Capitalizar en GenAI: Cómo los CFO pueden convertir los insights en tiempo real en decisiones proactivas

Las predicciones en tiempo real, los insights y la toma de decisiones ahora son esenciales para las organizaciones financieras proactivas. 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 de SaaS más avanzadas ahora integran datos y tecnología de automatización con IA e IA generativa integradas. Estas plataformas pueden ayudar a minimizar el esfuerzo manual y acelerar la toma de decisiones, proporcionando información en tiempo real que nos permite aprovechar proactivamente las oportunidades y abordar los problemas antes de que escalen. En este artículo, nos centraremos en cómo las percepciones impulsadas por datos en tiempo real nos permiten mejorar la toma de decisiones y ser más efectivos operativa y estratégicamente.

Predicciones: los datos impulsan la IA

Las capacidades de IA generativa ofrecen un potencial transformador en finanzas. La IA y la automatización de procesos permiten un procesamiento de transacciones y datos casi en tiempo real, lo que ayuda a reducir tareas manuales innecesarias y proporciona datos integrados de alta calidad para predicciones e insights rápidos. Las ganancias de eficiencia y productividad resultantes liberan recursos vitales para actividades analíticas de mayor valor (para más información, consulta Navigating the GenAI Future: How CFOs Can Maximize Productivity).

Tener acceso a datos completos y precisos de una única fuente proporciona el impulso necesario para la automatización, predicciones e insights basados en IA. Las plataformas ERP nativas de SaaS más avanzadas en el mercado hoy en día han integrado durante mucho tiempo la IA con datos, software e infraestructura. Estas plataformas también integran de forma nativa IA/IA generativa y modelos de lenguaje grandes (LLM). Hacerlo puede generar beneficios poderosos, que incluyen:

• Capacidades de IA integradas en los flujos de procesos de aplicaciones, permitiendo que las nuevas capacidades de IA en rápida evolución y otras tecnologías avanzadas se introduzcan y adopten fácilmente sin un esfuerzo manual significativo o la reelaboración inherente a un enfoque de plataforma fragmentada.
• El nivel más alto de calidad, relevancia y fiabilidad de IA, ya que la IA se aplica a tus datos específicos; los sistemas desarticulados o aislados no son adecuados para esto.
• Localización de datos que ofrece un fuerte nivel de seguridad, evitando la exposición de información financiera o de gestión sensible a LLM públicos.
• Datos que se organizan más fácilmente para aprovechar la automatización impulsada por IA para lograr el objetivo de procesamiento sin intervención.

Conclusión: los CFO deben exigir el uso de la plataforma ERP nativa de SaaS más avanzada y escoger el procesamiento sin intervención impulsado por IA que estas plataformas permiten. Dicha plataforma de ERP proporciona los datos de alta calidad necesarios para predicciones y percepciones impulsadas por IA en tiempo real. Los datos generados permiten insights inmediatos impulsados por IA sobre excepciones y anomalías, y, lo que es más importante, ofrece predicciones de resultados operativos y flujo de caja frente a pronósticos con análisis narrativos. Esta capacidad brinda a los CFO la información que necesitan para asignar capital de manera efectiva a oportunidades y abordar problemas de manera preventiva.

El papel de la plataforma de 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 predicciones. Por ejemplo, incorporar datos externos y orientados al futuro sobre precios de materias primas, clima, cadenas de suministro globales, canales de distribución e información bancaria puede ayudar a que las predicciones impulsadas por IA sean más fiables y las acciones resultantes sean más relevantes y oportunas. Por ejemplo, las empresas de bienes de consumo pueden obtener visibilidad continua mediante la integración sin intervención de datos de promociones e inventarios de canales, y los fabricantes pueden tomar mejores decisiones al incorporar los precios de materias primas y los datos de la cadena de suministro en los modelos de predicción financiera.

IA en el campo

Las organizaciones ya están aprovechando la IA de manera creativa para proporcionar insights y predicciones que mejoran la planificación empresarial, los procesos y las operaciones. Por ejemplo:

• Un gran contratista de defensa utiliza insights impulsados por IA para análisis de variaciones y detección y categorización de anomalías, impulsando la gestión y acciones basadas en excepciones.
• Una empresa global de fintech genera predicciones semanales impulsadas por IA para volúmenes de pagos, que informan tanto predicciones de ingresos como de gastos.
• Un proveedor de servicios de transporte utiliza predicciones de volumen mensual impulsadas por IA para reparaciones por tipo de vehículo para planificar y acumular gastos de mantenimiento, uno de sus mayores ítems de gastos.

La IA en su forma actual puede ofrecer numerosas formas de simplificar o eliminar procesos, aumentar la precisión y mejorar la eficiencia. A medida que las organizaciones continúan aprovechando los datos, se introducirán capacidades tradicionales de IA y nuevas capacidades de IA generativa que pueden cambiar drásticamente nuestro enfoque financiero tradicional.

Insights: ¿qué sigue?

La IA generativa ayuda a acelerar significativamente el paso del pensamiento a la acción, reduciendo sustancialmente el esfuerzo manual involucrado en la obtención de insights. Creemos que la IA generativa continuará integrándose sin problemas con la IA tradicional para mejorar aún más las percepciones y predicciones de formas innovadoras. Las organizaciones financieras usarán la IA generativa para proporcionar narrativas contextuales fáciles de entender que expliquen excepciones, anomalías y variaciones en predicciones frente a pronósticos, brindando análisis profundos, observaciones y acciones recomendadas para abordar problemas o aprovechar oportunidades. Estas narrativas contextuales permitirán una mayor difusión de percepciones en la cadena organizativa más allá del equipo de análisis y planificación financiera. Creemos que la IA generativa también proporcionará explicaciones de los factores específicos que influyen en una predicción dada. Esta explicabilidad de los modelos de predicción es fundamental para generar confianza y seguridad en los siempre escépticos usuarios financieros.

Guiar las finanzas hacia un futuro con un enfoque estratégico

Como líderes financieros, ahora podemos definir resultados impulsados por datos gracias a la sinergia de la IA tradicional y la IA generativa, alineándonos con nuestros objetivos operativos y estratégicos. Existen numerosos casos de uso para lograr insights, predicciones y acciones recomendadas para gestionar ingresos, costos, cobros, efectivo y capital; mejorar las operaciones a través del análisis de KPI; ejecutar proyectos estratégicos, negociaciones y transacciones financieras, y más. Con la adición de la IA generativa, nuestros equipos pueden obtener insights inteligentes y orientación, lo que les permite tomar decisiones proactivas y oportunas para lograr objetivos estratégicos.

Es importante señalar que no todos los procesos existentes serán inmediatamente mejorados por la IA, ya que hay un periodo de capacitación de la IA y refinamiento de los datos para ofrecer calidad, fiabilidad y confianza en la tecnología. Obtener los beneficios de la IA también requiere procesos impulsados por datos, lo que nos desafía a repensar los roles y responsabilidades organizacionales, incluso de manera transversal.

Los CFO deben hacer de la adopción de IA una prioridad estratégica ahora. Espera que lo normal sea la toma de decisiones proactiva, en tiempo real y basada en hechos, impulsada por datos e IA. Los equipos financieros deben adoptar estas capacidades de inmediato para establecer una base sólida de IA para resultados impulsados por datos, aprender y dominar las habilidades necesarias para lograr el mayor valor, y estar preparados para incorporar las capacidades más nuevas a medida que se introducen.

Esperar no es una opción.