Cómo diseñar nuestra estrategia financiera hoy

Presupuestos dinámicos, agentes de IA y equipos que dejan de cargar datos para analizarlos en tiempo real: las claves para que Finanzas impulse decisiones de alto impacto en nuestras organizaciones.

En un contexto de incertidumbre, las variables que sostienen un presupuesto se mueven cada vez más rápido (el tipo de cambio, la inflación, las tasas, etc.). Hoy, el desafío para nuestros equipos de Finanzas pasa a ser decidir con agilidad cuando las condiciones macroeconómicas cambian. La tecnología puede armar, validar y reproyectar un modelo de forma continua. Sin embargo, leer los supuestos, elegir el escenario y tomar la decisión es responsabilidad de las personas. Es la lógica de lo que en Finnegans definimos como inteligencia potenciada: en un contexto atravesado por la irrupción de la IA y saturado de respuestas automatizadas, el verdadero diferencial no es la tecnología en sí misma, sino nuestro criterio humano.

Federico Correa, CFO de Finnegans, propone tres frentes:

1. Planificar con consistencia, con un modelo que se mueva con el dólar y la inflación, validado y controlado con IA.
2. Prepararse para el próximo año, explicitando los supuestos sobre los que se construye ese modelo: volatilidad, tasas altas, mercado cerrado y elecciones. Una proyección confiable requiere observar esas variables de manera sostenida e iterar sobre ellas.
3. Ver a tiempo, con la caja al día y equipos dedicados a analizar y anticipar más que a completar planillas.

Del presupuesto estático al presupuesto dinámico

¿Cuántas veces rehacemos un presupuesto a lo largo del año en nuestras organizaciones? El problema de fondo es un esquema pensado para armarse una vez y quedar fijo durante doce meses, mientras el dólar, la inflación y el negocio cambian a diario.

La alternativa es un modelo vivo, con agentes que validan cada número desde la primera carga. Se trata de un forecasting dinámico, el contexto ingresa como impulsores y escenarios, y la IA se ocupa de operarlo.

Cada área aporta tres insumos: 

1. Planes por área: Ventas, compras, producción y servicios.
2. Iniciativas estratégicas: Atraviesan las áreas, con su propio forecast.
3. Escenarios: Base, optimista y de estrés. 

Con esa información se construye el rolling forecast de la compañía, que siempre mira doce meses hacia adelante y se recalcula, sin rehacer planillas, cuando cambia alguno de sus impulsores (la curva del dólar, la inflación, las tasas, los sueldos, la cobranza en moneda extranjera, las órdenes de compra).

El resultado se traduce en KPIs por área y para toda la organización, en el avance de cada OKR y en la proyección de caja y financiamiento.

La IA agiliza y propone, la persona decide

El modelo funciona como un ciclo de cuatro instancias:

1. Armado: El agente construye planes, iniciativas y escenarios a partir del histórico y la curva. La persona aprueba la estructura y los supuestos de dólar, inflación, tasas y sueldos.
2. Validación: El agente cruza cada carga con órdenes de compra, planes estratégicos y tesorería. La persona revisa solo las excepciones.
3. Control diario: El agente compara el forecast con el dato real conciliado y detecta desvíos. La persona analiza los que superan el umbral en ventas, margen, caja y cobranza.
4. Reproyección: El agente recalcula los tres escenarios cuando se mueve un impulsor. La persona elige cuál activar y aprueba el ajuste.

De esta forma, la carga operativa queda en manos de los agentes y el juicio sobre los números, en las personas.

Del operador al analista de Finanzas

Un modelo así necesita personas que lo impulsen. Por eso, como líderes de Finanzas, es fundamental detenernos y reflexionar sobre qué habilidades queremos desarrollar en nuestro equipo y cómo puede la tecnología acompañar ese crecimiento.

El contexto le pide al área tareas que requieren criterio. Negociar financiamiento con bancos es un trabajo de relación y análisis. Decidir cuánto cubrirse exige medir a diario la exposición en moneda extranjera. Si la posición se arma a fin de mes, la decisión llega tarde. Y anticipar la caja necesita datos al día. Cuando la jornada se concentra en bajar extractos, conciliar e imputar, queda poco margen para todo eso. La IA puede hacerse cargo de las tareas operativas que se repiten para que el equipo invierta su talento y tiempo en analizar, anticipar y decidir.

En tesorería ese cambio se nota rápido, sobre todo si se empieza por lo más repetitivo, que concentra volumen y tiene reglas claras. Antes de automatizar, conviene revisar cómo está diseñado cada proceso. Llevar a la IA una tarea mal planteada solo acelera el error. 

Estos son algunos de los procesos que rediseñamos y automatizamos desde nuestro equipo de Finanzas:

Conciliación: El cruce semanal en Excel dio paso a una conciliación diaria en la que la persona mira solo lo que no cierra. El control se mantiene y se concentra donde hace falta.

1. Imputación de cobranzas: Cliente y factura se identifican solos, en pesos y en dólares, y se sabe cuánto ingresó en cada moneda.
2. Retenciones de clientes: Los certificados, que antes se cargaban uno por uno, se procesan automáticamente, y la cuenta de cada cliente queda limpia.
3. Cash flow: Cada cobranza, pago o cambio de sueldos se incorpora con IA, y la proyección queda siempre al día como base para decidir financiamiento y cobertura.

El efecto se ve en el rol y el uso del tiempo. A modo ilustrativo, un tesorero que dedicaba el 70% de su jornada a cargar y controlar datos y el 30% a analizarlos puede invertir esa proporción y pasar de operar los datos a interpretarlos. Así puede negociar con bancos y colocar excedentes, seguir el riesgo cambiario, anticipar la caja a 13 semanas y supervisar lo que hace la IA, porque automatizar pagos sin control equivale a automatizar el riesgo.

Ese salto requiere algo más que tecnología. Pasar del operador al analista de Finanzas es una decisión sobre cómo crecen las personas en nuestras organizaciones, qué habilidades se fortalecen, qué nuevas responsabilidades asumen y qué formación continua necesitan para ejercerlas con autonomía.

Las herramientas van a seguir cambiando. Lo que permanece es nuestra capacidad de leer el contexto, hacernos buenas preguntas y decidir con criterio. Esa capacidad se fortalece en el intercambio con otros. Con esa idea nace Finnegans Escuela, una comunidad de aprendizaje que promueve el encuentro entre profesionales de industrias y disciplinas diversas para ampliar miradas, compartir desafíos reales y repensar juntos nuestras prácticas. Te invitamos a conocerla.