En el ecosistema empresarial en r\u00e1pida evoluci\u00f3n, muchas empresas enfrentan una combinaci\u00f3n de desaf\u00edos, que incluyen inflaci\u00f3n, interrupciones en la cadena de suministro y un mercado laboral complejo. Estos factores ejercen una presi\u00f3n significativa sobre la rentabilidad. En este escenario, los m\u00e9todos de planificaci\u00f3n tradicionales pueden obstaculizar la capacidad de una empresa para responder r\u00e1pida y estrat\u00e9gicamente a las oportunidades y desaf\u00edos cambiantes.\u202f\u202f<\/p>\n\n\n\n
Aqu\u00ed es donde brilla la planificaci\u00f3n aut\u00f3noma. Este enfoque permite a las organizaciones utilizar an\u00e1lisis basados \u200b\u200ben datos, inteligencia artificial (IA) y automatizaci\u00f3n para tomar decisiones bien informadas de forma r\u00e1pida y precisa, permiti\u00e9ndoles navegar por las complejidades del mercado moderno con agilidad y precisi\u00f3n.\u202f<\/p>\n\n\n\n
\u202fEn esencia, la planificaci\u00f3n empresarial aut\u00f3noma comprende m\u00e9todos innovadores que aprovechan el potencial de las tecnolog\u00edas de vanguardia, como los modelos b\u00e1sicos y la IA generativa. Empodera a las empresas en sus procesos de planificaci\u00f3n, presupuestaci\u00f3n y previsi\u00f3n de ventas. El objetivo no es reemplazar a las personas sino capacitarlas para que se centren en los aspectos estrat\u00e9gicos del negocio. Este enfoque puede manejar una cantidad significativa de tareas con una intervenci\u00f3n humana m\u00ednima o nula. \u202f<\/p>\n\n\n\n
\u202fLo que distingue la planificaci\u00f3n empresarial aut\u00f3noma de la automatizaci\u00f3n tradicional es su capacidad para proporcionar conocimientos aumentados, predictivos y prescriptivos y automatizar tareas basadas en estos conocimientos. Esto no s\u00f3lo mejora la agilidad, sino que tambi\u00e9n tiene el potencial de reducir significativamente el tiempo necesario para la toma de decisiones. <\/p>\n\n\n\n
A medida que los datos se vuelven m\u00e1s accesibles, las empresas reconocen la importancia de utilizarlos para la planificaci\u00f3n empresarial y financiera . A pesar de la disponibilidad de soluciones tecnol\u00f3gicas avanzadas, las empresas a menudo enfrentan desaf\u00edos importantes al utilizar herramientas de planificaci\u00f3n y an\u00e1lisis. Tres de los obst\u00e1culos m\u00e1s frecuentes incluyen:\u202f<\/p>\n\n\n\n
Los profesionales de finanzas dedican una cantidad excesiva de tiempo a tareas manuales, lo que lleva a un proceso de planificaci\u00f3n empresarial prolongado. Se dedican principalmente a tareas repetitivas, lo que deja poco tiempo para el an\u00e1lisis de datos y su evoluci\u00f3n.\u202f<\/p>\n\n\n\n
Cuando los tomadores de decisiones basan sus decisiones en proyecciones y estimaciones poco confiables, esto puede afectar la direcci\u00f3n estrat\u00e9gica general de la organizaci\u00f3n, lo que lleva a resultados indeseables como una mala asignaci\u00f3n de recursos, p\u00e9rdida de oportunidades de crecimiento e incluso inestabilidad financiera.\u202f<\/p>\n\n\n\n
La pronunciada curva de aprendizaje asociada a las herramientas de planificaci\u00f3n puede restringir su adopci\u00f3n general y obstaculizar su uso eficaz para respaldar la elaboraci\u00f3n de presupuestos, las inversiones y la planificaci\u00f3n de previsiones. En consecuencia, esto puede conducir a resultados financieros desfavorables, p\u00e9rdida de oportunidades de crecimiento y mayores riesgos financieros para la empresa.\u202f<\/p>\n\n\n\n
La IA generativa y los modelos b\u00e1sicos han transformado por completo el panorama de los negocios y la sociedad. Lo que parec\u00eda imposible y futurista hace apenas unos a\u00f1os es ahora una realidad tangible, que nos impulsa hacia un momento hist\u00f3rico y disruptivo.\u202f<\/p>\n\n\n\n
Seg\u00fan Alex Bant , vicepresidente de pr\u00e1ctica financiera de Gartner, \u201cla IA generativa puede explicar las variaciones de pron\u00f3sticos y presupuestos para que los equipos de an\u00e1lisis y planificaci\u00f3n financiera las utilicen en revisiones comerciales. Tambi\u00e9n puede sintetizar esas tendencias y conocimientos para los ejecutivos y la junta directiva\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, representa un cambio de paradigma innovador en varios aspectos de los procesos de planificaci\u00f3n 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 as\u00ed a los planificadores a usuarios avanzados al automatizar tareas complejas y proporcionar r\u00e1pidamente informaci\u00f3n y orientaci\u00f3n. Los usuarios ahora tienen la posibilidad de hacer preguntas sobre una situaci\u00f3n determinada y recibir respuestas detalladas e informativas.\u202f<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, cuando los usuarios crean sus planes, pueden examinar resultados pasados \u200b\u200by preguntar al asistente sobre los motivos del aumento repentino de los gastos del a\u00f1o anterior. Luego, el asistente puede proporcionar visualizaciones y explicaciones de texto, atribuyendo el aumento a factores como la estacionalidad, eventos espec\u00edficos o incluso sugiriendo posibles errores en la entrada de datos. Los usuarios pueden definir umbrales y condiciones para identificar anomal\u00edas o ajustar sus planes y estrategias en consecuencia.<\/p>\n\n\n\n
Esta mayor facilidad de uso tiene el potencial de acelerar la productividad y establecer una ventaja competitiva, permitiendo a las empresas responder m\u00e1s r\u00e1pidamente a la din\u00e1mica del mercado.\u202f<\/p>\n\n\n\n
IBM Planning Analytics puede automatizar la planificaci\u00f3n empresarial integrada en toda su organizaci\u00f3n, optimizar los procesos y fomentar la colaboraci\u00f3n entre sus equipos para responder r\u00e1pidamente a las interrupciones del mercado.\u202f<\/p>\n\n\n\n
IBM Planning Analytics pasar\u00e1 por una fase transformadora con la introducci\u00f3n de la IA generativa. Esta mejora ofrece la oportunidad de revolucionar el flujo de trabajo de planificaci\u00f3n empresarial y ayudar a las empresas a mejorar su eficiencia, lo que lleva a decisiones de marketing m\u00e1s precisas y estrat\u00e9gicas.\u202f<\/p>\n\n\n\n
La futura inclusi\u00f3n de un asistente de inteligencia artificial en lenguaje natural est\u00e1 planificada estrat\u00e9gicamente para reducir las barreras de uso al ofrecer una interacci\u00f3n intuitiva y sin esfuerzo con Planning Analytics. Esta experiencia mejorada no solo otorga a los usuarios acceso a informaci\u00f3n y conocimientos valiosos, sino que tambi\u00e9n les permite interactuar con sus datos de una manera m\u00e1s intuitiva y f\u00e1cil de usar.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, un usuario podr\u00eda preguntar: \u00ab\u00bfC\u00f3mo puedo crear el mejor horario para los empleados que equilibre la carga de trabajo y reduzca los costos laborales?\u00bb Con la integraci\u00f3n prevista con los modelos b\u00e1sicos, IBM Planning Analytics, que ha estado brindando informaci\u00f3n prescriptiva desde 2021 a trav\u00e9s de la integraci\u00f3n con IBM Decision Optimization (IBM\u00ae ILOG\u00ae CPLEX\u00ae), puede interpretar la solicitud del usuario, analizar datos y par\u00e1metros relevantes y proporcionar una Horario sugerido junto con explicaciones en lenguaje natural.\u202f<\/p>\n\n\n\n
\u202fIBM visualiza la IA como socio asesor, utilizando t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n avanzadas para proponer estrategias \u00f3ptimas y recomendar acciones y decisiones precisas que puedan contribuir a lograr los resultados esperados y minimizar los riesgos en escenarios comerciales complejos.\u202f<\/p>\n\n\n\n
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