¿Cuál es el panorama de la inteligencia artificial en México? Según la Unesco, el país aún no cuenta con una estrategia nacional de IA y la adopción empresarial sigue siendo baja en comparación con otros países de la región. Sin embargo, este escenario no impide que la tecnología comience a abrirse camino en sectores clave, como las finanzas, donde ya se observan ejemplos prácticos de transformación. En esta publicación queremos contarte sobre casos reales del uso de IA en finanzas.
¿Qué vas a encontrar en este artículo?
La inteligencia artificial es clave para el futuro financiero porque no funciona de manera aislada, sino integrada en herramientas y plataformas especializadas.
En el ámbito corporativo, se aplica un software de conciliación, analítica financiera y software para cobranza, que agilizan procesos y reducen errores.
En el ecosistema fintech y bancario, la IA se usa para validar antecedentes, mejorar los procesos de otorgamiento de crédito, detectar fraudes, analizar y comparar tasas de cambio en tiempo real, así como reforzar la seguridad en aplicaciones basadas en blockchain.
De esta forma, la implementación de IA en empresas financieras no se limita a la automatización de tareas, sino que amplía las posibilidades de gestión y de innovación en servicios financieros, contribuyendo a mayor eficiencia, precisión y confianza en el sector.
Para entender el impacto de la inteligencia artificial en las finanzas mexicanas, revisemos cinco casos concretos. Se trata de empresas que han incorporado IA en sus desarrollos y que, gracias a ello, han logrado mejorar de manera significativa la gestión financiera de sus clientes en distintos ámbitos.
¿Qué tanto puede mejorar la gestión de cobranzas con inteligencia artificial? Los resultados de Moonflow muestran que, con la implementación de su software, es posible reducir hasta en 90% los costos operativos frente a los métodos manuales. Cada empresa puede validar estos ahorros a través de la calculadora de la propia plataforma.
Además, la herramienta reporta otros indicadores relevantes: un aumento del 17% en la recuperación de cartera vencida y una reducción del 26% en el período de cobro, lo que evidencia el impacto tangible de la IA aplicada a cobranza. Puedes ver más de sus casos de éxito aquí.
La evaluación de clientes y proveedores suele ser un cuello de botella: cruces manuales de información, tiempos largos de espera y decisiones que pueden quedar desfasadas frente a la dinámica del mercado. Con soluciones como las de Efektiva, este proceso puede realizarse hasta 10 veces más rápido, lo que permite tomar decisiones con información actualizada y reducir la exposición a riesgos innecesarios.
El valor está en lo concreto: acelerar los flujos de aprobación, disminuir costos de evaluación y contar con diagnósticos de riesgo más consistentes. Esto se traduce en operaciones más ágiles y mayor capacidad de anticiparse a problemas de liquidez o incumplimientos contractuales.
Un área que suele demandar mucho tiempo de los equipos financieros es la revisión detallada de los gastos de una compañía. En México, la fintech mexicana Clara ha diseñado “Insights”, una herramienta que aplica inteligencia artificial para transformar esa tarea. En lugar de que un gestor deba revisar línea por línea, el sistema identifica patrones de consumo y alerta sobre desviaciones relevantes.
Entre sus funciones destacan la detección de suscripciones duplicadas, incrementos en tarifas de servicios, aumentos de gasto en usuarios o comercios específicos, e incluso comparaciones con el comportamiento de otras empresas del mismo sector. Gracias a esta automatización, la IA no solo reduce la carga operativa, sino que permite a las compañías lograr ahorros de hasta 17% en su facturación mensual, optimizando recursos y elevando la eficiencia del área financiera.
Otra aplicación clave de la inteligencia artificial en el ámbito financiero es la planeación del flujo de efectivo. En México, existen soluciones como iWeaver, una solución internacional disponible en México, permiten analizar automáticamente estados financieros y generar informes sobre ingresos y egresos en segundos.
Estas herramientas procesan archivos en distintos formatos y detectan patrones en los movimientos de efectivo, lo que facilita identificar desviaciones, anticipar faltantes de liquidez y proyectar escenarios futuros de flujo de caja. Esto ayuda a que empresas, startups y pymes puedan planificar mejor su financiamiento y su crecimiento.
Sumado a los usos antes mencionados, también debemos mencionar, entre los casos de inteligencia artificial en finanzas el uso de chatbots y asistentes virtuales enfocados en aspectos financieros.
Se trata de tecnología capaz de interactuar de manera directa con los clientes, ofreciendo respuestas inmediatas a consultas sobre cuentas, transacciones, estados financieros o productos financieros. Estos asistentes virtuales no solo mejoran la atención al cliente al reducir tiempos de espera, sino que también permiten personalizar recomendaciones basadas en el historial y comportamiento del usuario.
Moonflow Talk es un claro ejemplo de una solución de este tipo impulsada por IA. Esta se emplea en gestión de cobranzas, actuando como un asistente virtual de cobros, que trabaja con información actualizada y capaz de responder mensajes escritos de clientes, a cualquier hora del día. Esto permite ampliar la disponibilidad del servicio y favorecer los pagos fuera del horario laboral de oficina.
Aunque la inteligencia artificial está demostrando un impacto positivo en la gestión financiera y en otros ámbitos de los negocios, su adopción en México enfrenta aún desafíos importantes. La escasez de profesionales capacitados obliga a muchas empresas a depender de soluciones externas, mientras que la falta de conocimiento sobre el valor y uso de la IA dificulta su integración efectiva en los procesos internos.
Además, la adopción exitosa de la IA requiere madurez en la gestión de datos: organizar, limpiar y estructurar la información es clave para que las soluciones funcionen correctamente. A esto se suma la necesidad de un marco regulatorio claro y de abordar cuestiones éticas, de privacidad y de derechos de autor, factores que condicionan una implementación responsable y sostenible.
¿Qué beneficios aporta la IA en la cobranza de cuentas por cobrar vencida?
La IA permite reducir tiempos de recuperación, segmentar a los clientes según su probabilidad de pago y automatizar recordatorios en los momentos más efectivos. Esto no solo mejora el flujo de caja, sino que también disminuye costos operativos y eleva la tasa de recuperación sin deteriorar la relación con los clientes.
¿Qué tan costosa es la implementación de IA en finanzas en México?
El costo depende de la escala y del tipo de solución (propietaria, SaaS, a medida). Lo más rentable es una solución SaaS pero elegida según las necesidades específicas de la empresa. Los pagos son generalmente por suscripciones mensuales y anuales, se cuenta con soporte gratuito y acceso a actualizaciones sin costos adicionales.
¿Cuáles son los principales retos para CFOs al adoptar IA?
Algunos son:
¿La IA puede integrarse con sistemas contables existentes (ERP, SAP, etc.)?
Sí. Hoy la mayoría de soluciones de IA están diseñadas para conectarse vía API o módulos con sistemas ERP y contables. Esto significa que no hay que reemplazar infraestructuras enteras.