Uno de los pilares del trabajo de un Controller es la creación y seguimiento de KPIs (indicadores clave de rendimiento), fundamentales para medir la salud financiera y operativa de la empresa. Los KPIs son esenciales para la toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, con las nuevas herramientas de inteligencia artificial (IA), el enfoque tradicional está cambiando de forma radical. Ahora no solo se automatizan tareas repetitivas, sino que se introducen capacidades predictivas que antes eran imposibles.
En mi experiencia, un Controller debe no solo conocer las herramientas de Business Intelligence y IA, sino también ser capaz de programar sus propios modelos para maximizar su potencial y valor.
- Automatización e Integración de Datos con IA
En empresas con sistemas ERP, la automatización de procesos y la integración de bases de datos son comunes. Sin embargo, en empresas más pequeñas, con sistemas aislados o hojas de cálculo, la información suele estar fragmentada. Aquí es donde los sistemas de Business Intelligence juegan un papel clave, integrando datos de forma automática y a bajo costo.
He podido integrar los estados financieros que salen de la contabilidad con los Excel que maneja el equipo de ventas, el de compras y la base de datos que sale de producción en una única base de datos integrada desde la que trabajar con la información de calidad.
- KPIs Predictivos: Más Allá del análisis histórico
A través de modelos clásicos de machine learning (regresión lineal random forest o redes neuronales) hemos implementado herramientas para analizar tendencias futuras. Estos modelos permiten considerar factores externos como fluctuaciones de mercado, precios y tipos de interés, impactando directamente en KPIs como el ciclo de conversión de efectivo. Así, podemos anticipar problemas de liquidez y proponer acciones correctivas antes de que ocurran.
- Detección Automática de Desviaciones en KPIs
Una función crucial de la IA es la detección automática de desviaciones en los KPIs. Un ejemplo concreto fue la identificación de un aumento inesperado en los costos de proveedores, afectando el margen de EBITDA. La IA analizó las causas y sugirió correcciones, como renegociar contratos o ajustar precios.
- Ajustes Dinámicos y en Tiempo Real
Durante campañas de ventas, programé un modelo predictivo para ajustar dinámicamente los KPIs de compras, inventario y rotación de productos. Esto permitió evitar sobrecostos, evitar roturas de stock y garantizar la disponibilidad de productos en función de la demanda.
- Impacto en la Toma de Decisiones
Los KPIs predictivos, potenciados por la IA, han transformado al Controller en un asesor estratégico que anticipa tendencias y riesgos. Gracias a la información en tiempo real, podemos tomar decisiones más ágiles y acertadas, mejorando la estabilidad y rentabilidad de la empresa.
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