La Ventaja de la IA Agentic: Agentes Financieros Que Mueven los Números
Navegación Rápida
Etiquetas
Compartir las diapositivas
La Ventaja de la IA Agentic: Agentes Financieros Que Mueven los Números
Vista detallada de cada página de diapositiva, incluyendo diseño, contenido clave y elementos visuales.
Diapositiva de título con la marca KPMG. Subtítulo: Qué construir, cómo escalar y cómo medir el valor. KPMG Thought Leadership, febrero de 2026.
Texto del título alineado a la izquierda con ilustración de robot de IA a la derecha, fondo de gradiente azul oscuro/morado
Prólogo de Reindolf Annor, Socio de KPMG Accounting Advisory Services. La IA pasa de herramientas a agentes que toman acción en finanzas. Enfoque en resultados: datos financieros de calidad, cierre más rápido, controles más sólidos. La confianza es innegociable. Comenzar con casos de uso pequeños, demostrar valor y luego escalar.
Barra de navegación en la parte superior, diseño de texto en tres columnas con foto del autor y bio en la parte inferior derecha
Tabla de contenidos con ocho secciones: Qué es un Agente de IA de Finanzas (04), Era de las finanzas agénticas (05), Valor en juego (07), Cuatro formas de desbloquear valor (08), Espectro de agentes en evolución (10), Fundación para el viaje del agente de finanzas (14), Próximos pasos prácticos (23), Cómo puede ayudar KPMG (26).
Lista de contenidos numerada en dos columnas con números azules, gráfico de onda abstracta en la parte inferior
Definición de un Agente de IA de Finanzas: un trabajador digital que cumple objetivos financieros combinando LLMs con planificación, orquestación, recuperación de datos y gobernanza. Lee datos estructurados y no estructurados, aplica políticas contables y reglas fiscales, toma acciones en sistemas, aprende de la retroalimentación.
Título grande, descripción de capacidades en tres columnas, diagrama de arquitectura en la parte inferior mostrando Agentes de IA + LLM + Instrucciones + Planificación + Conocimiento + Herramientas
Datos de la Encuesta Trimestral KPMG: el 65% de las empresas están piloteando agentes de IA (frente al 37% del trimestre pasado), el 99% planea implementar en producción, pero solo el 11% lo ha implementado en producción. La IA generativa crea asistentes digitales; la IA agéntica automatiza completamente.
Banner héroe con imagen de robot de IA, dos gráficas circulares estadísticas (65%, 99%) y texto explicativo a la derecha
La adopción de IA en Ghana crece un 28% anualmente desde 2017. Estrategia Nacional de IA (2023-2033) y Programa de Un Millón de Programadores. Se espera que el mercado global de IA crezca 25 veces de 189.000 millones a 4,8 billones de dólares para 2033. Evaluación de Valor de IA Generativa de KPMG: 17 millones de empresas, 3.000 millones de puntos de datos. La IA agéntica está mejor posicionada para tareas de alta complejidad.
Diseño dividido - contexto de IA de Ghana en fondo morado a la izquierda, pasos de Evaluación de Valor de IA Generativa de KPMG a la derecha con iconos
Dos de cuatro propuestas de valor: 1) Los agentes amplían el horizonte de la automatización, asumiendo tareas como verificación de facturas, preparación de asientos contables, conciliación, validación de IVA, reglas de crédito. 2) Los agentes no duermen: operación continua, procesamiento paralelo, respuesta a eventos fuera de horario.
Título grande con dos secciones, cada una con icono y texto descriptivo
Dos propuestas de valor más: 3) Los agentes están preparados para el cambio: se adaptan a nuevos flujos de trabajo, reducen las necesidades de gestión del cambio, se ajustan automáticamente a los cambios de política. 4) Los agentes convierten el conocimiento en acción: capturan experiencia tácita en políticas y libros de jugadas, luego actúan sobre ellos para informes, cobranzas y cumplimiento.
Diseño de continuación que coincide con la diapositiva anterior con dos secciones e iconos
Introducción al Marco TACO de KPMG: Taskers, Automators, Collaborators, Orchestrators. Clasificación progresiva por complejidad. Consistencia en componentes principales (LLMs, conocimiento, MCP) pero diferencias clave en complejidad de objetivos. Concepto de fábrica de IA centralizada.
Diseño dividido: descripción de texto a la izquierda, diagrama de pirámide/montaña 3D del Marco TACO a la derecha mostrando cuatro niveles
Taskers: objetivos únicos, baja complejidad, instrucciones claras, datos confiables. Automators: objetivos complejos en muchos sistemas, conocimiento tácito, gestión de dependencias. Caso de estudio: empresa de comercio en línea optimizó el proceso de compra a pago con KPMG y el sistema multiagente Ema (proceso de acumulación: horas en lugar de 10 días por 3 FTEs).
Diseño en tres columnas: Taskers a la izquierda, Automators en el centro, caso de estudio a la derecha. Aplicaciones de ejemplo enumeradas debajo de cada uno.
Collaborators: compañeros de equipo adaptativos que trabajan con personas en objetivos multidimensionales. Orchestrators: torres de control avanzadas que coordinan muchos agentes en entidades y mercados. Cada agente TACO es inherentemente un sistema multiagente con subagentes.
Tres columnas: Collaborators a la izquierda, Orchestrators en el centro, explicación TACO a la derecha. Aplicaciones de ejemplo debajo.
Tabla de comparación completa entre Taskers, Automators, Collaborators y Orchestrators. Filas: Complejidad general, Uso principal, Capacidades de planificación, Propuestas de valor, Conocimiento y herramientas requeridas incluyendo necesidades de MCP.
Tabla de comparación a todo ancho con cuatro columnas (una por tipo de agente) y cinco filas de criterios
La IA agéntica puede ser más disruptiva que la IA generativa. Los resultados se pueden establecer en 12-36 meses. Cuatro fundamentos a abordar: Estrategia, Fuerza laboral, Gobernanza/Confianza, Tecnología/Datos/Seguridad.
Título grande, foto de silueta de persona mirando pantalla digital, cuadro de texto destacado a la derecha
Tres pilares estratégicos: Revisar la estrategia empresarial (acortar ciclos, probar escenarios, cuantificar valor), Dar forma a la estrategia de agentes (decidir postura, seleccionar áreas de alto valor, usar medidas simples), Evolucionar el ecosistema de socios (elegir proveedores de confianza, equilibrar plataformas con especialistas).
Icono de estrategia con diseño de orientación en tres columnas, citas de referencia en la parte inferior
Codificar las formas de trabajar: dividir en trabajo estructurado (potencial de agente a corto plazo) y trabajo tácito (más difícil pero mayor impacto). El 78% usaría IA agéntica para análisis de datos complejos, el 66% para administración rutinaria. Funciones que más se benefician: TI (76%), operaciones (56%), riesgo/cumplimiento (56%), finanzas (39%), marketing (35%).
Dos columnas con sección de Fuerza Laboral a la izquierda, panel de Impulsando la Adopción a la derecha con puntos de viñeta
Gestión del cambio: enfoques conductuales sobre mandatos verticales. Organización híbrida fluida: agentes como coworkers digitales con líneas de reporte y gestión del desempeño. Ejemplos: agentes de cierre de fin de mes, reglas de crédito de orden a cobro, coincidencia de tres vías de compra a pago.
Tres columnas con gestión del cambio a la izquierda, organización híbrida en el centro, ejemplos humano-agente a la derecha con iconos
Los agentes de IA requieren controles más estrictos y principios de IA de Confianza. Cuatro áreas: Elevar la seguridad y privacidad (pruebas de estrés, detección de sesgos, mecanismos de seguridad), Evitar violaciones éticas (establecer protocolos de ética anticipadamente), Poner humanos en el bucle (no dentro del bucle para agentes autónomos).
Icono de gobernanza con diseño de orientación en tres columnas, icono de apretón de manos
Asegurarse de que los datos propietarios sean accesibles, de alta calidad y que los agentes puedan interactuar entre sí. Análisis de Construir vs Comprar vs Asociarse para adquirir agentes. Construir: personalización y control, pero requiere experiencia. Comenzar a construir cadena de suministro agéntica.
Icono de tecnología, dos columnas con fundación de datos a la izquierda, detalle de opción de Construir a la derecha
Comprar: ejecución rápida, método preferido por el 67% según la encuesta de KPMG, pero personalización limitada y posible obsolescencia. Asociarse: combina beneficios de ambos, comparte riesgo y costo, pero menos control. Preguntas clave para evaluar qué vía tomar.
Continuación de dos columnas con detalles de opción Comprar y opción Asociarse, orientación de fundación de datos a la izquierda
Identidad y seguridad del agente: identidad única, permisos con alcance, aislamiento de tiempo de ejecución, acciones auditables. Estándares comunes para comunicación entre agentes usando MCP (Model Context Protocol). Componentes de MCP: Cliente, Servidor, Transporte. Permite sistemas de IA más pequeños y específicos.
Dos columnas con orientación de seguridad a la izquierda, explicación de MCP y diagrama de tres componentes a la derecha
La mayoría de las empresas aún están explorando o piloteando. Se necesita una visión clara, una justificación sólida para escalar, y una transformación acelerada de datos y gobernanza de IA de Confianza. Foto de profesional trabajando en pantallas de computadora.
Título grande, tres puntos de viñeta en superposición azul sobre foto de persona codificando
Paso 1: Articular la visión: definir cómo los agentes transforman el negocio, identificar puntos de dolor. Paso 2: Iniciar pilotos agénticos: tres enfoques: Enfocarse en puntos calientes, Profundizar en una función, Utilización amplia en la cadena de valor.
Dos secciones numeradas con iconos y texto de orientación detallado
Paso 3: Escalar agentes dentro de funciones clave usando el Marco TACO de KPMG. Paso 4: Evolucionar el libro de jugadas de gobernanza de IA de Confianza con catálogo viviente y monitoreo. Paso 5: Implementar evaluaciones de IA de Confianza con tarjetas de sistema de IA, equipos morados y puntuaciones de confianza.
Tres secciones numeradas con iconos y texto de orientación
Paso 6: Establecer métricas de desempeño del talento agéntico: evaluar el impacto del piloto, recopilar retroalimentación de partes interesadas, desarrollar métricas de desempeño claras, implementar telemetría. Cita de cierre: sentar las bases ahora posiciona a las organizaciones para potenciar operaciones y negocios.
Sección de paso único con cita de cierre en cursiva en cuadro de llamado con borde
Cinco áreas de servicio: Estrategia de IA (visión y caso de negocio), Tecnología de IA (prueba de concepto reproducible, Marco TACO), Inicio Rápido de IA (soluciones rápidas, prueba a escala), Fuerza Laboral de IA (mejora de habilidades, gobernanza), Confianza en IA (escalado seguro, 10 pilares éticos de IA).
Cinco tarjetas de servicio en diseño de cuadrícula con iconos y puntos de viñeta, texto de introducción azul en la parte superior
Tres contactos: Reindolf Annor (Socio, Servicios de Asesoría Contable), Nathaniel Adjin-Tettey (Director Asociado), Frank Osei Tutu (Gerente Asistente). Todos de KPMG Ghana con teléfono y correo electrónico. Links de redes sociales.
Tres tarjetas de contacto en columnas sobre fondo de gradiente morado con fotos, iconos de redes sociales en la parte inferior
Preguntas comunes sobre esta diapositiva y el contenido de la presentación subyacente.
Este es un documento de Liderazgo de Pensamiento de KPMG titulado La Ventaja de la IA Agentic: Agentes Financieros Que Mueven los Números, publicado en febrero de 2026. Explica qué son los agentes de IA financiera, cómo encajan en el Modelo de Entrega de Finanzas y cómo las organizaciones pueden comenzar su viaje de adopción de IA de una manera estructurada y segura, con un enfoque en el mercado de Ghana.
TACO significa Taskers, Automators, Collaborators y Orchestrators. Es un sistema de clasificación de cuatro niveles para agentes de IA basado en la creciente complejidad: los Taskers manejan objetivos únicos con instrucciones claras, los Automators gestionan procesos de varios pasos a través de los sistemas, los Collaborators trabajan junto con los humanos en objetivos complejos y los Orchestrators coordinan muchos agentes a través de entidades y mercados como torres de control avanzadas.
Las cuatro formas son: 1) Los agentes amplían la apertura para la automatización al asumir tareas como la verificación y conciliación de facturas, 2) Los agentes no duermen y pueden operar continuamente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, 3) Los agentes están preparados para el cambio y se adaptan a los nuevos flujos de trabajo sin una amplia readaptación, y 4) Los agentes convierten el conocimiento en acción al capturar la experiencia tácita y convertirla en operaciones coordinadas.
Según la Encuesta de Pulso de IA de KPMG Q1 2025, el 65% de las empresas ya están probando agentes de IA (frente al 37% del trimestre anterior), el 99% planea poner agentes en producción, pero solo el 11% ha implementado realmente agentes en producción hasta ahora.
Los cuatro fundamentos son: 1) Estrategia: revisar la estrategia empresarial, dar forma a la estrategia del agente, desarrollar el ecosistema de socios, 2) Fuerza Laboral: codificar los procesos de trabajo, impulsar la adopción, gestionar el cambio organizativo, 3) Gobernanza y Confianza: elevar la seguridad y la privacidad, evitar violaciones éticas, implementar la supervisión humana en el circuito y 4) Tecnología, Datos y Seguridad: construir plataformas de datos robustas, fortalecer la identidad del agente y adoptar estándares como MCP.
Los seis pasos son: 1) Articular la visión para la integración del agente de IA, 2) Iniciar pilotos agentic centrándose en los puntos calientes o la incrustación de funciones profundas, 3) Prepararse para escalar los agentes dentro de las funciones clave utilizando el Marco TACO, 4) Desarrollar su libro de jugadas de gobernanza de IA Confiable, 5) Implementar evaluaciones de IA Confiable con tarjetas de sistema y pruebas de equipo púrpura, y 6) Establecer métricas de rendimiento del talento agentic con telemetría y mejora continua.
La presentación contiene 26 diapositivas con una estética de diseño profesional de KPMG que presenta un esquema de color azul y blanco con detalles en púrpura, imágenes futuristas de robots de IA, tipografía limpia con títulos de sección grandes y en negrita, tablas de comparación estructuradas y barras de navegación consistentes. Incluye diagramas como el marco de la pirámide TACO y el diagrama de arquitectura MCP.
Sí, la presentación dedica contenido a explicar el MCP como un estándar para la comunicación entre agentes. Describe los tres componentes principales: Cliente MCP (aplicación de IA que se conecta a los servidores), Servidor MCP (programas que aprovechan las fuentes de datos y los sistemas) y Transporte MCP (capa de comunicación entre clientes y servidores). El Marco TACO también asigna los requisitos de complejidad de MCP para cada nivel de agente.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Referencia diseños profesionales, elige tu estilo y genera diapositivas con renderizado de texto perfecto. Impulsado por Nano Banana—comienza a crear tu presentación ahora.
Tu Agente IA para diapositivas. Ahorra tiempo, brilla más rápido con la creación inteligente de presentaciones.
© 2026 2slides. Todos los derechos reservados.