La IA sigue dominando las conversaciones en las salas de juntas, especialmente en finanzas. Sin embargo, a pesar de la creciente urgencia, muchas empresas siguen estancadas en un círculo vicioso: pilotos prometedores que no escalan. ¿Qué impide un impacto significativo a nivel empresarial? Y, lo que es más importante, ¿cómo están avanzando las organizaciones líderes?
Basándonos en nuestra experiencia de campo y en una conversación reciente con HFS Research, presentamos cuatro perspectivas prácticas sobre lo que se necesita para convertir la ambición de la IA en resultados operativos.
El verdadero impacto comienza con problemas reales y datos reales
Con demasiada frecuencia, las iniciativas de IA comienzan con una herramienta o un caso de uso prometedor, pero no logran abordar un problema empresarial inmediato y medible. Las funciones financieras más exitosas comienzan de forma pequeña, pero deliberada, con datos e inquietudes reales de los clientes. Ya sea mejorando los tiempos de respuesta de las consultas, acelerando la resolución de disputas o agilizando las conciliaciones, el objetivo es generar confianza rápidamente mediante resultados visibles. Estos logros iniciales generan confianza y, aún más importante, el impulso necesario para escalar.
Por ejemplo, un fabricante global de materiales de construcción contrató a IBM Consulting® para abordar una cartera de más de 1,2 millones de consultas de clientes al año. Utilizando datos operativos reales, implementamos un conjunto coordinado de agentes con tecnología de IA para clasificar las consultas, evaluar el riesgo financiero y automatizar las actualizaciones del sistema de planificación de recursos empresariales (ERP). El resultado fue una mejora del 60 % en la eficiencia de la resolución de consultas, entregas más rápidas y ganancias medibles en el flujo de caja. Este enfoque ayudó al cliente a reducir el número de días de ventas pendientes de cobro (DSO) en el mismo año fiscal.
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La automatización inteligente es solo el comienzo
Para un proveedor global de telecomunicaciones, integramos agentes de analítica potenciados por IA en sus operaciones de facturación. Estos agentes cotejaron datos de facturación, marcaron discrepancias y guiaron a los cobradores en sus próximas acciones. Los agentes mejoraron el rendimiento de los cobros internacionales y generaron cientos de millones en valor.
La IA en finanzas no se trata solo de automatizar tareas repetitivas. Se trata de orquestar la inteligencia en procesos fragmentados para mejorar tanto la velocidad como la calidad de los resultados.
Este enfoque a menudo incluye:
• Enrutamiento y triaje de consultas entrantes
• Evaluación del riesgo financiero o la solvencia
• Activación de flujos de trabajo en ERP y sistemas financieros
• Generación de conocimientos y narrativas para el soporte de decisiones
El reciente informe del IBM Institute for Business Value (IBV) sobre IA agencial para operaciones comerciales inteligentes destaca cómo los agentes autónomos están remodelando las finanzas al aprender, adaptarse y optimizar en tiempo real. Estos agentes no solo siguen reglas, sino que buscan resultados, anticipan desafíos y personalizan experiencias en toda la cadena de valor financiera. Al interconectar agentes de IA en los ciclos de pedido a cobro y de registro a informe, las organizaciones pueden pasar de mejoras aisladas a una transformación a gran escala.
La experiencia humana sigue siendo esencial
En lugar de reemplazar a los profesionales financieros, la IA los está elevando.
Una empresa líder en bienes de consumo del Reino Unido colaboró con IBM Consulting para optimizar sus informes mensuales en 52 mercados. La IA ahora consolida datos, identifica tendencias y elabora informes narrativos, reduciendo el tiempo de elaboración de informes de 11 a 15 horas por mercado a tan solo 2 o 3 horas.
Los controladores aún revisan y perfeccionan los resultados, pero la transición de la compilación manual a la supervisión inteligente libera capacidad para tareas de mayor valor, como la colaboración empresarial y el análisis estratégico. Esta evolución es un elemento clave del enfoque de IBM Consulting para la transformación financiera impulsada por la IA, que combina las capacidades digitales con el criterio humano.
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La escalabilidad de la IA depende de la preparación organizacional
La tecnología está lista. El desafío es alinear su organización en torno a ella. Para escalar con éxito la IA en finanzas, los líderes deben abordar:
• Calidad y acceso a los datos: garantizar que haya datos limpios y estructurados disponibles para que la IA funcione de manera eficaz
• Integración de sistemas: simplificar o conectar plataformas y ERP anteriores
• Gestión de cambios: ayudar a los equipos a adoptar nuevas formas de trabajar mediante capacitación, creación de confianza y claridad de procesos
En cada uno de los ejemplos anteriores, el éxito no fue solo el resultado de las capacidades de la IA, fue la preparación de la organización para adoptarlas lo que marcó la diferencia.
El reconocimiento de IBM como líder en el informe HFS Horizons: F&A Service Prov iders 2023 subraya su capacidad para impulsar la transformación de toda la empresa a través de soluciones financieras impulsadas por IA. La adopción de la IA no es un salto de fe, es un viaje estructurado. Las empresas que invierten en la preparación fundamental son las primeras en desbloquear el valor compuesto. La IA ya no es solo una herramienta , es un facilitador estratégico. Desde la calificación crediticia y la detección de fraude hasta el análisis predictivo y el cumplimiento, la IA está redefiniendo el funcionamiento de las finanzas.
El resultado final
La IA ya está transformando las operaciones financieras , pero solo para aquellos profesionales y empresas que pasan de la experimentación a la ejecución. Al resolver problemas reales, integrar la IA en todos los procesos y dotar a los equipos de las herramientas y el soporte adecuados, las organizaciones líderes están construyendo una función financiera más inteligente, ágil y resiliente. ¿
Quiere profundizar en esta conversación? Escuche la entrevista de Khalid Siddiqui con Saurabh Gupta, de HFS Research, para descubrir cómo clientes reales están pasando de la prueba de concepto a la IA de nivel empresarial en las operaciones financieras.
IBM Blog. K. S. Traducido al español
