Abrazar la IA como un rol organizacional, en vez de como una habilidad técnica

Para construir una organización financiera impulsada por la inteligencia artificial (IA) con vistas al futuro, se requerirá una combinación de habilidades técnicas y comerciales que muchos equipos financieros no tienen hoy día. Sobre los nuevos roles y conjuntos de habilidades centrados en la IA que los líderes financieros deberán incorporar en sus equipos, la importancia de mantener a las personas informadas sobre el uso de soluciones de IA y otras buenas prácticas en la materia han discutido los analistas de la consultora tecnológica Gartner durante la conferencia CFO & Finance Executive. “Estamos viendo un cambio profundo en la forma en que trabajan los equipos de finanzas en función del uso acelerado de la IA para ayudarles a manejar la complejidad de sus actividades diarias y ser más productivos”, aseguró Mark. D. McDonald, director analista senior de la división de Finanzas de Gartner. “Al igual que cualquier tecnología disruptiva a lo largo de la historia, la IA inevitablemente desplazará y reemplazará algunos roles y habilidades, pero también surgirán nuevas funciones, habilidades y oportunidades".

En este sentido, incidía, “los equipos financieros aprenderán a posicionar las herramientas y soluciones impulsadas por IA como compañeros de trabajo que les ayuden a mejorar en sus labores. Abrazar el uso de la IA como compañero de equipo en lugar de reemplazo también garantiza que los ejecutivos financieros eviten delegar responsabilidades en máquinas que deberían ser propiedad de una persona”.

Roles de alta prioridad: aprovechando la IA de manera efectiva

Según se desprende de las conclusiones de la conferencia, en el futuro, los analistas vaticinan que los equipos de finanzas y contabilidad se parezcan más a las organizaciones de desarrollo de software, por lo que los líderes financieros deberían comenzar a introducir aspectos de este cambio de paradigma en sus equipos en la actualidad. Son tres los roles que, tal y como se ha avanzado, desempeñarán un papel integral en los equipos de finanzas del futuro: científicos de datos ciudadanos, cargos intrínsecos a los centros de excelencia y, además, al liderazgo de la empresa.

Científicos de datos ciudadanos: se trata del personal actual de finanzas y contabilidad que aprenderá conocimientos básicos de ciencia de datos para ayudarles a automatizar tareas y tomar mejores decisiones. Los científicos de datos ciudadanos no tendrán los conocimientos necesarios para crear soluciones complejas que vayan más allá de su ámbito de trabajo inmediato. Necesitarán ayuda para crear soluciones de nivel profesional.

Centro de excelencia: se trata de funciones nuevas en una organización y están formadas por profesionales técnicos que pueden crear y mantener soluciones de IA técnicamente sólidas. Entre ellos se incluyen científicos de datos profesionales, ingenieros de software, ingenieros de datos, estadísticos y otras funciones financieras no tradicionales. Un centro de excelencia suele comenzar con un único científico de datos profesional y crece con la demanda.

Liderazgo de la empresa: crear equipos del futuro requiere que los líderes equilibren los retos de introducir nuevas habilidades y procesos y, al mismo tiempo, asegurarse de que la organización siga apoyando las operaciones empresariales diarias.

El ciclo de aprendizaje humano-máquina

Al aprovechar las fortalezas complementarias de las personas y la tecnología de IA, los equipos financieros pueden construir una asociación colaborativa en un ciclo de aprendizaje humano-máquina donde cada uno depende del otro. Este bucle establece un nuevo patrón de trabajo que aprovecha el poder de la IA sin eliminar a las personas de la ecuación. “El bucle formaliza de qué es responsable cada uno para que los líderes no confíen demasiado en las máquinas ni deleguen responsabilidades humanas en las máquinas. Asimismo, garantiza que la retroalimentación y el juicio humano permanezcan al frente y al centro”, dijo McDonald.

“Aproveche la IA para lo que mejor hace: automatizar tareas manuales”, incidió McDonald. “Tenga cuidado al permitir que las máquinas tomen medidas basadas en sus propios consejos. Al aprovechar las fortalezas tanto de las personas como de sus contrapartes de máquinas nuevas, las organizaciones pueden alcanzar nuevos niveles de productividad y valor sin grandes riesgos”.