IA en finanzas: un enfoque híbrido para CFOs que mejora el análisis de datos, la toma de decisiones y la eficiencia empresarial.
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Mientras los directores financieros exploran las oportunidades y los retos que presenta la IA, un enfoque híbrido que combine capacidades extractivas y generativas puede ser la clave del éxito.
Se pregunta mucho si la inteligencia artificial puede ayudar a un director financiero ocupado con la automatización de procesos y la productividad de las tareas rutinarias, como la elaboración de presupuestos y los informes financieros. A medida que los directores financieros navegan por las complejidades de las finanzas modernas, se les presentan cada vez más los beneficios potenciales de la IA y, como la mayoría de los altos directivos, no pueden evitar el boom publicitario de que «la IA generativa lo resuelve todo».
Con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, la IA puede hacer cosas que ninguna persona puede lograr, pero ¿cómo ayudará esto a los directores financieros a tomar decisiones más informadas, agilizar los procesos e impulsar el crecimiento empresarial? Hay potencial, pero el camino a seguir no va a estar exento de dificultades. Los distintos tipos de IA, como la extractiva y la generativa, pueden aprovecharse para proporcionar información valiosa, mejorar la toma de decisiones y respaldar las operaciones y el crecimiento de la empresa.
IA extractiva: extraer información precisa y fiable de los datos existentes
La IA extractiva utiliza modelos de aprendizaje automático que se entrenan para analizar conjuntos de datos existentes con el fin de identificar patrones, tendencias y correlaciones. Este tipo de IA es especialmente útil para los directores financieros que necesitan extraer información de grandes conjuntos de datos, como informes financieros, estudios de mercado o el comportamiento de los clientes. La IA extractiva es «determinista», le hace la misma pregunta varias veces y siempre obtiene la misma respuesta, siempre que los datos subyacentes no hayan cambiado. No «alucina» como lo hace a veces la IA generativa.
Beneficios clave de implementar IA extractiva en las finanzas
• Mejora de las previsiones: Al analizar grandes volúmenes de datos históricos de forma rápida y precisa, la IA extractiva puede ofrecer información oportuna sobre el rendimiento operativo y ayudar a los directores financieros a realizar predicciones más precisas sobre los rendimientos financieros futuros.
• Mejora de la gestión de riesgos: La IA extractiva puede identificar riesgos y oportunidades potenciales analizando grandes conjuntos de datos internos y externos en tiempo real o casi real.
• Informes racionalizados: Las herramientas automatizadas de generación de informes impulsadas por IA extractiva pueden reducir el tiempo dedicado al análisis manual de datos, liberando recursos para tareas de mayor valor.
• Captura de conocimientos: La IA extractiva puede recopilar y organizar el conocimiento de los procesos internos que solo reside en las personas que realizan el trabajo, facilitando la planificación de la sucesión y respaldando prácticas de trabajo eficientes.
Desafíos clave al implementar IA extractiva en las finanzas
• Problemas de calidad de los datos: La IA extractiva es tan buena como los datos con los que se entrena. Los conjuntos de datos incompletos o de mala calidad pueden dar lugar a perspectivas imprecisas e informes incoherentes.
• Creatividad limitada: La IA extractiva está diseñada para analizar patrones y tendencias existentes, lo que no siempre da lugar al tipo de pensamiento innovador o creativo necesario para el desarrollo de estrategias empresariales.
• Coste: El entrenamiento de modelos de IA extractiva en grandes volúmenes de datos puede ser costoso, y puede ser necesario un reentrenamiento periódico si las áreas de aplicación cambian rápida y frecuentemente. La inferencia en tiempo real también puede resultar cara. La IA extractiva no siempre produce mejores resultados que los métodos convencionales, y puede ser mejor utilizar herramientas de análisis que no sean de IA.
• Seguridad y privacidad: El uso de servicios externos para la IA extractiva puede exponer información empresarial confidencial a los proveedores de servicios. Aunque muchas herramientas de IA extractiva pueden utilizarse internamente, los costes de infraestructura y los gastos operativos asociados pueden hacer que esta opción resulte menos atractiva.
IA Generativa: Desbloqueando potencialmente nuevas perspectivas a través de la «creatividad»
La IA Generativa se refiere a los modelos de aprendizaje automático que crean nuevos datos o contenidos basados en patrones aprendidos de conjuntos de datos existentes. Este tipo de IA tiene el potencial de mejorar la función financiera mediante la generación de nuevos conocimientos e ideas, en lugar de limitarse a analizar los ya existentes. También en este caso, la capacidad de examinar y refinar volúmenes muy grandes de datos ayuda a las herramientas de IA generativa a ofrecer ideas «nunca vistas».
Beneficios estratégicos de la IA generativa para CFOs y gestión financiera
• Pensamiento innovador: La IA generativa puede ayudar a los directores financieros a pensar de forma innovadora generando nuevas ideas y escenarios que podrían no haberse considerado de otro modo
• Mejora de la planificación de escenarios: Al crear múltiples resultados posibles para una situación dada, la IA generativa puede ayudar a los CFO a desarrollar planes de contingencia más completos y diseñar procesos para realizar un mejor seguimiento e informar sobre cambios imprevistos en las condiciones comerciales.
• Mejora de la toma de decisiones estratégicas: La IA generativa puede proporcionar a los CFO una gama de estrategias potenciales para alcanzar sus objetivos, en lugar de simplemente analizar los datos existentes.
Desafíos clave de la IA generativa en el entorno empresarial
• Falta de conocimientos especializados: Es posible que los modelos generativos de IA no siempre comprendan los numerosos matices y complejidades críticos de los procesos financieros o las especificidades de los entornos normativos. Los datos disponibles públicamente para el entrenamiento pueden no representar suficientemente los requisitos internos de un negocio o mercado específico.
• Resultados poco fiables: La calidad de los resultados de la IA generativa puede ser difícil de evaluar, ya que a menudo se basa en complejos algoritmos y supuestos patentados a los que los usuarios pueden no tener acceso. Los modelos pueden «alucinar», es decir, producir resultados que parecen estar respaldados por pruebas, pero que son inventados y se basan en datos falsos.
• Coste: Los modelos generativos de IA son caros de entrenar y pueden ser caros de usar. En ámbitos en los que el entorno empresarial cambia con frecuencia, puede ser necesario repetir el entrenamiento para que los modelos funcionen.
IA híbrida en finanzas: combinar análisis y generación para una toma de decisiones estratégica
Mientras los directores financieros exploran las oportunidades y los retos que presenta la IA, un enfoque híbrido que combine capacidades extractivas y generativas puede ser la clave del éxito. Al aprovechar los puntos fuertes de cada tipo de IA, los directores financieros pueden:
• Analizar eficientemente y hacer un uso productivo de los datos existentes: Utilizar la IA extractiva para analizar grandes conjuntos de datos e identificar patrones, tendencias y correlaciones que puedan utilizarse en la gestión diaria de las finanzas corporativas.
• Generar nuevos conocimientos: Aplique cuidadosamente la IA generativa para crear y examinar ideas y escenarios novedosos que puedan servir de base para la toma de decisiones estratégicas.
La IA tiene el potencial de revolucionar las finanzas proporcionando a los directores financieros potentes herramientas de análisis, previsión, gestión de riesgos y planificación de escenarios. Aunque hay que tener en cuenta importantes retos, un enfoque híbrido que combine capacidades extractivas y generativas puede ser la clave para desbloquear nuevos conocimientos y mejorar el rendimiento empresarial, reforzando el papel de la función financiera en el éxito del negocio.
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