Bayer recurre a métodos analíticos y a la inteligencia artificial (IA) para predecir las principales cifras financieras y de ventas. La creciente dinámica de los mercados dificulta a muchas empresas predecir la evolución y generar una previsión financiera y de ventas precisa. Se supone que la IA mejorará esta situación y proporcionará una visión fiable del futuro.

En 2015, Bayer inició el proyecto data.one para centralizar los datos de la empresa con el fin de armonizar las dimensiones de control y proporcionar informes uniformes del grupo. Esto permite ahora al grupo utilizar IA.

La solución de previsión desarrollada junto con [en] - Alexander Thamm se centra inicialmente en el perfeccionamiento de modelos puramente estadísticos basados en valores pasados a un modelo basado en IA que tiene en cuenta otras fuentes de datos internas y externas en particular. En este contexto, el objetivo es simplificar la planificación de los costes y beneficios futuros de diversas áreas empresariales. De estas evaluaciones dependen no sólo las decisiones de inversión, sino en última instancia toda la orientación estratégica. El objetivo es, por tanto, sobre todo, una mayor compenetración entre la planificación operativa y la financiera.

La previsión basada en IA permite a los empleados centrarse en la planificación de productos o actividades estratégicas.

Hasta ahora, la evaluación era un proceso lento y muy manual. Con la automatización extensiva de estos procesos, estas previsiones dejarán de estar disponibles sólo en determinados momentos de la planificación. La disponibilidad continua redundará en una mayor rapidez de respuesta y de toma de decisiones para la dirección de la empresa. Esta transformación del proceso de planificación es esencial, como demuestran, por ejemplo, los retos de la pandemia de Corona.

Modelos de ciencia de datos como herramienta escalable para una planificación más eficaz de presupuestos y ventas

La solución: una herramienta de previsión basada en datos y en el aprendizaje automático. La previsión de costes desarrollada conjuntamente ya se utiliza de forma productiva y está a disposición de los gestores y controladores de los centros de costes de todo el grupo. A partir de ahí, se sentaron las bases tecnológicas para la futura simplificación del proceso de planificación, así como una previsión flexible, orientada a la demanda y continua para una unidad de negocio a modo de ejemplo. Con este piloto se desarrolló el paso de las previsiones puramente puntuales a las previsiones por intervalos. Estas últimas especifican un intervalo de valores dentro del cual se producen determinados acontecimientos con una probabilidad determinada. En el futuro, la solución permitirá simular determinadas medidas, que servirán de base para el debate y la toma de decisiones. Los resultados de las previsiones se presentan de forma sencilla en un cuadro de mandos diseñado individualmente. 

"Las previsiones mejoradas y aceleradas son un valioso complemento de la caja de herramientas financieras. Las soluciones de previsión son, por tanto, una de las tareas y retos fundamentales que queremos poner a disposición de nuestro departamento financiero, en particular como 'IT & Digital Transformation'", afirma Philipp Plank, responsable de Decision Science para Enabling Functions en el Grupo.

Aunque el optimismo está justificado, es importante señalar que estas soluciones no sustituirán totalmente a la planificación. Más bien ofrecen la posibilidad de devolver tiempo a los empleados automatizando gran parte de las previsiones. Esto permite a los empleados centrarse en la planificación de productos o actividades esenciales y estratégicos. "En varios proyectos dentro y fuera de la función financiera, hemos hecho grandes progresos en el ámbito de las previsiones automatizadas mediante el uso de los modelos y los utilizaremos en el futuro para reforzar la base de la toma de decisiones, por ejemplo para la planificación de la producción y las inversiones", confirma Philipp Plank.

Descargo de responsabilidad:

Este artículo apareció originalmente en la revista Handelsblatt "Künstliche Intelligenz - AI Experience" (junio de 2022).