La Inteligencia Artificial (IA) puede revolucionar la empresa al escalar su impacto en la organización. Al igual que hace con los datos, la IA conecta a las personas, potenciando su responsabilidad e impacto estratégico. Esto es clave en áreas como la función financiera, que tiene un peso cada vez más estratégico para el negocio.

Y es que los directores financieros (CFO) tienen, digamos, un doble rol. Por un lado, la responsabilidad que se deriva directamente de su función de gestionar las finanzas. Por otro, hacer de ‘business partners’ de otras funciones. Es en este último ámbito donde puede ejercer un mayor poder de influencia estratégica.

En un mercado disruptivo e incierto, este papel transversal del CFO es crucial. Debe ser un agente de cambio, pero sin comprometer la estabilidad del negocio, persiguiendo el bienestar y crecimiento a largo plazo mientras mantiene la disciplina en un entorno propenso al cortoplacismo y a asumir riesgos.

Ante este reto, la IA ha llegado para ayudarles a conseguir el equilibrio.

Nos hemos fijado en los líderes: ¿cómo están utilizando la IA?

En nuestro IBM CFO Study de 2024 nos hemos preguntado cómo están afrontando estos retos los directores financieros y cómo están utilizando la IA para hacerlo.

Hemos entrevistado a más de 2.000 CFOs de más de 26 sectores y 34 localizaciones, así como a algunos clientes. De todas las empresas que han participado, hemos diferenciado las respuestas entre las empresas consideradas líderes (por volumen de negocio, por reputación de marca, madurez tecnológica…) y el resto, con el objetivo de entender qué patrones están impulsando en mayor medida el éxito empresarial.

Como conclusión general, hemos comprobado que los CFO de las empresas líderes, en mayor medida que el resto de empresas, ya utilizan en alguna vertiente la Inteligencia Artificial para articular su estrategia, tanto a largo plazo, como para responder más rápidamente a los cambios del mercado que se están produciendo hoy.

En concreto, en el estudio hemos identificado hasta seis patrones de éxito. Veámoslos.

Seis patrones de éxito para transformar la función financiera

1 Estrategia: el CFO y el CTO son los nuevos aliados estratégicos

Las empresas deben entender la tecnología, no sólo como una herramienta, sino como una fuerza de transformación. Los CFO están en la mejor posición para construir este puente entre tecnología y negocio, porque son los que realmente pueden establecer ese vínculo entre la inversión y resultados reales para el negocio.

A nivel global, un 65% de los CEO (en España, un 53%) dice que el éxito de su organización está ligado a la colaboración con tecnología.

Pero lo que diferencia a las empresas líderes es que son capaces de conectar con tecnología en las etapas más tempranas de la planificación de los proyectos de IT. De esta forma, entienden desde el minuto uno cómo una inversión va a ayudar a la estrategia de la empresa.

Forjar esta alianza implica para el CFO, en primer lugar, entender la tecnología para después hacerla entendible para el negocio y explicar el impacto de las inversiones. Una labor en la que la IA puede ayudar mucho y que conlleva redefinir las métricas de éxito para los proyectos tecnológicos, conectándolas con el negocio.

2 Ejecución y estrategia: el yin y el yan

En las empresas líderes, los financieros adoptan un papel de ejecución más amplio que en el resto. Para ello, deben de entrelazar ejecución y estrategia, integrando la gestión del desempeño en el proceso de toma de decisiones.

En España, tan sólo un 33% de financieros considera que responden con efectividad y agilidad a los cambios de estrategia. Lo que diferencia a los líderes es que son capaces de medir constantemente el rendimiento de procesos críticos, de hacer predicciones y comunicar los cambios que pueden impactar en la empresa, así como reaccionar ante los proyectos menos rentables y redistribuir el presupuesto hacia otros con más crecimiento.

Para hacerlo, es necesario reforzar los sistemas de monitorización, evaluación y predicción: cualquier métrica debe ser susceptible de servirnos a alguno de estos objetivos estratégicos. Pero también al revés, cualquier estrategia debe tener métricas medibles y accionables.

Un ejemplo es utilizar la IA y sus herramientas de predicción y monitorización para optimizar la cadena de suministro, ajustando las previsiones de inventario y producción en función de la demanda proyectada y las condiciones del mercado.

3 Inversión: ‘show me the ROI’

Las empresas —sobre todo los CEO— quieren ver con rapidez el retorno del valor de las inversiones (ROI). Ante esto, a muchos CFO, a pesar de que su naturaleza les lleva a velar por el largo plazo, no les queda más remedio que sucumbir, sacrificando los beneficios futuros por los resultados presentes.

En el caso español, dos tercios de los CFO entrevistados dicen que sienten la presión de acelerar el valor de sus inversiones en tecnología. Y un 50% dice que sus organizaciones están priorizando el cortoplacismo frente a las inversiones a largo plazo.

Pero los CFO de empresas líderes no pierden su foco en el futuro, aunque sí distribuyen sus inversiones en el corto, medio y largo plazo, equilibrando la complicada balanza entre eficiencia para hoy e innovación para el mañana.

Una buena práctica que ayuda a ampliar este campo de visión es adoptar tecnologías que aceleren la transición desde la fase piloto hacia proyectos reales y a escala que den resultados más rápidamente.

En esta misión, la IA también puede ser clave, tanto para crear sistemas de pronóstico dinámico en todos los escenarios, como para crear informes que demuestren y convenzan del valor de las inversiones en diferentes periodos al resto de la organización.

Y además nos ayuda hacerlo con agilidad. Seguro que muchos CFO me entenderán si hablo de esos informes para los comités de dirección que se llevan gran parte de nuestra jornada laboral. Pues bien, ahora este tiempo dedicado a la recopilación de datos puede ser empleado en el análisis “humano” de la información para toma de decisiones, lo que conlleva un impacto real en la compañía.

Por ejemplo, uno de nuestros clientes, una Fintech a la que hemos ayudado a implantar un sistema de IA para mejorar sus análisis e informes, consiguió reducir el tiempo que dedicaban a extraer datos para su informe trimestral, de una semana a tan sólo 4 horas.

4 Riesgos: ¿hasta dónde puede resistir tu empresa?

Uno de los CFO que entrevistamos nos decía que la tecnología ha aumentado el riesgo en las empresas. Y es cierto: el apetito de innovación tecnológica aumenta el riesgo, pero los enfoques excesivamente cautelosos también.

En España, un 63% de financieros afirma tener una visión clara de cuánto y qué tipo de riesgo necesita su empresa —o cuánto se puede permitir—, aunque tan sólo un 42% dice ser efectivo gestionándolo. A nivel global, un 60% de los CFO líderes sí afirman ser efectivos en esta tarea.

Y es que, una vez entendido el nivel de peligro tolerable, es necesario monitorizar constantemente el riesgo para adaptar las decisiones a partir de amenazas y oportunidades según se van produciendo. Y los CFO líderes destacan en esta tarea con gran ventaja frente al resto.

El mejor caso de uso de la IA en este escenario es el que ayuda a hacer visible el riesgo para la organización. Esto, junto a la creación de informes de probabilidad en diferentes escenarios, permitirá controlarlo y entender hasta dónde podemos abrir el abanico de riesgos que podemos asumir.

Por ejemplo, la IA puede monitorizar en tiempo real procesos, transacciones, etc. con el fin de detectar fraudes y patrones sospechosos. También nos puede ayudar a ampliar nuestra visión más estándar e incluir en los análisis de riesgos nuevas variables, como métricas tecnológicas, costes de energía, impacto de una decisión en el talento, etc.

5 Datos: construyendo una base sólida

Como vemos, la IA es poderosa, pero para liberar todo su potencial necesita datos estructurados, operables y accesibles. Y sí, esto suele ser un unicornio en muchas empresas; es decir, algo prácticamente imposible, ya que los datos suelen vivir en silos, son inaccesibles y no están conectados.

Si nos fijamos en concreto en la función financiera, que trabaja con procesos muy críticos para la empresa, podemos imaginar que no sean muy propensos a hacer pruebas y poner en marcha proyectos piloto. Por esta desconfianza, el potencial de la IA en finanzas no se está aprovechando todavía: tan sólo un 34% de financieros dice utilizar IA tradicional en el área, y la cifra baja a un 11% cuando hablamos de IA generativa.

El caso es que los beneficios que estamos viendo para la función son muchos: reducción en el tiempo y costes del ciclo presupuestario, en la planificación continua (Rolling Forecasts)  o, por ejemplo, para lograr mejores condiciones y precios de proveedores.

Uno de los patrones que hemos identificado es que las empresas líderes, por ejemplo, sacan mucha ventaja al resto en la adopción de ERP en la nube, como un paso para empezar a liberar el potencial de la IA en la función.

Pero los líderes van mucho más allá, y utilizan además prácticas de gestión del dato avanzadas, por ejemplo, creando estándares para la gestión del dato o nombrando propietarios de datos.

El objetivo es conseguir esa base sólida de datos y acompañarla con buenas prácticas de gobernanza, que pueda impulsar y accionar la IA en la propia función financiera.

6 Personas y talento: el gran reto de la adopción de la IA

El éxito de la IA depende de la adopción de los profesionales, más que de la tecnología en sí misma. En esto están de acuerdo un 64% de los CEO a nivel mundial.

En la función de finanzas, cuyos profesionales han de reforzar más que nunca el conocimiento en tecnología, la falta de capacitación puede resultar fatal para el futuro. Pero, ¿se trata ahora de que todo el equipo se convierta en científicos de datos? En absoluto.

Como en todo, tendremos diferentes niveles. Es cierto que algunos CFO están impulsando Centros de Excelencia, con científicos de datos en el equipo. Pero lo normal es empezar invirtiendo en nuevos skills que refuercen al equipo actual: así lo hacen también los CFO líderes, que apuestan por implementar programas de formación específicos y herramientas de visualización y exploración de datos.

Un ejemplo de estas herramientas son los asistentes digitales que ayudan a los empleados no tan técnicos a acceder rápidamente a informes financieros, realizar análisis de escenarios y obtener insights que les permitan tomar decisiones.

Estos seis patrones son toda una hoja de ruta para los CFO que quieran aprovechar el potencial de la IA en su organización.