Secondo quanto riportato da Gartner, entro il 2026 il 90% delle funzioni finanziarie implementerà almeno una soluzione tecnologica basata sull’IA, ma meno del 10% di queste funzioni vedrà una riduzione del personale. Questi dati sono emersi durante la Gartner CFO & Finance Executive Conference tenutasi nei giorni scorsi a Londra, dove gli esperti di Gartner hanno esaminato il modo in cui le funzioni finanziarie stanno implementando con successo l’IA.

Nonostante i CFO stiano già apportando cambiamenti per sfruttare appieno l’IA nel settore finanziario, spesso un senso di incertezza, aspettative gonfiate e disimpegno dei dipendenti ostacolano il successo nell’utilizzo dell’IA. Tuttavia, i CFO che riescono a combinare i punti di forza delle persone e delle macchine aumentano le loro possibilità di successo con l’IA, ottenendo una forza lavoro soddisfatta e impegnata.

Ash Mehta, Senior Director Analyst Finance di Gartner, sottolinea che nonostante l’IA possa emulare le prestazioni umane, gli algoritmi non possono eguagliare le capacità uniche delle persone in aree che richiedono creatività e problem solving complesso. Mehta suggerisce che riconoscendo i rispettivi punti di forza di persone e macchine, i CFO possono costruire processi che potenziano le capacità di entrambi, mitigando al contempo le loro debolezze. Ciò richiede però un nuovo tipo di collaborazione tra persone e macchine che migliorerà le prestazioni aziendali e la soddisfazione dei dipendenti.

Per illustrare questo concetto, Mehta spiega che mentre le macchine guidate dall’IA sono molto abili nell’automatizzare decisioni e processi semplici analizzando rapidamente grandi quantità di dati, non possono lavorare in modo indipendente e potrebbero non riuscire a trarre buone conclusioni quando si trovano di fronte a circostanze insolite. D’altra parte, le persone usano la creatività e una comprensione innata del comportamento umano per trarre rapidamente conclusioni quando si trovano di fronte a problemi nuovi e sconosciuti, ma non potrebbero sperare di superare una macchina nell’elaborazione dei numeri.

I punti di forza degli esseri umani e delle macchine secondo Gartner.

I punti di forza degli esseri umani e delle macchine secondo Gartner.

Gartner propone un modello chiamato “human-machine learning loop” per promuovere miglioramenti continui dei processi che incoraggiano il personale finanziario e le macchine guidate dall’IA a collaborare, dividendo il lavoro secondo i rispettivi punti di forza di ciascuno. Questo ciclo inizia con la creazione di un algoritmo, un processo automatizzato, un’attività guidata da macchine o un flusso di lavoro autonomo, rispettando ciò in cui le macchine sono altrettanto brave o migliori delle persone. Le macchine svolgono quindi questi compiti, come generare previsioni di entrate, approvare rapporti spese o determinare termini di pagamento ottimali per un cliente specifico.

Le macchine possono anche informare e consigliare, come nel caso in cui un algoritmo di previsione suggerisca che un recente cambiamento di politica altererà le prospettive di vendita, o un processo di fatturazione guidato da macchine consigli di inviare fatture in determinati giorni per aumentare le riscossioni.

Il lavoro svolto dalle macchine in questo modo permette agli esseri umani di usare i loro punti di forza creativi e strategici per risolvere problemi complessi e progettare miglioramenti dei processi. Questo approccio collaborativo tra uomo e macchina promette di ottimizzare l’uso dell’IA nel settore finanziario, sfruttando al meglio le capacità di entrambi per migliorare l’efficienza e l’efficacia delle operazioni finanziarie.