IA para la planificación y previsión financieras: Menos mecánica y más estrategia
La planificación financiera es eterna. Recoge las aportaciones de todos los departamentos. Construir el modelo presupuestario. Consolidarlo todo. Comprobar errores e incoherencias. Ejecutar escenarios. Preséntelo a la dirección. Obtenga opiniones. Revisar. Repetir.
Para cuando termines, los supuestos habrán cambiado.
La previsión es el mismo ciclo, sólo que más frecuente. Actualizar el modelo. Explicar las desviaciones con respecto al plan. Ajustar las previsiones. Presente los resultados. Una y otra vez.
La mayor parte del tiempo se dedica a la mecánica. Recopilación de datos. Consolidación de hojas de cálculo. Actualización de fórmulas. Corrección de enlaces rotos. Reformatear para la presentación.
El trabajo valioso es pensar en el negocio. ¿Cuáles son los factores clave? ¿Qué podría cambiar? ¿Para qué escenarios debemos prepararnos? ¿Cómo asignar los recursos?
La IA no se encarga del pensamiento estratégico. Se encarga de la mecánica. La recopilación de datos. La consolidación. La construcción del escenario. El primer borrador.
Tu equipo se centra en la estrategia y el juicio. La IA se encarga de las hojas de cálculo.
El problema de la planificación y la previsión
La planificación y la previsión son esenciales. Pero también consumen mucho tiempo.
El ciclo presupuestario anual:
- Comienza meses antes de fin de año
- Cada departamento elabora su presupuesto en su propia hoja de cálculo
- Finanzas recopila y consolida todas las aportaciones
- Detecta errores, incoherencias e hipótesis poco realistas
- Se devuelve a los departamentos para correcciones
- Se consolida de nuevo
- El liderazgo quiere escenarios diferentes
- Reconstrucción para cada escenario
- Por fin se aprueba en diciembre un presupuesto que empieza en enero
Previsiones mensuales o trimestrales:
- Actualizar los datos reales del período más reciente
- Ajustar las previsiones en función de las tendencias recientes
- Recoger aportaciones actualizadas de las unidades de negocio
- Consolidar y comprobar la razonabilidad
- Calcular las desviaciones con respecto a las previsiones y el presupuesto anteriores
- Escribir comentarios explicando los cambios
- Presentar a la dirección
- Plantean preguntas que requieren más análisis
- Repeticiones de ciclo
Planificación de escenarios ad hoc:
"¿Y si las ventas crecen 5% en lugar de 10%? ¿Y si nos expandimos a Canadá? ¿Y si los costes aumentan 15%? ¿Puedes plantear esos escenarios?"
Cada escenario supone horas de trabajo. Ajustar supuestos. Recalcular todo. Comprobación de errores. Para cuando termines, la dirección querrá ver diferentes escenarios.
El resultado: Los equipos de FP&A dedican 80% de su tiempo a la mecánica y 20% al análisis. Debería ser al revés.
Qué aporta la IA a la planificación y la previsión
Análisis de patrones históricos
Antes de predecir el futuro, hay que entender el pasado. La IA destaca en el reconocimiento de patrones.
Identificación de tendencias:
¿Cuál es la tasa de crecimiento subyacente una vez eliminado el ruido? La IA separa la señal del ruido. Crecimiento real frente a eventos puntuales.
Detección de estacionalidad:
El cuarto trimestre siempre es fuerte. Julio siempre es lento. La IA cuantifica los patrones estacionales para que las previsiones los reflejen.
Análisis de correlación:
Cuando las ventas aumentan 10%, ¿qué ocurre con los gastos de envío? Cuando aumenta la plantilla, ¿cómo cambian los gastos de oficina? La IA encuentra relaciones entre los impulsores.
Identificación del conductor:
¿Qué impulsa realmente los ingresos? ¿La combinación de productos? ¿Los precios? ¿el volumen? ¿Las condiciones del mercado? La IA analiza qué factores son los más importantes.
Identificación de anomalías:
Ese enorme repunte en el 2T del año pasado fue un pedido único de un cliente. No lo utilices para predecir el segundo trimestre de este año. La IA identifica qué puntos de datos históricos son representativos y cuáles son valores atípicos.
Este análisis solía llevar días de indagación en los datos. La IA lo hace en minutos y te muestra lo que importa.
Creación automática de previsiones
Una vez comprendidos los patrones, la IA elabora previsiones iniciales:
Previsión estadística:
Basándose en las tendencias históricas, la estacionalidad y las tasas de crecimiento, la IA proyecta periodos futuros. Esta es la línea de base.
Previsiones basadas en los conductores:
Usted proporciona los conductores. "Vamos a contratar a 10 personas el próximo trimestre. Vamos a lanzarnos en dos nuevos estados". La IA calcula el impacto basándose en las relaciones históricas.
Múltiples métodos combinados:
La IA no se basa en un único método de previsión. Utiliza múltiples enfoques y los sopesa en función de los que han sido más precisos históricamente.
Intervalos de confianza:
No sólo una cifra. "Los ingresos serán de $10-12M con 80% de confianza, lo más probable $11M". Esto muestra la gama de posibles resultados.
Actualizaciones automáticas:
A medida que llegan los resultados reales, la IA actualiza las previsiones automáticamente. No hay que esperar a final de mes para revisarlas. Previsión continua.
Sigue revisando y ajustando. Pero se parte de una base sólida en lugar de una hoja de cálculo en blanco.
Consolida los planes automáticamente
La pesadilla presupuestaria: recoger y consolidar las aportaciones de todos.
La IA ayuda:
Plantillas coherentes:
Todos utilizan el mismo formato y las mismas definiciones. La IA impone la coherencia.
Consolidación automática:
A medida que los departamentos envían datos, la IA los consolida automáticamente. Sin copiar y pegar manualmente. Sin fórmulas rotas.
Comprobación de errores:
El plan de personal del Departamento A no coincide con el plan de RRHH. La hipótesis de ingresos del Departamento B no coincide con el plan de Ventas. La IA detecta las incoherencias inmediatamente.
Controles de razonabilidad:
El presupuesto de marketing sube 300% sin explicación. Probablemente se trata de una errata. El plan de personal incluye 50 nuevas contrataciones, pero el plan de instalaciones no incluye más espacio. Esto no funciona. La IA señala los problemas antes de que los descubras manualmente.
Control de versiones:
Se acabó "Presupuesto_final_v7_FINAL_revisado.xlsx". La IA hace un seguimiento automático de las versiones. Todo el mundo trabaja a partir de la versión actual.
Resultado: La consolidación que tardaba días ahora tarda horas. Más tiempo para detectar problemas antes de enviarlos y menos para solucionarlos después.
Ejecuta escenarios al instante
La dirección quiere ver diferentes escenarios. Antes de la IA: horas de trabajo cada uno. Con IA: minutos.
Cambio de parámetros:
"Muéstrame 5%, 10% y 15% de crecimiento de ingresos". La IA recalcula todo al instante para cada escenario.
Cambios de conductor:
"¿Y si contratamos a 20 personas en lugar de 10? ¿Y si abrimos dos nuevos locales?". La IA calcula automáticamente todas las repercusiones posteriores.
Análisis de sensibilidad:
¿Cuáles son los supuestos más importantes? La IA le muestra qué variables tienen mayor impacto en los resultados. Centra el debate en lo que realmente mueve la aguja.
Escenarios de riesgo:
El mejor caso, el caso esperado, el peor caso. La IA construye los tres y muestra el abanico de posibilidades.
Resultados ponderados en función de la probabilidad:
No sólo "aquí hay tres escenarios". Sino "hay una probabilidad 20% del mejor caso, 60% del caso esperado, 20% del peor caso". Más útil para la toma de decisiones.
Cuando los escenarios son rápidos, se exploran más opciones. Las mejores decisiones surgen de considerar más posibilidades.
Explica automáticamente las desviaciones
Los resultados reales han sido distintos de los previstos. ¿Qué ha cambiado?
La IA analiza:
Análisis de varianza de conductores:
"Preveíamos unos ingresos de $10M, pero logramos $11M. La variación se debe a: el volumen sube 8% (+$800K), los precios suben 2% (+$200K), el impacto del mix es neutro".
No sólo "superamos en $1M las previsiones". Sino exactamente por qué.
Explicaciones en cascada:
Empezar con la previsión. Añada el impacto de cada impulsor. Termine con la realidad. Cascada visual que muestra cómo se ha llegado del plan a la realidad.
Generación de comentarios:
La IA redacta el primer borrador: "Los ingresos superaron las previsiones en 10%, impulsados principalmente por una demanda más fuerte de lo esperado en la región sudeste y unos valores medios de los pedidos más elevados."
Revisas y perfeccionas. Pero no empiezas de cero.
Impacto hacia delante:
Esta desviación sugiere que debe ajustarse la previsión para el resto del año. La IA sugiere revisar las previsiones en función de lo ocurrido realmente.
El análisis de varianza que llevaba horas ahora se realiza en minutos. Más tiempo para comprender las implicaciones y menos para calcular las diferencias.
Mejora con el tiempo
La IA aprende de la experiencia.
Seguimiento de la precisión de las previsiones:
¿Qué métodos de previsión fueron más precisos? ¿Qué hipótesis eran realistas y cuáles optimistas? La IA rastrea lo que funcionó.
Detección de sesgos:
Ventas siempre hace previsiones optimistas. Operaciones siempre tiene margen en sus estimaciones. La IA detecta los sesgos y los ajusta.
Perfeccionamiento del modelo:
A medida que se acumulan más datos, la IA perfecciona su comprensión de las relaciones y los impulsores. Las previsiones mejoran con el tiempo.
Prueba de suposición:
"Suponíamos que el aumento de precio de 5% no tendría impacto en el volumen. En realidad, el volumen cayó 3%". La IA lo capta y mejora la modelización de escenarios futuros.
Su proceso de previsión se vuelve más inteligente en cada ciclo.
Lo que esto significa para usted
Para directores financieros
Mejores previsiones:
Proyecciones más precisas porque se basan en un análisis exhaustivo de las pautas y los factores determinantes, no en meras corazonadas y simples tendencias.
Ciclos de planificación más rápidos:
El presupuesto anual que tardaba tres meses ahora tarda seis semanas. La previsión mensual que tardaba una semana ahora tarda dos días. Más ciclos significan más oportunidades de ajuste.
Más exploración de escenarios:
Cuando los escenarios son rápidos, se exploran más posibilidades antes de asumir compromisos. Se toman mejores decisiones al considerar más opciones.
Mejores debates estratégicos:
Menos tiempo de reunión para debatir si los cálculos son correctos. Más tiempo debatiendo la estrategia y la asignación de recursos.
Planificación continua:
En lugar de presupuestos anuales que quedan desfasados en febrero, actualización continua basada en la realidad. El plan sigue siendo relevante todo el año.
Para los equipos de FP&A
Deja de ser mecánico de hojas de cálculo:
Menos tiempo consolidando y comprobando errores. Más tiempo analizando y asesorando.
Centrarse en el juicio y la estrategia:
La IA se encarga de "cuánto". Tú te encargas de "si esto es realista" y "qué debemos hacer al respecto".
Responde más rápido a las preguntas:
Los análisis ad hoc que tardaban días ahora tardan horas. Sea receptivo en vez de decir "déjeme que le llame la semana que viene".
Mejor asociación empresarial:
Cuando puede modelizar rápidamente distintas opciones, ayuda a los directivos a tomar mejores decisiones. Te conviertes en asesor estratégico en lugar de recopilador de datos.
Haz un trabajo que sea realmente interesante:
Usted no entró en FP&A para consolidar hojas de cálculo. Querías ayudar a impulsar la estrategia empresarial. La IA te permite centrarte en eso.
Para líderes empresariales
Mejor visibilidad del futuro:
Previsiones que reflejen la realidad. Gama clara de posibles resultados. Confianza en las cifras.
Respuestas más rápidas a preguntas del tipo "qué pasaría si...":
No espere días para analizar el escenario. Explore las opciones en la misma reunión.
Mejor asignación de recursos:
Cuando se puede ver rápidamente el impacto financiero de las distintas opciones, se toman mejores decisiones sobre los recursos.
Menos tiempo en las reuniones presupuestarias:
Más tiempo dirigiendo el negocio, menos tiempo debatiendo los detalles de la hoja de cálculo.
Escenarios comunes de planificación y previsión
Actualización mensual de las previsiones
El mes acaba de cerrarse. Es hora de actualizar las previsiones.
La IA:
- Obtiene automáticamente los resultados reales
- Calcula la desviación con respecto a la previsión anterior
- Identifica los factores de variación
- Actualiza las previsiones de los meses restantes basándose en las tendencias recientes
- Genera comentarios sobre las desviaciones
- Crea un paquete de previsiones actualizado
- Señala las áreas en las que deben reconsiderarse los supuestos
Revisiones de los analistas de FP&A. Realiza ajustes cuando el conocimiento del negocio sugiere hipótesis diferentes de las que indican las tendencias. Aprueba la previsión actualizada. Tiempo total: Dos horas en lugar de dos días.
Planificación estratégica
El director financiero pregunta: "Estamos considerando la adquisición de un competidor. Puede modelizar el impacto financiero en diferentes escenarios de integración?".
La IA:
- El analista presenta hipótesis clave (ingresos, costes, calendario, sinergias)
- La IA construye un modelo financiero para cada escenario
- Cálculo de finanzas pro forma, ratios, impacto del flujo de caja
- Muestra el punto de equilibrio y la rentabilidad de cada escenario
- Genera un resumen comparativo
- Crea análisis de sensibilidad que muestran cuáles son los supuestos más importantes
Tiempo total: Tres horas en lugar de tres días. La decisión puede tomarse esta semana en lugar del mes que viene.
Consolidación presupuestaria anual
Todos los departamentos han presentado aportaciones presupuestarias. Es hora de consolidar.
La IA:
- Consolida automáticamente todos los envíos de los departamentos
- 15 incoherencias: la plantilla no coincide con los planes de RR.HH. y los departamentos, las hipótesis de ingresos difieren del plan de ventas, las solicitudes de capex no coinciden con el plan de infraestructura de TI...
- Envía preguntas específicas a cada departamento
- Recibe correcciones
- Reconsolidación con correcciones
- Genera un paquete presupuestario completo con pérdidas y ganancias, balance y flujo de caja.
- Elabora análisis de desviaciones con respecto al año anterior y a los objetivos iniciales
El director de FP&A revisa el presupuesto consolidado. Debate con el Director Financiero. Se presenta a la dirección. La consolidación que tardaba dos semanas ahora tarda dos días.
Lo que la IA no puede hacer
La IA es potente para planificar la mecánica. Pero el futuro es incierto y requiere juicio humano.
No puede predecir lo impredecible:
Entra un nuevo competidor en el mercado. Un cliente clave quiebra. Una pandemia lo paraliza todo. Las previsiones de la IA se basan en patrones. Los acontecimientos verdaderamente sin precedentes no están en los patrones.
No puede tomar decisiones estratégicas:
¿Debemos expandirnos a nuevos mercados? ¿Invertimos en I+D o en ventas? La IA puede modelizar el impacto financiero de cada elección. La elección en sí requiere una estrategia empresarial.
No puede evaluar el realismo de los supuestos:
Ventas quiere suponer un crecimiento de 50%. ¿Es realista dadas las condiciones del mercado, la competencia y la capacidad? Eso requiere criterio empresarial, no matemáticas.
No puede dar cuenta de la acción de la dirección:
Las previsiones indican que no alcanzarás los objetivos. Así que toma medidas. Recortar costes, aumentar las ventas, ajustar la estrategia. La IA no puede predecir qué medidas tomará ni su eficacia.
No puede sustituir a la negociación:
Los presupuestos implican la negociación entre los departamentos y la dirección. Los recursos son limitados. Las prioridades entran en conflicto. La IA puede aportar información a estos debates, pero no resolverlos.
No puede garantizar la precisión:
Ninguna previsión es perfecta. La IA mejora la precisión, pero no elimina la incertidumbre. El futuro sigue siendo incierto.
La IA maneja la mecánica analítica con brillantez. El juicio empresarial, la estrategia y la toma de decisiones siguen siendo obra humana.
Primeros pasos
Empiece por su proceso de planificación más doloroso:
Elige primero una previsión:
¿Previsión mensual de ingresos? ¿Planificación de personal? ¿Presupuesto de Capex? Elija uno que sea importante y esté basado en datos.
Limpie sus datos históricos:
La IA aprende del historial. Asegúrese de que sus datos históricos están limpios y clasificados correctamente. El tiempo invertido aquí merece la pena.
Comience con el análisis de patrones:
Antes de automatizar la previsión, haga que la IA analice sus patrones históricos. Aprenda qué impulsa su negocio. Esto genera confianza y conocimiento.
Elaborar previsiones de referencia:
Deja que la IA cree previsiones estadísticas. Compárelas con su método actual. Perfecciona el método hasta que la precisión sea comparable o mejor.
Añade tu juicio:
La línea de base de la IA más sus conocimientos empresariales equivalen a una mejor previsión. Nunca confíes solo en la IA sin una revisión.
Medir la precisión:
Realice un seguimiento de las previsiones frente a la realidad. Medir las mejoras a lo largo del tiempo. Documente dónde añade valor la IA.
Ampliar gradualmente:
¿Un pronóstico funciona bien? Añada otra. A continuación, añada capacidades de escenario. Después, automatización de la consolidación. Construya capacidades con el tiempo.
La planificación no se transforma de la noche a la mañana. Empiece centrado. Demuestre su valor. Amplíe.
¿Preparado para dedicar menos tiempo a la planificación mecánica?
Cada empresa tiene procesos de planificación diferentes. Diferentes impulsores. Sistemas diferentes. Diferente complejidad.
No vendemos plantillas genéricas de planificación. Nos fijamos en sus procesos específicos. Sus datos. Sus necesidades.
A continuación, creamos una planificación basada en IA que se adapta a su forma de trabajar. El mismo rigor. Los mismos controles. Pero más rápido y automatizado.
Empezamos por un área. Demostrar que mejora la precisión y ahorra tiempo. Después, ampliamos. Automatización práctica de la planificación que hace que su equipo sea más estratégico.
