IA, aprendizaje automático y CPM: Los expertos responden a sus preguntas más candentes

Uno es un reputado analista alemán de Corporate Performance Management (CPM), el otro es el director de una empresa global de CPM. Nos sentamos con dos figuras influyentes del mercado internacional de CPM y les hicimos cinco preguntas sobre CPM, tecnología y futuro.

A medida que aparecen nuevas tecnologías, el futuro de CPM cambia constantemente. Muchos profesionales y ejecutivos de las finanzas se preguntan: ¿Qué tecnologías son simplemente una moda pasajera y cuáles tienen el potencial de poner el mundo patas arriba?

¿Por qué no dejar que los expertos especulen? El Dr. Christian Fuchs (BARC), analista líder en Europa, y Alok Ajmera (Prophix Software), ejecutivo visionario en Norteamérica, llevan bastante tiempo en el espacio del CPM. ¿Sus diferentes circunstancias dan lugar a opiniones radicalmente distintas o comparten predicciones similares? Hemos planteado a cada uno de ellos las mismas cinco preguntas para averiguarlo

1. En su opinión, ¿qué futuro le espera a la innovación en la planificación empresarial?

Alok Ajmera: El futuro próximo depara un cambio drástico e importante en la planificación empresarial: un enfoque fundamentalmente distinto del que se basa en la intuición humana y el instinto apoyado en unos pocos datos. El futuro de la planificación pone patas arriba ese modelo, con una visión rica y basada en datos como base sólida de la intuición humana.

Con la metodología tradicional, los planificadores siguen recopilando información de toda la organización de una manera lenta y propensa a errores. Consolidan los datos y pueden realizar algunos cálculos en busca de información retrospectiva. Pero hoy en día, con los recursos informáticos y en la nube que subyacen a los avances en la aplicación de la IA y el aprendizaje automático, las organizaciones pueden pasar a una metodología de planificación más basada en máquinas.

En el futuro, los planes serán elaborados por programas informáticos y tecnologías que analizarán miles de millones de datos en tiempo real y los reunirán de forma significativa y digerible. Las personas, en lugar de dedicar todo su tiempo a recopilar, introducir, homogeneizar y depurar datos, podrán centrarse en comprender e integrar el resultado final, asegurándose de que tiene sentido en su mundo real.

Ahora mismo, la intuición y el trabajo humano desempeñan un papel demasiado importante en la planificación. El futuro libera a las personas para que dediquen su tiempo a comprender el significado de sus datos.

Dr. Christian Fuchs: Veo especialmente el uso de la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de aprendizaje automático (ML) como las próximas grandes innovaciones en este campo. Esto también coincide con lo que podemos deducir de nuestros actuales estudios de mercado: este año, en nuestra encuesta de planificación BARC, por ejemplo, la mitad de las empresas encuestadas indicaron que desean utilizar tecnologías predictivas (planificación predictiva) para planificar a medio y largo plazo. En mi opinión, esta evolución está impulsada, sobre todo, por la creciente cantidad de datos que se recopilan y procesan. Además, tanto la planificación empresarial como el ML han alcanzado ya un nivel de madurez que hace que las aplicaciones avanzadas de este tipo sean considerablemente más interesantes.

Figura 1: ¿Cuál de las siguientes cosas hace/utiliza su empresa con su producto para la planificación y elaboración de presupuestos? (Fuente: estudio BARC "The Planning Survey 18", n=856)

Sobre los entrevistados

Alok Ajmera

Alok es el Presidente y Director de Operaciones de Prophix Software. Su misión es garantizar que cada cliente, posible cliente, socio y empleado de todo el mundo tenga una experiencia memorable y positiva con Prophix. Alok se incorporó a la empresa en 2004 y pasó de Consultor a Presidente. La energía y el entusiasmo de Alok nos inspiran a todos para alcanzar la grandeza y superar las expectativas. En la oficina, Alok es el rey de la informalidad y presume de tener una colección de camisetas espectacular.

Dr. Christian Fuchs

El Dr. Christian Fuchs es Jefe de Investigación de BI y Gestión de Datos de BARC y analista sénior. Es el principal autor del estudio de BARC "Herramientas de software para la planificación" y de otros análisis de mercado en el ámbito del BI y la planificación. Como consultor, ayuda a las empresas en el proceso de selección de software, en la fase introductoria y en cuestiones estratégicas sobre carteras de front-end de BI, arquitectura y escenarios de uso.

2. El aprendizaje automático y la IA son temas candentes en estos momentos, ¿cuáles son algunas de las ventajas de aplicar la IA y el aprendizaje automático al CPM?

Dr. Christian Fushcs: La IA y el ML tienen el potencial de hacer que la planificación sea mucho más eficaz y eficiente. Idealmente, estas tecnologías pueden ayudar a mejorar los resultados de la planificación y los propios procesos de planificación, con el fin de lograr resultados más significativos con mayor rapidez y reducir la carga de trabajo de los planificadores. Sin embargo, este gran potencial viene acompañado de mayores expectativas.

Muchas empresas esperan una mayor calidad y precisión en la planificación y la previsión (véase la Figura 2). Sin embargo, este objetivo general de aumentar la eficacia de la planificación sólo puede alcanzarse teniendo en cuenta las relaciones causa-efecto pertinentes. Las previsiones a más corto plazo y más rápidas, así como la reducción del esfuerzo (manual) de planificación, tienen por objeto aumentar la pertinencia de los datos de planificación y, por tanto, hacerla más eficaz. Simulaciones más rápidas, previsiones más precisas y una mayor automatización de la planificación empresarial están ahora al alcance de las empresas mediante el uso de IA, métodos estadísticos y ML.

Sin embargo, una conclusión importante es que las empresas no suelen centrarse en automatizar completamente la planificación. Los planificadores deben seguir participando en el proceso de planificación, pero deben ser relevados especialmente de las tareas rutinarias, como las actividades manuales y las previsiones. Por tanto, no se trata de sustituir a los planificadores humanos por máquinas.

Figura 2. Beneficios ¿Qué beneficios espera obtener o ha obtenido con el uso de la planificación y previsión predictivas en su empresa? (Fuente: Estudio de BARC "Predictive planning and forecasting takes corporate planning to the next level", n=308)

Alok Ajmera: Una clara ventaja es poder utilizar los datos de una forma más sofisticada en lo que respecta a la planificación. Los datos son cada vez más accesibles en todas las unidades de negocio, departamentos y sistemas. También son cada vez menos específicos de una sola organización. Ahora, muchos más datos se pueden consumir e interactuar fuera de la organización que los genera.

Pero eso también significa que las organizaciones están abrumadas de datos. Hay tantos que es difícil procesarlos para convertirlos en algo útil. Esa es la ventaja de la IA y del aprendizaje automático como subconjunto de la IA. Nos da la capacidad de crear aprendizaje a través de tecnologías que se arrastran a través de estos vastos océanos de datos internos y externos; para entender las relaciones y correlaciones en los datos de una manera no estática. Permite un aprendizaje progresivo, lo que significa que somos más precisos en nuestras previsiones e informática a largo plazo a medida que más datos pasan por el sistema.

Este es, con razón, un tema increíblemente candente en la planificación. Con la capacidad de la nube para reunir todas estas tecnologías y datos, y para aplicar mucha más potencia informática a nuestros problemas empresariales, estamos realmente en el umbral de una nueva era para la planificación empresarial en la que somos capaces de ejecutar escenarios de forma rápida y sencilla. Imagina que pudieras decir: "Muéstrame qué pasa dentro de 12 meses si suceden X, Y y Z" En la actualidad, se necesita una enorme cantidad de tiempo y energía para hacer eso, pero ahí es donde estas nuevas tecnologías nos están llevando rápidamente.

Hoy ya disponemos de muchas herramientas potentes que pueden combinarse para crear valor. En los próximos cinco años, habrá más de esas herramientas y serán más sólidas, más convincentes y más precisas.

3. ¿Cómo pueden los ejecutivos iniciarse en la IA?

Alok Ajmera: Los ejecutivos pueden hacer muchas cosas básicas. En primer lugar, los ejecutivos financieros internos deben comprender que la IA tiene un papel en las finanzas corporativas. Eso puede ser un reto. Hoy en día, si pides a 100 directores financieros que definan la IA, obtendrás 100 definiciones.

Para poder hacer cualquier cosa con la tecnología, hay que invertir en conseguir las competencias adecuadas en la organización. Los requisitos del equipo financiero en el futuro serán diferentes de los actuales. Las finanzas necesitan invertir en competencias que incluyan la gestión de datos y la ciencia de datos para poder explotar estas tecnologías emergentes.

Al mismo tiempo que desarrollas las habilidades adecuadas en finanzas, te beneficiarás de asociarte con las organizaciones y empresas que están facilitando este futuro. Existen oportunidades para que los ejecutivos financieros empiecen a trabajar con socios que están pensando en desplegar las tecnologías adecuadas.

Por último, al iniciar este camino, tenga en cuenta que la infraestructura que ponga en marcha hoy debe ser escalable para satisfacer los requisitos del futuro.

Dr. Christian Fuchs: El uso de IA y ML en el contexto de la planificación corporativa no será en absoluto automático y habrá que superar muchos obstáculos. Los mayores retos actuales son la creación y el mantenimiento de las competencias y habilidades necesarias, así como la disponibilidad de recursos monetarios y humanos. Por ello, un gran número de empresas están planeando desarrollar conocimientos técnicos a corto y medio plazo como punto de partida central. En principio, esto puede lograrse de dos maneras: internamente, mediante la formación de los propios empleados, por ejemplo, o externamente, mediante la contratación de nuevos empleados y el apoyo de empresas de consultoría especializadas. La mayoría de las empresas tiene previsto invertir en sus propios conocimientos y capacidades, en lugar de recurrir a ayuda externa (consultoría, por ejemplo). Esto demuestra claramente la importancia de estas capacidades para la competitividad de una empresa.

4. ¿Cómo deben priorizar los directivos la IA y el aprendizaje automático?

Dr. Christian Fuchs: Desde la perspectiva de BARC, el uso de la IA y el ML en la planificación corporativa será indispensable en el futuro y, en consecuencia, debería ser una alta prioridad para los ejecutivos de las empresas. Debido a la madurez de la tecnología y a la sencilla provisión de capacidades informáticas en la nube, los métodos modernos de planificación se están volviendo asequibles y relevantes para cada vez más empresas. Por esta misma razón, es vital desarrollar los conocimientos técnicos en una fase temprana y adquirir experiencia a través de proyectos piloto, así como generar confianza y promover la aceptación. En opinión de los analistas de BARC, el uso de IA y ML tiene el potencial de llevar la planificación corporativa al siguiente nivel, lo que la convierte en una de las tendencias clave para optimizar la planificación corporativa en los próximos años.

Alok Ajmera: El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA y es la pieza que los ejecutivos deben priorizar. Aunque la IA tiene muchas más capacidades que el ML, hoy en día hay problemas reales que se pueden resolver con ML. Es importante que los ejecutivos entiendan qué problemas pueden resolverse y, a continuación, prioricen cómo pueden obtener valor hoy.

¿Cómo se aprovecha el ML para rastrear datos transaccionales e identificar anomalías? Hoy en día es una tarea manual. La mayoría de las organizaciones sólo pueden muestrear sus datos transaccionales en busca de errores o fraudes. Pero con ML, puede rastrear millones de transacciones para detectar errores y fraudes. En lugar de tomar muestras y esperar lo mejor, puede rastrear literalmente cada transacción para ayudar a mitigar problemas costosos

5. ¿Hay alguna función de IA o de aprendizaje automático que prevea incorporar al software de CPM o está más a favor de un enfoque basado en lo mejor de lo mejor?

Alok Ajmera: Hoy en día podemos incorporar muchas funciones al software de CPM, por lo que se ha convertido en una pieza clave de la infraestructura. Contiene datos que pueden explotarse para capacidades basadas en IA. Por tanto, el software CPM incorpora capacidades de IA absolutamente esenciales. Pero la respuesta real es que veremos un poco de ambos enfoques. También hay oportunidades para aprovechar lo mejor de lo mejor, especialmente en la nube. Una ventaja de la nube es que se puede hacer lo mejor de ambos.

Esta es la frontera. Es increíblemente emocionante. Hay muchas promesas, un gran potencial. Estamos empezando a ver cómo se hacen realidad algunas cosas, pero aún estamos en la frontera. Va a ser emocionante ver cómo evoluciona en los próximos tres o cinco años, y sin duda va a evolucionar. No hay vuelta atrás.

Dr. Christian Fuchs: Nuestros estudios sugieren que las empresas tienen expectativas claras respecto a las soluciones de CPM que utilizan: las herramientas que ya están en uso también deberían proporcionar funcionalidades en las áreas de IA y ML en el futuro para mejorar la planificación corporativa (véase la Figura 3). El deseo no es utilizar soluciones de software adicionales (best-of-breed). Esto pone de manifiesto la importancia de integrar los métodos estadísticos, el ML y la IA con las funciones tradicionales del software de planificación y es una clara instrucción para que los proveedores de software CPM realicen este desarrollo adicional.

Nuestra observación actual como analista de mercado es que muchos proveedores de software CPM han hecho de la integración de métodos estadísticos, ML e IA en sus propias herramientas un elemento central de su hoja de ruta futura. En primer lugar, esto implica la integración de lenguajes de programación estadística como R o Python y, en segundo lugar, la integración de métodos del entorno clásico de la estadística y la minería de datos (por ejemplo, análisis de regresión para la identificación de impulsores y análisis de relaciones causa-efecto, técnicas de detección de anomalías, redes neuronales para previsiones basadas en datos históricos).

Figura 3: ¿Qué soporte informático utiliza principalmente para aplicar la planificación y previsión predictivas en su empresa actualmente o lo hará en el futuro? (Fuente: Estudio de BARC "La planificación y previsión predictivas llevan la planificación empresarial al siguiente nivel", n=308)