“La próxima negociación será AI vs AI”: el futuro del B2B y el rol de la Inteligencia Artificial en los procesos de finanzas
Gabriel Otero, cofundador de GoSyS, anticipa un futuro donde las negociaciones B2B serán entre inteligencias artificiales. Analiza el avance de la IA en procesos financieros, la evolución hacia agentes autónomos, el valor del desarrollo a medida y cómo un caso local escaló a toda Latam.
Durante su participación en Future Talks, Gabriel Otero, CEO de GOSyS Global, compartió su visión sobre el futuro de la digitalización en las empresas y el papel que la inteligencia artificial (IA) tendrá en los próximos años. Su propuesta combina una mirada técnica y de negocio: automatizar los procesos financieros sin perder de vista el valor humano detrás del análisis.
“Lo que buscamos es meternos dentro de los procesos de nuestros clientes y ayudarlos desde el proceso. No solo desarrollamos tecnología, sino que conectamos el mundo tech con nuestro fuerte, que son las finanzas”, explicó Otero al describir el ADN de la compañía.
El nombre GOSyS —abreviatura de “Go Solutions and Systems”— sintetiza esa filosofía: ofrecer soluciones integrales que reduzcan el trabajo operativo dentro de las empresas. “Buscamos que la gente esté para analizar y generar valor, no para ‘picar piedra’ en Excel”, señaló.
Soluciones a medida: la milla extra de la automatización
Mientras muchas compañías optan por herramientas estándar, GOSyS Global apostó por el desarrollo a medida. Su objetivo es superar las limitaciones de los grandes ERP y automatizar procesos críticos que suelen quedar fuera del alcance de los sistemas tradicionales.
“Queremos ir una milla más allá, hacer que los equipos de finanzas agreguen valor desde el análisis y no desde lo operativo. Todavía no vamos a lograr que todo el mundo deje Excel, pero sí buscamos automatizar todo lo posible”, comentó Otero.
Esa búsqueda constante los llevó a especializarse en grandes empresas de sectores como consumo masivo, alimentos y bebidas, retail y oil & gas. Aunque también trabajan con pymes, su mayor aporte de valor surge en organizaciones complejas, donde la integración de sistemas y datos es un desafío mayor.
Digitalización con propósito
Para Otero, la digitalización sigue siendo una meta ambiciosa y, a veces, abstracta para muchas compañías. “El desafío está en que los equipos agreguen valor desde el análisis, no desde lo operativo detrás de un teclado”, aseguró. Esa idea resume el enfoque de GOSyS Global: liberar el potencial analítico de las áreas financieras mediante tecnología adaptable y centrada en resultados.
Integrar sistemas dispares en grandes corporaciones suele ser un obstáculo. Sin embargo, ese desafío es parte del atractivo para el equipo de GOSyS. “Tenemos la flexibilidad para integrar información más rápido que las propias empresas, porque entendemos tanto el negocio como la tecnología”, explicó.
Su metodología combina la experiencia de exgerentes financieros con la agilidad del desarrollo tecnológico. “Parte de nuestro equipo viene del mundo financiero, no técnico. Esa mirada dual nos permite hablar el mismo idioma que el cliente”, agregó Otero.
Casos de éxito: del proceso puntual a la expansión regional
Uno de los casos más representativos de GOSyS Global nació en Argentina, cuando una gran compañía buscaba optimizar su análisis de costos de reposición. “Tener actualizado el precio al que puedo comprar una materia prima, en empresas con diez mil SKUs y múltiples fábricas, es un desafío enorme”, recordó Otero.
La solución desarrollada permitió automatizar cálculos y centralizar información, lo que derivó en una expansión natural del proyecto. “Comenzamos en un país y terminamos cubriendo varios procesos financieros y geografías distintas. Es el resultado de haber accedido a la información y gestionarla de forma ágil”, destacó.
De la IA generativa al agente que decide
La evolución tecnológica llevó a GOSyS Global a incorporar inteligencia artificial generativa en sus productos. Uno de los proyectos más avanzados es su modelo de Digital Business Partner, diseñado para simular escenarios financieros y responder a consultas específicas dentro de las compañías.
“Estamos trabajando con IA generativa que permite simular escenarios y entregar información en el formato que el usuario necesita”, explicó Otero. Este enfoque convierte a la IA en un aliado estratégico para el área financiera, capaz de anticipar escenarios y facilitar la toma de decisiones.
El siguiente paso en su hoja de ruta es el desarrollo de agentes de IA con capacidad de acción, que puedan ejecutar tareas y tomar decisiones bajo supervisión controlada. “Estos agentes pueden capturar información y operar sobre distintos sistemas, aunque por ahora lo manejamos en entornos controlados para evitar riesgos”, aclaró.
En el ámbito financiero, estos agentes podrían actuar en áreas como forecasting, cobranzas o pagos automatizados, siempre bajo estrictas validaciones. “En algunos procesos estamos muy cerca de la automatización total, pero hay que avanzar por etapas, con control y precisión”, remarcó el CEO.
El futuro: IA negociando con IA
La visión de Gabriel Otero trasciende el presente. Para él, el futuro de la automatización apunta a un escenario donde las inteligencias artificiales negocien entre sí. “La negociación B2B pronto será B2B AI, hasta que llegue el momento en que sea IA versus IA”, reflexionó. Ese cambio redefinirá la manera en que las empresas compran, venden y optimizan sus cadenas de valor.
Otero considera que el ritmo del avance es vertiginoso. “Va muy rápido y va a llegar en el corto plazo. Las IAs van a determinar el precio o la negociación óptima para ambas partes”, anticipó.
Cinco años por delante: IA como núcleo del negocio
De cara al futuro, GOSyS Global se prepara para una transformación profunda. “Nuestro objetivo de acá a cinco años es migrar hacia un modelo centrado en inteligencia artificial”, adelantó Otero. La compañía ya cuenta con un área de investigación y desarrollo enfocada en IA, que representa el 90% de sus esfuerzos actuales.
Además de integrar IA generativa en sus soluciones, la empresa trabaja en modelos de machine learning aplicados al forecasting financiero, con el fin de ofrecer predicciones más precisas y personalizadas. “De acá a cinco años, el equilibrio será 95% IA y 5% otras tecnologías”, concluyó.
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