Kun 7 % av finansdirektører ser høy AI-avkastning – her er det Gartner ba dem fikse

Finansavdelinger over hele verden har kastet seg over kunstig intelligens, men svært få har funnet ut hvordan de skal tjene penger på det. Under Gartner Finance Symposium/Xpo i 2026 malte analytikerne et dystert bilde: AI er bredt innført i finansfunksjonene, men målbar avkastning er fortsatt en sjelden vare . Statistikken som preget samtalene, var at bare 7 % av finansdirektørene rapporterte om høy avkastning fra AI i sine finansoperasjoner .

Hvorfor er det et så stort gap mellom bruk og verdi? Ifølge Gartner ligger svaret i hvordan organisasjoner velger å bruke AI-budsjettene sine.

Skjevfordelingen i pengebruken som forklarer avkastningsgapet

Gartner identifiserte en alvorlig feilallokering i måten finansteam investerer i AI. I dag går hele 84 % av AI-bruken i finans til individuell produktivitet og prosessforbedringer – oppgaver som å automatisere rutinerapporter eller gjøre enkeltpersoners arbeidsflyt raskere . Samtidig blir bare rundt 16 % av midlene rettet mot bruksområder med høyere verdi som faktisk endrer forretningsresultatene, slik som produktinnovasjon eller kundevekstinitiativer .

Denne ubalansen er en grunnleggende årsak til at avkastningsgapet vedvarer. Mange finansorganisasjoner finansierer små, trinnvise effektiviseringer mens de underinvesterer i AI-applikasjoner som er direkte knyttet til inntektsvekst, strategiske beslutninger og konkurransemessige fortrinn . Gartners budskap var brutalt ærlig: Finansdirektører har forvekslet AI-innføring med verdiskaping, og denne tankegangen må endres umiddelbart .

Veikartet i tre faser for finans-AI

For å hjelpe finansdirektører ut av pilot-fellen og mot meningsfull avkastning, anbefalte Gartner en strukturert tilnærming i tre steg :

1. Sett visjonen og vurder modenhet — Finansledere må først definere en tydelig visjon for hvordan en AI-drevet finansfunksjon skal se ut. Denne visjonen bør svare på tre spørsmål: Hva er den ønskede sluttilstanden? Hvordan vil AI hjelpe til med å nå virksomhetens mål? Og hvilken konkret verdi vil AI levere til forretningen? En modenhetsvurdering hjelper deretter med å identifisere kapabilitetshull som må tettes før AI kan levere denne verdien .

2. Bygg veikartet — Når visjonen og modenhetsgrunnlaget er klart, bør finansdirektørene oversette dette til et konkret veikart for AI-innføring i finans. Dette veikartet må dekke kultur, styring, ferdigheter og data – ikke bare teknologi – og bør identifisere en fokusert portefølje av bruksområder som skal prioriteres, piloteres og etter hvert skaleres .

3. Gjennomfør og skaler bruksområder — Den siste fasen går fra planlegging til disiplinert gjennomføring. I stedet for å jage dusinvis av usammenhengende piloter, må finansteam skalere et mindre antall prioriterte bruksområder som har en klar vei til realisert forretningsverdi .

Pass deg for den 'tilfeldige fabrikken' av for mange piloter

En av Gartners skarpeste advarsler under symposiet var rettet mot et vanlig feilmønster: den "tilfeldige fabrikken". Dette skjer når organisasjoner behandler AI som en samling av enkeltverktøy i stedet for et sammenkoblet system, noe som fører til ukontrollert spredning av piloter uten en klar vei til produksjon .

Tallene understreker alvoret i problemet. Data presentert i materiale knyttet til Gartner under symposiet viste at 59 % av AI-initiativene aldri når produksjonsstadiet, slik at potensiell verdi forblir permanent låst i pilotfasen . Gartner rådet i stedet finansdirektører til å begrense antallet aktive piloter, fokusere på bruksområder med tilgjengelige data og rask vei til verdi, og bygge styrte, integrerte AI-systemer som faktisk kan skaleres .

Ikke vent på effektivisering før du jakter på resultater med høyere verdi

Gartners kanskje mest kontraintuitive råd var at produktivitetsledede effektiviseringstiltak ikke bør behandles som en forutsetning for å satse på AI med høyere verdi. Firmaet oppfordret eksplisitt finansdirektører til å se forbi automatisering av eksisterende oppgaver og investere direkte i bruksområder knyttet til konkrete forretningsproblemer – selv om disse prosjektene ser mer risikable ut eller er vanskeligere å måle med tradisjonelle avkastningsformler .

Under symposiet fortalte Gartner-analytikere finansdirektørene at de måtte slutte å lete etter én enkelt avkastningsformel, og i stedet bygge en balansert portefølje av AI-spill: produktivitetsgevinster som automatiserer rutineoppgaver, målrettede prosessforbedringer som optimaliserer spesifikke arbeidsflyter, og selektive transformative spill som kan omforme forretningsmodeller . Gartners reiseanalogi var minneverdig: rutinemessige reiser (produktivitetsgevinster), målrettede ekspedisjoner (prosessforbedringer) og ambisiøse sjøreiser (transformasjon) hører alle hjemme i porteføljen, men tjener vidt forskjellige formål og krever ulike evalueringskriterier .

Modenhetsrammeverket bak veikartet

Under Gartners tre-trinns veikart ligger et bredere sett med AI-modenhetsdimensjoner som går langt utover enkle adopsjonsmålinger. Rammeverket dekker syv kapabilitetsområder: strategi, verdi, organisasjon, mennesker og kultur, styring, engineering og data .

For finansdirektører er den praktiske implikasjonen klar. En organisasjon kan ikke bare kjøpe AI-verktøy og erklære modenhet. Virkelig fremgang krever systematisk investering på tvers av alle syv dimensjoner – å bygge en forretningstilpasset AI-strategi, styre data på en ordentlig måte, videreutvikle eksisterende finanstalenter og skape organisasjonsstrukturer som støtter AI i skala i stedet for i isolerte eksperimenter . Organisasjonene som ser den sterkeste avkastningen, bemerket Gartner, var de som distribuerte AI målrettet på tvers av kunde-, produkt- og beslutningsrettede bruksområder, ikke de som bare brukte mest penger .

Symposiets kjernebudskap: finansavdelingene har tatt i bruk AI raskere enn de har lært å tjene penger på det. For å lukke gapet må finansdirektører omfordele pengebruken, innføre struktur i AI-porteføljene sine og måle suksess etter realiserte forretningsresultater – ikke etter hvor mange verktøy som er tatt i bruk.