Per costruire un’organizzazione finanziaria orientata all’IA per il futuro, sarà necessaria una combinazione di competenze tecniche e aziendali che molti team finanziari oggi non possiedono. Gli analisti di Gartner hanno discusso nel corso della Gartner CFO & Finance Executive Conference della scorsa settimana i nuovi ruoli e le nuove competenze che i CFO dovranno incorporare nei loro team, l’importanza di mantenere le persone coinvolte nell’utilizzo di soluzioni basate sull’IA e altre best practice in materia di intelligenza artificiale.

“Stiamo assistendo a un profondo cambiamento nel modo di lavorare dei team finanziari, basato sull’uso sempre più rapido dell’IA per aiutarli a gestire la maggiore complessità delle loro attività quotidiane e a diventare più produttivi” ha dichiarato Mark D. McDonald, analista senior director della Finance Practice di Gartner. “Come ogni altra tecnologia dirompente nel corso della storia, l’IA inevitabilmente sostituirà alcuni ruoli e competenze, ma emergeranno anche nuovi ruoli, competenze e opportunità.
Guidare team finanziari significherà anche posizionare nel modo giusto gli strumenti e le soluzioni basate sull’IA per svolgere il lavoro al meglio. Usare l’IA come un collaboratore invece che come un sostituto assicura anche che i leader del settore finanziario evitino di delegare alle macchine responsabilità che dovrebbero essere proprie di una persona”.

Ruoli ad alta priorità per sfruttare efficacemente l’IA

In futuro, gli analisti di Gartner prevedono che i team di finanza e contabilità assomiglieranno di più alle organizzazioni di sviluppo software e, di conseguenza, i CFO dovrebbero iniziare a introdurre nei loro team alcuni aspetti di questo cambiamento di paradigma. Ci sono tre ruoli che giocheranno un ruolo fondamentale nei team finanziari del futuro:

cfo ia

  • Citizen Data Scientist – Si tratta dell’attuale personale di finanza e contabilità che apprenderà le competenze di base della scienza dei dati per poter automatizzare le attività e prendere decisioni migliori. I citizen data scientist non avranno le competenze necessarie per costruire soluzioni complesse che vadano oltre il loro ambito di lavoro immediato. Avranno quindi bisogno di aiuto per costruire soluzioni di livello professionale.
  • Centro di eccellenza – Si tratta di ruoli nuovi per un’organizzazione e sono composti da professionisti tecnici in grado di costruire e mantenere soluzioni di IA tecnicamente solide. Si tratta di data scientist professionisti, ingegneri del software, ingegneri dei dati, statistici e altri ruoli finanziari non tradizionali. Un centro di eccellenza spesso inizia con un solo data scientist professionista e cresce con la domanda.
  • Leadership aziendale – La creazione di un team finanziario nel segno dell’IA richiede che i leader riescano a bilanciare le sfide dell’introduzione di nuove competenze e processi, assicurandosi che l’organizzazione continui a supportare le operazioni aziendali quotidiane.

Il ciclo di apprendimento uomo-macchina

Sfruttando i punti di forza complementari delle persone e dell’IA, i team finanziari possono costruire una partnership collaborativa in un ciclo di apprendimento uomo-macchina in cui ognuno fa affidamento sull’altro. Questo ciclo stabilisce un nuovo modello di lavoro che sfrutta la potenza dell’IA senza eliminare le persone dall’equazione.

“Il ciclo formalizza le responsabilità di ciascuno in modo che i leader non facciano eccessivo affidamento sulle macchine o deleghino le responsabilità umane alle macchine. Il ciclo assicura che il feedback e il giudizio umano rimangano al centro dell’attenzione. Bisogna sfruttare l’IA per quello che sa fare meglio, ovvero automatizzare le attività manuali”, conclude McDonald. “Solo sfruttando i punti di forza sia delle persone, sia delle nuove macchine, le organizzazioni possono raggiungere nuovi livelli di produttività e valore senza grandi rischi”.