La IA en los tesoros corporativos: una adopción lenta que está creando un vacío en el mercado.

El mercado está lleno de habladurías sobre la productividad que ofrece la inteligencia artificial. El volumen de búsquedas y los ciclos de noticias están dominados por este tema. Existe una opinión generalizada de que la inteligencia artificial es la clave para crear valor. Esto no es simplemente un exceso de entusiasmo; está respaldado por una verdadera inversión en este campo. Una encuesta reciente reveló que…El 67% de los líderes empresariales se comprometen a mantener los gastos en tecnologías de inteligencia artificial, incluso durante una recesión.Se espera que se invertan 124 millones de dólares el próximo año. Las expectativas de retorno sobre la inversión son altas; se estima que podrán obtenerse beneficios medibles en el plazo de un año. Esta intensa atención del mercado constituye un importante incentivo para que haya más gastos en este área.

Sin embargo, existe una clara desconexión entre lo que se dice en todo el mundo sobre el potencial de la IA y la realidad de su aplicación en funciones críticas. La adopción de la IA en estas áreas es muy lenta.El estudio realizado por Crisil reveló que menos del 10% de los equipos de tesorería utiliza la inteligencia artificial en sus funciones principales.Como la previsión de tendencias y la detección de fraudes… La mitad de las empresas ni siquiera han comenzado a trabajar en este área. Esto crea una clara brecha: el mercado se centra en los beneficios que se obtienen gracias a la productividad, pero la función de tesorería, que está en el corazón de las finanzas corporativas, está muy rezagada. Este tema no solo está ganando importancia como una nueva tendencia tecnológica, sino también como un aspecto crucial en las operaciones financieras de las empresas.El error más común en la implementación de la IA.

Los obstáculos son bien documentados. El mayor de ellos es la falta de expertos internos para manejar este tipo de proyectos. Pero el segundo mayor problema es la integración de los datos, así como la compatibilidad con los sistemas existentes. Como señala un informe, alrededor del 60% de las grandes empresas globales esperan aumentar su inversión en IA. Pero sin mejorar la calidad y la gestión de los datos, es probable que estas inversiones no generen el aumento de productividad esperado. Esto crea una situación clara: el mercado está dispuesto a invertir, pero el camino hacia los beneficios económicos está bloqueado debido a dificultades en la ejecución de los proyectos en los departamentos relevantes.

Para los inversores, esto crea una oportunidad importante. El intenso interés por las soluciones relacionadas con la inteligencia artificial y el ciclo de noticias relacionadas con este tema destacan una gran oportunidad que aún no se ha aprovechado en el área de tesorería. La lentitud en la adopción de estas soluciones no es señal de fracaso; más bien, es una indicación de lo que está por venir. A medida que las empresas comiencen a abordar los problemas relacionados con la integración de datos y sistemas, los proveedores de soluciones de inteligencia artificial para funciones de tesorería podrían convertirse en los principales actores en la próxima ola de gastos relacionados con la inteligencia artificial en la empresa. El catalizador es claro: el deseo del mercado de obtener un rendimiento positivo de la inversión se mezcla con una función que aún no ha sido transformada.

La “Pista de Obstáculos”: Los datos y la gobernanza como el verdadero obstáculo

La opinión pública relacionada con la productividad gracias a la inteligencia artificial se enfrenta a una realidad difícil: la base tecnológica en la que se basa esta tecnología es débil. Mientras que el volumen de búsquedas y los ciclos de noticias se centran en los próximos avances tecnológicos, el verdadero obstáculo es algo muy conocido: la falta de datos. En 2026…La calidad de los datos es el factor número uno que retrasa la escalabilidad de la inteligencia artificial.El 65% de los líderes empresariales considera que este es un problema grave. No se trata de una cuestión técnica menor; se trata de un obstáculo estructural que impide que los equipos de tesorería avancen más en sus proyectos piloto.

En cuanto a las finanzas públicas, la situación es crítica.El estudio realizado por NeuGroup muestra que el 60% de los equipos de tesorería aún no han alcanzado las etapas iniciales del proceso de gestión financiera.Aunque la IA es una herramienta muy útil, los problemas relacionados con los datos siguen siendo el principal obstáculo para lograr resultados importantes, como la previsión de tendencias y la gestión de riesgos. El problema es fundamental: el 57% de los encuestados señaló que no tenían acceso a una fuente de datos coherente y consistente. Cuando las herramientas de IA reciben información fragmentada e inconsistente, sus resultados se vuelven inútiles. Esto crea un ciclo vicioso: la herramienta destinada a mejorar la toma de decisiones se ve debilitada por la calidad de las informaciones que utiliza. El riesgo principal aquí es claro: invertir en la IA sin mejorar los fundamentos de la gestión de datos puede llevar a desperdiciar capital y a erosionar la confianza en los nuevos sistemas.

La buena noticia es que la atención del mercado hacia la inteligencia artificial ahora se está extendiendo a soluciones para superar precisamente estos obstáculos. El nuevo departamento del Tesoro de los Estados Unidos…El Marco de Gestión de Riesgos de AI tiene como objetivo estandarizar las prácticas relacionadas con la gestión de riesgos.Esto podría acelerar la adopción de este enfoque, al reducir la incertidumbre regulatoria. Al establecer un lenguaje común y protocolos de gestión de riesgos, este marco aborda los “huecos en la integración” y las deficiencias en la gobernanza que han impedido el progreso. Con ello, se convierte un problema complejo y específico en una herramienta común, reduciendo así las barreras para que las empresas pasen de la experimentación a la implementación real.

Entonces, ¿son estos obstáculos algo temporal o realmente constituyen un problema estructural? Las pruebas indican que se trata de un obstáculo temporal. La intensa atención que el mercado presta al retorno sobre la inversión en IA crea un catalizador poderoso para que se invierta en los elementos fundamentales que, en realidad, están limitando el desarrollo de esta tecnología. A medida que los líderes profesionalizan sus sistemas de agentes y convergen hacia estándares de plataforma, el foco se desvía de “¿Podemos utilizar la IA?”, hacia “¿Cómo lo hacemos correctamente?”. Los desafíos relacionados con los datos y la gobernanza son los últimos pasos en el camino hacia el uso de la IA, no un callejón sin salida. Para los inversores, lo más importante no es la herramienta en sí, sino las empresas y proveedores que proporcionan la infraestructura de datos y los marcos de gobernanza necesarios para que la IA funcione bien. La tendencia es clara: el camino hacia el uso de la IA está lleno de desafíos relacionados con la limpieza de los datos.

El vacío en el mercado: ¿Quiénes se benefician de esta lenta implementación?

La opinión pública en el mercado relacionada con la productividad gracias a la IA está creando una clara división entre las diferentes situaciones. Mientras que algunas organizaciones se quedan atrás después de los primeros intentos de implementación de esta tecnología…Los líderes están creciendo rápidamente y logrando avances significativos.Este vacío es el catalizador que impulsa el desarrollo. Mientras los adoptantes lentos intentan alcanzar a los demás, necesitan arreglar sus bases antes de poder avanzar más. Esto genera una demanda inmediata por un conjunto específico de proveedores y servicios.

El Informe de Análisis de Tecnologías del Tesoro de 2026 define los gastos en tecnología a corto plazo. En él se destacan…Conectividad, automatización y prevención de fraudesSon las principales prioridades. No se trata de conceptos futuristas; se trata de herramientas esenciales que los equipos de tesorería necesitan para manejar su papel estratégico cada vez más importante. El informe señala que la eficacia del departamento de tesorería depende de su capacidad para intercambiar datos de manera rápida y segura. Este es el vínculo directo entre el lentejuelo en la implementación y las oportunidades de mercado.

Los proveedores que ofrecen herramientas de conectividad y automatización están experimentando un aumento en la demanda. La presión se centra en sistemas que puedan proporcionar datos precisos y apoyar procesos de trabajo eficientes. Esto incluye las plataformas basadas en API, que se vuelven cada vez más importantes para agilizar la integración entre diferentes sistemas. Al mismo tiempo, a medida que los canales de pago se vuelven más rápidos y con mayor exposición al riesgo, es crucial contar con controles más efectivos contra fraudes. Los proveedores que ofrecen herramientas de detección de anomalías y prevención de fraudes, basadas en inteligencia artificial, tienen una buena oportunidad de obtener beneficios, ya que las empresas enfrentan este creciente riesgo.

El personaje principal de esta historia no es el propio agente de inteligencia artificial, sino la infraestructura que permite que ese agente funcione. La atención del mercado se está centrando en los aspectos prácticos relacionados con la creación de una base tecnológica preparada para el uso de la inteligencia artificial. A medida que los líderes profesionalizan sus sistemas de agentes, se orientan hacia estándares de plataforma para el acceso a datos, la aplicación de políticas y la capacidad de observabilidad. Esto crea un camino claro para que los proveedores que ofrecen marcos de gobierno de datos y plataformas de integración puedan hacer que esos sistemas sean confiables y escalables. El riesgo principal para las empresas es invertir en la inteligencia artificial sin resolver los problemas relacionados con los datos y la conectividad. La oportunidad para los proveedores es ofrecer soluciones que conviertan ese riesgo en un proyecto rentable y viable.

Catalizadores y riesgos: Lo que hay que tener en cuenta para el próximo paso

El enfoque intensivo del mercado hacia la productividad basada en la IA se ha convertido en un tema de gran importancia. Pronto, esto exigirá que los equipos encargados de las finanzas presenten resultados concretos. La situación es clara: después de un año de experimentación, esta función se encuentra en un punto crítico. El siguiente paso depende de una transición desde la “innovación hacia la fiabilidad”, tal como se define por…Encuesta de NeuGroupPara que la hipótesis de una inflexión en el mercado sea válida, necesitamos que esta transición se acelere y se convierta en algo común y generalizado.

El principal factor que merece atención es el aumento en el volumen de búsquedas relacionadas con soluciones específicas. A medida que las empresas pasan de los proyectos piloto hacia la necesidad de gobernar y integrar datos, también aumenta el interés por encontrar soluciones adecuadas para este tipo de problemas.“Gestión de datos por parte de la inteligencia artificial”Las plataformas de IA para el manejo de fondos corporativos deberían experimentar un aumento significativo en su uso. No se trata simplemente de noticias relacionadas con la inteligencia artificial en general; se trata de buscar herramientas que puedan resolver los problemas que dificultan la adopción de esta tecnología. Un aumento sostenido en el volumen de búsquedas relacionadas con este tema indica que la atención del mercado se está transformando en acciones concretas, lo cual confirma la demanda por parte de los proveedores que ofrecen la infraestructura necesaria para ello.

Sin embargo, el riesgo sigue siendo alto. La alerta principal de la encuesta de Crisil es que las empresas descuidan los aspectos relacionados con los datos fundamentales, lo que conduce a fracasos en los proyectos y a pérdida de impulso. La evidencia es clara: menos del 10% de los equipos de tesorería utiliza la IA para llevar a cabo sus funciones principales. El mayor obstáculo radica en los datos poco organizados y mal gestionados. Si la próxima ola de gastos no se basa en una limpieza adecuada de los datos y en un manejo eficiente de los mismos, eso podría convertirse en un desperdicio de recursos. Esto socavaría la idea de que la brecha en la productividad es solo cuestión de timing, sino que es algo estructural.

En resumen, la opinión general del mercado sobre el retorno de la inversión en IA se está mezclando con una función que debe demostrar su fiabilidad antes de poder escalar. La medida clave será el ritmo de este proceso de transición. Es importante observar cómo los equipos de tesorería pasen de discutir la calidad de los datos como una prioridad principal a implementar activamente soluciones relacionadas con la IA. Cuando eso ocurra, el volumen de búsquedas confirmará esa inflexión en el desarrollo de la tecnología. El factor clave en esta situación serán los proveedores que ofrezcan plataformas de datos e integración para que la IA en el área de tesorería funcione de manera eficiente.