financiera impulsada por IA
El procesamiento de facturas y las operaciones de tesorería son solo dos ejemplos de cómo los agentes de IA pueden automatizar tareas financieras repetitivas de alto valor y ayudar en labores más complejas. Además, están empezando a transformar áreas como el procesamiento y conciliación de transacciones con órdenes de compra (PO), la gestión de cobros, la preparación de asientos contables, la monitorización del riesgo de proveedores, la optimización de liquidez, el cierre financiero y mucho más.
¿Por qué los agentes de IA generan valor rápidamente? Porque escalan con facilidad y los miembros del equipo financiero pueden crearlos y modificarlos. Cada nuevo flujo de trabajo basado en agentes puede reutilizar código y arquitecturas de proyectos anteriores. El impacto puede verse en semanas, y un nuevo modelo operativo totalmente impulsado por IA puede implementarse en pocos meses.
- Evalúa tu plataforma, procesos y modelo de entrega. Si cuentas con una plataforma de datos ampliamente conectada, como muchas funciones financieras, junto con un modelo de servicios compartidos o externalizado, puedes crear valor con agentes de IA en 30 días. Si no, el retorno de inversión puede ser rápido, pero quizás requieras un poco más de preparación inicial.
- Construye de forma modular y reutilizable. Dado que los agentes de IA pueden abarcar muchas funciones, es clave buscar valor más allá de incrementos aislados. Apostar por una arquitectura modular facilita la reutilización de código, agentes y frameworks entre flujos de trabajo, acelerando la escalabilidad y reduciendo costes.
- Haz que la coordinación y supervisión sean intuitivas. Un agente de IA generalmente realiza una tarea sencilla. El verdadero valor está en coodinar a varios agentes en flujos de trabajo mediante plataformas fáciles de usar, como el Agent OS de PwC, que incluye herramientas integradas de supervisión.
- Muestra a tu equipo los beneficios. El ‘Global AI Jobs Barometer 2025‘ de PwC revela que la IA aumenta el valor de los trabajadores, siempre que desarrollen nuevas habilidades -como supervisar la IA-, y fomenten una cultura de trabajo colaborativo con agentes de IA.
