Grazie al loro potenziale di dare impulso alle funzioni aziendali in modi ancora da immaginare, l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) hanno comprensibilmente attirato molta attenzione da parte di coloro che desiderano prepararsi per un futuro che si avvicina a grandi passi.
Per il momento, le aziende dispongono comunque di molte opportunità di utilizzare AI e ML affrontando i percorsi di trasformazione digitale, in particolare nell'ambito del Finance.
"Il Finance rischia di accumulare un grande ritardo per quanto riguarda l'intelligenza artificiale, l'automazione e persino l'analisi tradizionale," secondo Tom Daveport, autore di All in on AI: How Smart Companies Win Big With Artificial Intelligence, President's Distinguished Professor al Babson College, membro della MIT Initiative for the Digital Economy e Visiting Professor alla Saïd Business School, Università di Oxford.
In un recente webcast organizzato da Fortune e sponsorizzato da Workday, Davenport, insieme a Vanessa Kanu, CFO di TELUS International, Katie Rooney, CFO di Alight Solutions e Philippa Lawrence, Vice President e Chief Accounting Officer di Workday, hanno parlato di come le aziende stiano implementando tecnologie avanzate per colmare il talent gap nel Finance.
Davenport afferma che da un sondaggio da lui condotto alcuni anni fa risultava che i reparti HR fossero "molto più avanti rispetto al Finance in termini di utilizzo dell'analisi predittiva e del machine learning".
Tra tutti i modi in cui AI e ML potrebbero contribuire alla trasformazione delle aziende, Davenport sottolinea che le tecnologie esistenti possono dare più tempo alle persone di svolgere funzioni maggiormente strategiche. Dal suo punto di vista, la tecnologia non sostituirà le persone.
"L'intelligenza artificiale è generalmente uno strumento orientato alle attività. Non sostituisce interi ruoli e certamente non sostituisce interi processi aziendali," ha affermato. "Per avere un impatto significativo bisogna combinare vari use case di portata limitata."
I team Finance hanno anche iniziato a immaginare l'impiego di AI e ML per valutare l'impatto che attività come il servizio clienti e la formazione dei dipendenti hanno sulle performance finanziarie e per quantificare il valore che generano per l'azienda, ha osservato Davenport.
Davenport ha aggiunto anche che le aziende di audit stanno già usando l'automazione per leggere i contratti per determinare le responsabilità e misurare le performance, precisando però che i CFO e i revisori devono comunque rivedere il prodotto finale e approvarlo. "Non chiederemo mai a un sistema di intelligenza artificiale di farlo al posto nostro, perché non possiamo," ha aggiunto.
Davenport ha precisato che AI e ML rimangono funzioni probabilistiche. "Il machine learning si basa su statistiche e previsioni statistiche," ha affermato. "In tutti gli ambiti in cui serve assolutamente avere la risposta giusta, è necessario coinvolgere un essere umano."
Anche se ChatGPT ha fatto molto parlare di sé negli ultimi mesi, la maggior parte dei guadagni che le aziende otterranno nel futuro prossimo grazie alla tecnologia proverranno probabilmente dall'automazione delle attività ripetitive. "L'automazione robotizzata dei processi (RPA) offre molte opportunità di impiego nelle attività prevedibili e relativamente strutturate del Finance, ovvero quelle attività che comportano l'estrazione di informazioni da un sistema e il loro inserimento in un altro," ha affermato Davenport. "Per questo tipo di esigenze è davvero molto utile."
Creazione di una base dati solida e pronta per l'AI
"L'intelligenza artificiale e gli insight che genera sono validi solo se lo sono i dati sottostanti," ha affermato Rooney, aggiungendo che mantenere una base dati solida è una priorità per Alight Solutions, un fornitore di tecnologia e servizi per il capitale umano con sede in Illinois che lavora con il 70 % delle aziende Fortune 100. "Come prima cosa abbiamo ottimizzato l'infrastruttura dei dati," ha affermato. "Tutti i nostri sistemi (Finance e HR di tutti i paesi) sono connessi alla piattaforma Workday, il che ha aiutato i team a sintonizzarsi sulla stessa lunghezza d'onda".
Tale base dati è cruciale per consentire un processo decisionale chiaro e basato sui dati. "La nostra strategia consiste nel disporre di un'unica fonte di dati unificata che vada oltre il database del Finance," ha affermato Rooney. "Deve raccogliere più dati possibile all'interno dell'organizzazione."