Estado de la gestión de tesorería 2026: qué dicen los datos (y cuál es el dato que nadie tiene)
Jordi Clara · 23 de julio de 2026 · 4 min
¿Por qué una síntesis de encuestas y no otra encuesta de tesorería?
Cuando buscamos datos para comparar tesorerías del mid-market español, encontramos encuestas excelentes de gran corporación global y nada específico de nuestro segmento. Antes de lanzar trabajo de campo propio, hemos hecho lo que haría cualquier equipo de I+D: revisar la evidencia existente, citarla con su ámbito y su muestra, y señalar exactamente dónde se acaba. El resultado es el informe que acompaña a este artículo. Sin datos inventados y sin atribuirnos encuestas que no hemos hecho: cada cifra lleva su fuente.
¿Qué dicen las encuestas de tesorería de 2024 a 2026?
1. La previsión de caja es la prioridad nº 1 de los tesoreros europeos, por delante de la financiación
Lo dice la encuesta EACT 2025: cash flow forecasting nº 1, financiación a largo plazo nº 2, renovación tecnológica nº 3. Y el 54% declara que es el área a la que más tiempo dedica, por cuarta encuesta consecutiva. El problema al que más recursos dedica el sector sigue sin resolverse: eso no es una prioridad, es una asignatura pendiente crónica.
2. La mayoría del mercado sigue consolidando a mano
El 52% de las empresas de 1.000-10.000 M$ recopila y consolida manualmente los datos de previsión (PwC 2025), y el porcentaje sube al bajar de tamaño. Cerca del 80% de los departamentos opera con procesos manuales o fragmentados (TD Bank, AFP 2025). Si eso ocurre con equipos de tesorería de decenas de personas, la situación razonablemente esperable en una estructura mid-market multi-banco con 1-3 personas es peor, y nadie la ha medido. Véase el hallazgo 5.
3. Solo 1 de cada 5 tesoreros se cree su propia previsión
~18-20% califica su forecasting como superior a la media (Deloitte 2024). Los obstáculos: calidad de datos (76%) y falta de herramientas (53%). La paradoja que atraviesa todas las encuestas: la mitad del sector quiere mejorar la precisión, pero la mayoría no mide sistemáticamente su error. Se pretende mejorar una métrica que no se calcula.
4. El 92% espera que la IA mejore la previsión, y eso también es un riesgo
92% anticipa impacto positivo de la IA en la precisión; el 65% lo espera específicamente para el forecasting (Strategic Treasurer/CMLI). Nuestra lectura, a contracorriente de nuestro propio interés comercial: una expectativa del 92% es terreno fértil para el humo. La única defensa del comprador es exigir métricas de error auditables por horizonte, sobre sus datos, a cualquier proveedor, incluidos nosotros.
¿Qué sabemos de la tesorería del mid-market español?
Para el mid-market español no hay benchmark público con datos por tramo de facturación y número de bancos. Las referencias disponibles son parciales o proceden de proveedores. Consecuencia práctica: un CFO español de 100 M€ se está comparando con multinacionales americanas o con nada.
Vamos a cerrar ese hueco: trabajo de campo propio con CFOs y responsables de tesorería de empresas de 30-500 M€, ficha técnica pública y n publicado por segmento, para la edición 2027. Participar tiene contrapartida directa: acceso anticipado a los resultados y benchmark individualizado de tu tesorería frente a tu tramo. Quiero participar en la edición 2027 →
¿Cómo comparo mi tesorería con la del mercado?
El informe incluye una tabla de auto-benchmark de 6 líneas (consolidación manual sí/no, horas/día de proceso, medición del error, autovaloración, frecuencia y horizonte fiable) con los valores de mercado al lado. Si sale peor que el mercado en 3+ líneas (un mercado que ya se reconoce mayoritariamente manual e impreciso), el paso siguiente no es otra opinión: es cuantificar el coste y medir tu error real.
Conclusión
La evidencia 2024-2026 es consistente: la previsión de caja es la prioridad nº 1, el proceso sigue siendo manual, la precisión no se mide y la expectativa sobre la IA supera con mucho su implantación real. Todo apunta a que el mid-market español está en el extremo malo de cada una de esas curvas, pero "apunta" no es un dato, y por eso construimos el benchmark. Mientras tanto: el informe, la tabla y tu propia cifra de error son el punto de partida.