TLDR: Construí un gestor de presupuesto en Notion que importa transacciones vía BankSync y usa inteligencia artificial para categorizarlas según cómo las había etiquetado antes. Reduje la revisión mensual de unos 2 horas a unos 5 minutos.
Por qué lo hice. Cada mes pasaba más de 2 horas ordenando y categorizando movimientos bancarios. Probé aplicaciones como Mint o YNAB pero sus estructuras rígidas me limitaban. Yo ya gestiono casi todo en Notion, así que ¿por qué no también mis finanzas? Además existe una plantilla útil para empezar, Cash Flow Tracker de BankSync, que recibe datos bancarios en vivo y alimenta paneles y bases de datos en Notion.
Cómo importé mis datos bancarios con BankSync. Este paso fue la pieza clave que permitió automatizar el flujo. Resumo el proceso para que puedas replicarlo. 1 Conecta tus bancos a BankSync usando su flujo de conexión segura. 2 Autoriza la integración con Notion en la sección Destinations o Integrations de BankSync para que pueda empujar transacciones a una base de datos elegida. En Notion añade la conexión en la página donde quieres que aterrizen los datos para dar permisos. 3 Crea tu primer sync y mapea campos como merchant, amount y date hacia columnas de Notion. 4 Configura sincronizaciones programadas para recibir actualizaciones periódicas y no tener que hacerlo a mano. 5 Supervisa los jobs de sincronización para detectar fallos o duplicados. 6 Tras la primera importación limpia formatos, elimina duplicados y verifica campos; a partir de ahí la mayoría de transacciones fluyen automáticamente y solo atiendo casos raros.
Qué monté en Notion. Con BankSync alimentando datos diseñé una base de Transactions con campos importados description, date, amount y account; un campo Category tipo Select; un campo AI Category que evalúa la categorización mediante Notion AI; y vistas como AutoTagged, Needs Review y New Transactions. También agregué páginas de dashboard que resumen gasto por categoría y mes.
La parte mágica: categorización por IA. Definí un prompt en la fórmula de Notion AI que pide lo siguiente a la IA Analiza transacciones similares ya categorizadas en esta base y sugiere una sola categoría consistente con mis etiquetas pasadas. Fíjate en patrones como nombres exactos de comercios, variantes de nombre, rangos de importe por comercio y momento temporal. Si la confianza es menor al 80 por ciento devuelve NEEDS REVIEW para revisión manual. Con el tiempo la IA aprende reglas implícitas por ejemplo Starbucks suele ser Coffee, compras en Target por debajo de 50 son Groceries y por encima Shopping, cargos recurrentes de 15.99 pueden ser Netflix, estaciones de servicio suelen ser Transportation.
Precisión y flujo de trabajo real. Semana 1 aproximadamente 70 a 80 por ciento correcto revisando todas las sugerencias. Tras un mes empieza a entender patrones de importe y comercios. Al mes 3 llega a cerca de 95 por ciento de precisión. Hoy dedico alrededor de 5 minutos semanales a revisar items marcados como Needs Review.
Vistas del tablero. AutoTagged muestra transacciones donde AI Category coincide con Category. Needs Review agrupa las entradas devueltas como NEEDS REVIEW. New Transactions muestra las transacciones aún sin categoría.
Qué hago cuando la IA falla. Si la IA etiqueta mi supermercado como Shopping lo corrijo manualmente y marco 5 a 10 transacciones de ese comercio como Groceries para enseñar contexto. Si todo aparece NEEDS REVIEW comienzo con categorías más amplias para evitar que la IA se complique. Si la IA está demasiado confiada y errada añado ejemplos adicionales, incluyendo ejemplos negativos, y forzo ocasionalmente NEEDS REVIEW para calibrarla.
Beneficios obtenidos. Ahora los domingos tardo 5 minutos en la revisión frente a 90 minutos antes. Tras el primer mes el 87 por ciento quedó autoetiquetado correctamente. Además desapareció el agobio de revisar transacción tras transacción y gané tiempo de ocio y tranquilidad.
Rutina dominical. Abro la vista Needs Review, acepto las sugerencias buenas, etiqueto manualmente las transacciones raras o ambiguas y listo. Después me doy un paseo o tomo un café.
Lecciones aprendidas. Empieza con categorías amplias y luego divide según necesites. Tus propios datos son el mejor profesor. No temas corregir; cada corrección afina el modelo. La simplicidad gana y siempre puedes añadir matices después.
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Conclusión. Esta combinación de Notion, BankSync y un poco de inteligencia artificial transformó una tarea repetitiva en una revisión rápida y hasta agradable. Si buscas externalizar desarrollo o necesitas una solución a medida que incluya IA, agentes automatizados, servicios cloud aws y azure, o visualización en Power BI, en Q2BSTUDIO diseñamos e implementamos la solución adecuada a tu negocio. Cuál es tu mayor dolor al gestionar presupuestos? Te interesa que te ayudemos a automatizarlo con software a medida y capacidades de inteligencia de negocio?