Si aún no has oído hablar de Chat GPT3 y de cómo cambiará las industrias, aumentará la productividad y añadirá valor a las empresas, ¡entonces lee primero este artículo!
En pocas palabras, Chat GPT3 o Chat GPT-3 es una potente herramienta de Inteligencia Artificial (IA) desarrollada por OpenAI. Se puede utilizar para automatizar procesos, crear macros de Excel, responder preguntas, traducir idiomas, crear modelos financieros e incluso para enseñarte Python y cómo crear algoritmos de machine learning.
En cierto modo, es similar a una previsión financiera: si las entradas son erróneas o poco claras, los resultados no serán valiosos. Trash in, trash out.
Así que los «inputs» o «prompts» que utilices son muy importantes. A continuación puedes ver los 10 prompts de GPT3 más útiles para los profesionales de finanzas y FP&A:
Tabla de contenidos
1. Crear una macro de Excel que utilice EBITDA y previsiones financieras
Esta macro cambia el valor de la celda llamada Company_EBITDA a 0. A continuación, utiliza la función Goal Seek para establecer la celda llamada Financial_Forecast_Input1 para que sea igual a un valor que el usuario introduce en un cuadro de diálogo, cambiando el valor de la celda llamada Company_EBITDA. Finalmente, nombre la macro Residual Empresa_EBITDA.
Puedes utilizar esta macro yendo a la pestaña Desarrollador en Microsoft Excel, haciendo clic en Visual Basic y pegando el código allí. También puede ejecutarla creando un botón y asignándole esta macro.
Tenga en cuenta que para que esta macro funcione, las celdas denominadas «Company_EBITDA» y «Financial_Forecast_Input1» deben existir en el libro de trabajo y las celdas deben tener el nombre correcto. Además, el libro de trabajo debe guardarse antes de ejecutar la macro.
Además, es posible que desee añadir algún tratamiento de errores a la macro en caso de que el usuario introduzca datos no válidos, o si las celdas no existen en la hoja de cálculo.
Pregunta y resultado:
2. Aprende a programar en Python y aprende a generar código para crear algoritmos de machine learning
En Finanzas y Contabilidad, todo el mundo habla de Python, y por una buena razón. Con una comunidad en crecimiento exponencial en torno a la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la IA, la automatización y más, Python es un lenguaje que abre el acceso a la programación al mundo. Python está destinado a ser uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender.
Pregunta: ¿Puedes mostrarme el código python para crear un algoritmo de machine learning de regresión lineal?
Este código creará un modelo de regresión lineal utilizando la clase LinearRegression de la biblioteca scikit-learn. El modelo se entrena en los datos X_train e y_train, y luego se utiliza para hacer predicciones en los datos X_test. Se imprimen los coeficientes del modelo y el error cuadrático medio de las predicciones del modelo.
Es importante tener en cuenta que el código anterior es sólo un esqueleto, tendrás que ajustarlo para tu caso de uso específico, proporcionando sus propios datos, también es posible que desee probar diferentes formas de dividir los datos, o diferentes métricas de evaluación.
Además, ten en cuenta que la regresión lineal funciona bien cuando la relación entre las variables de entrada y la variable objetivo es lineal, si la relación no es lineal, la regresión lineal puede no ser el mejor enfoque.
3. Explica cómo empezar a utilizar un modelo financiero de 3 vías en Excel
Pregunta: ¿Cómo puedo empezar a utilizar un modelo financiero de 3 vías en Excel? ¿Qué datos necesito?
Es importante tener en cuenta que la creación de un modelo financiero de 3 vías en Excel requiere una sólida comprensión de los conceptos financieros y de Excel. Además, la precisión del modelo dependerá de la calidad de los datos y las hipótesis que se utilicen.
También es importante tener en cuenta que esta es una descripción general de alto nivel de cómo iniciar un modelo financiero de 3 vías en Excel. Dependiendo de la complejidad del modelo y la información que desea incluir, puede que tengas que aplicar otros pasos adicionales.
4. Ayudarte a entender cómo crear un gráfico de cascada en Excel o Tableau.
Los gráficos en cascada son muy utilizados en Finanzas y FP&A. Son muy fáciles de entender, pero al principio puede resultar complicado aprender a crearlos. Por suerte, la IA puede ayudarte.
Pregunta: ¿Cómo crear un gráfico de cascada en Excel? O Explícame cómo crear un gráfico de cascada en Tableau
5. Crea código SQL para recuperar datos de EBITDA y NSV de su lago de datos
En primer lugar, una nota: Structured Query Language o «SQL» para abreviar es un lenguaje de programación utilizado para consultar y manipular datos almacenados en bases de datos relacionales. Este lenguaje se está volviendo cada vez más popular en Finanzas y Contabilidad a medida que encontramos más y más formas de utilizar los datos.
Pregunta: ¿Cómo utilizar SQL para recuperar datos de la tabla EBITDA_Table y unirla con NSV_Table por Categoría?
Puedes leer el artículo original publicado aquí.