AI en Data Analytics: por qué el orden de los datos define el éxito del FP&A
Del hype de la inteligencia artificial a la estrategia real de datos para decisiones financieras escalables.
Durante los últimos años, la inteligencia artificial ocupó un lugar central en la agenda empresarial. Sin embargo, en el día a día de los equipos financieros, el verdadero impacto no proviene de la IA en sí misma, sino de la calidad y organización de los datos que la alimentan.
En el mundo del FP&A, la conversación evolucionó. Ya no se trata de sumar algoritmos, sino de construir una estrategia de datos sólida, capaz de integrar información contable, financiera y operativa en una única fuente confiable.
Las organizaciones más maduras entienden que la eficiencia y la escalabilidad comienzan mucho antes de la inteligencia artificial. Comienzan con datos integrados, consolidados y gobernados, que permitan eliminar inconsistencias, reducir trabajo manual y acelerar la toma de decisiones.
En Plika lo vemos constantemente: cuando las empresas logran consolidar su información financiera en una Single Source of Truth (SSoT), el análisis deja de ser reactivo y pasa a ser estratégico. Presupuestos, forecasts y análisis de desvíos se vuelven procesos continuos, no ejercicios aislados.
Una vez que los datos están en orden, incorporar inteligencia artificial se vuelve un paso natural. Los modelos analíticos y predictivos pueden integrarse como asistentes del análisis humano, potenciando la capacidad del equipo sin perder control ni trazabilidad.
Hoy, automatizar el FP&A, anticipar escenarios y escalar el análisis financiero es más accesible que nunca. Pero el punto de partida sigue siendo el mismo: datos confiables, integrados y pensados para decidir.
