IA del chat al agente, o del análisis a la ejecución financiera en 2027: Matias Umaschi 

Benjamín Villanueva Rivera (BVR). ¿Cómo debe traducirse el entusiasmo por la inteligencia artificial?

Matias Umaschi (MU). El entusiasmo se tiene que transformar en investigación técnica y táctica de la empresa. Primero, pasando del entendimiento personal o del uso personal a un análisis de impacto potencial de la tecnología, riesgos y requerimientos dentro de la organización. Después, con una definición estratégica de cuáles procesos y criterios se van a aplicar y dónde se va a utilizar la tecnología. Y sobre eso, una asignación del presupuesto. Sin presupuesto y sin responsables, estos proyectos no tienen éxito.

BVR. ¿Cómo debe tratarse la inversión en inteligencia artificial?

Conectando con lo anterior es en dónde se va a invertir, en cuáles procesos, en qué áreas. Ese dónde tiene que ver con un retorno a la inversión (ROI). El ROI de los proyectos de inteligencia artificial tiene que ser claro; debe, por lo menos, tener una hipótesis y una medición real de impacto. Sobre eso hay que darle espacio a la tecnología para madurar y evolucionar.

Se tiene que entender un escenario optimista y uno pesimista de impacto; los dos deben tener un cierto grado de resultado. Además, se debe tener claro quiénes serán el responsable de la implementación funcional y el de la implementación técnica, y luego salir a buscar al proveedor o tomar la decisión de un desarrollarlo in-house. Esto es parte del análisis técnico.

BVR. ¿Qué debe justificar la automatización de los procesos o de ciertos procesos críticos? ¿Pueden variar dependiendo de la industria donde está la empresa o del área donde se vaya a implementar?

Cuando pensamos en equipos de back office financiero —la responsabilidad máxima de los CFO: tesorería, contabilidad, auditoría, conciliación— es diferente el tipo de impacto que puede generar la inteligencia artificial, aunque está claro que el más obvio es la optimización de personal.

Siempre se nos olvida —en México y en Latinoamérica— que las mejores empresas son las que han implementado tecnología para competir y que competir implica plantearse qué hacer para escalar lo que se tiene que hacer el año que viene más rápido y más eficiente, y cómo obtengo información en tiempo real.

Me gusta hablar de los costos ocultos que, a veces, como no están en la primera línea del excel, a los CFO nos cuesta un poco más ver. Pero sobre eso hay que atacar, y siempre tener en cuenta que sin tecnología no se puede competir.

BVR. En ese contexto, ¿qué implica exigir un retorno de inversión tangible y métricas claras de eficiencia?

Plantear dos escenarios: actual y futuro, y sobre estos llegar a acuerdos de los costos que están claros y de las hipótesis; ambos tienen que ser medibles. En el escenario actual puede ser que algunas cosas no estén tan claras; por ejemplo, cuántos pagos erróneos sacamos, cuántas cobranzas no hicimos; a veces, por el desorden o la operación del día a día se nos escapan. Pero sí bajo la hipótesis podemos hacer un comparativo, las diferentes variables nos dan el ROI del proyecto.

BVR. ¿Hay alguna fórmula para medir el ROI en proyectos de IA? Si existe, ¿cuál es?

Sí hay. Un proyecto de inteligencia artificial no trae ninguna novedad que cualquier otro proyecto de tecnología no traiga. La diferencia es que la amplitud del impacto, capacidad y potencia de esta tecnología genera mucha novedad en los lugares donde antes la tecnología no podía impactar.

La metodología de cálculo de ROI no deja de ser un modelo financiero como cualquier otro. Para construir una formula no hay nadie más experto que un CFO, pero tiene que saber qué considerar y cómo.

BVR. ¿Qué debe considerar y priorizar el CFO?

Debe partir de entender qué tiene que hacer, pero no puede hacer todo, por lo tanto, debe lograr un equilibrio. Yo le diría que elija el proceso o área quiere atender. Lo que hemos visto es que cuando un proyecto o área sale muy bien, automáticamente se expande al resto de la compañía, no solo al área del CFO, se va supply chain, marketing, ventas… Pero cuando a un proyecto no se le puso foco puede generar una barrera para toda la organización y esa es una muy mala noticia para la empresa. 

BVR. A diferencia del software tradicional, donde el costo es lineal y el beneficio inmediato, la inteligencia artificial requiere una maduración de los modelos, ¿qué implica en la estrategia general y en la financiera? ¿Un cambio de mentalidad, de la forma de ver el proyecto o la aplicación?

El cambio más grande de los proyectos con inteligencia artificial es que no son procesos determinísticos, no es una vez y queda; los modelos vienen entrenados del laboratorio; lo que itera es el contexto: la data histórica y las políticas de la empresa.

A mí me gusta verlo como un humano. Un agente de inteligencia artificial para el área es un analista que se hace senior, gerente y hasta director, pero no le toma 15 años de carrera sino un mes. Y eso es el gran impacto, la velocidad con la que itera y aprende. Para eso hay que darle la data que es el combustible histórico de las empresas y darle recorrido.

Por ejemplo, en un proceso de conciliación de recaudo se debe hacer el match automático del 98 o 99%. Eso es algo que no existía y va mejorando con el tiempo. El otro cambio importante es que hoy cuando una empresa quiere hacer un cambio en su tecnología o sistema, ya no le cuesta miles de dólares, ahora el costo se reduce porque es únicamente editar un documento de texto con la política del agente y cambiarle la instrucción o la política per se que tiene un agente. Y eso lo puede hacer la persona que lo tiene en la cabeza. Si lo tienes en la cabeza, se lo puedes explicar a un agente. Eso para mí, no es magia, es conocimiento.

BVR. ¿Se debe considerar un horizonte temporal?

Sí, por supuesto, porque los retornos se miden en tiempo. Pero creo que le propondría al CFO ver una evolución positiva al poner una fecha dura arbitraria para el resultado. ¿Qué quiero decir? Por ejemplo, si quiero medir mi eficiencia de conciliación mes a mes y quiero que evolucione, puedo decirle “quiero que en tres meses sea este número” es un poco más arbitrario y difícil de definir cuándo y cuánto. Pero si una evolución tiene un objetivo final es mucho más satisfactorio y eficiente a la hora de controlar y medir el proyecto, porque inclusive si nos ponemos ese target duro a tres meses, quizás en el mes cuatro lo superamos y por amplitud. Creo que es más un tema evolutivo en tendencia positiva que la métrica rígida.

BVR. Para obtener un buen retorno de inversión, tomando en cuenta el dinámico avance de los modelos de inteligencia artificial, ¿cómo debe de ver el flujo de caja el CFO?

El flujo de caja es el principal motivo por el que una empresa quiebra, y más en Latinoamérica donde hay una escasez particular del crédito. Entonces, ¿cómo hacemos para optimizar esa caja? El tema es mucho más operativo que analítico. La caja vive en el día a día, es una película. En cambio, un análisis o una auditoría es una foto. Ver cómo cerramos la caja el working dayocho nos da una pequeña diferencia, pero acá es donde la inteligencia artificial tiene impacto.

Ese optimizar puede ser cómo ofrezco descuentos: por pronto pago o mandos recordatorios; cómo me entero de la conciliación y de lo que entra en mora; cómo llamo o pido intervención humana cuando hay un riesgo mayor y requiere una gestión humana de lo comercial.

Ahí es donde muchas veces vemos dónde está hoy la implementación de la inteligencia artificial en las empresas: es un CFO, un director, un contador dejando excel y conciliando alguna información, que son fotos históricas, no agentes.

Lo que propongo es un cambio más grande con un impacto mayor en la industria: la aplicación viva de la inteligencia artificial. El modelo es el cerebro y lo que los agentes le ponen en las manos que son los diferentes sistemas, conexiones y políticas, y esto es lo que impacta en cash Flow. Analizar la historia nos cuenta los errores, pero la caja se resuelve hoy; eso no requiere IA per se, requiere agentes que operen.

BVR. Entonces, estamos hablando de que finalmente la inteligencia artificial podría llevarnos a considerar lo cuantitativo, pero lo cualitativo —que depende de esa integración o de esa participación del humano con inteligencia artificial— sigue teniendo un peso muy importante para determinadas decisiones…

Totalmente. La inteligencia artificial es una parte muy relevante, pero otra es la operativa. Y ahí es donde hay mucho impacto. Hoy cuando decimos IA, el 95% de los CFO que estén leyendo van a pensar en un chat, que a lo sumo le podrán dejar algunos archivos con una instrucción y les dará alguna información. Eso es lo máximo que ha penetrado la IA en las empresas de la región. Eso es rascar la superficie de la oportunidad, la cual está en que opere los sistemas. Ahí es donde los agentes operan y tienen valor.

BVR. ¿Cómo debe traducir un CFO los algoritmos en dinero?

La respuesta es fácil. El EBITDA tiene que ser favorable. Y sea directa o indirectamente, el CFO tiene que haber traído a la mesa valor y ese valor fundamental es la ejecución operativa con agentes. Pero, al fin y al cabo, para no ponerle más complejidad de lo que hay, esto se ve en el P&L de la compañía.