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Cada mes, alguien tiene que predecir cuántos ingresos generará la empresa. Si ese trabajo requiere una semana de tareas con hojas de cálculo, las personas que lo realizan tienen menos tiempo para el análisis que hace útil esa predicción. Snowflake, la empresa de datos en la nube, ha explicado cómo su equipo financiero de ventas utilizó IA para cambiar esta situación.
Lo que cuenta Snowflake
Según el anuncio de Snowflake, su equipo financiero de ventas utilizó IA para reducir de más de una semana a unas pocas horas el tiempo necesario para elaborar la previsión mensual. La empresa presenta el caso como un ejemplo práctico de cómo la IA puede ayudar con una tarea financiera habitual y que consume mucho tiempo.
Snowflake también afirma que el cambio requirió algo más que el propio software. Su anuncio señala lo que hizo falta para conseguirlo, lo que sugiere que el equipo tuvo que preparar su forma de trabajar antes de empezar a ahorrar tiempo. El resumen disponible no detalla esos pasos, así que no vamos a inventarlos.
Qué es una previsión, explicado de forma sencilla
Una previsión de ventas (una predicción de cuánto venderá una empresa en un periodo futuro) ayuda a los responsables a tomar decisiones sobre contrataciones, gastos y objetivos. Piensa en ello como consultar el tiempo antes de organizar un pícnic. Miras los patrones del pasado y las señales recientes, y después haces la mejor estimación posible sobre lo que viene.
Elaborar esa predicción suele implicar reunir cifras de varios lugares, ordenarlas y compararlas con resultados anteriores. Cuando ese trabajo se hace manualmente, puede llevar días. Cualquier tarea que se repita cada mes es una buena candidata para buscar una forma más rápida de realizarla.
Por qué importa la diferencia de tiempo
La principal afirmación de Snowflake es que el tiempo se redujo de más de una semana a unas pocas horas. Esa es la medición de la empresa, y conviene interpretarla con cuidado: describe a un equipo, un proceso y una configuración concretos. Los resultados de tu equipo dependerán de tus datos, tus herramientas y la forma en que esté organizado el trabajo.
Aun así, el patrón resulta útil. Cuando un informe periódico tarda días, las horas ahorradas no desaparecen sin más. Puedes dedicarlas a preguntas como «¿por qué ha cambiado esta cifra?» o «¿qué deberíamos hacer al respecto?».
Qué significa esto para ti
- Si diriges una pequeña empresa: Revisa tus propios informes mensuales. ¿Cuál requiere más horas para prepararlo? Es un buen punto de partida para preguntarte si una herramienta de IA podría encargarse de la parte repetitiva, mientras tú mantienes las decisiones que requieren criterio.
- Si trabajas en finanzas u operaciones: Registra cuánto tarda realmente cada paso de tu previsión o informe. No puedes medir el tiempo ahorrado si antes no has medido cuánto tiempo empleabas.
- Si trabajas en ventas o en otro equipo: Pregunta a tus compañeros de finanzas qué datos esperan cada mes. Las previsiones más rápidas suelen depender de que las personas responsables de las cifras entreguen la información con mayor rapidez.
- Si estás empezando: Comienza describiendo una tarea recurrente con palabras sencillas a una herramienta de chat con IA, por ejemplo: «Resume estas tres cifras mensuales de ventas y señala cualquier cambio importante». Comprueba la respuesta con tus propios datos antes de confiar en ella.
En conclusión
Snowflake asegura que su equipo financiero de ventas redujo de más de una semana a unas pocas horas el tiempo necesario para elaborar una previsión mensual utilizando IA, y que el cambio requirió una preparación que fue más allá de la propia herramienta. El resumen disponible no incluye los detalles de esa preparación, así que consulta el anuncio completo de la empresa si quieres conocerlos. Tu siguiente paso: elige un informe periódico del que te encargues, anota cuántas horas requiere y decide si alguna parte es lo bastante repetitiva como para probarla con IA.