Nell’ultimo anno, l’AI generativa è salita alla ribalta ovunque, e sta iniziando anche a trasformare il modo in cui viene svolto il lavoro. Mentre i CFO e i responsabili della funzione AFC (Amministrazione Finanza e Controllo) cercano di far leva sugli ultimi sviluppi dell’AI tradizionale – quella, per intenderci, basata sulla data science – e di quella generativa, molti stanno esaminando i loro attuali processi aziendali per esplorare dove l’AI può fornire valore nei flussi di lavoro esistenti.
Queste tecnologie aumenteranno la produttività, miglioreranno le decisioni e ridurranno i costi. Tuttavia, come per altre tecnologie emergenti, ci sono numerose considerazioni da fare prima che i responsabili finanziari intraprendano il cammino per integrare queste tecnologie nei loro processi e flussi di lavoro attuali.
Definire i criteri di successo
Il successo di una strategia aziendale di AI dipende dall’avere risultati misurabili e dalla sua adozione più o meno estesa da parte dei dipendenti. È importante che i responsabili finanziari definiscano fin dall’inizio indicatori chiave di performance (KPI) che siano in linea con gli obiettivi aziendali. Sebbene si possa essere tentati di fissare e monitorare immediatamente gli obiettivi quantitativi, come il miglioramento della produttività complessiva e l’aumento dell’accuratezza delle previsioni, esistono anche metriche più “soft”, da stabilire e valutare regolarmente.
Tra questi, il monitoraggio dei livelli di comfort e fiducia che i dipendenti provano nell’utilizzo di queste tecnologie e i livelli di accettazione e utilizzo in reparti specifici e nell’organizzazione in generale. Tracciare questi tipi di metriche soft fin dall’inizio aiuta a stabilire una strategia di AI più sostenibile, basata sull’accettazione e sul sostegno dei dipendenti.
Quando si tratta di implementare l’AI, i responsabili finanziari dovrebbero “pensare in grande ma iniziare in piccolo”, e affrontare i nuovi progetti con un senso di “praticità radicale” prima di tuffarsi a capofitto in implementazioni massicce di AI.
Stabilire misure di governance e sicurezza
Meglio non lasciare che i dipendenti prendano in mano da soli le questioni relative all’AI, poiché l’uso di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) orientati al mercato consumer in un contesto aziendale può comportare rischi significativi per la privacy e la sicurezza dei dati. Il vero vantaggio organizzativo si avrà quando i responsabili finanziari consentiranno l’accesso alle tecnologie di AI nel contesto delle applicazioni di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) o di gestione delle prestazioni aziendali (EPM).
In questo modo si evita la perdita di dati sensibili, salvaguardando al contempo problemi come le cosiddette ”allucinazioni” dell’AI. I responsabili finanziari devono fare una loro due diligence per trovare fornitori di applicazioni e/o LLM che garantiscano che i dati aziendali non siano condivisi tra le organizzazioni e abbiano inoltre una expertise specifica nelle modalità di addestramento e distribuzione dei modelli.
Considerare le implicazioni per la forza lavoro
Molti dipendenti aziendali, anche nel reparto Finance, sono realmente preoccupati per l’impatto che queste tecnologie avranno sui loro ruoli, col passar del tempo. Sono preoccupazioni legittime, e questo va riconosciuto. L’AI e le tecnologie di AI generativa possono aumentare e supportare ruoli specifici, snellendo e automatizzando le attività ripetitive per consentire una maggiore produttività e innovazione.
Alcuni dipendenti sono già “skillati” e pronti a essere i primi ad adottare l’AI: i responsabili finanziari dovrebbero cercare di mostrare questi dipendenti come esempi e sostenitori per infondere un senso di fiducia negli altri membri del team e dissipare alcune delle paure associate all’automazione.
Si può anche cercare di creare centri di eccellenza dove gruppi di colleghi pari-grado possano imparare gli uni dagli altri. Inoltre, è necessario predisporre programmi di formazione che consentano alle persone di approfondire la conoscenza dei dati e dell’intelligenza artificiale.
Guardare in prospettiva
Molti team finanziari stanno già utilizzando l’AI tradizionale per individuare pattern e modelli, analizzare anomalie e fornire raccomandazioni basate sui dati. Nell’anno in corso, inizieremo a vedere un maggior numero di team finanziari che integreranno funzionalità di AI generativa per riassumere documenti finanziari chiave, generare bozze di report, estrarre informazioni utili basate sui dati, generare note contabili e di revisione e altro ancora.
La continua evoluzione dell’AI e dell’AI generativa aprirà nuove possibilità e contribuirà a ottimizzare e automatizzare i flussi di lavoro all’interno della funzione finanziaria. I leader che abbracciano l’AI ora e allineano le loro iniziative all’operatività e alle strategie aziendali raccoglieranno sicuramente maggiori benefici rispetto a quelli che decidono di stare alla finestra.
