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How CFOs Can Leverage the Power of AI for Accounting & FinanceLa Inteligencia Artificial (IA) es un tema importante, ya que su uso en varias industrias sigue evolucionando. Aunque no es exactamente una tecnología nueva, lo que ha cambiado significativamente es su crecimiento exponencial y su adopción. La introducción de ChatGPT y DALL-E ha hecho que la IA sea más accesible, emocionante y esté disponible para el público.
Históricamente, el sector financiero no es un sector que busque la aventura, pero, en contra de lo que podría pensarse, este sector ha acelerado el desarrollo de la IA en los últimos años. La determinación de muchas empresas financieras de automatizar tareas serviles, detectar anomalías y evitar transacciones fraudulentas impulsó la investigación, el desarrollo y, finalmente, la adopción generalizada de la IA.
Aunque las finanzas, en general, siguen dependiendo de la intervención y el juicio humanos, la introducción de la IA en las finanzas no es en absoluto sorprendente. La mayoría de las funciones financieras implican recopilar datos, combinar fuentes de datos y analizarlos. Las decisiones operativas y estratégicas que las finanzas recomiendan a la alta dirección proceden de los datos. En el contexto de la planeación y el análisis financiero (FP&A), la IA ha empezado a alterar y mejorar la forma de trabajar de los profesionales de FP&A. Pero antes de profundizar demasiado en el estado de la IA en FP&A, veamos primero las diferencias entre Aprendizaje Automático (ML), IA y el concepto de Análisis Predictivo.
El aprendizaje automático describe un subconjunto de la inteligencia artificial; el término surgió en la década de 1970. El aprendizaje automático se distingue por una máquina o programa que se alimenta y entrena con datos existentes, lo que le permite encontrar patrones, hacer predicciones o realizar tareas cuando encuentra datos que nunca ha visto antes. Ejemplos de aplicaciones actuales del aprendizaje automático son las recomendaciones de productos o servicios, la detección de fraudes y los automóviles que se conducen solos.
La Inteligencia Artificial es un campo de la informática cuyo objetivo es crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. La IA generativa es una tecnología de IA que describe en términos generales los sistemas de ML capaces de generar texto, imágenes, código u otros tipos de contenido, a menudo en respuesta a una solicitud introducida por un usuario. La IA generativa automatiza la creación de nuevos contenidos que no existían previamente.
El análisis predictivo es una rama del análisis avanzado que utiliza datos históricos, modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y aprendizaje automático para hacer predicciones sobre resultados futuros. Se trata de una forma avanzada de análisis que ayuda a responder preguntas sobre lo que podría ocurrir en el futuro. El aprendizaje automático es un componente clave del análisis predictivo. El análisis predictivo suele utilizar algoritmos de ML para analizar conjuntos de datos e identificar tendencias o patrones útiles para hacer predicciones. Requiere datos históricos para entrenar modelos y aplicarlos a datos nuevos y desconocidos para elaborar previsiones o predicciones.
Después de trabajar con varios departamentos financieros a lo largo de los años, lo que he aprendido es que los profesionales de las finanzas están deseosos de aprender y aplicar las mejores prácticas y de mejorar la forma en que hacen las cosas: su búsqueda constante de una mayor eficiencia refleja este compromiso con la productividad. Al mismo tiempo, no he conocido a muchos profesionales de FP&A que hayan preguntado específicamente por la IA o el ML en su búsqueda de soluciones de FP&A. Sin embargo, si puedo responder a sus preguntas sobre cómo hacer mejor las cosas utilizando IA o ML, están dispuestos a aprender y escuchar. Hoy en día se puede utilizar el aprendizaje automático para desarrollar una previsión de pérdidas y ganancias basada en factores determinantes a partir de datos históricos, que es una forma mejor, más rápida y más precisa de hacer previsiones. También puede utilizar chatbots y análisis predictivos para eliminar el trabajo repetitivo y manual realizado por profesionales de FP&A altamente capacitados.
Todavía hay preocupaciones sobre el uso de la IA en FP&A. Esas preocupaciones se centran en la seguridad, los datos, la integridad, la trazabilidad y el cumplimiento. Muchos profesionales de las finanzas piensan que todavía no se puede confiar en los datos relacionados con la IA porque no están protegidos. También es muy difícil de explicar y rastrear en caso de que surjan preguntas sobre cómo se han producido las predicciones. Por último, aún no existen directrices claras sobre los requisitos de cumplimiento que rigen el uso de la IA.
Lo que está claro es que FP&A seguirá dependiendo de la experiencia y el juicio humanos. Esto se alinea con la estrategia de Epicor de ofrecer IA que aumente el trabajo para informar a la experiencia humana, liberando recursos para centrarse en cuestiones estratégicas que ayuden a construir el negocio. Vemos venir un momento en el que la IA podría reducir significativamente la cantidad de tiempo necesario para realizar ciertas tareas repetitivas; muchas empresas ya se están beneficiando de esta eficiencia hoy en día. Dentro de FP&A, Epicor IA mejorará la forma en que los profesionales de FP&A colaboran, cuentan su historia y hacen recomendaciones.
Vea cómo Epicor aprovecha el aprendizaje automático en los pronósticos financieros, ayudando a impulsar la Ventaja de la Información para su negocio.
