El futuro de la planificación empresarial con IA generativa 

En el ecosistema empresarial en rápida evolución, muchas empresas enfrentan una combinación de desafíos, que incluyen inflación, interrupciones en la cadena de suministro y un mercado laboral complejo. Estos factores ejercen una presión significativa sobre la rentabilidad. En este escenario, los métodos de planificación tradicionales pueden obstaculizar la capacidad de una empresa para responder rápida y estratégicamente a las oportunidades y desafíos cambiantes.  

Aquí es donde brilla la planificación autónoma. Este enfoque permite a las organizaciones utilizar análisis basados ​​en datos, inteligencia artificial (IA) y automatización para tomar decisiones bien informadas de forma rápida y precisa, permitiéndoles navegar por las complejidades del mercado moderno con agilidad y precisión. 

 En esencia, la planificación empresarial autónoma comprende métodos innovadores que aprovechan el potencial de las tecnologías de vanguardia, como los modelos básicos y la IA generativa. Empodera a las empresas en sus procesos de planificación, presupuestación y previsión de ventas. El objetivo no es reemplazar a las personas sino capacitarlas para que se centren en los aspectos estratégicos del negocio. Este enfoque puede manejar una cantidad significativa de tareas con una intervención humana mínima o nula.  

 Lo que distingue la planificación empresarial autónoma de la automatización tradicional es su capacidad para proporcionar conocimientos aumentados, predictivos y prescriptivos y automatizar tareas basadas en estos conocimientos. Esto no sólo mejora la agilidad, sino que también tiene el potencial de reducir significativamente el tiempo necesario para la toma de decisiones. 

Desafíos comunes en la planificación empresarial actual

A medida que los datos se vuelven más accesibles, las empresas reconocen la importancia de utilizarlos para la planificación empresarial y financiera . A pesar de la disponibilidad de soluciones tecnológicas avanzadas, las empresas a menudo enfrentan desafíos importantes al utilizar herramientas de planificación y análisis. Tres de los obstáculos más frecuentes incluyen: 

Consumo excesivo de tiempo 

Los profesionales de finanzas dedican una cantidad excesiva de tiempo a tareas manuales, lo que lleva a un proceso de planificación empresarial prolongado. Se dedican principalmente a tareas repetitivas, lo que deja poco tiempo para el análisis de datos y su evolución. 

Planificación y previsión inexactas 

Cuando los tomadores de decisiones basan sus decisiones en proyecciones y estimaciones poco confiables, esto puede afectar la dirección estratégica general de la organización, lo que lleva a resultados indeseables como una mala asignación de recursos, pérdida de oportunidades de crecimiento e incluso inestabilidad financiera. 

Barreras de adopción 

La pronunciada curva de aprendizaje asociada a las herramientas de planificación puede restringir su adopción general y obstaculizar su uso eficaz para respaldar la elaboración de presupuestos, las inversiones y la planificación de previsiones. En consecuencia, esto puede conducir a resultados financieros desfavorables, pérdida de oportunidades de crecimiento y mayores riesgos financieros para la empresa. 

La IA generativa da forma a la planificación empresarial  

La IA generativa y los modelos básicos han transformado por completo el panorama de los negocios y la sociedad. Lo que parecía imposible y futurista hace apenas unos años es ahora una realidad tangible, que nos impulsa hacia un momento histórico y disruptivo. 

Según Alex Bant , vicepresidente de práctica financiera de Gartner, “la IA generativa puede explicar las variaciones de pronósticos y presupuestos para que los equipos de análisis y planificación financiera las utilicen en revisiones comerciales. También puede sintetizar esas tendencias y conocimientos para los ejecutivos y la junta directiva”.

Además, representa un cambio de paradigma innovador en varios aspectos de los procesos de planificación empresarial. Uno de sus impactos significativos radica en su capacidad para proporcionar una interfaz de lenguaje natural, cerrando la brecha entre los datos financieros complejos y los usuarios finales, elevando así a los planificadores a usuarios avanzados al automatizar tareas complejas y proporcionar rápidamente información y orientación. Los usuarios ahora tienen la posibilidad de hacer preguntas sobre una situación determinada y recibir respuestas detalladas e informativas. 

Por ejemplo, cuando los usuarios crean sus planes, pueden examinar resultados pasados ​​y preguntar al asistente sobre los motivos del aumento repentino de los gastos del año anterior. Luego, el asistente puede proporcionar visualizaciones y explicaciones de texto, atribuyendo el aumento a factores como la estacionalidad, eventos específicos o incluso sugiriendo posibles errores en la entrada de datos. Los usuarios pueden definir umbrales y condiciones para identificar anomalías o ajustar sus planes y estrategias en consecuencia.

Esta mayor facilidad de uso tiene el potencial de acelerar la productividad y establecer una ventaja competitiva, permitiendo a las empresas responder más rápidamente a la dinámica del mercado. 

 IBM Planning Analytics se une a la IA generativa 

IBM Planning Analytics puede automatizar la planificación empresarial integrada en toda su organización, optimizar los procesos y fomentar la colaboración entre sus equipos para responder rápidamente a las interrupciones del mercado. 

IBM Planning Analytics pasará por una fase transformadora con la introducción de la IA generativa. Esta mejora ofrece la oportunidad de revolucionar el flujo de trabajo de planificación empresarial y ayudar a las empresas a mejorar su eficiencia, lo que lleva a decisiones de marketing más precisas y estratégicas. 

La futura inclusión de un asistente de inteligencia artificial en lenguaje natural está planificada estratégicamente para reducir las barreras de uso al ofrecer una interacción intuitiva y sin esfuerzo con Planning Analytics. Esta experiencia mejorada no solo otorga a los usuarios acceso a información y conocimientos valiosos, sino que también les permite interactuar con sus datos de una manera más intuitiva y fácil de usar.

Por ejemplo, un usuario podría preguntar: «¿Cómo puedo crear el mejor horario para los empleados que equilibre la carga de trabajo y reduzca los costos laborales?» Con la integración prevista con los modelos básicos, IBM Planning Analytics, que ha estado brindando información prescriptiva desde 2021 a través de la integración con IBM Decision Optimization (IBM® ILOG® CPLEX®), puede interpretar la solicitud del usuario, analizar datos y parámetros relevantes y proporcionar una Horario sugerido junto con explicaciones en lenguaje natural. 

 IBM visualiza la IA como socio asesor, utilizando técnicas de optimización avanzadas para proponer estrategias óptimas y recomendar acciones y decisiones precisas que puedan contribuir a lograr los resultados esperados y minimizar los riesgos en escenarios comerciales complejos. 

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