Talousjohtajat ottavat tekoälyn käyttöön, mutta tuotto jää haaveeksi

Tämä epätasapaino on keskeinen syy pysyvään ROI-kuiluun. Monet taloushallinnon organisaatiot rahoittavat pieniä tehokkuusparannuksia samalla, kun alisijoittavat tekoälysovelluksiin, jotka on suoraan sidottu liikevaihdon kasvuun, strategiseen päätöksentekoon ja kilpailukyvyn erottautumiseen . Gartnerin viesti oli suora: talousjohtajat ovat sekoittaneet tekoälyn käyttöönoton arvonluontiin, ja tämä ajattelutapa on muutettava pikaisesti .

Kolmivaiheinen tiekartta taloushallinnon tekoälylle

Auttaakseen talousjohtajia pakenemaan pilottiloukkua ja rakentamaan kohti merkityksellisiä tuottoja, Gartner suositteli jäsenneltyä kolmiosaista lähestymistapaa :

1. Aseta visio ja arvioi kypsyys — Talousjohtajien on ensin määriteltävä selkeä visio sille, miltä tekoälyavusteinen taloushallinto näyttää. Vision tulee vastata kolmeen kysymykseen: mikä on haluttu lopputila, miten tekoäly auttaa saavuttamaan yrityksen tavoitteet ja mitä konkreettista arvoa tekoäly tuottaa liiketoiminnalle? Tämän jälkeen kypsyysarviointi auttaa tunnistamaan ne osaamisvajeet, jotka on kurottava umpeen ennen kuin tekoäly voi tuottaa tuota arvoa .

2. Rakenna tiekartta — Kun visio ja kypsyyden lähtötaso ovat selvillä, talousjohtajien tulee muuntaa ne konkreettiseksi tiekartaksi tekoälyn käyttöönotolle. Tämän tiekartan on katettava kulttuuri, hallinto, osaaminen ja data – ei pelkkä teknologia – ja sen tulee tunnistaa keskitetty salkku käyttötapauksia, jotka priorisoidaan, pilotoidaan ja lopulta skaalataan .

3. Toteuta ja skaalaa käyttötapauksia — Viimeisessä vaiheessa siirrytään suunnittelusta kurinalaiseen toteutukseen. Sen sijaan, että jahdattaisiin kymmeniä irrallisia pilotteja, taloushallinnon tiimien on skaalattava pienempi määrä priorisoituja käyttötapauksia, joilla on selkeä polku toteutuneeseen liiketoiminta-arvoon .

Varo "vahinkotehdasta" – liian monta pilottia

Yksi Gartnerin terävimmistä varoituksista symposiumissa kohdistui yleiseen epäonnistumisen malliin: "vahinkotehtaaseen" (accidental factory). Tämä syntyy, kun organisaatiot kohtelevat tekoälyä yksittäisten työkalujen kokoelmana eivätkä yhteenliitettynä järjestelmänä, mikä johtaa hallitsemattomaan pilottien leviämiseen ilman selvää polkua tuotantoon .

Luvut korostavat ongelman vakavuutta. Gartneriin linkittyvässä materiaalissa symposiumissa esitettiin, että 59 % tekoälyhankkeista ei koskaan päädy tuotantoon, jättäen potentiaalisen arvon pysyvästi pilottivaiheeseen . Gartner neuvoi talousjohtajia rajoittamaan aktiivisten pilottien määrää, keskittymään käyttötapauksiin, joissa data on helposti saatavilla ja arvo realisoituu nopeasti, sekä rakentamaan hallittuja, integroituja tekoälyjärjestelmiä, jotka voivat oikeasti skaalautua .

Älä odota tehokkuutta tavoitellaksesi korkeamman arvon tuloksia

Ehkä Gartnerin vastoin intuitiivisin neuvo oli, että tuottavuuslähtöisiä tehokkuuskäyttötapauksia ei tulisi kohdella edellytyksenä korkeamman arvon tekoälytavoitteille. Analyytikkotalo kehotti talousjohtajia katsomaan olemassa olevien tehtävien automatisoinnin yli ja sijoittamaan suoraan käyttötapauksiin, jotka on sidottu merkityksellisiin liiketoimintaongelmiin – vaikka nuo projektit vaikuttaisivat riskialttiimmilta tai vaikeammilta mitata perinteisillä ROI-kaavoilla .

Symposiumissa puhuessaan Gartnerin analyytikot käskivät talousjohtajia lopettamaan yhden ainoan ROI-kaavan metsästämisen ja sen sijaan rakentamaan tasapainoisen tekoälysalkun: tuottavuuskäyttötapauksia rutiinitehtäviin, kohdennettuja prosessiparannuksia optimoimaan tiettyjä työnkulkuja ja valikoituja transformatiivisia "vetoja", jotka voivat muuttaa liiketoimintamalleja . Gartnerin käyttämä matkustusanalogia oli mieleenpainuva: rutiinimatkat (tuottavuushyödyt), kohdistetut tutkimusretket (prosessiparannukset) ja kunnianhimoiset löytömatkat (transformaatio) kaikki kuuluvat salkkuun, mutta ne palvelevat täysin eri tarkoituksia ja vaativat erilaisia arviointikriteereitä .

Tiekartan taustalla oleva kypsyysviitekehys

Gartnerin kolmivaiheisen tiekartan taustalla on laajempi joukko tekoälyn kypsyyden ulottuvuuksia, jotka menevät paljon yksinkertaisia käyttöönottomittareita pidemmälle. Viitekehys kattaa seitsemän osaamisaluetta: strategia, arvo, organisaatio, ihmiset ja kulttuuri, hallinto, tekninen toteutus (engineering) ja data .

Talousjohtajille käytännön johtopäätös on selvä. Organisaatio ei voi vain ostaa tekoälytyökaluja ja julistautua kypsäksi. Todellinen edistyminen vaatii systemaattisia investointeja kaikilla seitsemällä ulottuvuudella – liiketoimintaan linjautuvan tekoälystrategian rakentamista, datan asianmukaista hallintaa, olemassa olevan taloushallinnon henkilöstön täydennyskoulutusta ja sellaisten organisaatiorakenteiden luomista, jotka tukevat tekoälyä laajassa mittakaavassa, eivät vain eristetyissä kokeiluissa . Gartner huomautti, että parhaita tuottoja nähneet organisaatiot eivät olleet niitä, jotka käyttivät eniten rahaa, vaan niitä, jotka olivat ottaneet tekoälyn käyttöön määrätietoisesti asiakas-, tuote- ja päätöksentekokäyttötapauksissa .

Symposiumin lopputulema: taloushallinto on omaksunut tekoälyn nopeammin kuin se on oppinut hyötymään siitä. Kuilun umpeen kuromiseksi talousjohtajien on tasapainotettava menonsa uudelleen, luotava rakennetta tekoälysalkkuihinsa ja mitattava menestystä toteutuneilla liiketoiminnan tuloksilla – ei sillä, kuinka monta työkalua on otettu käyttöön.