iBanFirst ha anunciado una integración basada en Claude y el protocolo MCP que permitirá a los equipos financieros consultar saldos, operaciones de divisas y conciliaciones desde Excel mediante preguntas formuladas en lenguaje natural.
Una integración de IA para la gestión de tesorería
iBanFirst ha presentado una integración de inteligencia artificial orientada a la gestión financiera de pymes con actividad internacional.
La solución se apoya en Claude y en el protocolo MCP.
Su objetivo es facilitar la consulta de información de tesorería desde Excel y reducir las exportaciones manuales de datos y los cambios constantes entre plataformas.
Consultas en lenguaje natural
Según la información facilitada por la compañía, las personas usuarias podrán formular preguntas en lenguaje natural dentro de la hoja de cálculo.
La herramienta permitirá consultar saldos, movimientos de divisas y tablas de conciliación.
Este funcionamiento busca acercar la información financiera a los equipos que ya trabajan habitualmente con Excel.
Menos tareas manuales entre plataformas
La integración pretende reducir procesos manuales relacionados con la extracción y traslado de información.
En muchas empresas, los equipos financieros trabajan con distintas plataformas para consultar saldos, revisar operaciones y preparar conciliaciones.
La propuesta de iBanFirst busca concentrar parte de estas tareas dentro de Excel.
Aplicación para pymes con actividad internacional
La compañía presenta la solución como una herramienta de inteligencia artificial agéntica dirigida especialmente a pymes que operan en distintos mercados.
Estas empresas suelen gestionar operaciones en varias divisas y necesitan revisar movimientos, saldos y conciliaciones con frecuencia.
La integración plantea una forma de acceder a esa información sin abandonar la hoja de cálculo.
Permisos y trazabilidad
El uso de inteligencia artificial en tesorería exige controles estrictos.
Las empresas deben revisar los permisos de acceso, la trazabilidad de las consultas y el registro de las acciones realizadas.
Una respuesta automática no debe autorizar pagos ni sustituir la validación del equipo financiero.
La supervisión humana continúa siendo necesaria en cualquier operación que afecte a la posición financiera de la empresa.
Qué datos se comparten y dónde se procesan
Antes de implantar una solución de este tipo, la empresa debe analizar qué información se comparte.
También debe conocer dónde se procesan los datos, qué usuarios pueden acceder y cómo se registran las consultas.
Estas comprobaciones resultan especialmente importantes cuando se trabaja con información financiera, operaciones de divisas y saldos empresariales.
Medir su utilidad práctica
La utilidad de la integración deberá evaluarse mediante resultados concretos.
Entre ellos se encuentran la reducción de tareas manuales, los errores evitados, el tiempo dedicado a las conciliaciones y la capacidad de auditoría.
Estos indicadores permitirán comprobar si la herramienta mejora realmente los procesos financieros.
Costes, seguridad y compatibilidad
La contratación de una solución de estas características debe valorarse atendiendo a distintos factores.
Las empresas deben revisar los costes, la seguridad, la compatibilidad con sus sistemas y el cumplimiento regulatorio.
También conviene analizar si la integración se ajusta al tamaño, la operativa y las necesidades reales del equipo financiero.
Una nueva aplicación de la IA en finanzas
El lanzamiento abre una nueva línea de aplicación de la inteligencia artificial en la gestión de tesorería.
La posibilidad de consultar datos financieros mediante lenguaje natural puede reducir fricciones en determinadas tareas.
Sin embargo, su implantación debe mantener controles de acceso, revisión humana y trazabilidad.
La tecnología puede facilitar la consulta de información, pero la responsabilidad sobre las decisiones financieras sigue correspondiendo a la empresa.
