Los agentes de IA están transformando las finanzas

El panorama financiero está evolucionando con rapidez, impulsado por la necesidad de eficiencia, precisión y toma de decisiones basada en datos. A medida que los equipos de finanzas y contabilidad enfrentan desafíos operativos crecientes, desde la prevención de fraudes hasta el cumplimiento normativo, los agentes de IA han surgido como una solución prometedora.

Este artículo explora qué son los agentes de IA, sus casos de uso comunes en finanzas, las ventajas que aportan y cómo implementarlos efectivamente dentro de las operaciones financieras.

¿Qué son los agentes de IA en finanzas?

Los agentes de IA son asistentes habilitados para la acción impulsados por IA que trabajan de manera autónoma para lograr objetivos definidos que involucran tareas cognitivas. Estos agentes interactúan con su entorno con el objetivo de recopilar y analizar datos mediante aprendizaje automático (ML) y ejecutar tareas automáticamente. Los agentes de IA trabajan de forma semiautónoma o autónoma, toman decisiones basadas en conocimientos y percepciones, se comunican en lenguaje natural, se adaptan a situaciones dinámicas y actúan para alcanzar el objetivo deseado.

En las finanzas modernas, donde los datos son abundantes y el ritmo de cambio es rápido, la demanda de agentes de IA es significativa. Ayudan en diversas tareas, como automatizar procesos de rutina, mejorar la gestión de riesgos y brindar apoyo en la toma de decisiones. Al actuar como compañeros de trabajo digitales en lugar de reemplazos, los agentes de IA mejoran la toma de decisiones humanas y permiten que los equipos financieros se concentren en tareas estratégicas y de alto valor, como la planificación y previsión financiera.

Casos de uso comunes de agentes de IA en finanzas

Los agentes de IA ya están integrados en muchas áreas de operaciones financieras y brindan beneficios medibles en procesos centrales. A continuación se presentan algunos de los casos de uso más comunes y de mayor impacto.

Automatización de cuentas por pagar y por cobrar

Los agentes de IA pueden automatizar todo el proceso de facturación, desde la recepción de la factura hasta la conciliación de pagos. Pueden manejar los seguimientos de facturas no pagadas, lo cual asegura pagos oportunos y mejora la gestión del flujo de efectivo.

Detección de fraude y monitoreo de cumplimiento

Los agentes de IA monitorean las transacciones en tiempo real, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para detectar anomalías y posibles fraudes. También aseguran el cumplimiento de regulaciones como la Ley Sarbanes Oxley (SOX) y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) mediante la supervisión continua de actividades y señalando las irregularidades.

Pronóstico de flujo de efectivo y presupuestación

Al analizar datos históricos y tendencias del mercado, los agentes de IA predicen tendencias financieras futuras. Esta capacidad les permite a los equipos de finanzas tomar decisiones informadas sobre presupuestos y gestionar el flujo de efectivo de manera más efectiva.

Servicio de Asistencia al Cliente y asistentes virtuales

Los agentes de IA conversacionales pueden apoyar consultas internas relacionadas con la presentación de gastos, el estado de facturas o la adquisición, lo que libera a los equipos de finanzas para que se concentren en tareas más estratégicas.

Ventajas de los agentes de IA en las finanzas

Con un énfasis creciente en la eficiencia, la detección de fraudes y el cumplimiento, la integración de agentes de IA en las operaciones financieras ofrece numerosas ventajas.

Eficiencia y velocidad

Los agentes de IA operan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que reduce significativamente los tiempos de procesamiento para diversas tareas financieras. Esta operación continua permite a los equipos financieros responder a los cambios y demandas con mayor rapidez.

Precisión y reducción de errores

Al automatizar tareas que requieren mucho manejo de datos, los agentes de IA minimizan el riesgo de errores humanos. Esta mayor precisión es crucial para el cumplimiento y los informes regulatorios, lo que ayuda a las instituciones a evitar multas costosas y retrasos operativos.

Escalabilidad

Los agentes de IA se pueden escalar con facilidad con el negocio, ya que se adaptan a mayores volúmenes de transacciones sin un aumento correspondiente en los costos. Esta escalabilidad es esencial para las empresas en crecimiento con operaciones financieras cada vez más complejas.

Toma de decisiones basada en datos

Los modelos de aprendizaje automático integrados en agentes de IA facilitan conocimientos predictivos que permiten la gestión proactiva de riesgos y la toma de decisiones informadas. Esta capacidad es invaluable en un entorno donde las estrategias basadas en datos son fundamentales para el éxito.

¿Cómo funcionan los agentes de IA en finanzas?

Para comprender realmente el valor de los agentes de IA, es útil ver lo que ocurre en su interior. Están compuestos por varios componentes principales que trabajan juntos para automatizar tareas, analizar datos y mantener las operaciones financieras funcionando sin problemas.

Los agentes de IA operan a través de varios componentes clave, incluidos los siguientes:

Ingreso de datos: los agentes de IA recopilan datos de sistemas ERP, facturas, asientos e informes financieros internos.
Modelos de aprendizaje automático: estos agentes utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos, identificar patrones y hacer predicciones.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP): para tareas de atención al cliente, los agentes de IA utilizan NLP para comprender y responder a consultas en lenguaje natural.
Marcos de automatización: los agentes de IA automatizan los flujos de trabajo al ejecutar procesos predefinidos basados en los datos que analizan.

Por ejemplo, al procesar una factura, un agente de IA extrae automáticamente los datos relevantes, los valida con las órdenes de compra e inicia los procesos de pago. Al tomar decisiones en tiempo real basadas en datos entrantes, los agentes de IA optimizan las operaciones y mejoran la eficiencia.

Desafíos y consideraciones en la implementación de agentes de IA en finanzas

A pesar de los avances notables en las tecnologías de APA, los agentes de IA aún enfrentan ciertas limitaciones. Y aunque los agentes de IA para finanzas pueden ofrecer beneficios sustanciales y retorno de la inversión (ROI) inmediatamente después de su implementación, su empresa debe estar al tanto de sus desafíos más prevalentes, que incluyen los siguientes:

Problemas de calidad de datos e integración

Los agentes de IA requieren datos limpios y estructurados para desempeñarse de manera eficaz. Asegurar la calidad de los datos e integrar diversas fuentes de datos puede ser una tarea compleja.

Riesgos de cumplimiento y regulación

Los agentes de IA deben cumplir con las regulaciones financieras. Las organizaciones deben asegurarse de que sus implementaciones de IA cumplan con las leyes pertinentes para reducir riesgos.

Administración de cambios

La transición a procesos impulsados por IA requiere un cambio cultural dentro de las organizaciones. Preparar a los equipos para este cambio es crucial para una implementación exitosa.

Consideraciones éticas y prejuicios

Es esencial garantizar la transparencia y la equidad en los procesos de toma de decisiones de la IA. Las organizaciones deben implementar medidas para evitar resultados con prejuicios en decisiones impulsadas por IA.

Características imprescindibles que hay que buscar en una plataforma de agentes de IA

No todas las plataformas de agentes de IA están creadas de la misma manera, especialmente cuando se trata de las necesidades únicas de los equipos de finanzas y contabilidad. Para avanzar hacia una empresa autónoma, los líderes de finanzas necesitan herramientas que sean poderosas, flexibles y fáciles de usar. A continuación se presentan las capacidades imprescindibles que se deben buscar al evaluar las plataformas de automatización de procesos con agentes (APA).

1. Desarrollo de agentes de IA de bajo código

Busque plataformas con un entorno de bajo código o sin código que permita a los equipos de finanzas –no solo a los desarrolladores– construir y personalizar agentes de IA con rapidez. Esta flexibilidad acelera la implementación y le permite escalar la automatización en funciones como cuentas por pagar/cobrar, impuestos e informes sin depender en gran medida de los recursos de TI.

2. Automatización cognitiva con procesamiento de documentos

Los agentes de IA deben estar equipados para manejar grandes volúmenes de datos financieros no estructurados. La automatización cognitiva integrada permite extraer, clasificar y procesar datos de facturas, contratos e informes de auditoría con rapidez y precisión, lo que reduce el esfuerzo manual y mejora la fiabilidad de los datos.

3. Integración fluida con modelos de IA y aprendizaje automático

Asegúrese de que la plataforma pueda conectarse fácilmente con modelos de aprendizaje automático tanto entrenados previamente como personalizados para casos de uso como pronóstico predictivo, detección de fraude y análisis de riesgo crediticio. Busque plataformas que también se integren con servicios externos (como OpenAI o Google Cloud AI) para expandir el conjunto de herramientas de IA.

4. Monitoreo de procesos en tiempo real y análisis detallados

La visibilidad es clave. Su plataforma debe ofrecer paneles y análisis en tiempo real que faciliten información práctica sobre el rendimiento, las excepciones y el cumplimiento, y que sirvan de apoyo en todos los aspectos, desde la gestión del flujo de caja hasta la preparación para auditorías.

5. Marcos sólidos de seguridad y cumplimiento

Los datos financieros exigen una protección minuciosa. Busque plataformas que ofrezcan funciones de seguridad de nivel empresarial, como registros de auditoría, controles de acceso basados en funciones y cifrado integral. El cumplimiento de normas como SOX, GDPR y PCI-DSS debe estar integrado, no añadido como un parche.

6. Agentes de procesos financieros prediseñados

Para acelerar la obtención de valor, elija plataformas que ofrezcan agentes y plantillas prediseñados para las principales funciones financieras, como conciliaciones, gestión del flujo de caja, informes de cumplimiento y procesamiento de facturas. Personalizar estos agentes le permite al equipo comenzar rápidamente y entregar resultados más rápido.

El futuro de los agentes de IA en las finanzas

El futuro de los agentes de IA en las finanzas está acelerándose, y está lleno de potencial. A medida que la tecnología evoluciona, los agentes son cada vez más autónomos, más adaptables y más capaces de gestionar flujos de trabajo financieros completos con una mínima intervención humana. Con el auge de la IA multimodal, están empezando incluso a procesar y responder a una gama más amplia de entradas (voz, texto y video), lo que los hace más versátiles y atractivos.

Pero el verdadero cambio va más allá de las ganancias de productividad. Estos avances están sentando las bases para la empresa autónoma, donde los agentes de IA no solo apoyan tareas, sino que las impulsan. A través de la automatización de procesos con agentes (APA), agentes de IA pueden ir más allá de acciones aisladas para asumir la responsabilidad de procesos complejos, tomar decisiones en tiempo real y coordinar el trabajo a través de sistemas, datos y equipos.

Dentro del ámbito financiero, han surgido varias tendencias, que incluyen las siguientes:

Colaboración de múltiples agentes
Los agentes de IA están comenzando a trabajar juntos de manera más fluida, coordinándose a través de departamentos, sistemas y flujos de trabajo. Esta capacidad de colaboración les permite gestionar procesos complejos e interconectados, y promover una mayor eficiencia en toda la organización.
Finanzas predictivas e información en tiempo real
Con el análisis predictivo cada vez más integrado en los agentes de IA, los equipos de finanzas obtendrán una comprensión más profunda de los patrones de flujo de efectivo, las variaciones en presupuesto y los riesgos de cumplimiento. Estos conocimientos en tiempo real respaldan una toma de decisiones más inteligente y estrategias financieras más ágiles.
Progreso hacia la empresa autónoma
Los agentes de IA están ayudando a los equipos de finanzas a dar pasos significativos hacia la empresa autónoma, donde los sistemas funcionan con una supervisión humana mínima. A medida que los agentes asumen más responsabilidad en la toma de decisiones y ejecución, los departamentos de finanzas pueden pasar de gestionar tareas a gestionar resultados, y desbloquear una mayor velocidad, precisión y agilidad en todos los ámbitos.

Juntas, estas tendencias señalan un cambio importante en el funcionamiento de las finanzas: se pasa de procesos manuales y sistemas aislados a operaciones inteligentes e interconectadas impulsadas por IA. A medida que los agentes de IA se vuelvan más capaces y colaborativos, constituirán la base de una función financiera verdaderamente autónoma, más rápida, inteligente y preparada para el futuro.

Cómo Automation Anywhere respalda a los agentes de IA para las finanzas

En Automation Anywhere, hemos creado una plataforma diseñada para que los agentes de IA no solo sean posibles, sino también prácticos para los equipos de finanzas. Con AI Agent Studio puede crear e implementar agentes adaptados a sus procesos financieros únicos, todo dentro de un entorno de bajo código que brinda agilidad y control.

Ya sea que esté automatizando el procesamiento de facturas, mejorando la detección de fraudes o proporcionando información más rápida al equipo de liderazgo, AI Agent Studio reúne todo lo que necesita para hacerlo realidad, sin necesidad de grandes recursos de TI.

Las características clave incluyen lo siguiente:

Interfaz de creación de agentes: una interfaz fácil de usar para crear agentes impulsados por IA que integran automatización robótica de procesos (RPA), modelos de aprendizaje automático y NLP.
Integración de IA conversacional: diseñe asistentes virtuales para apoyar consultas relacionadas con finanzas y flujos de trabajo internos.
Integración sin problemas de planificación de recursos empresariales (ERP): los agentes de IA se integran con los principales sistemas financieros, lo que asegura un flujo de datos y ejecución de procesos sin problemas.
Procesamiento de documentos complejos: extraiga y procese datos no estructurados de documentos financieros para mejorar la precisión y la eficiencia.
Supervisión del rendimiento: el seguimiento en tiempo real y la optimización del rendimiento de los agentes de IA aseguran una mejora continua en las operaciones financieras.

A medida que los agentes de IA asumen un papel más importante en las operaciones financieras, Automation Anywhere le brinda las herramientas para pasar de la automatización a la autonomía, un caso de uso a la vez.

¿Tiene curiosidad por descubrir cómo funcionaría esto en su equipo? Programe una demostración para ver a los agentes de IA en acción.