Solo il 7% dei CFO ottiene un ROI elevato dall'AI: il monito di Gartner per colmare il gap di valore

Questo squilibrio è una delle ragioni fondamentali per cui il gap di ROI persiste. Molte organizzazioni finanziarie finanziano piccoli guadagni incrementali di efficienza, ma sotto-investono nelle applicazioni di AI che sono direttamente collegate alla crescita dei ricavi, al processo decisionale strategico e alla differenziazione competitiva . Il messaggio di Gartner è stato brutale: i CFO stanno confondendo la semplice adozione dell'AI con la creazione di valore, e questa mentalità deve cambiare urgentemente .

La roadmap in tre fasi per l'AI nella funzione finance

Per aiutare i CFO a uscire dalla trappola dei progetti pilota e a costruire un percorso verso ritorni significativi, Gartner ha raccomandato un approccio strutturato in tre passaggi :

1. Definire la visione e valutare la maturità — I leader finanziari devono innanzitutto delineare una visione chiara di come dovrebbe apparire una funzione finance potenziata dall'AI. Questa visione deve rispondere a tre domande: qual è lo stato finale desiderato, in che modo l'AI aiuterà a raggiungere gli obiettivi aziendali e quale valore specifico l'AI porterà al business? Una valutazione della maturità aiuta poi a identificare i gap di competenze che devono essere colmati prima che l'AI possa generare quel valore .

2. Costruire la roadmap — Una volta definiti la visione e il livello di maturità di partenza, i CFO devono tradurli in una tabella di marcia concreta per l'adozione dell'AI nella funzione finance. Questa roadmap deve abbracciare cultura, governance, competenze e dati — non solo tecnologia — e deve identificare un portafoglio mirato di casi d'uso da prioritizzare, testare e infine scalare .

3. Eseguire e scalare i casi d'uso — La fase finale sposta l'attenzione dalla pianificazione a un'esecuzione disciplinata. Invece di rincorrere dozzine di iniziative pilota scollegate, i team finance devono scalare un numero ridotto di casi d'uso prioritari che abbiano un chiaro percorso verso la realizzazione di valore di business .

Attenzione alla 'fabbrica accidentale' di troppi progetti pilota

Uno degli avvertimenti più taglienti di Gartner al simposio è stato rivolto a un modello di fallimento fin troppo comune: la "fabbrica accidentale". Questo fenomeno si verifica quando le organizzazioni trattano l'AI come un insieme di strumenti individuali piuttosto che come un sistema interconnesso, portando a una proliferazione incontrollata di progetti pilota senza un chiaro percorso verso la produzione .

I numeri sottolineano la gravità del problema. I dati presentati in materiale collegato a Gartner durante il simposio hanno rilevato che il 59% delle iniziative di AI non riesce ad arrivare in produzione, lasciando il valore potenziale bloccato permanentemente nella fase pilota . Invece di disperdere le energie, Gartner ha consigliato ai CFO di limitare i progetti pilota attivi, concentrarsi su casi d'uso con dati accessibili e un time-to-value rapido, e costruire sistemi di AI governati e integrati che possano effettivamente essere scalati .

Non aspettare l'efficienza per inseguire risultati di maggior valore

Forse il consiglio più controintuitivo di Gartner è stato che i casi d'uso basati sull'efficienza e la produttività non dovrebbero essere considerati un prerequisito per perseguire risultati di AI di maggior valore. L'azienda di analisi ha esortato esplicitamente i CFO a guardare oltre la semplice automazione dei compiti esistenti e a investire direttamente in casi d'uso legati a problemi di business concreti – anche se questi progetti appaiono più rischiosi o difficili da misurare con le formule tradizionali di ROI .

Parlando al simposio, gli analisti di Gartner hanno detto ai CFO di smettere di cercare un'unica formula di ROI e di costruire invece un portafoglio bilanciato di scommesse sull'AI: casi d'uso di produttività che automatizzano attività di routine, miglioramenti di processo mirati che ottimizzano flussi di lavoro specifici, e selettive scommesse trasformative che potrebbero rimodellare i modelli di business . L'analogia di viaggio usata da Gartner era memorabile: viaggi di routine (guadagni di produttività), spedizioni mirate (miglioramenti di processo) e viaggi ambiziosi (trasformazione) appartengono tutti al portafoglio, ma hanno scopi molto diversi e richiedono criteri di valutazione differenti .

Il quadro di maturità che sostiene la roadmap

A fondamento della roadmap in tre fasi di Gartner c'è un insieme più ampio di dimensioni di maturità dell'AI che vanno ben oltre le semplici metriche di adozione. Il quadro copre sette aree di competenza: strategia, valore, organizzazione, persone e cultura, governance, ingegneria e dati .

Per i CFO, l'implicazione pratica è chiara. Un'organizzazione non può semplicemente acquistare strumenti di AI e dichiararsi matura. Il progresso reale richiede un investimento sistematico in tutte e sette le dimensioni — costruire una strategia AI allineata al business, governare i dati in modo appropriato, migliorare le competenze dei talenti finanziari esistenti e creare strutture organizzative che supportino l'AI su larga scala piuttosto che in esperimenti isolati . Le organizzazioni che vedono i ritorni più forti, ha osservato Gartner, sono quelle che distribuiscono l'AI in modo intenzionale in ambiti legati a clienti, prodotti e processi decisionali, non quelle che semplicemente spendono più soldi .

La morale del simposio: la funzione finance ha adottato l'AI più velocemente di quanto abbia imparato a trarne profitto. Colmare il divario richiede che i CFO riequilibrino la spesa, impongano una struttura ai loro portafogli di AI e misurino il successo in base ai risultati di business realizzati — non a quanti strumenti sono stati distribuiti.