Kennisbank

Przygotowanie odporności finansowej na AI: na czym polega ta praca

Co mierzy ten wymiar

Odporność finansowa dotyczy zdolności organizacji do amortyzowania wstrząsów bez zatrzymania ambicji: wahań w przychodach, nieprzewidzianych kosztów, opóźnień w projektach, które kosztują pieniądze zanim zaczną je przynosić. Jako wymiar gotowości w teście ambicji odporność finansowa mierzy coś konkretnego: czy funkcja finansowa jest w stanie na czas przewidzieć i udźwignąć scenariusze związane z ambicją zakładającą pracę AI.

To coś innego niż zdrowy bilans. Ambicja, która zakłada pracę AI, zmienia wzorzec kosztów: mniej zmiennych kosztów pracy w niektórych procesach, więcej inwestycji w technologię i nadzór, i inny rytm wydatków z góry względem korzyści później. Odporność finansowa jako capability oznacza, że organizacja potrafi ten wzorzec przeliczyć, monitorować i korygować, zanim stanie się problemem, a nie dopiero po fakcie.

Skąd bierze się ta zmiana

W części działalności operacyjnej jest to już praktyka. Cykle raportowania, uzgodnienia (reconciliacje), prognozowanie przepływów pieniężnych na podstawie historycznych wzorców: to zadania, w których AI potrafi obsłużyć większość obliczeń, a kontroler zatwierdza lub odrzuca wynik z uzasadnieniem. W innych częściach funkcji finansowej sytuacja wygląda inaczej. Planowanie scenariuszowe przy niepewności strategicznej, ocena między przestrzenią inwestycyjną a ryzykiem, rozmowa z bankiem lub radą nadzorczą o odporności w obliczu niepowodzeń: to pozostaje pracą ludzką, ponieważ wymaga osądu, który nie wynika z danych historycznych.

Różnica między firmami, które już tak się organizują, a tymi, które tego nie robią, nie leży w dostępności narzędzi. Leży w tym, czy dane i procesy leżące u podstaw są już tak zorganizowane, że system może zrobić z nimi coś wiarygodnego. Organizacja, w której liczby pochodzą z pojedynczych arkuszy kalkulacyjnych i gdzie zamknięcia opierają się na indywidualnej wiedzy, może mieć taką samą ambicję jak organizacja z bieżąco aktualną administracją finansową, ale gotowość do faktycznego wdrożenia pracy AI zasadniczo się różni.

Jak klient odczuwa różnicę

Dostrzegalna różnica nie leży w rocznym sprawozdaniu finansowym. Leży w tempie, w jakim zarząd może odpowiedzieć na pytanie. Przy niskiej gotowości zajmuje dni, zanim wiadomo, co słabszy miesiąc oznacza dla reszty roku, ponieważ liczby muszą być zebrane i zinterpretowane przez ludzi, którzy muszą znaleźć na to czas. Przy wyższej gotowości odpowiedź pojawia się szybciej, ponieważ część zbierania i podsumowywania została już przeniesiona, a pozostały czas ludzki idzie na osąd, a nie na sumowanie.

To oszczędza nie tylko czas. Zmienia też, czego oczekuje się od funkcji finansowej. Godziny, które wcześniej szły na sporządzanie zestawień, uwalniają się na ich ocenę. Czy uwolniona w ten sposób capacity zostanie wykorzystana na więcej scenariuszy, na wcześniejszą interwencję przy odchyleniach, czy na coś innego, to wybór, który należy do samej organizacji.

Gdzie kryje się ta praca

Gotowość w tym wymiarze zależy od kilku rzeczy, których trudno upiększyć. Czy dane finansowe znajdują się w miejscu, gdzie system może je spójnie odczytać, czy też są rozproszone w plikach z własnymi konwencjami. Czy założenia stojące za prognozą zostały jasno wyrażone, czy też tkwią w głowie jednego kontrolera. Czy istnieje udokumentowany proces dotyczący tego, co się dzieje, gdy scenariusz przekracza określony próg, czy też jest to za każdym razem wymyślane na nowo.

Dotyczy to również sposobu podejmowania decyzji: kto może zatwierdzić inwestycję na podstawie prognozy wygenerowanej przez AI, i kiedy musi to jawnie przejąć osąd człowieka. To pytanie o prawa decyzyjne, nie tylko o technikę, i tak też powinno być traktowane. To, jak strategia i governance mają się do przejęcia pracy decyzyjnej przez AI, jest w tym względzie kwestią pokrewną, a odpowiedź na nią współdecyduje o tym, czy odporność finansowa jako wymiar może stać niezależnie, czy raczej czeka na inne capabilities.

Co się zmienia, gdy ta praca się przesuwa

Gdy zbieranie i podsumowywanie danych finansowych w dużej mierze trafi do AI, zmienia się profil tego, czego oczekuje się od funkcji finansowej. Mniej potrzeba ręcznego przetwarzania, a więcej ludzi, którzy wiedzą, kiedy wynik jest nieprawidłowy i dlaczego. To zmiana w umiejętnościach, niekoniecznie automatycznie w liczbie osób: co pracodawca z tym zrobi, podlega jego własnym wymogom prawnym i nie jest pytaniem, na które odpowiada ta strona.

Co można odpowiedzieć: która część pracy finansowej w tej konkretnej firmie faktycznie może zostać przejęta, zależy od jakości procesów leżących u podstaw, nie od samej ambicji. Na to pytanie odpowiada się zadanie po zadaniu za pomocą skanu pracy FTE TO AI. A ponieważ odporność finansowa nie jest oderwana od tego, jak zorganizowane są procesy, warto też przyjrzeć się temu, jak procesy i operacje mają się do pracy przejmowanej przez AI, oraz temu, co target operating model w prostych słowach właściwie opisuje.

Co można zrobić już teraz

Pytanie, ile kosztuje przygotowanie odporności finansowej na AI, nie ma stałej odpowiedzi: zależy od tego, gdzie obecnie znajdują się dane, jak zorganizowane są procesy i jaka ambicja jest przyjęta. Pierwszy obraz tego daje bezpłatny test gotowości: osiem krótkich pytań, po jednym na wymiar, z wynikiem pokazującym, gdzie jesteście Państwo najdalej, a gdzie najmniej daleko. Pełny test ambicji, z czterema warstwami i pięcioma confidence gates, jest w budowie. Kto już teraz chce wiedzieć, jakich capabilities potrzebuje własna organizacja dla postawionej ambicji, znajdzie tam punkt wyjścia.