Hoy os traigo un caso de los que os gustan.
El CFO de un SaaS de €50M de ARR tenía un problema recurrente.
Cada mes:
Finance entregaba el forecast actualizado.
El Board preguntaba por qué la desviación real vs proyectado volvía a superar el 8%.
La respuesta era siempre correcta… y siempre inútil:
mix de producto, timing de renovaciones, ajustes en go-to-market.
El modelo no estaba mal.
El problema era otro.
👉 El forecast reaccionaba. No anticipaba.
Cuando detectaban la desviación, ya habían pasado tres semanas.
Cuando ajustaban el modelo, el siguiente cierre volvía a sorprenderles.
Estaban persiguiendo señales en lugar de entender patrones.
Y eso es exactamente lo que el BI financiero tradicional no puede resolver.
Por qué esto está pasando ahora
Nada de lo que vas a leer a continuación era realmente viable hace un año.
Ni siquiera hace seis meses.
En las últimas semanas, Claude ha dado un salto claro en dos frentes:
Muchísimo mejor razonamiento con datos complejos
La madurez de Claude Code, su capa de ejecución y agentes
Y eso cambia radicalmente cómo trabaja Finance.
Pero antes de profundizar en ello, si en tu empresa no hay nadie que esté hablando de Claude o utilizándolo, algo debe cambiar.
Por eso, aprovecho antes de continuar con esta newsletter para presentarte Próximo, el programa de formación en IA para tu empresa.
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El primer cohorte de empresas empieza en las próximas semanas.
Tu equipo de finanzas necesita un upgrade en IA.
Y ahora sí, seguimos con la newsletter.
Más allá del BI: de dashboards a sistemas de decisión
Aclaración importante.
Claude no es una herramienta de BI.
No viene a sustituir Tableau o Power BI.
Claude es un modelo de razonamiento pensado para trabajar con información compleja y construir análisis en tiempo real.
El BI tradicional hace muy bien una cosa:
👉 responder preguntas que ya sabes que tienes.
Pero las decisiones que de verdad importan al CFO empiezan antes:
con una hipótesis.
Con Claude (y Claude Code):
no partes de dashboards
partes de preguntas abiertas
y el análisis se construye sobre la marcha, con cálculos reales y trazabilidad
No es “hacer lo mismo más rápido”.
Es pasar de explicar el pasado a modelar decisiones futuras.
Vamos a ver 4 casos de uso:
Caso 1: descifrar el forecast que nunca cuadra
Volvamos al SaaS de €50M de ARR.
El CFO sube a Claude:
P&L mensual (36 meses)
revenue por segmento y cohorte
headcount y costes por función
churn, expansion revenue
pipeline y conversion rates
Prompt clave:
Analyze which combinations of operational changes correlate with forecast deviations above 7%. Identify leading indicators that appear 4–6 weeks before deviations hit actuals.
Claude no busca correlaciones simples.
Busca interacciones.
El patrón aparece claro:
pipeline velocity cae >15% en un segmento
expansion revenue baja ligeramente
y Sales añade headcount en ese mismo segmento
Cada variable aislada parece manejable.
Juntas, predicen desviaciones >8% con 89% de precisión, 45 días antes.
Segundo prompt:
Build an early warning system to flag when these conditions converge.
Resultado:
Finance deja de esperar al cierre.
Ahora anticipa el error antes de que exista.
Caso 2: asignar capital sin certezas falsas
Empresa B2B SaaS.
€20M para invertir.
Tres apuestas:
expansión internacional (alto upside, alto riesgo)
nuevo producto mid-market (TAM grande, adopción incierta)
enterprise upsell (menor upside, más predecible)
Todos los business cases son defendibles.
El CFO necesita decidir sin certeza completa.
Prompt:
Model three capital allocation scenarios. Estimate probability-weighted NPV, cash burn patterns, and risk of missing hurdle rate. Include sensitivity analysis.
Claude construye un modelo probabilístico:
no un punto estimado
una distribución de outcomes
Conclusión:
enterprise-heavy → menor upside, 78% probabilidad de cumplir retorno
EMEA-heavy → más upside, pero riesgo serio de burn acelerado
balanced → peor retorno ajustado por riesgo
Decisión final:
capital asignado con milestones claros y revisión a 6 meses.
Esto no es Excel.
Es modelado de decisión bajo incertidumbre.
Caso 3: el coste oculto de decisiones “financieramente neutras”
Empresa de 2.500 empleados.
Presión de margen.
Propuestas sobre la mesa:
congelar headcount no-revenue
retrasar inversiones en tooling
cambiar vendors para ahorrar
Todo parece neutro en el P&L.
Pero el CFO sospecha efectos de segundo orden.
Prompt:
Model second- and third-order effects of these cost optimizations over 18 months.
Resultados:
congelar Finance ahorra coste directo, pero aumenta DSO → impacto negativo en working capital
retrasar tooling ahorra caja hoy, pero destruye productividad mañana
cambiar vendor es positivo, pero con payback mucho más largo de lo prometido
Decisión:
se aprueba lo que crea valor real
y se descarta lo que solo parecía barato.
No intuición.
Análisis antes de ejecutar.
El verdadero salto: Claude Code y los agentes financieros
Aquí está el punto clave.
Claude Code no es “Claude escribiendo Python”.
Es lo que permite pasar de análisis puntuales a agentes financieros:
agentes que monitorizan patrones de desviación
agentes que simulan escenarios cada semana
agentes que disparan alertas antes del cierre
No viven en dashboards.
Trabajan en segundo plano, con contexto persistente.
Por eso Claude ha explotado justo ahora:
no por escribir mejor,
sino por permitir construir infraestructura analítica viva.
La nueva frontera del CFO
El analytics financiero clásico explica el pasado.
El CFO moderno necesita anticipar futuros posibles.
Con Claude:
descubres patrones que no estabas buscando
modelas decisiones antes de ejecutarlas
conectas lo financiero con lo operativo
detectas problemas semanas antes de que aparezcan en el P&L
No es “hacer reporting más rápido”.
Es cambiar el tipo de decisiones que puedes tomar con confianza cuantitativa.
Antes, el rol era:
controlar
reportar
explicar qué pasó
Ahora es:
modelar escenarios complejos
asignar capital con probabilidad, no intuición
decidir antes de que el problema exista
Claude no decide por ti.
Pero hace posible decidir con un nivel de profundidad que antes requería meses y equipos enteros.
La pregunta no es si usarás IA en Finance.
Es si la usarás para seguir explicando el pasado
o para anticipar lo que realmente importa.