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Cómo pueden los directores financieros convencer a los empleados de la importancia de la IA

8 minutos de lectura

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el mundo empresarial, pero su adopción en las finanzas aún enfrenta resistencia. En este artículo encontrarás ejemplos prácticos para que los directores financieros puedan convencer a sus equipos de la importancia de la IA.

  • La IA puede mejorar significativamente la precisión de las previsiones financieras y reducir los errores en la introducción de datos.
  • Además, las herramientas de IA proporcionan una visión más global de las finanzas empresariales y mejoran el rendimiento de los equipos financieros.

La Inteligencia Artificial (IA) está en todas partes. Pero su adopción en las empresas no se produce al mismo ritmo en todos los casos. Por ejemplo, muchas funciones informáticas ya se han automatizado con herramientas inteligentes y los modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) facilitan a los usuarios la búsqueda de respuestas a preguntas tecnológicas.

Pero cuando se trata de finanzas, algunas empresas suelen ser más reticentes a aprovechar las herramientas de IA, a menudo mencionando preocupaciones en torno a la seguridad, la precisión y la adopción.

En este artículo, encontrarás consejos prácticos para que, como responsable de finanzas, consigas que los directivos, los equipos, los clientes y otras partes interesadas se unan a la IA.

CONTENIDO DEL POST

¿Qué puede hacer la Inteligencia Artificial (IA) en las finanzas?

La Inteligencia Artificial (IA) en finanzas utiliza algoritmos de aprendizaje automático (ML) para mejorar la toma de decisiones y agilizar las operaciones. Estas herramientas pueden predecir el comportamiento del mercado, reducir el riesgo de inversión y automatizar procesos laboriosos como la introducción de datos. Lo que distingue a la IA de los procesos informáticos tradicionales es su capacidad de “aprendizaje”, que se logra mediante el entrenamiento con conjuntos de reglas y datos específicos.

Una vez entrenadas, las herramientas de IA pueden acceder a conjuntos de datos más grandes y aplicar lo aprendido para evolucionar y mejorar sus funciones.

Algunos ejemplos

Por ejemplo, una herramienta de recomendación presupuestaria puede utilizar datos históricos y actuales junto con variables de mercado controladas para ofrecer recomendaciones precisas y adaptadas a las condiciones cambiantes del mercado. Este enfoque permite a las soluciones de IA evolucionar continuamente, proporcionando un valor creciente a las funciones financieras

Por ejemplo, si tienes que crear un presupuesto para las condiciones A, B y C:

  • Una vez que los resultados son precisos y coherentes, la herramienta tiene acceso a conjuntos de datos más amplios y se le pide que los interprete utilizando las reglas presupuestarias entrenadas.
  • Aunque estos nuevos datos pueden no coincidir con los proporcionados, los procesos «aprendidos» por la solución le permiten llegar a conclusiones independientes que luego pueden ser revisadas por el personal para comprobar su exactitud y viabilidad.

Cómo puede beneficiar la IA a las funciones financieras

Las herramientas de IA ofrecen varias ventajas para las funciones financieras, entre ellas destacamos las siguientes.

Mejora de las previsiones

La previsión del mercado y la demanda son tareas complejas influenciadas por múltiples factores. La IA ayuda a resolver estos problemas recopilando y analizando datos de diversas fuentes, lo que permite a los directores financieros tomar decisiones más informadas.

Destacado: La IA puede descubrir patrones en los datos que los humanos podrían pasar por alto, proporcionando una ventaja competitiva en la planificación financiera.

Reducción de los porcentajes de error

La introducción manual de datos es propensa a errores. Las herramientas de IA pueden automatizar este proceso, reduciendo la tasa de error y permitiendo que los equipos se concentren en tareas más estratégicas.

Destacado: Un pequeño error en la introducción de datos puede costar miles de euros. La IA minimiza estos riesgos, mejorando la precisión y eficiencia.

Mayor visibilidad

La IA puede buscar simultáneamente en varias bases de datos, proporcionando una visión más completa de las finanzas empresariales. Esto ayuda a los directores financieros a tomar decisiones más informadas y estratégicas.

Destacado: La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real ofrece una visibilidad sin precedentes, crucial para la toma de decisiones.

Mayor rendimiento

Las herramientas de IA mejoran la eficiencia de los equipos financieros al automatizar tareas repetitivas y proporcionar acceso rápido a la información necesaria. Esto permite a los equipos centrarse en actividades de mayor valor añadido.

Destacado: La IA no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la calidad del trabajo realizado por los equipos financieros, impulsando el rendimiento general.

Cómo ayudar a integrar la IA en tu empresa

Integrar la inteligencia artificial (IA) en una empresa puede ser un desafío, pero con la estrategia adecuada, es posible aprovechar al máximo sus beneficios. En esta sección, exploraremos cómo los directores financieros pueden facilitar la adopción de la IA en sus organizaciones.

Ejecutivos de alto nivel

Para conseguir el apoyo de los altos ejecutivos, es crucial centrarse en los resultados empresariales. Explica cómo la IA puede ahorrar dinero y tiempo, y cómo puede mejorar la eficiencia operativa.

No digas: “La nueva herramienta X permitirá a los equipos buscar fácilmente en múltiples bases de datos y reducir las tasas de error en la introducción de datos.”

En su lugar, puedes decir: “Utilizando la nueva herramienta X, podemos ahorrar Y cantidad de dinero en Z cantidad de tiempo, además de reducir la sobrecarga necesaria para la introducción manual de datos.”

Equipos financieros

Convencer a los equipos financieros de adoptar nuevas herramientas de IA requiere demostrar sus beneficios prácticos y proporcionar tiempo para la adaptación.

No digas: “La nueva herramienta X es mucho mejor que nuestro sistema actual.”

En su lugar, puedes decir: “La nueva herramienta X incluye características A, B y C que la actual herramienta Y no tiene. En las próximas semanas os daremos acceso a la nueva herramienta X para que podáis probarla y hacernos llegar vuestros comentarios.”

Clientes

Los clientes pueden estar preocupados por la privacidad y la seguridad de sus datos. Es importante asegurarles que sus datos están seguros y que la IA mejorará su experiencia.

No digas: “Estamos implementando la herramienta X a partir de .”

En su lugar, puedes decir: “A partir de , estamos comenzando nuestro despliegue de la herramienta X. Esta solución de IA nos ayudará a atender mejor tus necesidades con mejores previsiones y análisis de mercado, además de una mayor seguridad.”

¿Qué desafíos suelen enfrentar los equipos financieros al adoptar la IA?

La Inteligencia Artificial (IA) puede traer numerosos beneficios, pero también presenta varios desafíos. Aquí encontrarás algunos de los más comunes.

DESAFÍOS RESUMEN EJEMPLO
1. Privacidad y seguridad de los Datos Los equipos financieros manejan grandes volúmenes de datos sensibles, lo que hace que la privacidad y la seguridad sean una preocupación principal.  Ejemplo: Las instituciones financieras deben asegurarse de que los datos utilizados por los algoritmos de IA estén anonimizados y que se obtenga el consentimiento adecuado para su uso.
2. Silos de datos Los datos financieros a menudo están fragmentados en diferentes sistemas y departamentos, lo que dificulta su integración y análisis. Ejemplo: Un banco puede tener datos de clientes dispersos en sistemas de CRM, bases de datos de transacciones y plataformas de marketing, lo que complica la creación de un modelo de IA cohesivo.
3. Calidad de los datos La calidad de los datos es crucial para el éxito de cualquier proyecto de IA. Datos incompletos, incorrectos o desactualizados pueden llevar a resultados inexactos y decisiones erróneas. Ejemplo: Antes de implementar IA, las empresas deben invertir tiempo en la limpieza y preparación de los datos, asegurando que estén en un formato adecuado para el análisis.
4. Cumplimiento normativo El sector financiero está altamente regulado, y la adopción de IA debe cumplir con diversas normativas y estándares de cumplimiento. Esto incluye garantizar la transparencia de los algoritmos utilizados. Ejemplo: Las instituciones deben ser capaces de explicar cómo sus modelos de IA toman decisiones, especialmente en áreas sensibles como la aprobación de créditos o la detección de fraudes.
5. Brecha de habilidades La implementación de IA requiere habilidades especializadas en ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis de datos. Muchas organizaciones enfrentan dificultades para encontrar o capacitar a empleados con estas competencias. Ejemplo: Las empresas pueden necesitar invertir en programas de capacitación interna o contratar nuevos talentos con experiencia en IA y análisis de datos.
6. Resistencia al cambio La adopción de nuevas tecnologías a menudo encuentra resistencia por parte de los empleados que están acostumbrados a los sistemas y procesos tradicionales. Es crucial gestionar el cambio de manera efectiva para asegurar una transición suave. Ejemplo: Involucrar a los empleados en el proceso de implementación de IA, proporcionando formación y demostrando los beneficios prácticos, puede ayudar a reducir la resistencia.
7. Interpretabilidad del modelo Los modelos de IA pueden ser complejos y difíciles de interpretar. Es esencial que los equipos financieros comprendan cómo y por qué la IA llega a ciertas conclusiones para poder confiar en sus recomendaciones. Ejemplo: Utilizar técnicas de IA explicable (XAI) puede ayudar a desglosar las decisiones del modelo y hacerlas más comprensibles para los usuarios finales.
8. Costes de implementación La implementación de IA puede ser costosa, tanto en términos de tecnología como de recursos humanos. Las empresas deben evaluar cuidadosamente el retorno de la inversión (ROI) antes de embarcarse en proyectos de IA. Ejemplo: Realizar un análisis de costo-beneficio detallado puede ayudar a las organizaciones a decidir si la inversión en IA es viable y cómo puede impactar positivamente en sus operaciones.

Estos desafíos requieren una planificación cuidadosa y una estrategia bien definida para ser superados. Con el enfoque adecuado, los equipos financieros pueden aprovechar al máximo las ventajas de la IA mientras mitigan los riesgos asociados.

En definitiva, la adopción de la IA en las finanzas ofrece ventajas sustanciales, pero requiere una estrategia bien pensada y una comunicación efectiva. Los directores financieros deben centrarse en los beneficios tangibles y abordar las preocupaciones de todas las partes interesadas para asegurar una implementación exitosa.

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