Salesforce: el 46% de los líderes de finanzas ya decide la estrategia de IA y el 90% sumará productos por consumo

Salesforce publicó el 6 de octubre de 2026 los resultados de su CFO Priorities Report, una encuesta a 865 líderes de finanzas de Estados Unidos, Reino Unido, Francia, Alemania y Japón. El dato central es que el área financiera dejó de ser un simple aprobador de presupuesto de IA: el 46% de los encuestados dice ser el principal tomador de decisiones en la estrategia de inteligencia artificial de su empresa.

El estudio llega en un momento en que los modelos de ingresos se complejizan. El 69% de los líderes de finanzas gestiona varios modelos de ingresos a la vez y el 73% vende por más canales que hace un año. Para cualquier equipo de RevOps, eso significa más reglas de facturación, más fuentes de datos y más puntos donde el pronóstico se puede romper.

¿Qué encontró el CFO Priorities Report de Salesforce?

La encuesta se hizo con metodología de doble ciego entre el 4 y el 15 de mayo de 2026, e incluyó a CFO, directores de contabilidad, vicepresidentes ejecutivos y vicepresidentes de finanzas. De los 865 participantes, 171 son del Reino Unido. Los hallazgos globales más relevantes para la operación comercial son:

• 89% de quienes usan IA reporta un retorno positivo de la inversión.
• 90% de quienes usan agentes de IA reporta beneficios en ahorro de tiempo, productividad, costos y precisión del pronóstico; el 52% habla de ahorros de tiempo significativos y el 51% de ganancias de productividad significativas.
• 60% todavía tiene equipos que completan al menos una quinta parte de sus flujos de trabajo de forma manual.
• 90% planea sumar más productos basados en consumo.

En el Reino Unido, más de tres cuartos de los líderes financieros dicen que su rol se amplió, y la gestión de la IA es la principal razón de esa expansión.

¿Por qué la complejidad de ingresos es un problema de datos?

El reporte describe empresas que mezclan suscripciones recurrentes, servicios profesionales, cobro por uso, ventas transaccionales y modelos híbridos, y que usan en promedio tres canales de venta, entre venta directa, autoservicio web, socios y redes sociales o apps. Cada combinación exige que el negocio cerrado, el contrato, la factura y el consumo real hablen el mismo idioma.

Cuando eso no ocurre, el trabajo manual aparece en la conciliación: planillas para cuadrar lo vendido con lo facturado, ajustes de comisiones y pronósticos que se corrigen a mano antes de cada comité. Por eso el dato del 60% de flujos con trabajo manual es tan relevante como el del 89% de retorno positivo: la IA rinde donde los datos ya están ordenados.

¿Qué frena la adopción de agentes de IA en finanzas?

Los principales obstáculos que identifican los líderes financieros son la seguridad (51%), la gobernanza (49%) y la falta de experiencia interna (42%), seguidos de dificultades de integración y cumplimiento. Sam Chung, Chief Customer Officer de Agentforce Revenue Management en Salesforce, planteó que las decisiones de IA llegan hoy a finanzas como preguntas de riesgo, control y rendición de cuentas, y que los líderes necesitan una IA en la que puedan confiar, que puedan gobernar y conectar con los resultados de negocio que les exigen.

El mensaje para los equipos comerciales es directo: el CFO ya no evalúa un agente solo por su costo de licencia, sino por si deja trazabilidad, si respeta permisos y si su resultado se puede auditar contra los números oficiales.

Análisis de Revenue Hub

Para las empresas B2B en Chile y Latinoamérica, el estudio confirma algo que vemos en cada diagnóstico: el giro hacia modelos por consumo y múltiples canales llega antes que el orden de los datos. Muchas compañías de la región ya combinan contratos anuales, servicios de implementación y cobros variables, pero siguen conciliando el CRM con el ERP en planillas. Si finanzas es quien decide la estrategia de IA en casi la mitad de las empresas, el líder comercial que quiera aprobar agentes para su equipo necesitará primero demostrar que el pipeline y la facturación cuadran.

La recomendación concreta es empezar por un mapa de la cadena de ingresos antes de comprar más IA: qué propiedad del CRM define el monto, en qué etapa se firma el contrato, cómo se registra el consumo y en qué sistema vive la factura. Con ese mapa, definan junto a finanzas tres métricas compartidas, por ejemplo ingreso cerrado, ingreso facturado y desviación del pronóstico, y revisen por qué hoy no coinciden. Nuestra guía sobre por qué dos reportes de HubSpot muestran números distintos es un buen punto de partida para encontrar esas diferencias, y el marco de Revenue Operations ayuda a asignar quién es dueño de cada dato.

Un último punto: si su empresa planea sumar productos por consumo, como el 90% de los encuestados, conviene modelar ese cobro en el CRM desde el diseño del producto, no después del primer cierre de mes. Corregir la estructura de datos cuando ya hay clientes facturados por uso es mucho más caro que definirla desde el inicio.