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El rol del director financiero no está cambiando, pero la tecnología sí

Última actualización: agosto 14, 2023

Finance transformation

Philippe Sahli

Co-founder & CEO, Yokoy

Contrariamente a la narrativa predominante en la mayoría de los artículos de hoy, el papel de un CFO en una organización se ha mantenido prácticamente sin cambios en los últimos años, y se espera que esta tendencia persista en el futuro previsible.

El CFO sigue siendo uno de los socios más importantes, si no el más importante, del CEO, administrando la liquidez y las inversiones, supervisando las tareas financieras operativas, informando cifras oficiales y brindando información financiera interna.

Sin embargo, lo que ha cambiado significativamente son las herramientas disponibles para el CFO y sus equipos, así como la velocidad a la que evolucionan estas herramientas.

La velocidad del avance tecnológico es crucial porque significa que algunos CFO ya están implementando y aprovechando las últimas tecnologías, brindándoles una ventaja competitiva a través del ahorro de dinero (a través de la automatización) y mejores conocimientos financieros internos.

Esta ventaja competitiva luego obliga a otros líderes financieros a adoptar estas tecnologías rápidamente, creando un ciclo de adopción rápida para mantenerse a la vanguardia.

Echemos un vistazo más de cerca a estas herramientas, centrándonos particularmente en los avances en las tecnologías de inteligencia artificial (IA).

Primero vino la revolución OCR

En la década de 2010, la llegada de tecnologías de digitalización como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) cambió significativamente la forma en que los documentos en papel se transformaban en formatos digitales. Y como consecuencia, la forma en que operaban los centros de deslocalización también cambió.

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que puede leer letras y números en un documento escaneado, permitió un proceso más rápido y eficiente, lo que redujo la necesidad de ingresar datos manualmente y escribir a mano, particularmente en los centros de deslocalización que prevalecían en ese momento.

Al utilizar OCR, los documentos en papel se podían escanear en cualquier parte del mundo y luego enviarse digitalmente a los centros de deslocalización, donde la información ya se había convertido en un documento en línea. Esto no solo ahorró tiempo, sino que también redujo la cantidad de trabajadores deslocalizados necesarios.

Además, los avances en las herramientas basadas en reglas, denominadas robots, permitieron programar tareas fácilmente en función de reglas predefinidas sin necesidad de conocimientos técnicos extensos.

Estas herramientas basadas en reglas tienen integraciones de sistema optimizadas (tanto basadas en archivos como basadas en API), lo que elimina tareas manuales como escribir y copiar datos de un sistema a otro. Con las transferencias de datos automatizadas y la reducción del riesgo de errores manuales, las viejas formas de trabajar se volvieron redundantes.

Actualmente, solo hay unos pocos centros de deslocalización que todavía escriben manualmente documentos en papel en las computadoras y se han quedado muy atrás de la competencia. Pero a pesar de estos avances, todavía hay tareas que no se pueden automatizar por completo con herramientas basadas en reglas.

Un ejemplo es la validación de datos. La creación de registros contables a partir de documentos de facturas digitales a menudo implica tareas de validación que requieren intervención humana. Encontrar puntos de datos específicos, como números de orden de compra en las facturas, puede ser un desafío, ya que la ubicación y el formato de dicha información pueden variar.

Para un humano, esto no es problema, al menos para un adulto que entiende lo que es una factura. Lo más probable es que un niño pueda hacerlo después de recibir capacitación para hacerlo, incluso cuando los datos no están estructurados y el número de orden de compra está escrito a mano en el documento creado digitalmente.

Aquí es exactamente donde la inteligencia artificial es útil.

La IA cambia el campo de juego

La inteligencia artificial funciona de manera muy similar a la inteligencia humana en el sentido de que también requiere entrenamiento.

Para usar el mismo ejemplo anterior, el software de IA debe «enseñarse» utilizando un gran conjunto de datos de facturas para reconocer y validar los números de órdenes de compra de manera efectiva. Mediante el uso de estos documentos de capacitación, el software de IA aprende el caso de uso específico y gradualmente se vuelve competente en la identificación y validación de números de órdenes de compra.

A diferencia de los motores basados en reglas, que funcionan con conjuntos de reglas predefinidos, los motores de IA se basan en ejemplos de datos de entrenamiento. Esta distinción clave es lo que otorga a la inteligencia artificial su inmenso poder y capacidades transformadoras en varios dominios, no solo en finanzas, sino en cualquier área donde los procesos impliquen una combinación de pasos repetitivos y tareas basadas en la lógica.

Por lo tanto, el principal desafío con la tecnología de IA radica en la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento.

Para dominar tareas complejas, como crear registros contables directamente a partir de facturas, se requieren millones de facturas para entrenar adecuadamente el motor de IA. No obstante, esto presenta una oportunidad importante para que los equipos financieros mejoren sus capacidades de automatización y mantengan su ventaja competitiva.

"Con el software basado en IA asumiendo procesos cada vez más complejos, los equipos financieros pueden seguir siendo competitivos sin tener que lidiar con la investigación tecnológica y las complejidades de los algoritmos de IA".

Philippe Sahli, Co-founder & CEO Yokoy

En Yokoy, ponemos un fuerte énfasis en la investigación interna de IA, lo que permite que nuestro software aprenda y evolucione continuamente con cada documento procesado. Nuestra plataforma se centra en la inteligencia artificial, que aprende de cada factura, orden de compra y recibo de gastos que encuentra.

Con cada punto de datos procesado, la IA se vuelve cada vez más precisa, incluso cuando se trata de facturas y órdenes de compra complejas y no estructuradas. Con el tiempo, nuestra IA puede aprender a leerlos y comprenderlos, lo que da como resultado procesos financieros casi totalmente autónomos para nuestros clientes.

Esto se llama el “software del futuro”. Este enfoque de vanguardia garantiza que los equipos financieros puedan seguir siendo competitivos sin tener que lidiar con la investigación tecnológica y las complejidades de la IA.

Creemos que los líderes financieros no deben cargar con las complejidades de los algoritmos de IA, ya que sin duda es un campo altamente técnico. Sin embargo, para un CFO moderno, es imperativo evaluar e implementar las herramientas adecuadas dentro de su empresa.

La tecnología de inteligencia artificial permite no solo el procesamiento automatizado de datos, sino también controles de calidad de datos en tiempo real, consolidación e incluso informes autónomos. Las capacidades de dichas herramientas se extienden a las comprobaciones de fraude y los informes de valores atípicos, y la integración de los chatbots permite a los equipos de FP&A crear informes sin esfuerzo en cualquier formato deseado.

Por ejemplo, un gerente de FP&A puede indicarle a un chatbot que genere un informe de todas las facturas abiertas de Suecia, que excedan los 10 000 EUR y que se originen en un proveedor nuevo, en formato Excel. Este proceso que solía tomar horas en el pasado ahora se logra en milisegundos, gracias a la eficiencia del chatbot.

A medida que la inteligencia artificial remodela el mundo de las finanzas a un ritmo asombroso, es fundamental que los directores financieros y los equipos financieros evalúen e implementen herramientas basadas en IA. Al adoptar la IA ahora, se equipan para aprovechar todo el potencial de los avances futuros, lo que garantiza una fuerte ventaja competitiva en el panorama financiero en constante cambio.