Hoy en día, la mayoría de las empresas utilizan IA de alguna forma en sus procesos de gestión financiera y queda claro que resulta invaluable para mejorar la precisión y velocidad de distintas tareas de gestión, pero la realidad es que no todas perciben los mismos beneficios y no todas logran conseguir ventajas competitivas a partir de esta decisión.
¿Por qué? Porque para desbloquear el potencial de esta tecnología en esta área (y en cualquier otra), es necesario ir más allá de la simple adopción o uso esporádico; se necesita una integración estratégica y planificada, la cual se puede lograr con las prácticas adecuadas.
Estas mejores prácticas se pueden resumir en una lista de 12, y en este artículo exploramos cada una junto con su importancia y lo que implica seguirlas para que tu empresa pueda comenzar a tener resultados posibles tangibles al incorporar la inteligencia artificial en el manejo de sus finanzas.
Comprende a fondo las capacidades y riesgos de la tecnología
Primero que nada, la práctica más fundamental para lograr aprovechar la IA en tus finanzas empresariales es entender lo que esta tecnología puede hacer y lo que no puede lograr, así como los riesgos y oportunidades que trae consigo.
Este paso es vital, principalmente, para tener expectativas realistas sobre su uso y crear una estrategia de implementación que explote sus ventajas y mitigue sus riesgos y limitaciones.
A grandes rasgos, lo más importante que debes comprender es lo siguiente:
- La IA funciona procesando datos, analizándolos en busca de patrones, tendencias, errores, etc., e interpretándolos para brindar un producto final, que puede ser desde un resumen hasta una recomendación o pronóstico.
- Al realizar tareas de análisis de forma autónoma, la IA elimina muchos de los sesgos, distracciones y errores que pueden influir en el trabajo humano, llevando a una mayor productividad y mayor precisión en procesos de gestión.
- Sin embargo, no es inmune totalmente a sesgos o errores incluidos en los datos analizados, y puede brindar resultados falsos o malinterpretar instrucciones, así como omitir líneas críticas de datos.
- Tampoco puede entender los matices del lenguaje, las relaciones humanas o incluso leyes; solo puede analizar información y hacer predicciones con base en ella. Por ejemplo, herramientas como ChatGPT no entienden el lenguaje, solo hacen predicciones matemáticas en torno a la probabilidad de que una palabra sea la siguiente en un enunciado.
¿Cómo manejar estas características? El resto de las prácticas te ayudará.
Define metas y prioridades antes de tomar cualquier decisión
Sin metas y prioridades claras en el uso de la IA en finanzas u otra área, es difícil tomar decisiones coherentes que respondan a una necesidad real y existe el riesgo de que se inviertan grandes cantidades de recursos en soluciones irrelevantes o de que se trabaje en múltiples proyectos a la vez sin avanzar en ninguno significativamente.
Entonces, antes de aprovechar esta tecnología, es importante saber lo que deseas lograr con ella y en qué áreas debería utilizarse primero. Para ello, piensa en los problemas de gestión financiera que enfrenta tu empresa hoy y en el nivel de importancia de cada uno de acuerdo con su impacto.
Considera diferentes opciones de herramientas o proyectos de IA
Una vez que cuentas con prioridades claras, puedes empezar a evaluar el tipo de implementación que tu empresa requiere o puede adquirir. Entre estas opciones, destacan el uso de modelos como Claude y ChatGPT, el uso de herramientas especializadas de finanzas o la creación de un modelo desde cero.
Algunos de los factores más importantes a tomar en cuenta en tu decisión son los costos del proyecto (modelos comunes suelen ser más asequibles que proyectos ambiciosos) y el nivel de complejidad de los problemas a solucionar (mientras más especializada sea la solución, más capaz será de resolver problemas difíciles).
Evalúa la posibilidad de utilizar diferentes soluciones de IA para distintas tareas
Claro, también existe la opción de aprovechar diferentes soluciones para diferentes problemas o tareas, según sus capacidades particulares, y esto es algo a tener en mente para llegar a una implementación más eficiente y personalizada.
Por ejemplo, sistemas especializados son capaces de realizar análisis o proyecciones financieras más complejas con muchos menos problemas y márgenes de error, pero modelos generales pueden ser muy prácticos para realizar análisis rápidos o hacer un brainstorming de estrategias financieras.
Al seguir esta práctica, solo no olvides monitorear los costos de cada herramienta y trata de equilibrar su uso, pues las inversiones en IA pueden perder su rentabilidad rápidamente si se gasta en ellas sin pensarlo 2 veces.
Relacionado: ¿Cuánto presupuesto le debes asignar a la integración de IA en tu empresa?
Enfócate en integrar la IA en procesos y sistemas actuales
Ver la implementación de IA como la mera adquisición de herramientas es un error que lleva a soluciones sin utilizar, pero que aun así generan costos, resultados atrasados y un uso desconectado que genera ineficiencias en lugar de solucionarlas.
Por el contrario, una adopción de valor integrará las herramientas elegidas en procesos y tareas concretas, de tal forma que cualquier responsable de estos entienda cuándo es momento de ocuparlas y cómo hacerlo.
Igualmente, buscará conectar nuevas herramientas con sistemas actuales para una comunicación de datos óptima entre tecnologías, que no requiera registros manuales y propensos a errores cada vez que la información de una solución necesita ser transmitida hacia otra.
Invierte tiempo y esfuerzo en alimentar la IA con datos organizados y de calidad
Ya sea que decidas invertir en un modelo personalizado o que optes por uno preconstruido, el desempeño y los productos de este dependen, en su mayoría, de un solo factor: la calidad de los datos proporcionados.
Cuando una IA es entrenada o alimentada con datos incompletos, limitados, erróneos, sin formato o, en general, por debajo de cierto estándar de calidad, el resultado serán productos deficientes, ocasionados por un sistema que no puede visualizar información correctamente o que tenderá a dar outputs poco confiables.
Por esto, invertir tiempo y recursos en una gestión de datos adecuada con bases limpias, organizadas y en las que se puede confiar, es parte crucial de un uso óptimo de IA.
Capacita a tu equipo
Aunque la cantidad de individuos que dominan la IA en el contexto financiero va en aumento, aún se trata de un grupo limitado de talento, difícil de encontrar y retener. Sin embargo, suficientes capacidades y conocimientos en el uso de inteligencia artificial son cruciales para que la integración de esta tecnología sea más rápida y genere mejores resultados.
Considerando todo esto, suele ser necesario y recomendable entrenar a tu equipo de finanzas en el aprovechamiento de la IA para desbloquear el potencial de la tecnología cuanto antes, en lugar de gastar demasiado tiempo encontrando un perfil de talento muy poco común.
Inicia con un proyecto pequeño y aislado
Pocas organizaciones tienen el nivel de experiencia y conocimiento para llevar a cabo una integración de IA ambiciosa de forma rápida, estructurada y exitosa, sin efectos colaterales en otras áreas operativas o cuellos de botella.
Es por esto que lo más seguro es iniciar con un proyecto de menor tamaño y con pocas conexiones con procesos importantes o complejos, de tal forma que exista cierto margen de tiempo y error para corregir ineficiencias o problemas antes de una integración mayor que pueda tener repercusiones negativas si no se realiza adecuadamente.
No olvides el criterio humano
Incluso si la IA reduce en gran medida sesgos emocionales y cognitivos, no es vulnerable a fatiga u otras variables similares y es entrenada con datos de calidad, existe la probabilidad de que omita información, malinterprete instrucciones o cometa otro tipo de errores.
Es por esto que una buena práctica en la actualidad consiste en utilizarla siempre en conjunto con criterio y verificación humana dedicada a detectar inconsistencias y problemas y realizar ajustes antes de que un producto generado por IA sea utilizado para tomar decisiones financieras con un impacto real.
En efecto, la inteligencia artificial está evolucionando rápidamente y ya es capaz de realizar múltiples tipos de tareas con precisión, pero no es infalible, así que respaldarla con la perspectiva humana es algo crítico.
Prioriza la seguridad de los datos
Especialmente en el ámbito financiero, en donde los datos necesarios para que la IA desempeñe su labor son altamente sensibles y privados, es importante que cualquier esfuerzo de implementación tenga como prioridad principal la seguridad de la información.
¿Cómo asegurarla? Si estás creando un modelo desde cero, puedes tener mayor control sobre este aspecto. Pero, si estás utilizando una herramienta externa, necesitas asegurarte de que su proveedor no utilice los datos proporcionados para entrenarla y tendrás que contratar las versiones enterprise de modelos comerciales, en lugar de sistemas gratuitos que se alimentan constantemente de nuevos datos.
Para evitar que la información se mantenga en manos de empleados relevantes, también es buena idea que implementes contraseñas y controles de seguridad internos que eviten el acceso de personal no autorizado a datos sensibles.
Te podría interesar: Impacto de la inteligencia artificial en los negocios
Establece métricas claras de éxito
¿Cómo saber si tus inversiones y estrategias están generando un beneficio? Establecer KPI y métricas de éxito te permitirá determinarlo adecuadamente, de forma que puedas entender objetivamente si tu plan de implementación está teniendo los resultados que debe crear o si debes ajustar o cambiar de camino.
Contar con un KPI principal es buena idea para medir éxito a nivel general, pero también es aconsejable fijar otras métricas que cuantifiquen otros aspectos decisivos de éxito, tales como eficiencia, productividad, nivel de uso, tiempo ahorrado, etc.
No temas realizar ajustes
Finalmente, si cierto enfoque no funcionó o una herramienta no brindó los beneficios para los cuales se adquirió, lo mejor que puedes hacer es realizar ajustes en tu estrategia o hacer un cambio más significativo en vez de continuar invirtiendo con la esperanza de que más tiempo, esfuerzo o dinero logre un avance.
Tal vez hay ocasiones en las que un poco más de inversión puede solucionar un problema particular de integración, pero lo cierto es que en la gran mayoría de los casos sería más conveniente aplicar ajustes para obtener mejores resultados.
Si bien un proyecto de gran magnitud o una inversión considerable de IA en finanzas podría traer consigo un retorno valioso, esto no es ninguna garantía y son prácticas como estas las que, a fin de cuentas, determinan si una estrategia será exitosa o no, sin importar los recursos invertidos en ella.
Para empezar cuanto antes el camino de tu empresa hacia un área de finanzas impulsada por inteligencia artificial, recuerda que Xepelin es tu mejor aliado.
Sin costo alguno, Xepelin te brinda acceso a una plataforma de gestión financiera que, al conectarse con tu sistema de facturación, automatiza el registro de datos financieros y aprovecha el poder de la IA para anticipar problemas y oportunidades y brindar consejos relevantes.
Todo en un solo sistema que también te proporciona acceso al financiamiento que tu empresa pueda necesitar y herramientas para automatizar cobros, pagos, conciliaciones y más.
¿Cómo puedes empezar? El único paso a seguir: crear una cuenta en Xepelin.
Xepelin ofrece tecnología financiera para todo negocio. Centraliza, controla y gestiona las finanzas de tu empresa en un solo lugar.
