La IA está transformando la función de FP&A al proporcionar mejores datos, insights más rápidos y análisis inteligentes a escala. Pero, para aprovechar los beneficios, las empresas deben comprender el estado actual de la IA en el área de finanzas.
En este artículo tratamos:
Los equipos de planificación y análisis financieros (FP&A) ya no elaboran presupuestos y previsiones como lo hacían antes, y eso es algo bueno. La inteligencia artificial (IA) ha transformado la planificación financiera: de proceso estático y retrospectivo a estrategia dinámica basada en datos e impulsada por tecnología de vanguardia.
En 2025, la IA permitirá a los equipos de planificación y análisis financieros tomar decisiones fundamentadas, en tiempo real, para que sus empresas se mantengan ágiles y preparadas para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado.
Con la IA integrada en la función de FP&A, los CFO y los responsables financieros ya no tienen que basarse en su instinto. Ahora tienen acceso a insights actualizados que permiten una toma de decisiones más inteligente y respaldada por datos a todos los niveles. A medida que la IA en FP&A continúa evolucionando, es crucial mantenerse a la vanguardia de las tendencias e innovaciones emergentes, para que los equipos financieros mantengan una ventaja competitiva.
La IA no es un concepto del futuro en FP&A: ya está transformando activamente el modo en que operan los equipos financieros hoy en día. Según el reciente Informe global de indicadores de IA para los CFO, la planificación financiera es una de las principales áreas de transformación de la IA en todos los ámbitos.
Las operaciones financieras se han beneficiado casi universalmente de la adopción de la IA. Los equipos de finanzas destacaron particularmente las previsiones y las decisiones sobre presupuestos (34 %), el soporte a la planificación estratégica (32 %) y la planificación de escenarios (32 %) como áreas en las que veían valor inmediato.
La IA se está convirtiendo en el pilar de la planificación y los análisis financieros (FP&A) modernos y con ello surgen beneficios y retos clave que es importante conocer y abordar. Si bien las herramientas basadas en IA mejoran áreas como la previsión y la automatización, otras (como la seguridad y la colaboración empresarial) requieren un tratamiento cauteloso.
Para los líderes empresariales es fundamental comprender cómo afectará la implementación de la IA a los equipos de planificación y análisis financieros. Estos son los principales beneficios y retos planteados por la adopción de la IA en los workflows financieros.
Es indudable que los equipos financieros que adoptan la IA obtienen una ventaja competitiva, con un acceso a mejores datos, mayor eficiencia y una colaboración más robusta. Las principales ventajas de la IA en FP&A incluyen:
A pesar de sus claras ventajas, la adopción de IA en FP&A presenta obstáculos que las empresas deben abordar proactivamente para aprovechar al máximo el potencial de la IA. Entre esos obstáculos se incluyen los siguientes:
La IA está transformando el área de FP&A, pero sus consecuencias dependen de lo bien que se adapten las empresas. El enfoque correcto no es solo una cuestión de innovación, también garantiza que las empresas implementen la IA de manera responsable, segura y de un modo que realmente mejore la toma de decisiones financieras.
Según el informe global de Workday sobre indicadores de IA para los CFO, la planificación financiera se encuentra entre las principales áreas empresariales de transformación para la IA y el ML.
El siguiente paso en la evolución de la IA en FP&A no es solo una cuestión de eficiencia y escala, se trata de conseguir sistemas más inteligentes y autónomos que mejoren la previsión, la toma de decisiones y la estrategia financiera. A medida que crecen las capacidades de la IA, los equipos financieros tendrán que afrontar nuevos retos, desde garantizar que los conocimientos de IA sean transparentes hasta integrar una planificación financiera personalizada en tiempo real. Las siguientes tendencias perfilarán el futuro.
La previsión con IA se está volviendo más autónoma. Los sistemas de previsiones con IA ya no requieren una recalibración manual regular, porque aprenden de datos nuevos, ajustan supuestos dinámicamente e integran indicadores económicos externos para producir pronósticos financieros casi instantáneos.
Esto está generando un cambio profundo en la forma en que los equipos financieros elaboran sus previsiones. En lugar de realizar análisis frecuentes (y que consumen mucho tiempo), los equipos pueden simplemente supervisar modelos autoajustables que detectan automáticamente cambios importantes, a menudo antes de que se materialicen en el mercado. A su vez, las empresas pueden ajustar proactivamente las estrategias para aprovechar las oportunidades, mejorar la gestión de riesgos y reducir los errores humanos.
A medida que aumenta la popularidad de los modelos autónomos, los equipos de planificación y análisis financieros deben tener en cuenta la posible naturaleza "hermética" de los modelos de IA que no cuentan con procesos de toma de decisiones claros y explicables, por lo que plantean riesgos de cumplimiento normativo y seguridad.
"Los marcos legales y reglamentarios tradicionales, creados en torno a la toma de decisiones humanas, afrontan retos al vérselas con la naturaleza hermética de la IA", según explica el experto en derecho internacional Joshua Dupuy en un análisis reciente para Reuters.
"El dilema de una IA cuyas decisiones se basan en una lógica que no es transparente ni fácilmente comprensible complica la asignación de responsabilidades, especialmente cuando dichas decisiones conducen a resultados adversos o riesgos sistémicos".
Los marcos de IA explicable (XAI) combaten este reto, garantizando la transparencia y auditabilidad de las predicciones generadas por IA. XAI proporciona visibilidad sobre cómo llegan a sus conclusiones los modelos de IA para que los equipos puedan comprender, validar y confiar en el razonamiento en el que se basan los insights de la IA.
Las empresas que no demuestren cómo generan insights sus modelos de IA corren el riesgo de recibir penalizaciones reglamentarias, incurrir en responsabilidades jurídicas o ver dañada su reputación. Si los modelos de IA desarrollan sesgos no deseados (como favorecer la rentabilidad a corto plazo, en lugar de la sostenibilidad a largo plazo), las empresas también podrían tomar decisiones financieras que merman la confianza de los accionistas.
Para mitigar estos riesgos, los responsables financieros deben priorizar la XAI para crear modelos de IA que proporcionen justificaciones claras y auditables para sus recomendaciones. Al adoptar la IA en FP&A, las empresas también deberían invertir en marcos de ética de IA para mantener sus sistemas de IA de FP&A alineados con sus valores corporativos, los requisitos legales y las expectativas de las partes interesadas.
"El dilema de una IA cuyas decisiones se basan en una lógica que no es transparente ni fácilmente comprensible complica la asignación de responsabilidades".
Joshua Dupuy, Law Expert, Reuters
Previamente FP&A era una función cuantitativa y basada en métricas como los ingresos,los costes y los indicadores económicos para guiar la planificación financiera. Pero, hoy en día, el procesamiento de lenguajes naturales (PLN) impulsado por IA añade una nueva dimensión: la capacidad de analizar la actitud del mercado, la psicología del consumidor y las reacciones de los inversores para anticipar las tendencias financieras antes de que se materialicen.
Mediante la integración de fuentes de datos alternativas como redes sociales, transcripciones de llamadas de inversores y comportamientos de compra de los consumidores en tiempo real, el PLN ayuda a los equipos de planificación y análisis financieros a detectar señales tempranas de cambios en la demanda, tendencias bursátiles y cambios en la actitud de los inversores.
Con información no cuantitativa, los equipos de planificación y análisis financieros pueden anticipar mejor los cambios en el mercado que las métricas tradicionales podrían pasar por alto. Las actitudes y las pautas de comportamiento aportan más a los análisis financieros, al proporcionar una visión más completa de los riesgos y las oportunidades. A medida que la IA mejora, estos insights más detallados serán una herramienta fundamental para una planificación financiera más adaptable e integral.
La IA está permitiendo una toma de decisiones cada vez más personalizada y basada en datos. En lugar de depender de estrategias financieras generales y top-down, ahora los equipos de planificación y análisis financieros pueden adaptar los conocimientos, las previsiones y las recomendaciones a unidades empresariales, funciones e incluso a encargados de la toma de decisiones específicos.
Por ejemplo, las herramientas de IA de FP&A pueden evaluar las tendencias de demanda regional para los equipos de ventas, ajustar las proyecciones de flujo de caja según la volatilidad de la cadena de suministro para las operaciones o generar recomendaciones presupuestarias muy específicas para los responsables de proyecto.
Con este nivel de planificación financiera que tiene en cuenta el contexto, cada persona a cargo de tomar decisiones tiene acceso a insights pertinentes para sus retos y objetivos específicos, lo que mejora la transparencia y la confianza en las finanzas. Cuando las partes interesadas reciben orientación financiera directamente alineada con su trabajo, es más probable que colaboren con los equipos de planificación y análisis financieros y sigan sus recomendaciones.
La colaboración con un experto en IA es la manera más segura para que los equipos de planificación y análisis financieros eviten riesgos y avancen en el proceso de adopción de IA con confianza.
A medida que la tecnología de IA continúa transformando la función de FP&A, los responsables financieros no deben limitarse a comprender estas tendencias, sino centrarse en la implementación estratégica. Integrar con éxito la IA en FP&A no consiste solo en adoptar nuevas soluciones, requiere un cambio de mentalidad, procesos y cultura.
Para empezar, los responsables financieros y los equipos de planificación y análisis financieros deben seguir estos pasos:
La colaboración con un experto es la manera más segura de evitar riesgos y avanzar en el proceso de adopción de IA con confianza. ¿Quiere dar ya el siguiente paso? Descubra cómo Workday Adaptive Planning puede ayudar a su empresa a mantenerse a la vanguardia en un panorama financiero impulsado por IA.
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