¿Cómo se mide el valor de la IA en el ámbito financiero y fiscal?
Es una pregunta difícil, y muchos expertos en finanzas e impuestos tienen dificultades para responderla.
Este artículo presenta un marco práctico de KPIs para ayudarte a evaluar el impacto de la IA en toda tu organización financiera.
Descubrirás:
- Por qué los KPI financieros tradicionales a menudo no logran capturar el valor de la IA.
- Un marco de KPI en cuatro partes para medir la IA en las finanzas.
- 15 métricas prácticas que los CFO pueden usar para seguir el rendimiento de la IA.
Veámoslo en profundidad.
Por qué los indicadores clave de rendimiento (KPI) financieros tradicionales no reflejan todo el valor de la IA
Según una investigación de Deloitte¹, muchas organizaciones tienen dificultades para medir el ROI de la IA porque se basan en métricas unidimensionales, diseñadas para los procesos manuales o transaccionales. Por ejemplo:
- Coste por factura procesada
- Días hasta el cierre
- Coste financiero como porcentaje de los ingresos
Estas métricas siguen siendo importantes. Sin embargo, no capturan completamente las mejoras de los sistemas de IA. La IA no solo agiliza los procesos, sino que cambia:
- Cuánto trabajo manual se requiere.
- Cómo se toman las decisiones.
- Cómo se identifican los riesgos tempranos.
- Cómo las finanzas contribuyen a los resultados empresariales.
Para medir todo ello correctamente, los CFO y sus equipos necesitan indicadores clave de rendimiento (KPI) más amplios.
Un marco de 4 partes para medir la IA en finanzas
Una encuesta realizada por Boston Consulting Group² indicó que las organizaciones que logran implementar correctamente la IA miden su valor en múltiples dimensiones, en lugar de basarse únicamente en indicadores de costes aislados.
Para los líderes financieros, esta información puede traducirse en un marco práctico de KPI de cuatro partes para evaluar el rendimiento de la IA:
- Eficiencia de procesos
- Calidad de las decisiones
- Riesgo y control
- Valor estratégico
Estas cuatro categorías de indicadores clave de rendimiento (KPI) se complementan entre sí para ofrecer una visión más completa de cómo la IA genera valor en el ámbito financiero.
Veamos cada una.
1. Los KPI de eficacia del proceso
Estos KPI miden uno de los beneficios más inmediatos de la IA en finanzas e impuestos: reducir el trabajo manual y aumentar la productividad.
Según un estudio de BCG³, los procesos financieros basados en la inteligencia artificial pueden reducir las tareas manuales entre un 30 % y un 50 % en determinados flujos de trabajo, especialmente en la gestión de cuentas por pagar y las conciliaciones.
Ejemplos de KPI de eficacia de procesos:
- Tasa de procesamiento sin intervención
Porcentaje de transacciones procesadas sin intervención manual. - Tasa de automatización de manejo de excepciones
Proporción de excepciones resueltas automáticamente con la IA. - Coste por transacción (con IA vs. base)
Reducción en el coste de procesamiento donde se aplica la IA.
2. Los KPI de calidad de las decisiones
Según un estudio de McKinsey⁴, una de las ventajas más importantes de la IA es su capacidad para mejorar los procesos de toma de decisiones.
Sin embargo, la IA no reemplaza la toma de decisiones financieras, sino que mejora la calidad y la velocidad de los datos financieros en los que confían los líderes.
Esto suele afectar a la precisión de las previsiones, a la elaboración de modelos de escenarios y a las capacidades ampliadas de planificación y análisis. Una mejor información de estos ámbitos influye directamente en las decisiones de planificación, la asignación de capital y los resultados financieros y operativos.
Ejemplos de KPI de calidad de decisión:
- Precisión del pronóstico (vs. modelos de referencia)
Mejora en comparación con pronósticos anteriores o estadísticos. - Tiempo del ciclo de planificación
Tiempo necesario para elaborar un plan o una previsión. - Tiempo desde el conocimiento hasta la decisión
La rapidez con que la información financiera se traduce en acción.
3. Los KPI de riesgo y control
La IA puede reforzar significativamente los controles financieros al identificar anomalías, riesgos de fraude y patrones inusuales mucho antes en el proceso.
Estas funciones resultan especialmente útiles en ámbitos con estrictos requisitos de cumplimiento normativo, como el reconocimiento de ingresos, las operaciones de adquisición, la gestión de gastos y la preparación de auditorías.
Sin embargo, un mayor número de alertas no implica automáticamente un mejor control. Lo que importa es la precisión y el impacto.
Ejemplos de KPI de riesgo y control:
- Tasa de detección de anomalías
Porcentaje de anomalías relevantes identificadas por los sistemas de IA. - Tasa de falsos positivos
Porcentaje de alertas que no dan lugar a hallazgos reales. - Reducción de excepciones de cumplimiento
Disminución en las infracciones de las políticas internas o los requisitos regulatorios. - Tiempo de detección del fraude
Tiempo transcurrido entre la actividad fraudulenta y su detección. - Reducción de ajustes de auditoría
Disminución en las correcciones relacionadas con la auditoría debido a la mejora en la calidad de los datos financieros.
4. Los KPI de valor estratégico
En última instancia, la IA en el sector financiero debe mejorar el rendimiento empresarial, donde su impacto se vuelve más visible y más relevante para los directores financieros.
La información basada en la IA puede ayudar a gestionar mejor la gestión del capital circulante, mejorar las previsiones y ayudar a identificar antes los factores de rentabilidad.
Ejemplos de KPI de valor estratégico:
- Mejora del capital circulante
Cambios en el ciclo de conversión de efectivo respaldados por mejores previsiones. - Precisión del pronóstico de efectivo
Mejora en la precisión de la previsión de liquidez a corto plazo. - Tiempo del ciclo de decisiones
La rapidez con que se transforman los conocimientos en decisiones empresariales. - Uso de los conocimientos sobre rentabilidad
Velocidad y frecuencia de identificación y actuación sobre los impulsores que aumentan el margen.
Pon en práctica tu marco de KPIs de IA con la plataforma adecuada
Comprender qué KPIs son importantes es esencial, pero el verdadero reto es crear un entorno en el que la IA pueda ofrecer esos resultados en la práctica.
Para mejorar la eficacia de los procesos, la calidad de las decisiones, el control de los riesgos y el valor estratégico, los equipos financieros necesitan algo más que herramientas de medición; necesitan una plataforma que les permita trabajar de forma más rápida, inteligente y estratégica.
Eso es lo que ofrece la CFO Solution Platform de Lucanet.
Nuestra plataforma está diseñada específicamente para los directivos de finanzas e impuestos que quieren transformar el funcionamiento de sus equipos. Combina los principales flujos de trabajo financieros (consolidación, presentación de informes, planificación y cumplimiento fiscal) con capacidades de IA inteligentes integradas en toda la solución.
¿El resultado? Unos equipos de finanzas que:
- Actúan más rápido: automatizan procesos complejos y eliminan los cuellos de botella manuales.
- Trabajan de forma más inteligente: descubren datos financieros que de otro modo permanecerían ocultos.
- Toman mejores decisiones: convierten los datos en información práctica que impulsa el rendimiento empresarial.
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