IA en finanzas: moderniza tu infraestructura (sin parches)

Si estás intentando “meter IA” en finanzas, impuestos o facturación sin tocar tu base tecnológica, no estás innovando: estás poniendo maquillaje a un problema estructural.

Eso es lo interesante del caso de HMRC (la agencia tributaria británica) y SAP: no han apostado por la IA como una “capa” por encima de sistemas heredados, sino por modernizar la infraestructura para que la automatización y el machine learning funcionen a escala.

Y aquí está la lección para cualquier CEO/CFO/COO en España: la IA rentable en backoffice no empieza con un chatbot. Empieza con datos, procesos y arquitectura.

Lo que HMRC nos está diciendo (sin decirlo): la IA necesita cimientos, no trucos

HMRC gestiona volúmenes masivos (cientos de miles de millones en recaudación anual) y, aun así, el cuello de botella no era “falta de IA”. Era legacy.

El movimiento de modernización con SAP (migración de plataforma tributaria y evolución tecnológica hacia una arquitectura preparada para IA) manda un mensaje claro:

La IA no escala sobre un ERP “parcheado”

Cuando tus procesos están llenos de excepciones manuales, duplicidades y datos inconsistentes, la IA se vuelve frágil: falla, inventa, o necesita supervisión constante.

En la práctica, eso se traduce en proyectos que se quedan en piloto, porque en producción aparecen siempre los mismos enemigos:

• Datos maestros mal mantenidos: clientes, proveedores, productos, impuestos, cuentas contables.

• Flujos rotos o semi-manuales: aprobaciones por email, Excel como “sistema operativo”, doble carga.

• Integraciones débiles: herramientas que no hablan entre sí o lo hacen con retraso.

Modernizar no es “cambiar de pantalla”: es rediseñar el flujo

Migrar a un ERP moderno o a una arquitectura más preparada para automatización no es una decisión estética. Es una decisión de velocidad operativa.

La IA necesita poder:

• leer y escribir en sistemas de forma fiable,

• entender el contexto (reglas, estados, historiales),

• ejecutar acciones con trazabilidad.

Eso solo pasa cuando el backoffice deja de ser un mosaico de parches.

El paralelismo para España: Verifactu, eFactura y el nuevo compliance “en tiempo real”

En España, muchas empresas están viviendo una transición similar (aunque por presión regulatoria más que por innovación).

Cada vez hay más demanda de:

Trazabilidad y consistencia (no “reporting al final del mes”)

El compliance se está moviendo hacia modelos donde la información debe estar correcta desde el origen, no corregida después:

• facturas emitidas con datos completos,

• impuestos bien calculados,

• estados conciliados,

• documentos disponibles y auditables.

Si tu empresa sigue funcionando con correcciones a posteriori, la IA no va a “arreglarlo”. Lo va a amplificar (errores más rápidos, más automáticos).

Automatizar finanzas no es solo “contabilizar”: es cerrar el ciclo

El gran ROI está en cerrar ciclos completos, por ejemplo:

• Pedido → albarán → factura → cobro → conciliación bancaria

• Gasto → validación → imputación → pago → archivo → auditoría

• Proveedor → alta → verificación → aprobación → pagos → riesgos

Sin arquitectura moderna, automatizas trozos. Con arquitectura moderna, automatizas el ciclo.

Qué significa “poner la IA en el centro” para una PYME (sin presupuesto de Estado)

La buena noticia: no necesitas un contrato multimillonario ni ser SAP puro para aplicar el enfoque. Pero sí necesitas priorizar bien.

1) Empieza por el “mapa de fricción” (dónde se pierde dinero o tiempo)

Antes de comprar herramientas de IA, identifica 5 puntos donde hoy hay fricción real:

• devoluciones por factura mal emitida,

• cierre mensual lento,

• conciliaciones manuales,

• gastos sin política,

• reporting que depende de una persona “que se sabe el Excel”.

Si quieres inspirarte para detectar tareas automatizables desde ya, aquí tienes una guía práctica: 7 tareas diarias que puedes empezar a automatizar hoy con herramientas low-code.

2) Estabiliza datos y reglas antes de “automatizar con IA”

La IA funciona cuando hay un mínimo de orden:

• Un único origen de verdad (ERP/CRM/contabilidad).

• Campos obligatorios bien definidos.

• Reglas de negocio explícitas (qué se aprueba, quién, cuándo y por qué).

Esto no es burocracia. Es lo que convierte la automatización en algo repetible y auditable.

3) Diseña automatizaciones con control, no con fe

En backoffice, una automatización buena no es la que “lo hace todo sola”. Es la que:

• hace el 80% sin intervención,

• y sabe parar y derivar cuando hay una excepción.

Si estás trabajando con agentes o automatizaciones más avanzadas, es clave diseñar bien esa fiabilidad: Diseño agentic: claves para crear agentes de IA fiables.

3 casos de uso de IA en finanzas que solo funcionan si modernizas (y cómo aterrizarlos)

Detección de anomalías en facturación y gastos

La IA puede detectar patrones raros (duplicidades, importes fuera de norma, proveedores “extraños”), pero necesita histórico limpio y categorización consistente.

• Ahorro de tiempo: menos revisiones manuales.

• Reducción de riesgo: menos errores y fraude interno.

• Requisito previo: datos normalizados y trazables.

Automatización de conciliación y cierres

La IA ayuda a proponer asientos, clasificar movimientos y generar borradores, pero si cada mes “se hace distinto”, no hay modelo que aguante.

• Impacto directo: cierres más cortos, menos estrés, mejor visibilidad de caja.

• Requisito previo: procesos estándar y fuente única de datos.

Atención interna (equipo) sobre políticas y procedimientos

Aquí sí entra el “chat”, pero no para clientes: para tu equipo.

Un asistente puede responder: “¿Cómo imputo este gasto?”, “¿Qué IVA aplica?”, “¿Qué proveedor está aprobado?”. Pero solo si tu conocimiento está ordenado y accesible.

Si estás construyendo asistentes internos, te interesa este enfoque: Cómo un asistente IA personalizado puede liberar horas de tu semana laboral.

La lectura estratégica: la IA es el premio, la modernización es el trabajo

El caso HMRC-SAP es un recordatorio incómodo (pero liberador): la ventaja no la gana quien compra más IA, sino quien convierte su backoffice en una máquina operable, auditable y automatizable.

Si tu empresa quiere que la IA reduzca costes, acelere cierres y minimice riesgos, la pregunta no es “¿qué modelo usamos?”. Es: ¿qué parte de nuestra arquitectura y procesos impide que la IA sea fiable?