Un director financiero que además es un líder digital da prioridad al desarrollo de siete capacidades clave para liberar el poder de los datos.
El director de finanzas (CFO) de un gran grupo hospitalario hindú tenía un problema. Para optimizar el gasto y permitir a la organización ofrecer los más altos niveles de atención al paciente, tenía que analizar cientos de indicadores. Por ejemplo, la información sobre el paciente, como la edad y el seguro. Además los datos clínicos, como el tratamiento y las pruebas de laboratorio. Datos operativos, como la calidad de la comida y la capacidad de respuesta del personal médico. Y por último datos financieros, como los costes y los ingresos.
El software de gestión del hospital tenía limitaciones para gestionar este complejo análisis. Para hacer frente a este reto, el director financiero instaló un nuevo sistema de apoyo a la toma de decisiones basado en el aprendizaje automático. Después de tomar medidas sobre la base de los conocimientos resultantes, las puntuaciones de satisfacción de los pacientes aumentaron un 12 por ciento. También el grupo hospitalario disfrutó de ahorros significativos mediante la eliminación de actividades que no añadían valor.
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Al igual que el director financiero del hospital, los responsables del área de finanzas de varios sectores están intentando integrar los datos. Eso con el objetivo de mejorar las operaciones. Sin embargo, no todos los directores financieros han descifrado el código para capitalizar la promesa de estas herramientas.
En un estudio realizado por Gartner, el 80 por ciento de los CFOs afirmaron que su área necesita acelerar la implementación de la inteligencia artificial (IA). Eso con el objetivo de apoyar y proteger eficazmente el negocio.1 ¿Por qué tantos directores financieros tardan en aprovechar al máximo estas tecnologías y qué se puede hacer para que se pongan al día?
En mi trabajo como investigador académico, he estudiado a cientos de CFOs de más de 20 sectores en empresas con ingresos que oscilan entre 250 millones de dólares y más de 20 mil millones de dólares.
Al realizar una investigación que incluía entrevistas y una encuesta, intenté comprender cómo utilizan los directores financieros las tecnologías digitales en sus oficinas financieras. Qué quieren conseguir con la digitalización y los principales retos a los que se enfrentan para desarrollar estas capacidades.
Descubrí que los directores financieros que habían implantado con éxito la analítica avanzada eran capaces de ofrecer más información en tiempo real.
Los líderes de las finanzas digitales también se diferenciaron por dedicar una mayor parte de su tiempo a actividades de creación de valor. Por ejemplo, la gestión del rendimiento, las fusiones y adquisiciones, etc. Dedicaban menos tiempo a actividades de procesamiento de transacciones, como facturación, procesamiento de pagos y contabilidad.
La mayoría ya había ganado eficiencia automatizando tareas administrativas y otros procesos manuales.
He identificado siete capacidades avanzadas que subyacen a los logros de estos líderes. Además, sirven como bloques de construcción para transformar las finanzas.
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A continuación comparto descripciones detalladas de cada una de ellas. Junto con una herramienta de evaluación que se puede utilizar para evaluar el nivel actual de madurez de la analítica de datos de la oficina de finanzas.
Muchas organizaciones todavía esperan que las finanzas mantengan su función operativa tradicional de mantener los libros contables, procesar transacciones y entregar los informes requeridos. Sin embargo, los líderes financieros más avanzados piensan en términos de estrategia digital. Por lo tanto buscan oportunidades de aplicar la tecnología para avanzar en los objetivos estratégicos de su organización.
Al director financiero de una empresa farmacéutica le pidieron información más clara que pudiera servir de base a la estrategia de precios.
En respuesta, la empresa creó un nuevo modelo de aprendizaje automático que generaba previsiones dinámicas de los precios de los medicamentoS. Eso se reflejaba casi instantáneamente los cambios en el coste de las materias primas. Además el coste de producción, las directrices normativas, el coste del inventario, el suministro de medicamentos en todo el mundo, etc.
Con esta información, los directivos podían ajustar rápidamente los precios en función de los datos de mercado en tiempo real. De este modo, el departamento financiero desempeñaba un papel más activo en el desarrollo y la aplicación de estrategias de fijación de precios.
Otro director financiero, de un minorista internacional, se dio cuenta de que los análisis avanzados podían aplicarse para reforzar el perfil de ciberseguridad. El CFO trabajó con el director de comunicaciones (CIO) y el proveedor de la nube de la empresa para implementar una capacidad de aprendizaje automático. Esta tendría la capacidad de identificar los datos financieros sensibles, la propiedad intelectual, la información de los empleados y otros datos.
Al igual que estos dos CFOs, la mayoría de los líderes de finanzas digitales con los que hablé dijeron que consideran que la tecnología y el análisis avanzado son prioridades estratégicas. Esas se pueden usar para proteger los activos de la empresa y lograr resultados empresariales mensurablemente mejores.
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Algunas personas ven los modelos de aprendizaje automático como una caja negra porque no está claro cómo llegan a las predicciones que producen. Los líderes de las finanzas digitales entienden estas limitaciones e impulsan la explicabilidad de los modelos. Esto a través de técnicas y herramientas que pueden explicar cómo los modelos llegan a sus resultados.
El director de finanzas de un fabricante mundial de automóviles descubrió que la explicabilidad y la interpretabilidad se encontraban entre los principales retos del uso de la IA y el aprendizaje automático para detectar riesgos financieros y crediticios.
En este contexto, es fundamental entender cómo un modelo está haciendo predicciones.
Un director financiero y su equipo querían saber por qué un modelo de aprendizaje automático utilizado para determinar si un solicitante debía recibir un préstamo para la compra de un coche denegaba préstamos a ciertos solicitantes pero no a otros, y por qué daba a algunas personas un 70 por ciento de probabilidades de impago pero al solicitante medio sólo un 20 por ciento.
Aplicaron los valores de Shapley. Ese método se deriva de la teoría de juegos que muestra el impacto de cada característica en el resultado final del modelo de aprendizaje automático.2 Demostró al director de finanzas y a su equipo que la propiedad de la vivienda, la relación préstamo-ingresos y la deuda de la tarjeta de crédito eran las tres variables.
En comparación con otros directores financieros, los líderes de finanzas digitales dan una mayor prioridad a la comprensión del funcionamiento interno de sus modelos analíticos.
El crecimiento exponencial del tamaño y la complejidad de los datos plantea un reto importante para los equipos financieros. Ya que tratan de identificar una única fuente de verdad para los puntos de datos utilizados para obtener información procesable.
Los responsables de las finanzas digitales tienen una estrategia definida que guía la recopilación y gestión de este creciente volumen de datos. Y muchos desempeñan un papel crucial en la definición de la estrategia de datos global de la organización.
En el desarrollo de una nueva solución analítica, el director financiero de una empresa siderúrgica definió una estrategia de datos y trabajó para alinear los estándares de datos en toda la empresa. Así elevó la cuestión a lo más alto de la agenda corporativa.
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El objetivo de su equipo era ver los ingresos y beneficios por segmento de clientes, no sólo a nivel de producto. Eso significaba identificar las métricas básicas de la rentabilidad de los clientes. Por ejemplo, los costes de adquisición y los costes de servicio, y encontrar una forma coherente de definir esas métricas. También implantaron un lago de datos para racionalizar las fuentes de datos y automatizaron el proceso de seguimiento de las métricas de los clientes.
Estas mejoras no sólo permitieron al departamento financiero realizar un seguimiento de las métricas que buscaba. Sino que también ayudaron a las unidades de negocio a responder más rápidamente que sus competidores.
Los líderes de las finanzas digitales son mucho más propensos a actuar como firmes defensores de la democratización de los datos. Eso en marcado contraste con los líderes de finanzas más tradicionales que tratan la información como poder y a menudo custodian los datos que poseen.
Los líderes de las finanzas digitales toman medidas para desarrollar habilidades analíticas y de datos dentro de sus equipos financieros. Para ello, deben asegurarse de que la mayoría de los miembros del equipo financiero reciben la formación pertinente en ciencia de datos.
Al mismo tiempo, el uso de herramientas avanzadas de IA ha puesto de relieve la necesidad de desarrollar habilidades de comunicación y resolución de problemas. También es importante animar a los miembros más experimentados del personal financiero y contable a que empiecen a experimentar.
Para crear un equipo más orientado a la analítica, la CFO de un grupo hotelero dejó de contratar a candidatos con formación tradicional en finanzas. En su lugar contrató a científicos de datos, matemáticos e ingenieros de datos.
Proporcionó a los recién contratados formación en el puesto de trabajo sobre los fundamentos de la elaboración de presupuestos, el análisis financiero, etc. Los profesionales más veteranos debían dedicar al menos un día a la semana a ayudar a desarrollar los conocimientos de contabilidad.
Mientras tanto, los recién contratados con más experiencia en técnicas analíticas ayudaron a los profesionales veteranos a traducir las cuestiones financieras y empresariales en preguntas que pudieran responderse con capacidades de análisis e ingeniería de datos.
Los responsables de las finanzas digitales rara vez avanzan linealmente hacia el objetivo de aprovechar con éxito los datos y el análisis. Muchos me dijeron que al principio tropezaron. Es fundamental que los directores financieros sean pacientes, adopten un enfoque exploratorio y toleren el fracaso cuando los experimentos no funcionen según lo planeado. Los modelos basados en IA pueden tardar bastante en producir resultados de alto valor, ya que requieren datos adecuados, ajustes y ampliación.
Para cultivar la exploración, el director de finanzas de una empresa de ingeniería de la construcción hizo rotar a los empleados de finanzas por otras unidades. Estos empleados establecieron relaciones importantes, mejoraron su comprensión de las necesidades de sus colegas e identificaron nuevas oportunidades.
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A continuación, el director financiero pidió a los miembros del equipo que utilizaran los conocimientos adquiridos para sugerir ideas sobre el uso de la tecnología. Esto generó entusiasmo y animó a los miembros del equipo más reticentes a aportar sus ideas.
La cultura a menudo conservadora y cautelosa de los equipos financieros puede contribuir a una resistencia a nuevas herramientas. Los contables fiscales que se enorgullecen de ser expertos absolutos en derecho tributario. Por ejemplo, podrían rechazar la noción de que una máquina podría proporcionar mejores respuestas sobre la optimización fiscal. Por lo tanto, ignorar las recomendaciones de una herramienta de IA.
Los líderes de finanzas digitales exitosos toman medidas para establecer una cultura impulsada por los datos. Por ejemplo, el director financiero de una empresa internacional de TI dejó claro a su equipo financiero que debían incorporar la analítica avanzada.
El CFO también creó un folleto para los contables fiscales del equipo en el que demostraba cómo la combinación de su experiencia con las recomendaciones de optimización fiscal de la IA podría aumentar los beneficios de la empresa.
Los líderes de finanzas digitales dan a todos los miembros del equipo oportunidades para participar en la transformación digital y contribuir al éxito del equipo. Un entorno inclusivo es aquel en el que todos se sienten apreciados y pueden desarrollar las habilidades digitales adecuadas.
Un alto director de finanzas debe asegurarse de que todos los miembros del equipo tengan acceso a la formación, las tecnologías y los datos pertinentes. Además de que el aprendizaje de nuevas habilidades les ofrezca oportunidades.
Un CFO de una empresa de telecomunicaciones descubrió que casi la mitad del personal de finanzas carecía de los conocimientos tecnológicos para alcanzar los objetivos. Además, muchos se dedicaban a actividades que probablemente quedarían obsoletas en una década. En lugar de eliminar colaboradores, el director financiero les animó a aprender nuevas habilidades. En el primer año del programa, la empresa pudo cubrir la mayoría de las nuevas vacantes con candidatos internos.
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Desarrollar la capacidad de aprovechar eficazmente los datos y el análisis en la función financiera requiere que los directores financieros tomen medidas en varias dimensiones. Para ayudarles a identificar las inversiones, he plasmado los resultados de mi investigación en un modelo de madurez y su correspondiente herramienta de evaluación.
Los resultados deben indicar la sofisticación analítica del equipo financiero y proporcionar claridad sobre las habilidades que deben desarrollarse para impulsar la transformación digital. Los directores financieros pueden repetir la evaluación periódicamente para supervisar los progresos y centrarse en mejorar las capacidades más débiles.
El camino de cada equipo financiero hacia el despliegue satisfactorio de la analítica avanzada variará en función de su punto de partida. Pero los temas comunes que he identificado entre los líderes de las finanzas digitales pueden proporcionar una valiosa orientación a lo largo del camino.
Kristof Stouthuysen es profesor de contabilidad de gestión y finanzas digitales en Vlerick Business School y KU Leuven. También es director del Centro de Liderazgo Financiero y Transformación Digital de Vlerick.
1. “Gartner Survey Shows CFOs Turning to Process Mining to Drive Better Returns From RPA“, Gartner, 27 de abril de 2022, www.gartner.com.
2. D. Gopinath, “The Shapley Value for ML Models“, Towards Data Science, 26 de octubre de 2021, https://towardsdatascience.com.