MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE IA APLICADA A FINANZAS: MODELOS GENERATIVOS Y AGENTES

1. INTRODUCCIÓN OPERATIVA A LA IA MODERNA
• Evolución reciente y cambio de paradigma
• Limitaciones y riesgos técnicos
• Comparativa entre IA tradicional y LLMs

2. ARQUITECTURA FUNCIONAL DE LOS MODELOS GENERATIVOS
• Funcionamiento general de los modelos de lenguaje
• Parámetros, contexto y razonamiento
• Tipos de modelos y criterios de selección
• Control, precisión y verificabilidad

3. AGENTES FINANCIEROS
• Definición operativa y estructura básica
• Flujos multistep y ejecución secuencial
• Supervisión, memoria y validación
• Casos típicos en departamentos financieros

4. INTEGRACIÓN DE IA CON DATOS CORPORATIVOS
• Acceso, consulta y contexto
• RAG aplicado a información financiera
• Gestión de precisión y trazabilidad
• Errores frecuentes y control de calidad

5. APLICACIONES CLAVE EN FINANZAS
• Contabilidad operativa
• Tesorería y conciliación
• Reporting y análisis
• Gestión de riesgo y cumplimiento

MÓDULO 2: DATOS FINANCIEROS Y PREPARACIÓN PARA MODELOS DE IA

1. NATURALEZA DEL DATO FINANCIERO
• Dato estructurado y no estructurado
• Dato contable, bancario y fiscal
• Dato maestro y dato transaccional
• Calidad, consistencia y completitud

2. PROCESOS DE LIMPIEZA Y NORMALIZACIÓN
• Detección de errores y duplicados
• Normalización de formatos
• Codificación y estandarización
• Controles básicos en Excel y Copilot

3. ORGANIZACIÓN Y ESTRUCTURA DEL DATO
• Diseño de modelos tabulares
• Relaciones y jerarquías
• Preparación para análisis con IA
• Validación y documentación del dato

4. INTEGRACIÓN CON HERRAMIENTAS ACTUALES
• Copilot para análisis preliminar
• Power BI para visualización y control
• Conectores bancarios y ERP
• Gestión de permisos y trazabilidad

5. EL FINANCIAL DATA VAULT
• Estructura mínima viable
• Ingesta y almacenamiento
• Gobernanza del dato
• Uso por sistemas de IA generativa

MÓDULO 3: AUTOMATIZACIÓN FINANCIERA CON IA: AGENTES, WORKFLOWS E INTEGRACIÓN

1. AUTOMATIZACIÓN OPERATIVA EN FINANZAS
• Mapa de procesos financieros automatizables
• Identificación de cuellos de botella
• Reglas, criterios y excepciones
• Riesgos y puntos de control

2. AGENTES AUTOMÁTICOS PARA TAREAS FINANCIERAS
• Diseño de flujos multistep
• Supervisión y confirmación
• Validación de resultados
• Integración con pipelines existentes

3. WORKFLOWS MODERNOS
• Power Automate
• Zapier AI Actions
• Integraciones con Copilot
• Escenarios de automatización end-to-end

4. INTEGRACIÓN CON SISTEMAS CORPORATIVOS
• ERP financieros
• Sincronización y consolidación
• Auditoría del flujo de trabajo

5. CASOS OPERATIVOS DE REFERENCIA
• Conciliación bancaria automatizada
• Registro de facturas
• Seguimiento de cobros
• Elaboración de informes automáticos

MÓDULO 4: PREDICCIÓN Y ANÁLISIS AVANZADO CON IA EN FINANZAS

1. CONCEPTOS BÁSICOS DE FORECASTING
• Series temporales
• Variabilidad y estacionalidad
• Variables críticas en Finanzas
• Validación básica de modelos de predicción

2. COMBINACIÓN DE MODELOS GENERATIVOS Y DATOS HISTÓRICOS
• Enfoque híbrido
• Interpretación asistida
• Limitaciones

3. CASOS DE PREDICCIÓN FINANCIERA
• Tesorería y flujo de caja
• Riesgo de morosidad
• Ingresos y gastos
• Anomalías y desviaciones

4. SIMULACIÓN DE ESCENARIOS
• Construcción de escenarios
• Ajustes y sensibilidad
• Impacto y probabilidad
• Presentación de conclusiones

5. IMPLANTACIÓN PRÁCTICA
• Excel asistido por IA
• Power BI con predicción integrada
• Uso de Gemini y ChatGPT
• Controles y validaciones

MÓDULO 5: REPORTING, STORYTELLING FINANCIERO Y TOMA DE DECISIONES ASISTIDA POR IA

1. ESTRUCTURA DEL REPORTING FINANCIERO MODERNO
• Indicadores clave
• Formatos y estándares
• Datos operativos y estratégicos
• Integridad del informe

2. DASHBOARDS CON RAZONAMIENTO INTEGRADO
• Diseño funcional
• Visualización crítica
• Alertas e insights
• Integración con IA generativa

3. NARRATIVAS GENERADAS POR IA
• Resúmenes analíticos
• Explicación de desviaciones
• Priorización de acciones
• Construcción del mensaje financiero

4. AGENTES EXPLICADORES
• Justificación de resultados
• Casos de uso profundos en justificación financiera
• Detección de incoherencias
• Revisión crítica del informe
• Preparación para dirección financiera

5. ENTREGABLES EJECUTIVOS
• PowerPoint con IA
• Documentos integrados
• Dashboards conectados

• Presentación final

MÓDULO 6: RIESGOS, ÉTICA Y REGULACIÓN FINANCIERA BAJO EL
MARCO EUROPEO DE IA

1. TIPOLOGÍA DE RIESGOS EN IA APLICADA A FINANZAS
• Riesgos operativos
• Riesgos algorítmicos
• Riesgos de automatización

2. OBLIGACIONES DEL AI ACT EUROPEO
• Requisitos para sistemas de riesgo alto
• Trazabilidad y registro
• Supervisión humana

3. MARCO REGULADOR COMPLEMENTARIO
• DORA (Digital Operational Resilience Act)
• PSD3/PSR (Payment Services Regulation)
• Protección de datos (RGPD)
• Auditoría y control

4. EVALUACIÓN Y MITIGACIÓN DE SESGOS
• Tipos de sesgo
• Detección
• Ajuste y correcció
• Documentación del proceso

5. GOBIERNO INTERNO DE LA IA EN FINANZAS
• Políticas y procedimientos
• Roles y responsabilidades
• Validación continua
• Evidencias y cumplimiento