La adopción de la inteligencia artificial en los departamentos financieros continúa creciendo
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Casi la mitad de las organizaciones se mantiene en un nivel intermedio de madurez, donde la experimentación existe, pero no la estructura para escalar. Este punto intermedio supone un riesgo creciente para los CFO, que deben decidir cómo invertir en IA sin comprometer control ni cumplimiento.
La inteligencia artificial ya forma parte del día a día de muchos departamentos financieros, impulsada por la necesidad de ganar eficiencia, reforzar el control y responder a entornos cada vez más complejos. Sin embargo, este avance no es homogéneo. Según el estudio ‘CFO AI Readiness Report’, elaborado por Payhawk en colaboración con IResearch, casi la mitad de las organizaciones se encuentra en un nivel medio de madurez, un punto en el que “la experimentación es real, pero todavía no existe la estructura necesaria para escalar estas capacidades de forma segura y coherente”.
El informe revela que este nivel intermedio representa un desafío crítico para los directores financieros. Tal como señala el estudio, existe suficiente desarrollo de IA como para generar expectativas internas, pero no la base tecnológica, organizativa o de control necesaria para llevar estas iniciativas al núcleo de los flujos financieros.
Un mercado que avanza a distintas velocidades
El despliegue de la IA financiera muestra una clara fragmentación. Junto a ese 50% de empresas en madurez media, el informe identifica un grupo rezagado que apenas está dando sus primeros pasos.
En el extremo opuesto, casi un tercio de las compañías afirma haber logrado escalar sus iniciativas, aunque incluso dentro de este segmento conviven realidades muy distintas: desde organizaciones con responsabilidades claramente definidas y procesos estandarizados, hasta otras que avanzan rápido, pero sin controles suficientes o sin una base sólida para sostener el crecimiento.
La madurez en IA financiera está estrechamente vinculada al sector y la escala de las organizaciones. Mientras que las grandes compañías tecnológicas son las más avanzadas, con más del 70% situándose en los niveles altos de madurez, las empresas más pequeñas de sectores regulados, así como las dedicadas a fabricación, retail, logística, energía o salud, presentan una preparación mucho más limitada.
Entre ambos extremos se encuentran las grandes compañías no tecnológicas, que ya han incorporado IA en sus departamentos financieros, pero tienen dificultades para llevar estas iniciativas al núcleo operativo debido a problemas de estandarización, calidad del dato o falta de gobernanza.
Operar la IA bajo exigencias financieras
El informe subraya que la IA ofrece beneficios claros para los equipos financieros, como automatización de tareas repetitivas, mayor visibilidad del gasto, trazabilidad reforzada y datos más fiables para la toma de decisiones. Sin embargo, trasladar ese potencial a la operativa diaria es más complejo que en otras áreas.
En finanzas, la IA debe funcionar desde el inicio bajo estrictos requisitos de control, auditoría y cumplimiento normativo, lo que dificulta la experimentación libre y exige una base sólida antes de escalar. El principal freno, según el estudio, no es la capacidad de los modelos, sino la dificultad de integrarlos de forma estable y repetible en entornos financieros complejos.
“Hay una diferencia clara entre desplegar iniciativas de IA dentro de la función financiera y estar preparados para operarlas de forma sostenible. Los CFO se enfrentan a decisiones complejas sobre dónde invertir y cómo hacerlo en un contexto de márgenes de error cada vez más reducidos y expectativas crecientes por parte del negocio. El verdadero obstáculo no es la experimentación, sino operar esta tecnología dentro de los controles sin perder la rendición de cuentas”, apunta Laura Gámiz, directora de Payhawk España.
