Qué es la IA en EPM y por qué ahora
La Inteligencia Artificial (IA) no es un concepto nuevo: se acuñó en los años 50 con pioneros como Alan Turing o John McCarthy. Durante décadas, su aplicación estuvo limitada por la falta de potencia computacional y capacidad de almacenamiento de datos. Hoy, gracias a los avances tecnológicos y a hitos como el lanzamiento de ChatGPT en 2022, la IA se ha convertido en una revolución empresarial sin precedentes. Está transformando la forma en que trabajamos, automatizamos y competimos.
En el ámbito financiero, su impacto es especialmente visible en la función de FP&A y en los sistemas de EPM (Enterprise Performance Management). Pero, en un mundo tan amplio de posibilidades, ¿cómo implementar con éxito un proyecto de IA en EPM? Desde la experiencia de Nova, compartimos cinco claves esenciales.
Clave 1 – Definir la intención y los objetivos IA en EPM
La finalidad de EPM es gestionar el rendimiento de la organización optimizando recursos. En este contexto, la IA puede ser un aliado crucial. Sin embargo, su implementación no debe verse como una moda tecnológica, sino como un proyecto estratégico. Es necesario responder a la pregunta: ¿para qué queremos la IA en EPM?
La claridad en los objetivos permite superar las resistencias de los equipos, que a menudo ven la IA como una amenaza a su rol. Con una gestión del cambio adecuada —basada en comunicación, transparencia y capacitación— se logra apoyo interno y se garantiza que la IA se perciba como un refuerzo, no como un sustituto.
Takeaway: La IA en EPM debe tener un propósito concreto y compartido, alineado con la estrategia y bien comunicado a los equipos.
Clave 2: Elegir aplicaciones y técnicas de IA para EPM
Las aplicaciones de IA en EPM son múltiples y abarcan desde la automatización de cierres contables, la detección de anomalías en desviaciones presupuestarias, la reconciliación de cuentas, hasta la predicción de demanda, tesorería o ingresos. También incluye la redacción automática de informes o la interpretación de gráficos y Dashboards (para más información ver https://nova-praxis.com/machine-learning-en-finanzas/)
Cada aplicación requiere técnicas distintas: modelos de machine learning, algoritmos predictivos, IA generativa, detección de patrones o agentes inteligentes (para más detalle ver https://nova-praxis.com/inteligencia-artificial-en-finanzas/). La elección debe hacerse según el caso de uso, los datos disponibles y el valor esperado.
Takeaway: No todas las técnicas sirven para todos los casos. Identificar la combinación óptima de aplicación y método es clave para generar valor real.
Clave 3: Seleccionar la plataforma de IA para EPM
Existen dos enfoques principales:
- Plataforma corporativa de IA: Espacio centralizado para el desarrollo de modelos, entrenamiento y explotación de datos a nivel global. Garantiza visión corporativa, requiere alta inversión, apoyo directivo y un equipo especializado. Ideal para organizaciones que buscan un marco transversal.
- Funcionalidades nativas de IA en EPM: Las soluciones modernas de EPM ya incorporan algoritmos de IA listos para usar en FP&A. Permiten autonomía al área financiera, pueden estar más limitadas a usos específicos pero con la ventaja de muy rápida implementación, y se necesitan enriquecer datos respecto a los habitualmente disponibles en finanzas para alcanzar su máximo potencial.
En ambos casos, es imprescindible analizar expectativas, plazos y costes —incluyendo los ocultos— antes de iniciar la implementación.
Tabla comparativa:
| Enfoque | Ventajas | Limitaciones | Requisitos típicos | Cuándo usar |
| Plataforma corporativa de IA | Visión transversal, reutilización de modelos, gobierno del dato unificado | Mayor CAPEX/OPEX, dependencia de equipo especializado | DataOps/MLOps, sponsorship C-level, roadmap corporativo | Empresas con múltiples dominios analíticos y ambición cross-funcional |
| IA nativa en EPM | Time-to-value rápido, autonomía de Finanzas, menos fricción | Alcance más acotado, necesita enriquecer datos para máximo rendimiento | Buen modelado de EPM y calidad de datos financiera | Quick wins en FP&A (forecasting, variances, narrativas) |
Takeaway: La decisión entre una plataforma corporativa o IA integrada en EPM depende del nivel de inversión, la madurez de la plataforma EPM disponible en la empresa, la estrategia de datos, los skills de los equipos y la autonomía deseada en Finanzas.
Clave 4: Construir el equipo de IA en Finanzas
El éxito depende de las personas. Una estrategia corporativa de IA requerirá un equipo multidisciplinar con científicos de datos, ingenieros y analistas, pero también con profesionales que comprendan las necesidades financieras. Por otro lado, un enfoque centrado en EPM ofrecerá más autonomía a la oficina del CFO, pero demandará que los financieros adquieran nuevas competencias en estadística, algoritmos y análisis avanzado.
En cualquiera de los casos, se trata de un proceso de reskilling y upskilling: ampliar las capacidades tradicionales del área de finanzas con conocimientos propios de la ciencia de datos.Takeaway: La clave no es solo tecnología, sino la combinación de talento financiero y analítico.
Clave 5: Adoptar metodología ágil tipo Data Lab en EPM
La IA está en constante evolución; sus técnicas y usos maduran de manera continua. Por ello, recomendamos un enfoque estratégico implementado en iteraciones ágiles. En cada iteración se define un caso de uso concreto y se valida su valor mediante un prototipo.
La metodología de Data Lab es especialmente útil (para mayor detalle ver en https://nova-praxis.com/que-es-un-datalab/):
- Etapa 1 – Ideación: Iteraciones de 3-4 semanas bajo el ciclo Build, Measure, Learn, orientadas a obtener un MVP (mínimo producto viable). Si no genera valor, se pivota o descarta. Si se consigue la generación de valor se depura hasta pasar a la siguiente etapa.
- Etapa 2 – Industrialización: Transformar el MVP en una aplicación sostenible, con mantenimiento y reentrenamiento continuo (por ejemplo, modelos de predicción de demanda que se actualizan con nuevos datos).
Un proyecto típico de una aplicación concreta de IA puede requerir 5-6 semanas en la etapa de ideación y 10-12 en la industrialización, seguido de una fase continua de puesta en producción. Desglosando en tareas y en el tiempo sería de forma orientativa:
Takeaway: Iterar, validar y escalar: este es el camino más seguro para implementar IA en EPM.
Conclusión: Consolidar beneficios de IA en EPM
La revolución de la IA aplicada al EPM no ha hecho más que empezar. Su potencial es enorme: automatización de procesos, mejora en la calidad de los análisis y una capacidad predictiva sin precedentes. Pero el éxito depende de abordar los proyectos con objetivos claros, la técnica adecuada, la plataforma correcta, el talento necesario y una metodología ágil.
La IA en EPM no es ciencia ficción: es la palanca estratégica que diferenciará a las organizaciones ágiles de las que se quedarán atrás. La revolución ya está en marcha. ¿Cómo y cuándo quieres sumarte?
FAQ (contenido)
La IA nativa del EPM conviene cuando buscas velocidad, autonomía del equipo de Finanzas y quick wins en forecast, análisis de desviaciones y narrativa, en la herramienta propia del departamento de Finanzas. La plataforma corporativa para la IA es mejor si quieres escalar a varios dominios, reutilizar modelos y centralizar el gobierno del dato. Decide por alcance, equipo disponible, coste total y tiempo hasta valor.
Empieza definiendo el caso y la métrica objetivo, crea un dataset versionado con un baseline interpretable e itera en sprints cortos mejorando desde ese punto de partida. Valida con Finanzas, documenta supuestos, integra los resultados en el flujo de EPM con seguridad y trazabilidad y establece monitoreo de drift y planes de recalibración. El paso a producción dependerá fundamentalmente del valor aportado por el caso analizado.
Enfoca una sola pregunta de negocio prioritaria, una unidad o línea concreta, una salida del modelo claramente definida y una cadencia de actualización pactada. Establece criterios de éxito compartidos, límites de datos y duración en sprints cortos con hitos de revisión.
Trabaja con modelos explicables, registra variables clave y razones de los cambios y documenta supuestos en lenguaje de negocio. Si escalas complejidad, acompaña con explicaciones locales y ejemplos sobre decisiones reales.
Cuida la calidad y evita el sesgo del dato, garantiza la explicabilidad de los modelos, su correcta interpretación, y establece un gobierno claro con linaje y control de accesos. Refuerza seguridad con cifrado y registros de auditoría, cumple la normativa interna y externa y prepara un plan operativo con métricas de salud del servicio y una vía de reversión si algo falla.
