La IA revoluciona la contabilidad financiera

No hay director financiero, director financiero o responsable de TI que no se pregunte cómo pueden automatizarse aún mejor sus propios procesos. La respuesta está claramente en el apoyo que proporciona la IA. La eliminación de tareas manuales y repetitivas permite a los empleados centrarse en tareas más valiosas.

Por lo tanto, la IA ya no es ciencia ficción en las finanzas, sino que se está utilizando para mejorar los flujos de trabajo. En la contabilidad de acreedores, en particular, hay numerosos puntos de partida no sólo para minimizar el trabajo manual y acelerar así los procesos, sino también para evitar errores y eliminar así los problemas de antemano. Y como suelen reconocer los errores e imprecisiones de los datos antes que los humanos, los algoritmos de autoaprendizaje también mejoran la calidad de los datos contables.

A medida que una empresa crece, aumenta el número de facturas recibidas. Se necesitaría más personal para procesarlas, o IA para escalar con flexibilidad los procesos contables. Los algoritmos inteligentes capturan automáticamente los datos de las facturas, sugieren la asignación de cuentas e inician los procedimientos de comprobación y procesamiento posteriores, eliminando en gran medida la necesidad del trabajo manual tradicional. La velocidad de todo el procesamiento de facturas puede aumentar enormemente.

Los sistemas asistidos por IA ofrecen una clara ventaja: son escalables y pueden adaptarse con flexibilidad a diferentes condiciones jurídicas y empresariales. Esto es especialmente esencial para que las empresas con actividad global puedan hacer frente a la creciente avalancha de facturas. Unos procesos más eficientes, una mayor transparencia y una gestión optimizada de la liquidez suponen claras ventajas competitivas.

Los sistemas basados en reglas permiten una detección de errores limitada, precisamente en los casos para los que ya se han definido reglas; la IA, en cambio, aprende constantemente. Los modelos de gran lenguaje reconocen los datos de las facturas con mayor precisión y utilizan mecanismos de comprobación automática para reducir considerablemente los errores. Cuando los datos son incoherentes o incorrectos, se reconocen y corrigen en una fase temprana. De este modo, el uso de la IA conduce automáticamente a una mayor calidad de los datos.

Uso específico de la IA

"Tenemos que hacer algo con la IA ya", es una exigencia muy escuchada por los directivos. Esto refleja el pánico a no perderse ninguna tendencia tecnológica. Pero quien se sube al carro sin una estrategia actúa a ciegas. Es mucho más importante utilizar la tecnología de forma selectiva para crear un valor añadido real. Las empresas deben analizar qué procesos se benefician más de la IA para encontrar el equilibrio óptimo entre automatización y control. Por tanto, es necesario un análisis pragmático de la rentabilidad. Se mide en términos de efectos mensurables, es decir, cifras clave claramente definidas como el tiempo de procesamiento, la tasa de error o los costes del proceso. Sólo analizándolas se puede determinar cuándo la IA logrará rentabilizar la inversión. Sólo si la IA contribuye de forma mensurable a aumentar la eficiencia, debe integrarse a largo plazo en los procesos contables.

El procesamiento de facturas ofrece una amplia gama de casos de uso para la IA, en particular la captura y validación automáticas de facturas mediante grandes modelos lingüísticos. Como resultado, pueden reducirse las entradas manuales y las tasas de error. La asignación automática de cuentas ofrece un gran potencial. Los algoritmos de IA analizan los datos históricos de contabilización y crean propuestas para la imputación de nuevas facturas. Esto acelera aún más el proceso de autorización y reduce el esfuerzo manual. Además, la IA utiliza comprobaciones de plausibilidad para identificar facturas incorrectas en una fase temprana comparándolas con pedidos y contratos. Otro efecto es la prevención del fraude. Al reconocer patrones de transacciones sospechosas y marcar facturas llamativas para su posterior revisión, los sistemas de IA detectan casos de fraude en una fase temprana y evitan pérdidas financieras.

A pesar de las numerosas ventajas, las empresas también se enfrentan a retos a la hora de introducir la IA. Los sistemas de IA son tan buenos como los datos sobre los que deben tomar decisiones. Por lo tanto, las empresas deben asegurarse de que sus datos maestros estén actualizados y estructurados para aprovechar todo el potencial de la tecnología. La gestión del cambio también desempeña un papel crucial. Las nuevas tecnologías modifican los procesos de trabajo existentes y pueden ser recibidas con escepticismo por los empleados. La comunicación transparente y la formación específica son requisitos previos para crear aceptación y configurar con éxito el cambio. Por último, la trazabilidad de las decisiones basadas en la IA sigue siendo un problema: Las empresas deben asegurarse de que los procesos automatizados se supervisan y validan para evitar decisiones erróneas.

Próxima etapa evolutiva: IA agenética

El siguiente paso en el desarrollo ya está en el horizonte: La IA agenética. Esta va más allá de las soluciones tradicionales de IA, ya que toma decisiones independientes y se adapta dinámicamente a los nuevos procesos. Puede priorizar automáticamente las facturas, iniciar aprobaciones y hacer que la gestión financiera sea más autónoma. La intervención manual es cada vez más obsoleta y, a largo plazo, la automatización progresiva de Agentic AI transformará los departamentos financieros en centros de control inteligentes y proactivos.

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