César Augusto Kanashiro Castañeda
Las finanzas pueden definirse como las actividades asociadas a la gestión y el estudio de las inversiones y el dinero. Con arreglo al concepto de gestión del dinero en finanzas, las tareas relacionadas son todas aquellas que tienen que ver con el endeudamiento, los préstamos, el ahorro, la presupuestación, la previsión, la inversión y los activos y pasivos. Las finanzas son la columna vertebral de toda organización, ya que engloban todas las actividades económicas necesarias para mantener en funcionamiento las empresas, incluidas la compra de activos y materias primas, el pago a empleados y proveedores y la planificación de futuras inversiones.
Tradicionalmente, los procesos financieros, como el registro, la recopilación y la verificación de datos o la consolidación y la generación de informes, han dependido en gran medida de esfuerzos manuales. Todas estas tareas tienden a hacer que las actividades de finanzas resulten costosas, laboriosas y lentas para adaptarse. Al mismo tiempo, muchos procesos financieros son coherentes y están bien definidos, por lo que son objetivos ideales para la automatización con IA.
La inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas. La IA está destinada a mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas, lo que la convierte en un activo empresarial muy valioso.
El machine learning es el subconjunto de la IA que se centra en la creación de sistemas que aprenden o mejoran el rendimiento en función de los datos que consumen, sin necesidad de intervenciones humanas como la programación y la codificación.
Las organizaciones utilizan software específico, como soluciones de planificación de recursos empresariales (ERP), para gestionar la contabilidad, los procesos de compras, los proyectos, etc., en todas sus esferas. Entre los ejemplos de operaciones y funciones de gestión interna administradas por sistemas de ERP se incluyen las finanzas, las compras, la contabilidad, la gestión de la cadena de suministro, la gestión de riesgos, el análisis y la gestión del rendimiento empresarial (EPM).
Los sistemas ERP a menudo implican despliegues grandes, costosos y laboriosos que pueden requerir inversiones significativas en hardware o infraestructura. La llegada de la computación en la nube y las implementaciones de software como servicio (SaaS) están a la vanguardia de un cambio en lo que piensan las empresas de un ERP. La migración de los sistemas de ERP a la nube permite a las empresas reducir sus requisitos tecnológicos, disfrutar de acceso permanente a la innovación y obtener un rendimiento más rápido de la inversión.
La llegada de los sistemas de ERP permitió a las empresas centralizar y estandarizar sus funciones financieras. La automatización temprana se basaba en reglas, es decir, a medida que se producía una transacción o se registraban entradas, su manejo podía estar sujeto a una serie de reglas. Si bien estos sistemas automatizan los procesos financieros, requieren un mantenimiento manual significativo, son lentos de actualizar y carecen de la agilidad de la automatización basada en IA de hoy en día. A diferencia de la automatización basada en reglas, la IA puede gestionar escenarios más complejos, incluida la automatización completa de procesos manuales y rutinarios.
El aumento de la automatización también se deriva en una mayor precisión de tus procesos financieros. Los procesos rutinarios de alto volumen, como el registro de facturas, pueden provocar fatiga, desgaste profesional y errores humanos. Sin embargo, las computadoras no tienen estas limitaciones. Asimismo, pueden procesar volúmenes de transacciones muy superiores en un período determinado. El resultado final son mejores datos con los que trabajar y más tiempo para que el equipo financiero se concentre en sacar el máximo provecho de esos datos.
Según el informe “Money and Machines” informa que el 87 % de los líderes empresariales creen que las organizaciones que no se replanteen sus procesos financieros se enfrentarán a riesgos tales como:
– Retraso frente a la competencia 44 %
– Estrés de los trabajadores 36 %
– Informes inexactos 36 %
– Reducción de la productividad de los empleados 35 %
Las empresas que tarden en incorporar la IA también corren el riesgo de volverse menos atractivas para la próxima generación de profesionales financieros. El 83 % de los “millennials” y el 79 % de los encuestados de la generación Z afirmaron que confiarían más en un robot que en el equipo financiero de su organización. Los empleados “millennials” tienen casi cuatro veces más probabilidades que los de la generación del “baby boom” de querer trabajar en una empresa que utilice inteligencia artificial para gestionar sus finanzas.
Existen dos estrategias principales para agregar IA a tu sistema de ERP: crear aplicaciones de IA personalizadas desde cero o utilizar un sistema de ERP en la nube moderno con IA integrada. Si ya cuentas con un equipo de científicos de datos y desarrolladores familiarizados con la IA, crear aplicaciones personalizadas podría ser una forma fácil de tantear el terreno. Por otro lado, un sistema de ERP moderno basado en la nube te permite ampliar tu radio de alcance e integrar la IA en distintas áreas de las finanzas. También transfiere el riesgo de desarrollo en tu proveedor de ERP en la nube.
