EY se refiere a la organización global, y puede referirse a una o más, de las firmas miembro de Ernst & Young Global Limited, cada una de las cuales es una entidad legal independiente. Ernst & Young Global Limited, una compañía británica limitada por garantía, no brinda servicios a los clientes.
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La dicotomía construir vs. comprar es compleja para los CFO, quienes abordan la IA con curiosidad, pero cautela.
Varios CFO mencionaron transformaciones recientes de sistemas ERP que los han preparado para adoptar IA, pero la decisión entre integrar o desarrollar sigue siendo relevante. “Estoy evaluando cuánto deberíamos desarrollar internamente o usar soluciones de los grandes proveedores”, dijo un participante. Pero otro CFO lamentó: “Muchas ofertas de IA de los proveedores son simplemente RPA 2.0”. Los LLM internos y seguros fueron vistos como útiles, pero inferiores a la IA nativa en el software existente.
Un tema crítico en la arquitectura tecnológica es cómo unir datos internos y externos para maximizar el valor de la IA. Traci Gusher, EY Americas AI and Data Leader, comentó: “En el pronóstico financiero y en los modelos de machine learning, los datos internos aportan valor, pero son los datos externos los que realmente elevan la precisión. Aunque integrar fuentes externas directamente en el ERP puede resultar costoso, hoy existen nuevas alianzas tecnológicas que permiten replicar y utilizar estos datos sin incurrir en cargos por salida de nube.”
Acción recomendada: Explorar nuevas soluciones para alojar datos —especialmente externos— que faciliten el pronóstico.