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Lo que la Inteligencia Artificial puede hacer por las direcciones financieras

Viernes, 18 de mayo de 2018 | Michael Baccala y Ed Ponagai, de PwC

Ha llegado la hora de que los directores financieros -CFOs, por sus siglas en inglés-y sus equipos se pongan las pilas en relación con la automatización y la inteligencia artificial. No decimos esto porque la IA vaya a impactar, con carácter inmediato, en las expectativas laborales de los profesionales de las direcciones financieras.


Como ya vimos en nuestro informe ‘AI predictions for 2018’, esto no pasará hasta dentro de unos años. Tampoco porque los departamentos financieros de las compañías estén buscando desesperadamente incorporar a expertos en informática especializados en machine learning. Este es un reto común para muchas empresas y no se trata de una responsabilidad que caiga necesariamente en el CFO.


¿Por qué decimos entonces que ha llegado su momento? Porque todos los profesionales de la función financiera necesitan hacer un gran cambio en su forma de trabajar. Sí, la automatización de los procesos es el futuro, pero el presente lo componen los profesionales. Y si estos equipos se agarran con las herramientas que ya dominan, y no se adaptan a los nuevos procesos y herramientas del futuro, no estarán preparados para desarrollar la función financiera de próxima generación a partir del uso de últimas tecnologías, como la small automation o la IA. Por eso, las áreas financieras se encuentran en un momento clave para el futuro de la profesión.


Para estos profesionales, la transición a las nuevas herramientas de automatización e IA será similar a la llegada de las hojas de cálculo electrónicas en los años ochenta. Los programas como Visicalc y Lotus 1-2-3 marcaron el pistoletazo de salida de su adopción masiva, que arrinconó el papel verde de los libros de contabilidad (si no sabes cómo son estos libros, búscalos en Google y alucina). A lo largo de ese proceso, los contables y otros profesionales de las áreas de finanzas aprendieron un lenguaje nuevo. En los noventa, los sistemas ERP se convirtieron en el estándar y todos los profesionales “hablaban” en hojas de cálculo y ERP.


Hoy hay departamentos enteros compuestos de súper maestros del Excel. Hasta los profesionales que utilizan herramientas especializadas se sirven de las hojas de cálculo para adaptarse a la ‘zona gris’ que existe entre algunas herramientas.


Pero debemos superar esta forma de trabajar. Las hojas de cálculo electrónicas serán los libros de contabilidad del día de mañana. Y los profesionales de la función financiera tendrán que aprender el lenguaje del análisis de datos, la automatización y la IA.


A corto plazo, la oportunidad al alcance de todos es utilizar la automatización para tareas repetitivas como el procesamiento de transacciones o la integración de visualizaciones de datos en las analíticas. Por ejemplo, algunos profesionales de auditoría de PwC trabajan con herramientas basadas en código y secuencias de comandos para facilitar procesos SQL y analizar los datos. Luego, automatizan los procesos para poder entregar visualizaciones y representaciones del análisis de los datos a nuestros clientes. Por ejemplo, de las transacciones menos comunes de los últimos treinta días. Todo ello, sin necesidad de abrir ni una hoja de cálculo.


Pero es importante recalcar que la automatización no solo servirá para entregar unos gráficos más bonitos. Una representación visual adecuada saca a la luz patrones o datos inusuales que de otra forma habrían pasado inadvertidos. Por supuesto, ‘inusual’ no tiene por qué ser malo. Para discernir eso están los auditores y los expertos en contabilidad, quienes utilizan su conocimiento para interpretar estas anomalías.


A pesar de todo esto, la informática y el diseño no formaban parte del perfil de un graduado en finanzas o contabilidad en 2015. Encontrar el talento con estas capacidades será el gran reto en los próximos años, en todos los sectores y ámbitos.


Con la llegada de profesionales con este perfil a los equipos de planificación y análisis financiero, los departamentos podrán empezar involucrarse más en interpretar los datos de diferentes fuentes y sistemas. Ahora, los profesionales financieros dedican gran parte de su tiempo a recabarlos, en vez de interpretarlos. En el futuro, en lugar de perder el tiempo editando las hojas de cálculo, aplicarán el razonamiento a los datos y probarán escenarios que puedan mejorar la toma de decisiones.


Y, ¿qué pasa con la IA? Las máquinas no nacen inteligentes; tendrá que programarlas alguien con la formación adecuada. Por ejemplo, las decisiones que llevan a completar un reconocimiento de ingresos no tienen por qué estar basadas en reglas; se necesitan años de experiencia, conocer el timing de los pagos, los contratos y las distintas interpretaciones legales según la jurisdicción, entre otros factores.


Estos procesos pueden ser aprehendidos por la IA, pero no de la noche a la mañana. El entrenamiento de las máquinas es una labor de repetición, en la que los expertos dan feedback a los algoritmos. A algunos de nuestros profesionales con más experiencia les costó meses perfeccionar Data Sieve, una herramienta para leer contratos comerciales y comprobar que cumplían los requisitos de la nueva regulación. Gracias a esto, podemos revisar estos documentos en una cuarta parte del tiempo del que se necesitaba antes.


Este tipo de equipos -expertos en contabilidad que trabajan mano a mano con data scientists- son cada vez más comunes. Las direcciones financieras se están adaptando a este nuevo paradigma de selección y formación de personal. Además, hemos visto equipos en los que expertos contables y en informática trabajan eficazmente.
En definitiva, el futuro de la función financiera está en mano de las personas, no de las máquinas. Pero hay que moverse.

 

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