Antes, el controller de la pyme, o su equivalente, se lo trabajaba más artesanalmente. Pensemos, por ejemplo, que la contabilidad por decalco, que usaba este papel para registrar asientos en varios libros a la vez, desapareció hace poco más de medio siglo. Ahora, entre otras ventajas, tiene un gran aliado en su labor de control: el enorme progreso de la tecnología. Por ejemplo, para evaluar temas especializados de tesorería en los que puede que el controller de una pyme no sea un experto, pero sí sepa cómo preguntar. En muchas operaciones financieras, incluso complejas, puede bastar que el controller dé los datos de entrada de una operación o una oferta bancaria, para que la IA ayude a validarla.
Excel sigue siendo un socio para controlar la gestión tesorera
Desde hace décadas, el controller dispone de herramientas muy útiles, como los ERP y los SGT para pymes. O como el software de Crystal Ball® para controlar el riesgo de una operación o proyecto o Power BI® para procesar datos y preparar informes interactivos. Además, tiene la amiga Excel® para el tratamiento de datos, el diseño de modelos inteligentes y la aplicación de funciones especiales. Por ejemplo, busca el valor deseado de una celda objetivo mediante el ajuste de otras variables y el cumplimiento de limitaciones. Resuelve modelos complejos que antes se solucionaban por programación lineal y ahora con la función Solver
Solver maximiza una variable objetivo con condiciones
Lo hace, por ejemplo, respetando los objetivos financieros de la empresa y ciertas restricciones. Se trata de estimar los valores necesarios de otras variables y fijar límites a otras más, para formular un plan inteligente, que responda a la estrategia y las políticas financieras de la empresa.
Supongamos que se desea fijar el volumen de ventas necesario para maximizar el beneficio neto del año. A la vez, se desea fijar una ocupación máxima de la capacidad instalada, un coste variable mínimo por unidad y limitar el endeudamiento a un máximo y la cobertura de intereses a un mínimo. Lo que para el controller puede ser complicado de resolver, Solver lo hace casi con un par de clics.
Amplía tu formación con el Máster en Control de la Gestión Empresarial
El control de las condiciones ofertadas para un préstamo
La IA ayuda al tesorero y al controller en operaciones sin ser un experto en esa materia. Por ejemplo, se pregunta a IA de Google: ofrecen a mi empresa pyme, de riesgo medio, un préstamo a interés fijo de 3,5% a 5 años y un coste efectivo del 4,0%. ¿Está en mercado?
La respuesta abreviada de IA es: la oferta consultada para un préstamo a 5 años escompetitiva y está en mercado, siendo incluso algo inferior a la media actual para empresas de riesgo moderado. La comparativa con el mercado (abril 2026) es:
- TIN: el tipo de interés medio para préstamos bancarios a empresas en España ronda el 3,53% (a enero 2026). La oferta del 3,50% está en línea con esta referencia.
- Euríbor: con este tipo a 12 meses en el 2,565% (marzo 2026), un tipo fijo del 3,50% supone un margen satisfactorio sobre esta referencia tratándose de una pyme.
Conclusión: ¡el controller puede felicitar al tesorero!
La oferta de una prima de una opción
Por ejemplo, si el controller desea validar una oferta bancaria de la prima de una opción para fijar un precio máximo de compra de una divisa, le basta dar a IA los parámetros de la oferta. Estos parámetros son el precio actual de la divisa, el precio de ejercicio de la opción, el tipo de interés de mercado, el plazo de ejercicio y la volatilidad del precio de la divisa. IA da en el acto y justifica el precio teórico de la prima aplicando Black y Scholes u otras fórmulas igualmente complicadas. Está comprobado.
IA en control de gestión: hay que seguir el ritmo de la tecnología para no quedarte atrás
En muchas operaciones financieras, incluso complejas, o en la revisión de la coherencia de un plan, casi basta que el controller (y por supuesto el tesorero) dé correctamente los datos de entrada de la oferta o el contrato, para que la IA ayude en su análisis o validación. Pero, como siempre, hay que comprender de qué va y saber preguntar.
Sin embargo, el controller no puede usar la IA como una caja negra infalible. Si los datos de entrada son erróneos, falla el modelo o se plantea mal el objeto de control, la respuesta de IA será equivocada. Incluso la IA sufre lo que se ha venido en llamar la degradación silenciosa: va perdiendo precisión poco a poco sin que salten las alertas de otros sistemas, que se paran.
La tecnología es un excelente socio en manos competentes, pero el criterio del controller (y del tesorero) sigue siendo la clave e insustituible… al menos, de momento.
Dr. Juan Pérez-Carballo Veiga, Codirector del Máster de control de la gestión empresarial. Socio de Converthia, expertos en finanzas y control de gestión
