Según la investigación de Salesforce, hasta el 83% de los tomadores de decisiones esperan aumentar la inversión en inteligencia artificial (IA) durante el próximo año.

Las organizaciones de servicios se inclinan hacia la IA y la automatización, incluida la evaluación de las herramientas actuales utilizadas para operar el negocio. La mayoría de las organizaciones de servicios están invirtiendo en IA. El ochenta y tres por ciento de los tomadores de decisiones esperan que esta inversión aumente durante el próximo año, mientras que solo el 6% dice que no tienen planes para la tecnología.

El uso generativo de la IA está en aumento: el 24% de los empleados del servicio han utilizado IA generativa. Los beneficios de las inversiones de IA en el servicio son claros. Más de nueve de cada 10 organizaciones con IA informan el costo y el ahorro de tiempo. Los cinco principales casos de uso para la IA en servicio son: asistentes inteligentes orientados al cliente, resúmenes e informes automatizados, respuestas de servicio, asistentes inteligentes orientados al agente y ofertas y recomendaciones inteligentes.

Los beneficios de la IA se extienden a los pronósticos y los informes, incluidos los casos de uso primarios en servicios profesionales. Si bien la adopción generalizada de IA todavía está en sus primeras etapas, el 93% de los profesionales de servicios en organizaciones que invierten en IA dicen que la tecnología les ahorra tiempo en el trabajo.

En los servicios profesionales, las hojas de cálculo han sido durante mucho tiempo la cinta adhesiva de las operaciones: dominantes, flexibles y con demasiada frecuencia unida por la repetición y la fuerza de voluntad. Ya sea que calcule la utilización facturable o actúe como una herramienta de pronóstico para los ingresos por servicios, las hojas de cálculo son la lente predeterminada a través de la cual muchas empresas ven su negocio. Pero esa lente se está empañando rápidamente.

Hoy, la IA no es solo una herramienta complementaria, es en camino de convertirse en el motor de decisiones centrales para las organizaciones de servicios. Predecimos que, para 2027, la IA reemplazará las hojas de cálculo como el método dominante para los informes de utilización y el pronóstico de ingresos, y podría suceder más rápido. Aquí hay seis razones por las cuales la IA reemplazará las hojas de cálculo para pronosticar e informar.

1. Las hojas de cálculo no son la respuesta

Seamos honestos: las hojas de cálculo se diseñaron en la era de los discos de disquete, los módems de acceso telefónico y las máquinas de fax. Nunca tuvieron la intención de manejar la variedad y el volumen de datos en las empresas de servicios modernos.

El pronóstico con hojas de cálculo de hoy significa unir datos de herramientas de seguimiento de tiempo, sistemas CRM y software de gestión de proyectos o automatización de servicios profesionales (PSA). Ese esfuerzo es sin siquiera considerar las muchas otras hojas de cálculo que las organizaciones usan para rastrear sus problemas.

Este proceso lleva mucho tiempo, propenso a errores y quebradizo. ¿Qué sucede cuando una empresa de servicios con más de 500 recursos necesita ajustar los pronósticos a mediados del trimestre en función del cambio de prioridades del cliente o la incertidumbre económica? Ese no es un trabajo de hoja de cálculo. Esa es una pesadilla para el jefe de operaciones de servicio.

Las hojas de cálculo no son la respuesta. En cambio, son parte del problema. En una encuesta reciente realizada por el investigador Forrester de más de 600 líderes de servicios profesionales, cuatro de los cinco desafíos principales enfrentados estaban vinculados a hojas de cálculo: falta de visibilidad en torno al plan frente a los reales en proyectos, múltiples fuentes de datos que generan ideas conflictivas, la ausencia de definiciones comunes de métricas/KPI y una imposibilidad para obtener la pronósticos.

AI no duerme. Entrenado en datos en vivo de toda la empresa, ingiere, correlaciona y predice los resultados en tiempo real para eliminar las actualizaciones manuales, los datos de datos nocturnos, y el «alguien olvidó refrescar la tabla Pivot» antes de la reunión de la junta.

2. La utilización es un objetivo móvil

En los servicios profesionales, la utilización es a menudo la métrica central que se rastrea y optimiza, con más del 99% de las organizaciones de servicios profesionales que creen que es posible mejorar la tasa de utilización. Sin embargo, los informes de utilización tradicionales es un ejercicio de espejo retrovisor. Te dice lo que ya sucedió, no lo que está por suceder, y es un cálculo difícil para la mayoría de las organizaciones de hoy.

AI cambia ese proceso. Al consumir entradas de hojas de tiempo en tiempo real, cambios de tuberías de proyectos y patrones históricos, los modelos de IA pueden predecir la utilización antes de que caiga, a nivel regional, práctica, grupal o incluso individual, lo que permite a los líderes reasignar, aprovechar, reforzar o volver a capacitar al personal a tiempo para marcar la diferencia.

Por ejemplo, AI puede detectar que un consultor de alto facturación está a punto de desplegar un proyecto sin la próxima asignación. En lugar de aprender sobre este problema después del hecho a través de una hoja de cálculo el próximo mes, la IA alerta hoy al PMO o al administrador de recursos. Eso no informa. Eso es prescripción y prevención.

3. Los ingresos de pronóstico requieren matices

Los ingresos por servicios de pronóstico no se tratan solo de multiplicar las horas por las tarifas, se trata de comprender las tasas de ganancia del proyecto, el comportamiento del cliente, la disponibilidad de recursos y las condiciones del mercado simultáneamente. Ese nivel de complejidad hace que las hojas de cálculo sean inadecuadas y peligrosas, ya que gran parte de esos datos vive en muchos sistemas con múltiples definiciones, tipos de datos y niveles de granularidad de datos. La mayoría de las organizaciones no pueden pronosticar más allá de un mes, con la gran mayoría, el 91%, señalando «datos antiguos e inaccesibles» como el mayor impacto.

AI prospera en este ámbito probabilístico. Puede sopesar docenas (o cientos) de variables, aprender de las victorias y pérdidas pasadas, y refinar continuamente los pronósticos a medida que avanzan los nuevos datos. Un buen modelo de IA puede detectar patrones invisibles para los humanos, como los que los clientes tienen más probabilidades de retrasar proyectos o pagos, o qué tipos de proyectos o personas tienden a invadir los presupuestos por 20%.

En lugar de «versión 17_final_final.xlsx», obtienes un pronóstico de la vida y respiración que se actualiza, marcando riesgos, oportunidades y anomalías a medida que surgen, mientras muestran su trabajo en lugar de solo un conjunto de números.

4. Los equipos de servicios no tienen tiempo

Pregunte a cualquier operación de servicios lidere lo que pasan la mitad de su semana haciendo, y le dirán: perseguir datos, limpiar datos, validar datos y cortar y pegar columnas o celdas de datos, solo para que el liderazgo pueda obtener «una versión más» del informe de utilización.

Este enfoque no es sostenible o deseable. Los procesos de informes manuales combinados con el tiempo y la dificultad de reunir datos se citaron como tres de los cuatro principales desafíos para las organizaciones de servicios profesionales.

Con IA integrada directamente en la pila operativa a través de PSA, ERP y CRM, los datos fluyen de forma continua e inteligente. Las plataformas de analítica con IA pueden surgir métricas y tendencias clave a través de consultas de lenguaje natural, como «¿Cuál es nuestra utilización proyectada para Q3?», Eliminando la necesidad de errores de error, lentas y que generan riesgos, cortesía y cortesía manual de generación de riesgos.

A medida que se intensifica el talento para la guerra por los servicios, nadie quiere que sus analistas de negocios altamente remunerados o gerentes de práctica que actúen como jinetes de hoja de cálculo. El costo de oportunidad es enorme.

5. Ai trae ideas

Aquí está el roce: hojas de cálculo te diga qué sucedió. Ai te dice por qué Sucedió y lo que probablemente suceda después. Ese cambio solo debería convencerlo de que deje de usar hojas de cálculo para comprender sus problemas con la prestación de servicios.

Las herramientas modernas de IA utilizan modelos explicables de aprendizaje automático para proporcionar contexto junto con predicciones. Cuando se pronostica que la utilización se sumerge en el segundo trimestre fiscal, la IA no solo tirará un número, atribuirá la caída a menos oportunidades en el primer trimestre fiscal, desgaste en el equipo de entrega europea y el proyecto retrasado comienza desde dos clientes clave.

¿Podría su equipo haber alcanzado estas respuestas con hojas de cálculo y esfuerzo heroico? Claro, pero ese nivel de visión en una moda sostenible, y mucho menos oportuna, simplemente está fuera del alcance de las hojas de cálculo y las herramientas tradicionales de inteligencia empresarial.

Aún mejor, la IA puede generar fácilmente «¿Y si?» escenarios para proporcionar soluciones. ¿Qué pasa si aceleramos la contratación por 30 días? ¿Qué pasa si cambiamos al equipo de América del Norte para apoyar a Europa? Estas simulaciones ayudan a los líderes de los servicios a tomar decisiones más rápidas y seguras basadas en condiciones actuales.

6. Las hojas de cálculo son un riesgo de cumplimiento

Finalmente, consideremos el riesgo. La utilización inexacta y los pronósticos de ingresos no solo te hacen ver mal, sino que pueden dar lugar a objetivos de ganancias perdidos, bonos mal asignados y presupuestos explotados.

Las hojas de cálculo son notoriamente difíciles de auditar, fáciles de manipular y susceptibles a la deriva de la versión y «salir por la puerta» en manos de empleados descontentos. Las plataformas basadas en IA, en contraste, ofrecen un linaje de datos completo, senderos de auditoría y acceso permiso, lo cual es crucial para las empresas públicas preocupadas por la fuga de datos o las empresas que administran compromisos regulados.

A medida que los CFO y los CRO apretan los tornillos en la precisión del pronóstico y la defensibilidad, las hojas de cálculo son martillos que tratan todo como un clavo.

Donde la industria va a continuación

Los proveedores líderes de PSA (automatización de servicios profesionales), CRM y ERP están integrando la IA en el pronóstico y la planificación de flujos de trabajo. Este no es un futuro teórico, está aquí.

El 80% de las empresas que aún se aferran a la planificación y el pronóstico basados ​​en la hoja de cálculo se encontrarán en una desventaja competitiva, incapaz de responder lo suficientemente rápido como para cambiar las necesidades de los clientes o las limitaciones de recursos. Los ganadores en la próxima ola de crecimiento de servicios serán aquellos que ven el pronóstico e informes como una capacidad, una que debe ser inteligente, autónoma y siempre encendida.

La promesa de la IA y la adopción exitosa de esta tecnología emergente dependerá de los datos organizacionales y la alfabetización de IA. La promesa de IA y datos es su capacidad para escalar resultados comerciales positivos. Los líderes empresariales deben invertir y desarrollar estrategias de integración, sabiendo que la IA no puede funcionar en su mejor momento sin acceso a datos confiables. Los líderes empresariales también deben invertir en capacitación de empleados, centrándose deliberadamente en mejorar la alfabetización de datos para todos los interesados.

Para resumir, la era de la supremacía de la hoja de cálculo ha terminado. AI ha entrado en el chat, y no está aquí para ayudar a sus procesos manuales obsoletos, está aquí para reemplazar las hojas de cálculo y mejorar a su gente.

Las empresas de servicios profesionales no pueden permitirse navegar con herramientas analógicas en un mundo digital. Las hojas de cálculo son útiles para el análisis ad hoc y el modelado de la napcina por parte de los individuos, pero ¿como la base para el pronóstico comercial central a nivel empresarial? El reloj se ha agotado.

La IA no solo hace que los pronósticos y los informes de utilización más rápido, la tecnología hace que los procesos sean más inteligentes, más resistentes y más predictivos. Las empresas que adoptan este cambio ahora construirán una ventaja estratégica que no se puede copiar ni pegar.

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Este artículo fue coautor de Joe Thomas, director de soluciones empresariales y evangelista de análisis global, Certinia.