Inteligencia artificial aplicada en las finanzas

Imagen Radio

3 Oct 202315:21

Summary

TLDREn este programa de 'Imagen Empresarial', Rodrigo conversa con Francisco Silva, socio líder de consultoría en Deloitte, sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa en el ámbito financiero. Silva destaca cómo esta tecnología está transformando áreas clave como la automatización de procesos, la creación de escenarios, y la mejora de la auditoría y planificación financiera. Además, señalan que aunque la IA generativa ofrece nuevas oportunidades para la creación de contenido y análisis de datos, es importante tener cuidado con las alucinaciones y sesgos en los resultados que presenta.

Takeaways

🤖 La inteligencia artificial generativa es una tecnología transversal que, al igual que el internet, está transformando la economía global.
📊 La IA lleva tiempo presente en los negocios, facilitando tareas como la automatización de procesos y evaluaciones de riesgos, y ahora está evolucionando con tecnologías como el Machine Learning.
💡 El Machine Learning permite una retroalimentación en tiempo real, mejorando procesos como el análisis financiero y la planificación de la cadena de suministro.
📉 La inteligencia artificial ha permitido aplicar conceptos complejos como el 'Activity-Based Costing' y el 'Zero-Based Budgeting' en escenarios reales.
🔮 La IA generativa facilita la creación de contenido nuevo, como textos, imágenes, videos y voces, lo que amplía las capacidades de interacción dentro de las organizaciones.
🚀 Empresas como J.P. Morgan están utilizando IA generativa para optimizar procesos financieros con equipos de más de 1000 personas trabajando en ello.
👨‍💼 El concepto de IA como 'copiloto' financiero resalta su capacidad para apoyar el análisis de grandes cantidades de datos y la planificación financiera.
📑 La IA también mejora la auditoría interna y el cumplimiento regulatorio al detectar discrepancias y riesgos antes difíciles de identificar.
🧠 Un reto importante de la IA generativa son las 'alucinaciones', donde la IA crea información creíble pero incorrecta, lo que requiere supervisión humana.
🎯 A pesar de las capacidades de la IA, los humanos siguen siendo clave para asegurar que los resultados financieros y los análisis generados por IA sean correctos y confiables.

Q & A

¿Cuál es el principal atractivo de la inteligencia artificial generativa para el entrevistador, Rodrigo?
-Para Rodrigo, el atractivo de la inteligencia artificial generativa no es solo la tecnología en sí, sino el impacto económico que esta puede tener, siendo una plataforma transversal similar al internet que transforma la realidad económica global.
¿Qué ejemplos menciona Francisco Silva sobre el uso previo de la inteligencia artificial en las finanzas?
-Francisco menciona la automatización robótica de procesos, evaluaciones de riesgo para clientes, evaluaciones de crédito, y predicciones de flujos de efectivo como ejemplos de uso previo de inteligencia artificial en finanzas.
¿Cómo ha evolucionado la inteligencia artificial en el ámbito financiero según Francisco Silva?
-Ha evolucionado desde simples automatizaciones y machine learning hasta la inteligencia artificial generativa, que permite crear contenido nuevo como texto, imágenes, y videos, lo que ha revolucionado áreas como la modelación de escenarios, avatares inteligentes, y monitoreo de aspectos regulatorios.
¿Qué beneficios trae la inteligencia artificial generativa a las finanzas según Francisco?
-Permite una interacción más fluida y rápida con áreas clave de la empresa, como finanzas o recursos humanos, a través de avatares inteligentes, además de generar reportes y modelar escenarios complejos de manera más eficiente.
¿Qué riesgos menciona Francisco sobre la inteligencia artificial generativa?
-Francisco advierte sobre el fenómeno de las 'alucinaciones', donde la inteligencia artificial puede generar información o realidades que parecen verídicas pero que no lo son, lo que obliga a los humanos a ser cautelosos al validar la información.
¿Qué papel juega la inteligencia artificial generativa en la creación de contenido dentro de las empresas?
-La inteligencia artificial generativa puede crear contenido nuevo, como informes, escenarios de modelación, e incluso interactuar con usuarios a través de avatares, lo que facilita y acelera procesos internos en las empresas.
¿Qué desafíos éticos y legales plantea el uso de la inteligencia artificial generativa?
-Francisco menciona la necesidad de asegurar la propiedad intelectual de la información generada y evitar posibles ilegalidades, además de abordar las preocupaciones sobre la veracidad de la información generada por estos modelos.
¿Cómo propone Francisco Silva que las empresas gestionen el uso de inteligencia artificial generativa en finanzas?
-Propone ver la inteligencia artificial como un copiloto o analista inteligente que ayuda a los ejecutivos a tomar decisiones, analizando áreas clave como planeación financiera, generación de reportes, y predicciones de flujo de efectivo.
¿Qué ejemplos de áreas dentro de las finanzas pueden beneficiarse de la inteligencia artificial generativa?
-Áreas como la planeación financiera, la auditoría interna, la gestión de tesorería, el cumplimiento fiscal, y la comunicación con inversionistas son algunas de las áreas que pueden beneficiarse de la inteligencia artificial generativa.
¿Cómo puede la inteligencia artificial generativa mejorar la eficiencia en los procesos financieros?
-La IA generativa puede acelerar la generación de reportes, optimizar el procesamiento de transacciones y facilitar el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que permite una gestión financiera más rápida y eficiente.

Outlines

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💡 Impacto económico de la inteligencia artificial generativa

En esta introducción, el presentador discute el creciente interés por la inteligencia artificial generativa, subrayando su relevancia como una tecnología transversal que, al igual que el internet, está transformando la economía global. Rodrigo resalta cómo esta tecnología está impactando diferentes áreas, y conversa con Francisco Silva, socio líder de consultoría en Deloitte México y Centroamérica, sobre la evolución de la función financiera gracias a la inteligencia artificial.

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📈 Evolución de la inteligencia artificial y su impacto en las finanzas

Francisco explica que la inteligencia artificial no es nueva, pero su evolución ha sido notable. Habla de tecnologías como la automatización robótica y el machine learning, que han cambiado áreas clave de las finanzas, como el análisis de riesgos y la evaluación crediticia. Compara el uso de estas tecnologías con la inteligencia artificial generativa, que ahora permite la creación de contenido nuevo y facilita procesos como la modelación de escenarios y el monitoreo regulatorio.

10:02

🤖 Diferencia entre machine learning e inteligencia artificial generativa

Aquí se profundiza en la diferencia entre el machine learning y la inteligencia artificial generativa, destacando la capacidad de esta última para crear contenido nuevo, como textos, imágenes y videos. Francisco menciona cómo esta tecnología permite una interacción más eficiente con diferentes áreas dentro de una organización. También aborda el fenómeno de las 'alucinaciones' en la IA, donde la información generada puede parecer creíble pero no ser correcta, lo que resalta la importancia de verificar la precisión y confiabilidad de los datos.

15:02

🚀 El marco de referencia de Deloitte para la IA generativa en finanzas

Francisco describe el marco de referencia desarrollado por Deloitte para ayudar a las empresas a aprovechar la inteligencia artificial generativa en las finanzas. Explica cómo esta tecnología actúa como un 'copiloto' para asistir en el análisis estratégico, la planeación financiera, la contabilidad y la auditoría. También destaca su potencial en áreas como la predicción de flujos de efectivo, la optimización de procesos y la comunicación con inversionistas.

🧠 Inteligencia artificial generativa como herramienta creativa y analítica

En esta sección, Rodrigo reflexiona sobre cómo la IA generativa puede correlacionar datos aparentemente no relacionados, aportando creatividad en el análisis financiero. Aunque la IA puede generar nuevas ideas, es crucial que los resultados numéricos sean precisos. Francisco enfatiza la importancia de combinar la creatividad de la IA con el rigor humano para asegurar que los números cuadran, sugiriendo una complementariedad entre ambas partes.

👏 Conclusión y cierre de la entrevista

Rodrigo agradece a Francisco por la entrevista, destacando la importancia del marco de referencia propuesto por Deloitte para aplicar la inteligencia artificial generativa en las finanzas. La conversación cierra con un resumen de los puntos clave discutidos, especialmente el papel de la IA en la evolución financiera y la importancia de gestionar correctamente sus limitaciones, como las alucinaciones y los riesgos éticos.

Mindmap

Keywords

💡Inteligencia artificial generativa

La inteligencia artificial generativa se refiere a una tecnología avanzada que no solo imita el comportamiento humano, sino que es capaz de crear contenido nuevo, como texto, imágenes o videos. En el video, se menciona su capacidad para transformar múltiples áreas, como las finanzas, permitiendo la creación de avatares inteligentes o la generación de informes automáticos. Esta tecnología marca una evolución significativa respecto a las formas anteriores de IA.

💡Machine Learning

El Machine Learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender y mejorar de manera autónoma a partir de datos. En el contexto del video, se menciona cómo ha revolucionado las finanzas empresariales, permitiendo una mayor automatización y precisión en tareas como la predicción de flujo de caja o la creación de modelos financieros. Es una fase anterior a la IA generativa pero igualmente transformadora.

💡Automatización robótica de procesos

La automatización robótica de procesos (RPA) es una tecnología que permite automatizar tareas repetitivas en las empresas, reduciendo errores y aumentando la eficiencia. En el video, se presenta como un ejemplo de cómo la IA ya ha estado impactando las finanzas empresariales, ayudando en procesos como la evaluación de riesgos y el análisis de créditos.

💡Evaluación de riesgos

La evaluación de riesgos es un proceso crítico en las finanzas para identificar y analizar posibles amenazas que puedan afectar a una empresa. La IA, y en particular el Machine Learning, ha facilitado este proceso al automatizar el análisis de grandes cantidades de datos. En el video, se destaca su aplicación en la previsión y mitigación de riesgos financieros.

💡Predicción de escenarios

La predicción de escenarios es una técnica utilizada en las finanzas para anticipar posibles resultados futuros y tomar decisiones informadas. Con la inteligencia artificial generativa, esta predicción se ha vuelto más interactiva y precisa, permitiendo a las empresas crear modelos financieros más robustos. El video destaca cómo esta capacidad ha mejorado la toma de decisiones estratégicas en las empresas.

💡Avatares inteligentes

Los avatares inteligentes son interfaces virtuales que utilizan IA generativa para interactuar con humanos o sistemas empresariales de manera autónoma. En el video, se menciona cómo estos avatares permiten a las empresas optimizar la comunicación interna y externa, gestionando consultas sin intervención humana directa, por ejemplo, en áreas como recursos humanos o finanzas.

💡Alucinaciones en IA

Las 'alucinaciones' en IA se refieren a situaciones en las que el sistema de IA genera información que parece creíble pero que no es correcta o está basada en datos falsos. En el video, se menciona esta problemática en el contexto de la IA generativa, destacando la necesidad de validar la información generada antes de tomar decisiones importantes basadas en ella.

💡Cadenas de suministro inteligentes

Las cadenas de suministro inteligentes son sistemas que aplican tecnologías como la inteligencia artificial y el Machine Learning para optimizar el flujo de bienes y servicios. En el video, se menciona cómo esta tecnología ha permitido mejorar la eficiencia y previsibilidad en la logística empresarial, al igual que los sistemas de navegación en automóviles que aprenden de su entorno.

💡Cálculo predictivo

El cálculo predictivo es una técnica basada en IA y Machine Learning que utiliza datos históricos para predecir eventos futuros. En el video, se habla de su uso en las finanzas para prever flujos de efectivo, evaluaciones de riesgos y otros indicadores financieros, lo que facilita una planificación estratégica más precisa y proactiva.

💡Ética en la IA

La ética en la inteligencia artificial es un tema crítico que aborda las implicaciones morales y legales del uso de estas tecnologías. En el video, se hace referencia a los desafíos éticos que surgen con la IA generativa, como la creación de contenido falso o la posible violación de derechos de propiedad intelectual, destacando la necesidad de regulaciones y una supervisión adecuada.

Highlights

La inteligencia artificial generativa está transformando la economía de manera similar al impacto que tuvo Internet, y su aplicación es transversal a diversas industrias.

Deloitte observa la evolución de la inteligencia artificial como una mejora continua, más que una revolución, con tecnologías que imitan el comportamiento humano y automatizan tareas.

La inteligencia artificial ha estado presente en el mundo empresarial desde hace tiempo, pero su evolución con el Machine Learning ha permitido aplicaciones más sofisticadas, como cadenas de suministro inteligentes y presupuestos basados en actividades.

El Machine Learning y el forecasting predictivo están transformando las finanzas corporativas, permitiendo estimaciones más precisas de flujos de efectivo y la detección de riesgos impositivos.

La inteligencia artificial generativa añade la capacidad de crear contenido nuevo como textos, imágenes y videos, transformando la manera en que interactuamos con las finanzas y los recursos humanos.

Las alucinaciones en la IA son un riesgo importante, ya que la tecnología puede crear realidades convincentes, pero no necesariamente correctas. Las empresas deben asegurarse de que la información sea confiable.

La inteligencia artificial generativa puede ser utilizada como un copiloto en las finanzas de las empresas, ayudando en la creación de escenarios, reportes, y análisis de datos de manera más rápida y precisa.

Deloitte ha desarrollado un marco de referencia para analizar cómo la inteligencia artificial generativa puede beneficiar las distintas áreas de las finanzas, como la auditoría interna, la contraloría y la tesorería.

Uno de los mayores beneficios de la IA generativa es su capacidad para correlacionar puntos no evidentes, permitiendo nuevas ideas y enfoques que pueden ser útiles en la planeación financiera y el análisis de grandes volúmenes de datos.

La IA también puede ayudar a optimizar la operación de las finanzas transaccionales, mejorando la eficiencia en la generación de reportes y la gestión de datos financieros.

La tecnología también está cambiando la manera en que las empresas gestionan el riesgo, usando IA para predecir flujos de efectivo y determinar las mejores estructuras de capital.

Un área clave donde la IA generativa tiene gran potencial es en la creación de avatares inteligentes, que pueden interactuar con empleados y otras organizaciones para obtener información clave, como días de vacaciones o tendencias económicas.

Las limitaciones de la IA generativa, como la propiedad intelectual y los aspectos éticos, deben ser consideradas para evitar problemas legales o el uso indebido de datos.

La capacidad de la IA para generar contenido creativo debe estar balanceada con un control humano para evitar errores, especialmente en áreas críticas como las finanzas, donde los números deben cuadrar.

El marco de Deloitte propone que la IA sea vista como un asistente o copiloto en las finanzas, con aplicaciones específicas para mejorar la precisión y la eficiencia en la planificación y el análisis de datos.