Tutorial · Dirección General · Manus AI

Asistente Financiero con IA

El equipo financiero de la empresa tardaba 4-6 horas en analizar los resultados trimestrales, calcular márgenes por línea de negocio e identificar desviaciones presupuestarias, tiempo que restaba capa

Datos sensibles On-premises Manus AI Embalaje Industrial y Logística Dirección General
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El reto

Asistente Financiero

El equipo financiero de la empresa tardaba 4-6 horas en analizar los resultados trimestrales, calcular márgenes por línea de negocio e identificar desviaciones presupuestarias, tiempo que restaba capacidad para el análisis estratégico.

Manus AI en modo Finanzas: el agente analiza los resultados del Q3, calcula márgenes por línea de negocio, detecta desviaciones superiores al 5% y genera escenarios de cierre de año, todo en 20 minutos.

Nivel de sensibilidad: alto. Los datos de este caso no se pueden anonimizar sin perder su utilidad. El Camino A (on-premises) es la única opción segura. Los datos financieros son altamente confidenciales. Usa exclusivamente herramientas con cifrado empresarial y sin uso de datos para entrenamiento.

Decisión previa

Cómo elegir el camino correcto

Antes de empezar, responde esta pregunta: ¿puedes anonimizar los datos que va a procesar la herramienta sin perder su utilidad para este caso?

Camino B — Alternativa si los datos lo permiten
Anonimización previa + Manus AI
Los documentos se anonimizan antes de procesarse con Manus AI. Válido únicamente si el contenido mantiene su utilidad después de eliminar los datos sensibles.
Para este caso concreto: la anonimización es no viable — los datos contienen información que pierde su valor al anonimizarse. El Camino A (on-premises) es el correcto. El Camino B solo sería viable si se trabaja con versiones reducidas o parcialmente anonimizadas de los documentos.

Camino A — Recomendado

Modelo on-premises: los datos nunca salen de tu empresa

Con un modelo de lenguaje desplegado en la infraestructura propia de tu empresa, la solución funciona exactamente igual que con Manus AI — pero ningún dato abandona nunca tus servidores. El modelo no puede ser entrenado con tu información y el cumplimiento normativo es total.

Modelos recomendados
Qwen 2.5 72B — Especialmente potente para análisis de datos financieros, tablas y cálculos numéricos.

Llama 3.3 70B — Ideal para síntesis de documentos financieros largos y generación de informes estructurados (contexto 128K tokens).

Mistral Large 2 — Excelente para extracción de información estructurada de contratos y pólizas.
Plataformas de despliegue
Ollama + Open WebUI — Para uso individual o equipo reducido en hardware propio. Interfaz similar a ChatGPT, configuración en menos de 1 hora.

vLLM — Para entornos de producción con múltiples usuarios simultáneos y alto rendimiento.

LM Studio — Para pruebas y validación sin configuración de servidor.
Infraestructura mínima
GPU: 2× NVIDIA A100 40GB o 4× RTX 4090 (24GB VRAM cada una). Para modelos de 70B parámetros en producción.

RAM: 128GB mínimo para modelos de 70B. Para modelos de 7-13B (uso individual), 32GB son suficientes.

Cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing con VPC aislada — sin transferencia de datos fuera de la UE.
Garantía de privacidad: Con un modelo on-premises correctamente configurado, los datos nunca salen de tu red corporativa, el modelo no se entrena con tu información, no hay transferencia internacional de datos — elimina el riesgo de transferencias a EE.UU. bajo el RGPD — y el cumplimiento normativo es total.
¿Necesitas implementar esta solución en tu organización?

La configuración de un modelo on-premises para este caso requiere un proveedor técnico especializado que conozca tanto la tecnología como los requisitos de cumplimiento normativo. Emovere puede ayudarte a desplegar esta solución en tu infraestructura de forma segura, con garantías legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organización.


Camino B — Si los datos lo permiten

Anonimización previa + Manus AI

Si los documentos que va a procesar la herramienta no contienen información estratégica irrenunciable, puedes anonimizarlos y usar Manus AI directamente. Para este caso, la anonimización es no viable — evalúa documento a documento si el contenido sigue siendo útil tras eliminar los datos sensibles.

  • 1 Sustituye los nombres de clientes, proveedores y entidades por etiquetas: [CLIENTE_A], [PROVEEDOR_X], [ENTIDAD_FINANCIERA_1].
  • 2 Reemplaza cifras absolutas por índices relativos cuando sea posible (variación %, no valor absoluto). Si el valor absoluto es necesario, usa rangos: [CIFRA_ENTRE_1M_Y_5M].
  • 3 Elimina referencias a personas concretas (nombres de directivos, responsables de área).
  • 4 Verifica que el documento anonimizado sigue siendo útil para el análisis. Si no lo es, usa el Camino A (on-premises).
Límite del Camino B: Si tras la anonimización el documento pierde su utilidad para el análisis, el Camino B no es viable para ese documento. Usa el Camino A (on-premises) en ese caso.

Prompt para Manus AI (con datos anonimizados)

Prompt — Manus AI (con datos anonimizados) [MODO FINANZAS] Actúa como Director Financiero de la empresa con acceso a los resultados del trimestre. DOCUMENTOS A ADJUNTAR: - Cuenta de resultados del Q[N] [año]: [adjunta Excel o PDF] - Presupuesto del Q[N] [año]: [adjunta] - Resultados del Q[N] del año anterior (para comparativa YoY): [adjunta si disponible] LÍNEAS DE NEGOCIO DE LA EMPRESA: [ej. Embalaje flexible / Embalaje rígido / Servicios logísticos / Exportación] ANALIZA Y GENERA: 1. MÁRGENES POR LÍNEA DE NEGOCIO: margen bruto y margen EBITDA para cada línea, con comparativa vs presupuesto y vs año anterior 2. DESVIACIONES PRESUPUESTARIAS: identifica todas las partidas con desviación superior al 5% (positiva o negativa) y clasifícalas por causa probable (volumen, precio, coste) 3. ANÁLISIS DE RENTABILIDAD: ¿qué línea de negocio está tirando del resultado? ¿cuál está lastrando? 4. PROYECCIÓN DE CIERRE DE AÑO: con los datos del Q[N], proyecta el resultado anual en escenario base, optimista y pesimista 5. ALERTAS Y RECOMENDACIONES: top 3 acciones que debería tomar la dirección antes de fin de trimestre para mejorar el resultado Formato: tabla de resultados + resumen ejecutivo de media página para el Comité de Dirección. Idioma: español. RESTRICCIONES Y CONDICIONES: - Los datos financieros son altamente confidenciales; usa exclusivamente herramientas con cifrado empresarial y sin uso de datos para entrenamiento. - No subas el P&L completo con nombres de clientes o proveedores. - No uses los escenarios de cierre como previsión oficial sin validación del CFO.

Usa este prompt solo si has anonimizado previamente todos los datos identificables del documento. Verifica que el resultado sigue siendo útil tras la anonimización.


El prompt — Camino A (on-premises)

Prompt específico para este caso

Este prompt funciona tanto con el Camino A (modelo on-premises) como con el Camino B (herramienta cloud con datos anonimizados). Personaliza los campos entre corchetes con los datos reales de tu empresa.

Prompt — Asistente Financiero [MODO FINANZAS] Actúa como Director Financiero de la empresa con acceso a los resultados del trimestre. DOCUMENTOS A ADJUNTAR: - Cuenta de resultados del Q[N] [año]: [adjunta Excel o PDF] - Presupuesto del Q[N] [año]: [adjunta] - Resultados del Q[N] del año anterior (para comparativa YoY): [adjunta si disponible] LÍNEAS DE NEGOCIO DE LA EMPRESA: [ej. Embalaje flexible / Embalaje rígido / Servicios logísticos / Exportación] ANALIZA Y GENERA: 1. MÁRGENES POR LÍNEA DE NEGOCIO: margen bruto y margen EBITDA para cada línea, con comparativa vs presupuesto y vs año anterior 2. DESVIACIONES PRESUPUESTARIAS: identifica todas las partidas con desviación superior al 5% (positiva o negativa) y clasifícalas por causa probable (volumen, precio, coste) 3. ANÁLISIS DE RENTABILIDAD: ¿qué línea de negocio está tirando del resultado? ¿cuál está lastrando? 4. PROYECCIÓN DE CIERRE DE AÑO: con los datos del Q[N], proyecta el resultado anual en escenario base, optimista y pesimista 5. ALERTAS Y RECOMENDACIONES: top 3 acciones que debería tomar la dirección antes de fin de trimestre para mejorar el resultado Formato: tabla de resultados + resumen ejecutivo de media página para el Comité de Dirección. Idioma: español. RESTRICCIONES Y CONDICIONES: - Los datos financieros son altamente confidenciales; usa exclusivamente herramientas con cifrado empresarial y sin uso de datos para entrenamiento. - No subas el P&L completo con nombres de clientes o proveedores. - No uses los escenarios de cierre como previsión oficial sin validación del CFO.

Ejecución

Cómo ejecutar este caso paso a paso

  • 1 Paso 1: Abre Manus AI y crea un nuevo chat o proyecto.
  • 2 Paso 2: Prepara los datos necesarios: P&L del trimestre por línea de negocio (Excel anonimizado), presupuesto del año .
  • 3 Paso 3: Copia el prompt y ajusta los campos entre corchetes con tu información real.
  • 4 Paso 4: Revisa el resultado con criterio directivo antes de tomar decisiones.
Datos necesarios: P&L del trimestre por línea de negocio (Excel anonimizado), presupuesto del año para comparar desviaciones, datos de los trimestres anteriores para tendencias.

Impacto

Qué cambia cuando la solución está en marcha

Genera análisis financieros trimestrales en 20 minutos vs. 4-6 horas de trabajo manual, con escenarios de cierre de año automáticos.


Advertencias

Qué tener en cuenta

Los resultados generados por IA son borradores. Deben ser revisados y validados por el responsable correspondiente antes de su uso oficial o comunicación externa.
Advertencia específica: Los datos financieros son altamente confidenciales. Usa exclusivamente herramientas con cifrado empresarial y sin uso de datos para entrenamiento.
Mantén los datos actualizados. Un modelo con información desactualizada dará respuestas incorrectas. Establece un proceso regular de actualización de los documentos de referencia.
Siguiente paso

¿Qué construir después?

Una vez implementada esta solución, explora otros casos de uso relacionados en el explorador: