El futuro de la planificación de negocio con IA generativa

En el ecosistema empresarial en rápida evolución, muchas empresas se enfrentan a una combinación de desafíos, como la inflación, las interrupciones de la cadena de suministro y un mercado laboral complejo. Estos factores ejercen una presión significativa sobre la rentabilidad. En este escenario, los métodos de planeación tradicionales pueden obstaculizar la capacidad de una empresa para responder de manera rápida y estratégica a las oportunidades y los retos cambiantes. 

Aquí es donde brilla la planificación autónoma. Este enfoque permite a las organizaciones utilizar analytics basados en datos, inteligencia artificial (IA) y automatización para tomar decisiones bien informadas de manera rápida y precisa, lo que les permite navegar por las complejidades del mercado con agilidad y precisión.

 En esencia, la planeación empresarial autónoma comprende métodos innovadores que aprovechan el potencial de tecnologías de punta como los modelos fundacionales y la IA generativa. Ayuda a las empresas en sus procesos de planificación de ventas, elaboración de presupuestos y forecasting. El objetivo no es reemplazar a las personas, sino capacitarlas para que se centren en los aspectos estratégicos del negocio. Este enfoque puede manejar una cantidad significativa de tareas con una intervención humana mínima o nula. 

 Lo que distingue a la planificación empresarial autónoma de la automatización tradicional es su capacidad para proporcionar insights aumentados, predictivos y prescriptivos y automatizar tareas basadas en estos insights. Esto no solo mejora la agilidad, sino que también tiene el potencial de reducir significativamente el tiempo necesario para la toma de decisiones.

A medida que los datos se vuelven más accesibles, las empresas reconocen la importancia de usarlos para la planificación empresarial y financiera. A pesar de la disponibilidad de soluciones tecnológicas avanzadas, las empresas a menudo enfrentan desafíos importantes al utilizar herramientas de planificación y analytics. Tres de los obstáculos más frecuentes son:

Consumo excesivo de tiempo

Los profesionales financieros dedican una cantidad excesiva de tiempo a tareas manuales, lo que lleva a un proceso prolongado de planificación empresarial. Se dedican principalmente a tareas repetitivas, lo que deja poco tiempo para el análisis de datos y su evolución.

Planificación y pronósticos imprecisos

Cuando los responsables de la toma de decisiones basan sus decisiones en proyecciones y estimaciones poco fiables, esto puede afectar a la dirección estratégica general de la organización, conduciendo a resultados indeseables como una mala asignación de recursos, oportunidades de crecimiento perdidas e incluso inestabilidad financiera.

Obstáculos para la adopción

La curva de aprendizaje pronunciada asociada a las herramientas de planeación puede restringir la adopción general y dificultar su uso efectivo para apoyar la presupuestación, las inversiones y el forecasting. En consecuencia, esto puede conducir a resultados financieros desfavorables, oportunidades de crecimiento perdidas y mayores riesgos financieros para la empresa.

La IA generativa y los modelos fundacionales han transformado por completo el escenario empresarial y social. Lo que parecía imposible y futurista hace solo unos años ahora es una realidad tangible, impulsándonos a un momento histórico y disruptivo.

Según Alex Bant, vicepresidente de la Práctica de Finanzas de Gartner, “la IA generativa puede explicar las variaciones de pronóstico y presupuesto para que los equipos de planificación y análisis financiero utilicen en las revisiones de negocios. También puede sintetizar esas tendencias e insights para los ejecutivos y la junta”.

Además, representa un cambio de paradigma revolucionario en varios aspectos de los procesos de planificación empresarial. Uno de sus impactos significativos radica en su capacidad para proporcionar una interfaz de lenguaje natural, cerrando la brecha entre los datos financieros complejos y los usuarios finales, elevando así a los planificadores a usuarios avanzados mediante la automatización de tareas complejas y proporcionando rápidamente insights y orientación. Los usuarios ahora tienen la capacidad de hacer preguntas sobre una situación determinada y recibir respuestas detalladas e informativas. 

Por ejemplo, cuando los usuarios crean sus planes, pueden examinar los resultados anteriores y consultar con el asistente sobre los motivos de un aumento repentino de los gastos en el año anterior. El asistente puede entonces proporcionar visualizaciones y explicaciones de texto, atribuyendo el aumento a factores como estacionalidad, eventos específicos o incluso sugiriendo posibles errores de entrada de datos. Los usuarios pueden definir umbrales y condiciones para identificar anomalías o ajustar sus planes y estrategias en consecuencia. 

Esta mayor facilidad de uso tiene el potencial de acelerar la productividad y establecer una ventaja competitiva, lo que permite a las empresas responder más rápidamente a la dinámica del mercado.

IBM Planning Analytics puede automatizar la planificación empresarial integrada en toda su organización, optimizar los procesos y fomentar la colaboración entre sus equipos para responder rápidamente a las disrupciones del mercado.

IBM Planning Analytics está a punto de experimentar una fase transformadora con la introducción de la IA generativa. Esta mejora ofrece la oportunidad de revolucionar el flujo de trabajo de planificación empresarial y ayudar a las empresas a mejorar su eficiencia, lo que se traduce en decisiones de marketing más precisas y estratégicas.

La futura inclusión de un asistente de IA de lenguaje natural está estratégicamente planificada para reducir las barreras de uso al ofrecer una interacción intuitiva y sin esfuerzo con Planning Analytics. Esta experiencia mejorada no solo otorga a los usuarios acceso a información e insights valiosos, sino que también les permite interactuar con sus datos de una manera más fácil de usar e intuitiva.

Por ejemplo, un usuario podría preguntar: "¿Cómo creo el mejor horario de empleados que equilibre la carga de trabajo y reduzca los costos laborales?" Con la integración prevista con los modelos fundacionales, IBM Planning Analytics, que ha estado proporcionando insights prescriptivos desde 2021 a través de la integración con IBM® Decision Optimization (IBM® ILOG CPLEX), puede interpretar la solicitud del usuario, analizar datos y parámetros relevantes y proporcionar una calendario sugerido junto con explicaciones en lenguaje natural.

 IBM prevé que la IA sirva como socio asesor, utilizando técnicas avanzadas de optimización para proponer estrategias óptimas y recomendar acciones y decisiones precisas que puedan contribuir a lograr los resultados esperados y minimizar los riesgos en escenarios comerciales complejos.