La IA ha tomado la iniciativa por sorpresa, y muchos aspirantes a adoptar tecnología optan por integrarse lo más rápido posible por temor a quedarse atrás. Pero la velocidad por sí sola no siempre es una ventaja y, como resultado, el 95% de los programas piloto empresariales no lograron generar retornos financieros mensurables sólo el año pasado.
Ahora que ya han pasado años de la explosión inicial de la IA, existe presión para demostrar el verdadero retorno de la inversión de estos proyectos.
Cofundador y director ejecutivo de Invoice Home.
Las empresas suelen invertir recursos en herramientas de inteligencia artificial destinadas a aumentar la productividad y automatizar los flujos de trabajo con la esperanza de lograr el objetivo empresarial más universal y duradero: hacer más con menos. Pero lo que los líderes deberían hacer es identificar qué tecnología puede resolver los mayores problemas específicos del clima empresarial actual. Uno de estos problemas es la previsión del flujo de caja.
Este año, el 52% de los directores financieros estadounidenses mencionaron la gestión de costos como su preocupación interna más apremiante. Si bien una estrategia de gestión de costos bien engrasada sigue siendo fundamental para crear un colchón financiero sólido y mantener la resiliencia, nunca es fácil equilibrar las operaciones en curso con las variables del mundo real en constante cambio.
A medida que las empresas buscan cada vez más formas de mantenerse ágiles y mejorar la toma de decisiones, aquellas que puedan utilizar la IA para predecir tendencias en la demanda de flujo de efectivo, la rotación de riesgos y los cambios en los patrones de gasto se encontrarán en la vía rápida hacia el retorno de la inversión (ROI). Hacer esto requiere utilizar datos precisos y estas señales financieras están ocultas a nivel de transacción.
Si bien las empresas llevan mucho tiempo extrayendo datos transaccionales para análisis e informes tradicionales, están infrautilizados en las estrategias de IA. Es necesario pasar de ver estos conocimientos como registros de archivo del desempeño pasado a indicadores en tiempo real de lo que está por venir.
Hacer que la previsión de ingresos sea más adaptable
Hay varios indicadores de ingresos que se encuentran dentro de las actividades del embudo inferior y que la IA tiene el poder de convertir en información procesable. Desde ajustar frecuentemente los términos entre renovaciones de contratos hasta el tiempo promedio que les toma a los clientes finalizar las transacciones, estas señales de compra pueden ayudar a los sistemas de inteligencia artificial a hacer predicciones inteligentes sobre la demanda o las cuentas por cobrar.
Para proporcionar una vista más granular de este valor de nivel de datos, veamos, por ejemplo, la actividad de actualización o renovación. La retención de clientes es un componente clave para mantener un flujo de caja predecible y es uno de los primeros en desaparecer durante las transiciones económicas.
El seguimiento de las cuentas que actualizan constantemente un producto o servicio a lo largo del tiempo sólo para descubrir que de repente no cumplen con un hito puede identificar de inmediato el riesgo final de abandono. Estas desviaciones deben compararse con el riesgo del segmento con cuentas similares según la geografía, la línea de productos o el tamaño y la industria.
A partir de ahí, los líderes pueden trabajar de forma proactiva con estrategias como descuentos específicos o sistemas de incentivos para fomentar la retención. Alternativamente, las cuentas que se están expandiendo más rápido de lo esperado pueden excluir a otros clientes que pueden estar listos para ofertas de mayor valor.
Detectar señales como pagos atrasados, baja utilización o pedidos pequeños que a menudo preceden a las cancelaciones puede equipar a los equipos financieros o de liderazgo con pronósticos continuos. Por otro lado, los pronósticos mensuales o trimestrales generalmente se basan únicamente en promedios históricos y no brindan la orientación en tiempo real necesaria para un mercado en rápido movimiento.
Esto puede manifestarse en un poderoso motor de toma de decisiones. Lo suficientemente dinámico como para respaldar estrategias flexibles de gestión de costos. Al ver hacia dónde va el flujo de caja, los líderes pueden tomar decisiones más informadas.
Por ejemplo, si se descubre constantemente que estos clientes están actualizando a un ritmo más lento, esto puede ser un buen indicador para que los equipos de desarrollo de productos reduzcan proactivamente el inventario o relajen los plazos. En cambio, los líderes pueden evitar asignar demasiados recursos a necesidades que tal vez no se materialicen.
Esto brinda a los equipos más flexibilidad para ajustar los costos y la producción antes de establecer presiones de flujo de efectivo.
Un elemento importante a recordar es que estos conocimientos sobre el comportamiento de compra a menudo se encuentran en sistemas separados. Si bien los equipos de ventas pueden tener información sobre los valores promedio de los pedidos, solo los departamentos jurídico o financiero pueden saber cómo cambian las condiciones de pago entre los clientes.
Es fundamental primero mapear dónde residen actualmente todas estas métricas, luego realizar un análisis cruzado entre sí y reunirlos en un solo lugar para que los modelos predictivos hagan recomendaciones poderosas.
Conexión directa al ROI
Muchas empresas han girado sus proyectos de IA en torno a la IA generativa para ganar eficiencia en la creación de contenido o el desarrollo de software. Pero no sólo es difícil demostrar un impacto mensurable de estas iniciativas a nivel de tareas, sino que en algunos casos perjudican la productividad a largo plazo al dedicar más tiempo a revisar y editar los resultados de la IA.
Cuando se trata de analizar datos para realizar pronósticos y predicciones, la IA ha demostrado un valor inmenso y está ligada a resultados comerciales más tangibles. Ahora, los conocimientos de previsión en tiempo real vinculados directamente a los ingresos pueden ayudar a los líderes a adaptarse a una economía cada vez más impredecible, ofreciendo una vía rápida al retorno de la inversión en estos proyectos.
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