Previsiones: de estáticas a dinámicas
Con un ritmo empresarial más rápido, la previsión tradicional se está convirtiendo en un lastre. Los equipos financieros trabajan con datos históricos que producen previsiones que a menudo se han quedado obsoletas cuando se comparten. La IA cambia esto al permitir que las previsiones evolucionen dinámicamente a medida que hay nuevos datos disponibles.
La IA generativa va incluso más allá al crear recomendaciones dinámicas. Por ejemplo, si las ventas caen inesperadamente en una región clave, la IA generativa no solo revisa las proyecciones de ingresos sino que además sugiere ajustes específicos, como reasignar presupuestos de marketing o aumentar el inventario en áreas de alto rendimiento. Como resultado, la previsión se convierte en un proceso continuo que impulsa la toma de decisiones.
Con la aplicación de múltiples modelos de IA distintos, la previsión se convierte en una herramienta adaptativa. En lugar de depender de supuestos fijos, los equipos financieros pueden acceder a flujos de datos activos (cifras de ventas diarias, actualizaciones de la cadena de suministro e indicadores de cambios del mercado) y recibir estrategias interactivas en tiempo real.
Gestión de riesgos reinventada
La IA permite a los CFO gestionar los riesgos en tiempo real al identificar anomalías sutiles que los sistemas tradicionales podrían pasar por alto. Las herramientas de IA analizan todo tipo de variables (comportamientos de pago de los clientes, indicadores geopolíticos, métricas de rendimiento de la cadena de suministro, etc.), identificando amenazas que exigen atención inmediata.
Por ejemplo, la IA puede ayudarle a detectar riesgos crediticios semanas antes que sus homólogos humanos, detectar rápidamente actividades fraudulentas o identificar la inestabilidad financiera de un proveedor antes de que haya disrupción en las operaciones. En estos casos, la IA no sustituye al juicio humano sino que lo amplía, permitiendo a los líderes tomar medidas preventivas.
Democratización de la toma de decisiones
En muchas empresas, el análisis predictivo era una tarea exclusiva de FP&A y los insights obtenidos se transmitían lentamente a otros equipos. Este enfoque compartimentado ya no es viable en un entorno donde las decisiones deben ser rápidas y transversales. La IA democratiza los datos al crear una plataforma unificada donde los líderes de todos los departamentos pueden acceder a insights en tiempo real.
Para los CFO, esto significa equipar a cada función (desde RRHH hasta operaciones, marketing y ventas) con la inteligencia financiera que necesitan para alinear sus estrategias. Un tablero de mando compartido puede poner de relieve los efectos de las tendencias de gestión de inventario en los ingresos o las repercusiones que los cambios en la demanda tienen en los requisitos de recursos. De ese modo, todas las partes interesadas siguen las mismas pautas. ¿El resultado? Decisiones más rápidas y mejor coordinadas que potencian el valor empresarial.
Aprovechamiento de oportunidades ocultas
El papel de la IA en las finanzas no se limita a la reducción del riesgo, también sirve para encontrar valor donde otros no pueden verlo. Los modelos de IA predictivos analizan puntos de datos a una escala y profundidad que ningún equipo humano podría emular, revelando patrones y oportunidades que a menudo están ocultos a simple vista.
Veamos el ejemplo de la fijación de precios de un producto. La IA podría identificar tendencias microrregionales (zonas geográficas específicas donde existe una mayor elasticidad de los precios), lo que permitiría a los CFO orientar estrategias de fijación de precios localizadas que optimicen los márgenes. De manera similar, la tecnología de IA puede prever qué segmentos de clientes tienen más probabilidades de optar por ofertas de primera gama, lo que proporciona claridad para inversiones específicas.