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?
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.
Con lo anterior más claro ¿qué debes tener en cuenta antes de 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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.