אחד מכל ארבעה מנהלים: שגיאות בינה מלאכותית הגיעו עד לדירקטוריון

פער מסוכן נפער בין מידת האמון שמנהלים בכירים נותנים בבינה מלאכותית לבין מידת הצידוק לאותו אמון. על פי סקר אמצע השנה של Workiva לשנת 2026, שסקר 2,272 מנהלים מתחומי הפיננסים, הסיכון והקיימות לצד 367 משקיעים מוסדיים, רוב גדול של המנהלים מצהירים על בטחון בתוצר של AI – ובכל זאת, אחד מכל ארבעה כבר ראה שגיאות AI שחומקות ממערכי ההגנה ומגיעות עד לחברי דירקטוריון או לקהלים חיצוניים . הסקר, המכסה ארגונים בצפון אמריקה, אמריקה הלטינית, אירופה ואסיה-פסיפיק, חושף מערכת שבה הביטחון רץ הרבה לפני איכות הנתונים והבקרה .

אמון מנהלים מול מציאות בשטח

84% מהמנהלים שנסקרו אמרו שהם לפחות במידה מסוימת בטוחים בדיוק של פלט AI שנוצר ללא בדיקה אנושית . נתון זה מעיד על נוחות ארגונית רחבה עם הרעיון לתת ל-AI לטפל בחלקים ניכרים מעבודת הדיווח והניתוח.

אבל אותו סקר מגלה ש26% – אחד מכל ארבעה מנהלים – דיווחו שביקורות פנימיות זיהו שגיאות AI שהצליחו להגיע לקהלים חיצוניים או לחברי דירקטוריון . הפער הזה בין אמון מוצהר לבין כשלים מתועדים הוא הממצא המרכזי של הדו"ח.

ברברה לרסון, סמנכ"לית הכספים של Workiva, הציגה את הדברים בחדות: "אמון ב-AI ללא שליטה באיכות הנתונים הוא חבות, לא אסטרטגיה" .

איכות הנתונים – החוליה החלשה ביותר

פער האמון יושב על גבי בעיה בסיסית עוד יותר: איכות הנתונים. רק 11% מהמנהלים מאמינים שאיכות הנתונים בארגונם מספקת לשימוש ב-AI . 89% הנותרים מודים שהנתונים הבסיסיים שלהם אינם מוכנים לכלי ה-AI שהם כבר פורסים.

לאי-התאמה זו יש השלכות ממשיות. 71% מהמנהלים אמרו שאיכות נתונים ירודה השפיעה לפחות במידה מתונה על השימוש ב-AI בדיווח פיננסי ובדיווחי קיימות . ההשלכות המדווחות העיקריות של איכות נתונים ירודה הן החלטות תפעוליות שגויות או מעוכבות, ואחריהן קנסות רגולטוריים או צעדים משפטיים ואובדן אמינות מול משקיעים או מלווים .

המשקיעים עוקבים בדריכות

המשקיעים המוסדיים אינם נרגעים מביטחון המנהלים. 89% מהמשקיעים המוסדיים אמרו שהם מודאגים מדיוק התוכן שנוצר על ידי AI בגילויי דוחות כספיים של תאגידים . חשש זה מגיע לצד לחץ רגולטורי הולך וגובר להתייחס לתפוקות AI כרשומות הניתנות לביקורת ולא כטיוטות לא רשמיות .

95% מהמשקיעים המוסדיים מאמינים שמנהלים ממעיטים בהערכת הסיכון של נתוני דיווח כספי מקוטעים . לאורך זמן, נתונים חלשים או בלתי ניתנים לאימות עלולים לשחוק את האמינות מול בעלי העניין .

סדרי עדיפויות תשתיתיים: הדרך קדימה

המנהלים מגיבים במנדט תשתיתי ברור. הסקר מצא כי 96% מהמנהלים אמרו שיישור צוותי ההנהלה הבכירה הוא הכרחי לשבירת ממגורות הנתונים , ו-79% מתעדפים אוטומציה וממשל נתונים כדי לסגור פערי נתונים כלל-ארגוניים . רוב הארגונים מממנים את השינוי הזה באמצעות תמיכת IT ייעודית (73%) ותקציבים ייעודיים (71%) .

76% מצוותי הביקורת הפנימית כבר מעריכים באופן אקטיבי את מודלי ה-AI של הארגונים שלהם . מנהיגים עסקיים הסכימו כמעט פה אחד שהסמנכ"ל הכספים, המנמ"ר ומנהל הקיימות חייבים להתאחד כדי שממשל נתונים יצליח .

סדר העדיפויות התשתיתי עובר מ"ביצוע ל'תזמור'" . סמנכ"לי כספים מחפשים במיוחד פלטפורמות שישמשו כ"מערכת אמת" אחת – המבססות סוכני AI בסביבות נתונים ניתנות לאימות ורגולטוריות, שבהן כל פלט ניתן לאימות וכל גילוי ניתן להגנה .

סוכני AI נכנסים לזרם העבודה של הדיווח

במקביל לממצאי הסקר, Workiva השיקה שלושה סוכני AI ייעודיים המיועדים לפעול בתוך מסילות ביטחון הניתנות לביקורת: סוכן Tie-Out לבדיקות עקביות בדוחות כספיים, סוכן Benchmarking לניתוח גילויי עמיתים, וסוכן Sustainability Disclosure לעמידה בתקני ESRS ו-ISSB . סוכנים אלה משובצים בשכבת אינטליגנציה מתמשכת בשם Workiva Knowledge, המבססת את פלט ה-AI על הנתונים, ההוראות והתוכן של הארגון עצמו .

ארכיטקטורת נתיב הביקורת חשובה מכיוון שתפוקות AI בדיווחים כספיים מפוקחים הן כעת קטגוריית סיכון מוגדרת בדוח הפיקוח הרגולטורי השנתי של FINRA לשנת 2026 . הסיכון להזיה (Hallucination) הוא הגבוה ביותר במקום שבו ל-AI יש הכי הרבה מרחב לייצר נרטיב – פרשנות ההנהלה, הערות שוליים, ושפת ESG – שזה בדיוק השטח שסוכנים אלה נועדו לשמור עליו מעוגן בנתוני המקור .

שורה תחתונה

סקר אמצע השנה של Workiva לשנת 2026 מצייר תמונה של תעשייה שנעה מהר באימוץ AI אבל נעה לאט מדי ביסודות הנתונים ובמבני הממשל הדרושים כדי להפוך את האימוץ הזה לבטוח. המספרים חדים: 84% אמון, 26% שגיאות שנתפסו, 11% מוכנות נתונים, 89% דאגת משקיעים. סגירת הפער בין אמון ב-AI לבין שליטה ב-AI היא כעת האתגר המכונן עבור מנהיגי הפיננסים, הסיכון והקיימות.