TUTORIAL · IA · ÁREA DIRECTIVA

Controlling Automático de PyG

Transforme el proceso manual de cierre PyG en una entrega automática y fiable para el Comité. Reduzca tiempos, errores y entregue insights accionables el primer día hábil.

INTERMEDIO IA FINANZAS GPT-5
Antes de empezar El caso Cuando usar
  • Consolidar y validar fuentes de datos
  • Diseñar reglas de detección de desviaciones
  • Ejecutar el prompt principal
  • Validar, iterar y automatizar la entrega
    • Iteracion Resultado esperado Costes y ROI Errores frecuentes Modo avanzado Siguiente paso
    Tutoriales › Tutoriales › Controlling Automático de PyG
    Antes de empezar

    Lo que necesitas para completar este tutorial

    Lo que conseguiras al terminar
    Si sigues estos pasos, en 30-45 minutos tendras:
    • ✓ Informe ejecutivo con principales desviaciones y cuantificación económica
    • ✓ Lista priorizada de causas probables y medidas recomendadas
    • ✓ Formato listo para envío al Comité y archivo de auditoría

    Antes de empezar, asegurate de tener lo siguiente:

    Acceso a datos Acceso de lectura a la contabilidad general, libros auxiliares y extractos de ERP del periodo objetivo.
    Mapeo contable Diccionario de cuentas y mapeos de contabilidad a niveles analíticos (centros de coste, líneas de negocio).
    Conectores ETL Conectores a platformas BI o a almacén de datos para automatizar extracción (recomendado).
    Plantilla de Comité Formato de slide o email que usa el Comité para recibir informes (mejora rapidez de entrega).
    Transferencia internacional de datos: IA procesa datos en servidores externos. Sin acuerdo de procesamiento de datos (DPA) firmado, no introduzcas datos personales, financieros confidenciales ni datos especialmente protegidos. Verifica con tu departamento legal o IT antes de usar datos reales de tu empresa.
    El caso

    ElectroDistribuciones Norte SA, sector distribución energética — el problema real

    El departamento financiero entrega el informe de desviaciones de PyG dos días después del primer día hábil por consolidación manual y comprobaciones repetitivas. Esto provoca decisiones tardías y pérdida de credibilidad ante el Comité.

    Con IA y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 30-45 minutos — sin conocimientos tecnicos previos.

    Situacion real
    Datos + contexto
    →
    IA
    Prompt estructurado
    →
    Output ejecutivo
    Listo para usar
    Por que funciona: La IA procesa grandes volúmenes de registros y aplica reglas estadísticas y heurísticas de forma repetible, evitando errores humanos en conciliaciones. Permite priorizar desviaciones por impacto económico y probabilidad y generar narrativas ejecutivas estandarizadas para el Comité.
    Contexto

    Cuando usar este tutorial

    ✓ Usalo cuando...× No lo uses cuando...
    • Cierre mensual con varias fuentes (ERP, sublibros y Excel) y necesidad de entrega inmediata al Comité
    • Procesos con variaciones periódicas donde interesa detectar desviaciones recurrentes
    • Equipos con limitaciones de personal en cierres y necesidad de auditoría interna reproducible
    • Cálculos fiscales o legales que requieran juicio jurídico o certificación externa
    • Análisis ad hoc muy exploratorio sin estructura ni datos históricos
    • Casos en los que falta por completo la trazabilidad de los asientos contables
    Paso 01

    Consolidar y validar fuentes de datos

    Reúna y verifique las fuentes de datos necesarias para el reporte PyG del periodo objetivo. Sin datos fiables, la automatización produce resultados inútiles; enfoque en completitud y trazabilidad.

    • 1
      Extraer balances y sublibros del ERP Descargue el balance de pruebas, libro mayor y sublibros por periodo. Asegúrese de incluir metadatos (fecha, asiento, referencia) para trazabilidad.
    • 2
      Unificar formato y codificación Normalice denominaciones de cuentas, monedas y centros de coste. Use un mapa de cuentas maestro para alinear sistemas si existen variaciones.
    • 3
      Comprobar integridad y conciliaciones Ejecute comprobaciones automáticas: sumas por periodo coincidentes, saldos cero inesperados y asientos de ajuste. Registre discrepancias para revisión manual.
    Checkpoint: Todas las fuentes están consolidadas en un fichero o tabla única con el mapeo de cuentas, monedas y centros de coste validados.
    Paso 02

    Diseñar reglas de detección de desviaciones

    Defina las reglas que la IA usará para identificar desviaciones relevantes: umbrales, comparaciones y priorizaciones. Esto orienta al modelo y evita ruido en el informe.

    • 1
      Definir umbrales cuantitativos Establezca reglas por cuenta y por centro (ej. desviación absoluta > 10.000€ o >10% respecto a presupuesto). Distinga umbrales operativos de estratégicos.
    • 2
      Incorporar comparativas relevantes Configure comparativas por periodo: mes vs mes, acumulado año a fecha vs presupuesto y vs histórico 3 meses. Esto da contexto temporal a las desviaciones.
    • 3
      Priorización y riesgo Asigne prioridad combinando impacto económico y probabilidad de persistencia. Marque como crítico lo que supere ambos criterios.
    Checkpoint: Listado de reglas y umbrales implementadas y aplicadas sobre datos consolidados, con resultados iniciales de detección.
    Paso 03

    Ejecutar el prompt principal

    Este es el prompt central del tutorial. Cópialo completo, rellena las variables entre corchetes con los datos de tu empresa o situación, y envíalo.

    • 1
      Copia el prompt completo Selecciona todo el texto del prompt y cópialo. No modifiques la estructura — está diseñado para obtener el output más útil posible.
    • 2
      Rellena las variables entre corchetes Sustituye cada [VARIABLE] con información real de tu empresa. Cuanto más específico seas, mejor será el output.
    • 3
      Envía el prompt y espera la respuesta Pega el prompt en el chat y envíalo. El modelo puede tardar entre 10 y 60 segundos dependiendo de la complejidad.
    Variables del prompt — sustituye cada [VARIABLE] con datos reales
    [VARIABLE1]Nombre de la empresa tal como debe aparecer en el informe (ej: ElectroDistribuciones Norte SA)
    [VARIABLE2]Periodo del informe (ej: Abril 2026, o 2026-04, según convención interna)
    [VARIABLE3]Nombre y contacto del responsable de validación (ej: Laura Pérez, laura.perez@ejemplo.com)
    Prompt principal — Controlling Automático de PyG Eres un analista financiero ejecutivo. Genera un Informe Ejecutivo de Desviaciones de Pérdidas y Ganancias para el Comité de Dirección de [VARIABLE1] correspondiente al periodo [VARIABLE2]. Usa los datos consolidados que te adjunto (balance de prueba, cuentas analíticas y comparativas de presupuesto y histórico). Entrega un documento estructurado con estas secciones claramente diferenciadas: 1) Resumen ejecutivo (máx. 6 frases) que indique si el resultado requiere decisión del Comité; 2) Tabla priorizada de desviaciones (columna: cuenta, centro de coste, desviación absoluta, desviación %, causa probable, impacto anualizado); 3) Análisis de drivers por cada desviación priorizada (explicación en 3-5 líneas y evidencia numérica); 4) Recomendaciones accionables y responsable sugerido para cada desviación (acción inmediata, plan 30/60/90 días); 5) Riesgos e implicaciones contables o regulatorias; 6) Confianza en la conclusión (alto/medio/bajo) y principales supuestos o datos faltantes; 7) Checklist de conciliación para auditoría; 8) Asunto y cuerpo de email listo para enviar al Comité; 9) CSV descargable (fila por desviación) y sugerencia de visualizaciones (2 gráficos concretos). Prioriza claridad y cuantificación económica. Si detectas discrepancias o datos faltantes, indícalo de forma explícita en una sección "Datos pendientes" con el responsable sugerido [VARIABLE3]. Al final, propone 5 KPIs de control para monitorizar este riesgo en próximos cierres. Mantén el output en formato ejecutivo, breve y listo para incorporar en slides del Comité.
    Checkpoint: El modelo ha respondido con un output estructurado que incluye las secciones solicitadas en el prompt.
    Paso 04

    Validar, iterar y automatizar la entrega

    Revise el informe, aplique ajustes y automatice su programación para envío el primer día hábil. La validación humana inicial reduce riesgos de error en fases tempranas.

    • 1
      Revisión por un responsable financiero Un controller valida las principales causas y recomendaciones; marque observaciones para ajustar reglas y margen de confianza.
    • 2
      Programar y asignar responsables Implemente la ejecución programada (p. ej. job en ETL o script) y asigne propietarios para excepciones que requieran intervención humana.
    Checkpoint: Proceso programado para ejecución automática y responsables asignados; el informe se genera y envía el primer día hábil.
    Iteracion

    Prompts para refinar el output

    Estos son los ajustes mas frecuentes que se piden despues del primer output. Copialos directamente en el chat:

    Hacer el output más específico
    • cuando el output es demasiado genérico. "Enfócate en detallar causas por cuenta: para las 5 desviaciones principales, agrega una tabla con transacciones representativas (asiento, fecha, importe) y vincula cada transacción a una causa probable. Prioriza impacto económico y probabilidad."
    Cambiar el nivel de detalle
    • cuando necesitas más o menos profundidad. "Reduce el informe a un Executive Summary de 4 viñetas y una tabla de 3 desviaciones clave con impacto económico y recomendación inmediata. Mantén la cuantificación y elimina el desglose transaccional."
    Adaptar el tono
    • cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia. "Reescribe el informe con un tono más directo y ejecutivo apropiado para CEO/CFO: frases cortas, recomendaciones con dueño y plazos, y un apartado final 'Decisión requerida' con opciones concretas."
    Versión ejecutiva resumida
    • para compartir con el Comité de Dirección. "Genera una slide de 1 hoja con: título, 3 bullets de impacto económico, 3 drivers principales, recomendación única priorizada y pregunta decisoria para el Comité. Texto listo para pegar en PowerPoint."
    Resultado

    Que vas a obtener

    Este es el tipo de output que genera IA con el prompt de este tutorial. El contenido varia segun tu empresa y situacion, pero la estructura es siempre esta:

    Ejemplo de output — ElectroDistribuciones Norte SA, sector distribución energética
    Estructura del output
    El informe generado contiene: 1) Resumen ejecutivo; 2) Tabla priorizada de desviaciones con cuantificación; 3) Análisis de causas y evidencia; 4) Recomendaciones y responsables; 5) Checklist de conciliación y datos pendientes. Está diseñado para pegarse en slides y en el email al Comité.
    Senales de un buen output
    Resumen ejecutivo conciso con decisión propuesta
    Tabla priorizada con cifras claras y columnas de causa y recomendación
    Listado de supuestos y datos faltantes identificado y asignado
    Email y slide listos para envío/uso en el Comité
    Senal de que el output es bueno: La tabla de desviaciones priorizadas contiene cifras verificables y recomendaciones con responsables y plazos.
    Costes

    Inversion y retorno

    300$ GPT-5 Enterprise / mes
    5-15 min por ejecución Por ejecucion del tutorial
    ∞ Reutilizaciones del prompt
    ROI: El ahorro proviene de reducir el tiempo de cierre y validación manual y acelerar decisiones que evitan pérdidas o corregir desviaciones. Un único ajuste temprano detectado por el informe puede cubrir el coste mensual si evita una pérdida operativa significativa o mejora margen en el mes.
    Errores frecuentes

    Que hacer cuando algo no funciona

    Sintoma Causa probable Solucion exacta
    Informe sin desviaciones pese a conocer problemas Umbrales demasiado altos o datos filtrados en extracción Revisar y bajar umbrales en reglas de detección; verificar filtros en la extracción de datos y rehacer la ejecución.
    Cifras que no concuerdan con el libro mayor Desajuste en mapeo de cuentas o moneda no convertida Comparar suma por cuenta con libro mayor, corregir mapa de cuentas y aplicar conversión de moneda uniforme.
    Recomendaciones genéricas sin responsables Prompt no solicitó asignación de responsables o falta de plantilla de roles Usar la iteración 'Adaptar el tono' pidiendo asignación explícita de responsables y plazos; actualizar plantilla interna de responsables.
    Modelo ofrece explicaciones vagas o inventadas Faltan datos de soporte o el prompt no pide evidencia transaccional Solicitar evidencia numérica concreta y listar transacciones representativas; marcar confianza baja hasta validar.
    Informe llega fuera del primer día hábil Ejecución programada falla o el job ETL demora Revisar programador/cron, logs de ETL y aumentar prioridad del job; implementar alertas automáticas si la ejecución falla.
    Modo avanzado

    Como hacer este tutorial con IA en modo avanzado

    El modo agente automatiza extracción, ejecución del prompt y envío. Un agente puede ejecutar pipelines ETL, validar reglas y notificar excepciones en tiempo real, reduciendo intervención humana a revisiones puntuales.

    Modo avanzado

    Flujo de trabajo avanzado

    1. 1
      Conectar el agente al almacén de datos y al ERP para extracciones programadas
    2. 2
      Ejecutar pipeline de normalización y aplicar reglas de detección automáticamente
    3. 3
      Lanzar el prompt principal sobre los datos consolidados y generar el informe
    4. 4
      Enviar el informe al Comité y crear incidencias para desviaciones críticas
    Actúa como agente financiero automatizado para [VARIABLE1]. Programa la extracción de datos del ERP para el periodo [VARIABLE2], normaliza cuentas según el mapa maestro, aplica reglas de detección definidas y ejecuta el prompt de generación de informe. Valida la integridad (suma comprobada con libro mayor) y, si encuentra discrepancias críticas, crea una incidencia asignada a [VARIABLE3] y envía notificación. Genera el informe en formato PDF y CSV y programa el envío al Comité el primer día hábil. Reporta resumen de ejecución y estado (OK/Errores) en formato breve.
    Cuando usar el modo avanzado en este tutorial: Úsese cuando se busca entrega automática recurrente (mensual) con mínima supervisión humana, especialmente en empresas con múltiples fuentes de datos y altos volúmenes de transacciones.
    Siguiente paso

    Que hacer ahora?

    Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales:

    Tutorial relacionado · IA
    Explorar mas tutoriales de IA
    Descubre otros casos de uso de IA para directivos en diferentes funciones y sectores.
     Biblioteca completa
    Ver todos los tutoriales
    Explora los tutoriales del programa organizados por herramienta, funcion y nivel de dificultad.
    Para sacarle mas partido: Después de dos cierres automatizados, ajuste umbrales y reglas según falsos positivos/negativos detectados y añada 2 KPIs más basados en patrones recurrentes identificados por la IA.
    Alternativa segura

    Puedo hacer esto sin que mis datos salgan de la empresa?

    Si. Este caso de uso trabaja con datos que, por su naturaleza confidencial, estrategica o regulada, son candidatos optimos para ejecutarse con un modelo de lenguaje open source desplegado en infraestructura propia (on-premises o nube privada). Con esta configuracion, ningun dato abandona nunca los servidores de tu organizacion y el modelo no puede ser entrenado con tu informacion.

    Modelos recomendados
    Llama 3.3 70B — Ideal para analisis de documentos largos y generacion de texto estructurado (contexto 128K tokens).

    Mistral Large 2 — Excelente para extraccion de informacion y clasificacion con alta precision.

    Qwen 2.5 72B — Especialmente potente para analisis de datos tabulares y financieros.
    Plataformas de despliegue
    Ollama — Para equipos pequenos o uso individual en hardware propio.

    vLLM — Para entornos de produccion con multiples usuarios simultaneos.

    LM Studio — Para pruebas y uso individual sin configuracion de servidor.
    Infraestructura minima
    Para un modelo de 70B parametros en produccion:

    GPU: 2x NVIDIA A100 40GB o 4x RTX 4090.

    RAM: 128GB minimo.

    Alternativa cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing.
    Garantia de privacidad: Con un modelo on-premises correctamente configurado, los datos nunca salen de tu red corporativa, el modelo no se entrena con tu informacion, no hay transferencia internacional de datos y el cumplimiento normativo es total incluso para datos del art. 9 RGPD.
    Necesitas implementar esta solucion en tu organizacion?

    La configuracion de modelos open source on-premises requiere un proveedor tecnico especializado. Agere puede ayudarte a desplegar esta solucion en tu infraestructura de forma segura, con garantias legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organizacion.

    Contactar con Agere Conocer Agere