Los CFO usan IA y ML para abordar la carencia de talento de finanzas

Con su potencial de fortalecer de formas aún insólitas a las funciones empresariales, es natural que la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) hayan captado el interés de quienes desean prepararse para un futuro inminente. 

Entretanto, hay numerosas oportunidades de usar IA y ML en las empresas que comienzan su transformación digital, especialmente en las funciones de finanzas

Las finanzas están en peligro de quedar rezagadas en los ámbitos de la IA, la automatización e incluso en el de los analytics convencionales, en opinión de Tom Davenport (autor de All in on AI: How Smart Companies Win Big With Artificial Intelligence; President’s Distinguished Professor del Babson College; integrante de la MIT Initiative for the Digital Economy; y profesor visitante en la Saïd Business School, University of Oxford).

En un webcast reciente organizado por Fortune y patrocinado por Workday, Davenport, Vanessa Kanu (CFO de TELUS International), Katie Rooney (CFO de Alight Solutions) y Philippa Lawrence (vicepresidenta y Chief Accounting Officer de Workday) hablaron de la implementación de tecnologías avanzadas en las empresas con el fin de abordar las carencias de talento en el área de finanzas. 

Davenport comentó que una encuesta realizada por él hace unos años sugería que los departamentos de recursos humanos (RRHH) estaban muy por delante de los de finanzas en lo relativo al uso de análisis predictivos y machine learning. 

Al margen de la utilidad de IA y ML para transformar la empresa, Davenport hizo hincapié en que las tecnologías existentes pueden liberar tiempo para que las personas realicen funciones de alto rendimiento. En su opinión, la tecnología no será un mero sustituto del headcount.

"IA es una herramienta generalmente orientada a tareas. No reemplaza puestos totalmente, ni mucho menos procesos de gestión completos", dijo. "Para que el efecto sea considerable, hay que tomar diversos casos de uso menores y sumarlos unos a otros". 

Davenport señaló que las organizaciones financieras también han empezado a examinar casos de uso de IA y ML para evaluar la forma en qué áreas como el servicio de atención al cliente o actividades de aprendizaje de los empleados generan rendimiento financiero y para cuantificar el valor que aportan a la empresa.

Davenport añadió que las organizaciones de auditoría ya utilizan la automatización para leer contratos a fin de determinar responsabilidades y medir el rendimiento. Y dijo que seguirá siendo preciso que los CFO y los auditores revisen el producto final y aprueben los resultados finales. "Nunca le pediremos a un sistema de IA que haga eso: porque no puede hacerlo", puntualizó. 

Davenport indicó que la IA y el ML siguen siendo funciones probabilísticas. "Todo el machine learning se basa en estadísticas y en predicciones estadísticas", dijo. "Si hay un área en la que es esencial obtener la respuesta correcta, seguirá a cargo de los humanos".

A pesar de la notoriedad alcanzada por ChatGPT en estos últimos meses, las mayores ventajas empresariales propiciadas por la tecnología en el futuro próximo seguramente se obtendrán con la automatización de tareas repetitivas. "Hay cantidad de oportunidades a través de la automatización robótica de procesos (RPA) para tareas financieras previsibles relativamente estructuradas, tareas que implican la extracción de información de un sistema para colocarla en otro", dijo Davenport. "Es realmente útil para esos casos". 

Una sólida estructura de datos apta para IA  

"La calidad de la IA y la de los insights depende de lo buenos que sean los datos subyacentes", afirmó Rooney. Y añadió que mantener una sólida estructura de datos es una de las prioridades de Alight Solutions, un proveedor de servicios y tecnología de capital humano, con sede en Illinois, que sirve a un 70 % de las empresas Fortune 100. "Nos hemos centrado antes que nada en optimizar la infraestructura de datos", dijo. "Tenemos todos nuestros sistemas —finanzas, RRHH, en todos los países— en Workday, y eso ha ayudado a equilibrar los equipos".

Esa estructura de datos es crítica para posibilitar una clara toma de decisiones basada en datos. "Nuestra estrategia radica en garantizar que tenemos una fuente de datos unificada y abarca más allá de las finanzas", afirmó Rooney. "Y además debe sacar el máximo partido en toda la empresa".

La IA y el ML pueden ayudar a las personas

Kanu dijo que la automatización tenía el fin de apoyar a los empleados de TELUS International —una empresa tecnológica de Canadá que ofrece servicios de TI y soluciones digitales de nueva generación— "haciéndolos más eficientes y capacitándolos para centrarse en tareas más estimulantes y relevantes". Por ejemplo, TELUS International usa un bot de RRHH para gestionar más de la mitad de las consultas de los empleados. Así estos tienen más tiempo para centrarse en funciones de más alto nivel. 

Según Kanu, su empresa tiene el cometido de contratar a escala en todo el mundo personal altamente cualificado para apoyar a los clientes. Y la tecnología ha ayudado a la empresa a agilizar el reclutamiento, ampliar el acceso a grupos de talento internacionales y aumentar el compromiso de los candidatos. Y Kanu añadió que, en un momento en que los contables escasean, la IA y el ML pueden mejorar el reclutamiento y las iniciativas de retención. 

"Contratamos personal titulado. Contratamos gente realmente inteligente y luego vamos y los desperdiciamos supeditándolos al uso de Excel", explicó Kanu. "Excel no tiene nada de malo. Me encanta, pero está claro que no es óptima para generar valor, específicamente de nuestro personal de finanzas y contabilidad".

Kanu afirmó que hay una oportunidad de desarrollar talento de contabilidad y finanzas mejorando la experiencia del empleado, sustituyendo tareas repetitivas por trabajo estratégico y haciendo que esas funciones colaboren mejor con otras dentro de la empresa. Añadió que la gestión de celdas en una hoja de cálculo no estimula plenamente la capacidad intelectual de los empleados. Y la automatización puede cambiar eso mediante el uso de IA y ML.

"Para mí, se trata de una cuestión personal, porque la automatización es clave para aprovechar el valor de los integrantes de nuestro equipo", dijo. "Las personas quieren contribuir a marcar la diferencia".

Los efectos de la automatización en los roles laborales

Según Rooney, la automatización seguramente hará que los responsables financieros cambien sus planteamientos sobre el talento. Y citó los posibles efectos de la tecnología de IA y ML en el talento de otros países. Pero recalcó que no se trata simplemente de usar la automatización para reemplazar empleados por regiones. "La cuestión de qué áreas más podemos estandarizar más para obtener el máximo provecho de las tareas cotidianas está relacionada con roles y procesos específicos".

Pero, según Rooney, se seguirán requiriendo personas para evaluar las implicaciones que las decisiones basadas en datos tienen en los clientes y en la cultura. "Estoy segura de que lo que el modelo nos dice hoy es distinto de lo que nos dirá mañana", añadió. "El factor humano es crítico para interpretarlo y actuar en consonancia".

En opinión de Kanu, la IA no eliminará la necesidad de usar la inteligencia humana. "El tipo de trabajo que hacemos simplemente evolucionará con el tiempo", puntualizó. "Todo lo que requiera ideas complejas o la creación de relaciones, o dedicar tiempo a los inversores y las principales partes interesadas, y la gestión del consejo de administración: skills como esas no van a desaparecer de la noche a la mañana a causa de la automatización".

Liderar mediante cambios tecnológicos

"Hemos adoptado este enfoque de IA y ML orientado a las personas, en el que las máquinas son compañeros de trabajo, no sustitutos", dijo Lawrence, dejando entrever la visión de la IA en Workday. 

Lawrence también preguntó cómo han trabajado los responsables financieros con sus equipos para adoptar la IA y el ML.

"Esencialmente, deberían ser una herramienta que nos ayude a trabajar de modo diferente, a ofrecer insights de modo diferente y a liberar capacidad para asociarnos de modo diferente con nuestros equipos empresariales", dijo Rooney. "El cambio es difícil, especialmente en el área de finanzas. Pero cuando ayudas a que los empleados vean el valor potencial si hacen las cosas de otro modo, da resultados. En mi caso, ha servido con ponerme manos a la obra y demostrar cómo pueden ser las cosas".

Kanu señaló que el ritmo de los cambios puede ser abrumador, especialmente con la conmoción creada en torno a la IA generativa y usos como los de ChatGPT. Y añadió que conviene empezar poco a poco.

"Hay que centrarse en los casos de uso más relevantes para la empresa y el sector e ir creando conocimientos a lo largo del tiempo", dijo. "No estamos intentando convertir a nuestro departamento de finanzas en expertos digitales. No van a tener que trabajar para el departamento de TI, ni van a crear sus propias aplicaciones, al menos de momento. Si fragmentamos la labor, es mucho más fácil de asumir para el equipo".

Kanu añadió que su departamento de finanzas estaba creando un equipo destinado a facilitar el proceso de transformación e incrementar el uso de las herramientas de automatización existentes. "He constatado que, a pesar de la reticencia a los cambios, por lo general todo el mundo quiere un resultado que facilite su trabajo", dijo. "El mayor impedimento suele ser el tiempo".

Vea el webcast de Fortune "Emerging CFO: Addressing the Talent Gap With Advanced Technologies".