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 Cómo diseñar un agente financiero que realmente funcione

Durante años, el análisis financiero se apoyó en reportes mensuales, planillas aisladas y múltiples validaciones manuales. Hoy, con la evolución de la inteligencia artificial, es posible construir agentes capaces de analizar datos en tiempo real y responder preguntas complejas.

Pero hay una condición clave: un agente financiero no se instala, se diseña.

Y ese diseño comienza mucho antes de la IA.

1- La base: arquitectura de datos sólida

En BlueDraft vemos un error recurrente: intentar construir agentes sobre datos fragmentados.

Un agente financiero necesita una Single Source of Truth, generalmente estructurada en un Data Lake o Data Warehouse, donde converjan:

  • ERP y contabilidad
  • Ventas y CRM
  • Costos y gastos
  • Presupuestos y forecasts
  • Variables externas

Con reglas claras de:

  • Versionado (real, budget, forecast)
  • Validaciones
  • Jerarquías contables

Sin esta base, la IA no analiza: interpreta ruido.

2- Definir el rol antes que el modelo

Un agente no debe “hacer todo”. Debe tener un propósito claro:

  • Analista de desvíos
  • Monitor de cash flow
  • Asistente del CFO
  • Analista de márgenes

Definir el rol permite estructurar:

  • Qué datos consulta
  • Qué decisiones soporta
  • Qué límites debe respetar

Esto no es un problema técnico. Es diseño organizacional.

3- Conexión estructurada, no lectura de reportes

Un agente serio consulta datos estructurados, no PDFs sueltos.

Eso implica:

  • Conexión directa a bases de datos
  • Modelos semánticos financieros
  • Seguridad por roles

El objetivo no es responder “según este archivo”, sino operar sobre información gobernada.

4- Criterio financiero codificado

La diferencia entre un chatbot y un agente financiero es el criterio.

Un buen agente:

  • Distingue devengado vs caja
  • Respeta cierres contables
  • Entiende comparables
  • Explica desvíos con lógica financiera

Eso se logra combinando reglas de negocio con modelos de IA.

Crear un agente financiero es un proyecto estratégico, no un experimento tecnológico.

La tecnología ya existe.
La verdadera ventaja competitiva está en cómo se diseña la infraestructura de datos que lo sostiene.