Tendencias de IA a tener en cuenta en 2024

En 2023 se produjo el meteórico ascenso de la inteligencia artificial generativa (IA), la novedosa tecnología utilizada para crear nuevos contenidos e ideas, incluidos los verbales, como conversaciones e historias, pero también visuales, como imágenes y vídeos.

Estas son las principales tendencias que darán forma al panorama de la inteligencia artificial en 2024. Desde avances en algoritmos innovadores hasta consideraciones éticas clave, explore los factores clave que se espera impulsen la IA el próximo año.

Mayor automatización en los informes 

Los requisitos de presentación de informes tradicionalmente han pesado mucho sobre las empresas, y el peso de esta responsabilidad aumenta constantemente. Desde afrontar las crecientes exigencias de los informes ESG hasta gestionar las presentaciones regulatorias y la divulgación no financiera, las empresas se encuentran invirtiendo una cantidad considerable de tiempo y recursos en estas actividades tradicionalmente intensivas en mano de obra. Con el tiempo, las demandas de informes se intensificaron, y los informes se volvieron más complejos y ampliaron tanto en alcance como en granularidad de los datos necesarios para su generación.

Las actividades de elaboración de informes comprenden tareas que, aunque de naturaleza cognitiva, siguen siendo rutinarias y repetitivas, lo que las convierte en candidatas ideales para la automatización.

Aquí es donde la IA interviene como fuerza transformadora en este escenario dinámico. Las empresas aprovecharán cada vez más el poder de los sofisticados sistemas de inteligencia artificial para agregar grandes cantidades de datos y analizarlos con notable velocidad y precisión, para crear informes corporativos completos. 

Por ejemplo, las empresas que operan en diferentes mercados suelen estar enredadas en una compleja red de transacciones financieras transfronterizas; recopilar esta gran cantidad de datos de fuentes dispares que abarcan múltiples mercados y geografías con diferentes sistemas contables, monedas y marcos regulatorios puede ser un desafío.

Sin embargo, los algoritmos avanzados de aprendizaje automático diseñados para la creación automatizada de informes, que abarcan dominios internos como ventas, marketing, inteligencia empresarial y cadena de suministro, así como ámbitos externos como ESG y cumplimiento, aceleran significativamente todo el proceso. Estos algoritmos no solo procesan grandes conjuntos de datos sino que también reconocen patrones, lo que permite una identificación más rápida de tendencias y anomalías.

Cambios en los sistemas contables.

Preparación automatizada de estados financieros.

Históricamente, los departamentos de finanzas han dedicado mucho tiempo a actividades que consumen mucho tiempo, son repetitivas y propensas a errores, como la entrada de datos, la clasificación de transacciones y el procesamiento de facturas. Los datos financieros suelen estar dispersos por toda la organización, residiendo en diferentes sistemas ERP, bases de datos internas y, a menudo, incluso hojas de cálculo obsoletas.

El desafío se ve agravado aún más por la ausencia de prácticas de presentación de informes estandarizadas en las diferentes jurisdicciones, lo que obliga a las empresas a sortear variaciones en los requisitos de presentación de informes en cada país. En tal entorno, la preparación manual de informes contables requiere mucho tiempo y esfuerzo por parte de los equipos contables.

En 2024, una tendencia creciente entre las empresas será la utilización de algoritmos avanzados de IA para la creación de estados financieros para automatizar los procesos de recopilación de datos, preprocesamiento y generación de informes. Estas herramientas de IA se utilizarán cada vez más para examinar bases de datos dispares, recopilar los datos necesarios, limpiarlos y validarlos para garantizar que la información de los estados financieros no solo sea precisa sino que también esté alineada con las normas y regulaciones pertinentes.

Con la automatización completa del proceso, los sistemas de contabilidad modernos se configurarán para proporcionar no solo informes periódicos sino también en tiempo real, con alertas integradas que notifiquen a las partes interesadas cuando se alcancen umbrales predefinidos de valores específicos. 

Análisis automatizado de estados financieros

La IA no servirá únicamente para mejorar la calidad y el cumplimiento de los datos; también impulsará el análisis financiero a una escala y velocidad sin precedentes.

Los modelos de PNL especializados en finanzas se implementarán cada vez más para ayudar a las empresas no solo a optimizar y acelerar el desarrollo de estados financieros, sino también a realizar análisis profundos de estos estados.

Las técnicas de minería de datos se implementarán cada vez más para identificar patrones sutiles dentro de los datos financieros que podrían pasar desapercibidos a través de métodos de análisis tradicionales para permitir una comprensión más completa de la dinámica financiera de la organización.

La tecnología de IA seguirá avanzando

Si bien inicialmente se limitaban a datos estructurados (información que sigue formatos predefinidos), las capacidades de la IA se están expandiendo progresivamente más allá de estos límites estructurados.

Los algoritmos avanzados de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que pueden interpretar el lenguaje humano permiten a las empresas profundizar y analizar datos no estructurados: información que carece de un formato y una organización predefinidos.

Los datos no estructurados son un tesoro corporativo, ya que representan hasta el 90% de todos los datos empresariales. Aprovechar este vasto potencial puede permitir análisis de datos potentes que creen informes, análisis y proyecciones comerciales más detallados y matizados.

En 2024, las empresas implementarán cada vez más técnicas como la extracción de datos y el análisis de texto para extraer los datos no estructurados de la empresa de fuentes como archivos de texto, comentarios de clientes, correos electrónicos, presentaciones, páginas web e incluso archivos e imágenes de audio y video para automatizar las transacciones financieras y no financieras. informes y análisis financieros. 

Cambios regulatorios

A medida que la IA se integra más en la realidad empresarial y en nuestra vida diaria, atrae un escrutinio regulatorio cada vez mayor. En 2024 se introducirán cambios regulatorios clave en las principales jurisdicciones.

La  Ley de IA de la UE  , con normas prescriptivas de arriba hacia abajo, se encuentra en las etapas finales de aprobación. Esta ley, a menudo acuñada como la primera norma mundial sobre IA, tiene como objetivo garantizar que los sistemas de IA sean seguros, transparentes, rastreables, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente. 

En contraste con la legislación integral de IA de Europa, es más probable que Estados Unidos siga un enfoque descentralizado que incluya regulaciones de IA sectoriales y estatales. 

IA ética y gobierno corporativo

A medida que la IA continúa transformando el panorama empresarial, existe un impulso creciente para su uso dentro de un marco ético e inclusivo para garantizar que el futuro impulsado por la IA sea más equitativo y confiable.

En 2024, veremos un enfoque continuo en abordar dilemas éticos y permanecer atentos a otros nuevos que puedan surgir.

Según un  estudio reciente de IBM , el 96% de los líderes empresariales encuestados que implementan o planean implementar IA generativa participan activamente en la configuración de nuevos marcos éticos y de gobernanza.

La gobernanza corporativa seguirá desempeñando un papel clave para garantizar el uso ético de la IA, haciendo hincapié en la transparencia y la rendición de cuentas en el procesamiento de datos y los algoritmos de IA para prevenir la discriminación y las decisiones injustas. Una categoría distinta de profesionales conocidos como especialistas en ética de la IA ganará mayor prominencia a medida que las empresas aborden las consideraciones éticas emergentes asociadas con esta tecnología transformadora.

Factores de riesgo a tener en cuenta en la IA 

La IA se distingue de la mayoría de las demás tecnologías no sólo porque facilita la toma de decisiones empresariales, sino porque lo hace dentro de lo que comúnmente se conoce como una caja negra. La tecnología utiliza grandes conjuntos de datos para identificar patrones ocultos que a menudo escaparían al ojo humano. Sin embargo, comprender plenamente cómo la IA llega a tomar decisiones, y mucho menos controlar el proceso, sigue siendo un desafío importante. Con la creciente autonomía de los sistemas de IA en la toma de decisiones, es esencial garantizar que se comprendan plenamente los mecanismos detrás de estas decisiones. 

Otro factor de riesgo es la posibilidad de reforzar los sesgos existentes. Los modelos de IA aprenden de los datos y estos no se crean en el vacío; más bien, refleja decisiones humanas existentes, que pueden estar plagadas de sesgos. Cuando se introducen datos sesgados en los modelos de IA, los sistemas de IA amplifican estos sesgos, perpetuando errores sistémicos. 

Cómo puede ayudar HLB

En el dinámico mundo de la IA, navegar eficazmente por sus complejidades no es solo un desafío sino un requisito previo esencial para las empresas que buscan un crecimiento sostenible. HLB Global  ofrece experiencia para ayudar a las empresas a aprovechar la IA de manera efectiva mientras mitigan los riesgos y fomentan el cumplimiento normativo.