RESUMEN EJECUTIVO.
Costos en los nuevos modelos de negocios: nuevas tecnologías de información.
El mundo actual se encuentra en permanente crisis e inestabilidad, con eventos disruptivos como pandemias y guerras que generan “movimientos sísmicos” en las variables macroeconómicas y empresariales.
Las herramientas de contabilidad de gestión tradicionales, basadas en promedios, son insuficientes para detectar cambios y comprender las complejas relaciones entre factores. Esto se debe a que la realidad está gobernada por el “azar salvaje” (Benoit Mandelbrot), donde las distribuciones de datos no son normales (gaussianas) sino que a menudo siguen la distribución de Pareto (regla 80/20), haciendo que la media no sea representativa.
Además, los “cisnes negros” (Nassim Taleb) –eventos sorpresivos de gran impacto que se racionalizan solo después– son cada vez más frecuentes, y “el fin de los promedios” (Todd Rose) demuestra que una medida general rara vez representa a sus integrantes particulares.
Ante esta situación, la Inteligencia Artificial (IA) y el análisis de datos avanzados (Data Science, Big Data, Data Mining) son la solución.
La IA permite:
• Analizar grandes volúmenes de datos variados a gran velocidad.
• Descubrir patrones de comportamiento y relaciones ocultas que el análisis humano no podría detectar, y lo hace mucho antes de que impacten los indicadores tradicionales.
• Implementar aprendizaje automático para adaptarse continuamente.
Un nuevo paradigma crucial es no descartar los “outliers” (valores atípicos), sino investigarlos, ya que pueden ser irregularidades que aportan información valiosa o indicar el surgimiento de un “cisne negro”. Para ello, el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) de John W. Tukey es fundamental, pues busca descubrir patrones o modelos y una comprensión profunda de la “historia” que los datos cuentan, promoviendo la observación antes de aplicar técnicas estadísticas tradicionales.
Las herramientas basadas en IA para este análisis deben ser potentes en cálculo, generar gráficos comprensibles y combinar variables para hallar hallazgos relevantes. Permiten análisis como:
• Análisis de Factores: Identificando las variables que aportan más información.
• Análisis de Perfiles: Visualizando relaciones entre factores dentro de una variable.
• Variación de Tendencias: Detectando y representando cambios significativos en combinaciones de variables.
• Evolución de Cada Factor de Cada Variable: Trazando curvas de tendencia y calculando variaciones respecto a la tendencia general.
En conclusión, en un mundo donde los procesos de cambio se aceleran y los “cisnes negros” se multiplican, la Contabilidad de Gestión debe complementar sus herramientas tradicionales con la Inteligencia Artificial.
Es esencial implementar sistemas de alerta temprana basados en IA para detectar cambios rápidamente, permitiendo a las organizaciones actuar de forma proactiva y adaptarse.
No lograr esta adaptación de los sistemas de información a las nuevas realidades podría resultar en reacciones tardías con consecuencias graves para las empresas.
Considerando el excelente análisis, extensión y complejidad del trabajo, se sugiere la lectura completa del Informe técnico que se adjunta a continuación.
Documento elaborado por: Cr. Eduardo Montico Riesco y Cr. Martin Velarde Rosa
Fuente: Autores Profesionales Internacionales