Cómo la IA mejora la precisión en el forecast de liquidez

¿Por qué hacer un forecast de liquidez con IA? El forecast de liquidez es una herramienta financiera que permite a las empresas conocer la proyección de su flujo de efectivo a futuro. Aunque tradicionalmente se evaluaba de forma manual, esta modalidad era lenta y propensa a errores. El uso de IA para estos informes resulta más precisa, estratégica y rápida.

En esta publicación, abordamos los retos del forecast con métodos tradicionales, las ventajas del uso de IA y cómo empezar esta implementación. 

¿Qué vas a encontrar en este texto?

• Los riesgos de los forecast de liquidez con métodos tradicionales
• Inteligencia artificial en gestión de liquidez: ventajas
• ¿Cómo funciona la IA para mejorar el forecast de liquidez?
• Preguntas frecuentes

Los riesgos de los forecast de liquidez con métodos tradicionales

Los métodos tradicionales de forecast de liquidez, especialmente aquellos basados en hojas de cálculo y registros históricos, presentan limitaciones que afectan la precisión de las proyecciones:

Aquí algunos de ellos:

• Integración limitada entre estados financieros: La planificación suele estar poco conectada con el balance general o la cuenta de resultados, lo que dificulta evaluar cómo los cambios en un área impactan la liquidez global.
  
• Falta de visibilidad detallada de los flujos de efectivo: Sin registros granulares y cronológicos, es difícil anticipar déficits temporales o retrasos en pagos, aumentando el riesgo de problemas de solvencia.
  
• Elevado esfuerzo administrativo en entornos cambiantes: La actualización de los planes requiere un trabajo manual considerable, especialmente cuando se presentan crisis o cambios rápidos en las condiciones financieras.
  
• Dificultad para reflejar comportamientos individuales de clientes y proveedores: Los patrones de pago y cobro específicos suelen quedar poco capturados, limitando la precisión de las previsiones.
  
• Presentación de datos poco orientada a la decisión: Las hojas de cálculo personalizadas complican la visualización clara de la liquidez, retrasando la reacción ante desviaciones o riesgos.
  

Inteligencia artificial en gestión de liquidez: ventajas

En contraste con la continuación de métodos manuales para la elaboración de estos informes, la IA para forecast financieros resulta más útil debido a que:

• Proporciona visibilidad en tiempo real de los flujos de efectivo: Consolida datos de distintas fuentes, internas y externas, ofreciendo un panorama actualizado que permite anticipar déficits o excedentes de efectivo.
  
• Genera pronósticos más confiables: Combina análisis histórico y modelos predictivos, ajustando continuamente las proyecciones según cambios internos o del entorno económico.
  
• Detecta patrones y anomalías en la liquidez: Identifica comportamientos atípicos en cobros, pagos o movimientos de caja, facilitando ajustes inmediatos en la planificación.
  
• Permite simular escenarios de flujo de efectivo: Evalúa cómo cambios internos o externos afectarían la liquidez futura, fortaleciendo la capacidad de respuesta ante riesgos y volatilidad.
  
• Actualiza pronósticos de manera automática: Integra nuevas transacciones y datos en tiempo real, evitando retrasos y manteniendo la proyección alineada con la situación financiera actual.

¿Cómo funciona la IA para mejorar el forecast de liquidez?

Pero ¿cómo funciona exactamente? Sin pretender dar una explicación técnica que competen más al área de TI, podemos resumirlo así: la IA procesa grandes volúmenes de datos financieros. Este procesamiento incluye información de sistemas internos, así como datos externos de mercado, noticias o redes sociales, lo que permite que los pronósticos se ajusten continuamente a cambios internos y del entorno económico.

Al mismo tiempo, los algoritmos de aprendizaje automático (de los softwares con IA con los que se haga el forecast) reconocen correlaciones complejas y señales tempranas de variaciones en los flujos de efectivo, interpretando cómo distintos factores podrían afectar la liquidez futura. Para profundizar esta comprensión, la IA genera simulaciones de escenarios y pruebas de estrés, evaluando miles de posibles situaciones que muestran cómo distintos eventos podrían impactar la tesorería y permitiendo ajustar la planificación de manera dinámica.

En conjunto, este funcionamiento convierte el forecast de liquidez en un proceso continuo y adaptable, donde los datos se integran, se analizan y se simulan constantemente, proporcionando a los equipos financieros una visión más completa y actualizada de la situación de liquidez de la empresa.

¿Listo para la implementación? ¡Lee también nuestra Guía práctica para implementar forecast de liquidez con IA! Mejora tus procesos, proyecciones y adelántate a los cambios del mercado.