1.
Del Excel manual al Excel aumentado con IA.
a) Qué cambió en las hojas de cálculo con la
inteligencia artificial.
b)
Cinco niveles de uso: consultar, generar fórmulas,
analizar información, modificar directamente el
libro y construir modelos completos.
c) Copilot, ChatGPT, Claude y Gemini:
fortalezas y diferencias.
d)
Selección de herramienta según el trabajo requerido.
e) Cómo conversar con una hoja de cálculo.
f) Anatomía de un buen prompt para Excel.
g) Privacidad y confidencialidad de la
información.
h) Qué
información financiera no conviene proporcionar
indiscriminadamente a una IA.
2. Crear hojas de cálculo formuladas mediante IA.
a) De una necesidad administrativa a una
estructura de Excel.
b)
Definición asistida de hojas, campos, relaciones,
cálculos, reglas, indicadores y alertas.
c) De la regla de negocio a la fórmula.
d) Aplicaciones: vencimiento, antigüedad,
comisiones, descuentos, intereses, variaciones y
clasificación.
e) Fórmulas
asistidas.
3. Depuración inteligente de información contable.
a) El problema de los datos sucios.
b) Identificación de duplicados, errores de
captura, datos faltantes, formatos diferentes,
fechas incorrectas y descripciones inconsistentes.
c) Normalización de catálogos.
d) Clasificación semántica de conceptos.
e) Clasificación automática de gastos.
f) Gemini y funciones de IA aplicadas a
columnas.
g) Copilot, ChatGPT y
Claude para preparación de bases.
4. Conciliaciones asistidas por inteligencia
artificial.
a) Del
BUSCARV a la conciliación inteligente.
b) Comparación entre dos fuentes de
información.
c)
Coincidencias exactas, parciales, múltiples,
aproximadas y no identificadas.
d) Variables para conciliar: importe, fecha,
referencia, descripción, proveedor y cliente.
e) Caso práctico: conciliación bancaria
asistida mediante IA.
f)
Clasificación del resultado: conciliado, probable,
pendiente y requiere revisión.
g) Limitaciones y validación humana.
5. Presupuestos, escenarios y modelación financiera
con IA.
a) Construcción
asistida de presupuestos.
b)
Identificación de variables y supuestos.
c) Modelos integrados: ventas, costos,
gastos, resultados y flujo de efectivo.
d) Escenarios: base, favorable, conservador y
estrés.
e) Análisis "¿qué
pasa si...?" sobre ventas, costos, cobranza, tasas y
margen.
f) Análisis de
sensibilidad asistido.
g)
Claude y ChatGPT para modelación.
h) Copilot para modificar el modelo
directamente.
6. Dashboards inteligentes y análisis conversacional.
a) Qué información debe contener un tablero
financiero.
b) Diferencia
entre gráfica y KPI.
c)
Selección de indicadores mediante IA: ventas,
rentabilidad, gastos, liquidez, cartera y flujo.
d) Generación de tablas dinámicas y gráficos.
e) Construcción del dashboard.
f) Semáforos y alertas.
g) Análisis conversacional del tablero.
h) Generación automática del resumen
ejecutivo.
