Introducción
La paradoja del CFO peruano
"La tecnología no es el obstáculo principal. El verdadero desafío es si los equipos de finanzas están estructurados de manera que les permita absorber y aplicar la IA efectivamente", concluyen Kristof Stouthuysen, Aleksandra Klein y Angel Oganesian tras analizar más de 100 CFOs globales para Harvard Business Review.
En el Perú, donde los equipos financieros operan con recursos limitados, volatilidad cambiaria constante y la presión de ser vistos más como "policías del gasto" que como socios estratégicos, esta realidad es aún más compleja. El estudio revela una trampa mortal que muchos CFOs peruanos están cayendo sin saberlo.
*Este artículo presenta un análisis y opinión basados en el estudio de Harvard Business Review, adaptado al contexto peruano.
El hallazgo
01 El descubrimiento que cambia todo
El Centre for Financial Leadership and Digital Transformation de Vlerick Business School, tras seguir a más de 100 CFOs y analizar datos empresariales duros, encontró algo inesperado:
El Trade-off Fatal
"La interacción entre experimentación con IA y colaboración cross-funcional es consistentemente negativa y estadísticamente significativa" (HBR, 2025).
En términos simples: cuando los equipos de finanzas intentan innovar con IA mientras simultáneamente buscan colaborar más con otras áreas, ambos esfuerzos fracasan.
✅ Lo que funciona solo
- • Experimentación con IA: Genera insights accionables
- • Colaboración cross-funcional: Mejora alineación estratégica
❌ Lo que falla junto
- • Ambos simultáneamente: Se neutralizan mutuamente
- • Resultado: Proyectos estancados, equipos agotados
¿Por qué ocurre esto?
Como explica el estudio de HBR: "Aunque las actividades son diferentes, consumen recursos superpuestos: tiempo, atención y bandwidth organizacional. La experimentación requiere velocidad, autonomía y espacio para iterar. La colaboración depende de coordinación, confianza y compromiso sostenido entre funciones."
Realidad peruana
02 La tormenta perfecta del CFO peruano
En el contexto peruano, este desafío se amplifica por factores estructurales únicos:
Volatilidad cambiaria constante
El dólar ha fluctuado entre S/3.60 y S/4.00 en los últimos 24 meses, complicando proyecciones. Los CFOs pasan más tiempo en coberturas que en innovación. La IA podría ayudar con modelos predictivos, pero ¿quién tiene tiempo para experimentar?
Equipos mínimos, máxima presión
Según observaciones de mercado, mientras equipos financieros en empresas comparables de Estados Unidos pueden tener 50+ personas, en Perú muchos CFOs operan con 10-15 profesionales. Cada persona cumple múltiples roles. No hay "bandwidth" para experimentos.
Alta rotación de talento
La rotación en áreas financieras puede alcanzar 25-30% anual en algunos sectores (estimación basada en tendencias del mercado laboral peruano). Justo cuando alguien domina el nuevo sistema, se va. El conocimiento institucional se pierde. Los proyectos de IA mueren con cada salida.
El estigma del "policía corporativo"
Finanzas es vista como el área que dice "no", no como socio estratégico. Cambiar esta percepción mientras se implementa IA es doblemente difícil.
CFOs reportan
"Presión extrema" por resultados*
*Estimación sectorial
Han piloteado IA
Sin escalar completamente*
*Aproximación regional
Logran escalar
Más allá de pilotos*
*Benchmark LATAM
Los dos enablers
03 Los dos factores que cambian el juego
El estudio de Harvard Business Review identificó dos "enablers" críticos que permiten a los equipos de finanzas superar el trade-off fatal:
1. Retención del talento (Employee Retention)
"La alta retención reduce drásticamente el trade-off entre experimentación con IA y colaboración" (HBR, 2025). Los empleados con tenure largo construyen relaciones profundas, retienen conocimiento institucional y requieren menos tiempo de ramping up.
Caso documentado: UScellular
El CFO Doug Chambers implementó rotaciones permanentes cross-funcionales para su equipo de finanzas. Los profesionales pasan por diferentes áreas del negocio, ampliando su perspectiva y profundizando su adaptabilidad. Resultado: mayor retención y capacidad para adoptar nuevas tecnologías incluida IA.
Aplicación para Perú:
- • Crear planes de carrera claros que incluyan certificaciones en IA/Analytics
- • Implementar bonos de retención vinculados a proyectos de transformación
- • Rotaciones internas antes que contrataciones externas
- • Mentorías cruzadas entre finanzas y tecnología
2. Presupuesto flexible (Financial Slack)
"Los equipos necesitan presupuesto flexible que permita experimentar sin poner en riesgo las operaciones diarias" (HBR, 2025). Sin este buffer financiero, cada iniciativa debe justificarse de inmediato, matando la innovación.
Caso documentado: Microsoft
Amy Hood, CFO de Microsoft, gestiona un presupuesto de $64 mil millones para IA manteniendo "guardrails disciplinados" que aseguran que la inversión experimental no comprometa el performance fundamental. La clave: separar presupuestos de operación vs. innovación.
Aplicación para Perú:
- • Reservar 3-5% del presupuesto de TI para experimentación
- • Crear un "fondo de innovación" separado del opex regular
- • Establecer métricas de aprendizaje, no solo ROI inmediato
- • Negociar con proveedores períodos de prueba gratuitos/subsidiados
Estrategia paso a paso
04 La estrategia secuencial que sí funciona
Basado en el análisis de HBR y adaptado a la realidad peruana, proponemos un approach secuencial que evita el trade-off fatal:
Roadmap de 6 meses para CFOs peruanos
Meses 1-2: Estabilizar y preparar
Foco: Construir capacidad sin disrumpir
- ✓ Identificar 2-3 procesos de alto volumen/bajo riesgo (ej: conciliaciones bancarias, reportes rutinarios)
- ✓ Asignar 1-2 personas dedicadas part-time (20% de su tiempo)
- ✓ Establecer "slack financiero": 2-3% del presupuesto TI
- ✓ NO intentar colaboración cross-funcional aún
Meses 3-4: Experimentar internamente
Foco: Quick wins dentro de finanzas
- ✓ Implementar IA en procesos seleccionados
- ✓ Casos de referencia típicos en Perú:
- • Automatización de asientos contables (caso: ahorro hasta 60% tiempo)
- • Predicción de flujo de caja con IA (caso: mejora precisión ~25%)
- • Detección de anomalías en gastos (caso: ROI positivo en 2-3 meses)
- ✓ Documentar aprendizajes y mostrar resultados
Meses 5-6: Expandir colaborativamente
Foco: Llevar éxito probado a otras áreas
- ✓ AHORA sí colaborar con áreas comerciales
- ✓ Proyectos de alto impacto conjunto:
- • Pricing dinámico con ventas
- • Predicción de mora con créditos
- • Optimización de inventarios con operaciones
- ✓ Usar el momentum de éxitos previos
⚠️ Principio clave del estudio HBR:
"Los equipos más efectivos no intentaron hacer todo a la vez. Comenzaron enfocándose en el área donde tenían más tracción —ya sea experimentando con nuevas herramientas o construyendo confianza entre funciones. Con el tiempo, expandieron su capacidad para asumir más."
Casos de aplicación
05 Aplicaciones prácticas para sectores peruanos
🛒 Retail
Quick win (Mes 1-3):
Automatizar conciliación de ventas multicanal (tienda/online)
→ Ahorro: 40 horas/mes
Expansión (Mes 4-6):
IA para optimización de inventario con operaciones
→ Reducción quiebres stock: 30%
⛏️ Minería
Quick win (Mes 1-3):
Predicción de tipo de cambio para coberturas
→ Mejora precisión: 35%
Expansión (Mes 4-6):
Modelo predictivo de costos operativos con producción
→ Optimización OPEX: 8%
🏦 Banca/Microfinanzas
Quick win (Mes 1-3):
Automatización de provisiones regulatorias
→ Reducción errores: 95%
Expansión (Mes 4-6):
Scoring predictivo de mora con área de riesgos
→ Mejora en NPL: 20%
🏭 Manufactura
Quick win (Mes 1-3):
Forecast automático de materias primas
→ Reducción capital trabajo: 15%
Expansión (Mes 4-6):
Costeo dinámico por línea de producto
→ Mejora márgenes: 5%
Métricas
06 Nuevas métricas para el CFO digital
Grant Thornton encontró que los CFOs ven la cultura y el desarrollo de carrera como críticos para atraer y retener el talento necesario para la transformación tecnológica. Las métricas tradicionales ya no bastan:
Métricas del pasado
- ✗ Costo por transacción procesada
- ✗ Días para cierre contable
- ✗ Headcount en finanzas
- ✗ Número de reportes generados
Métricas del CFO digital
- ✓ % procesos con IA implementada
- ✓ Tiempo de insight a acción
- ✓ Índice de retención de talento clave
- ✓ NPS interno de finanzas como socio
- ✓ ROI de experimentación (aprendizaje)
Conclusión
El momento de verdad para los CFOs peruanos
El estudio de Harvard Business Review es claro: el problema no es la tecnología, es el liderazgo y la estructura organizacional. Los CFOs peruanos que intenten hacer todo a la vez —innovar con IA mientras aumentan la colaboración— están condenados al fracaso.
La solución no está en más presupuesto o mejor tecnología. Está en ser estratégico con el timing: primero estabilizar y experimentar internamente, luego expandir colaborativamente. Y sobre todo, invertir en los dos enablers críticos: retener talento y crear slack financiero.
Como concluyen los investigadores: "Desbloquear la promesa de IA en finanzas es fundamentalmente un desafío de liderazgo". Los CFOs peruanos que lo entiendan y actúen en consecuencia no solo sobrevivirán la disrupción —la liderarán.
"Si las empresas abrazan estos principios, finanzas puede liderar la empresa hacia adelante —no solo contar sus costos."
— Harvard Business Review, 2025
📚 Referencias y Bibliografía
Stouthuysen, K., Klein, A., & Oganesian, A. (2025).
"How Finance Teams Can Succeed with AI." Harvard Business Review, 8 de agosto, 2025.
Estudio con 100+ CFOs sobre el trade-off entre experimentación con IA y colaboración cross-funcional. Identifica employee retention y financial slack como enablers críticos.
Casos empresariales citados:
- • UScellular: Doug Chambers (CFO) - Rotaciones cross-funcionales para desarrollo de talento
- • Microsoft: Amy Hood (CFO) - Gestión de $64B en presupuesto de IA con guardrails disciplinados
- • Grant Thornton: Survey sobre importancia de cultura y desarrollo para CFOs
Fuentes complementarias:
- • Wall Street Journal: "AI use in companies is stunningly high, but few have seen significant returns"
- • Financial Times: Análisis sobre eficiencia vs. valor estratégico de IA
- • Management Accounting Research: Estudio con 137 profesionales financieros sobre confusión en iniciativas digitales
- • Centre for Financial Leadership and Digital Transformation, Vlerick Business School: Diagnóstico de madurez digital (MIT Sloan Management Review, 2023)
Franklin Anaya
Socio Fundador y Miembro de Directorio de Wirbi
Más de 16 años liderando estrategias de integración de tecnologías emergentes para potenciar equipos de desarrollo y transformar organizaciones.