Cómo mejorar la eficacia de sus operaciones financieras con la IA generativa

Si bien es posible que haya aprendido sobre la inteligencia artificial (IA) generativa, es posible que no sepa lo que significa para el futuro de las finanzas y la contabilidad (F&A). Como su nombre indica, genera imágenes, música, voz, código, vídeo o texto, a la vez que interpreta y manipula datos preexistentes. Para los líderes de F&A, esto significa que puede tener la capacidad de transformar datos financieros, como informes de rendimiento empresarial, comentarios y narrativas. Aunque la adopción de la IA puede parecer desalentadora, la flexibilidad y escalabilidad de los modelos fundacionales emergentes acelerarán sin duda la adopción de la IA, ya que las empresas están capacitadas para poner la IA a trabajar en el núcleo estratégico de los procesos de F&A.

A medida que encuentre nuevas soluciones de IA generativa y modelos fundacionales de IA únicos para F&A, es posible que se sienta abrumado por todas las opciones. Será importante que sea selectivo y confíe en que el modelo que elija pueda acelerar eficazmente la adopción y reducir el tiempo de obtención de valor para su caso de uso de F&A en general.

Las narrativas de los informes financieros (así como los comentarios) desempeñan un papel fundamental a la hora de proporcionar conocimientos significativos y una comprensión contextual del rendimiento financiero de una empresa. Los analistas financieros elaboran estas narrativas actualmente, pero este enfoque lleva mucho tiempo. Debemos transformarnos de los procesos manuales (que requieren un análisis meticuloso, el pensamiento crítico y habilidades de comunicación eficaces) a procesos con IA que agilicen y mejoren la eficiencia operativa.

Reconocemos que las empresas a menudo se enfrentan a varios retos a la hora de crear informes y descripciones, entre los que se incluyen:

• Complejidad de la información financiera: los informes financieros contienen grandes cantidades de información, y condensar esta información en una narrativa concisa y comprensible puede ser un impulso significativo.
• Interpretación y contextualización: los informes financieros deben ofrecer conocimientos que vayan más allá de las cifras que presentan y proporcionar un contexto significativo que ayude a interpretarlas. Si se ejecutan mal, estos informes pueden limitar nuestra capacidad para explicar los controladores subyacentes del rendimiento.
• Adaptación a los distintos stakeholders: los informes financieros sirven a varios stakeholders, incluidos inversores, analistas, reguladores y empleados. El acto de adaptar las narrativas y los comentarios para abordar las necesidades de los diferentes stakeholders es todo un reto. Proporcionar a cada uno de estos grupos información relevante, comprensible y detallada puede requerir mucho trabajo.
• Puntualidad y cumplimiento: los informes financieros deben ejecutarse de acuerdo con plazos y plazos estrictos. Las empresas se enfrentan al desafío de recopilar, analizar y compilar información financiera de diferentes fuentes. Dada esta limitación, la carga de trabajo reduce el tiempo disponible para análisis y comentarios reflexivos. Esto da lugar a narrativas que no son tan completas ni perspicaces como deberían.

A pesar de estos desafíos, estamos seguros de que la implementación estratégica de la IA generativa en F&A conducirá a mejoras en la productividad y agilizará las operaciones de F&A.

Por ejemplo, hemos ilustrado cómo la IA generativa puede mejorar los tiempos de ciclo al generar narraciones y comentarios de informes financieros. La figura 1 muestra los procesos financieros que podrían haber tardado casi dos semanas en completarse y la figura 2 muestra cómo estos procesos se aceleran con la aplicación de la IA generativa, lo que da como resultado comentarios en tiempo real y la generación de narrativas.

En lugar de buscar manualmente en una colección de activos F&A, puede aprovechar la IA y reducir el tiempo que tardaría en recopilar o investigar los conocimientos necesarios (como el rendimiento de una empresa en relación con sus competidores, las acciones clave a tomar, las posibles preguntas de los analistas y la respuesta de la empresa). La IA analiza estados financieros, notas, divulgaciones y otros datos aplicables, y luego traduce e interpreta los datos para proporcionar respuestas contextualizadas a sus preguntas. La figura 3 destaca los beneficios complementarios que proporciona la tecnología de IA conversacional.

El aprovechamiento de la IA generativa para escribir comentarios y narraciones que ayuden en la elaboración de informes financieros tiene varias ventajas, como: 

• Mayor eficiencia: la IA puede ayudarle a reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para escribir estas narrativas, y la tecnología también puede analizar y procesar grandes volúmenes de datos financieros, identificar tendencias y conocimientos clave y generar narrativas coherentes para usted, ahorrando a sus equipos financieros un tiempo valioso para que puedan concentrarse en tareas y análisis de mayor valor.
• Mejora en la coherencia y la precisión: la coherencia de los mensajes en los distintos informes y periodos del informe es un beneficio crítico. Los modelos bien entrenados pueden garantizar el cumplimiento de reglas, estándares y directrices predefinidos, lo que reduce el riesgo de errores y elimina las incoherencias en estas narrativas. La precisión del contenido generado también se puede mejorar mediante entrenamiento iterativo y bucles de feedback.
• Análisis de datos mejorado: la IA generativa puede analizar datos financieros complejos e identificar patrones, correlaciones y anomalías que podrían ser difíciles de detectar para los humanos por sí mismos.
• Fomento de la escalabilidad y la adaptabilidad: su capacidad para escalar sin esfuerzo es crítica. Con la IA generativa, podrá adaptarse al creciente volumen de datos financieros y requisitos de informes, lo que le permitirá gestionar las crecientes demandas de informes de manera eficiente (y la tecnología se adaptará a medida que evolucionen estas demandas).
• Conocimientos críticos para la toma de decisiones: las narrativas de informes financieros generadas por IA pueden proporcionar conocimientos valiosos y oportunos a los stakeholders, lo que ayuda a la toma de decisiones estratégicas, las evaluaciones de riesgos y las evaluaciones de rendimiento.
• Facilitación de la colaboración y la planificación de iteraciones: la IA generativa puede facilitar la colaboración entre los profesionales financieros y los sistemas de IA. Mediante entrenamiento iterativo y ajuste, el sistema puede mejorar continuamente su rendimiento y adaptarse a los requisitos y preferencias específicos de la organización.

Si bien la IA generativa y otras capacidades pueden estar listas ahora, le recomendamos que las aborde de manera holística y estratégica cuando sea posible, evaluando y explorando la pila tecnológica de IA generativa adecuada para implementar las tácticas de F&A más prometedoras junto con sus pares (es decir, tecnología de la información). La figura 4 ilustra una pila tecnológica (o arquitectura) preliminar para la IA generativa que tiene en cuenta las aplicaciones, los modelos y la infraestructura que debe tener en cuenta para implementar eficazmente estas nuevas capacidades en toda su organización de F&A.

A la hora de plantearse la implementación de la IA generativa en su departamento de finanzas y contabilidad, es fundamental comprender que esta tecnología no es una solución milagrosa. No resolverá todos sus problemas ni sustituirá la necesidad de experiencia humana. En lugar de eso, considérela como una herramienta que puede aumentar y mejorar las capacidades de su equipo de finanzas y contabilidad, lo que se traduce en un trabajo más eficiente, preciso y perspicaz, centrado en iniciativas estratégicas que aumentan el valor del negocio.

Para aumentar el valor empresarial, los profesionales de las finanzas y la contabilidad deben abordar la aplicación de la IA generativa con unos objetivos claros y una hoja de ruta bien definida. A continuación, mostramos algunas consideraciones importantes que nos han proporcionado nuestros expertos en la materia:

• Comience con una estrategia de IA sólida. En nuestra serie de blogs, hablamos de las capacidades drásticamente mejoradas que ofrecen estos modelos fundacionales, como las mejoras en la experiencia y el valor empresarial que se obtienen a través del resumen de los informes financieros. Para empezar, reflexione y planifique los impactos previstos en los costes, la eficiencia y la estrategia para difundir nuevos conocimientos impulsados por IA de F&A en toda la empresa.
• Pilote la tecnología. Comience con un proyecto piloto que aborde un problema o desafío empresarial específico. El proyecto debe proporcionar ganancias rápidas y medir los resultados rigurosamente para determinar el impacto en el rendimiento y el ROI. Perfeccione aún más su enfoque y amplíe gradualmente a otros casos de uso.
• Diseñe una hoja de ruta de F&A bien definida. La IA generativa tiene el potencial de transformar las funciones de F&A al permitir una toma de decisiones más rápida, precisa y perspicaz. Es esencial abordar la adopción de forma reflexiva y táctica, con una comprensión clara de las capacidades y limitaciones de la IA y una hoja de ruta bien definida por pasos y basada en el tiempo que se alinee con sus objetivos empresariales.
• Cocree con un socio tecnológico con experiencia en F&A. Con cualquier nueva tecnología, debe considerar cómo puede aplicarse para resolver sus problemas empresariales. Es esencial asociarse con alguien que pueda cocrear con usted y ayudarle a ofrecer una hoja de ruta estratégica de tecnología impulsada por las finanzas para la transformación (junto con los beneficios de realización de valor) antes de sumergirse en la IA generativa.
• Considere las implicaciones éticas. Es fundamental garantizar que los datos utilizados para entrenar estos modelos sean imparciales y representativos, y que los algoritmos utilizados no perpetúen ni amplifiquen los sesgos existentes. Además, es importante monitorizar los resultados con regularidad para detectar y abordar cualquier consecuencia no deseada de la tecnología.
• Comuníquese con sus equipos de F&A al respecto. Su equipo debe saber cómo la tecnología está amplificando su personal. Surgirán dudas sobre si sustituirá a los profesionales de F&A muy capaces en toda la empresa. Si se implementa teniendo esto en cuenta (y una vez examinada e implementada adecuadamente por F&A), la IA generativa creará una fuerza laboral híbrida humano-digital que acelerará la capacidad de su personal para completar los flujos de trabajo de forma rápida y precisa.

Cuando decida introducir e implementar la IA generativa a escala, el Centro de Excelencia de IBM para IA generativa le ayudará a elegir el kit de herramientas de IA adecuado para implementar de forma segura una IA de confianza y aprovechar la IA empresarial como IBM watsonx, un portfolio de productos de IA, modelos propios o de terceros (o incluso una combinación) basados en sus retos y objetivos empresariales únicos. Podemos ayudarle a crear una hoja de ruta estratégica para la transformación, de modo que la IA generativa pueda ofrecer un inmenso valor empresarial y mejorar la eficiencia operativa.

Explore más publicaciones de esta serie de blogs, El futuro de las finanzas con IA generativa, para obtener más información sobre cómo la IA generativa puede ayudar a los profesionales de F&A y agilizar y mejorar las funciones de F&A.