Conforme las empresas implementan herramientas de inteligencia artificial (IA) para mantener su relevancia en el mercado, es más evidente que el éxito de su adopción depende de distintos factores, como un talento capacitado o una infraestructura y gobernanza de datos lo suficientemente sólidas para respaldar los resultados esperados.
Desde la óptica de la función financiera, esta adopción exitosa también depende de un trabajo coordinado que involucra a la inteligencia artificial, como herramienta, los científicos de datos, como aliados estratégicos, y el CFO, como el líder de esta transformación.
Al entablar una colaboración estrecha con los científicos de datos en la adopción y uso de la IA, los directores financieros aumentan sus opciones para potenciar a la función financiera y la manera en que contribuye a la estrategia del negocio.
Profundizar en los datos para mejores decisiones financieras
¿Conoces de qué forma los avances en inteligencia artificial y ciencia de datos están elevando el papel estratégico de la función financiera de las empresas? Los modelos predictivos generados por la inteligencia artificial permiten una comprensión más profunda de los riesgos y oportunidades, sentando una base sólida para evaluar diferentes escenarios estratégicos y tomar decisiones con base en evidencias. Mientras que los científicos de datos utilizan técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para generar estos modelos, la inteligencia artificial se encarga de identificar patrones complejos y tendencias, ofreciendo perspectivas de gran valor gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos.
El círculo virtuoso se cierra con la función financiera, que, con su conocimiento y visión estratégica, puede evaluar de mejor manera el impacto financiero de sus decisiones, establecer metas realistas y garantizar la alineación con los objetivos de la organización.
Realizan análisis predictivos y generan algoritmos de pronóstico precisos.
Analiza datos históricos de ventas y de mercado, tendencias de precios y otras variables relevantes para detectar patrones y pronosticar la demanda futura.
Utiliza los pronósticos para tomar decisiones sobre la planificación de la producción y la gestión del inventario. Además, puede utilizar el análisis financiero proporcionado por los científicos de datos para evaluar la rentabilidad de diferentes clientes o segmentos.
Potenciar la evaluación de variables financieras para la planificación
La complejidad en la planificación y formulación de escenarios se ha elevado debido a diversos factores, entre los que se encuentran el acelerado cambio en las regulaciones y las expectativas de los consumidores, las condiciones económicas fluctuantes en un mundo globalizado, así como el acceso a una gran cantidad de datos internos y externos.
Para abordar este desafío, la conjugación de la inteligencia artificial, la ciencia de datos y la función financiera es clave, ya que se pueden utilizar algoritmos y técnicas de análisis avanzadas.
Crea una sinergia con la función financiera para establecer los objetivos específicos y los criterios de éxito para la planificación estratégica. Con técnicas avanzadas de modelado de escenarios adaptados a las necesidades de los directores financieros, permite realizar una evaluación más precisa y una comprensión más profunda de las variables que influyen en el rendimiento financiero.
Además de su capacidad para procesar información, puede encontrar conexiones entre los datos que no serían fácilmente detectables por métodos tradicionales, proporcionando una base firme para la formulación de escenarios futuros.
Con la información obtenida, puede analizar los ingresos proyectados, los costos asociados y otros indicadores financieros clave. Esto ayuda a optimizar los recursos y maximizar la rentabilidad de la empresa.
Impulsar la seguridad y el cumplimiento
El trabajo entre la inteligencia artificial, la ciencia de datos y la función financiera tiene el potencial de transformar la manera en que las empresas gestionan los riesgos y cumplen con las regulaciones. La IA puede proporcionar un enfoque más preciso y eficiente para detectar y evaluar riesgos potenciales, así como localizar posibles incumplimientos o anomalías.
Una de las funciones más relevantes de la ciencia de datos en este aspecto es la implementación de técnicas de aprendizaje automático y minería de datos para identificar posibles riesgos y amenazas, y correlaciones en los datos que podrían indicar incumplimientos.
Al tener acceso a análisis y pronósticos con estas características, la función financiera, encabezada por el CFO, puede evaluar el impacto financiero de diferentes riesgos e incumplimientos y desarrollar estrategias para minimizarlos, incluyendo la asignación de recursos para un cumplimiento adecuado.
Además, la ciencia de datos puede ayudar en la adopción de sistemas de gestión de datos y en el diseño de controles internos eficientes. Esta colaboración con la función financiera no solo debe buscar la coherencia y precisión en los informes y reportes, también requiere garantizar la integridad y seguridad de los datos.
Trabaja junto con el área de cumplimiento para desarrollar algoritmos predictivos que identifiquen pautas de comportamiento inusual o transacciones atípicas que podrían indicar lavado de dinero.
Analiza grandes volúmenes de transacciones financieras y detecta patrones sospechosos de actividades ilícitas.
Utiliza esta información para planear la asignación de recursos para el cumplimiento. Está a cargo de evaluar el riesgo financiero asociado con posibles incumplimientos, y establecer políticas y procedimientos adecuados.
Mejorar el aprovechamiento de recursos
Al buscar la eficiencia operativa y la optimización de costos en una organización, la función financiera se enfrenta a desafíos relevantes, como la integración de datos, la calidad y consistencia de la información, analizar procesos y evaluar a detalle el rendimiento para encontrar ineficiencias y puntos de ahorro potenciales.
Abordar estos retos requiere un enfoque estratégico y una colaboración estrecha entre la función financiera y otros departamentos de la organización.
Los líderes financieros también requieren proactividad, agilidad e innovación que pueden estar impulsadas con tecnologías de vanguardia y un trabajo colaborativo.
Identifica ineficiencias en los procesos y operaciones empresariales, lo que permite tomar medidas para optimizar los recursos y reducir los costos operativos
Su capacidad de automatización de tareas y optimización de flujos de trabajo aumenta la productividad y la eficiencia
Colabora en la búsqueda de áreas de mejora y oportunidades de ahorro de costos
Desarrolla modelos que ayudan a pronosticar la demanda de productos o servicios, optimizar la cadena de suministro y mejorar la eficiencia en la producción
Trabaja con el CFO para rastrear indicadores clave de rendimiento (KPI) y evaluar el retorno de inversión en IA
Este proceso iterativo permite mejorar continuamente el valor y el impacto de las iniciativas de IA
Implementa medidas de control y seguimiento para garantizar que las iniciativas de eficiencia operativa estén alineadas con los objetivos de la organización
Puede evaluar acciones de optimización de costos
Construir confianza y transparencia en la inteligencia artificial
La adopción de los principios de la IA responsable es esencial para garantizar un uso equitativo, transparente y seguro de la inteligencia artificial. Esto no solo promueve la protección de los derechos y la privacidad de las personas, sino que también fomenta la confianza en la tecnología y su aceptación generalizada.
IA responsable se basa en un uso responsable, de principio a fin. Esto implica establecer un marco normativo, considerar los sesgos y discriminaciones potenciales, proteger la privacidad y los datos, y promover la transparencia y la explicabilidad en los sistemas de IA.
En este contexto, la ciencia de datos y la función financiera, apoyados por las herramientas de inteligencia artificial, desempeñan un papel crucial en la adopción y supervisión de la IA responsable.
Se enfoca en desarrollar y entrenar a los modelos de inteligencia artificial para garantizar que estén libres de sesgos y cumplan con los estándares normativos establecidos. Además, deben validar la transparencia en los algoritmos utilizados, de manera que los resultados obtenidos sean comprensibles y trazables.
Puede contribuir al desarrollo de sistemas responsables, aplicar los principios en la toma de decisiones automatizada y supervisar el cumplimiento, identificando posibles desviaciones o comportamientos no deseables.
Se asegura de asignar de manera adecuada los recursos para respaldar una adopción responsable de la IA. Además, debe participar activamente en la definición de políticas y procedimientos que promuevan la responsabilidad y la transparencia en el uso de la IA dentro de la empresa.
¿Cómo identificar casos de uso para la IA en la función financiera?
Si bien la inteligencia artificial puede implementarse para ejecutar tareas que son esenciales en casi todas las empresas y su función financiera, encontrar casos de uso que se ajusten a necesidades particulares aporta un valor adicional.
En este sentido, se requiere un enfoque estratégico, basado en una estructura previamente definida. Algunos de los pasos que un CFO puede seguir para este objetivo consisten en:
Fuente: PwC
Ejemplos de caso de uso de la inteligencia artificial en la función financiera
Evaluación del riesgo crediticio: los algoritmos de IA pueden analizar datos crediticios, estados financieros y otra información relevante para evaluar la solvencia crediticia de los prestatarios. Esto ayuda a tomar decisiones informadas sobre la extensión de crédito y la gestión del riesgo crediticio.
Gestión de proveedores: la inteligencia artificial puede analizar datos de proveedores, métricas de rendimiento y condiciones del mercado para optimizar la selección de proveedores, negociar contratos y gestionar relaciones. Esto permite ahorrar costos, mejorar la eficiencia de la cadena de suministro y reducir riesgos.
Análisis de tendencias en el mercado internacional segmentado por industrias: los algoritmos de AI ayudan a los CFO a identificar nichos de mercado emergentes en diferentes industrias y geografías, anticipar cambios en la demanda o preferencias del consumidor. Esto puede incluir la personalización de productos o servicios para satisfacer las necesidades específicas de un sector o la optimización de la cadena de suministro para aprovechar oportunidades de venta.
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