Autonomous finance, l’impatto dell’AI al 2026

Il futuro della finanza evolve rapidamente e tecnologie come l’intelligenza artificiale sembrano ridefinire anche le più tradizionali funzioni finance. Sono i temi del recente evento Gartner, la Cfo & Finance Executive Conference 2024, a Londra, che ha visto gli analisti e le C-suite del settore esplorare il tema dell’Autonomous Finance, di come sia possibile guidare la trasformazione digitale in corso per accrescere il valore delle organizzazioni finanziarie e confrontarsi sulle strategie per affrontare le principali sfide del settore, tra cui l’aumento dei tassi di interesse, la crescita rallentata, la carenza di manodopera, le pressioni sui costi e le minacce alla sicurezza, mentre l’adozione dell’AI e delle nuove tecnologie bussano alla porta.

Verso l’Autonomous Finance

Il concetto di Autonomous Finance rappresenta una visione in cui la tecnologia, in particolare l’AI, si fa carico di molti degli aspetti operativi delle finance function, automatizzando processi ripetitivi e fornendo analisi avanzate che migliorano la qualità delle decisioni aziendali. Durante la conferenza, in particolare, gli esperti di Gartner hanno sottolineato come l’adozione dell’AI non riguardi semplicemente l’automazione delle attività di routine, ma rappresenti una trasformazione radicale nella gestione dei dati, nell’ottimizzazione dei processi e nella capacità delle aziende di affrontare le sfide emergenti.

Un primo spunto di riflessione, basato sui dati Gartner, riguarda l’evidenza secondo cui entro il 2026 il 90% delle funzioni finanziarie sarà servito da almeno una soluzione tecnologica basata sull’intelligenza artificiale, ma meno del 10% di esse subirà riduzioni di personale. Mentre i Cfo sono già impegnati ad apportare cambiamenti per sfruttare appieno l’AI nella finanza, un senso di incertezza, aspettative gonfiate e disimpegno dei dipendenti spesso rallentano la percentuale dei casi di successo nell’uso dell’AI, mentre chi sa combinare i punti di forza delle persone e delle macchine incrementa le possibilità di successo dei progetti AI e guadagna una forza lavoro soddisfatta e coinvolta.

Lo spiega bene Ash Mehta, senior director analyst di Gartner Finance: “Nonostante la capacità dell’IA di emulare le prestazioni umane, gli algoritmi non possono eguagliare le capacità uniche delle persone in aree che richiedono creatività e risoluzione di problemi complessi. Riconoscendo i rispettivi punti di forza di persone e macchine, i leader del comparto finance possono creare processi che potenziano le capacità di persone e macchine, mitigandone al contempo i punti deboli. Ciò richiede un nuovo tipo di collaborazione che migliori le prestazioni aziendali e la soddisfazione dei dipendenti”.

Il loop human-machine learning

Uno dei concetti chiave emersi durante la conferenza è proprio quello relativo al loop human-machine learning, che promuove la collaborazione continua tra il personale finanziario e le macchine guidate dall’AI, in cui le mansioni vengono suddivise in base ai rispettivi punti di forza. Le macchine eccellono nell’analisi di grandi quantità di dati e nell’automazione delle decisioni semplici, mentre gli esseri umani apportano creatività e una comprensione intuitiva che le macchine non possono eguagliare.

Temi su cui ritorna ancora Ash Mehta: “La collaborazione tra esseri umani e macchine sarà essenziale per il successo dell’AI nelle funzioni finanziarie”. L’AI potrà, per esempio, generare previsioni sui ricavi o ottimizzare i termini di pagamento, ma sarà sempre il personale umano a utilizzare queste informazioni per prendere decisioni strategiche più complesse.

Il loop umano-machine learning inizia con la creazione di un algoritmo o di un processo automatizzato che esegue compiti ripetitivi o di routine, come la previsione dei ricavi o l’approvazione di report di spesa. Le macchine possono fornire consigli, per esempio suggerendo di inviare fatture in giorni specifici per migliorare la raccolta dei pagamenti. Gli esseri umani prendono queste informazioni e utilizzano la loro capacità creativa e strategica per risolvere problemi più complessi, progettando miglioramenti dei processi che verranno poi implementati da nuove macchine. Questo ciclo continuo di collaborazione tra uomini e macchine permette miglioramenti iterativi che aggiungono valore crescente alle funzioni finanziarie, creando un ambiente in cui l’AI non sostituisce i lavoratori umani, ma li supporta e potenzia le loro capacità.

AI, aspettative inflazionate?

Nonostante i vantaggi evidenti dell’AI, l’adozione di queste tecnologie non è priva di sfide. Molti Cfo si trovano ad affrontare il tema delle aspettative inflazionate riguardo alle capacità dell’AI, con il rischio di investire in soluzioni che non riescono a soddisfare le aspettative. Inoltre, il disimpegno dei dipendenti può rappresentare un ostacolo significativo all’implementazione dell’AI. I lavoratori possono temere che le tecnologie AI possano minacciare i loro posti di lavoro o che il loro ruolo venga ridimensionato a favore dell’automazione. È essenziale che invece i lavoratori comprendano come l’AI possa migliorare la loro efficienza e liberare tempo per concentrarsi su attività più strategiche e gratificanti. La trasparenza nella comunicazione e l’offerta di opportunità di crescita professionale possono aiutare a ridurre il disimpegno e a creare una cultura aziendale più aperta all’innovazione.

Oltre l’intelligenza artificiale

La digitalizzazione delle funzioni finanziarie va però oltre l’implementazione di tecnologie AI. Durante la conferenza, è emerso che per sfruttare appieno il potenziale dell’AI, le organizzazioni devono ridefinire i propri processi, modelli organizzativi e capacità del personale. Questo richiede un cambiamento culturale che permetta ai dipendenti di abbracciare nuove tecnologie e di collaborare in modo più efficace con le macchine.

I Cfo svolgono un ruolo cruciale in questo processo di trasformazione e devono pretendere di poter investire nelle competenze digitali del personale, automatizzare i processi finanziari e migliorare la resilienza organizzativa. Tra gli aspetti più promettenti dell’adozione dell’AI nelle funzioni finanziarie c’è il suo potenziale per migliorare la gestione del rischio. Le tecnologie AI possono infatti analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, identificando modelli e anomalie che potrebbero indicare rischi potenziali. Questo consente ai Cfo di prendere decisioni più informate e di reagire rapidamente a cambiamenti imprevisti nel contesto economico.

Tra i casi d’uso più significativi quelli di grandi multinazionali del settore manifatturiero e dei servizi finanziari che hanno utilizzato l’AI per automatizzare processi di contabilità, migliorare l’accuratezza delle previsioni finanziarie e ottimizzare la gestione del capitale circolante. Per garantire una transizione senza problemi verso l’adozione dell’AI, sarà essenziale seguire alcune best practice. Includono la creazione di una strategia chiara per l’implementazione dell’AI, la formazione continua del personale, la valutazione regolare dei risultati e l’aggiustamento delle tecnologie per rispondere alle esigenze aziendali in evoluzione.

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