Cuando Sarah Friar llegó a OpenAI como CFO en 2024, encontró una situación que conozco muy bien: una empresa que crecía a una velocidad extraordinaria, pero con un equipo financiero pequeño para acompañar semejante expansión.

Esto no sucede únicamente en las grandes compañías tecnológicas.

También ocurre en muchas pymes y startups. La empresa vende más, incorpora personas, abre mercados y aumenta su facturación, pero su estructura financiera continúa siendo prácticamente la misma.

Entonces aparecen los problemas:

El cierre contable tarda demasiado.

Los números llegan cuando ya es tarde para reaccionar.

La información está distribuida entre diferentes sistemas.

El presupuesto no coincide con la realidad.

Las proyecciones se actualizan manualmente.

Nadie puede explicar con precisión por qué cambió la rentabilidad.

Por eso me llamó tanto la atención la ambición que Sarah Friar planteó para la función financiera de OpenAI:

Avanzar hacia el cierre contable día cero y construir una proyección financiera continua y automatizada.

Es importante aclarar que OpenAI todavía está trabajando para alcanzar completamente ambos objetivos. No son logros terminados, sino el modelo financiero hacia el que está avanzando la compañía.

Y es también el tipo de gestión que quiero construir en cada una de las empresas con las que trabajo.

¿Qué significa cerrar la contabilidad en el día cero?

En el modelo tradicional, las empresas esperan a que termine el mes para empezar a recopilar, revisar y conciliar la información.

Hay que controlar facturas, registrar provisiones, conciliar cuentas bancarias, revisar órdenes de compra, verificar gastos y explicar desviaciones. Según la calidad de los procesos, este trabajo puede tardar diez, quince o incluso treinta días.

El problema es evidente:

El cierre contable día cero propone una manera diferente de gestionar. La información debería estar permanentemente actualizada, conciliada y disponible. De esta forma, cuando finaliza el mes, la empresa no necesita reconstruir todo lo sucedido porque ya lo fue registrando y controlando prácticamente en tiempo real.

OpenAI describe esta ambición como la posibilidad de ofrecer a sus líderes una visión actualizada, conciliada y trazable de la posición financiera de la compañía.

Para conseguirlo, busca conectar en una misma visión los presupuestos aprobados, los datos del mayor contable, las órdenes de compra, las provisiones y el detalle de las transacciones.

La inteligencia artificial puede ayudar a:

Preparar conciliaciones.

Localizar documentación.

Detectar excepciones.

Identificar movimientos inusuales.

Proponer una primera explicación de las desviaciones.

Mantener actualizadas las proyecciones.

Esto no significa eliminar los controles ni reemplazar al equipo financiero. Finanzas sigue validando los números, aplicando criterio profesional y realizando la aprobación final.

Lo que comienza a desaparecer es la carrera desesperada de cada cierre para encontrar información y reconstruir el pasado.

Del cierre mensual a la proyección continua

El cierre día cero es solamente una parte de la transformación.

La segunda ambición de OpenAI es desarrollar un forecast continuo y automatizado.

La mayoría de las empresas prepara un presupuesto una vez al año y lo revisa, con suerte, una vez por trimestre. Sin embargo, el mercado no cambia una vez por trimestre.

Los precios cambian. Los clientes retrasan sus pagos. Los costes aumentan. Las ventas se aceleran o se frenan. Aparecen nuevos competidores y las necesidades de financiación se modifican.

Por eso, una proyección elaborada hace tres meses puede haber perdido buena parte de su utilidad.

Un forecast continuo incorpora periódicamente los datos más recientes y permite responder preguntas concretas:

¿Cuánto dinero tendremos disponible dentro de trece semanas?

¿Qué sucedería si las ventas disminuyeran un 10 %?

¿Podemos contratar más personal?

¿Qué pasaría si un cliente importante pagara con treinta días de retraso?

¿Cuánto capital necesitamos para crecer?

¿Qué productos generan caja y cuáles la consumen?

¿Dónde conviene invertir el próximo euro o dólar?

La diferencia es profunda: el área financiera deja de limitarse a explicar el pasado y empieza a ayudar a construir el futuro.

OpenAI + Thrive Holdings

OpenAI tomó una participación en Thrive Holdings, una compañía que sí adquiere empresas de contabilidad y servicios tecnológicos para modernizar sus procesos mediante inteligencia artificial, pero no mediante una compra tradicional en efectivo. A cambio de esa participación, OpenAI aporta directamente:

Un equipo dedicado de investigación.

Sus modelos y productos de inteligencia artificial.

Recursos técnicos y conocimiento especializado.

Trabajo conjunto con los profesionales de las empresas adquiridas.

Su función consiste en ayudar a rediseñar procesos que todavía son manuales, repetitivos y fragmentados, especialmente en contabilidad y servicios tecnológicos.

Thrive Holdings es quien compra y opera las empresas. OpenAI contribuye con la tecnología y la investigación necesarias para desarrollar aplicaciones especializadas y recibe una participación en el negocio.

También obtiene algo muy valioso: la posibilidad de observar cómo funcionan sus modelos dentro de procesos empresariales reales y complejos. Ese aprendizaje puede utilizarse para mejorar la adopción de la IA en otras compañías.

La señal para el mercado es muy potente:

La inteligencia artificial no necesariamente reemplazará a los contables, controllers o CFOs. Pero sí transformará radicalmente la manera en que trabajan.

El verdadero valor no está solamente en vender una herramienta. Está en combinar conocimiento financiero, datos confiables, procesos bien diseñados, tecnología, controles y criterio profesional.

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El playbook financiero que aplico en las empresas

Siempre soñé en poder cerrar los balances y estados de resultado el día cero, y es una de las razones por las que hoy trabajo con CEOs y C Levels para lograr este objetivo.

Mi sistema se desarrolla en cuatro etapas.

1. Diagnóstico financiero

La primera pregunta parece sencilla, pero muchas empresas no pueden responderla:

¿En qué situación se encuentra realmente la compañía?

Para contestarla, realizamos un diagnóstico de aproximadamente 90 días en el que analizamos:

Rentabilidad por producto, servicio, cliente o unidad de negocio.

Flujo de caja y capital de trabajo.

Endeudamiento.

Estructura de costes y márgenes.

Procesos financieros.

Calidad de la información.

Presupuesto y proyecciones.

Indicadores de gestión.

Riesgos y necesidades de financiación.

El objetivo no es producir un informe que termine guardado en una carpeta. Queremos descubrir dónde se pierde dinero, qué procesos están fallando y qué decisiones pueden generar un impacto rápido.

Cuando la empresa aplica las recomendaciones, el ahorro conseguido o la mejora de caja puede compensar la inversión realizada en el diagnóstico durante los primeros meses. El resultado dependerá, naturalmente, de la situación de cada compañía y de la velocidad de ejecución.

Un diagnóstico sin ejecución es solamente información.

2. Orden y calidad de los datos

No se puede aplicar inteligencia artificial sobre información desordenada y esperar un resultado confiable.

Antes de automatizar, revisamos si:

El mayor contable es correcto.

Todos los comprobantes están registrados.

Las conciliaciones bancarias están actualizadas.

Las cuentas contables se utilizan adecuadamente.

Los datos de clientes y proveedores son consistentes.

Los sistemas se comunican entre sí.

Existen tareas duplicadas o innecesarias.

Los circuitos de aprobación son adecuados.

Cada operación puede seguirse hasta su origen.

La calidad de cualquier sistema de IA depende de la calidad de los datos que recibe. Si los datos son incompletos, duplicados o incorrectos, la tecnología solamente producirá errores con mayor velocidad.

A partir de este análisis elaboramos un informe tecnológico y diseñamos el plano de implementación de inteligencia artificial.

Ese plano define qué herramientas deben mantenerse, qué sistemas conviene integrar, qué procesos pueden automatizarse, qué controles deben conservarse y qué decisiones deben continuar en manos de una persona.

3. Construcción del sistema financiero con IA

En esta etapa construimos el plano diseñado anteriormente.

Siempre intentamos aprovechar primero las herramientas que la empresa ya utiliza. Muchas veces no es necesario reemplazar todo el sistema. Puede ser suficiente con ordenar los datos, integrar aplicaciones y automatizar determinados procesos.

El objetivo es avanzar hacia:

Un cierre contable cada vez más cercano al día cero.

Conciliaciones automatizadas.

Identificación de operaciones sin documentación.

Alertas sobre movimientos inusuales.

Explicaciones iniciales de las desviaciones.

Actualización continua del cash flow.

Forecasts automatizados.

Simulación de escenarios.

Indicadores financieros en tiempo real.

Información trazable para auditorías y due diligence.

Dashboards adaptados a las necesidades del CEO.

No incorporamos IA para decir que la empresa utiliza inteligencia artificial.

La incorporamos para anticipar una falta de caja, detectar una caída del margen, identificar un coste que crece demasiado o comprobar si una nueva línea de negocio crea o destruye valor.

La tecnología tiene que ayudar a decidir antes, no después.

4. Creación del hábito con un CFO externo

La tecnología no transforma una empresa por sí sola.

El cambio se produce cuando las personas utilizan la información, revisan los indicadores y toman decisiones de manera diferente.

Por eso, durante un periodo limitado, un CFO externo acompaña al CEO y al equipo financiero para:

Dirigir las reuniones financieras.

Interpretar las desviaciones.

Actualizar los escenarios.

Establecer responsables y fechas.

Supervisar la ejecución de las recomendaciones.

Transferir conocimiento al equipo interno.

Convertir el nuevo sistema en un hábito de gestión.

La participación del CFO externo no tiene por qué ser permanente. Su misión es instalar el método, fortalecer al equipo y conseguir que la empresa pueda continuar utilizándolo con autonomía.

No necesitas ser OpenAI

Una pyme probablemente no utilizará la misma infraestructura tecnológica de OpenAI. Tampoco la necesita.

Pero sí puede adoptar los mismos principios:

Datos confiables.

Procesos trazables.

Automatización de tareas repetitivas.

Información actualizada.

Forecast continuo.

Controles claros.

Responsabilidad humana.

Decisiones basadas en evidencia.

El punto de partida no es tener la mejor tecnología del mercado. Es saber qué problema financiero queremos resolver.

Después podremos elegir la herramienta adecuada.

El nuevo papel del CFO

El CFO ya no puede limitarse a cerrar balances, controlar gastos y preparar presupuestos.

Hoy se encuentra en el centro de la estrategia, los datos, la tecnología, el riesgo y la asignación de capital. Por eso tiene una posición privilegiada para liderar la transformación de la empresa mediante inteligencia artificial.

El trabajo que Sarah Friar está impulsando en OpenAI muestra hacia dónde puede evolucionar la función financiera: comprender lo que sucede a medida que ocurre, anticipar escenarios y ayudar a la dirección a decidir con mayor velocidad.

Esa es también mi aspiración para cada uno de mis clientes:

Que no tengan que esperar al cierre del mes para saber cómo está su empresa.

Que puedan anticipar un problema de caja.

Que entiendan dónde ganan y dónde pierden dinero.

Que la tecnología esté al servicio de la estrategia.

Y que el CEO pueda dirigir su empresa con más información y menos intuición.

Soy Karina Rasic.

Y esto es Catarsis Financiera. Los Expedientes del CFO.

Trabajo con empresarios, CEOs y founders ayudándolos a entender sus números, ordenar sus finanzas, incorporar tecnología y tomar decisiones con más información y menos intuición.

Si quieres saber en qué situación se encuentra tu empresa y comenzar a construir una función financiera más rápida, automatizada y preparada para la inteligencia artificial, podemos conversarlo en un café virtual.

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Finanzas para tu empresa

Y si quieres conocer tu capacidad actual para liderar financieramente una empresa, puedes realizar el Test de Liderazgo Financiero:

📊 https://go.makebusinessesflow.com/test-liderazgo-financiero

Porque el cierre contable no debería contarte demasiado tarde lo que pasó.

Debería ayudarte a decidir, a tiempo, qué hacer a continuación.

Fuentes

Sarah Friar: “What building an AI-native finance function taught me” — OpenAI

OpenAI takes stake in Thrive Holdings in latest enterprise AI push — Reuters

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Una de las preguntas más difíciles que puede hacerse el dueño de una empresa es:

¿Cuánto vale mi negocio?

La mayoría responde de alguna de estas maneras:

“Vale lo que invertí.”

“Vale cinco veces la facturación.”

“Vale lo que necesito para retirarme.”

“Vale lo que me ofreció un posible comprador.”

Pero ninguna de esas respuestas constituye, por sí sola, una valuación profesional.

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El valor de una empresa no depende únicamente de cuánto vende, cuánto dinero se invirtió o cuánto desea recibir su dueño. Depende de su capacidad para generar resultados, producir caja, crecer, enfrentar riesgos y funcionar sin depender completamente de una sola persona.

Hoy la inteligencia artificial permite analizar información financiera, construir escenarios, investigar empresas comparables y preparar modelos en mucho menos tiempo.

Pero hay que ser claros:

La IA no convierte datos desordenados en una valuación confiable por arte de magia.

Puede calcular muy rápido. También puede equivocarse muy rápido.

Por eso, para valuar correctamente una empresa, hace falta combinar tecnología, información financiera de calidad y criterio profesional.

Estos son los diez pasos que recomiendo seguir.

1. Definir para qué se necesita la valuación

Antes de abrir una planilla, debemos responder una pregunta básica:

¿Para qué queremos conocer el valor de la empresa?

No es lo mismo realizar una valuación para:

• incorporar un inversor;

• vender la totalidad de la empresa;

• vender una participación minoritaria;

• negociar con un socio;

• otorgar acciones a empleados;

• solicitar financiamiento;

• reorganizar el patrimonio familiar;

• preparar una sucesión;

• analizar una adquisición.

El propósito influye en el método, las hipótesis y el tipo de valor que estamos buscando.

Por ejemplo, un comprador estratégico puede estar dispuesto a pagar más porque la empresa le aporta clientes, tecnología, canales comerciales o sinergias. Un inversor financiero, en cambio, puede exigir un retorno determinado y descontar con mayor dureza los riesgos.

La inteligencia artificial puede ayudarnos a preparar distintos escenarios según el objetivo de la operación, pero primero debemos darle el contexto correcto.

2. Ordenar la información financiera

Una valuación es tan confiable como la información que utiliza.

Para comenzar, necesitamos recopilar al menos:

• estados financieros de los últimos tres a cinco años;

• detalle de ventas por producto, cliente y mercado;

• estructura de costos;

• gastos operativos;

• deuda financiera;

• impuestos;

• inversiones realizadas;

• capital de trabajo;

• contratos relevantes;

• proyecciones y presupuestos;

• información sobre activos y contingencias.

La IA puede clasificar documentos, comparar períodos, detectar movimientos inusuales y consolidar información de diferentes fuentes.

Sin embargo, si los datos están incompletos, duplicados o mal registrados, el resultado también será incorrecto.

Antes de discutir cuánto vale una empresa, hay que entender qué dicen realmente sus números.

3. Normalizar los resultados

En muchas pymes, los estados financieros mezclan los resultados del negocio con decisiones personales de los socios.

Podemos encontrar:

• salarios de dueños por encima o por debajo del mercado;

• vehículos o viajes personales pagados por la empresa;

• alquileres entre partes relacionadas;

• gastos extraordinarios;

• indemnizaciones excepcionales;

• ingresos que no se repetirán;

• costos temporales de una expansión;

• operaciones con empresas vinculadas.

Para valuar correctamente, debemos normalizar los resultados.

Esto significa ajustar los números para mostrar cuánto ganaría la empresa bajo una operación normal y sostenible.

La IA puede ayudarnos a identificar gastos atípicos o variaciones fuera de rango, pero la decisión final requiere comprender la historia detrás de cada número.

Un gasto inusual puede ser extraordinario. O puede ser un problema que volverá a ocurrir.

La diferencia cambia la valuación.

4. Analizar la calidad de los ingresos

No toda facturación tiene el mismo valor.

Una empresa con ingresos recurrentes, contratos de largo plazo y clientes diversificados generalmente es más valiosa que otra con ventas impredecibles y una fuerte concentración en pocos clientes.

Conviene estudiar:

• recurrencia de los ingresos;

• duración de los contratos;

• tasa de renovación;

• concentración de clientes;

• evolución del ticket promedio;

• estacionalidad;

• devoluciones y descuentos;

• crecimiento por producto;

• dependencia de promociones;

• riesgo de pérdida de cuentas importantes.

La IA puede procesar grandes bases de ventas y detectar patrones que a simple vista pasarían inadvertidos.

Puede mostrar, por ejemplo, que la empresa creció un 20%, pero que casi todo el crecimiento provino de un solo cliente.

Ese dato cambia completamente la interpretación.

Facturar más no siempre significa valer más.

Lo importante es la calidad, previsibilidad y rentabilidad de esas ventas.

5. Medir la rentabilidad real

Una valuación no debería basarse solamente en la facturación.

Una empresa puede vender millones y, aun así, destruir valor.

Por eso debemos analizar:

• margen bruto;

• EBITDA;

• resultado operativo;

• rentabilidad por producto;

• rentabilidad por cliente;

• costos de adquisición;

• gastos de estructura;

• punto de equilibrio;

• evolución de los márgenes.

La IA puede ayudar a separar productos rentables de productos que generan volumen, pero no ganancias.

También puede detectar clientes que parecen importantes por su facturación, aunque dejan poco margen después de considerar logística, comisiones, financiación, atención comercial y horas de trabajo.

Una buena valuación debe mostrar la capacidad real del negocio para producir beneficios sostenibles.

6. Proyectar el flujo de caja

Las empresas no valen únicamente por lo que ganaron en el pasado.

Valen, principalmente, por el dinero que podrían generar en el futuro.

Por eso uno de los métodos más utilizados es el flujo de fondos descontado o DCF.

Este método requiere proyectar:

• ventas;

• márgenes;

• gastos;

• impuestos;

• inversiones;

• capital de trabajo;

• deuda;

• flujo de caja libre.

La inteligencia artificial puede acelerar la construcción de escenarios y trabajar con diferentes hipótesis:

• escenario conservador;

• escenario probable;

• escenario optimista;

• pérdida de un cliente importante;

• aumento de costos;

• caída de precios;

• expansión a un nuevo mercado;

• incorporación de tecnología;

• contratación de personal;

• obtención de financiamiento.

La clave no es pedirle a la IA que adivine el futuro.

La clave es utilizarla para entender cómo cambia el valor de la empresa cuando cambian las variables más importantes.

7. Determinar el riesgo y la tasa de descuento

Recibir un millón de dólares dentro de cinco años no equivale a recibirlo hoy.

Existe incertidumbre.

Por eso, en una valuación por flujo de fondos, los resultados futuros se descuentan utilizando una tasa que refleje el riesgo del negocio.

Algunos factores que aumentan el riesgo son:

• dependencia del fundador;

• concentración de clientes;

• informalidad financiera;

• falta de contratos;

• conflictos societarios;

• deuda elevada;

• mercado inestable;

• baja diferenciación;

• tecnología desactualizada;

• ausencia de un equipo de gestión;

• problemas legales o fiscales.

La IA puede colaborar recopilando información de mercado, organizando los riesgos y realizando análisis de sensibilidad.

Pero elegir la tasa de descuento no debería ser una decisión automática.

Una pequeña modificación en esa tasa puede producir una gran variación en el valor final.

Por eso, cuando alguien presenta una valuación muy precisa, conviene preguntar:

¿Qué supuestos utilizó para llegar a ese número?

8. Buscar empresas y transacciones comparables

Otro método habitual consiste en comparar la empresa con negocios similares.

Se pueden utilizar múltiplos como:

• valor de empresa sobre ventas;

• valor de empresa sobre EBITDA;

• precio sobre ganancias;

• valor por usuario;

• valor por cliente;

• valor por unidad productiva.

La IA puede acelerar significativamente esta etapa. Puede ordenar bases de datos, resumir información pública y agrupar empresas según tamaño, industria, geografía o modelo de negocios.

Pero el riesgo es comparar empresas que, en realidad, son diferentes.

Dos empresas pueden operar en el mismo sector y tener:

• márgenes distintos;

• crecimientos distintos;

• mercados diferentes;

• niveles de deuda diferentes;

• tecnologías diferentes;

• distinta concentración de clientes;

• distinta calidad de gestión.

No alcanza con decir:

“Una empresa parecida se vendió por seis veces EBITDA.”

Hay que analizar por qué se pagó ese múltiplo y si realmente corresponde aplicarlo a nuestro negocio.

9. Ajustar por activos, deuda y contingencias

Una vez estimado el valor operativo, debemos considerar la estructura financiera y patrimonial.

Es necesario revisar:

• caja disponible;

• deuda bancaria;

• préstamos de socios;

• activos no operativos;

• inmuebles;

• inversiones;

• créditos fiscales;

• juicios;

• deudas impositivas;

• obligaciones laborales;

• garantías otorgadas;

• pasivos ocultos o contingentes.

El valor de las operaciones no es necesariamente igual al valor que reciben los accionistas.

Una empresa puede tener un negocio rentable, pero estar excesivamente endeudada. También puede poseer activos valiosos que no generan ingresos operativos y deben analizarse por separado.

La IA puede ayudar a revisar contratos y organizar contingencias, aunque las conclusiones legales, fiscales y contables deben validarse con profesionales especializados.

10. Preparar un rango de valor, no un número mágico

Una empresa no suele tener un único valor exacto.

Tiene un rango razonable, condicionado por diferentes escenarios y supuestos.

Una valuación profesional debería mostrar:

• valor por flujo de fondos descontado;

• valor por múltiplos comparables;

• valor bajo distintos escenarios;

• variables que generan mayor sensibilidad;

• principales riesgos;

• oportunidades para aumentar el valor;

• diferencias entre valor operativo y valor para los socios.

La IA permite actualizar estos escenarios rápidamente.

Podemos analizar qué ocurriría si:

• el margen aumenta dos puntos;

• se pierde el mayor cliente;

• se reduce la deuda;

• mejora el capital de trabajo;

• las ventas crecen más lentamente;

• la empresa deja de depender de su fundador.

Esto es mucho más útil que recibir una cifra aislada.

Porque una valuación no debería decirnos solamente cuánto vale la empresa hoy.

También debería mostrarnos qué debemos hacer para que valga más mañana.

Lo que la IA puede hacer por tu valuación

Utilizada correctamente, la inteligencia artificial puede:

• ordenar información financiera;

• detectar inconsistencias;

• analizar miles de transacciones;

• identificar gastos extraordinarios;

• segmentar clientes;

• comparar rentabilidades;

• construir proyecciones;

• diseñar escenarios;

• realizar análisis de sensibilidad;

• resumir contratos y documentos;

• preparar reportes para inversores.

Esto puede reducir semanas de trabajo y permitir que el equipo financiero dedique más tiempo al análisis.

Pero la IA no conoce automáticamente el negocio.

No sabe si un cliente está por irse.

No sabe si el fundador sostiene personalmente las ventas.

No sabe si un gasto extraordinario volverá a aparecer.

No sabe si una proyección es razonable o si fue construida para impresionar a un inversor.

Para eso sigue siendo indispensable el criterio humano.

Una advertencia importante

Una valuación no mejora porque tenga una planilla más compleja.

Tampoco porque incluya gráficos atractivos o fórmulas sofisticadas.

Una buena valuación debe poder explicar, de manera clara:

1. cómo gana dinero la empresa;

2. cuánto efectivo puede generar;

3. qué riesgos enfrenta;

4. cuánto crecimiento es razonable esperar;

5. qué podría hacer que el valor aumente o disminuya.

Si estas preguntas no tienen respuesta, todavía no tenemos una valuación.

Tenemos solamente un número.

Valuar tu empresa también es una herramienta de gestión

Muchos empresarios creen que deben valuar su compañía únicamente cuando aparece un comprador o un inversor.

Yo creo que deberían hacerlo antes.

Conocer el valor de la empresa permite identificar:

• dónde se está destruyendo rentabilidad;

• qué clientes generan verdadero valor;

• cuánto pesa la deuda;

• qué riesgos asustan a un comprador;

• cuánto depende el negocio de su dueño;

• qué decisiones podrían mejorar el precio futuro;

• si el patrimonio empresarial está realmente creciendo.

Por eso, valuar una empresa no es solamente calcular cuánto podría pagar un tercero.

Es entender qué se está construyendo.

Y también descubrir qué cosas debemos corregir antes de sentarnos a negociar.

La inteligencia artificial puede hacer este proceso más rápido, más profundo y más frecuente.

Pero la mejor valuación seguirá siendo aquella que combine datos confiables, tecnología y una mirada financiera experimentada.

Porque la pregunta no es únicamente:

¿Cuánto vale hoy tu empresa?

La pregunta más importante es:

¿Qué estás haciendo para que valga más dentro de tres años?

¿Quieres conocer el valor de tu empresa?

En Make Business Flow analizamos la información financiera, normalizamos los resultados, revisamos la rentabilidad y construimos escenarios de valuación con herramientas de inteligencia artificial.

No utilizamos fórmulas automáticas ni múltiplos genéricos.

Buscamos comprender el negocio, sus riesgos y su verdadera capacidad para generar caja.

Porque antes de buscar un inversor, vender una participación o negociar con un socio, necesitas saber qué estás ofreciendo y cómo defender su valor.

Si quieres realizar una valuación o preparar tu empresa para una futura inversión o venta, puedes escribirme por mensaje privado. Podemos enseñarte como lo hacemos en una pequeña call.

Soy Karina Rasic.

Y esto es Catarsis Financiera.

Los Expedientes del CFO.

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@KarinaRasicFinanzas

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Mientras muchas empresas siguen esperando el cierre del mes para saber cómo están, otras ya tienen un agente financiero trabajando todos los días, a toda hora, sobre los datos reales del negocio.

Y esa diferencia no es menor.

Porque en finanzas, llegar tarde tiene costo.

Llegar tarde al problema de caja.
Llegar tarde al aumento de costos.
Llegar tarde a una cobranza crítica.
Llegar tarde a una desviación en gastos.
Llegar tarde a entender que el margen que creías tener no existe.

Durante años, las empresas se acostumbraron a mirar los números hacia atrás. Se cerraba el mes, se armaban reportes, alguien preparaba un Excel, se revisaban saldos, se comparaban gastos y recién ahí aparecía la pregunta:

“¿Dónde estamos parados?”

El problema es que, cuando esa pregunta llega tarde, muchas decisiones ya fueron tomadas.

Hoy ese modelo empieza a quedar viejo.

No porque el contador deje de ser importante.
No porque el CFO pierda valor.
No porque el equipo financiero desaparezca.

Sino porque la tecnología permite algo que antes era impensado para muchas PyMEs y startups:

tener información financiera viva, actualizada y accionable.

¿Qué hace un agente financiero de IA?

Un agente financiero de IA no es simplemente un software contable.

Tampoco es otro dashboard lleno de gráficos que nadie mira.

Es un sistema que trabaja de forma autónoma sobre la información financiera de la empresa y ayuda a detectar, ordenar, anticipar y reportar lo que está pasando.

En una PyME o startup, un agente financiero puede:

→ Monitorear el flujo de caja en tiempo real.
→ Avisar antes de que haya un problema de liquidez.
→ Detectar anomalías en pagos, gastos y cobranzas.
→ Ordenar cuentas a pagar y cuentas a cobrar.
→ Generar reportes financieros cuando el CEO los necesita.
→ Proyectar escenarios de negocio.
→ Analizar qué pasa si sube el dólar, si se pierde un cliente clave o si la empresa toma deuda.
→ Ayudar a reducir trabajo manual repetitivo.
→ Dar visibilidad sobre la situación financiera sin esperar el cierre del mes.

Esto cambia completamente la dinámica de gestión.

Porque el empresario deja de depender exclusivamente de reuniones tardías, reportes atrasados o planillas que se actualizan cuando alguien tiene tiempo.

Empieza a tener una mirada más cercana al presente.

Y en contextos volátiles, eso vale muchísimo.

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Pero el agente financiero no puede trabajar solo

Acá aparece un punto clave.

La inteligencia artificial puede procesar datos, detectar patrones y automatizar tareas.

Pero no puede reemplazar el criterio financiero.

No puede entender sola la estrategia de la empresa.
No puede decidir qué riesgo vale la pena asumir.
No puede saber qué proveedor es crítico.
No puede interpretar una negociación con un banco.
No puede definir si una caída de caja responde a un problema operativo, comercial o estratégico.

Para eso necesita gobierno.

Necesita una persona que defina qué puede hacer, qué no puede hacer, qué debe escalar y cuándo una alerta requiere intervención humana.

Ese rol ya tiene nombre:

Agent Manager.

Y lo interesante es que no necesariamente tiene que ser un ingeniero.

En finanzas, el Agent Manager debe ser alguien que entienda el negocio, el proceso financiero, el riesgo, la información y la toma de decisiones.

Puede ser un CFO.
Puede ser un controller.
Puede ser un asesor financiero.
Puede ser una persona del equipo financiero entrenada para supervisar herramientas de IA.

Pero alguien tiene que ocupar ese lugar.

Porque una empresa con agentes financieros sin gobierno puede terminar automatizando errores.

Y automatizar errores es una forma muy rápida de perder control.

El nuevo equipo financiero

El futuro del área financiera no es “humanos contra inteligencia artificial”.

Ese es un debate pobre.

El futuro es otro:

personas financieras + agentes digitales trabajando en paralelo.

El agente hace el trabajo operativo, repetitivo y de monitoreo permanente.

El humano interpreta, prioriza, decide y conversa con el negocio.

Ese es el verdadero salto.

Una empresa que combina un agente financiero con un Agent Manager puede cerrar procesos en horas que antes tardaban semanas.

Puede detectar desvíos antes de que se transformen en crisis.

Puede ordenar su flujo de caja con más precisión.

Puede tener reportes más frecuentes.

Puede tomar decisiones con datos de hoy, no con información de hace 30 días.

Y eso genera una ventaja competitiva enorme.

No porque la empresa tenga “más tecnología”.

Sino porque tiene mejor capacidad de reacción.

¿Dónde se ve el impacto?

Se ve en la caja.

Una empresa que monitorea su flujo de fondos todos los días puede anticipar si no llega a pagar sueldos, impuestos, proveedores o deuda.

Se ve en las cobranzas.

Un agente puede detectar facturas vencidas, clientes que empiezan a atrasarse o patrones de mora que antes quedaban ocultos.

Se ve en los gastos.

Puede identificar aumentos inusuales, pagos duplicados, proveedores que se encarecieron o costos que dejaron de tener sentido.

Se ve en la gestión del CEO.

Porque el dueño o founder deja de preguntar “¿alguien me puede preparar un reporte?” y empieza a tener respuestas más rápidas para decidir.

Y se ve en el equipo financiero.

Porque deja de perder horas ordenando información y empieza a dedicar más tiempo a analizar, explicar y proponer.

Esto no reemplaza al contador ni al CFO

Al contrario.

Los potencia.

El contador sigue siendo clave para el cumplimiento, la registración, los impuestos y la calidad contable.

El CFO sigue siendo clave para la estrategia financiera, la planificación, la caja, la rentabilidad, la deuda, la inversión y la conversación con socios, bancos o inversores.

Lo que cambia es el tipo de trabajo.

La IA debería sacar del medio las tareas de bajo valor: copiar datos, cruzar planillas, perseguir información, armar reportes manuales, revisar uno por uno movimientos repetitivos.

Y debería liberar tiempo para lo que realmente importa:

pensar.

Pensar la rentabilidad.
Pensar el pricing.
Pensar la caja.
Pensar la estrategia.
Pensar los escenarios.
Pensar qué decisiones pueden mejorar la salud financiera de la empresa.

La pregunta ya no es si tu empresa necesita IA financiera

La pregunta es más concreta:

¿Quién va a gobernarla?

Porque implementar un agente financiero sin alguien que lo supervise es como contratar a una persona sin darle objetivos, reglas ni contexto.

No alcanza con tener tecnología.

Hay que diseñar el sistema.

Definir qué información se conecta.
Qué indicadores se monitorean.
Qué alertas importan.
Qué decisiones se automatizan.
Qué temas requieren intervención humana.
Qué reportes necesita el CEO.
Qué rutina financiera debe seguir el equipo.

Ese es el verdadero trabajo.

No se trata de “poner IA” porque está de moda.

Se trata de construir una empresa con más control financiero.

El combo que gana

Agente financiero + Agent Manager.

Ese es el nuevo modelo.

Una herramienta que trabaja 24/7.
Y una persona con criterio financiero que la gobierna.

Una empresa que automatiza procesos.
Y un equipo que toma mejores decisiones.

Un sistema que detecta desvíos.
Y un CFO que interpreta qué significan.

Una tecnología que ordena datos.
Y una dirección que transforma esos datos en acción.

Las empresas que entiendan esto primero van a tener una ventaja.

Porque no van a esperar al cierre del mes para saber si algo está mal.

Lo van a saber antes.

Y en finanzas, saber antes cambia todo.

Cierre

En Make Business Flow ayudamos a PyMEs y startups a implementar sistemas de inteligencia financiera para que el CEO y su equipo puedan entender mejor la caja, los márgenes, los costos y los escenarios de decisión.

No se trata de reemplazar personas.

Se trata de construir una empresa más inteligente, más ordenada y con más control.

Si querés saber cómo implementar un agente financiero en tu empresa y definir quién puede ser el Agent Manager que lo gobierne, escribime a contact@makebusinessesflow.com.

Soy Karina Rasic. Me formé como Analista Financiera en NYU y obtuve dos MBAs: uno en IAE Business School y otro en Economía Digital (IEBS Barcelona). Desde el inicio supe que mi misión no era solo “hacer números”, sino traducir las finanzas en un lenguaje claro para impulsar decisiones estratégicas. Creé Make Business Flow para ayudar a startups, pymes y fondos de inversión a ordenar sus finanzas, estructurar procesos de funding 💰 y crecer con base en datos reales.

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Make Business Flow

No es raro que una persona abra Spotify varias veces por día.

Buscamos una canción, un podcast, una playlist para concentrarnos o relajarnos.

Todo ocurre en segundos.

Pero cuando se trata de las finanzas de la empresa, el comportamiento suele ser muy distinto.

Abrir un reporte financiero parece complicado.

Esperar un informe del contador puede tardar días.

Y hacer una pregunta simple —“¿cómo estamos de caja?”— puede convertirse en una cadena de mails.

La información existe.

Pero no está disponible cuando la necesitas.

Y ese es el verdadero problema.

El viejo modelo financiero

Durante décadas, las finanzas de una empresa funcionaron con una lógica muy simple:

1. Los datos viven en sistemas contables o ERP

2. Alguien los procesa

3. Semanas después llega un informe

El problema es que el negocio no espera a los informes.

Las decisiones ocurren todos los días.

Contratar o no contratar.

Subir precios.

Aceptar un cliente.

Invertir en marketing.

Comprar stock.

Y muchas veces esas decisiones se toman sin tener los números a mano.

Un inversor conocido como Marc Andreessen suele repetir una idea simple:

“Software is eating the world.”

Lo que estamos viendo ahora es que la inteligencia artificial está empezando a comerse los procesos internos de las empresas.

Y las finanzas no son la excepción.

El cambio que está ocurriendo

Durante años, acceder a información financiera requería especialistas.

Hoy eso está cambiando.

Con agentes de inteligencia artificial, un CEO puede hacer preguntas como:

• ¿Cuánto margen generamos el mes pasado?

• ¿Qué clientes están pagando más tarde?

• ¿Cuánto runway tenemos realmente?

• ¿Qué pasaría si aumentamos los precios un 8%?

Y obtener una respuesta inmediata.

Sin esperar reportes.

Sin abrir planillas complejas.

Solo preguntando.

Finanzas tan simples como una playlist

Piensa por un momento cómo usamos la música hoy.

Antes comprábamos discos.

Después descargábamos archivos.

Hoy simplemente abrimos una app y escribimos:

“Quiero escuchar jazz.”

Y la música aparece.

Con las finanzas está empezando a pasar algo parecido.

En lugar de buscar datos en múltiples sistemas, puedes simplemente preguntar:

“Muéstrame cómo viene el flujo de caja de los próximos tres meses.”

Y la respuesta aparece.

Lo que hemos estado construyendo

Durante los últimos meses hemos estado trabajando en algo que cambia la forma de acceder a las finanzas de una empresa.

Un agente financiero inteligente.

Un sistema que se conecta a la información de tu empresa y te permite conversar con tus números.

La idea es simple:

Que un empresario pueda entender su negocio sin depender completamente de terceros para acceder a la información.

Tus contadores, CFO o asesores siguen siendo fundamentales para el análisis estratégico.

Pero el acceso a la información deja de ser un cuello de botella.

Autonomía para el empresario

Muchos CEOs viven una paradoja.

Son responsables de la empresa…

pero no siempre tienen acceso rápido a sus propios números.

Dependen de:

• informes

• reuniones

• o personas que “tienen los datos”

Los agentes financieros cambian eso.

La información pasa a estar disponible cuando la necesitas.

Y eso cambia completamente la velocidad de las decisiones.

Lo que viene

Estamos entrando en una etapa donde las empresas que entiendan sus números en tiempo real tendrán una ventaja enorme.

No porque tengan más información.

Sino porque pueden actuar antes.

La inteligencia artificial no reemplaza la experiencia humana.

Pero sí elimina una de las fricciones más grandes del mundo empresarial:

el tiempo que tardamos en entender qué está pasando.

Una pregunta adicional…

Si hoy pudieras hacerle una pregunta a las finanzas de tu empresa y obtener una respuesta inmediata…

¿Qué preguntarías primero?

Sea cual sea tu respuesta, la tecnología hoy permite que no tengas que esperar para conocerla. Para avanzar, quiero que elijas el tema de nuestro próximo encuentro:

¿Qué "track" quieres que suene en la próxima edición?

Escribe 1, 2 o 3 en los comentarios según lo que más te interese:

1. El Backstage: Cómo funciona por dentro un agente financiero.

2. El Setup: Qué datos específicos necesita para empezar a dar respuestas.

3. El Test de Estrés: Qué es lo primero que preguntan otros CEOs cuando lo prueban.

Entender las finanzas de tu empresa no debería ser más difícil que elegir una canción.

Y hoy, por primera vez, eso empieza a ser posible. Te leo en los comentarios

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