Tendencia 1: la IA es una prioridad en las finanzas, pero debe supervisarse el ROI de cerca
Es evidente que los equipos de finanzas e impuestos han hecho de la IA una prioridad estratégica, pero la inversión por sí sola no garantiza el éxito; en 2026, la prioridad pasa de manera clara de la experimentación a la creación de valor medible, y eso requiere un seguimiento minucioso del ROI y del impacto empresarial.
Las cifras no dejan lugar a dudas: según BCG, el ROI medio de la IA en las finanzas hasta la fecha ronda el 10 %, mientras que muchas empresas se proponen superar el 20 %. Alrededor de un tercio de los líderes financieros afirman que hasta ahora han visto poco valor perceptible; las causas suelen ser los proyectos piloto caros que no dan el salto a la producción o no se escalan de forma coherente.
Para los directores financieros, esto significa definir una gobernanza clara en relación con las inversiones en IA: establecer criterios de éxito medibles de antemano, implementar revisiones regulares del ROI y estar dispuestos a cambiar o detener las iniciativas que no den resultados. Los líderes de 2026 no serán aquellos que más experimenten, sino aquellos que sistemáticamente generen valor y escalen procesos eficaces. Las organizaciones que impulsan estas ideas con disciplina convierten la IA de una prioridad estratégica en una auténtica ventaja competitiva.
Tendencia 2: la planificación financiera y operativa se vuelve más inteligente; la IA proporciona la agilidad que necesitan los CFO
En un mundo lleno de incertidumbre, la planificación financiera y operativa con visión de futuro es una disciplina clave, y la IA es su aliada más importante.
La planificación tradicional se basa en hojas de cálculo estáticas y en la manipulación manual de los datos, que es lenta, propensa a errores y siempre anticuada. La IA lo cambia todo: procesa datos en tiempo real, ejecuta cientos de escenarios en minutos y se adapta a medida que cambian las condiciones.
Deloitte indica que los líderes financieros recurrirán cada vez más a la planificación avanzada de escenarios en 2026. Los sistemas de IA analizan los datos actuales y simulan escenarios futuros diferentes; por ejemplo, tendencias del mercado, tipos de cambio o interrupciones en la cadena de suministro. Esto permite identificar los impactos con mayor rapidez y evaluarlos con más eficacia.
Un análisis de PwC muestra que el uso de IA en la planificación financiera puede aumentar la precisión y la velocidad de los pronósticos hasta en un 40 %,
los asistentes de previsión basados en IA gestionan la recogida y limpieza de datos, para que los analistas se centren en la interpretación y las acciones prácticas.
Para los CFO, esto significa mayor agilidad y más margen de maniobra en los momentos clave. Los planes financieros y operativos pueden actualizarse con mayor frecuencia, las oportunidades y los riesgos pueden estudiarse con mayor anticipación y las decisiones estratégicas pueden tomarse siempre basándose en datos.
Tendencia 3: los agentes de IA gestionan y automatizan las tareas mientras los equipos de finanzas se centran en las decisiones
Los equipos de finanzas pierden un tiempo considerable en tareas repetitivas, como la introducción de datos, las conciliaciones y la revisión de errores. Pero los agentes de IA están cambiando esta realidad. Estos asistentes digitales inteligentes ejecutan tareas definidas de forma independiente, automatizando el trabajo repetitivo, agilizando los cierres y liberando recursos para las prioridades estratégicas.
Según Gartner, la gestión del conocimiento, las cuentas de acreedores, el procesamiento de facturas y la detección de errores o anomalías ya están entre los casos de uso más habituales de la IA en los departamentos de finanzas. Por ejemplo, actualmente, un sistema de IA puede comparar las facturas recibidas con los pedidos de compra y registrarlas automáticamente. PwC destaca que así pueden reducirse los tiempos de ciclo hasta en un 80 %.
También mejoran el cierre financiero, ya que los agentes de IA ayudan con las reconciliaciones interco, identifican los errores de publicación y las lagunas de documentación, y gestionan las etapas rutinarias de consolidación. En los informes financieros, las herramientas de IA se utilizan cada vez más para crear borradores de informes de gestión o divulgaciones en las notas.
La CFO Solution Platform de Lucanet da vida a estas ventajas. Nuestra plataforma basada en la nube combina conocimientos demostrados en finanzas con potentes capacidades de IA generativa gracias a un núcleo de inteligencia con agentes de IA integrados. Desde el Copilot de Consolidation & Financial Planning, que agiliza las consultas de datos y profundiza en el análisis para obtener información más detallada, hasta el Copilot para Disclosure Management, que garantiza un tono y una terminología coherentes en los informes, y el Tagger Agent, que automatiza el etiquetado y reduce drásticamente el tiempo dedicado al trabajo manual: Lucanet transforma las tareas rutinarias en flujos de trabajo automatizados. La plataforma también cuenta con previsiones basadas en IA, creación inteligente de fórmulas y consultas en lenguaje natural con visualización automática de gráficos, lo que permite a los equipos financieros pasar del trabajo reactivo al estratégico.
Tendencia 4: sin datos claros, la IA solo genera ruido y costes
Incluso la mejor IA no sirve de nada si los datos financieros en los que se basa están incompletos o son incoherentes. Cuando los cimientos no son sólidos, las construcciones se derrumban, pero con la IA, las consecuencias son más rápidas, más costosas y más difíciles de detectar.
En 2026, la calidad de los datos se ha convertido en un factor diferenciador clave para el uso correcto de la IA en finanzas. Los directores financieros están respondiendo con una mayor inversión en la armonización de datos y plataformas integradas que conectan los procesos de planificación, cierre y presentación de informes. Esto crea una fuente única de información financiera en la que la IA puede confiar plenamente.
Pero contar con datos limpios no basta. Los modelos de IA influyen cada vez más en las decisiones operativas y estratégicas, por lo que la gobernanza de la IA está pasando a ser igual de importante. Los líderes financieros están estableciendo directrices para el uso de la IA, definiendo responsabilidades claras sobre los datos y los modelos, y definiendo procesos de validación para que los resultados de la IA sean auditables. PwC indica que, en 2026, los CFO se están centrando en que los resultados de la IA sean comprensibles y conformes, para generar confianza en el equipo ejecutivo, los auditores y los reguladores.
También están surgiendo nuevas áreas de riesgo. El uso descontrolado de la IA por parte de los empleados ("IA en la sombra"), así como los intentos de fraude basados en la IA, exigen barreras claras y contramedidas tanto técnicas como organizativas. Sin una gobernanza adecuada, la IA se convierte en un potencial riesgo más que en un activo estratégico.
En pocas palabras: la capacidad de usar la IA de forma segura, controlada y responsable se convertirá en una habilidad financiera básica en 2026. Las empresas con una base de datos estable y una gobernanza robusta crean las condiciones previas para el uso adecuado y sostenible de la IA, mientras que las que no la tienen corren el riesgo de convertir la IA en un sistema críptico, costoso e incontrolable.
Tendencia 5: el dominio de la IA se convierte en una competencia financiera esencial
La IA está cambiando no sólo las herramientas y los procesos, sino también los perfiles de los roles en las organizaciones financieras. Los profesionales de las finanzas de 2026 necesitan un nuevo conjunto de habilidades que combinen la experiencia contable tradicional con el dominio de la IA.
Los equipos de finanzas trabajarán cada vez más en los llamados flujos de trabajo "humano + agente" en 2026. Los agentes de IA se encargan de las tareas rutinarias que consumen muchos datos, como la preparación de datos, las conciliaciones, las actualizaciones de las previsiones o la detección de valores atípicos, mientras que los humanos se centran en las tareas que la IA no puede hacer, como la interpretación, la evaluación de escenarios y la toma de decisiones estratégicas.
Esta división del trabajo aumenta la productividad, especialmente cuando los recursos son limitados. Sin embargo, solo funciona si los equipos de finanzas entienden el trabajo con la IA. La alfabetización de datos y un conocimiento básico de la IA ya no son habilidades opcionales, sino imprescindibles. Los empleados de finanzas deben saber cómo funcionan los modelos de IA, cómo validar sus resultados y cuándo confiar (o cuestionar) la información generada por la IA.
Deloitte observa que, por tanto, las funciones financieras están integrando cada vez más profesionales tecnológicos.
