Capitalizar la IA generativa: cómo los CFO pueden convertir información en tiempo real en decisiones proactivas

Hoy en día, las previsiones, los conocimientos y la toma de decisiones en tiempo real son esenciales para cualquier organización financiera proactiva. Como CFO y líderes financieros sénior, ya no necesitamos esperar el cierre manual de fin de mes para identificar excepciones, anomalías y deficiencias operativas. Las plataformas ERP nativas SaaS más innovadoras incluyen ahora tecnología de datos y automatización con IA e IA generativa incorporadas. Estas plataformas nos ayudan a minimizar el esfuerzo manual y a acelerar la toma de decisiones, proporcionándonos información en tiempo real que nos permite aprovechar las oportunidades de forma proactiva y abordar los problemas antes de que se agudicen. En este artículo, nos centraremos en cómo una información en tiempo real y basada en los datos nos permite mejorar nuestra toma de decisiones y ser más efectivos operativa y estratégicamente.

Previsiones: los datos como motor de la IA

En finanzas, las funcionalidades de IA generativa ofrecen un potencial transformador. La IA y la automatización de procesos permiten el procesamiento de datos y transacciones casi en tiempo real, lo que ayuda a reducir las tareas manuales innecesarias y proporciona datos integrados y de alta calidad para obtener previsiones e información valiosa de forma rápida. La eficiencia y productividad resultantes liberan recursos vitales para actividades analíticas de mayor valor añadido (si deseas saber más, consulta Navegando por el futuro de la IA generativa: cómo los CFO pueden maximizar la productividad financiera).

Disfrutar de acceso a datos completos y precisos de una única fuente permite conseguir automatización, previsiones e información valiosa gracias a la IA. Las plataformas ERP nativas SaaS más sofisticadas del mercado actual llevan mucho tiempo incorporando IA a los datos, el software y la infraestructura. Estas plataformas también incluyen de forma nativa IA e IA generativa, así como grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés). Esto se traduce en importantes beneficios, tales como:

• Funcionalidades de IA integradas a la perfección en los flujos de procesos de las aplicaciones, lo que permite que nuevas y cambiantes funcionalidades de IA y otras tecnologías punteras se incorporen y adopten fácilmente, sin los significativos esfuerzos manuales o cambios en los procesos que requiere de forma inherente un enfoque de plataforma fragmentado.
• El más alto nivel de calidad, pertinencia y fiabilidad de la IA, ya que esta se aplica a tus datos específicos, algo que sistemas inconexos o aislados no pueden ofrecerte.
• La localización de los datos brinda un sólido nivel de seguridad, ya que permite evitar la exposición de información confidencial financiera o de gestión a LLM públicos.
• Staging de datos más sencillo para aprovechar las ventajas de la automatización impulsada por IA, con el fin de lograr el objetivo de un procesamiento sin contacto.

En pocas palabras: los CFO deben exigir que se use la plataforma ERP nativa SaaS integrada más avanzada, para aprovechar el procesamiento sin contacto basado en IA que estas permiten. Una plataforma ERP de este tipo proporciona los datos de alta calidad necesarios para lograr previsiones e información basados en IA en tiempo real. Los datos generados permiten obtener de forma inmediata información valiosa basada en IA sobre las excepciones y anomalías, y, lo que es más importante, ofrecen pronósticos de los resultados operativos y del flujo de efectivo, así como previsiones con análisis descriptivos. Esta capacidad proporciona a los CFO la información que necesitan para asignar capital de manera efectiva a las oportunidades y para abordar los problemas de forma preventiva.

El papel de la plataforma ERP va más allá de la agregación de datos financieros internos: integra datos de todas las fuentes relevantes para mejorar la precisión y fiabilidad de las previsiones. Por ejemplo, la incorporación de datos externos y prospectivos sobre los precios de las materias primas, el clima, las cadenas de suministro globales, los canales de distribución y la información bancaria ayuda a que las previsiones generadas por IA sean más fiables y las acciones resultantes, más pertinentes y oportunas. Por ejemplo, las empresas de bienes de consumo pueden obtener visibilidad continua mediante la integración sin contacto de los datos de sus promociones comerciales y sus inventarios de canal, y los fabricantes pueden tomar mejores decisiones con la incorporación de los precios del género y de los datos de su cadena de suministro a sus modelos de previsión financiera.

La IA en la práctica

Las organizaciones ya están aprovechando la IA de forma creativa para obtener información valiosa y previsiones que mejoran su planificación, sus procesos y sus operaciones empresariales. Por ejemplo:

• Un gran contratista de defensa utiliza la información que le ofrece la IA para el análisis de variaciones y la detección y categorización de anomalías, lo que le permite una gestión y una toma de medidas basadas en excepciones.
• Una empresa global de tecnología financiera genera previsiones semanales basadas en IA sobre los volúmenes de pago, que influyen en las previsiones de ingresos y gastos.
• Un proveedor de servicios de transporte utiliza previsiones mensuales basadas en IA sobre el volumen de reparaciones por tipo de vehículo para planificar y devengar gastos de mantenimiento, uno de sus ítems de línea de gasto más importante.

En su forma actual, la IA ofrece una amplia variedad de formas de simplificar o eliminar procesos, incrementar la precisión y mejorar la eficiencia. A medida que las organizaciones sigan sacando el máximo partido de sus datos, se introducirán funcionalidades de IA tradicional e IA generativa que transformarán drásticamente nuestro enfoque financiero tradicional.

El futuro de la información

La IA generativa ayuda a pasar más rápido de la idea a la acción, lo que reduce sustancialmente el esfuerzo manual necesario para obtener información valiosa. Creemos que la IA generativa seguirá estando perfectamente integrada con la IA tradicional para mejorar los conocimientos y las previsiones de formas aún más innovadoras. Las organizaciones financieras utilizarán IA generativa para proporcionar descripciones contextuales fáciles de entender que expliquen las excepciones, anomalías y variaciones en las previsiones frente a lo esperado, ofreciendo análisis profundos, observaciones y medidas recomendadas para abordar problemas o aprovechar oportunidades. Estas descripciones contextuales permitirán un intercambio más amplio de la información en la estructura de las organizaciones, más allá del equipo de análisis y planificación financieros. Pensamos que la IA generativa también proporcionará explicaciones de los factores específicos que influyen en previsiones determinadas. Esta explicabilidad de los modelos de predicción es fundamental para generar confianza en los usuarios financieros, escépticos por naturaleza.

Dirigir las finanzas hacia un futuro alineado con la estrategia empresarial

Como líderes financieros, ahora podemos lograr resultados basados en datos, impulsados por la sinergia de la IA tradicional y la IA generativa y alineados con nuestros objetivos operativos y estratégicos. La información, las previsiones y las medidas recomendadas pueden aplicarse en numerosos casos de uso, como gestionar ingresos, costes, cobros, efectivo y capital; mejorar las operaciones mediante análisis de KPI; ejecutar proyectos estratégicos, negociaciones y transacciones de financiación, etc. Con la adición de IA generativa, nuestros equipos obtienen información valiosa y orientación inteligente, lo que les permite tomar decisiones proactivas y oportunas para alcanzar objetivos estratégicos.

Es importante resaltar que no todos los procesos existentes se beneficiarán de forma inmediata de la IA, ya que esta requiere un periodo de entrenamiento y depuración de los datos para ofrecer calidad, fiabilidad y confianza en la tecnología. Para disfrutar de los beneficios de la IA también se necesitan procesos basados en datos, lo que nos obliga a redefinir los roles y responsabilidades dentro de la organización, incluso en distintas funciones.

Los CFO deben hacer de la adopción de la IA una prioridad estratégica ahora. La nueva normalidad será una toma de decisiones proactiva, en tiempo real y basada en hechos impulsada por los datos y la IA. Los equipos financieros deben adoptar estas funcionalidades de inmediato para establecer una base sólida de IA con el fin de lograr resultados basados en datos, aprender y dominar las competencias necesarias para extraer el mayor valor de esta tecnología y estar preparados para adoptar las funcionalidades más recientes a medida que se incorporan.

Esperar no es una opción.