Cada día surgen nuevos usos de la inteligencia artificial (IA). Desde los "robot asesores" que proporcionan una planificación financiera basada en algoritmos, hasta los chatbots y los asistentes digitales, la IA está cambiando las operaciones financieras a a gran velocidad y las competencias laborales que necesitan los profesionales de las finanzas para seguir siendo competitivos en el mercado están cambiando con la misma rapidez.
Según una encuesta de KPMG de 2023 (el 70%) de las empresas esperan desplegar más ampliamente la IA en los próximos 2 años, y dos tercios (el 62%) tienen previsto aumentar la inversión en el próximo año. En resumen, la IA es sólo una herramienta y de ti depende aprender a utilizarla en tu beneficio.
A lo largo de este post, descubrirás cómo se prevé que la inteligencia artificial cambie la vida laboral de los profesionales financieros en los próximos años.
Indice
- El factor humano en la transformación digital de las finanzas
- La importancia de tu actitud al adoptar la IA
- Aprende nuevas habilidades para prepararte para la próxima oleada de inteligencia artificial
- Conclusión
Tradicionalmente, las finanzas han sido transaccionales y orientadas a procesos. Las actividades que implican tareas diarias recurrentes han sido un punto de inicio para una transformación digital. Con la automatización de flujos de trabajo, actividades que antes requerían mucho tiempo, como la aprobación de presupuestos, la gestión de datos de empleados y clientes, y el procesamiento de facturas, se realizan de forma eficiente con una intervención humana mínima.
Según Shannon Cole, Directora de Investigación en el área de Finanzas de Gartner, "la automatización transformará las funciones de procesamiento transaccional, como el proceso de compra a pago (P2P) y el proceso de pedido a cobro (O2C). Los empleados involucrados en estos procesos serán sustituidos por pequeños equipos de especialistas centrados en la excelencia de los procesos, la gobernanza de datos y la gestión de las solicitudes."
El factor humano en la transformación digital de las finanzas
Las finanzas implican algo más que cálculos, añadir datos y análisis cuantitativos. Descifrar el significado del comportamiento humano, gestionar el riesgo y tomar decisiones estratégicas son igual de importantes. Los profesionales financieros interpretan las tendencias del mercado, evalúan el impacto de los acontecimientos mundiales y se enfrentan a complejas normativas estatales, federales e internacionales. Esto requiere un pensamiento crítico y una intuición que la IA no puede duplicar.
Los negocios crecen con el contacto humano
Muchos aspectos de las finanzas se basan en las relaciones, y la confianza es parte fundamental de la ecuación. Los sistemas de IA carecen de inteligencia emocional, así que los profesionales de las finanzas con grandes habilidades interpersonales y de comunicación desempeñan un papel crucial en el mantenimiento de una conexión humana con clientes y colegas.Datos estructurados vs. datos no estructurados
Sin embargo, la IA no funciona tan bien con los datos no estructurados porque no están organizados de una forma predefinida, y el sector financiero produce una gran cantidad de ellos. Algunos ejemplos de datos no estructurados son informes, facturas, correos electrónicos, archivos PDF y publicaciones en redes sociales. Actualmente, los algoritmos de inteligencia artificial no pueden extraer el significado de estos datos tan bien como un ser humano.
Seguimiento ético de la IA
Muchas herramientas de IA utilizan el aprendizaje automático, un subconjunto de ella, que entrena a los sistemas informáticos para aceptar y procesar información automáticamente. Permite a la IA aprender a reconocer pautas y tendencias y tomar decisiones con escasa intervención humana. Los sistemas de IA reflejarán los sesgos humanos si están presentes en los datos que se les suministran. Una revisión cuidadosa de los resultados de la IA puede verificar que son precisos y que se utilizan éticamente.
El uso de la IA para tomar decisiones sobre préstamos es un ejemplo de cómo surgen los problemas éticos. Los sistemas entrenados con datos hipotecarios reales influyen en la toma de decisiones basada en la IA de un modo que puede poner en desventaja a los grupos minoritarios y de bajos ingresos. La diferencia en la tasa de aprobación no se debe sólo a la parcialidad, sino también a que los grupos minoritarios y de bajos ingresos suelen tener menos datos en sus historiales crediticios. Para compensar esto, los prestamistas hipotecarios trabajan con indicadores que normalmente no se tienen en cuenta en una puntuación crediticia típica, como el nivel de ingresos del prestatario, las oportunidades laborales en su campo y el potencial de ingresos.
También deben abordarse otras consideraciones, como la transparencia, el cumplimiento de la normativa y la privacidad, para garantizar una adopción responsable de la IA.
La importancia de tu actitud al adoptar la IA
El experto en finanzas corporativas Nicolas Boucher, que intervino en un reciente webinar de DocuWare titulado, ¿Cómo los equipos financieros aumentan la eficiencia con la IA y la automatización?, define tres reacciones comunes al papel cada vez más importante de la IA. Las personas que ignoran la IA pertenecen a la primera categoría. Boucher las compara con quienes se resistían a aprender Microsoft Excel y preferían confiar en sus calculadoras. Desde su punto de vista, alguien que quiere hacer su trabajo como siempre lo ha hecho corre ciertamente el riesgo de ser sustituido.
Un segundo tipo de persona utiliza la IA de forma pasiva. Pueden copiar y pegar una pregunta en ChatGPT y utilizar la información que proporciona tal como está escrita. No asumen la responsabilidad y, en su lugar, incorporan el resultado de la IA a su propio trabajo sin revisarlo. Existe un riesgo importante de cometer un error con este enfoque a medias. Estos profesionales de las finanzas no aportan su propio punto de vista por tanto, no añaden valor.
Boucher explica que se buscará a los de la tercera categoría que aprendan a aprovechar el potencial de la inteligencia artificial. Son conscientes de que todo lo que introduzcas en un ordenador para utilizar el aprendizaje automático, o la formulación de indicaciones de la IA generativa, debe basarse en el conocimiento del contexto y de tus objetivos empresariales. Después, el resultado debe revisarse cuidadosamente.
Aprende nuevas habilidades para prepararte para la próxima oleada de inteligencia artificial
Aprender a crear prompts muy específicos que ayuden a resolver problemas empresariales es también una habilidad esencial. Requiere elaborar preguntas e instrucciones que guíen a la IA para que cree informes, previsiones y análisis de datos precisos. También es posible que te llamen para decidir qué modelos y herramientas de IA serán los mejores para tratar el problema en cuestión. Prepárate para explicar las ventajas y limitaciones asociadas a tu opción.
Conclusión
