Agente forecasting con IA: predicciones automáticas de ingresos desde Stripe + los secretos del CFO de Shopify + 8 ofertas de empleo

Hola una semana más amigos.

Lo primero de todo, muchas gracias por vuestro feedback y comentarios (voy respondiendo a vuestros mensajes, podéis escribirme respondiendo este mismo email con cualquier petición/sugerencia).

Esta newsletter la construimos entre todos, y mi objetivo es crear para vosotros el contenido práctico que necesitéis en el día a día para aplicar la IA en finanzas.

También, como sabéis, ayudo a diferentes empresas a buscar roles financieros, al final de la newsletter tenéis ofertas de empleo (la mayoría en remoto).

A mi pregunta de la semana pasada sobre ¿Que tareas, retos o problemas tienes en tu día a día en finanzas que te gustaría automatizar o crear un agente de IA?

Esto es lo que habéis pedido la mayoría:

🟨🟨🟨🟨⬜️⬜️ Contabilidad, estados financieros, impuestos
🟩🟩🟩🟩🟩🟩 Presupuestos, forecasting, modelos financieros
🟨⬜️⬜️⬜️⬜️⬜️ Liquidez, bancos, cash flow
🟨⬜️⬜️⬜️⬜️⬜️ KPIs, performance, métricas
⬜️⬜️⬜️⬜️⬜️⬜️ Inversión, riesgo, capital allocation
⬜️⬜️⬜️⬜️⬜️⬜️ Auditoría interna, compliance, control
⬜️⬜️⬜️⬜️⬜️⬜️ Otros (dime cuales)

Así que esta semana, os traigo un ejemplo de agente de IA enfocado en la parte de forecasting.

Se trata un agente simple, pero la intención es ir de menos a más.

Para que os vayáis familiarizando y aprendiendo.

Como os digo cada semana, no es necesario conocimiento técnico, y estoy preparando una serie de webinars y formaciones para enseñaros paso a paso.

De hecho, aprovecho para seguir recogiendo feedback:

Bueno y ahora sí, vamos al lio:

Agente forecasting con IA: predicciones automáticas de ingresos desde Stripe.

Como siempre, utilizaremos la plataforma n8n para la construcción de agentes.

Convierte tus datos de ventas en Stripe en predicciones de ingresos inteligentes. El flujo analiza automáticamente tu histórico de transacciones, identifica tendencias y genera proyecciones profesionales usando OpenAI.

Vamos a verlo en detalle por partes:

📊 Recolección de datos automatizada
Cada día, el agente se conecta a tu cuenta de Stripe, extrae todos los cargos y los procesa automáticamente. Esto elimina la necesidad de descargar reports manuales o pedir a tu equipo que prepare datos.

🤖 Análisis con IA (GPT-5)
La IA analiza tu histórico de transacciones, detecta tendencias de ingresos, picos, estacionalidad y comportamientos de clientes. Con esa información genera proyecciones realistas de cómo evolucionarán tus ingresos en los próximos 3 meses.

📈 Forecast estructurado
No solo obtienes un número. El workflow entrega un forecast mensual con niveles de confianza (probabilidades) e insights clave que explican el porqué detrás de la predicción. Esto te permite presentar escenarios claros a dirección o inversores.

💾 Almacenamiento multiplataforma
Los resultados se guardan en dos sitios:

• Supabase (base de datos en la nube, pensada para que la información esté centralizada y segura).

• Google Sheets (para reporting ágil y fácil de compartir con el equipo).

Así tienes respaldo y a la vez flexibilidad para presentar la información.

🕒 Ejecución programada
El agente corre automáticamente cada día a las 9 AM. Tus forecasts siempre están actualizados, sin depender de que alguien prepare un informe manual.

🧠 Contexto inteligente con Pinecone (opcional)
Aquí es donde muchos CFOs preguntan: “¿qué es Pinecone?”.
Pinecone es una herramienta que permite a la IA “recordar” y dar contexto histórico a los datos.

• Sin Pinecone: la IA analiza únicamente la información reciente.

• Con Pinecone: la IA puede tener en cuenta patrones del pasado (años anteriores, lanzamientos, caídas, efectos estacionales) y usarlos para hacer forecasts mucho más precisos.

En otras palabras: Pinecone es como una memoria de largo plazo para la IA, que le permite conectar los datos actuales con lo que pasó en el pasado para anticipar mejor el futuro.

🎯 Este agente es ideal para:

• SaaS que necesiten proyectar ingresos por suscripción.

• E-commerce que requieran forecasts de ventas.

• Startups que preparan proyecciones para inversores.

• Equipos financieros que buscan automatizar reporting.

📦 Qué incluye el template:

• Workflow completo en n8n, con todos los nodos configurados.

• Documentación y guía paso a paso para la instalación.

• Ejemplo de estructura de datos y formatos de output.

• Template listo de Google Sheets para usar desde el día 1.

Y os sigo preguntando.

Contadme con vuestros comentarios que problemas o retos tenéis, y prepararé/encontraré un agente de IA para que podáis utilizarlo:

Y ahora cambio de tercio con un ejemplo de cómo Shopify, está utilizando la IA en finanzas.

Leía la semana pasada, como el VP de Finance de Shopify está aplicando la IA en el área. Por si no lo sabes, en Shopify ha habido un cambio cultural muy fuerte donde todos los equipos deben implementar la IA en su día a día.

El caso Shopify Capital: del sudor manual al agente de IA

Una de las grandes responsabilidades del equipo de FP&A en Shopify es analizar semanalmente el rendimiento de Shopify Capital, su producto de financiación para merchants.

🔴 Antes: varios analistas dedicaban días enteros buceando en dashboards de Looker, cohortes, segmentaciones y funnels para construir la narrativa semanal.

Lento.

Doloroso.

Con más esfuerzo que insight.

🟢 Ahora: construyeron un agente de IA.

No es un chatbot.

Es un sistema diseñado para replicar y acelerar todo el proceso analítico.

¿Cómo funciona realmente?

1. Datos (el cerebro numérico)
   El agente tiene acceso directo a las tablas core en BigQuery.
   Es como darle a un analista acceso sin límite a todas las bases de datos, pero sin tener que perder horas haciendo queries.
   

2. Contexto de producto (la memoria de negocio)
   También se conecta a la documentación interna de producto:

   • Qué features se lanzaron.

   • Qué cambios se hicieron en el funnel.

   • Cuándo ocurrió cada actualización.
     Esto es clave, porque un forecast sin contexto de negocio es como un Excel vacío: números sin explicación.

3. Proceso humano (la receta de los analistas)
   El equipo documentó paso a paso el workflow de un analista:

   • Qué mira primero.

   • Qué segmentaciones hace.

   • Qué preguntas guía se hace en cada etapa.
     Esa receta se la dieron al agente para que no solo “saque datos”, sino que piense como lo haría el equipo.

El resultado:

Brutal, la verdad.

Cuando el equipo de FP&A llega a la reunión con producto e ingeniería, ya no están en modo exploración:
👉 La narrativa de qué pasó y por qué está lista.
👉 Las preguntas de negocio relevantes ya emergieron.
👉 La conversación empieza en el punto que importa:

Esto no es solo automatización, es delegación.

Deja que la IA haga el trabajo pesado para que los humanos lideren con preguntas.

Un ejemplo más de cómo se está transformando el área de finanzas.

Pero…

¿Cómo detectar que procesos requieren de un agente de IA en tu área de finanzas?

• Un pain claro y costoso (tiempo, dinero, horas).

• Workflows preparados (documentados y estructurados).

• Herramientas específicas de finanzas, no experimentos genéricos.

• Human-in-the-loop: IA como asistente junior, no como oráculo al que pedirle todo.

Mi consejo:

• Nunca persigas hype de herramientas mágicas que hacen todo.

• Empieza con un workflow sencillo (AP, cierre, forecasting).

• Calcula el pain en horas y $.

• Limpia tus datos y procesos primero.

• Mide el ROI de forma obsesiva (tiempo, coste, error).

La diferencia no está en la IA.

Está en el pensamiento previo que haces antes de aplicarla.

Cada vez voy profundizando más, y mi opinión es que la IA no reemplaza FP&A, lo eleva.

Automatiza el barro.

Libera a los equipos para la estrategia y cambia la conversación en la sala.

No hagáis mucho caso a esos que hablan de la IA como si fuera el apocalipsis y la destrucción de todo el empleo. Simplemente lo transforma.

Es un proceso duro (como cualquier transformación), pero eleva por completo los roles financieros.

Si buscas a un perfil financiero para tu equipo, contáctame para publicar tu oferta. Muchas empresas me escriben para dar a conocer su rols financieros.

Iré sumando más ofertas de empleo de otros países.

Y hasta aquí la newsletter de la semana!