Cómo la IA está transformando la gestión de tesorería empresarial en 2026

La adopción de Inteligencia artificial para la gestión de tesorería empresarial Permite a las empresas abandonar las hojas de cálculo manuales y sustituirlas por flujos de datos automatizados, transformando la forma en que las organizaciones gestionan las operaciones financieras en un entorno de mercado cada vez más complejo.

El estado actual de la gestión de tesorería corporativa

Los departamentos de finanzas corporativas se enfrentan a una presión creciente de volatilidad del mercado, exigencias regulatorias y requisitos de las finanzas digitalesAshish Kumar, jefe de Ventas de Infosys Oracle para Norteamérica, y CM Grover, director ejecutivo de IBS FinTechRecientemente, se analizó la realidad a la que se enfrentan las tesorerías corporativas en el dinámico panorama empresarial actual.

IBS FinTech ha operado durante 19 años y actualmente ocupa el puesto en el Los cinco mejores a nivel mundial Según un informe de IDC, Grover señala que, si bien la automatización impulsada por IA ha llegado a muchas áreas de la vida corporativa, los departamentos de tesorería a menudo siguen dependiendo de hojas de cálculo manuales obsoletas.

"IBS FinTech ha identificado una carencia en el departamento del director financiero de las empresas donde gestionan su sistema de información más crítico, es decir, la gestión de tesorería, en Excel", dijo Grover.

Principales desafíos en las operaciones de tesorería tradicionales

Los equipos de tesorería gestionan efectivo, liquidez y riesgo En múltiples dimensiones, las empresas se enfrentan al riesgo cambiario derivado de las importaciones y exportaciones, así como a los riesgos asociados a las materias primas. Las empresas con excedente de efectivo también necesitan invertir estratégicamente en sus operaciones para generar rentabilidades óptimas.

El problema clave Para muchas empresas, la falta de conexión de datos en tiempo real es un problema. Los equipos suelen ejecutar operaciones en plataformas como Bloomberg, Reuters o 360DIntroducir manualmente los datos en hojas de cálculo y, a continuación, registrar los asientos contables en un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP), un proceso que genera errores y retrasos.

Implementación exitosa de la IA en la gestión de tesorería empresarial.

Las implementaciones de IA en finanzas dependen de la resolución de estos cuellos de botella manualesLos líderes empresariales a menudo ven la tecnología como una solución rápida, pero la tecnología requiere datos digitalizados y automatizados como fundación.

"No basta con hablar para implementar la IA en el área de tesorería", afirmó Grover. "Es necesario crear ese conjunto de datos subyacente que debe digitalizarse y automatizarse".

Construyendo la base de datos

Integración sistemas de gestión de tesorería (TMS) con las plataformas de planificación de recursos empresariales existentes permite a las empresas establecer esta base de datos crítica. IBS FinTech construyó su backend sobre bases de datos Oracle desde sus inicios y ahora se integra a la perfección con Oracle Cloud, NetSuite y Fusion.

Un ecosistema conectado requiere que el sistema de gestión de tesorería se comunique directamente con:

• Plataformas de planificación de recursos empresariales
• Plataformas de negociación
• Sistemas bancarios

Esta integración proporciona a los ejecutivos información precisa y en tiempo real Gestionar la liquidez, mitigar los riesgos y supervisar las infracciones normativas en todo el sistema.

Preparación para una mayor volatilidad global

Grover espera Aumentará la volatilidad global Debido a factores geopolíticos y económicos que afectan a los mercados de materias primas, acciones y divisas, los ejecutivos deben priorizar la automatización y los sistemas de información en tiempo real para operar con eficacia en este entorno incierto.

Kumar señaló que Modernización de la gestión de tesorería con IA y conectarlo a los sistemas de planificación de recursos empresariales genera resiliencia financiera y ventaja competitiva.

Pasos a seguir para los líderes empresariales

Los líderes empresariales deberían auditar sus flujos de trabajo de datos existentes Como primer paso, si un equipo financiero depende de la introducción manual de datos entre una plataforma de negociación y una plataforma de planificación de recursos empresariales, las iniciativas de IA fracasarán debido a la mala calidad de los datos y al flujo de información inconsistente.

Implementación de integraciones directas Garantiza que los datos fluyan en tiempo real sin errores, proporcionando la base necesaria para la futura implementación de tecnología y permitiendo a las organizaciones aprovechar al máximo las capacidades de IA en la gestión de tesorería.

Al establecer flujos de datos automatizados y eliminar los procesos manuales, las empresas pueden posicionarse para responder rápidamente a los cambios del mercado, optimizar la gestión de efectivo y mantener el cumplimiento normativo en un entorno regulatorio cada vez más complejo.