Más confiabilidad y rapidez para su FP&A: Eleve el nivel de su gestión con IA

Las conversaciones sobre inteligencia artificial (IA) en el seno de las organizaciones de hoy son, por decir lo menos, inquietantes. En casi todas ellas, y en todos sus niveles, desde la más alta gerencia hasta los departamentos funcionales, el sentimiento generalizado es la preocupación por lo inevitable de asumirla más temprano que tarde y el tiempo requerido para incorporarla exitosamente en las operaciones.   Finanzas no constituye una excepción y luego de la aparición del ChatGPT en Noviembre 2022, es cada vez más frecuente preguntarse sobre su aplicabilidad para mejorar el desempeño de la planificación y análisis financiero (FP&A), una de las funciones esenciales en Finanzas, por cuanto mide la habilidad para anticiparse, prepararse y controlar la gestión operativa y estratégica de la organización, frente a los eventos del entorno.

En FP&A destaca la enorme proporción de tareas manuales que allí se realizan, dejando apenas espacio para analizar y evaluar los impactos que se derivarían de diferentes escenarios posibles. Si consideramos que para realizar, p.ej., la función presupuestaria las organizaciones cuentan con equipos de personas dedicadas a ejecutar tareas tales como ingresar datos, buscar y validar data relevante, conciliar, comparar y consolidar información proveniente de múltiples fuentes,y hasta preparar rutinariamente reportes para quienes lo requieren, es justificable que buena parte de la atención sobre lo aplicable de esta tecnología se oriente en esta dirección.  

Nuestra entrega de este mes resalta justamente esta mirada; los consultores de la empresa Datarails prepararon recientemente su Guía de Inteligencia Artificial para la Planificación y Análisis Financiero (Mayo 2023) en la cual nos ofrecen un detallado panorama de la aplicabilidad de la IA en esta especialidad financiera, desde definir lo que significa IA en la función FP&A, hasta repasar las diferencias entre aplicaciones relevantes, posibles beneficios y retos de su utilización, así como algunos de los impactos que se derivarían de su adopción.

¿Qué puede hacer la IA para la función FP&A?

Lo primero a señalar es el potencial de revolucionar y modificar radicalmente la forma en que trabajan los equipos. Al automatizar infinidades de tareas manuales –que se completarán gradualmente con mayor rapidez y precisión– los equipos deberán eliminar muchas de estas tareas en sus rutinas, se organizarán para ejecutar acciones de mayor valor y así aportar más a la toma de decisiones. Esto requerirá un esfuerzo organizacional para redefinir y reestructurar los equipos según nuevas cargas de trabajo, evaluar los aportes de sus integrantes, y definir expectativas y métricas de desempeño.

Una segunda opción transformadora en FP&A sería el uso de chatbots; aunque estos también pueden automatizar tareas repetitivas, más importante es su habilidad para capturar información y dar respuestas con rapidez. Dada la sensibilidad y criticidad de la información que se maneja en FP&A, los chatbots financieros tendrán que ser más precisos, actualizados y seguros que los ChatGPT actualmente disponibles, lo cual mejorará significativamente la colaboración entre Finanzas y la altagerencia.

El aporte más avanzado de IA sobre FP&A sería el análisis predictivo. Bastará que el usuario ingrese alguna data relevante en la plataforma y recibirá inmediatamente como respuesta, una pantalla plena de información con las ocurrencias más probables, basadas tanto en datos históricos como del mercado actual y muchos otros factores significativos. Aunque las habilidades predictivas actuales son limitadas, la expectativa de largo plazo es que la aplicación pueda “analizar” y hacer lo que los profesionales ejecutan hoy en día, pero con mucha máyor velocidad y precisión.  

¿Qué diferencias hay entre la IA, el aprendizaje de máquina (ML) y el análisis predictivo para la función FP&A?

Los tres conceptos están muy relacionados y a menudo, son usados como sinónimos, pero hay diferencias muy claras en cuanto a su posible aplicación en FP&A. Veamos:

La IA es una disciplina amplia que apunta a desarrollar máquinas inteligentes capaces de emular la inteligencia humana y ejecutar tareas que típicamente requieren esa capacidad; es decir, sistemas capaces de percibir, razonar, aprender y decidir. Mientras más específicos y enfocados en un dominio particular, serán más limitados en su alcance (IA limitada) en comparación con otros sistemas más abiertos y flexibles, que pueden ejecutar tareas intelectuales tal como lo haría un ser humano.

Las “maquinas que aprenden” (también conocidas como “aprendizaje de máquina” o Machine Learning: ML) se enfocan en desarrollar algoritmos y modelos que permiten que las computadoras “aprendan” autónomamente, a partir de la data que manejan y, como tales, son un subconjunto de la IA antes comentada. Los algoritmos de ML pueden analizar grandes conjuntos de data, identificar patrones y hacer predicciones (o sea, extrapolar), ya sea en forma supervisada, no-supervisada y/o reforzada

El análisis predictivo se refiere al uso de técnicas estadísticas, minería de datos y algoritmos de ML para analizar data histórica y con ella hacer predicciones sobre eventos y/o comportamientos futuros con data nueva y actual. Su principal propósito es descubrir patrones, relaciones y tendencias en la data, que permitan pronosticar tales eventos o comportamientos antes de su ocurrencia. Esto se hace utilizando algoritmos con los cuales “entrenan” a un modelo usando la data histórica y una vez probados, aplican el mismo modelo con data nueva, no probada, a fin de generar predicciones.  

¿Qué beneficios pueden derivarse de aplicar IA en FP&A?

Lo primero es que pueden visualizarse escenarios y tomar decisiones con información generada en tiempo real.  La capacidad de actuar consistentemente con rapidez es un problema recurrente en Finanzas. Procesos lentos y complejos, y el uso de data desactualizada (siempre ‘post-mortem’ y ocurrida hace una semana, un mes, un trimestre, etc…) obstaculizan el aprovechamiento de oportunidades que requieren de una acción inmediata. Disponer de información confiable en tiempo real generalmente constituye una enorme ventaja competitiva.

Lo segundo se refiere a los potenciales ahorros en costos de personal, que suelen ser muy altos en estos departamentos, y así mejorar los márgenes de ganancia. Aun si no fuere necesario reducir la nómina, una ventaja adicional es el tiempo disponible para la realización de tareas que verdaderamente requieren la habilidad, el juicio y/o el contacto humano.

Por último e igualmente importante, tenemos la reducción del error humano en el manejo de data y en la preparación de reportes, que ahora serían ejecutados consistentemente por programas diseñados para tal fin. El juicio y el criterio profesional se potencia al disponer de herramientas que facilitan el análisis y la detección de oportunidades.

¿Qué retos enfrenta la aplicación de IA en FP&A?

Para empezar, IA está aún lejos de convertirse en una herramienta de uso normal dentro de Finanzas, independientemente del área de especialidad. Los desarrollos en automatización de procesos financieros avanzan bien, pero el potencial de utilizar IA ampliamente todavía está por venir.  

El segundo gran problema de la IA hasta ahora es la escasa confiabilidad en el manejo de la data y los esfuerzos para implantar medidas que aseguren la confiabilidad de la plataforma han sido insuficientes; eso sin considerar las frecuentes discusiones sobre leyes y regulaciones que estarían por aprobarse, todo lo cual retrasará la adopción definitiva de estándares confiables para la seguridad de la data.

El último reto es entender y aceptar que la IA no va a solucionarlo todo... entender que se trata de una herramienta que puede ayudar mucho a mejorar la gestión financiera y, en particular, a FP&A aunque no suceda a corto plazo. La presencia humana, la colaboración y la toma de decisiones estratégicas y correctivas requerirán que las organizaciones sigan invirtiendo en sus equipos de FP&A, proveyéndoles de las mejores herramientas y procesos para mejorar el desempeño.

¿Serán reemplazados los trabajos en Finanzas por aplicaciones de IA?  

Sin duda, muchos puestos de trabajo –sobre todo aquellos que se basan en repetir tareas– irán perdiendo relevancia hasta desaparecer, en la medida en que una máquina o programa pueda ejecutar dichas rutinas. Pero al igual que ha sucedido con todos los avances tecnológicos en la historia, las industrias cambiarán en vez de desaparecer por completo y nuevos puestos de trabajo serán creados sobre habilidades diferentes.  Quienes sean capaces de usar estas innovaciones y hasta liderar su utilización, tendrán excelentes oportunidades.

Sin embargo, valdrá tener en cuenta algunas consideraciones sobre cómo la IA cambiará la carrera del profesional financiero:

• La nómina (headcount) de los grandes equipos financieros se reducirá, como resultado de la reducción de tareas manuales
• Será más difícil empezar una carrera en finanzas desde cero, ya que las posiciones de inicio generalmente están llenas de tareas manuales, por lo que se daría preferencia a quienes vengan ya con alguna experiencia, además de conocimientos tecnológicos
• Quienes logren mantenerse competentes y al día con los avances y herramientas tecnológicas tendrán más oportunidades que quienes no se adapten ni adquieran nuevas habilidades.