Hanya 7% CFO Lihat Pulangan AI Tinggi—Ini Yang Gartner Mahu Pemimpin Kewangan Perbaiki

Ketidakseimbangan ini adalah sebab asas jurang ROI berterusan. Banyak organisasi kewangan membiayai keuntungan kecekapan tambahan sambil kurang melabur dalam aplikasi AI yang terikat secara langsung dengan pertumbuhan hasil, pembuatan keputusan strategik, dan pembezaan kompetitif . Mesej Gartner adalah terus terang: CFO telah tersilap anggap pelaksanaan AI sebagai penciptaan nilai, dan kerangka fikir itu perlu diubah segera .

Peta jalan tiga fasa untuk AI kewangan

Untuk membantu CFO keluar dari perangkap projek perintis dan membina ke arah pulangan bermakna, Gartner mengesyorkan pendekatan tiga langkah berstruktur :

1. Tetapkan visi dan nilai kematangan — Pemimpin kewangan mesti terlebih dahulu menentukan visi yang jelas tentang rupa fungsi kewangan yang didayakan AI. Visi itu harus menjawab tiga soalan: apakah keadaan akhir yang diingini, bagaimana AI akan membantu mencapai objektif perusahaan, dan apakah nilai spesifik yang akan disampaikan AI kepada perniagaan? Penilaian kematangan kemudian membantu mengenal pasti jurang keupayaan yang mesti dirapatkan sebelum AI boleh menyampaikan nilai itu .

2. Bina peta jalan — Apabila visi dan garis dasar kematangan jelas, CFO harus menterjemahkannya ke dalam peta jalan konkrit untuk penggunaan AI kewangan. Peta jalan ini perlu merangkumi budaya, tadbir urus, kemahiran, dan data—bukan sekadar teknologi—dan harus mengenal pasti portfolio kes guna yang fokus untuk diutamakan, dirintis, dan akhirnya diskalakan .

3. Laksana dan skala kes guna — Fasa terakhir beralih dari perancangan kepada pelaksanaan berdisiplin. Daripada mengejar berpuluh-puluh projek perintis yang terputus, pasukan kewangan perlu menskalakan bilangan kes guna yang lebih kecil yang diutamakan dan mempunyai laluan jelas kepada nilai perniagaan yang direalisasikan .

Berhati-hati dengan 'kilang tidak sengaja' akibat terlalu banyak projek perintis

Salah satu amaran paling tajam Gartner di simposium itu ditujukan kepada corak kegagalan biasa: "kilang tidak sengaja." Ini berlaku apabila organisasi menganggap AI sebagai koleksi alat individu dan bukannya sistem yang saling berkaitan, menyebabkan percambahan projek perintis yang tidak terkawal tanpa laluan jelas ke pengeluaran .

Angka tersebut menekankan keseriusan masalah. Data yang dibentangkan dalam bahan berkaitan Gartner semasa simposium mencatatkan bahawa 59% inisiatif AI gagal sampai ke peringkat pengeluaran, meninggalkan nilai berpotensi terkunci secara kekal dalam fasa perintis . Sebaliknya, Gartner menasihatkan CFO untuk mengehadkan projek perintis aktif, fokus kepada kes guna dengan data yang boleh diakses dan masa-ke-nilai yang cepat, dan membina sistem AI bersepadu yang ditadbir urus dengan baik yang benar-benar boleh diskalakan .

Jangan tunggu kecekapan untuk mengejar hasil bernilai lebih tinggi

Mungkin nasihat Gartner yang paling berlawanan dengan intuisi ialah kes guna kecekapan yang didorong produktiviti tidak seharusnya dianggap sebagai prasyarat untuk mengejar hasil AI yang bernilai lebih tinggi. Firma itu secara jelas menggesa CFO untuk melihat melangkaui automasi tugasan sedia ada dan melabur secara langsung dalam kes guna yang terikat dengan masalah perniagaan material—walaupun projek tersebut kelihatan lebih berisiko atau lebih sukar diukur dengan formula ROI tradisional .

Bercakap di simposium itu, penganalisis Gartner memberitahu CFO supaya berhenti mencari formula ROI tunggal dan sebaliknya membina portfolio pertaruhan AI yang seimbang: kes guna produktiviti yang mengautomasikan tugas rutin, penambahbaikan proses bersasar yang mengoptimumkan aliran kerja spesifik, dan pertaruhan transformasi terpilih yang boleh membentuk semula model perniagaan . Analogi perjalanan yang digunakan Gartner sangat diingati: perjalanan rutin (keuntungan produktiviti), ekspedisi bersasar (penambahbaikan proses), dan pelayaran bercita-cita tinggi (transformasi) semuanya termasuk dalam portfolio, tetapi ia mempunyai tujuan yang sangat berbeza dan memerlukan kriteria penilaian yang berbeza .

Kerangka kematangan di sebalik peta jalan

Mendasari peta jalan tiga fasa Gartner adalah satu set dimensi kematangan AI yang lebih luas yang jauh melangkaui metrik penggunaan mudah. Kerangka itu merangkumi tujuh bidang keupayaan: strategi, nilai, organisasi, orang dan budaya, tadbir urus, kejuruteraan, dan data .

Bagi CFO, implikasi praktikalnya adalah jelas. Sesebuah organisasi tidak boleh hanya membeli alat AI dan mengisytiharkan kematangan. Kemajuan sebenar memerlukan pelaburan sistematik merentas kesemua tujuh dimensi—membina strategi AI yang selaras dengan perniagaan, mentadbir data dengan betul, meningkatkan kemahiran bakat kewangan sedia ada, dan mewujudkan struktur organisasi yang menyokong AI pada skala dan bukannya dalam eksperimen terpencil . Organisasi yang melihat pulangan terkuat, kata Gartner, adalah mereka yang menggunakan AI secara sengaja merentasi kes guna pelanggan, produk, dan pembuatan keputusan, bukan mereka yang sekadar membelanjakan wang paling banyak .

Inti pati simposium itu: kewangan telah mengguna pakai AI lebih cepat daripada mereka belajar untuk mendapat untung daripadanya. Merapatkan jurang memerlukan CFO untuk mengimbangi semula perbelanjaan, mengenakan struktur pada portfolio AI mereka, dan mengukur kejayaan melalui hasil perniagaan yang direalisasikan—bukan dengan berapa banyak alat telah digunakan.