Planificación financiera con IA: estructura en lugar de bombo y platillo

Los grandes modelos lingüísticos ofrecen oportunidades inimaginables, pero plantean nuevos retos a las empresas: ¿Por dónde empezar? ¿Cómo estructurarlos? ¿Cómo medir realmente el rendimiento de la inversión? Por lo tanto, además de la tecnología, se requiere una estrategia de implantación bien fundamentada y, sobre todo, conocimientos expertos que la acompañen. La IA se ha convertido en la transformación tecnológica definitoria de nuestro tiempo.

Las tecnologías de IA y los grandes modelos lingüísticos (LLM) son herramientas potentes, también en la planificación financiera. La SAP Business Technology Platform es un buen ejemplo del uso de la IA en las empresas, en la que varios componentes se combinan en una solución estandarizada. Esto permite superar retos empresariales reales y, al mismo tiempo, cumplir los requisitos de seguridad, gobernanza y escalabilidad.

Los directores financieros aumentan sus inversiones en IA

Sin embargo, las empresas se enfrentan a una paradoja: mientras que la introducción de la IA avanza rápidamente, los retornos medibles siguen siendo esquivos para muchos. Un estudio exhaustivo de más de 280 ejecutivos financieros realizado por Boston Consulting Group en 2025 muestra que sólo el 45% de las empresas pueden cuantificar con éxito el ROI (retorno de la inversión) de sus iniciativas de IA, a pesar de que el 78% de los directores financieros planean aumentar sus inversiones en IA en los próximos 12 a 18 meses. Esta brecha entre el entusiasmo por la implantación y el valor real subraya una idea importante: la tecnología por sí sola no garantiza el éxito.

Los LLM necesitan estructura

El reto para las empresas es que los LLM son tan nuevos que los flujos de trabajo y conjuntos de herramientas establecidos están aún en pañales. El software convencional tenía interfaces definidas, funciones predefinidas y límites operativos claros. Los LLM, en cambio, ofrecen una flexibilidad casi ilimitada, una característica que resulta tan potente como confusa. Sin una estructura adecuada, esta flexibilidad conduce a resultados incoherentes, alucinaciones y usuarios frustrados que esperan magia pero obtienen mediocridad.

Aunque los LLM representan un cambio fundamental en el enfoque de la automatización empresarial, comprender su naturaleza es fundamental para que su implantación tenga éxito: Un LLM es comparable a un brillante licenciado universitario que posee habilidades extraordinarias. Comprenden el contexto, procesan el lenguaje natural, reconocen patrones y generan ideas.

Sin embargo, como cualquier nuevo empleado, necesitan orientación, estructura y el entorno adecuado para crear valor añadido. Por eso, en el ámbito de la consolidación financiera de SAP, la diferencia entre el éxito y el fracaso suele residir en la estrategia de implantación y, por tanto, en el asesoramiento de expertos.

Del mismo modo que la implantación de software empresarial requiere algo más que una simple instalación, para aprovechar el potencial transformador de la IA es necesario un profundo conocimiento tanto de las capacidades tecnológicas como de los procesos empresariales subyacentes. Los consultores especializados en implantaciones de IA aportan metodologías probadas, puntos de referencia del sector y experiencia práctica que acortan el periodo de amortización al tiempo que evitan errores comunes. Actúan como arquitectos de la transformación, diseñando soluciones que alinean las capacidades tecnológicas con los objetivos empresariales. Con respecto al uso de los LLM, el papel del consultor está cambiando de implantador a formador:

Se le puede considerar un profesor altamente especializado que entiende tanto el potencial del alumno (el LLM) como el plan de estudios necesario para el éxito (los procesos empresariales). Sabe cómo estructurar las indicaciones de forma coherente, cuándo aplicar diferentes modelos a tareas específicas y cómo crear bucles de retroalimentación que mejoren el rendimiento con el tiempo. Y lo que es más importante, entiende que el éxito requiere algo más que tecnología: requiere nuevas formas de pensar sobre el propio trabajo.

Flujos de trabajo orientados a los objetivos

En este marco educativo surgen dos conceptos importantes: el modo agente y el Protocolo de Contexto Modelo (MCP). En el modo agente, la IA va más allá de las preguntas y respuestas y pasa a los flujos de trabajo orientados a objetivos: El modelo mantiene el contexto a lo largo de múltiples pasos, orquesta llamadas a herramientas específicas (por ejemplo, API de ERP, servicios de informes de grupo, consultas a bases de datos), evalúa los resultados y adapta el plan de forma iterativa (principio ReAct „Razonar-Actuar-Observar“). La gestión del contexto es crucial:

No es sólo la consulta inmediata lo que cuenta, sino todo el proceso empresarial, los patrones históricos y la imagen objetivo. Sin una gestión adecuada del contexto y de las herramientas, incluso los LLM más potentes proporcionan rápidamente respuestas genéricas; con ella, sin embargo, los agentes pueden, por ejemplo, recuperar saldos, analizar diferencias de CI, simular reservas y documentar resultados a prueba de auditorías.

El Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) aborda la capa de integración/herramienta: estandariza el modo en que las aplicaciones LLM acceden a sistemas externos y fuentes de datos de forma segura y trazable, incluyendo definiciones de esquemas, autorizaciones, gobernanza y requisitos de rendimiento. En resumen, MCP es el „USB-C para aplicaciones de IA“ y la diferencia entre una IA que sólo habla de consolidación financiera y otra que la realiza utilizando llamadas a herramientas definidas con datos reales de la empresa. El creciente apoyo en el sector subraya la relevancia para los escenarios empresariales.

Análisis predictivo de la consolidación

Dos ejemplos prácticos demuestran el valor añadido que el uso de la IA y los LLM puede aportar a las empresas si la implantación cuenta con el apoyo de expertos. Por ejemplo, si las empresas se enfrentan al reto de que la consolidación es reactiva y los problemas solo se reconocen después de su impacto en los estados financieros, necesitan funciones predictivas para anticipar y prevenir los problemas de consolidación.

Aquí es donde entra en juego el análisis predictivo de consolidación apoyado en IA: al integrar modelos de conjunto que combinan análisis de series temporales con detección de anomalías y un agente de supervisión que analiza continuamente las métricas de calidad de los datos, predice probables errores de consolidación, recomienda medidas preventivas y realiza un seguimiento de la eficacia de las soluciones, las empresas logran un gran éxito:

En la práctica, esto ha evitado el 85% de los errores de consolidación antes de final de mes, ha reducido las correcciones de emergencia en un 90% y ha logrado ciclos de cierre entre un 30% y un 50% más rápidos con una mayor precisión de los resultados. Con la introducción de la supervisión autónoma del cumplimiento, pueden reducirse los riesgos en los casos en que los requisitos normativos varían en función de la jurisdicción y, por lo tanto, a menudo requieren una supervisión manual exhaustiva.

Un modelo LLM especializado formado en textos normativos y políticas corporativas y un MCP que enlaza con bases de datos normativas externas, así como con repositorios de políticas internas y marcos de control, crean una arquitectura de solución que puede reducir significativamente los esfuerzos de supervisión manual. Este marco puede utilizarse para crear una automatización del flujo de trabajo que supervise los cambios normativos, evalúe su impacto en los procesos actuales, recomiende los ajustes de control adecuados y genere informes de cumplimiento.

En la práctica, esto redujo la carga de trabajo manual de los equipos de cumplimiento en un 80%; además, los cambios normativos se identificaron cinco veces más rápido y se lograron índices de cumplimiento superiores al 99% con pistas de auditoría completas.

Conclusión: 

La inteligencia artificial y los grandes modelos lingüísticos pueden transformar radicalmente la planificación y la consolidación financieras. Sin embargo, esto requiere una aplicación estructurada y específica con conocimientos especializados.

El verdadero valor añadido no procede únicamente de la tecnología, sino de la combinación inteligente de LLM, procesos empresariales y requisitos específicos de la empresa. Conceptos como el modo agente y el Protocolo de Contexto Modelo muestran cómo la IA puede ir más allá de la simple automatización. Si quiere aprovechar todo su potencial, no sólo necesita herramientas modernas, sino también nuevas formas de pensar y socios fuertes a su lado.

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