केवल 7% CFO को AI से ऊंचा रिटर्न, 84% खर्च निशाने से भटका

वित्त विभागों ने AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) को हाथों-हाथ अपनाया, लेकिन उसे मुनाफे में बदलने का तरीका बहुत कम लोगों को आया। 2026 के गार्टनर फाइनेंस सिम्पोजियम/एक्सपो में विश्लेषकों ने एक साफ तस्वीर पेश की: वित्तीय कामकाज में AI का इस्तेमाल तो जोरों पर है, लेकिन ठोस नतीजे अब भी नदारद हैं । चर्चा का केंद्र बिंदु एक चौंकाने वाला आंकड़ा था—वित्तीय संचालन में AI से ऊंचा रिटर्न (ROI) पाने वाले CFO (मुख्य वित्तीय अधिकारी) केवल 7% हैं ।

AI को अपनाने और उससे मिलने वाले मूल्य के बीच इतना बड़ा फासला क्यों है? गार्टनर के अनुसार, इसका जवाब इस बात में छिपा है कि संगठन अपना AI बजट कहां खर्च कर रहे हैं।

खर्च का असंतुलन जो ROI के अंतर को समझाता है

गार्टनर ने पाया कि वित्त टीमों का AI निवेश गंभीर रूप से गलत दिशा में जा रहा है। फिलहाल, वित्तीय AI खर्च का 84% हिस्सा व्यक्तिगत उत्पादकता और प्रक्रिया सुधारों पर लगता है—जैसे नियमित रिपोर्टों को ऑटोमेट करना या व्यक्तिगत वर्कफ़्लो को तेज़ करना । इसके विपरीत, केवल 16% खर्च ही उन उच्च-मूल्य वाले उपयोग मामलों पर जाता है जो व्यावसायिक परिणामों को बुनियादी तौर पर बदल सकते हैं, जैसे उत्पाद नवाचार या ग्राहक वृद्धि की पहल ।

यही असंतुलन ROI के फासले की मूल वजह है। कई वित्त संगठन थोड़ी-बहुत दक्षता बढ़ाने पर तो पैसा लगा रहे हैं, लेकिन ऐसे AI अनुप्रयोगों पर खर्च नहीं कर रहे जो सीधे राजस्व वृद्धि, रणनीतिक निर्णयों और प्रतिस्पर्धी विशिष्टता से जुड़े हैं । गार्टनर का संदेश सीधा था: CFO AI को इस्तेमाल करने भर को ही मूल्य सृजन मानने की भूल कर रहे हैं, और इस सोच को तुरंत बदलने की ज़रूरत है ।

वित्तीय AI के लिए तीन-चरणीय रोडमैप

CFO को पायलट प्रोजेक्ट के जाल से निकालकर सार्थक रिटर्न की ओर ले जाने के लिए, गार्टनर ने एक संरचित तीन-चरणीय दृष्टिकोण सुझाया :

1. दृष्टि निर्धारित करें और परिपक्वता का आकलन करें — वित्त प्रमुखों को सबसे पहले AI-सक्षम वित्त विभाग कैसा दिखना चाहिए, इसके लिए एक स्पष्ट दृष्टि तय करनी होगी। यह दृष्टि तीन सवालों का जवाब दे: अंतिम लक्ष्य क्या है, AI उद्यम के उद्देश्यों को पाने में कैसे मदद करेगा, और वित्तीय AI व्यवसाय को क्या मूल्य देगा? परिपक्वता के आकलन से उन क्षमता अंतरालों की पहचान होती है जिन्हें AI के मूल्य देने से पहले भरना ज़रूरी है ।

2. रोडमैप तैयार करें — जब दृष्टि और परिपक्वता का आधार स्पष्ट हो जाए, तो CFO को इसे वित्तीय AI अपनाने के एक ठोस रोडमैप में बदलना चाहिए। यह रोडमैप संस्कृति, प्रशासन, कौशल और डेटा—सिर्फ तकनीक नहीं—सभी को अपने दायरे में लेता है, और इसमें प्राथमिकता देने, परीक्षण करने और अंततः बड़े पैमाने पर लागू करने के लिए कुछ चुनिंदा उपयोग मामलों का पोर्टफोलियो शामिल होना चाहिए ।

3. उपयोग मामलों को अमल में लाएं और स्केल करें — अंतिम चरण योजना से हटकर अनुशासित कार्यान्वयन पर जोर देता है। दर्जनों असंबद्ध पायलटों के पीछे भागने के बजाय, वित्त टीमों को प्राथमिकता वाले उन गिने-चुने उपयोग मामलों को बड़े पैमाने पर लागू करना चाहिए जिनमें ठोस व्यावसायिक मूल्य दिखने का स्पष्ट रास्ता हो ।

'एक्सीडेंटल फैक्ट्री' और बहुत सारे पायलट प्रोजेक्ट से सावधान रहें

गार्टनर ने संगोष्ठी में एक आम विफलता पैटर्न पर सबसे तीखी चेतावनी दी: "एक्सीडेंटल फैक्ट्री"। यह तब होता है जब संगठन AI को एक आपस में जुड़ी प्रणाली के बजाय अलग-अलग उपकरणों का संग्रह मानते हैं, जिससे पायलट प्रोजेक्ट्स की अनियंत्रित बाढ़ आ जाती है जिन्हें उत्पादन तक ले जाने का कोई रास्ता नहीं दिखता ।

आंकड़े समस्या की गंभीरता को रेखांकित करते हैं। सिम्पोजियम में गार्टनर से जुड़ी सामग्री में प्रस्तुत आंकड़ों के अनुसार, 59% AI पहलकदमियां उत्पादन तक पहुंचने में विफल रहती हैं, जिससे संभावित मूल्य हमेशा के लिए पायलट चरण में ही बंद रह जाता है । इसलिए, गार्टनर ने CFO को सक्रिय पायलटों की संख्या सीमित करने, ऐसे उपयोग मामलों पर फोकस करने जिनका डेटा सुलभ हो और जल्दी परिणाम दे सकें, और ऐसी AI प्रणालियां विकसित करने की सलाह दी जो शासित और आपस में जुड़ी हों और स्केल करने लायक हों ।

दक्षता के लिए उच्च-मूल्य वाले परिणामों का इंतजार न करें

गार्टनर की शायद सबसे चौंकाने वाली राय यह थी कि उत्पादकता-केंद्रित दक्षता वाले उपयोग मामलों को उच्च AI परिणामों की खोज के लिए पूर्व शर्त नहीं माना जाना चाहिए। फर्म ने स्पष्ट रूप से CFO से मौजूदा कार्यों के स्वचालन से परे देखने और सीधे ठोस व्यावसायिक समस्याओं से जुड़े उपयोग मामलों में निवेश करने का आग्रह किया—भले ही वे परियोजनाएं जोखिम भरी लगें या पारंपरिक ROI फॉर्मूले से मापना कठिन हो ।

सिम्पोजियम में बोलते हुए, गार्टनर विश्लेषकों ने CFO से एक ही ROI फॉर्मूला खोजना बंद करने और इसके बजाय AI दांवों का एक संतुलित पोर्टफोलियो तैयार करने को कहा: नियमित कार्यों को स्वचालित करने वाले उत्पादकता उपयोग मामले, विशिष्ट प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने वाले लक्षित सुधार, और व्यवसाय मॉडल को बदलने वाले चुनिंदा परिवर्तनकारी प्रयास । गार्टनर ने जो यात्रा का उपमान इस्तेमाल किया वह यादगार था: नियमित सफर (उत्पादकता लाभ), लक्षित अभियान (प्रक्रिया सुधार), और महत्वाकांक्षी यात्राएं (बदलाव) सभी को पोर्टफोलियो में जगह मिलनी चाहिए, लेकिन उनके उद्देश्य बिल्कुल अलग हैं और उनके मूल्यांकन के मापदंड भी अलग होने चाहिए ।

रोडमैप की नींव: परिपक्वता का ढांचा

गार्टनर के तीन-चरणीय रोडमैप की बुनियाद में AI परिपक्वता के व्यापक आयाम हैं जो केवल अपनाने के आंकड़ों से कहीं आगे जाते हैं। यह ढांचा सात सक्षमता क्षेत्रों को कवर करता है: रणनीति, मूल्य, संगठन, लोग और संस्कृति, प्रशासन, इंजीनियरिंग, और डेटा ।

CFO के लिए इसका व्यावहारिक अर्थ स्पष्ट है। कोई संगठन सिर्फ AI उपकरण खरीदकर परिपक्वता घोषित नहीं कर सकता। असली प्रगति के लिए सभी सात आयामों पर व्यवस्थित निवेश की जरूरत होती है—व्यवसाय से जुड़ी AI रणनीति बनाना, डेटा का सही प्रशासन, मौजूदा वित्तीय प्रतिभा को कुशल बनाना, और ऐसे संगठनात्मक ढांचे बनाना जो AI को अलग-थलग प्रयोगों के बजाय बड़े पैमाने पर सपोर्ट करें । गार्टनर ने नोट किया कि सबसे मजबूत रिटर्न दिखाने वाले संगठन वे थे जिन्होंने ग्राहक, उत्पाद और निर्णय-निर्माण से जुड़े उपयोग मामलों में जानबूझकर AI लगाया था, न कि वे जो सबसे अधिक पैसा खर्च कर रहे थे ।

सिम्पोजियम का सार यही है: वित्त जगत ने AI को मुनाफा कमाने के तरीके सीखने से ज्यादा तेज़ी से अपना लिया है। इस अंतर को पाटने के लिए CFO को खर्च का संतुलन ठीक करना होगा, AI पोर्टफोलियो को अनुशासन देना होगा, और सफलता इस बात से मापनी होगी कि वास्तव में कितने व्यावसायिक परिणाम सामने आए—न कि इससे कि कितने उपकरण लगा दिए गए।