Datos confiables para IA en Ventas y Finanzas
En muchas empresas peruanas, uno de los mayores retos cotidianos es lograr la alineación entre Ventas y Finanzas. Pronósticos que no coinciden, cifras que difieren entre reportes y definiciones que cambian según el área generan confusión y retrasan decisiones clave. Este escenario se vuelve aún más complejo cuando la organización busca escalar el uso de Inteligencia Artificial.
La IA no crea conocimiento por sí misma; aprende de los datos que recibe. Si estos datos no son consistentes, gobernados y de calidad, los resultados predictivos y las decisiones basadas en ellos pierden confiabilidad y pueden generar impactos negativos en el negocio.
¿Qué es el gobierno de datos y por qué es clave para la IA?
El gobierno de datos es la disciplina que define cómo se gestionan los datos dentro de una organización: quién puede usarlos, bajo qué reglas, con qué niveles de calidad y cómo se asegura su trazabilidad a lo largo del tiempo. Incluye políticas claras para datos maestros, control de versiones, definiciones compartidas de indicadores y reglas de negocio alineadas entre áreas.
En el contexto de la Inteligencia Artificial, el gobierno de datos es fundamental porque los modelos dependen directamente de la calidad de la información con la que se entrenan. Estudios recientes indican que solo el 12 % de las organizaciones considera que sus datos son lo suficientemente confiables y accesibles para soportar iniciativas de IA de manera efectiva, a pesar de que más del 70 % reconoce la toma de decisiones basada en datos como una prioridad estratégica. Asimismo, cerca del 67 % de las empresas no confía plenamente en sus propios datos para decisiones críticas.
Fuente: Think Digital Partners, 2024.
Ventas y Finanzas: el principal punto de fricción de los datos
En muchas empresas, Ventas proyecta ingresos basándose en oportunidades, pedidos o pipeline comercial, mientras Finanzas mide ingresos devengados, facturados o cobrados. Aunque ambos enfoques son válidos, la falta de definiciones comunes genera múltiples versiones del mismo dato.
Esto se traduce en pronósticos poco confiables, KPIs que no pueden compararse entre áreas, desalineación con el flujo de caja y desconfianza en los dashboards y reportes, incluso cuando incorporan analítica avanzada o IA. La situación se agrava si se considera que cerca del 80 % de las organizaciones reconoce que el gobierno de datos es crítico para el éxito operativo, pero muchas aún no cuentan con estructuras maduras para implementarlo.
Fuente: WiFiTalents – Data Governance Statistics.
Una sola versión de la verdad: fundamento de decisiones empresariales
Contar con una sola versión de la verdad implica que todas las áreas trabajen sobre la misma base de información, con definiciones claras y validadas por el negocio. Esto incluye un maestro único de clientes, un catálogo unificado de productos y precios, reglas consistentes para ingresos, comisiones y descuentos, y KPIs financieros y comerciales definidos de manera conjunta.
Cuando estas bases están alineadas, las discusiones dejan de centrarse en qué número es correcto y pasan a enfocarse en la estrategia y la toma de decisiones. Además, la efectividad de la IA aumenta de forma significativa, ya que los modelos se entrenan con datos consistentes. De hecho, el 66 % de las organizaciones considera que mejorar la calidad de los datos es crítico para avanzar en iniciativas de IA y machine learning.
Fuente: Gitnux – Data Quality Statistics.
Beneficios del gobierno de datos para Ventas y Finanzas con IA
Un enfoque sólido de gobierno de datos permite que la IA genere valor real y medible. Las organizaciones que priorizan calidad y gobierno de datos reportan tasas de éxito en proyectos de IA hasta 2.5 veces mayores que aquellas que no lo hacen. Esto se refleja en proyecciones de ventas más precisas, mejor planificación financiera y mayor control del flujo de caja.
Además, la estandarización de datos reduce conflictos entre áreas, incrementa la confianza en modelos predictivos y facilita el cumplimiento normativo y los procesos de auditoría. En un contexto donde la mayoría de las empresas aún desconfía de sus datos, el gobierno de datos se convierte en un diferenciador competitivo.
Fuentes: Gitnux; Think Digital Partners.
¿Está tu empresa lista para usar IA con datos confiables?
Antes de invertir en soluciones de Inteligencia Artificial, es clave evaluar si la organización cuenta con una base sólida de datos. Esto implica tener un ERP que centralice la información, políticas claras de gobierno de datos y definiciones compartidas entre Ventas y Finanzas.
La IA no corrige problemas estructurales de información; los amplifica. No sorprende que se estime que cerca del 87 % de los proyectos de ciencia de datos nunca llegue a producción, principalmente por problemas de calidad y gobierno de datos.
Fuente: Gitnux – Data Science Project Failure Rates.
Conclusión: el dato gobernado es una ventaja competitiva
En la era de la Inteligencia Artificial, el gobierno de datos deja de ser un tema técnico para convertirse en una decisión estratégica. Para las empresas en Perú, alinear Ventas y Finanzas bajo una sola versión de la verdad es un paso indispensable para mejorar la toma de decisiones, reducir riesgos y maximizar el valor de la IA.
Al final del día, la Inteligencia Artificial más efectiva no es la más sofisticada, sino la que se apoya en datos consistentes, gobernados y confiables.
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