Guía práctica para implementar forecast de liquidez con IA

En otra publicación te hemos contado cómo la IA mejora el forecast de liquidez. Y es que, en contraste con métodos tradicionales para hacer este tipo de informes, permite un proceso más fluido, rápido y preciso. Sin embargo, ¿basta con elegir cualquier solución con IA para hacer el forecast? Aquí respondemos esta pregunta y te ofrecemos una guía práctica de forecast de liquidez con IA. 

¿Qué vas a encontrar en este texto?

• ¿Cualquier solución con IA es útil para el forecast de liquidez?
• Requisitos previos para implementar un forecast con IA
• Pasos para implementar un forecast de liquidez con IA

¿Cualquier solución con IA es útil para el forecast de liquidez?

No, no basta con cualquier solución con IA. Para que un sistema sea realmente útil en el forecast de liquidez, debe ser capaz de integrar datos históricos y en tiempo real, aplicar algoritmos de aprendizaje automático que identifiquen patrones y tendencias de flujo de efectivo, ajustar dinámicamente las previsiones ante cambios recientes o estacionales, permitir modelar escenarios y análisis de varianza, y seleccionar continuamente el modelo más adecuado para cada categoría de flujo de caja.

En ese sentido, el riesgo de elegir una solución de IA que no cumpla con estas capacidades podría desembocar en pronósticos inexactos, decisiones financieras mal fundamentadas y pérdidas de oportunidad. En otras palabras, sería prácticamente lo mismo que continuar con procesos manuales.

Requisitos previos para implementar un forecast con IA

Con lo anterior más claro ¿qué debes tener en cuenta antes de implementar un forecast de liquidez con IA?

• Datos completos, confiables y de calidad.  El éxito del forecast depende directamente de la solidez de la información disponible. Esto implica contar con registros históricos de flujos de efectivo, cuentas por cobrar y pagar, movimientos bancarios y otros flujos relevantes, todos depurados y actualizados. Sin una base de datos sólida, incluso la mejor IA generará estimaciones poco fiables.
  
• Integración con otros sistemas financieros. La solución debe poder conectarse de forma fluida con el ERP, bancos y demás plataformas financieras. Esta integración permite que los flujos de información se actualicen automáticamente, evitando duplicidades y garantizando que las proyecciones se basen en datos recientes y consistentes.
  
• Capacidad analítica interna.  El equipo encargado debe poder interpretar los resultados generados por la IA, identificar patrones relevantes y evaluar cuándo es necesario cuestionar los pronósticos. Esto asegura que las decisiones derivadas del forecast sean acertadas y fundamentadas, y que la herramienta aporte verdadero valor a la gestión financiera.
  
• Infraestructura y estándares de seguridad.  El manejo de información financiera sensible requiere que la tecnología cumpla con protocolos de seguridad robustos y estándares regulatorios. La infraestructura debe ser capaz de procesar grandes volúmenes de datos, garantizando confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información en todo momento.
  

Pasos para implementar un forecast de liquidez con IA

Para que la implementación del forecast de liquidez con IA sea efectiva, es recomendable avanzar de manera progresiva. A continuación, presentamos los pasos sugeridos:

1. Definir objetivos de forecast con IA

Determina qué quieres lograr con la IA en tus proyecciones de flujo de caja: mayor precisión, rapidez o identificación temprana de tendencias. Establece métricas claras para medir el desempeño de la herramienta.

2. Iniciar con un proyecto piloto

Aplica la IA primero a un área limitada del flujo de caja, como pagos recurrentes o una unidad de negocio específica. Esto permite probar la herramienta y ajustar procesos antes de ampliar su uso.

3. Automatizar y analizar datos

Comienza automatizando la recopilación y depuración de datos históricos. Luego, introduce funciones avanzadas como análisis multivariable y simulación de escenarios para mejorar la calidad del forecast.

4. Capacitar al equipo en interpretación de IA

El equipo debe entender cómo la IA genera sus proyecciones, qué factores considera y cuándo es necesario contrastar los resultados. Comparar pronósticos tradicionales con los de IA ayuda a generar confianza y precisión.

5. Monitorear resultados y detectar anomalías

Revisa periódicamente la coherencia de los datos y la precisión de los pronósticos. Detectar desviaciones o patrones inesperados asegura que la IA refleje correctamente el flujo de caja.

6. Evaluar desempeño y valor del forecast

Mide mejoras en la precisión, eficiencia y rapidez de los pronósticos. Documenta casos donde la IA haya permitido decisiones más acertadas en la gestión de liquidez.

7. Elegir la solución de IA adecuada

Selecciona herramientas que se integren con tus sistemas financieros existentes, que sean escalables y fáciles de usar, priorizando funciones que mejoren directamente el forecast de liquidez.

¿Listo para dar este paso? La implementación de tecnología de IA para el forecast de liquidez es una necesidad que ayudará a optimizar tus procesos y mejorar tus resultados. Mantenerse al tanto de nuevas soluciones, capacitar a los equipos y fomentar una cultura de innovación son factores clave para una transformación digital exitosa.