Automatización de tareas: reduce el tiempo invertido en tareas operativas repetitivas
Intro: el poder de implementar IA en finanzas
Conceptualización: automatización de procesos financieros
Asesoramiento en listas de control
Caso de éxito: automatización
Quiz: Automatización de tareas: reduce el tiempo invertido en tareas operativas repetitivas
IA en la toma de decisiones financieras
Conceptualización: análisis de datos
Análisis de datos para toma de decisiones
Herramientas de IA para simulación financiera
Caso de éxito: análisis de datos
Quiz: IA en la toma de decisiones financieras
Implementando una cultura de IA en tu equipo de finanzas
Seguridad y vulnerabilidad de datos
Cómo saber si una IA me da información confiable
Comunicación entre finanzas y equipo ingeniería
Aprendizajes finales
Quiz: Implementando una cultura de IA en tu equipo de finanzas
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La evolución continua de la tecnología y su creciente integración en las operaciones comerciales marca un antes y un después en la forma en que los profesionales enfrentan los desafíos cotidianos. La inteligencia artificial (IA) se ha erigido como una herramienta esencial para la transformación digital, particularmente en el análisis de datos financieros. ¿Cómo está redefiniendo la IA las reglas del juego y qué caminos debemos transitar para incorporarla efectivamente en nuestras estrategias financieras? A través de este texto, exploraremos los horizontes que la IA abre frente a nosotros y los pasos pragmáticos para su adopción en el área de finanzas.
La llegada de la IA ha permitido superar obstáculos significativos en cuanto al volumen de datos procesados, la identificación de patrones complejos y la optimización del tiempo dedicado al análisis informativo. Su implementación se traduce en una toma de decisiones más ágil y acertada, permitiendo a los analistas financieros navegar con pericia en un entorno económico que evoluciona a ritmo vertiginoso.
La inteligencia artificial se convierte en un valioso aliado estratégico al realizar simulaciones y valoraciones de diferentes escenarios y riesgos. Por ejemplo, en la evaluación de proyectos de inversión o en la planificación de la expansión de operaciones, la IA opera como el epicentro de análisis y proyección, brindando un panorama detallado para decisiones fundamentadas.
La emocionante integración de la IA en el análisis financiero no solo depende de la tecnología en sí, sino de un proceso cuidadoso y metódico para garantizar la precisión y la confiabilidad de los datos.
Es imperativo contar con datos de fuentes fidedignas y procedimientos rigurosos que validen la integridad de la información recogida. Es esencial seleccionar con prudencia las herramientas tecnológicas que garantizarán la seguridad y precisión del dato.
Un análisis previo revelará patrones y relaciones importantes, ayudando a detectar anomalías o inconsistencias en los datos. Esta etapa es crucial para comprender el panorama completo antes de recurrir a análisis más sofisticados.
La elección de un modelo de IA apropiado requiere considerar su precisión, complejidad y costos. Una vez desplegado, es fundamental realizar un seguimiento constante para ajustarlo en función del rendimiento y de los resultados reales obtenidos.
La digitalización y el uso de la IA prometen una transformación en la forma en que se presentan y consumen los reportes financieros. Imaginemos un futuro donde, en lugar de estar limitados a los formatos tradicionales, podamos interactuar con la información financiera utilizando sistemas conversacionales avanzados como ChatGPT. Esta visión de futuro se basa en una accesibilidad sin precedentes a datos detallados y en la posibilidad de realizar consultas financieras como quien mantiene una charla casual.
En esencia, la adopción de la inteligencia artificial en las finanzas no es una carrera hacia la tecnología por sí misma, sino un peregrinaje hacia el mejoramiento continuo de la toma de decisiones y la optimización de los procesos financieros. El liderazgo en el área de finanzas deberá enfocarse en la adopción incremental de la IA, comenzando por la automatización de tareas manuales para luego aventurarse en la exploración de procesos innovadores que la IA permite desbloquear. Con estos pasos calculados, las posibilidades son tan vastas como los mares de datos que ahora podemos navegar con mayor confianza y claridad que nunca antes.
Aportes 31
Preguntas 2
IA para el analisis de datos
Este análisis exploratorio de datos me hace pensar en la importancia de asegurar que mis datos sean de buena calidad antes de darle instrucciones a la IA. De mi parte antes de comenzar cualquier análisis, me aseguro de:
¿Que otras validaciones usan ustedes?
Mitigar riesgos al identificar anomalías y patrones inusuales.
Mejorar la precisión en proyecciones.
Construir un modelo basado en información histórica y factores económicos.
Simular escenarios y evalúa su impacto en los estados financieros.
Procedimiento para aplicar AI en el ámbito financiero.
Cuando dice Bay Steps me recuerda una frase del lbro "“Habitos Atomicos de James Clear”
Si empiezas dando el 1% cada día durante un año al final seras un 365% mejor. Así como el interes compuesto hace crecer tu dinero, los habito átomicos te hacen crecer como persona.
Recomiendo ver el video en x0.85
no entiendo por qué se demoran tanto en enseñarme a crear mi workflow aplicando sus consejos
Esta sesión es más una reflexión de las repercusiones y usos de la AI en el área de finanzas para empresas que un curso como tal no es queja
Al final me recuerda el relato de Fredy Vega en la Platzi Conf México 2023, sobre un futuro del 2030 con tu ser virtual
Nos encontramos en una era de tecnología avanzada que nos brinda resultados concretos y tangibles.
Realizar un seguimiento constante del desempeño del modelo implica supervisar de manera continua cómo se comporta el modelo en la práctica. Esto implica verificar los resultados que el modelo produce y compararlos con los resultados reales para detectar posibles desviaciones y errores. La monitorización continua es esencial para identificar cualquier discrepancia y asegurar que el modelo mantenga su precisión y confiabilidad. Además, permite realizar ajustes en el modelo cuando sea necesario para mejorarlo.
Si nos preguntamos cómo puede un equipo financiero asegurarse de que los datos y los análisis sean precisos y confiables, la clave radica en la calidad de los datos. Es fundamental recopilar datos de fuentes confiables y garantizar que sean una representación cercana de la realidad. Para lograrlo, es necesario validar la integridad de los datos, lo que implica:
Verificación de la fuente: Asegurarse de que las fuentes de datos sean confiables y tengan una reputación sólida en cuanto a precisión y consistencia.
Limpieza de datos: Realizar un proceso de limpieza para eliminar duplicados, valores atípicos y errores obvios en los datos.
Validación de datos: Utilizar técnicas de validación para confirmar la coherencia y precisión de los datos, como comprobar si los totales coinciden y si los datos siguen patrones lógicos.
Actualización regular: Mantener los datos actualizados y revisarlos periódicamente para reflejar cambios en las circunstancias.
Utilización de tecnología: La inteligencia artificial y herramientas de análisis avanzadas pueden ayudar a identificar discrepancias y errores en los datos de manera eficiente.
Documentación: Registrar y documentar adecuadamente la fuente y el proceso de manipulación de datos para garantizar la trazabilidad y la transparencia.
Asegurarse de que los datos sean precisos y confiables es esencial para tomar decisiones financieras acertadas y para respaldar análisis efectivos en el mundo empresarial y financiero.
Lo del analisis de datos finnancieros, me reucrda un falso anuncio en Youtebe (no me explico porque permitieron que lo subiera) sobre que Elon Musk proponia una herramienta llamada Quantum AI para hacer analsis de datos de Trading, quienes lo usaban se hacian millonarios, lo que en realidad no es cierto. La IA si puede ayudarte a detectar patrones, pero ese proyecto de IA de Elon Musk no existe
Si nos preguntamos ¿Como puede un equipo financieros asegurarse de que los datos y los analisis sean precisos y confiables?
La inteligencia artificial tiene la capacidad de simular diversos escenarios y evaluar su impacto en los estados financieros. A través de estas simulaciones, se pueden obtener proyecciones financieras que permiten analizar la viabilidad y rentabilidad de la expansión de manera más precisa y fundamentada. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones estratégicas más informadas y a minimizar los riesgos asociados con sus iniciativas de crecimiento.
La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental al desarrollar modelos financieros basados en información histórica y factores económicos, teniendo en cuenta diversas variables. Estos modelos permiten realizar análisis más sofisticados y precisos de las tendencias financieras, lo que a su vez facilita la toma de decisiones informadas en el mundo empresarial y financiero.
La IA tambien ofrece servicios financieros más personalizados a nuestros clientes. Al analizar los datos de los clientes y sus comportamientos financieros generamos recomendaciones y estrategias adaptadas a sus necesidades individuales, mejoando la experiencia del cliente y fortaleciendo nuestra relación con ellos.
La inteligencia artificial también puede contribuir significativamente a mejorar la precisión de las predicciones financieras al emplear modelos avanzados. Cuando se consideran múltiples variables y escenarios, la IA tiene la capacidad de generar pronósticos mucho más precisos sobre la operación financiera futura de una empresa o mercado. Esto ayuda a tomar decisiones más fundamentadas y a planificar estrategias financieras con mayor confianza.
La IA, tambien puede ayudar a mejorar la precisión de las predicciones
Además de la automatización de procesos, otra de las utilidades clave de la inteligencia artificial es la capacidad de mitigar riesgos al identificar anomalías y patrones inusuales en los datos. La IA puede evaluar riesgos y volatilidad en factores financieros, lo que permite identificar patrones sospechosos y emitir alertas sobre posibles fraudes. Esto, a su vez, ayuda a las empresas a protegerse contra pérdidas y a formular predicciones de mercado más sólidas.
Me recuerda a la película Talentos Ocultos, que relata la historia de las mujeres que desempeñaron un papel fundamental en el éxito de la misión del hombre en llegar a la Luna. En una parte de la película, se menciona:
“Cuando piden algo para el final del día, en realidad significa para ayer.”
Esta cita subraya la importancia de la precisión y puntualidad en el manejo de los datos, ya que en un entorno donde cada momento cuenta, la información debe ser exacta y estar disponible de manera oportuna.
La inteligencia artificial entra en juego debido a su capacidad para analizar extensas colecciones de datos y extraer información valiosa de manera eficiente.
Los analistas financieros se encuentran con desafíos relacionados con el manejo de grandes volúmenes de datos, la identificación de patrones y la restricción de tiempo para recopilar y analizar información pertinente. Esto representa un obstáculo significativo en la toma de decisiones estratégicas y limita la capacidad de respuesta ante cambios rápidos en el entorno.
Generado por ChatGPT a partir de los aportes de algunos compañeros:
Balance sheet? ai? estamos hablando en español no? bien wannabes los latinos
Es muy interesante las posibilidades de análisis y resultados que puede brindar la AI, pero depende de los datos que le brindemos (cantidad y calidad) y su programación de respuesta que pueda ofrecer. Definitivamente se requerirá calidad de los input a brindar y depurar los ouputs deseados.
LOS REPORTES FINANCIEROS Y OTROS REPORTES EN EMPRESAS EN UN FUTURO POSIBLEMENTE SEAN COMO CHATGPT, QUE SOLO SEA PREGUNTAR QUE CÓMO VA LA EMPRESA EN UN TEMA PUNTUAL
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