Inteligencia artificial en las finanzas 2026

El uso de la Inteligencia Artificial ha alcanzado un nivel generalizado entre las empresas, donde tres de cada cuatro organizaciones ya la aplican activamente en ámbitos como la planificación financiera, la auditoría interna o la gestión de riesgos. Este estudio sobre la IA analiza las áreas donde genera beneficios y aporta valor para la toma de decisiones en la función financiera, así como los factores que explican estas mejoras.

El estudio global de KPMG ‘IA en las finanzas 2026’ se basa en una encuesta a más de 1.000 responsables financieros en 20 países y 13 sectores, que amplía el foco más allá del reporting financiero y engloba al conjunto de la función: gobernanza, controles y talento. Esta edición aborda temas relevantes sobre el uso de la IA y las ventajas que supone su adopción para las organizaciones.

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Inteligencia artificial en las finanzas 2026

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74%

considera que sus expectativas de retorno de la inversión en el ámbito de la IA se ha cumplido.

71%

de los encuestados de la muestra global han alcanzado la fase de despliegue de la IA agéntica.

38%

de los encuestados de la muestra global no han alcanzado la fase de despliegue de la IA agéntica.

La adopción de la IA en equipos financieros avanza con fuerza

Descubre en el informe

Datos clave sobre el desempeño de la IA en la función financiera
La IA como motor de decisión, no como palanca de costes
IA Agéntica vs IA Generativa
Gobernanza y control para generar confianza
Equilibrar la balanza: calidad del dato y capacidad de la plantilla
Factores clave para pasar de la adopción al desempeño

Nuestros expertos

David Hernanz

Socio responsable de Auditoría

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Manuel Cortés

Socio responsable de Tecnología para la Auditoría

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Socia responsable de Transformación y Tecnología en Consulting Corporates

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Socio responsable de IA, Análisis de Datos y Tecnologías Emergentes

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La evolución de la IA en la función financiera

¿En qué áreas de la función financiera la IA ha impulsado un mejor desempeño?

IA y desempeño

Un 72% de los líderes financieros españoles destaca el grado de madurez del equipo en la adopción de la IA; un 70%, su impacto en la rapidez del análisis y la obtención de resultados; y un 64%, la confianza en la escalabilidad de los proyectos.

¿Cuáles son los principales retos que afronta la integración de la IA función financiera?

Retos integración IA

La calidad de los datos y la capacidad de la plantilla para evaluar, interpreter y actuar sobre los resultados generados por la IA se sitúan entre las principales preocupaciones de los responsables de los equipos financieros de las empresas.

¿En qué se diferencian la IA agéntica y la IA generativa dentro de la función financiera?

IA agéntica VS IA generativa

La IA generativa se ha generalizado y aporta mejoras sostenidas en la generación de información y en el análisis. Por su parte, la IA agéntica es capaz de planificar, razonar y actuar con mayor autonomía en los flujos de trabajo, lo que supone un salto cualitativo en la toma de decisiones.

¿Por qué algunos sectores están más avanzados que otros en el despliegue de la IA agéntica?

Despliege IA

Las diferencias entre sectores responden a su grado de madurez digital y a la solidez de sus datos y controles. Sectores como Banca, Tecnología y Servicios Financieros partían de una situación más favorable ya sea por exigencias regulatorias, por presión competitiva o por una mayor experiencia en transformación digital. Mientras que otros sectores han priorizado la innovación en operaciones o I+D, en detrimento de la función financiera.

¿En qué áreas de la función financiera la IA ha impulsado un mejor desempeño? ¿Cuáles son los principales retos que afronta la integración de la IA función financiera? ¿En qué se diferencian la IA agéntica y la IA generativa dentro de la función financiera? ¿Por qué algunos sectores están más avanzados que otros en el despliegue de la IA agéntica?

¿En qué áreas de la función financiera la IA ha impulsado un mejor desempeño?

IA y desempeño

Un 72% de los líderes financieros españoles destaca el grado de madurez del equipo en la adopción de la IA; un 70%, su impacto en la rapidez del análisis y la obtención de resultados; y un 64%, la confianza en la escalabilidad de los proyectos.

¿Cuáles son los principales retos que afronta la integración de la IA función financiera?

Retos integración IA

La calidad de los datos y la capacidad de la plantilla para evaluar, interpreter y actuar sobre los resultados generados por la IA se sitúan entre las principales preocupaciones de los responsables de los equipos financieros de las empresas.

¿En qué se diferencian la IA agéntica y la IA generativa dentro de la función financiera?

IA agéntica VS IA generativa

La IA generativa se ha generalizado y aporta mejoras sostenidas en la generación de información y en el análisis. Por su parte, la IA agéntica es capaz de planificar, razonar y actuar con mayor autonomía en los flujos de trabajo, lo que supone un salto cualitativo en la toma de decisiones.

¿Por qué algunos sectores están más avanzados que otros en el despliegue de la IA agéntica?

Despliege IA

Las diferencias entre sectores responden a su grado de madurez digital y a la solidez de sus datos y controles. Sectores como Banca, Tecnología y Servicios Financieros partían de una situación más favorable ya sea por exigencias regulatorias, por presión competitiva o por una mayor experiencia en transformación digital. Mientras que otros sectores han priorizado la innovación en operaciones o I+D, en detrimento de la función financiera.