El mercado mundial de software de gestión de tesorería vale unos 13.000 millones de dólares y crece cerca de un 15 % al año — y aun así los mayores proveedores atienden a menos de 10.000 clientes cada uno, las implantaciones cuestan millones y duran de 12 a 18 meses, y las empresas medianas quedan fuera por precio. La distancia entre lo que necesitan los responsables financieros y lo que existe nunca ha sido tan grande.
No lo decimos nosotros — son las cifras del propio sector.
Precisión habitual de una previsión de caja manual a 13 semanas.
AFP 2025De las organizaciones alcanza un 90 % de precisión en su previsión a 30 días.
HighRadius 2024De las empresas se queda más de un 10 % por debajo de su objetivo de flujo de caja libre.
EY-Parthenon 2024De los tesoreros señala la mala calidad de los datos como su mayor obstáculo.
PwC 2025Cifras de estudios publicados del sector; cada una lleva su fuente. No garantizamos una precisión mínima — cada conjunto de datos es distinto, y precisamente por eso el piloto demuestra el valor con tus datos antes de que te comprometas.
Se están adaptando a posteriori — y se nota.
Los TMS y EPM tradicionales se construyeron como herramientas separadas. La caja, la previsión y el riesgo viven en plataformas distintas — hay que conciliarlas a mano y es imposible ver lo que las relaciona.
Implantar un TMS corporativo suele llevar de 12 a 18 meses y costar millones. Cuando por fin está en marcha, el negocio ya ha cambiado. Las empresas medianas quedan fuera por precio.
Los proveedores de siempre corren a añadir funciones de IA a arquitecturas antiguas. El resultado es una inteligencia que no conecta los módulos entre sí — un asistente de chat en una esquina de un sistema que sigue sin ver el cuadro completo.
Décadas de portales bancarios, exportaciones del ERP y arqueología de hojas de cálculo han dejado los datos de tesorería dispersos en formatos incompatibles. Cada análisis empieza conciliando en lugar de entendiendo — y la IA añadida encima hereda el desorden.
finsait se diseñó con la IA como punto de partida, no como un parche. Una sola capa de inteligencia va del centro a cada extremo del ciclo — caja hoy, previsión, riesgo, decisión. Los modelos aprenden de tus datos, señalan anomalías y mejoran de forma continua. No es una función; es la arquitectura. Y nunca decide por ti — está para que seas más rápido, más certero y más difícil de rebatir cuando decides tú.
Tu caja hoy ya conoce tu previsión; tu previsión ya conoce tu riesgo. No hay nada que conciliar, porque nunca hubo más de una fuente de verdad.
Cada número se puede rastrear hasta su origen, y cada vista se puede reconstruir tal como estaba en cualquier fecha. Las decisiones se guardan con todo su contexto. Pensado para el escrutinio de auditores, consejos y reguladores — no adaptado a posteriori.
Sin programas de implantación millonarios. Incorporamos tus datos juntos, los modelos empiezan a aprender de inmediato y el ciclo funciona desde el primer día — con el mismo equipo que construyó la plataforma haciendo la incorporación. Y el momento juega a tu favor: el acceso a la banca abierta, la armonización con ISO 20022 y las plataformas de integración modernas por fin hacen posible una única fuente de verdad limpia. Construimos sobre eso desde el primer día — en lugar de ir parcheando veinte años de formatos fragmentados.
Los datos de tesorería son las joyas de la corona. Los cimientos no se negocian.
Los datos de cada cliente están aislados en la base de datos con seguridad a nivel de fila — la impone la plataforma, no una costumbre.
Alojado en la UE, en Google Cloud. El cumplimiento del RGPD está pensado desde la primera línea — consulta nuestra Política de privacidad y datos.
Inicio de sesión con Auth0 y acceso solo por invitación durante la fase piloto. Cifrado en tránsito y en reposo.
Los datos de los clientes nunca se comparten. Las comparativas futuras solo usarán ratios anonimizados y agregados — y siempre si tú lo aceptas.
La caja es caja en cualquier sector. Estos son los once sectores de la clasificación industrial mundial — no una selección.
CEO
Máster (M.Sc.) en Física Teórica. Más de 20 años en consultoría estratégica, dirigiendo programas de ciencia de datos e inteligencia financiera en puestos directivos en Accenture, NTT y PwC — centrado en convertir modelos cuantitativos en un impacto directo en la cuenta de resultados de los equipos de finanzas y tesorería. Una de sus innovaciones en analítica financiera recibió un reconocimiento en los Adam Smith Awards, el galardón más prestigioso de la tesorería corporativa.
Prueba los motores en tu navegador, visita nuestro playground para recorrer la plataforma real, o únete al piloto y mira el ciclo funcionar con tus datos.