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grupo de personas mirando datos

5 barreras para adoptar analíticas avanzadas en finanzas

 

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Las analíticas avanzadas en finanzas son una prioridad importante para los CFOs y sus equipos –y es fácil ver por qué–. Estas analíticas sofisticadas potenciadas por IA pueden ayudar a los profesionales de finanzas a descubrir información estratégica más profunda, hacer proyecciones más precisas y sobresalir en su rol de asesores estratégicos para el negocio. Pero aunque más del 80% de las organizaciones financieras pronostican un aumento en el uso de analíticas avanzadas en 2021, las tasas de adopción siguen siendo bajas. ¿Por qué? ¿Qué se interpone en el camino? Aquí están las cinco barreras más citadas para adoptar analíticas avanzadas en finanzas –y cómo superarlas–.

Los líderes de negocio coinciden en gran medida en que los datos de finanzas a menudo son obsoletos, inconsistentes o incompletos.

Clement Christensen, asesor principal sénior, Gartner

  1. Datos financieros de mala calidad

    Los equipos de finanzas recopilan cantidades masivas de datos de sus propios sistemas, de diferentes departamentos y de fuentes externas. Pero la calidad de estos datos a menudo deja mucho que desear.Los entornos de datos complejos con múltiples sistemas y aplicaciones en silos hacen difícil que los datos se fusionen, agreguen y estandaricen de manera oportuna –lo cual es un paso crucial antes de poder analizarlos–. Las analíticas, y especialmente las analíticas avanzadas que utilizan algoritmos de inteligencia artificial (IA) y machine learning para comprimir conjuntos de datos masivos, necesitan datos actuales de alta calidad –de lo contrario no producirán resultados de alta calidad–. Este problema de mala calidad de los datos es una de las principales barreras entre los equipos de finanzas y las analíticas avanzadas.  

    Existen varias formas en que los equipos de finanzas pueden mejorar la calidad de los datos y sentar las bases para analíticas avanzadas, entre las que se incluyen:
    • Abordar primero los problemas de calidad más apremiantes
      No es necesario resolver los problemas de datos a la vez. La preparación de sus datos para la toma de decisiones puede lograrse en incrementos específicos. Comience con los datos comunes que dan soporte a sus KPI centrales y estratégicos. Al estandarizarlo, pondrá en la superficie datos faltantes, incompletos y duplicados, lo que le dará un primer objetivo manejable para su proyecto de mejora de la calidad de los datos.
    • Centrarse en una versión "suficiente" de la verdad
      Los beneficios de lograr una única fuente de verdad, o datos centralizados compartidos en toda una organización, están bien documentados. Pero si cumplir ese objetivo todavía está a años de distancia, hay una solución interina: perseguir una estrategia de “versiones suficientes de la verdad”. Esto implica hacer concesiones entre el coste de los datos erróneos y el esfuerzo necesario para una gobernanza adicional.

      Establecer requisitos de calidad de datos es un primer paso importante. ¿Qué nivel es crítico? ¿Qué definiciones de datos, como el ROI y la rentabilidad, son más importantes para la generación de informes financieros y de BI? ¿Y cuál se puede reservar para un proyecto posterior?

      Según Gartner, las organizaciones que se enfocan en una versión suficiente de la verdad tienen "un 41% más de probabilidades de generar datos listos para la toma de decisiones y el doble de probabilidades de mejorar la calidad de la toma de decisiones y los resultados de negocio" –lo que lo convierte en una manera viable de comenzar a abordar la barrera de la calidad de los datos–.  
    • Distribuir el control de datos
      Incluso sin una única fuente de verdad, los departamentos de finanzas aún necesitan un marco para garantizar la calidad y consistencia de los datos. Pero la mayoría de los equipos no tienen tiempo para implementar y ejecutar su propio programa de control de datos. Con una estrategia de control de datos distribuidos, Finanzas brinda orientación sobre qué datos gobernar y cómo gobernarlos, pero dejan que otros hagan el gobierno real. Este tipo de marco de trabajo facilita la medición de los problemas de calidad de los datos más críticos y la localización de los esfuerzos de mejora. Los marcos acordados mutuamente también generan confianza en que los datos son suficientes para la toma de decisiones, incluso si no son 100% perfectos.
    • Elija software de analíticas financieras basado en la nube
      El software de analíticas avanzadas basado en la nube puede integrarse de forma segura con más fuentes y tipos de datos –financieros y operativos, internos y externos– que las soluciones on-premise. Simplifican la forma en que se almacenan, catalogan, agregan y acceden a los datos –para que los equipos de finanzas puedan dedicar menos tiempo a gestionar los datos y más a extraer información estratégica y ponerla en uso–.
  2. Miedo al fracaso

    Los proyectos de transformación digital, como la implementación de analíticas avanzadas, pueden ser desafiantes –y no siempre tienen éxito fuera de lugar–. Para muchos líderes de finanzas, el miedo a fallar, incluso un poco, los está frenando.

    Este miedo puede amplificarse en corporaciones que tienen una “cultura fóbica de fallas” donde la gente teme ser estigmatizada por sus errores – o donde culpar o apuntar a los dedos es una respuesta común cuando las cosas salen mal. Para esas organizaciones, se necesita un cambio de mentalidad. Considere que las oportunidades inexploradas también son una forma de fracaso que conduce al estancamiento y la falta de innovación. Y las empresas que no pueden adaptarse e innovar corren el riesgo de quedarse atrás.

    Dicho esto, hay mejores maneras de fracasar que otros. Para abrazar el fracaso de la manera correcta, “fallar pequeño” y “fallar hacia adelante”. Fracasar en una escala más pequeña significa abordar los proyectos de analíticas financieras en incrementos más pequeños. De esa manera, los fallos no consumen demasiado tiempo ni tienen un impacto significativo en otros proyectos. No avanzar significa analizar lo que no funcionó y luego aplicar las lecciones aprendidas al siguiente proyecto. Este tipo de "etapa de fracaso" debería incluirse en cada proyecto de innovación, ya que, en última instancia, es un motor del éxito.
  3. Necesidad de participación ejecutiva y cultural 

    A veces, las mayores barreras para adoptar analíticas avanzadas en finanzas son los problemas de percepción o enfoque. Cualquier gran iniciativa necesita de alguien para encabezar y defenderla. Es necesario garantizar la financiación. Y las nuevas formas de trabajar deben adoptarse a nivel de equipo.
    • Cambio de promotor desde arriba
      A raíz de la pandemia de COVID-19, muchos CFOs se han encargado de duplicar prioridades: reducir costos y, al mismo tiempo, acelerar las iniciativas e inversiones de transformación digital. Dada esta realidad, demostrar el valor de los proyectos de analíticas financieras avanzadas es clave para adquirir presupuesto y aceptación. 

      Cuantificar y transmitir el valor de estas iniciativas –incluidos los casos de uso, el ROI y el ahorro de tiempo basado en analíticas autónomas (o semiautónomas)– ayudará a compensar y justificar las inversiones iniciales. Además, Finanzas estará en condiciones de demostrar claramente su valor cuando su asesoramiento empresarial estratégico se base en información estratégica más detallada y predicciones más precisas.

      Otro enfoque es identificar una lista de proyectos piloto de analíticas avanzadas –con cada uno orientado a resolver un problema de negocio específico y aprovechar un conjunto de datos disponible–. Todo proyecto piloto que tenga éxito aportará las pruebas y la confianza necesarias para justificar el próximo proyecto o un proyecto más amplio.
    • Cambie la cultura y obtenga aceptación
      A veces, la barrera está arraigada en la cultura del propio departamento de finanzas. En un informe de encuestas de tendencias de FP&A, el 50% de las empresas dijeron que todavía utilizaban hojas de cálculo de Excel como su principal tecnología de presupuestación y planificación.

      Conseguir que los equipos renuncien a las herramientas familiares y a las formas tradicionales de trabajar puede suponer un desafío. Pero la solución puede ser tan simple como demostrar cuánto tiempo se puede ahorrar al pasar a herramientas más nuevas que pueden automatizar cálculos y procesos complejos para la presupuestación, la previsión y la planificación de escenarios.
    • Evalúe el nivel de madurez de sus analíticas
      Se necesita un cierto nivel de madurez analítica antes de que las empresas puedan implementar con éxito análisis más avanzados. La Junta de FP&A Internacional tiene un modelo de madurez de FP&A Analytics que puede utilizar para evaluar su nivel actual y determinar los siguientes pasos. Tiene cinco niveles: básico, en desarrollo, definido, avanzado y líder.

      Los equipos de finanzas del extremo básico del espectro no tienen procesos analíticos formales ni sistemas de business intelligence –y confían en herramientas rudimentarias para la planificación y el modelado–. Mientras que en el extremo líder del espectro, los equipos tienen procesos de planificación estrechamente integrados y analíticas proactivas impulsadas por IA. Conocer el nivel de madurez de su organización puede ayudarlo a crear una hoja de ruta de mejoras incrementales necesarias para avanzar en los proyectos analíticos.
  4. Falta de tiempo para las iniciativas de analíticas avanzadas

    El sesenta y siete por ciento de los CFO y sus ejecutivos sénior de finanzas dicen que demasiados de sus recursos están vinculados con sistemas heredados y formas tradicionales de trabajar –dejando poco tiempo para innovar–.

    Si bien es cierto que la función de finanzas está bajo presión para hacer más con menos, hay formas de liberar tiempo. Una solución es externalizar proyectos de implementación a una agencia asociada.  

    Otra es invertir en software y herramientas en la nube que optimicen los procesos financieros y las actividades diarias. Algunas soluciones de finanzas y FP&A basadas en la nube ofrecen machine learning incorporado, IA, automatización robótica de procesos (RPA) y analíticas aumentadas que pueden automatizar procesos y acelerar la adopción de nueva tecnología.
  5. Falta de competencias financieras digitales

    Implementar y utilizar analíticas avanzadas en finanzas requiere un alto nivel de alfabetización tecnológica. Pero muchos departamentos financieros carecen de las competencias y habilidades digitales necesarias. En una encuesta de PWC de 2020 a CFOs, el 54% de los ejecutivos de servicios financieros líderes dijo que la escasez de habilidades ha interferido con su capacidad para innovar eficazmente. Respaldar esta brecha de habilidades es un temor a que la IA y otras tecnologías avanzadas de automatización hagan que los trabajos financieros existentes sean redundantes.

    Estos desafíos pueden superarse utilizando un enfoque de múltiples vertientes. Incluso si el nuevo talento financiero con el conjunto de habilidades adecuado es escaso, mejorar las habilidades de los colaboradores existentes es una inversión digna. No solo ayudará a cerrar la brecha de capacidades, sino que contribuirá a su desarrollo profesional, confianza y satisfacción laboral. Y a medida que expanden sus habilidades digitales y aprenden a utilizar estas tecnologías, suelen preocuparse menos por ser reemplazadas.

    Además de la capacitación, aliente a los miembros del equipo a monitorear las tendencias, asistir a eventos de tecnología de la industria y buscar activamente nuevas oportunidades de aprendizaje. Todo esto aumentará la destreza digital de sus equipos, un término que Gartner define como "un conjunto de creencias, mentalidades y comportamientos que ayudan a los empleados a ofrecer resultados más rápidos y valiosos a partir de iniciativas digitales".

2021 es el año para pasar de las discusiones sobre el futuro a realizar inversiones reales, ver ganancias a corto plazo y costos compensados, y tener un plan claro para el futuro.

Alex Bant, jefe de Investigación, Finanzas, Gartner

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