¿Qué es el modelado financiero de IA?

El modelado financiero fue durante mucho tiempo una técnica estándar para proyectar el rendimiento futuro, incluidos los ingresos, los gastos y el flujo de caja. Es parte del proceso de planificación, presupuestación y pronóstico de tres pasos para determinar y trazar los objetivos financieros a corto y largo plazo de una organización. Los modelos tradicionales dependen de actualizaciones manuales de hojas de cálculo y fórmulas estáticas.

Los sistemas impulsados por IA automatizan el manejo de datos, aprenden de nuevas entradas y refinan continuamente las proyecciones financieras. Por ejemplo, un modelo impulsado por IA puede evaluar los movimientos del mercado, los informes financieros corporativos o los indicadores económicos con rapidez y precisión, y luego actualizar los pronósticos para reflejar los insights más recientes.

La velocidad es una de las principales ventajas de la IA en el modelado financiero. La IA reduce el tiempo dedicado a la recopilación y validación de datos. Puede manejar grandes conjuntos de datos en tiempo real y descubrir patrones que no son obvios para los analistas financieros humanos. Esta capacidad fortalece el análisis financiero y reduce el retraso que suele existir en los métodos de modelado tradicionales. También libera a los analistas del trabajo repetitivo y que consume mucho tiempo, lo que les permite centrarse en el análisis, la interpretación y la estrategia de datos de mayor valor.

La tecnología de IA también aporta un insight más profundo. Admite casos de uso como análisis de escenarios y sensibilidad, asignación de capital, planeación de inversiones, evaluación de fusiones y adquisiciones (M&A) e reportes regulatorios. Los modelos de IA impulsan simulaciones en tiempo real de "qué pasaría si" que prueban cómo los cambios en la demanda, precios o los choques externos pueden afectar los resultados, ofreciendo una visión más amplia de los posibles futuros.

Otro beneficio es la capacidad de la IA para detectar riesgos. El 58 % de los directores ejecutivos (CEO) esperan que la IA tenga un impacto transformador en la mejora de la seguridad y la gestión de riesgos.¹ La IA en finanzas puede buscar anomalías en los estados financieros o patrones comerciales inusuales que puedan sugerir fraude o inestabilidad. Al detectar tempranamente estas señales de alerta en la evaluación de riesgos, las instituciones pueden tomar medidas preventivas. Este enfoque proactivo es más difícil de lograr con modelos estáticos.

Las innovaciones recientes como la IA agéntica y la IA explicable (XAI)refuerzan este cambio. La IA agéntica lleva la automatización financiera más allá mediante la administración de flujos de trabajo de extremo a extremo. Puede planificar, ejecutar y adaptar pronósticos sin dejar espacio para la supervisión humana. La XAI hace que los modelos complejos sean más transparentes al mostrar qué variables impulsan los resultados, una característica crítica en una industria altamente regulada.

Aún así, la IA no reemplaza la experiencia humana. Los modelos pueden heredar sesgos de los datos de los que aprenden y pueden producir resultados defectuosos cuando no se monitorean adecuadamente. Algunos siguen siendo difíciles de interpretar, especialmente cuando se construyen con algoritmos avanzados de machine learning que funcionan como cajas negras. Todavía se necesitan modeladores capacitados para aplicar el juicio comercial y el contexto de maneras que la IA no puede replicar, especialmente cuando se traducen los resultados del modelo en decisiones del mundo real.

El uso del modelado financiero impulsado por IA permite a los equipos ser más prospectivos. Cuando las tareas rutinarias están automatizadas, los analistas pueden ofrecer insights y consejos financieros más precisos y cambiar su función de informar el pasado a dar forma a la estrategia para el futuro.

La IA en las finanzas y el modelado financiero aportó nuevos niveles de velocidad y precisión a la toma de decisiones, alterando la forma en que las compañías compiten y cómo trabajan los analistas. Creó un cambio estructural en todos los mercados, ya que las instituciones que adoptan modelos impulsados por IA pueden mover más rápido y con mayor precisión de pronóstico.

Este cambio está perturbando los flujos de trabajo tradicionales. Muchas de las tareas repetitivas que antes realizaban los analistas junior ahora están automatizadas, como la limpieza de datos o la ejecución de modelos estándar. Los profesionales financieros ahora se centran en la interpretación, la estrategia y la supervisión en lugar de la ejecución manual. Para las empresas, esta transición puede significar equipos más pequeños, pero también mayores expectativas de juicio analítico e insights empresariales.

La IA también está redefiniendo la competencia. Las instituciones financieras con capacidades de IA más sólidas obtienen acceso a los conocimientos más rápidamente y pueden actuar sobre ellos antes que sus rivales. A medida que grandes actores como JPMorgan, Goldman Sachs y Morgan Stanley incorporan la IA en el modelado y otras áreas,² firmas más pequeñas y nuevas empresas enfrentan presión para adaptarse o corren el riesgo de quedarse atrás.

Las escuelas de negocios y los programas de capacitación están poniendo mayor énfasis en la ciencia de datos, el machine learning y la IA generativa, preparando a los futuros analistas para trabajar junto con sistemas avanzados.³ La educación financiera ahora incluye fluidez técnica y gobernanza de modelos.

La IA presenta tanto oportunidades como riesgos. Los modelos avanzados de IA pueden agilizar los procesos y mejorar la gestión de riesgos, pero también crear dependencias de algoritmos complejos que no son consistentemente transparentes. El Consejo de Estabilidad Financiera afirma que, si bien la IA ofrece beneficios como una mayor eficiencia operativa, cumplimiento normativo, productos financieros personalizados y analytics avanzados, también puede amplificar potencialmente ciertas vulnerabilidades del sector financiero.⁴ Esto hace que la transparencia, la auditabilidad y la gobernanza sean fundamentales para el papel de la IA en las finanzas.

La importancia de la IA en el modelado financiero está vinculada a su disrupción. Ayuda a producir mejores pronósticos, pero también transforma roles y flujos de trabajo al tiempo que impulsa nuevas regulaciones. La IA está reconfigurando los modelos financieros, pero también está cambiando la forma en que operan las finanzas en todos los niveles.

El modelado financiero tradicional se basa en reglas. Los analistas construyen modelos en Excel o herramientas similares, introducen suposiciones y calculan resultados como pronóstico, valuaciones o análisis de escenarios. Estos modelos son transparentes pero rígidos. Sólo son tan buenos como los supuestos introducidos y tienen dificultades con la complejidad o los cambios rápidos.

El modelado financiero de IA está basado en datos y adaptable. Emplea herramientas y técnicas de IA para descubrir relaciones que podrían no ser obvias. Estos modelos mejoran continuamente con nuevos datos, lo que les permite adaptar de forma más natural a los cambios del mercado y a los cambios en el rendimiento financiero.

Las tecnologías que impulsan el modelado financiero de IA incluyen:

IA agéntica: estos sistemas están diseñados para operar como "agentes" autónomos que pueden planificar, actuar y adaptarse hacia un objetivo en lugar de solo producir resultados. Gartner predice que para 2028, el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incluirán IA agéntica, frente a menos del 1 % en 2024.⁵

En el modelado financiero, los agentes se mueven más allá de la predicción para manejar los flujos de trabajo de principio a fin. Por ejemplo, un agente responsable de pronosticar los ingresos podría extraer automáticamente los últimos datos de ventas y marketing, ejecutar análisis de escenarios en diferentes condiciones económicas y actualizar un panel para los responsables de la toma de decisiones. En lugar de un único resultado, ofrece insights y recomendaciones en evolución.

En este caso, el papel de la IA agéntica es de colaboración, no de sustitución. Los analistas siguen aportando lógica financiera, interpretando los resultados y decidiendo la estrategia. Los agentes se encargan de la recopilación repetitiva de datos, el cálculo y el monitoreo.

Herramientas de automatización: la RPA (automatización robótica de procesos) y los pipelines de datos impulsados por IA alimentan los modelos financieros con actualizaciones en tiempo real, lo que reduce el tiempo dedicado a la recopilación y validación manual de datos.

IA explicable (XAI): la XAI se refiere a técnicas que hacen que los modelos complejos de IA sean más transparentes y comprensibles. En lugar de producir pronósticos como resultados de caja negra, la XAI muestra qué variables influyeron en la predicción y cuánto peso tuvieron. Esta visibilidad es crítica en las finanzas, donde los reguladores, ejecutivos y stakeholders necesitan confiar y auditar la lógica detrás de los pronósticos.

IA generativa: estos modelos pueden crear nuevos contenidos a partir de datos existentes. En el modelado financiero, la IA generativa centrada en las finanzas puede redactar informes de gestión, resumir los resultados de las previsiones o generar descripciones de escenarios que expliquen los resultados hipotéticos en un lenguaje sencillo. Esto ayuda a cerrar la brecha entre los resultados técnicos y la toma de decisiones ejecutivas. En una encuesta a gerentes financieros, la realización de análisis financieros y la creación de pronósticos fue el área en la que vieron que la IA generativa tuvo el mayor impacto.⁶

Aprendizaje automático (ML): algoritmos como modelos de regresión, árboles de decisión, bosques aleatorios, aumento de gradiente y aprendizaje profundo se emplean para pronosticar ingresos, costos y movimientos del mercado. A diferencia de las fórmulas estáticas, el machine learning (ML) se recalibra continuamente en función de nuevas entradas, lo que lo hace valioso para la planeación financiera y el pronóstico durante la incertidumbre.

Procesamiento de lenguaje natural (PLN): este enfoque permite a la IA extraer insights de fuentes de datos no estructuradas, como transcripciones de llamadas de ganancias, presentaciones de la SEC e informes de noticias. Ayuda a los modelos a capturar el sentimiento o los riesgos ocultos más allá de los datos numéricos.

Análisis predictivo: este proceso combina técnicas estadísticas, machine learning y datos históricos para pronosticar resultados probables. En el modelado financiero, el análisis predictivo mejora la planeación al proyectar ventas, costos o riesgos antes de que se materialicen.

Modelos de pronóstico de series de tiempo: métodos como la media móvil integrada autorregresiva (ARIMA) y las neural networks de memoria a corto plazo (LSTM) pueden manejar datos financieros secuenciales para proyectar las tendencias futuras del mercado mientras se tiene en cuenta la estacionalidad y la volatilidad.

El valor de la IA en el proceso de modelado financiero queda más claro cuando se entiende cómo funciona. He aquí un ejemplo paso a paso de un pronóstico de ingresos que muestra cómo fluyen los datos a través de un modelo de IA en comparación con un modelo tradicional:

En un modelo tradicional, los analistas descargan estados financieros, datos de mercado e indicadores económicos, luego los escriben o copian en una hoja de cálculo. Con IA, este paso está automatizado. Los pipelines de datos recopilan información estructurada como ventas y precios y partidas del balance junto con fuentes no estructuradas como comunicados de prensa, noticias o incluso comentarios de clientes. Las API y las herramientas de automatización mantienen los datos actualizados con datos en tiempo real, lo que ayuda a garantizar que los pronósticos se mantengan actualizados.

Los analistas humanos a menudo dedican horas a verificar errores, abordar brechas y dar formato a las hojas de cálculo. La IA acelera este proceso al limpiar y estandarizar los datos automáticamente. Para el texto, la PNL puede convertir el lenguaje en características medibles, como puntajes de sentimiento, que influyen en las tendencias de ingresos.

Los modelos tradicionales se basan en el juicio del analista sobre lo que importa: el crecimiento de las ventas vinculado a la inversión en marketing, por ejemplo. La IA adopta una visión más amplia. Los algoritmos prueban muchas variables posibles para encontrar cuáles generan ingresos. Pueden revelar, por ejemplo, que el tráfico del sitio web o la actividad de atención al cliente es tan importante como el gasto publicitario.

En lugar de introducir números en fórmulas fijas, el AI utiliza el machine learning. Métodos como la regresión, el aumento de gradiente o incluso las redes neuronales profundas aprenden de los datos históricos de ingresos. Los modelos de series temporales, como las redes neuronales, pueden capturar patrones recurrentes, como los picos de la temporada navideña. Al mismo tiempo, el PLN podría agregar insights de llamadas de ganancias o noticias del mercado.

Un modelo tradicional se verifica preguntando si los supuestos parecen razonables. Los modelos de IA se prueban estadísticamente, con métricas como el error absoluto medio que mide qué tan cerca están sus predicciones de los resultados reales. Si el modelo no da en el blanco, se ajusta y se vuelve a entrenar.

Los modelos tradicionales suelen tener resultados basados en suposiciones, por ejemplo, "se espera que los ingresos aumenten un 10 % este año". Los modelos de IA producen resultados más ricos. Pueden crear múltiples escenarios e incluso probabilidades, como "hay un 65 % de posibilidades de que los ingresos se sitúen entre 92 millones y 100 millones de dólares".

Las hojas de cálculo tradicionales deben actualizarse manualmente cada vez que ingresan nuevos datos. Los modelos de IA se actualizan automáticamente. Si se produce un cambio repentino, como una interrupción de la cadena de suministro o un cambio en la demanda de los consumidores, el modelo se adapta y actualiza el pronóstico casi al instante.

El modelado financiero de IA ofrece algo más que un procesamiento de números más rápido. Al remodelar la forma en que se recopilan, analizan y aplican los datos, desbloquea nuevas posibilidades para que los equipos financieros y las funciones de planificación y análisis financiero (FP&A) ofrezcan insights, anticipen riesgos y orienten la estrategia. Estas ventajas incluyen:

Insights más profundos a partir de datos no estructurados: el PLN permite a la IA utilizar transcripciones de llamadas de ganancias, noticias del mercado y sentimiento del cliente. Los modelos tradicionales ignoran en gran medida esta información. Este enfoque proporciona un contexto más rico para los pronósticos.

Soporte mejorado para la toma de decisiones estratégicas: con el trabajo repetitivo gestionado por IA, los equipos financieros se convierten en asociados de negocios más fuertes. Pueden dedicar más tiempo a interpretar resultados y asesorar a los líderes en lugar de mantener hojas de cálculo. Este cambio ayuda a las compañías a optimizar los recursos y alinear las finanzas con una estrategia más amplia.

Procesos más rápidos y mayor eficiencia: la IA reduce el tiempo dedicado a tareas manuales, como la entrada de datos, la validación y las actualizaciones de hojas de cálculo. Los analistas pueden centrarse en la estrategia, mientras que la IA automatiza los procesos repetitivos.

Mayor escalabilidad: el modelado financiero de IA puede manejar conjuntos de datos mucho más grandes que las herramientas tradicionales. Esta ventaja lo hace adecuado para organizaciones complejas y globales que necesitan forecasting en tiempo real para toda la empresa.

Mayor precisión: los modelos tradicionales están limitados por supuestos fijos, pero los modelos de IA mejoran a medida que aprenden de nuevos datos. Pueden captar las condiciones cambiantes de la compañía o el mercado, lo que da lugar a previsiones más precisas y pertinentes.

Planificación de escenarios más completa: la IA puede ejecutar miles de escenarios hipotéticos rápidamente, mostrando cómo cambian los resultados bajo diferentes supuestos. Esta ventaja permite a las empresas prepararse para la incertidumbre de formas que los modelos estáticos no pueden, lo que permite a los líderes tomar decisiones más informadas.

Detección de riesgos más sólida: al escanear datos estructurados y no estructurados, la IA puede señalar anomalías, señales de fraude o signos tempranos de estrés financiero. Esta característica es una ventaja clave para la estabilidad y el cumplimiento normativo.

La adopción de la IA en el modelado financiero no está exenta de obstáculos. El 60 % de los directores ejecutivo (CEO) bancarios afirman que deben aceptar un riesgo significativo para aprovechar las ventajas de la automatización y mejorar la competitividad.⁷ Comprender estos desafíos es esencial para equilibrar la innovación con la responsabilidad y la estabilidad a largo plazo.

Sesgo y equidad: si los datos históricos reflejan sesgos, el modelo de IA tiende a replicarlos e incluso amplificarlos. Reconocer el sesgo de manera temprana es clave para estrategias de mitigación efectivas.

Costo y accesibilidad: crear y mantener modelos de IA requiere inversión en infraestructura, datos y talento. Las grandes empresas pueden gestionar esto más fácilmente, dejando a las empresas más pequeñas en desventaja.

Ciberseguridad y privacidad de datos: los modelos de IA dependen de datos financieros y de clientes confidenciales. Proteger esta información de filtraciones o uso indebido es una preocupación constante.

Calidad y disponibilidad de los datos: los modelos de IA son tan buenos como los datos de los que aprenden. Los conjuntos de datos incompletos, inconsistentes o con sesgo pueden producir pronósticos engañosos.

Integración con el sistema existente: los equipos financieros a menudo confían en plantillas establecidas de ERP, contabilidad e informes. Integrar la IA en estos sistemas más antiguos puede ser costoso y técnicamente desafiante.

Transparencia del modelo: muchas técnicas de machine learning funcionan como "caja negra", lo que dificulta que los analistas, ejecutivos o reguladores comprendan cómo se generan las predicciones. Esta falta de transparencia crea desafíos de confianza y cumplimiento.

Dependencia excesiva de la automatización: si bien la automatización aumenta la eficiencia, puede llevar a los equipos a aceptar los resultados sin cuestionarlos. Sin una supervisión humana adecuada, esto aumenta el riesgo de que se filtren errores.

Cumplimiento normativo: las instituciones financieras deben cumplir con estrictos estándares de explicabilidad y auditabilidad. Los modelos de IA a menudo no cumplen con estos requisitos, lo que plantea problemas de gobernanza.

Brechas de habilidades: muchos profesionales financieros no están capacitados en machine learning o ciencia de datos. Cerrar esta brecha requiere nueva educación, estrategias de contratación y adaptación cultural en los equipos financieros.