Finanzas era el área donde la IA prometía muchísimo y entregaba poco. El analista seguía bajando el reporte anual a mano, pegando cifras en Excel y rehaciendo el mismo modelo cada trimestre. La IA le servía para redactar el correo, no para hacer el trabajo.
Eso se movió. Anthropic y Perplexity empujaron casi al mismo tiempo dos formas muy distintas de meter IA al trabajo financiero. Una está diseñada para vivir dentro de una institución que ya paga datos de mercado. La otra está diseñada para el que quiere entender una empresa sin pagar una terminal de veinte mil dólares al año.
No compiten tanto como parece. Confundirlas es lo que hace que un equipo compre lo que no necesita.
Qué es cada una
Claude for Financial Services
Es la versión de Claude armada para trabajo financiero serio. Tres piezas la definen.
- Conectores a proveedores de datos de mercado. En vez de que tú pegues el estado de resultados, Claude lo jala de las fuentes que tu empresa ya paga: FactSet, PitchBook, S&P Global, Morningstar, Daloopa, además de tu propio almacén en Snowflake o Databricks. El dato viene con su fuente, no de la memoria del modelo.
- Claude dentro de Excel. Un complemento que le deja leer y escribir en la hoja donde ya vive tu modelo. Esto es lo que más cambia el día a día: el analista deja de copiar y pegar entre el chat y el archivo.
- Skills de oficio. Paquetes de conocimiento para tareas que tienen forma fija: armar un flujo descontado, sacar comparables, preparar un paquete de due diligence, iniciar cobertura de una empresa. La skill trae la metodología; tú traes el criterio.
Lo entiendo así: no es un chat que sabe de finanzas, es un becario que ya tiene las llaves de los datos y sabe cómo se arma el entregable de tu casa.
Perplexity Finance
Es un espacio de finanzas dentro de Perplexity: precio de la acción, estados financieros, comparación entre emisoras, resúmenes de reportes trimestrales y la nota que salió hace veinte minutos, todo con la liga a la fuente.
La ventaja real no es que responda bonito. Es que responde con cita. Cuando le preguntas por qué cayó una acción, te da la nota que lo explica y tú decides si le crees. Para el que investiga desde afuera —un fundador viendo a su competencia pública, alguien evaluando dónde meter su dinero, un equipo de estrategia— eso resuelve el 80% del trabajo.
La diferencia que sí importa
- De dónde salen los datos. Claude for Financial Services se conecta a las bases que tu empresa licencia. Perplexity trae sus propias fuentes y las web. Si necesitas datos que solo existen detrás de una licencia institucional, Perplexity no los tiene y no los va a tener.
- Dónde termina el trabajo. Claude termina en tu hoja de Excel o en tu documento. Perplexity termina en pantalla. Si el entregable es un modelo, importa mucho.
- Quién lo compra. Uno lo aprueba un director de tecnología con un contrato de por medio. El otro lo paga una persona con su tarjeta.
- Qué tan verificable es. Los dos citan fuente, y eso es lo mejor que trajo esta ola. Un número financiero sin fuente no sirve para nada, por bien redactado que venga.
Plan y precio, sin adornos
Aquí voy a ser directo porque es donde más humo hay.
Claude for Financial Services se vende por asiento y a través del equipo comercial de Anthropic. No tiene precio de lista público, y el precio que te cotizan depende del número de usuarios y de los conectores que actives. La parte que casi nadie contempla: las licencias de datos son aparte. El conector a un proveedor de datos de mercado no te regala el acceso a ese proveedor; asume que tu empresa ya lo paga. Si no lo pagas, compraste un tubo sin agua.
Perplexity tiene un nivel gratuito con límites de uso y niveles de pago mensual —Pro y Max— que suben cuánto puedes preguntar y a qué modelos accedes. El precio está publicado en su página de planes y cambia seguido, así que no te lo escribo aquí para no dejarte un dato viejo. Lo que sí te digo: el nivel gratuito alcanza de sobra para probar si el flujo de trabajo te sirve. No pagues antes de eso.
El paso que todo mundo se salta: antes de comprar cualquiera de las dos, escribe en una hoja las cinco preguntas financieras que tu equipo hace todas las semanas. No diez, cinco. Después contesta esas cinco con la versión más barata de cada herramienta. La mitad de las áreas de finanzas que veo compran la suite institucional para preguntas que un plan de veinte dólares contestaba.
Tres cosas que sí puedes probar esta semana
1. El resumen de trimestre en dos capas
Todo mundo pide un resumen del reporte trimestral y recibe un comunicado de prensa reescrito. El truco es pedir la contradicción, no el resumen.
Analiza el reporte trimestral más reciente de [EMPRESA].
Devuélveme dos secciones:
1. LO QUE DIJO LA DIRECCIÓN
Los 5 mensajes principales de la llamada, con la cita textual
de quién lo dijo.
2. LO QUE DICEN LOS NÚMEROS
Para cada uno de esos 5 mensajes, la cifra del estado financiero
que lo sostiene o lo contradice. Marca cada mensaje como
SOSTENIDO, PARCIAL o CONTRADICHO.
Al final, lista las 3 preguntas que yo haría en la próxima llamada
y que nadie hizo en esta.
Cita la fuente de cada cifra. Si un dato no está en el reporte,
escribe "no reportado" en vez de estimarlo.2. La revisión de supuestos de tu propio modelo
Este es para el que ya vive en Excel. No le pidas que construya el modelo; pídele que ataque el que ya tienes. Abre la hoja con el complemento activo y dale la instrucción de auditar: qué celda tiene un supuesto de crecimiento que no está justificado en ningún lado, qué fórmula rompe si el escenario base falla, qué está codificado a mano donde debería haber una referencia.
En operaciones reales, ahí es donde vive el error caro. No en el modelo mal armado, sino en el número que alguien tecleó hace dos años y que nadie volvió a revisar.
3. El expediente del competidor público
Si tu competencia cotiza en bolsa, te está regalando su estrategia cada trimestre. Casi nadie la lee.
Arma un expediente de [EMPRESA COMPETIDORA] con:
- Cómo describe su negocio y sus segmentos en sus propios reportes.
- Dónde está creciendo y dónde está encogiendo, con las cifras
de los últimos cuatro trimestres.
- Qué riesgos declara ella misma en su sección de factores de riesgo.
- Qué cambió en su discurso respecto al año pasado.
- Tres movimientos que su comportamiento sugiere para el próximo año.
Todo con liga a la fuente. Marca claramente qué es dato reportado
y qué es interpretación tuya.El error que veo en las áreas de finanzas
El error no es elegir mal la herramienta. Es meterla a un proceso que nadie escribió.
Cuando entro a un área de finanzas, la mitad del cierre mensual vive en la cabeza de una persona y en un archivo con su nombre. Conectar IA sobre eso no lo arregla: lo acelera y lo vuelve más difícil de auditar. La secuencia que sí funciona es aburrida —escribir el proceso, definir qué fuente manda para cada número, y hasta entonces conectar el modelo.
Y una regla que no negocio: la IA propone la cifra, una persona la firma. Si el que firma no puede rastrear de dónde salió el número, ese número no sale del área. Si quieres afinar esa parte, la prueba de presión de 4 preguntas está hecha exactamente para eso, y las 3 formas en que la IA te miente te dan el catálogo de errores que hay que cazar antes de que lleguen a un consejo.