Cómo logramos desarrollar inteligencia financiera de nivel profesional

Publicado 18 jun 2026  | 5 min. de lectura
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    Saba Shadrokh-Cigari

    VP Product, Lucanet

En las tres primeras ediciones de Intelligence Inside, Elias y Kevin explicaron los fundamentos: por qué el listón para la IA en finanzas e impuestos es más alto que en casi cualquier otra categoría de software, cómo construimos Intelligence Core y su arquitectura de confianza, y cómo la plataforma de datos y la capa semántica proporcionan a nuestros agentes un punto de veracidad único, gobernado y fundamentado sobre el que razonar.

Ese criterio (que sea fiable desde el primer día, trazable desde el segundo y defendible ante un auditor desde el tercero) no es sólo un principio de diseño. Es el filtro por el que pasan todas las decisiones sobre productos que toma mi equipo.

Esta edición trata sobre el resultado de ese filtro: un año de funciones inteligentes que ya están disponibles en nuestra CFO Solution Platform. No se ha anunciado, no está en fase beta, no figura en la hoja de ruta. Ya está disponible, en producción y en uso.

 

La regla que aplicamos a cada elemento: ¿merece estar ahí? 

Kevin explicó claramente la división del trabajo: la lógica determinista se encarga de los cálculos, mientras que el razonamiento inteligente se encarga de la interpretación. Esa distinción no es solo una cuestión técnica. Es una disciplina de producto que aplicamos antes de que se construya una feature.

Antes de que cualquier solución inteligente llegue a manos de un cliente, me hago una pregunta sencilla: ¿merece la pena que esto forme parte del flujo de trabajo de un director financiero? No se trata de si es técnicamente impresionante, ni de si funciona en una demostración. La cuestión es si resuelve un problema concreto y específico tal y como lo resolvería un profesional de finanzas o impuestos, con total visibilidad, control absoluto y sin sorpresas.

Todas las funciones que voy a describir a continuación han superado esa prueba. Cada una de ellas se encarga de las tareas repetitivas que requieren mucho criterio o conocimientos especializados y que ralentizan a los equipos, y devuelve el resultado a los profesionales para su revisión.

La inteligencia hace el trabajo. Un humano lo aprueba. Eso no es una limitación, es el diseño. 

En la práctica, esto varía en función de la solución. Sin embargo, el principio es el mismo en todas ellas.

Modelos más inteligentes y más rápidos: la inteligencia en la planificación financiera

Crear un modelo financiero desde cero siempre ha sido tarea de especialistas. Hay que saber qué variables son relevantes, cómo estructurar las fórmulas y cómo vincular el modelo a los datos reales en los que se basa. Para la mayoría de los equipos, solo esa configuración lleva días y depende de una o dos personas que conozcan bien la arquitectura del modelo.

En mayo de 2025 comenzamos a implementar funciones de modelización inteligente en xP&A. No se trató de un gran lanzamiento único, sino de una secuencia planificada.

 

Desde variables sugeridas por la IA hasta la corrección de errores con un solo clic

En primer lugar, el sistema sugiere variables generadas por IA: analiza lo que ya hay en el modelo y propone lo que viene a continuación, incluidos nombres, fórmulas y supuestos predefinidos. Los equipos financieros aceptan o rechazan dichas sugerencias una por una. El problema del lienzo en blanco, es decir, esas horas dedicadas a pensar por dónde empezar, desaparece.

A continuación, la previsión asistida por IA: en lugar de definir manualmente una metodología de previsión, el sistema analiza los datos históricos y genera la proyección más probable. Lo que antes llevaba horas, ahora se hace en segundos.

Luego, Prompt AI, en julio de 2025: describe en lenguaje sencillo lo que deseas calcular, y el sistema propone las variables y estructuras necesarias para producirlo. Y más recientemente, en abril de 2026, Reparar con IA: pasa el cursor sobre un error, haz clic una vez, revisa la corrección propuesta. Lo que anteriormente requería experiencia en depuración ahora solo necesita una única interacción.

En conjunto, estas funciones reducen considerablemente el tiempo necesario para crear y mantener un modelo financiero. Cada una de ellas devuelve el resultado al profesional de finanzas para su revisión. El modelo sigue siendo de su propiedad. Estas son las primeras innovaciones en xP&A. El siguiente paso no es una función, sino un flujo de trabajo.

Inteligencia en la elaboración de informes ESG: asignación automatizada de factores de emisión

El cálculo de la huella de gases de efecto invernadero (GEI) es una tarea de la que se están haciendo cada vez más responsables los equipos financieros, pero para la que rara vez han recibido formación. Para asignar las fuentes de emisión a los factores de emisión adecuados en todos los ámbitos, se requieren conocimientos especializados o apoyo externo costoso. La mayoría de los equipos carecen de ambos.

La función que hemos desarrollado en el informe ESG elimina esa dependencia. Los equipos suben sus datos de consumo y el sistema asigna automáticamente cada entrada al factor de emisión correcto en los alcances 1, 2 (según la ubicación y el mercado) y 3, por lo que no es necesario contar con conocimientos especializados sobre gases de efecto invernadero. Cada asignación va acompañada de una puntuación de fiabilidad. El equipo revisa los datos, los modifica si es necesario y continúa.

El resultado es que las huellas de gases de efecto invernadero se calculan cinco veces más rápido que con la asignación manual de factores de emisión. Para los equipos sometidos a la presión de la CSRD, esto marca la diferencia entre cumplir o no un plazo.

Desde la página en blanco hasta los informes anuales listos para presentar al consejo de administración

La elaboración del informe anual es la parte más ardua del calendario financiero. Cuando los equipos llegan a la fase de redacción, ya están bajo presión por los plazos y deben recopilar, redactar, revisar, traducir y consolidar decenas de requisitos de divulgación entre las distintas entidades.

En enero de 2025 incorporamos funciones de redacción inteligente en Disclosure Management.

 

Redacción y optimización de textos con inteligencia

Las dos funciones principales fueron la optimización de textos (ajuste del tono, acortamiento, ampliación, traducción y resumen) y la redacción de textos conforme a la taxonomía. Para cada etiqueta de divulgación de las ESRS o las NIIF, el sistema genera un borrador conforme a la normativa. Los equipos aportan el contexto específico de la empresa y el sistema lo incorpora. El lenguaje y el formato del informe se aplican automáticamente.

Drafting and optimizing texts

Informes de grupo conformes con la ESRS

En abril de 2025, incorporamos la generación de informes ESRS a nivel de grupo para las organizaciones con múltiples entidades informantes. El sistema consolida las respuestas a los cuestionarios de las filiales y genera un informe de sostenibilidad final que cumple con la norma ESRS a nivel de grupo. Los equipos seleccionan los datos que desean incluir, añaden información complementaria y pueden volver a generar el informe hasta que el resultado final se ajuste a sus necesidades. Lo que antes requería horas de recopilación manual entre distintas entidades ahora se lleva a cabo en un único proceso guiado en cuestión de minutos.

 

Presentación de información reglamentaria sin el cuello de botella que supone la especialización: XBRL Tagger

El etiquetado XBRL es una de esas tareas que suena técnica porque lo es. Desde 2020, las empresas cotizadas de la Unión Europea (UE) están obligadas a presentar sus informes en el formato Inline XBRL (iXBRL). El proceso de etiquetado, que consiste en hacer coincidir los elementos del informe con los conceptos de la taxonomía en miles de partidas, ha requerido tradicionalmente la intervención de consultores especializados. Para la mayoría de los equipos financieros de las empresas medianas, esto suponía un coste considerable y una dependencia externa en cada ciclo de presentación de informes.

En diciembre de 2025, Lucanet lanzó Tagger Agent, convirtiéndose en la primera empresa del mercado en comercializar un agente de IA integral para la generación de informes XBRL. Los equipos suben su informe anual y el Tagger Agent se encarga automáticamente del etiquetado narrativo, el etiquetado de tablas numéricas y la generación de cálculos. Sin proyecto de implementación, sin participación del departamento de TI y sin necesidad de apoyo de consultores. El Tagger carga inmediatamente cualquier taxonomía válida, incluidas ESEF, variantes locales de GAAP como Dutch GAAP, mandatos a nivel europeo como pCbCR y mandatos específicos del sector como OCW. A continuación, genera una salida iXBRL que cumple con los requisitos normativos vigentes.

Una vez que se establece el mapeo de los conceptos de taxonomía para una presentación, se traslada automáticamente. El cuello de botella del especialista no regresa.

Lo que nos ha enseñado un año de suministro

Las funciones descritas anteriormente no se lanzaron como un paquete. Se lanzaron de forma secuencial, cada una de ellas para resolver un problema concreto dentro de un flujo de trabajo específico, y todas ellas diseñadas para que el profesional de las finanzas mantenga el control sobre el resultado.

Kevin compartió anteriormente una perspectiva muy útil: un nuevo empleado con una inteligencia de nivel de doctorado, pero que acaba de empezar a trabajar. El talento innato es necesario, pero no suficiente. Lo que lo hace útil es aplicarlo al contexto específico de tu empresa: tu estructura de consolidación, tus normas de presentación de informes y tus datos. Eso es exactamente lo que hacen estas funciones. Aportan un razonamiento inteligente a las tareas específicas que tu equipo realiza todos los días, fundamentado en tus datos, gobernado por Intelligence Core y siempre con intervención humana.

Eso es lo que significa para nosotros "simply intelligent" en 2026. No inteligencia por sí misma, sino inteligencia que se gana su lugar por ser genuinamente útil, genuinamente fiable y estar genuinamente bajo el control de las personas responsables de los datos.

Y esto no es todo. En los próximos meses, se generarán automáticamente plantillas de modelos de planificación a partir de los datos reales, lo que proporcionará a los equipos financieros un punto de partida estructurado, sin necesidad de realizar tareas de configuración. Las importaciones de Excel para los cuestionarios de sostenibilidad se asignarán automáticamente a las preguntas correspondientes, por lo que ya no será necesario introducir los datos manualmente antes de los plazos de entrega de los informes. A partir de este verano, la extracción automática de datos de los contratos de arrendamiento convertirá una tarea manual, que antes se realizaba documento por documento, en un paso automatizado.

Cada una de las funciones ya implementadas demuestra que la arquitectura funciona. Lo que viene a continuación se construye sobre la misma base.

 

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    Saba Shadrokh-Cigari

    VP Product, Lucanet

    Tras estudiar informática e ingeniería de software a nivel de grado y posgrado, Saba pasó más de una década en gestión de productos SaaS empresariales y roles de liderazgo en sectores altamente regulados. Lideró equipos globales, diseñó estrategias de producto y escaló carteras complejas de múltiples productos, con especial atención a los resultados para el cliente y el crecimiento comercial.

    Saba tiene experiencia en impulsar estrategias de cartera, construir organizaciones de producto de alto rendimiento e integrar la IA en los flujos de trabajo empresariales para desbloquear el valor para el cliente. Como vicepresidenta de producto de Lucanet, es responsable de la cartera de productos y de la función de marketing de soluciones de la empresa.

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