A medida que la IA permite a las empresas crear su propio software a la “velocidad de la luz”, existe una creciente preocupación sobre el futuro del software tradicional. La preocupación es que las empresas reemplacen a los proveedores externos con aplicaciones personalizadas. Pero la evidencia no respalda esto.
En qué se equivocan los líderes sobre la IA frente al software
Según una investigación, el 44% de los directores financieros se sienten presionados a adoptar la IA. Y el 61% dijo que estaban financiando “experimentos” de los CIO. Pero estas pruebas están fallando en gran medida, razón por la cual el software de inteligencia artificial no las acepta.
El responsable de transformación digital de una gran empresa europea, que gastó casi un millón de euros en proyectos internos relacionados con la IA durante el año pasado, me dijo recientemente que no podía señalar ni un centavo que la empresa haya ahorrado, ganado o ayudado al negocio de alguna manera.
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Y decidió desconectarse y contratar proveedores que sepan cómo utilizar la IA en sus procesos y flujos de trabajo.
Cuándo construir versus comprar
La IA simplemente no se puede desatar. Para ser confiable y eficaz, requiere datos limpios, una gobernanza sólida y la infraestructura adecuada. Y debe trabajar con datos precisos e integrados en todos los sistemas y transacciones, y trabajar bajo supervisión humana.
Entonces, las preguntas clave que hay que plantearse al considerar cómo y dónde utilizar la IA son: ¿Mejorará la propuesta de valor de la empresa y qué ventajas tiene poseer un conjunto de datos único?
Si es así, la creación de aplicaciones personalizadas puede impulsar la diferenciación y el valor a largo plazo. Los modelos de riesgo patentados son un buen ejemplo de cuándo las soluciones internas de IA pueden generar retorno de la inversión (ROI), con resultados vinculados directamente a la verificación del liderazgo y modelos mejorados con el tiempo a medida que los datos internos se combinan.
Pero requiere un costo inicial más alto, un mantenimiento continuo y una gobernanza sólida de la IA.
De lo contrario, la decisión inteligente es comprar soluciones de software confiable impulsado por IA de proveedores con amplia experiencia, resultados probados y fosos establecidos para ofrecer resultados rápidos sin riesgos innecesarios. Las compras ofrecen retornos más predecibles y, al mismo tiempo que automatizan un proceso eficiente, evitan posibles obstáculos.
En resumen, comprar para acelerar, construir para diferenciarse, pero nunca a ciegas.
Por qué las finanzas son un buen campo de pruebas
Las funciones financieras ofrecen una de las mejores pruebas para demostrar el verdadero valor de las herramientas de inteligencia artificial. Muchas tareas en finanzas, especialmente en áreas como las cuentas por pagar, siguen siendo muy manuales y repetitivas. Especialmente cuando las tareas requieren muchos datos y reconocimiento de patrones, la IA puede escalar los juicios relevantes más allá de los equipos manuales.
Estos procesos son fácilmente mensurables, ya que están directamente relacionados con resultados comerciales como la protección de ingresos, el control de costos, la detección de fraude y la gestión del flujo de efectivo, lo que facilita demostrar el impacto de las inversiones en IA.
La IA ya está ayudando a automatizar muchas de estas tareas que consumen mucho tiempo. Cuando se integra en el software operativo, la IA no solo predice resultados, sino que también puede ejecutar tareas de forma segura y a escala.
Y cuando los equipos de finanzas ya no dedican horas a la captura, validación o enrutamiento de excepciones de facturas, pueden centrarse en tareas estratégicas de alto valor, desde la optimización del flujo de caja hasta la estrategia de proveedores y la supervisión del cumplimiento.
Cómo la IA ya está generando retorno de la inversión
Hemos llegado a un punto de inflexión en el que las juntas directivas y los directores ejecutivos están experimentando con la IA y esperan resultados tangibles.
Las empresas que aprovechan plataformas inteligentes que están integradas con IA y ancladas en áreas como las finanzas donde se puede probar y escalar el valor en lugar de ensamblar soluciones puntuales o intentar construir las suyas propias pueden entregarlas más rápido.
Y la investigación lo confirma. Según los datos, el ROI general de la IA aumentó del 35 % al 67 % a partir de 2024, y las empresas que utilizan soluciones de terceros que ya incorporan IA están obteniendo los resultados más sólidos, logrando un ROI promedio del 80 %.
El objetivo al implementar la IA en las finanzas es separarla de la experimentación y conectar estos proyectos directamente con el ROI. Después de AP, las tres principales implementaciones de IA agente a las que se dirigen los líderes financieros son la captura automatizada de facturas y el ingreso de datos, la gestión del flujo de efectivo y el modelado y pronóstico de escenarios.
Este es el campo de pruebas para los directores financieros y la inteligencia artificial.
El mensaje claro en todo esto es que la IA puede ofrecer resultados transformadores, pero sólo cuando se implementa con propósito y disciplina. Y eso significa incorporarlo directamente en los flujos de trabajo financieros, basarlo en datos confiables y gobernarlo con principios claros. Así es como la IA pasa de la innovación al impacto.
La narrativa del software de IA aparecerá en buenos titulares, pero ya hemos escuchado esta historia antes. Cada cambio tecnológico importante ha desencadenado un escenario apocalíptico y ninguno ha terminado. La IA es una de las tecnologías más disruptivas que jamás hayamos visto. Y definitivamente va a cambiar la forma en que se hacen negocios.
Pero esto no dará como resultado un reemplazo total del software. Lo que esto hará para las organizaciones que lo implementen adecuadamente será una mayor eficiencia y productividad y resultados más impactantes.
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