La automatización inteligente no es “solo” hacer más rápido lo mismo, sino que es trabajar mejor, con control y con criterio financiero.
Los partners tecnológicos de Sage están llevando la automatizacióninteligente de despachos y pymes a un nuevo escenario, más allá de la mera digitalización.
Para los CFO y directores financieros, automatizar ya no es solo ganar eficiencia, sino recuperar tiempo para analizar, decidir y liderar con datos fiables.
La presión regulatoria, la escasez de talento financiero y la necesidad de decidir con datos han situado la automatización inteligente como la máxima prioridad de CFO y directores financieros. Pero no sirve cualquier automatización. Automatizar sin control, sin revisión y sin integración puede traer más problemas que beneficios.
En el último Accountex, tres partners de Sage reflejaron cómo la automatización inteligente está cambiando la forma de trabajar de despachos y pymes. Sobre todo, si hay un ecosistema como el de Sage. Pero antes del salto tecnológico, hay que entender qué significa automatizar con inteligencia. Lo vemos a continuación.
Contenido del post
Automatización inteligente para ahorrar tiempo y ganar control financiero
Hablar de automatización inteligente no es hablar solo de robots contables o de OCR. Para el CFO moderno, supone combinar tres capas:
En este ámbito, los partners de Sage aportan valor diferencial. Como explicaban desde Autodespro, la automatización mal entendida puede degradar la calidad del servicio. Por eso ellos se centran en eliminar tareas de poco valor, como la mecanización, y en reforzar la revisión experta.
En paralelo, soluciones como la de Quantyca, demuestran que la automatización industrial inteligente para SaaS es capaz de escalar a millones de documentos sin perder trazabilidad.
A su vez, en Kabiku el foco se pone en la relación actual despacho–cliente, donde el usuario final pasa a ser totalmente autónomo e independiente, sin que por ello se rompa el control financiero.
Automatizar sin perder calidad, el enfoque experto de Autodespro
En el ecosistema Sage, Autodespro aporta una visión poco habitual: la automatización diseñada desde el propio despacho. Su solución nace de la experiencia de usuarios que conocenlos errores de contabilidad y fiscalidad más comunes.
Por ende, el CFO se apoya en un control inteligente y en automatizaciones de calidad que, aparte de registrar datos, los validan. Así, aprovecha beneficios como:
Menos duplicidades.
Detección temprana de errores.
Alertas y advertencias antes de que el fallo llegue al cierre.
Mayor trazabilidad de errores gracias a controles expertos automatizados.
Menos riesgos de incumplimiento que evitansanciones o ajustes.
Mejor proyección financiera condatos y modelos predictivos más fiables.
Optimización de cierres mensuales y fiscales.
De hecho, modelos como este adquieren aún más protagonismo con Verifactuyla factura electrónica obligatoria. Con ambas regulaciones el margen de error es mínimo… y lo será aún más.
“Lo que el cliente valora de ti es el trabajo que ellos no saben hacer”, señala Pablo Peche, director de Autodespro.
La escalabilidad de Quantyca, o cuando la automatización procesa millones de facturas
Si Autodespro se centra en la calidad, Quantyca demuestra el poder de la escalabilidad. Su solución Ubiquo procesa cada año cerca de 18 millones de facturas automatizadas en despachos y empresas.
Para un CFO, este dato es de lo más esclarecedor. Y lo es no solo por volumen, sino por su impacto en el negocio. En concreto, refleja que la automatización industrial inteligente aplicada al ámbito financiero abre las puertas a:
Procesar facturas y movimientos bancarios en horas, y no en días.
Reasignar recursos humanos a tareas analíticas.
Disponer de información contable en tiempo real en el ERP.
No obstante, la clave es la integración. Quantyca ha desarrollado un conector que elimina barreras técnicas entre Ubiquo y Sage. De esta manera, crea un flujo bidireccional de información con el que todo lo que entra en el sistema se ve al instante en el ERP.
“Es como si hubiéramos tirado la pared entre Ubiquo y Sage; todo se conecta en tiempo real”, afirma Carlos García, consultor de Quantyca.
El portal como pieza clave de la automatización inteligente de procesos de Kabiku
Por su parte, Kabiku refuerza una tercera capa del ecosistema, idónea para despachos: la relación con el cliente. Seconecta con Sage y permite compartir información contable, fiscal y financiera sin intervención manual del despacho.
“Todas las facturas que el cliente hace en el portal se contabilizan automáticamente”, destaca Susana de Sousa, experta en producto digital.
Este avance, desde el prisma del director financiero, supone un cambio cultural enorme, ya que:
El despacho reduce las interrupciones y las tareas repetitivas.
Las facturas emitidas desde el portal se contabilizan automáticamente.
Clientes y despachos comparten solicitudes, documentos y respuestas.
Balances e informes son accesibles sin mediación del despacho.
Al automatizar facturas y reportes fiscales, se acelera la disponibilidad de datos para análisis.
Además, el portal incorpora facturación en la nube acorde a Verifactu, lo que facilita el cumplimiento normativo sin ningún error o fricción.
Tabla comparativa de la aportación de estos 3 partners al ecosistema Sage
Partner
Foco principal
Valor para el CFO
Autodespro
Revisión y calidad del dato
Control experto y reducción de errores
Quantyca
Escalabilidad y automatización masiva
Procesos financieros rápidos y en tiempo real
Kabiku
Relación despacho–cliente y facturación
Autonomía del cliente y menos carga operativa
¿Qué gana realmente el CFO con la automatización inteligente del SaaS?
Pero más allá de la tecnología, el impacto de soluciones como estas se mide en resultados. Para los CFO que operan con Sage ERP, los beneficios se concentran y resumen en cuatro aspectos:
Eficiencia operativa: menos tiempo en tareas manuales.
Calidad del dato: información fiable para tomar decisiones financieras.
Cumplimiento normativo: automatización alineada con la regulación.
Escalabilidad: crecimiento sin perder control.
A estas alturas, automatizar es garantizar el control financiero, el cumplimiento normativo y disfrutar de una mayor capacidad de análisis en tiempo real.
Sage ERP como núcleo de la automatización financiera
Precisamente, los tres casos comparten un denominador común: la integración con Sage ERP. Sin un núcleo potente, la automatización se fragmenta y pierde eficacia.
Es ahí donde Sage ERP actúa como el repositorio central y único de la información financiera, conectando automatizaciones, validaciones y reporting. De esta manera, le da al CFO una visión consolidada y unificada.
Esta complementariedad es lo que hace de Sage ERP una plataforma sólida y capaz de adaptarse a diversos modelos de negocio y etapas de madurez digital.
La automatización inteligente ya es una realidad palpable. Bien aplicada, ayuda a CFO y directores financieros a recuperar tiempo, control y capacidad estratégica. La prueba es un ecosistema de partners como el de Sage, que demuestra que automatizar con inteligencia es integrar, revisar y escalar con criterio.
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El CFO está dejando de ser un mero controlador financiero para convertirse en el arquitecto del crecimiento empresarial. ¿Cómo la IA impulsa y facilita esa transición?
La IA ya no es una simple herramienta para ganar eficiencia, sino un instrumento que redefine las responsabilidades del departamento financiero y el rol de su CFO.
Su correcta implementación permite ganar control en entornos inciertos y tomar decisiones basadas en datos que impulsen el negocio.
En un mercado cada vez más volátil, los directores financieros (CFO) se enfrentan al reto de gestionar esa incertidumbre anticipándose a la mayor cantidad de escenarios futuros posible para mitigar su impacto. La inteligencia artificial (IA) puede convertirse en su mejor aliada y ayudarlos a asumir su nuevo papel como arquitectos del crecimiento empresarial.
De hecho, esta tecnología ya no se percibe únicamente como una herramienta para reducir costes o acelerar procesos. La IA se está posicionando como una palanca estratégica que redefine la toma de decisiones en la empresa, la gestión de los recursos y la forma en que la dirección lidia con las situaciones críticas o aprovecha las oportunidades de negocio. En medio de esa transformación, el CFO está llamado a ocupar un papel protagónico.
Anticipar riesgos, nuevo superpoder del CFO
Descubre cómo los Next Gen CFOs están convirtiendo la incertidumbre en ventaja competitiva.
El cambio del rol del CFO: de la eficiencia al liderazgo estratégico
El perfil del director financiero ha cambiado profundamente en las últimas décadas. Hace 25 años, el CFO se asociaba fundamentalmente al trabajo administrativo ya que se encargaba de supervisar la contabilidad, garantizar el cumplimiento normativo en materia fiscal y mantener bajo control el presupuesto. Su trabajo era indispensable, ya que estaba al tanto de los ingresos, costes, márgenes, liquidez e inversiones, pero como operaba con datos históricos, asumía en gran medida un rol reactivo.
Actualmente, ese enfoque resulta a todas luces insuficiente. Las empresas operan en mercados globales altamente competitivos y sometidos a disrupciones constantes debido a los cambios económicos y geopolíticos. Por ende, su supervivencia depende en gran medida de su capacidad para tomar decisiones rápidamente y anticiparse a los riesgos. En ese contexto, el CFO no puede limitarse a registrar los datos económicos, debe saber interpretarlos estratégicamente y proyectarlos al futuro.
Cuando llegue el momento de tomar una decisión importante, ya sea una inversión tecnológica, la entrada a un nuevo mercado, la adquisición de otro negocio o la gestión de una crisis, el comité de dirección de la empresa le preguntará a su director financiero qué puede hacer en diferentes escenarios hipotéticos.
¿Qué ocurriría si el coste de la energía aumenta un 20%? ¿Qué impacto tendría trasladar la producción a otro país? ¿Cómo afectaría una caída del 10% en la demanda? El CFO tiene que estar preparado para responder a esas y otras preguntas, ofreciendo soluciones rápidas basadas en datos que guíen a la organización por la senda del crecimiento.
El CFO ya no mira solo al pasado, se proyecta al futuro para guiar las decisiones empresariales con datos sólidos.
Los nuevos retos que afronta el departamento financiero
A medida que el CFO se convierte en una figura estratégica dentro de la organización, el departamento financiero también debe transformarse. Tendrá que asumir más responsabilidades, incorporar nuevas tecnologías y desarrollar habilidades que hace apenas unos años no formaban parte de su rutina laboral.
1. Presión creciente sobre el equipo de trabajo
En muchas empresas, los departamentos financieros no han crecido al mismo ritmo que sus responsabilidades. Ahora se les exige más, por lo que tienen que asumir nuevas tareas con recursos limitados. Además de sus funciones tradicionales, deben realizar análisis estratégicos, participar en proyectos de transformación digital y apoyar la toma de decisiones directivas. Para que esa carga de trabajo no acabe generando un gran desgaste, el CFO puede recurrir a la automatización y la inteligencia artificial.
2. Visión global de los procesos empresariales
Para interpretar correctamente los resultados financieros y proyectarse al futuro, el CFO necesita tener una perspectiva integral de los distintos procesos de la empresa. Ya no puede limitarse a supervisar la tesorería o las previsiones, necesita saber, por ejemplo, cómo un retraso en los tiempos de entrega de los proveedores podría afectar los niveles de inventario y, en consecuencia, a la liquidez. Por consiguiente, el departamento financiero debe convertirse en un auténtico hub entre las distintas áreas del negocio.
3. Mantenerse al día con las tendencias tecnológicas
La velocidad con la que evoluciona el mundo digital obliga a los equipos financieros a mantenerse constantemente actualizados. Herramientas como la inteligencia artificial, la automatización de procesos, el análisis avanzado de datos o las plataformas de gestión en la nube están transformando la forma de llevar las finanzas. Ya no basta con dominar la normativa contable, hay que comprender cómo funcionan estas nuevas tecnologías para integrar aquellas que generen un retorno claro.
4. Formar al equipo para trabajar con la IA
La mayoría de los profesionales en activo han construido su carrera usando las herramientas contables tradicionales, por lo que la introducción de plataformas con inteligencia artificial, análisis de datos o automatización implica un cambio significativo en su forma de trabajar. Por ese motivo, el CFO debe diseñar un plan de formación y aprendizaje continuo que fomente el uso de las nuevas herramientas tecnológicas y el desarrollo de las competencias necesarias para supervisar e interpretar los resultados.
5. Gobernanza del dato: calidad, privacidad y seguridad
Cuanto más dependan las empresas de los datos para tomar decisiones, más relevancia gana la gestión de la información. La inteligencia artificial, en particular, necesita grandes volúmenes de datos, pero cualquiera no vale. Deben ser fiables, precisos, íntegros y coherentes, ya que solo así podrán producir resultados útiles. Por tanto, el departamento financiero tendrá que elaborar un conjunto de prácticas que garanticen que la información que utiliza la organización sea correcta, accesible, segura y cumpla con el RGPD.
H3: ¿Qué diferencia a un CFO operativo de uno estratégico?
Muchas organizaciones operan en entornos BANI (frágiles, ansiosos, no lineales e incomprensibles), por lo que un CFO debe estar preparado para lidiar con situaciones en las que los patrones históricos dejan de ser una guía fiable.
Sin embargo, mientas el CFO operativo se enfoca fundamentalmente en el control financiero (supervisa los presupuestos, garantiza el cumplimiento normativo y revisa que las cifras cuadren), un CFO estratégico trabaja con datos en tiempo real y proyecciones para anticiparse a escenarios futuros. No solo analiza qué ha ocurrido, sino que se pregunta qué podría ocurrir y cómo debería prepararse la empresa para afrontarlo.
Otra diferencia clave radica en la forma en que ambos perfiles utilizan los datos. El CFO operativo suele emplearlos para elaborar informes o explicar los resultados económicos de la empresa. En cambio, el CFO estratégico aprovecha esos datos para detectar tendencias y orientar las decisiones empresariales, lo que permite interpretar señales tempranas del mercado y anticipar riesgos u oportunidades.
Obviamente, también cambia la relación con la tecnología. El CFO operativo utiliza las herramientas digitales principalmente para mejorar la eficiencia del departamento y los procesos financieros, pero un CFO estratégico entiende la tecnología como un motor de transformación del negocio, lo cual lo convierte en un actor clave en el comité de dirección.
Su labor ya no se limita a validar decisiones desde una perspectiva financiera, sino que participa activamente en el diseño y ejecución del plan de negocio gracias a su capacidad para interpretar datos, evaluar escenarios y comprender el impacto económico de cada movimiento. De hecho, suya es la responsabilidad de validar e interpretar la información que reporte la IA.
¿Por qué el dato es el nuevo activo clave para el CFO?
Durante mucho tiempo, los principales activos de una empresa eran tangibles (entiéndase infraestructuras, maquinaria, inventario o capital financiero). Sin embargo, en la actual economía digital el valor competitivo de las organizaciones depende cada vez más de un recurso menos visible pero igual de relevante: los datos.
La información que genera una empresa sobre sus operaciones, clientes o mercados se ha convertido en una fuente esencial para la toma de decisiones estratégicas. Y para un director financiero, que siempre ha trabajado con datos, esa información es aún más importante.
1. Detectar desviaciones en los costes
Si el departamento financiero dispone de datos actualizados y bien integrados con el resto de los sistemas de gestión empresarial, podría detectar los incrementos de costes en tiempo real e identificar rápidamente qué proveedor está generando el aumento, si el problema radica en el volumen de pedidos o si se trata de un cambio de mercado. Con esa información, el CFO puede proponer medidas como renegociar contratos, buscar nuevos proveedores o ajustar los precios antes de que el problema afecte seriamente los márgenes.
2. Identificar los clientes más rentables
No todos los clientes generan el mismo valor para la empresa. Gracias al análisis de datos, la dirección financiera puede cruzar información sobre ventas, costes logísticos, descuentos comerciales y volumen de pedidos para, por ejemplo, recomendar redefinir la estrategia comercial, de manera que se prioricen las relaciones más rentables o se ajusten las condiciones contractuales.
3. Mejorar la previsión de ingresos y tesorería
La gestión de la liquidez es una de las responsabilidades clave del CFO. Cuando el departamento financiero dispone de datos bien estructurados sobre ciclos de pago de clientes, estacionalidad de ventas o patrones de cobro puede realizar previsiones más precisas. Podría anticipar en qué meses la tesorería estará más tensionada y planificar con antelación líneas de financiación o ajustar los plazos de pago a proveedores.
4. Detectar errores o anomalías en los procesos financieros
El análisis sistemático de los datos también permite identificar irregularidades o errores operativos. Por ejemplo, si un algoritmo detecta facturas duplicadas, pagos fuera de lo habitual o desviaciones anómalas en determinadas partidas de gasto, el equipo financiero podrá revisarlas antes de que el problema se agrave. Eso no solo refuerza el control financiero, también reduce el riesgo de fraude o de incurrir en pérdidas económicas.
5. Evaluar el impacto económico de las decisiones estratégicas
Los datos también permiten que el CFO asuma un rol más activo en las decisiones estratégicas. Por ejemplo, si la empresa está considerando trasladar parte de su producción a otro país, el departamento financiero puede usar datos históricos de costes, transporte, impuestos o tiempos de producción para simular distintos escenarios. Esa información ayudará al comité de dirección a entender mejor el impacto económico de cada alternativa.
6. Optimizar la relación con los proveedores
Los datos pueden ser muy útiles para analizar el desempeño de los proveedores. Al cruzar información sobre las compras, costes, tiempos de entrega y calidad, el departamento financiero podrá identificar qué proveedores ofrecen mejores condiciones a largo plazo. Con esa información en mano, el departamento comercial podría negociar contratos más ventajosos o concentrar el volumen de compras en los socios más eficientes y rentables.
7. Automatizar procesos contables y administrativos
Los datos estructurados también permiten automatizar tareas que antes requerían horas de trabajo manual. Por ejemplo, los sistemas de captura inteligente de facturas pueden leer documentos automáticamente, extraer la información relevante y registrarla en el sistema contable, lo que agiliza enormemente el trabajo.
¿Cómo puede ayudar la IA al CFO?
La inteligencia artificial aprovecha el potencial de los datos, brindando al departamento financiero una capacidad de análisis y previsión sin parangón.
Automatización de procesos repetitivos. La IA puede encargarse de tareas rutinarias como las conciliaciones bancarias, revisión de facturas, registro contable o validación de pagos. Así reduce los errores humanos y libera tiempo para que el equipo financiero se dedique a tareas de mayor valor añadido.
Detección de anomalías y riesgos emergentes. La IA puede identificar patrones inusuales o desviaciones financieras que podrían pasar desapercibidas en las revisiones tradicionales, desde posibles fraudes hasta pagos duplicados o anomalías en los gastos operativos para tomar medidas antes de que escalen.
Optimización de tesorería y flujo de caja. Los sistemas inteligentes pueden equilibrar pagos y cobros de manera automática y proponer estrategias de liquidez para evitar tensiones de tesorería.
Generación de informes dinámicos y dashboards interactivos. La IA puede crear informes financieros prácticamente en tiempo real y ofrecer visualizaciones interactivas de los indicadores clave para facilitar la toma de decisiones.
Análisis de escenarios en tiempo real. Los sistemas de IA tienen la capacidad de simular diferentes escenarios financieros de manera casi instantánea para que el CFO pueda evaluar cómo los cambios en los costes, la demanda o los tipos de interés podrían afectar al negocio.
Proyección predictiva y forecasting avanzado. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, la IA genera previsiones precisas sobre ingresos, costes, flujos de caja y liquidez, considerando tanto variables externas al negocio como aspectos internos.
Análisis de impacto de decisiones estratégicas. La IA también es muy útil para valorar cómo diferentes decisiones podrían afectar los resultados financieros, desde externalizar un servicio hasta cambiar las políticas de precios.
Conclusión
En este punto, no cabe duda de que la IA es una de las tecnologías más disruptivas de la cuarta revolución industrial. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de información, identificar patrones complejos y generar predicciones está transformando prácticamente todas las áreas de la empresa, incluida la dirección financiera. Su potencial supone nuevos retos para el CFO, pero al mismo tiempo le brinda la posibilidad de asumir un rol más proactivo y estratégico, guiando con datos sólidos a la organización en entornos sumamente cambiantes.
Anticipar riesgos, nuevo superpoder del CFO
Con la guía para Next Gen CFOs descubrirás:
✅ Visibilidad, agilidad y adaptabilidad: los tres pilares para anticiparte. ✅ Casos reales: CFOs que ya gestionan la incertidumbre con éxito.
Hoy, las organizaciones que mejor están creciendo son aquellas que han aprendido a combinar la inteligencia humana con una IA capaz de actuar, aprender y apoyar la toma de decisiones en tiempo real. En este nuevo escenario, la diferencia no está en tener más datos, sino en saber convertirlos en acción. Y ahí es donde la IA agéntica empieza a marcar un antes y un después.
De los datos a la acción, sin fricciones: La IA agéntica permite pasar del análisis manual a decisiones claras y contextualizadas, integradas directamente en los flujos de trabajo del equipo financiero.
Más estrategia, menos tareas repetitivas: Automatizar no es el objetivo final: lo realmente transformador es liberar tiempo y foco para que el área financiera lidere la estrategia y el crecimiento del negocio.
En Sage Future for Partners 2025, celebrado en Barcelona, líderes empresariales y tecnológicos exploraron cómo la inteligencia artificial y la inteligencia humana están empezando a trabajar juntas de verdad. El resultado: una nueva forma de tomar decisiones, más rápida, más clara y mucho más estratégica.
A continuación, te contamos lo esencial.
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La IA ha dado un paso clave (y ya no va solo de eficiencia)
La IA ha alcanzado un punto de inflexión. Ya no se trata únicamente de automatizar tareas o ganar eficiencia, sino de tener más claridad, tomar decisiones con mayor confianza y reforzar la ventaja competitiva del negocio.
La pregunta ya no es si tu empresa utiliza IA, sino cómo la estás utilizando para empoderar a tus equipos, mejorar la toma de decisiones y convertir los datos en acciones reales.
Durante Sage Future for Partners 2025 se habló de IA agéntica: una tecnología capaz de razonar, actuar y aprender contigo. Una IA que está redefiniendo qué significa hoy contar con una función financiera de alto rendimiento.
Cómo la IA agéntica convierte los datos en decisiones
El cambio es rápido, pero la oportunidad es muy concreta: pasar del análisis a la acción en menos tiempo, liberar horas que hoy se pierden entre hojas de cálculo y conciliaciones, y permitir que los equipos se centren en lo que de verdad impulsa el crecimiento.
Para los responsables financieros, esto implica un giro importante:
de gestionar transacciones a liderar la estrategia,
de perseguir datos a poder confiar en ellos.
La clave no está en sustituir la experiencia humana, sino en potenciarla. La combinación de inteligencia humana y artificial se está convirtiendo en la diferencia entre simplemente mantenerse a flote o liderar el mercado.
En este contexto, el nuevo Sage Finance Intelligence Agent marca un antes y un después: insights autónomos, explicados en lenguaje claro y disponibles directamente en los entornos donde ya trabajan los equipos financieros.
Sin informes interminables.
Sin análisis manuales.
El agente analiza datos de múltiples sistemas, detecta riesgos y oportunidades en tiempo real y ayuda a pasar de reaccionar a anticiparse, convirtiendo a finanzas en un verdadero motor estratégico del negocio.
“No queremos una IA ‘bonita’. Tiene que ser real, auténtica y fiable.”
Steve Hare, CEO de Sage
Qué resultados está ofreciendo la IA agéntica en la práctica
En los últimos 12 meses, los agentes de IA de Sage han permitido:
Eliminar hasta un 90 % de la introducción manual de datos
Automatizar más de 45 millones de facturas
Reducir el cierre contable a solo 2–3 días
Analizar 3.200 millones de transacciones, detectando y corrigiendo 190 millones de errores
Conseguir un ROI de hasta 5 veces en la inversión en software para los clientes
Resultados tangibles, medibles y directamente conectados con el crecimiento del negocio.
Hacia una empresa realmente conectada gracias a la IA
Junto a Finance Intelligence, Sage presentó tres grandes lanzamientos que marcarán cómo las empresas conectan estrategia, sistemas y escalabilidad:
La nueva generación de Sage X3, diseñada para organizaciones medianas que necesitan operaciones financieras conectadas, escalables y seguras.
AI Developer Solutions, que permite a partners y desarrolladores crear experiencias de IA personalizadas para sus clientes.
El nuevo Sage Partner Portal, un entorno único que simplifica la provisión de soluciones y el soporte, conectando a los partners con un ecosistema más amplio de capacidades basadas en IA.
En el centro de todo está Sage Network: una plataforma conectada que une empresas, partners y soluciones en un único flujo inteligente.
Esto facilita la colaboración entre equipos, automatiza los procesos que ralentizan el trabajo diario y garantiza que los datos adecuados fluyan de forma segura entre facturación electrónica, pagos y cumplimiento normativo.
Confianza y responsabilidad: la base de la IA agéntica
La confianza es clave para la adopción de la IA. Por eso Sage ha lanzado el Sage Trust Label (inicialmente en Sage Intacct en Reino Unido y EE. UU., con despliegue progresivo en EMEA).
Este distintivo explica de forma clara cómo funcionan las capacidades de IA y cómo se gestionan los datos, ofreciendo a consejos de administración, auditores y clientes la tranquilidad de que la innovación avanza de la mano de la responsabilidad y la transparencia.
Recomendaciones prácticas para empezar con IA agéntica
Empieza por el resultado, no por el piloto. Elige un punto de fricción claro (cierre, cuentas a pagar, detección de anomalías) y mide el impacto real: tiempo ahorrado, reducción de errores o mejora del cash flow.
Lleva la IA al lugar donde se toman las decisiones. Integra los agentes en los flujos de trabajo diarios; evita herramientas paralelas que solo añaden más clics.
Cuida la calidad del dato. La IA amplifica todo lo que consume. Asegúrate de tener limpios los datos de proveedores, el plan contable y los circuitos de aprobación.
Define bien los límites. Deja claro qué puede ejecutar la IA y qué debe escalarse, y documenta trazabilidad y aprobaciones.
Explica el “por qué”. Apóyate en recursos como el Trust Label y en una comunicación sencilla para implicar a dirección y auditores desde el principio.
Preguntas para llevar a tu próxima reunión de equipo
¿Cómo puede la combinación de IA y criterio humano ayudar a definir el futuro de tu empresa?
¿Qué cambiaría en tu planificación si pudieras cerrar en dos o tres días y tener señales de riesgo más claras?
¿Cómo liberar al área financiera del reporting del pasado para convertirla en impulsora de la próxima decisión estratégica?
¿Qué decisiones tomaríais si los datos hablaran el mismo idioma en todos vuestros sistemas y partners?
Y, en un contexto donde la confianza es la moneda de la IA, ¿qué pasos puedes dar hoy para reforzar la transparencia en tu cultura financiera?
La IA no sustituye a la inteligencia humana. La amplifica.
Las empresas que ya están combinando criterio humano con el potencial de la IA agéntica avanzan más rápido, toman mejores decisiones y encuentran nuevas vías de crecimiento frente a su competencia.
La próxima ventaja competitiva será de quienes sepan convertir su potencial en acción.
La IA agentiva, también conocida como IA agéntica o agentic AI, se refiere a sistemas de inteligencia artificial basados en agentes capaces de observar lo que ocurre en un entorno, tomar decisiones y ejecutar acciones de forma autónoma, dentro de un marco definido y supervisado.
A diferencia de la IA tradicional o de la IA generativa, que responde a instrucciones concretas, la IA agentiva funciona de manera continua, anticipándose a los cambios y actuando en nombre del usuario para reducir fricción, acelerar decisiones y mejorar el rendimiento operativo.
Autonomía con control: estos sistemas operan dentro de reglas claras, con trazabilidad, auditoría y supervisión humana, lo que los hace especialmente adecuados para entornos empresariales y financieros.
La IA agentiva, también denominada IA agéntica o agentic AI, describe un enfoque de inteligencia artificial en el que los sistemas no solo analizan información, sino que toman decisiones y ejecutan acciones de forma autónoma en función de lo que ocurre a su alrededor.
Este enfoque supone un cambio relevante en la forma en que las organizaciones interactúan con la tecnología. En lugar de limitarse a consultar datos, lanzar informes o introducir prompts, las empresas pueden apoyarse en sistemas que monitorizan procesos, detectan señales relevantes y activan respuestas de forma proactiva, reduciendo fricción operativa y acelerando la toma de decisiones.
La IA agentiva no implica ceder el control a sistemas opacos o impredecibles. Al contrario, estos modelos se diseñan para operar con reglas claras, trazabilidad, auditoría y supervisión humana, lo que los hace especialmente adecuados para entornos empresariales exigentes, como las finanzas, la gestión operativa o el cumplimiento normativo. Su valor no reside en sustituir el criterio profesional, sino en liberar tiempo, anticipar riesgos y convertir la información en acción.
Estamos entrando en una nueva era de la IA agentiva
Si la IA generativa se centra en producir textos, imágenes o respuestas bajo demanda, la IA agentiva va un paso más allá: actúa de forma autónoma en nombre del usuario.
Para los CFO y los equipos financieros que quieren mantenerse a la vanguardia, este cambio puede ser tan relevante como lo fue la migración a la nube a principios de este siglo.
En este artículo analizamos qué significa realmente la IA agentiva en la práctica y cómo empezar a prepararse desde hoy. Estos son los temas que abordamos:
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¿Qué es la IA agentiva y por qué es importante ahora?
En términos sencillos, la IA agentiva es como un analista digital: piensa por sí misma.
Como explica Kamales Lardi, autora de Artificial Intelligence for Business:
«Los LLM son el cerebro; los agentes son las abejas obreras».
Se trata de sistemas diseñados con un propósito claro, que combinan comprensión del lenguaje, herramientas, datos y capacidad de razonamiento para ejecutar tareas con una intervención humana mínima.
Durante Sage Future 2025, Aaron Harris, Chief Technology Officer de Sage, explicó que la próxima generación de IA hará mucho más que responder a preguntas o prompts.
En lugar de esperar a que se actualicen los cuadros de mando o a que alguien introduzca una consulta, la IA agentiva observa lo que ocurre en el negocio, interpreta las señales y toma la iniciativa, a menudo antes de que el usuario sea consciente de que algo ha cambiado.
La IA agentiva no espera a que hagas clic ni a que formules una pregunta. Funciona de manera continua en segundo plano, detectando cambios y actuando en tu nombre.
Mientras que las herramientas de IA tradicionales automatizan tareas o generan contenido, la IA agentiva es capaz de:
Supervisar datos procedentes de múltiples sistemas
Identificar patrones y anomalías
Determinar qué es realmente relevante
Actuar o avisar sin necesidad de una solicitud previa
Ya no tienes que buscar el insight: el insight te encuentra a ti.
Como señala Kevin Quirk, de AI Bridge Solutions:
«Los agentes de IA no son una promesa futurista; ya están aportando valor real, automatizando flujos de trabajo, cerrando brechas operativas y aumentando la productividad sin grandes sobrecostes».
Esto implica un cambio clave de mentalidad:
¿Sigues esperando a que llegue el insight o permites que el insight te encuentre?
¿Tus sistemas ofrecen contexto o solo datos?
¿Estás construyendo confianza o simplemente pidiéndola prestada?
«No necesitamos una IA que espere pasivamente a un prompt. Necesitamos una IA siempre activa, que combine razonamiento, memoria y autonomía». Aaron Harris, CTO de Sage
Cómo la IA generativa sienta las bases de la IA agentiva
La IA agentiva representa el futuro, y Sage Copilotya está marcando el camino.
Como destacó Dan Miller, Executive Vice President of Financials and ERP en Sage, durante su keynote en Sage Future, Sage Copilot no es un prototipo ni un concepto experimental: ya está operativo e integrado en soluciones como Sage Intacct, Sage X3 y otras.
Está cumpliendo la promesa de unas finanzas de alto rendimiento.
«Sage AI y Sage Copilot no solo reaccionan a lo que ya ha ocurrido; te ayudan a anticiparte a lo que está por venir».
Dan Miller, EVP Financials & ERP, Sage
Sage Copilot transforma el trabajo financiero diario al convertir procesos rutinarios en interacciones inteligentes y ágiles, por ejemplo:
Identificación inmediata de facturas vencidas por importe y contacto
Apoyo en conciliaciones, análisis de desviaciones y cierres contables en tiempo real
Respuestas conversacionales basadas en la documentación oficial de Sage
Insights en tiempo real mediante cuadros de mando 360º sobre inventario, ventas y operaciones
Sage Copilot se ha entrenado con documentación de producto, normativa contable y el lenguaje real de los clientes. Esta base es clave para que la IA agentiva opere con confianza financiera y comprensión contextual profunda.
Durante Sage Future, Sage anunció además una colaboración con el AICPA para entrenar sus modelos con contenidos oficiales de la profesión contable.
«Es una iniciativa pionera. Una señal clara de que estamos construyendo una IA en la que se puede confiar».
Aaron Harris
Este paso refleja un cambio importante en una profesión tradicionalmente conservadora: los líderes financieros no solo están dispuestos a adoptar la IA, sino que quieren participar activamente en su desarrollo.
Los componentes ya están ahí: razonamiento, contexto y especialización sectorial. El siguiente paso es la autonomía.
De la automatización a la autonomía: el nuevo ecosistema financiero
La IA agentiva no sustituye la necesidad de contar con datos fiables ni procesos sólidos; los potencia.
Por eso, la “estrella polar” de la innovación en Sage, como la define Dan Miller, se apoya en tres pilares interconectados:
Contabilidad continua
Aseguramiento continuo
Insight continuo
Juntos, configuran la arquitectura futura de los equipos financieros, donde la IA agentiva desempeña un papel central.
1. Contabilidad continua: datos sin fricción
Gracias a flujos de trabajo impulsados por IA (como la captura automática de facturas, la conciliación con pedidos o la clasificación inteligente) los equipos financieros ya están reduciendo tareas manuales y errores.
Con agentes de IA, el avance es aún mayor: los sistemas no solo procesan documentos, sino que supervisan excepciones, detectan anomalías y corrigen patrones de forma autónoma.
2. Aseguramiento continuo: confianza en tiempo real
Tradicionalmente, la conciliación de datos y el análisis de desviaciones se realizaban al cierre de mes. Con Sage Copilot y la IA agentiva, estas tareas se adelantan, generando un flujo casi continuo de datos fiables.
«La conciliación y el análisis de desviaciones empiezan antes, se detectan antes y se resuelven más rápido».
Dan Miller
Los agentes de IA pueden identificar desviaciones en el flujo de caja previsto, alertar antes de que el problema crezca y sugerir acciones correctivas, incluso antes de que alguien consulte un informe.
3. Insight continuo: de los informes a las recomendaciones
Aquí es donde la transición hacia la IA agentiva se hace más evidente. En lugar de ejecutar informes o actualizar dashboards, recibes alertas contextualizadas y accionables basadas en cambios reales del negocio.
«No queremos una IA que solo genere informes. Queremos una IA que analice ventas, churn y nos diga qué es lo importante».
Aaron Harris
Cómo avanzar hacia sistemas financieros plenamente agentivos
El valor real de la IA reside en su capacidad para facilitar decisiones más rápidas, inteligentes y autónomas.
Eso es precisamente lo que Sage Copilot ya está empezando a ofrecer: asistencia en tiempo real, insights contextuales y automatización que ahorra tiempo.
Pero esto es solo el comienzo.
En el ámbito financiero, nos dirigimos hacia un ecosistema de inteligencia orquestada, donde sistemas autónomos entienden prioridades, coordinan tareas complejas y actúan en nombre del negocio.
La IA agentiva no surge de la noche a la mañana. Es el resultado de años de innovación estratégica.
Las tres olas de la evolución de la IA
Ola 1: IA basada en tareas
Automatización de procesos repetitivos como la categorización de facturas o la detección de anomalías.
Ola 2: IA generativa
Sage Copilot ayuda a:
Redactar informes de cierre mensual
Responder preguntas operativas mediante chat
Mostrar datos relevantes bajo demanda
Ola 3: IA agentiva
Entramos en la era de la inteligencia orquestada:
Funciona de manera continua
Comprende el contexto del negocio
Conecta múltiples procesos
Toma la iniciativa en flujos complejos
El sello de confianza en IA: el verdadero factor diferencial
Los equipos financieros necesitan respuestas rápidas, pero también precisas, explicables y seguras. En finanzas, la confianza no es opcional.
Por eso Sage prioriza modelos entrenados específicamente con:
Normativa y estándares contables
Datos reales de clientes y cumplimiento
Terminología sectorial
Documentación de producto
El resultado: respuestas predecibles, auditables y fiables.
«La confianza es la mayor barrera para la adopción de la IA. No estamos construyendo solo inteligencia artificial, sino inteligencia auténtica».
Aaron Harris
Reflexiones finales: recomendaciones para equipos financieros de alto rendimiento
La IA agentiva libera tiempo para que las personas se centren en el criterio profesional, el liderazgo y la estrategia.
No esperes al cierre de mes. No dependas de datos desfasados.
Construye un ecosistema financiero que escuche, aprenda y lidere.
Cuanto más nos dedicamos a introducir datos, menos vendemos. La IA lo soluciona automatizando el proceso de forma natural y no intrusiva.
Oscar Maciá, VP Product Accouting AI de Sage, explica con ejemplos cómo la inteligencia artificial en ventas ya está cambiando el trabajo diario de los equipos comerciales.
La IA aplicada a ventas no solo optimiza procesos: transforma la relación con el cliente, haciéndola más contextual, precisa y predictiva.
Imagina un equipo de ventas que no empieza el lunes revisando hojas de Excel ni redactando correos, sino hablando directamente con clientes, asesorando y cerrando acuerdos. Supón que las tareas administrativas desaparecen del radar, y que el CRM escucha, entiende y actúa.
No es un sueño futurista ni ciencia ficción. Es el horizonte inmediato que Óscar Macià, VP Product Accouting AI en Sage, presentó en el Madrid Tech Show 2025. Allí explicó cómo la IA para equipos de ventas está dejando de ser tendencia para convertirse en una herramienta tangible, medible y transformadora.
Contenido del post
Una gestión empresarial más conectada con inteligencia artificial en ventas
La revolución de la inteligencia artificial en ventas, más aún en las pymes, empieza en lo invisible: en cómo se capta, analiza y comparte la información en empresas.
Hasta ahora, los datos de clientes vivían fragmentados entre sistemas, hojas o correos. Pero el nuevo enfoque de la IA los integra, limpia y transforma en contexto útil. Así que el cambio es notable:
Antes de la IA
Después de la IA
Reporting manual al final del día
Registro por voz en tiempo real
Tareas dispersas en correos
Automatización inteligente en CRM
Pérdida de datos y seguimiento inconsistente
Información estructurada y accionable
Información desestructurada, valor estructurado
De hecho, las ventas son un entorno caótico por naturaleza. Cada conversación, cada nota o cada visita comercial genera datos no estructurados. El reto, según Macià, es convertirlos en conocimiento accionable.
Aquí es donde Sage está marcando el rumbo. Su enfoque parte de un principio claro: la IA debe entender cómo habla el vendedor, no al revés. Por eso, ha desarrollado un sistema de entrada por voz en CRM, donde:
El comercial registra lo ocurrido en una visita hablando.
El sistema transcribe, estructura la información y genera automáticamente tareas o pedidos.
Ecosistemas que se entienden gracias a la inteligencia artificial
A su vez, la conectividad une datos… y herramientas. En esta línea, Sage impulsa un modelo que integra ERP y CRM, lo que ahorra tiempo, evita errores de interpretación y mejora la trazabilidad. Es decir, todos los sistemasse comunican entre sí y con sentido.
Por ende, el CFO moderno visualiza así un pipeline comercial, analiza márgenes y valida previsiones sin esperar reportes manuales. De esta manera, la IA se convierte en el puente entre la estrategia financiera y la ejecución comercial.
La visión de Sage no se basa en sustituir a los equipos de ventas, sino en potenciarlos con IA, permitiéndoles centrarse en lo que mejor saben hacer: vender y conectar con los clientes
Inteligencia artificial en ventas: menos tareas, más impacto
El segundo gran bloque de transformación llega de la mano de la automatización inteligente. Ya no se trata de hacer más, y sí de hacerlo mejor y con menos fricción. Para eso, Maciá citó varios casos de uso o ejemplos.
Helpers: automatización invisible que multiplica el valor
Uno de ellos y desarrollado por Sage es lo que denomina helpers: pequeñas inteligencias integradas que eliminan tareas repetitivas del día a día. Desde redactar correos o importar contactos hasta resumir reuniones.
Por ejemplo: un comercial le dice al sistema: “Envía un correo de seguimiento a Marta López con el presupuesto actualizado”. La IA redacta el mensaje en su tono habitual, añade los datos desde el ERP y lo deja listo para enviar.
Esta “IA invisible” opera en segundo plano. Así, libera al vendedor para que se centre en actividades de mayor impacto comercial.
Insights en contexto y movilidad para equipos con IA
También, gracias a la geolocalización, la IA es capaz de ofrecer resúmenes ejecutivos antes de cada visita: facturación, incidencias, últimas interacciones y estado del cliente. Todo en el móvil y justo antes de entrar por la puerta.
“En ventas siempre trabajamos con el último minuto”, dijo Macià.
Y es que ese resumen rápido y previo puede cambiar el curso de una reunión, con insights que informan y, a la vez, anticipan decisiones. La IA detecta patrones de comportamiento, sugiere acciones y ayuda a priorizar esfuerzos comerciales.
Desde ya y en adelante, en lugar de un sistema al que hay que alimentar, la IA se convertirá en un “buddy”. O lo que es lo mismo, será un asistente que acompaña al vendedor en su día a día.
Supón que justo antes de visitar a un cliente, recibes un mensaje que te recuerda los puntos clave de la conversación anterior. O que, al salir de la reunión, el sistema te pregunta cómo fue y genera automáticamente las tareas acordadas.
“Estamos hablando de que cada vendedor tenga su coach y su agente particular”, señaló Macià.
Lo mejor es que ese “asistente conversacional” actúa antes de que el vendedor lo pida.
Un futuro con “viento de cola” tecnológico
Nuevamente en relación a lo que se aproxima en el mercado, Macià usó un concepto brillante: tailwinds (vientos de cola). Según él, hay tecnologías que mejoran con el tiempo, y la IA conversacional es y será una de ellas.
Conforme evolucionan los modelos de lenguaje, cada actualización hace que el sistema sea más preciso, humano y útil. En ventas, esto es una mejora continua sin costes adicionales: cada interacción hace más inteligente al sistema.
La ventaja competitiva del CFO
Para un CFO, adoptar estas tecnologías es más que una cuestión de innovación. Se trata de supervivencia competitiva. Lo es porque, a estas alturas, integrar IA para ventas en el ERP aporta, sobre todo:
Más visibilidad en tiempo real de las previsiones.
Menos costes administrativos.
Trazabilidad entre estrategia financiera y ejecución comercial.
Mejor control de márgenes y rentabilidad.
Precisamente, soluciones como Sage Sales Managementconectan esta capa analítica y operativa. Así, los datos de ventas, contabilidad y finanzas fluyen como una única fuente de verdad.
Por eso, en 2026 los comerciales no trabajarán menos: trabajaránmejor. La IA no sustituirá su talento o empatía, pero sí eliminará barreras que hoy los frenan. Como cerró Óscar Macià, “larga vida a los equipos de venta potenciados con IA”. He ahí la gran promesa tecnológica: no reemplazar lo humano, sino amplificarlo.
El futuro de los equipos comerciales ya es presente. Con herramientas como Sage Sales Management, las pymes conectan ventas, finanzas y decisiones estratégicas en un mismo flujo inteligente.
En este artículo con contenido actualizado conocerás cuáles son las tendencias de comunicación B2Bque han llegado para quedarse en un escenario de aceleración digital.
Estamos viviendo un punto de inflexión en la transformación digital de las empresas, con la adopción de nuevas herramientas tecnológicas y estrategias de comunicación.
Las vías tradicionales dejan paso a los canales digitales mientras la comunicación se vuelve más personalizada y se avanza hacia el Account-Based Experience (ABX).
El entorno B2B está atravesando una transformación profunda. Ya no basta con ofrecer un buen producto o servicio, las empresas buscan entablar relaciones con partners que comprendan sus desafíos reales. En ese contexto, la comunicación adquiere un rol protagónico, convirtiéndose en una herramienta estratégica para generar valor y crear vínculos comerciales duraderos.
Anticipar riesgos, nuevo superpoder del CFO
Con la guía para Next Gen CFOs descubrirás:
✅ Visibilidad, agilidad y adaptabilidad: los tres pilares para anticiparte. ✅ Casos reales: CFOs que ya gestionan la incertidumbre con éxito.
Ve un paso más allá y toma el control total de tu negocio. Prueba Sage X3, una solución integrada para crecer.
La digitalización, un reto en sí mismo para el sector B2B
Desde la pandemia, empresas de todos los sectores se pusieron manos a la obra para digitalizar todos y cada uno de sus departamentos y procesos, una condición sine qua non para poder adoptar el teletrabajo, por ejemplo, pero también para ganar eficiencia.
Esa digitalización, más común en el entorno B2C(de empresa a consumidor), ha terminado alcanzando al B2B (de empresa a empresa), un sector que, a priori, solía tener más resistencia a la transformación digital.
Sin embargo, el Business-to-Business no puede quedarse rezagado, sobre todo con la irrupción de la Inteligencia Artificial. Esta tecnología ha sacudido el tablero B2B, empujando a muchos negocios a reconocer que no pueden seguir comunicando como antes. Los clientes esperan mayor rapidez, precisión y mensajes adaptados a su contexto.
Cinco tendencias de comunicación B2B que llegan para quedarse
¿Le decimos adiós a las estrategias tradicionales en la comunicación con el cliente? ¿Qué papel juega la omnicanalidad, un concepto en principio ligado al B2C, en el sector B2B? Veamos cuáles son las tendencias de comunicación B2Bque llegan para quedarse.
1. Nos despedimos de las estrategias tradicionales
Las empresas han trasladado muchas de sus interacciones tradicionales, desde reuniones hasta presentaciones, a entornos digitales, transformando la manera en que se comunican con sus clientes y socios. Las llamadas telefónicas y correos masivos están dando paso a contenidos compartidos de manera estratégica a través de múltiples canales online, como páginas web, redes sociales, newsletters o banners interactivos.
Este enfoque asegura que cada mensaje llegue en el momento adecuado y por el canal más efectivo, mejorando la experiencia del cliente y la eficiencia de la comunicación B2B. Además, permite recopilar datos más precisos sobre el comportamiento y las preferencias de cada interlocutor para adaptar ulteriormente la propuesta de valor.
2. Integración omnicanal para ofrecer una experiencia de cliente más fluida que nunca
En un entorno B2B cada vez más competitivo, los clientes esperan una experiencia consistente, independientemente de si interactúan por correo, redes sociales o una plataforma de cliente. Por ese motivo, y con vistas a proporcionar un recorrido de cliente fluido y coherente, la integración omnicanal es más importante que nunca.
Romper los silos de información que suelen existir entre los departamentos evita duplicidades, retrasos y errores, mejorando tanto la eficiencia operativa como la percepción de la marca. Una comunicación fluida transmite profesionalidad y eficacia, dos factores decisivos para construir relaciones B2B a largo plazo.
Las empresas están invirtiendo el 22% de sus presupuestos de marketing en personalización, pero se espera que 2025 cierre con un incremento del 85%, según el informe “The Business Value of Real-Time Personalization”.
3. Contenidos hiperpersonalizados basados en la IA y los datos de comportamiento
La inteligencia artificial y la analítica avanzada permiten adaptar la comunicación B2Bcon gran precisión. Los mensajes ya no se diseñan para un público amplio y genérico, sino que se ajustan al perfil de cada interlocutor, tomando en cuenta su rol, historial de interacciones y necesidades específicas. Así se aumenta la relevancia de cada mensaje y se mejoran las tasas de respuesta, conversión y fidelización.
La hiperpersonalización también transforma la narrativa de la marca. Al hablar de manera directa a cada cliente, la comunicación se vuelve más humana y estratégica. Ya no se trata de bombardear con características y ventajas del producto o servicio, sino de ofrecer un valor concreto, resolver problemas específicos y anticiparse a las necesidades para crear interacciones más significativas.
4. Evolución del modelo ABM a la estrategia ABX para abarcar todo el ciclo de vida
El marketing tradicional B2B generaba oportunidades enfocándose en un elevado número de clientes potenciales. El Account-Based Marketing (ABM) planteó un enfoque más específico centrado en la calidad, más que en la cantidad. Sin embargo, ya no basta con atraer leads de alto valor, la tendencia evoluciona hacia el Account-Based Experience (ABX).
Este enfoque integral acompaña a cada cuenta durante todo su ciclo de vida, lo que implica un trabajo coordinado de comunicación en el que participan marketing, ventas y atención al cliente. En la práctica, ABX convierte cada cuenta en un ecosistema de comunicación personalizado. Se prioriza la calidad de la relación sobre la cantidad de contactos generados, con el objetivo puesto en maximizar el valor de cada interacción.
5. Vídeo y micro-contenidos: formatos estrella en la comunicación B2B
El vídeo ya no es solo una herramienta B2C, ha saltado al ámbito B2B, donde están ganando protagonismo como medio de comunicación, especialmente los formatos cortos. Este recurso permite transmitir mensajes complejos de manera rápida y atractiva, por lo que se adapta a la perfección al ritmo de los responsables de las decisiones en las empresas.
Los micro-contenidos son otra tendencia de comunicación B2Bque llega para quedarse. Las infografías, clips de 30 segundos, reels o newsletters visuales contribuyen a reforzar la narrativa de marca y recuerdan con cierta regularidad el valor que puede aportar la empresa sin ser demasiado invasivos. Este tipo de formatos son ideales para ofrecer demos, demostraciones de producto, Q&As, comparativas, casos de éxito o contenidos educativos sin abrumar al cliente.
Estas tendencias nos demuestran que la comunicación B2Bya no se limita a enviar mensajes genéricos, implica diseñar experiencias a medida y adaptarse continuamente a las necesidades cambiantes de los clientes. Para las empresas, esto supone un desafío, pero también una oportunidad. Aquellas que integren digitalización, omnicanalidad y contenidos personalizados en su estrategia, podrán ganar ventaja y construir relaciones sólidas a largo plazo que les aporten estabilidad.
Nota del editor: Este artículo fue publicado con anterioridad y actualizado a 2025 por su relevancia.
Anticipar riesgos, nuevo superpoder del CFO
Descubre cómo los Next Gen CFOs están convirtiendo la incertidumbre en ventaja competitiva.
La inteligencia artificial en recursos humanos aporta eficiencia, pero el toque personal sigue siendo fundamental para el éxito empresarial.
Aplicar la IA en la gestión de personas ayuda a automatizar tareas, aunque no hay que perder la cercanía y el juicio humano.
Conoce ejemplos reales de empresas que ya usan IA en sus procesos de selección, formación y reporting.
La inteligencia artificial en recursos humanos ha dejado de ser una promesa futurista. Se trata de algo cotidiano que ya está redefiniendo cómo las empresas seleccionan, desarrollan y retienen talento. Sin embargo, exige equilibrio: la automatización con IA debe liberar tiempo para las personas, no sustituirlas.
Esa fue una de las ideas centrales de la mesa redonda de Sage en el Madrid Tech Show, titulada Casos y aplicaciones prácticas de la IA en la gestión de personas. En ella, expertos como María Beunza (Human AI), Joaquín Castiella (Lexa Go) y Maica Enrique (Securex Tech) coincidieron en que el futuro de los RR.HH. pasa por la colaboración entre tecnología y criterio humano.
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IA en recursos humanos y gestión de personas: hacia un modelo híbrido
La incorporación de la IA en la gestión de personasayuda a que las empresas ganen agilidad, reduzcan errores y anticipen decisiones. Pero solo funciona cuando se mantiene la supervisión humana en cada etapa. Este enfoque híbrido (human in the loop) es el que ya están aplicando muchos negocios de todo tipo.
Según Joaquín Castiella, director de Lexa Go, “el complemento del ser humano no es que sea necesario, es que es esencial”. Su plataforma combina la IA generativa con la revisión de expertos jurídicos para ofrecer respuestas laborales precisas:
“Procesamos más de 1.500 consultas semanales con una tasa mínima de error, porque cada respuesta insegura pasa siempre por un abogado laboralista”, explicó durante el debate.
Este equilibrio entre automatización y control humano es también la base del software empresarial moderno. En soluciones como Sage HR, sin ir más lejos, la IA ayuda a automatizar nóminas, informes o procesos administrativos, mientras que la decisión final siempre recae en el responsable de RR.HH. o el CFO.
¿Qué tareas de RR.HH. se pueden automatizar (y cuáles no)?
De hecho, la automatización inteligente no significa deshumanización. Significa eliminar tareas repetitivas para centrarse en lo que aporta valor: las personas.
Área de RR.HH.
Tareas automatizables con IA
Requieren toque humano
Selección
Cribado de CV, análisis de competencias, pruebas psicométricas con IA
Entrevista final, decisión de contratación
Onboarding
Envío de documentación, seguimiento de tareas, chatbots de bienvenida
Acompañamiento inicial, cultura corporativa
Formación
Detección de necesidades, recomendación de cursos personalizados
Mentoría, evaluación de desempeño humano
Nómina y administración
Cálculo de nóminas, reporting, gestión de incidencias
Comunicación de incidencias sensibles
Desempeño y feedback
Análisis de datos de rendimiento
Conversaciones de desarrollo y feedback emocional
En este sentido, “la IA actúa como copiloto, no como sustituto”, recordó María Beunza, ya que “complementa al profesional y potencia el autoconocimiento”. Además, hay que acompañarlo de liderazgo empático y reconocimiento.
Aplicación de la inteligencia artificial en recursos humanos: casos reales
Además, en la mesa redonda se comentaron casos reales y ejemplos que dejan a la vista de todos, la utilidad de una buena aplicación práctica de la IA en RR.HH.
1. Evaluación de talento y desarrollo profesional
Human AI, liderada por María Beunza, utiliza modelos de procesamiento de lenguaje natural para analizar textos escritos por los candidatos y obtener un perfil de personalidad y competencias socioemocionales.
“A partir de un texto, podemos obtener toda la personalidad y las competencias socioemocionales”, explicó.
La herramienta se ha usado en programas de empleabilidad universitaria y en empresas que diseñan planes de upskilling y reskilling adaptados a empleados. Así, ha detectado de forma temprana problemas de salud mental en estudiantes, lo que refleja cómo la IA humaniza la gestión si se usa con ética y supervisión.
2. Asesoramiento jurídico automatizado
A su vez, la inteligencia artifical también está transformando el ámbito jurídico-laboral. Lexa Go, primera IA laboralista en España, combina algoritmos y revisión humana para aportar seguridad jurídica a pymes.
“Lo que aportamos diferente en el sector es ese nivel de precisión y seguridad jurídica con una base de datos cerrada que es tuya y es controlada”, explicó Castiella.
Su sistema resuelve más de 1.500 consultas semanales, garantizando coherencia y seguridad legal. Una muestra de que la IA especializadaescala el conocimiento de expertos sin sustituir su criterio.
3. Robotización de procesos administrativos.
Por su parte, desde 2018, Securex Tech, dirigida por Maica Enrique, ha robotizado más de 120 procedimientos de RR.HH. en pequeñas empresas. ¿Su misión? Acercar la IA y la automatización a quienes más la necesitan.
“El valor de la persona radica en cómo utiliza la IA. Con tu conocimiento y el de la IA, el impacto es exponencial”, señaló Enrique.
De esta manera, la compañía actúa como puente entre tecnología y cliente, ofreciendo formación sobre diseño de prompts y gestión ética de datos.
A su vez, los tres ponentes coincidieron en algo: el desarrollo de algoritmos éticos, bases de datos cerradas y transparencia en los criterios de decisión son imprescindibles para generar confianza.
El futuro pasa por un modelo colaborativo: tecnología criterio humano. La IA amplifica el talento, no lo reemplaza.
¿Cómo empezar a incorporar inteligencia artificial en recursos humanos?
A nivel particular de cada negocio, adoptar la IA va más allá de la tecnología. La mentalidad es fundamental, y los pasos a seguir para CFO y responsables de RR.HH. de pymes son claros:
Valorar y evaluar soluciones accesibles, como Sage HR, que integran automatización sin complejidad técnica.
Formar a tu equipo en el uso ético y eficaz de la IA, desde el diseño de prompts hasta la interpretación de datos.
Definir indicadores de éxito: ahorro de tiempo, reducción de errores, mejora de la satisfacción del empleado…
Escalar gradualmente. Empieza por nóminas y reporting antes de avanzar hacia la analítica predictiva o la formación adaptativa.
El rol del CFO en la adopción de inteligencia artificial en recursos humanos
En esta transición, justamente el CFO tiene un rol decisivo. Además de controlar la inversión, debe impulsar el cambio cultural necesario para aprovechar el potencial de la IA. En ese sentido, Maica Enrique lo resumió así durante la mesa:
“Las pymes necesitan apoyo, formación y herramientas accesibles. No se trata solo de implantar tecnología, sino de acompañar el cambio.”
Por ende, el CFO tiene que garantizar que la automatización se alinee con los objetivos financieros y humanos de la empresa. Es decir, fomentar una cultura basada en datos, pero centrada en las personas.
En resumen, la inteligencia artificial en recursos humanos no deshumaniza las organizaciones: las potencia. Ayuda a liberar tiempo, a tomar decisiones más informadas y a ofrecer experiencias personalizadas a empleados y candidatos. Pero su éxito depende del equilibrio entre automatización, ética y supervisión humana.
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La era del big data está dejando paso al small data accionable. ¿Por qué recopilar un gran volumen de datos no es la solución y cómo usarlos con inteligencia?
Acumular datos sin un propósito claro puede convertirse en una desventaja para las empresas. Para aprovecharlos, hay que convertirlos en una fuente de insights que orienten las decisiones.
Para pasar del big data al small data accionable no basta con digitalizar los procesos empresariales, también es necesario promover una cultura del dato.
En 2006, el matemático Clive Humby dijo que “los datos son el nuevo petróleo”, una metáfora con la que subrayaba su valor estratégico para las empresas.
Con la tecnología actual, las organizaciones pueden recopilar un gran volumen de información, desde registros de navegación en sus sitios web hasta historiales de transacciones de sus clientes o interacciones en las redes sociales. Pero el verdadero desafío consiste en explotar esos datos.
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Los riesgos de acumular demasiada big data
Con la llegada del big data, muchas empresas comenzaron a recopilar ingentes cantidades de datos. Pero sin un procedimiento claro para analizarlos y contextualizarlos, se vuelven difíciles de gestionar y, lejos de facilitar la toma de decisiones, se convierten en una fuente de caos y costes ocultos.
La sobreacumulación de datos puede afectar a la organización de diferentes formas:
Genera gastos innecesarios en términos de almacenamiento y mantenimiento de información irrelevante o desaprovechada.
Crea confusión o parálisis por exceso de información, dificultando la toma de decisiones.
Aumenta los riesgos regulatorios, sobre todo si los datos se almacenan sin cumplir las normas de privacidad y protección.
Para evitar esos problemas, es importante comprender que no todos los datos son relevantes, algunos solo generan ruido. Por ejemplo, tu e-commerce puede registrar millones de clics, pero si no los analizas con un criterio claro, no sabrás qué acciones impulsan las ventas o la fidelización. Asimismo, una empresa puede acumular miles de registros de clientes, pero si no es capaz de interpretar los patrones de compra o abandono, su base de datos será infructuosa.
La verdadera transformación: de los datos al conocimiento
El salto cualitativo se produce cuando los datos se convierten en información útil y accionable. El paso de la simple acumulación al análisis marca la diferencia ya que transforma los datos en una ventaja estratégica para la organización. Por ese motivo, no es extraño que cada vez resuene más el término “small data”, que se refiere a un conjunto de datos de dimensiones más reducidas, pero también más accesibles, procesables y, por ende, útiles.
En el área de Recursos Humanos, por ejemplo, People Analytics está transformando la gestión del personal. Ya no se trata de dar seguimiento a las ausencias o las rotaciones en una hoja de Excel, sino de anticipar qué trabajadores podrían sufrir síndrome de burnout o diseñar planes de formación a medida.
Los datos permiten actuar antes de que los problemas degeneren en crisis, personalizando políticas de bienestar organizacional y desarrollo profesional con gran precisión.
El poder de los datos no se mide en gigabytes, sino en su capacidad para transformar la realidad empresarial.
En el área financiera ocurre algo similar con el control de liquidez. Durante décadas, las empresas miraban el pasado usando los balances, flujos de caja y resultados históricos.
Hoy, los modelos predictivos permiten mirar hacia adelante. Analizando cobros, pagos y patrones estacionales, los algoritmos alertan de posibles tensiones de tesorería antes de que aparezcan. Ese nivel de anticipación orienta la toma de decisiones sobre financiación, inversiones y control de riesgos, promoviendo una gestión de la solvencia más proactiva.
La fuerza del small data radica en su potencial práctico, no en su volumen. A fin de cuentas, no sirve de mucho almacenar millones de registros si nadie sabe qué hacer con ellos. Las empresas que logren convertir la información recopilada en decisiones inteligentes tendrán una ventaja competitiva porque podrán mejorar el bienestar de su equipo, reforzar su salud financiera y/o aumentar su eficiencia operativa.
¿Cómo pasar del big data al small data accionable?
Transformar los datos en conocimiento útil requiere preparación y estrategia. No basta con contratar a un analista de datos o implementar una herramienta de Business Intelligence, es necesario desarrollar una cultura del dato que permee toda la organización. Algunos pasos clave son:
1. El primer paso del small data: fijar objetivos claros
Antes de lanzarte a recopilar información, es imprescindible saber qué necesitas. ¿Quieres mejorar la retención de clientes? ¿Recortar costes operativos? ¿O quizá reducir la tasa de rotación laboral? Unos objetivos bien definidos te ayudarán a identificar los datos más relevantes y elegir los indicadores adecuados para poder realizar posteriormente un análisis más preciso.
2. La base del small data: calidad antes que cantidad
No toda la información es igual de útil. Es preferible que tengas conjuntos de datos más pequeños,pero bien estructurados, limpios y consistentes, que un océano de información caótica. Los datos incompletos, duplicados o desactualizados pueden dar pie a errores muy costosos. Por tanto, debes decidir qué tipos de datos te sirven.
3. Selecciona las herramientas de análisis adecuadas
En el mercado hay muchas soluciones para detectar patrones que no se ven a simple vista, desde plataformas de Business Intelligence hasta sistemas con análisis predictivo o ERPs con inteligencia artificial. Escoge una herramienta que se adapte a las características y necesidades de tu empresa. Así podrás trasladar sus informes a acciones concretas.
4. Forma a tu equipo
El small data no es solo un asunto técnico. Los informes e insights deben ser analizados y aplicados en los diferentes niveles de la organización. Por consiguiente, tanto los responsables de negocio como los equipos de trabajo deben entender los resultados. Solo así podrán convertirlos en decisiones operativas, comerciales y estratégicas. Eso demanda una cultura del dato en la que todos sepan utilizar la información para mejorar su desempeño.
5. Mide y ajusta tu estrategia
Sin retroalimentación, no sabrás si el small data y las nuevas herramientas digitales están generando un valor real para la empresa. Por tanto, es imprescindible dar seguimiento al proceso. Si un modelo no predice bien o un indicador se vuelve irrelevante, hay que ajustarlo. Esa cultura de mejora continua es lo que convierte los datos en una ventaja competitiva.
El verdadero poder no radica en la cantidad de información que se recopila, sino en cómo se utiliza. Las empresas que pasen del big data al small data accionable podrán optimizar su operativa, mejorar la experiencia del cliente, innovar con mayor seguridad y tomar decisiones más veloces y fundamentadas. Así podrán ponerse un paso por delante de la competencia y hacer crecer su negocio.
Kit de supervivencia
¿QUÉ INCLUYE?
Una guía con los retos de una pyme en sus inicios.
Huevos Guillén, referente en el sector avícola español, ha reforzado su liderazgo gracias a un proceso de transformación digital en el que Sage X3, y el partner tecnológico Nunsys Group, han sido clave.
Huevos Guillén necesitaba estandarizar sus procesos, mejorar sus sistemas informáticos e implementar un sistema de gestión integral.
Sage X3 le permitió centralizar la información y automatizar muchas de las tareas cotidianas, aportando más control, agilidad y eficiencia.
Cuando un negocio tiene éxito, su operativa se complejiza. Tal es el caso de Huevos Guillén, una empresa con más de tres décadas de experiencia que se ha convertido en líder del sector avícola de puesta en España. Sin embargo, seguir siendo competitivo y responder al aumento de las operaciones requiere una evolución continua.
Para alcanzar ese objetivo, la empresa ha adoptado la digitalización como una línea estratégica, según confirmó Ester Muñoz, responsable del Área de Relaciones Externas.
Contenido del post
Los principales retos que afrontaba el negocio
Con 15 centros productivos, cuatro fábricas de piensos, más de 655 empleados por todo el país y diferentes líneas de productos, Huevos Guillén necesitaba optimizar sus operaciones, asegurando la calidad y trazabilidad en todo momento. En su día a día, la compañía afrontaba varios desafíos:
Procesos fragmentados. La falta de estandarización entre plantas y fábricas dificultaba la uniformidad y lastraba la eficiencia operativa.
Datos desactualizados. No tener información en tiempo real limitaba su capacidad de reacción ante incidencias o cambios en la demanda.
Distribución obsoleta. El reparto de órdenes de carga, sobre todo del cliente principal, no era muy eficiente, por lo que requería una planificación más ágil y automatizada.
Control de costes críticos. Dar seguimiento a los costes de producción del pienso era complejo, pese a ser un factor clave en la estructura de costes de la compañía.
Sistemas de información insuficientes. Las herramientas de gestión no ofrecían la integración y rapidez necesaria para tener una visión global de la actividad.
Trazabilidad limitada. Su sistema no facilitaba la monitorización en tiempo real del producto en todas las fases de la cadena de valor.
“Ser líder del mercado avícola de puesta nos obliga a permanecer en un cambio constante y cuestionarnos muchas de las cosas que hacemos a diario”, afirmó Ester Muñoz, responsable del Área de Relaciones Externas.
Solución eficaz gracias a una alianza estratégica
Desde el inicio, Huevos Guillén se apoyó en la experiencia de Nunsys Group como partner tecnológico, confiando en su capacidad para entender las particularidades del negocio. Tras evaluar diferentes alternativas, la compañía consideró que Sage X3 era la solución más adecuada para esta nueva etapa de digitalización en Huevos Guillén. Este software satisfacía sus principales exigencias:
Seguir creciendo con diferentes sociedades.
Desarrollar procesos específicos.
Integrar otros sistemas productivos de la fábrica de piensos.
Simplificar y automatizar el reparto de órdenes de carga de los clientes.
Llevar un control estricto del proceso de trazabilidad del producto.
Uno de los factores que inclinó la balanza a su favor fue la capacidad de integración del ERP de Sage con los programas que ya tenía la empresa, como las plataformas de facturación electrónica, EDI o sistemas MES. También fue determinante el nivel de control que ofrecía Sage X3 y la explotación avanzada de los datos en tiempo real.
Aún así, la implementación no estuvo exenta de desafíos. Julia Ferrer, directora del Área de Procesos, explicó que “era un reto enorme pues significaba alinear objetivos, vencer resistencias de hábitos adquiridos y dotar de formación al personal interno”.
Contar con el apoyo de Nunsys Group fue crucial. La coordinación fluida entre los equipos y el conocimiento profundo del negocio por parte de los consultores permitió diseñar soluciones personalizadas que aportaron valor desde el primer momento sin alterar la operativa cotidiana.
Beneficios y logros: el impacto real de Sage X3
Implementar un software de gestión como Sage X3 no es únicamente un cambio tecnológico, también ha implicado un salto estratégico para Huevos Guillén.
Estandarización de procesos a nivel nacional. Con Sage X3 se unificaron producción, logística, compras y administración, facilitando gestión centralizada y mayor control de calidad.
Control de costes. El pienso es uno de los principales costes, por lo que resulta vital monitorizarlo. Con Sage X3, Huevos Guillén ha logrado seguimiento detallado, mejorando la gestión presupuestaria e identificando oportunidades en la cadena de suministro.
Reducción de errores en producción y logística. La digitalización de procesos ha disminuido significativamente los fallos en datos, pedidos e inventario, aumentando la satisfacción de los clientes.
Automatización de informes y visibilidad en tiempo real. El acceso inmediato a indicadores clave facilita decisiones en todos los niveles. Informes ejecutivos que tardaban días ahora se generan y distribuyen automáticamente, brindando una visión actualizada del negocio.
Integración sin modificar procesos internos. Sage X3 se adaptó a sistemas existentes, evitando cambios drásticos.
Mejora en trazabilidad y eficiencia. En un sector donde es fundamental, Sage X3 permite conocer el recorrido de cada producto, desde la alimentación de las aves hasta la entrega final, reforzando cumplimiento normativo.
Como podemos ver, un mayor control y eficiencia operativa se ha traducido en una reducción de tiempos y costes en toda la cadena de valor.
La experiencia de Huevos Guillén demuestra que cuando existe una estrategia de digitalización clara y un partner tecnológico comprometido, es posible transformar la operativa y ganar en eficiencia. De la mano de Sage X3 y Nunsys Group, esta compañía ha podido fortalecer su liderazgo en el sector y sentar las bases para un futuro aún más eficiente, conectado y sostenible.
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La irrupción de la inteligencia artificial generativa (IAG) ha alterado profundamente la relación entre el esfuerzo cognitivo del estudiante y el resultado evaluable en la educación superior. Francesc Pujol (Universidad de Navarra), autor del artículo ‘El poder transformador de la pregunta‘, que forma parte del número 184 de Papeles de Economía Española, propone pasar de un modelo centrado en la respuesta —producto final, entregable, nota— a uno centrado en la pregunta como motor del aprendizaje significativo.
Durante décadas, la enseñanza universitaria ha descansado en una premisa: el producto final refleja el esfuerzo invertido. Pero la IA ha roto esa ecuación. Hoy, un estudiante puede entregar un ensayo impecable sin haber desarrollado un proceso formativo genuino. La figura1 ilustra esta quiebra: la línea tradicional que conectaba tiempo, esfuerzo y conocimiento se ve interrumpida por la intervención de ChatGPT, que permite obtener resultados similares —o incluso superiores— con mucho menos desarrollo cognitivo.
Figura 1. Fuente: Francesc Pujol. Papeles de Economía Española 184.
Esta disociación entre proceso y resultado no solo plantea un reto técnico para la evaluación académica; obliga a repensar el sentido del aprendizaje. Frente a esta disrupción, muchas instituciones han optado por prohibir el uso de IA, como hicieron inicialmente Sciences Po o el sistema educativo de Nueva York. Sin embargo, Pujol argumenta que tales medidas, más reactivas que reflexivas, generan efectos colaterales: injusticias entre estudiantes, pérdida de confianza y, sobre todo, la perpetuación de un modelo centrado en la respuesta, ahora cada vez menos relevante.
Ahí emerge la propuesta central del autor: recuperar la pregunta como núcleo del aprendizaje. La IA generativa solo opera a partir de preguntas humanas, por lo que el foco educativo debe desplazarse hacia la capacidad de formular preguntas pertinentes, complejas y bien estructuradas. Esa competencia, además de mejorar el uso de la IA, refleja una comprensión profunda y un pensamiento crítico: dos pilares de la autonomía intelectual.
Pujol introduce la llamada “regla de oro” del uso pedagógico de la IA: preguntar por lo que ya se sabe. Lejos de buscar respuestas rápidas a temas desconocidos, el objetivo es ampliar y profundizar los conocimientos previos. Cuando los estudiantes formulan preguntas claras sobre contenidos que comprenden, interactúan con la IA de manera más crítica y madura, lo que genera aprendizaje genuino. En cambio, las preguntas confusas —fruto de una comprensión débil— producen respuestas pobres que los propios estudiantes tienden a sobrevalorar. La claridad de la pregunta se convierte así en un espejo del conocimiento real del alumno.
Esta lógica transforma la función de la evaluación. Las preguntas ya no son un paso previo, sino una evidencia tangible del proceso formativo. Deben ser objeto de valoración, al igual que los ensayos o las presentaciones. En lugar de medir solo el resultado, el sistema debe capturar la evolución de las preguntas del estudiante: su claridad, su capacidad para generar nuevas líneas de indagación y su conexión con el conocimiento previo.
La figura 2 sintetiza esta visión renovada: la integración de la IA en el proceso formativo. En él, el foco se traslada del producto final al proceso de indagación, visibilizando etapas antes invisibles —reflexión, formulación de preguntas, diálogo con la IA, repregunta, síntesis— y convirtiendo cada una de ellas en una oportunidad evaluable. En este modelo, el docente deja de ser un mero transmisor y evaluador para convertirse en diseñador de experiencias de aprendizaje y mentor del proceso, guiando la formulación de preguntas y ayudando a los estudiantes a interpretar las respuestas con sentido crítico.
Figura 2. Fuente: Francesc Pujol. Papeles de Economía Española 184.
Como señala Pujol, mientras las respuestas pueden ser generadas artificialmente, la capacidad de preguntar sigue siendo la frontera más nítida entre la inteligencia humana y la artificial. La IA no debe ser vista como una amenaza, sino como un catalizador que obliga a redescubrir los fundamentos del pensamiento crítico. Si el siglo XX fue el de la respuesta, el XXI será el de la pregunta.
La tecnología cambia el escenario, pero la pedagogía define el rumbo. El reto no es adaptarse a la IA, sino aprovechar su potencial para poner la pregunta —esa forma de inteligencia que sigue siendo exclusivamente humana— en el centro del aprendizaje.
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