Por qué el ROI de su IA puede estar oculto en los datos de transacciones

Los pilotos de IA no están dando resultados

Las empresas se lanzaron a la IA, pero la velocidad no se ha traducido en valor. Según el artículo, el 95% de los programas piloto empresariales no entregaron retornos financieros medibles el año pasado.

Unos años después del auge inicial de la IA, los consejos ahora esperan pruebas de ROI, no solo pilotos y prototipos. La pieza está firmada por el cofundador y CEO de Invoice Home y sostiene que el eslabón perdido es la forma en que las empresas utilizan los datos de transacciones.

De la productividad genérica a los problemas específicos de flujo de caja

La mayoría de las organizaciones han canalizado presupuesto hacia herramientas que prometen mayor productividad o automatización de flujos de trabajo. El objetivo ha sido el mismo durante décadas: hacer más con menos.

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El autor sostiene que los líderes deberían, en cambio, dirigir su atención a los problemas financieros más urgentes de hoy, con la previsión del flujo de caja entre las principales prioridades. En 2024, el 52% de los directores financieros estadounidenses nombraron la gestión de costos como su preocupación interna más preocupante, lo que subraya la presión por mantenerse ágiles mientras se equilibra operaciones fijas y condiciones externas volátiles.

Para lograrlo, las empresas necesitan mejores señales sobre:

• Demanda de flujo de caja
• Riesgo de pérdida de clientes
• Cambios en los patrones de gasto

Esas señales se encuentran en la capa de transacciones.

Tratar los datos de transacciones como una señal anticipada

Las empresas han extraído datos de transacciones durante años, pero principalmente para análisis tradicionales e informes rezagados. El artículo aboga por un cambio de mentalidad: dejar de ver las transacciones como registros de archivo de lo ocurrido y comenzar a tratarlas como indicadores en tiempo real de lo que viene.

Las operaciones en la parte baja del embudo ocultan indicadores de ingresos útiles. Detalles como:

• Términos ajustados con frecuencia en las renovaciones de contratos
• Tiempo promedio que los clientes tardan en finalizar transacciones

pueden convertirse en señales de compra que ayuden a los sistemas a predecir la demanda o las cuentas por cobrar.

El comportamiento de cancelaciones y de actualizaciones como señales de advertencia temprana

La actividad de actualización y renovación es un ejemplo claro. La retención de clientes es crítica para un flujo de caja predecible y suele ser una de las primeras bajas en una recesión económica.

Rastrear cuentas que habitualmente actualizan o renuevan a tiempo y que de pronto fallan en un hito puede señalar un riesgo temprano de pérdida de clientes. Comparar estas desviaciones entre cuentas similares por geografía, línea de producto, tamaño o industria ayuda a los equipos financieros a segmentar el riesgo.

A partir de ahí, los líderes pueden actuar antes de que los ingresos caigan, usando descuentos o incentivos focalizados para mantener a los clientes en riesgo. En cambio, las cuentas que se expanden más rápido de lo esperado pueden indicar a otros clientes que probablemente estén listos para ofertas de mayor valor.

Las señales previas a las cancelaciones —pagos retrasados, reducción del uso, menor tamaño de los pedidos— respaldan pronósticos continuos. Eso contrasta marcadamente con los pronósticos mensuales o trimestrales que se apoyan en promedios históricos y se quedan rezagados ante un mercado de rápido movimiento.

Convertir los pronósticos en decisiones

Cuando se introducen en modelos de previsión, estas señales a nivel de transacción pueden convertirse en lo que el autor describe como un motor dinámico de toma de decisiones. Sustenta estrategias de gestión de costos más flexibles al revelar hacia dónde tiende el flujo de caja.

Por ejemplo, unas tasas de actualización consistentemente más lentas podrían indicar la necesidad de reducir inventario con antelación o flexibilizar los plazos de desarrollo de producto. Eso ayuda a evitar sobreinvertir en una demanda que nunca se materializa y da a los equipos margen para ajustar el gasto antes de que la presión sobre el efectivo aparezca.

Un desafío práctico: los datos de comportamiento de compra están dispersos. Ventas puede tener los valores medios de los pedidos, mientras que legal o finanzas poseen los cambios en los términos de pago. El artículo enfatiza que primero mapear dónde residen estas métricas y luego unificarlas en un solo lugar es crucial para que los modelos predictivos puedan cruzarlas y generar recomendaciones más sólidas.

Por qué este caso de uso de IA se vincula claramente con el ROI

Muchos proyectos empresariales todavía se centran en IA generativa para la creación de contenidos o el desarrollo de software. Según el autor, estos esfuerzos a nivel de tarea son difíciles de relacionar con un impacto medible e incluso pueden lastrar la productividad cuando los equipos gastan tiempo adicional revisando y corrigiendo las salidas de la máquina.

En cambio, usar IA para analizar datos con fines de previsión y predicción ya ha demostrado un gran valor y está vinculado a resultados empresariales tangibles. Extender eso a conocimientos en tiempo real basados en transacciones directamente ligados a los ingresos ofrece a los líderes una vía más clara y rápida hacia el ROI en una economía impredecible.

El artículo señala que fue producido como parte de TechRadar Pro Perspectives. Las opiniones son del autor y no reflejan necesariamente las de TechRadar Pro ni de Future plc.