Megatendencias 2024 en tesorería: la consolidación de la inteligencia artificial

En la reciente década, hemos sido testigos de un fenómeno revolucionario, equiparable únicamente a la monumental irrupción de Internet: la proliferación omnipresente de la inteligencia artificial. Esta tecnología se ha convertido en una herramienta versátil, integrándose de manera profunda en los diversos aspectos de nuestra vida cotidiana. 

En el ámbito de la tesorería, esta transformación no ha sido una excepción. Numerosas empresas han adoptado la IA como un elemento esencial en sus operaciones diarias, marcando así un antes y un después en sus metodologías y estrategias financieras.

Pero, ¿cuál será la trayectoria de evolución de la inteligencia artificial durante el año 2024? Y, más específicamente, ¿cuál será su impacto en el sector de la tesorería? Aunque la IA ya se había consolidado como una tendencia dominante en el último lustro, el 2024 promete no ser una excepción. 

Os anticipamos que la inteligencia artificial seguirá posicionándose como la tecnología preeminente y de mayor relevancia en 2024, continuando su influencia y expansión en el ámbito financiero y más allá.

Los avances en la IA en 2024: qué cambios se esperan 

Estamos comenzando 2024, al umbral de una era definida por avances revolucionarios en el campo de la inteligencia artificial (IA). Esta nueva ola de innovaciones promete no solo ampliar los límites de la tecnología, sino también transformar de manera profunda la forma en que interactuamos y nos beneficiamos de la IA en diversos sectores. 

A continuación, exploramos los avances más interesantes que prometen hacer de 2024 un nuevo año de avances sin parangón en el ámbito de la IA.

Modelos más grandes y potentes

La innovadora versión de ChatGPT, denominada GPT-4 Turbo, ha marcado un hito significativo en el mundo de la inteligencia artificial, gracias a sus avances pioneros. Esta versión se distingue por características mejoradas, incluyendo un límite de conocimiento ampliado, capacidad para interpretar indicaciones más extensas, una habilidad refinada para seguir instrucciones con precisión y la integración de múltiples herramientas en una sola interfaz de chat. Además, destaca por su capacidad de detectar y analizar imágenes mediante GPT-4V.

Paralelamente, otros Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) como PaLM2 o Gemini de Google y Gopher de DeepMind, que están entrenados con cientos de miles de millones de parámetros, están captando la atención. Los crecientes rumores sobre el lanzamiento de GPT-5 en 2024 auguran una era de avances sin precedentes en términos de magnitud y capacidades.

El aumento en el tamaño del conjunto de datos conlleva una promesa: la de modelos más inteligentes y fiables. Este progreso no solo es un testimonio de la evolución tecnológica, sino también un indicativo de las posibilidades ilimitadas en el ámbito de la inteligencia artificial.

Modelos multimodales

Hasta ahora, la gran mayoría de las herramientas, algoritmos y Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) se han centrado en replicar un único modo de expresión. No obstante, con el advenimiento de modelos avanzados como GPT-4, estamos presenciando un cambio de paradigma hacia la multimodalidad en la IA generativa. 

Esto quiere decir que un modelo de inteligencia artificial como GPT-4 será capaz de entender y generar respuestas basadas en una combinación de texto, imágenes, y audio. Esto significa que puede interpretar una imagen, leer y comprender texto, y analizar sonidos o voces, todo dentro de un mismo marco de trabajo

Meta, en un desarrollo notable, ha presentado un modelo capaz de integrar simultáneamente imágenes, texto, audio y datos inerciales. Este avance sugiere que la multimodalidad se convertirá en una característica cada vez más común en los próximos meses. En el futuro cercano, interactuar con una imagen o un vídeo a través de la inteligencia artificial generativa será tan habitual como lo es hoy en día el manejo de texto.

Revolucionando la tesorería: cómo la IA definirá el futuro financiero de las empresas

No cabe duda que la tesorería es un pilar fundamental en el mundo financiero. Así lo hemos venido manifestando en todos los artículos de nuestro blog. Y está sufriendo una transformación sin precedentes gracias a los avances vertiginosos en la inteligencia artificial. 

En 2024, con la llegada de tecnologías como GPT-4 Turbo y modelos multimodales, nos embarcamos en una era donde la IA no es solo una herramienta auxiliar, sino un socio integral en la gestión financiera. Algunas de estas innovaciones, que son las que más están redefiniendo el panorama de la tesorería, son las siguientes:

• Automatización avanzada: los modelos de IA, con su capacidad de procesamiento y análisis, son un verdadero cambio de juego dentro de la tesorería. Pueden manejar y analizar volúmenes masivos de datos financieros, proporcionando insights con una precisión y velocidad nunca vistos hasta ahora por los seres humanos. Esto se traduce en predicciones más precisas, identificación de tendencias y toma de decisiones estratégicas fundamentadas. Y, lo mejor de todo, en tiempo real o, al menos, en muy poco tiempo.
• Eficiencia en informes y cumplimiento regulatorio: los modelos más recientes de IA pueden entender y seguir complejas instrucciones, lo que facilita la generación automática de informes financieros y asegura el cumplimiento normativo. Esta eficiencia reduce el tiempo y los recursos dedicados a estas tareas de manera significativa, permitiendo a los equipos de tesorería centrarse en funciones de mayor valor.
• Creación ágil de soluciones financieras personalizadas: la capacidad de los modelos de IA para integrar múltiples herramientas en una sola plataforma facilita la creación rápida y flexible de soluciones financieras a medida. Esto incluye desde análisis de riesgos hasta estrategias de inversión, adaptándose a los requisitos específicos de cada empresa y situación del mercado.

• Innovación en productos financieros con diseño generativo: las herramientas de diseño generativo abren un mundo de posibilidades para el desarrollo de productos financieros. Estas permiten experimentar y prototipar con rapidez, llevando a la creación de ofertas financieras más eficientes, sostenibles y adaptadas a las necesidades emergentes del mercado.
• Interpretación multimodal: como ya hemos visto, la multimodalidad será una de las principales innovaciones en IA del próximo año. La capacidad de los modelos de IA para analizar datos de múltiples fuentes (texto, imagen, audio) proporciona una comprensión más detallada del mercado financiero. Esto es fundamental para el análisis de tendencias y la toma de decisiones basadas en una variedad más amplia de indicadores y contextos, especialmente a nivel de tesorería.
• Comunicación mejorada con clientes y stakeholders: la IA mejora significativamente la interacción con clientes y otros actores clave, tanto dentro como fuera de la empresa. Mediante el análisis avanzado de texto, imágenes y audio, los modelos pueden entender mejor las necesidades y preferencias de los clientes, permitiendo una comunicación más efectiva y personalizada.
• Predicción y análisis predictivo mejorado: la creciente fiabilidad de los modelos de IA permiten una anticipación más precisa de las tendencias del mercado. Esto habilita a los profesionales de la tesorería a adoptar estrategias proactivas, adaptándose de manera anticipada a los cambios y oportunidades del mercado.

Tendencias futuras en el ámbito de la IA

Mirando hacia adelante, es evidente que la inteligencia artificial seguirá jugando un papel crucial en la configuración del panorama financiero. La tesorería, armada con estas herramientas avanzadas de IA, está posicionada para enfrentar los retos del mañana con una confianza y una capacidad renovadas. 

En Embat, hemos avanzado en la incorporación de la Inteligencia Artificial a nuestros servicios. La integración de nuestra plataforma con Vertex AI de Google Cloud ha potenciado nuestras funciones de contabilidad y conciliación bancaria. Esta evolución tecnológica permite a nuestros clientes automatizar procesos clave, resultando en un ahorro significativo de tiempo, de hasta 10 horas semanales, para los equipos financieros. Además, esta mejora contribuye a una notable disminución en la incidencia de errores humanos, optimizando la eficiencia y precisión en las operaciones financieras.

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A medida que continuamos explorando y expandiendo los límites de lo que la IA puede hacer, es probable que surjan aún más aplicaciones innovadoras y soluciones disruptivas dentro del ámbito empresarial general y de la tesorería en particular. Estamos al comienzo de una era emocionante en la que la inteligencia artificial no solo transforma la tesorería, sino que también está redefiniendo las posibilidades y promete un futuro más brillante y eficiente para el mundo financiero.