Wdrożenie AI w finansach – Czy Twój zespół finansowy jest gotowy? – Model Gartnera 

To, co sprawia, że ten model jest użyteczny, to fakt, że nie pokazuje wyłącznie punktu docelowego. Pomaga także ocenić: 

• gdzie organizacja znajduje się dziś,  

• co jest potrzebne, by przejść dalej,  

• jakie ryzyka pojawiają się na każdym etapie.  

Każda faza daje nowe możliwości i nową wartość — ale też nowe zagrożenia, które mogą zahamować postęp, jeśli firma nie będzie przygotowana. 

Dwa tory, jedna strategia 

Kluczowy wniosek z badania jest taki, że najbardziej skuteczne zespoły finansowe nie wybierają pomiędzy szybkim osiąganiem efektów a długoterminową transformacją — realizują oba te cele jednocześnie. 

Podejście dwutorowe do AI w finansach pozwala jednocześnie odpowiadać na nowe wyzwania związane ze sztuczną inteligencją i tworzyć nową wartość: 

AI taktyczna 

Odnosi się do sztucznej inteligencji wbudowanej w kupowane platformy, która wspiera typowe operacje finansowe back-office. AI taktyczna oferuje stosunkowo szybki zwrot z inwestycji. Jednak powszechna dostępność takich rozwiązań nie daje przewagi konkurencyjnej i nie obejmuje tych elementów procesów finansowych, które realnie wyróżniają organizację. 

AI strategiczna

Opisuje dostosowane, niestandardowe rozwiązania oparte na AI, które odpowiadają na specyficzne potrzeby firmy i są budowane w oparciu o wewnętrzne kompetencje. Chociaż AI strategiczna wymaga dłuższego okresu inwestycji w ludzi i umiejętności, zwiększa długoterminową przewagę konkurencyjną organizacji. 

Czekanie z inwestycją w AI strategiczną do momentu opanowania AI taktycznej nie jest właściwym podejściem — oba kierunki należy rozwijać równolegle. 

To nie tylko problem technologiczny 

Możliwości techniczne są tylko jednym elementem układanki. 

Gartner wskazuje cztery obszary operacyjne…

które muszą rozwijać się równolegle, żeby AI rzeczywiście przynosiła trwałą wartość.

Kultura i przywództwo

Kultura organizacyjna jest jednym z najważniejszych wskaźników sukcesu. Firmy, które skutecznie wdrażają AI w finansach, ponad dwa razy częściej mają wysoki poziom akceptacji AI w zespołach. 

Zmiana wygląda zwykle tak: 

• początkowo dominuje sceptycyzm,  

• potem pojawia się większe zaufanie,  

• z czasem AI zostaje włączona do codziennej pracy i podejmowania decyzji.  

Strategia i governance

Strategia i governance wyznaczają kierunek wdrażania AI. Na początku governance często koncentruje się na ograniczaniu ryzyka i kontroli wykorzystania AI. 

W bardziej dojrzałych organizacjach przechodzi do etapu, w którym AI staje się obowiązkowym wsparciem dla: 

• celów zespołu finansowego,  

• celów całej organizacji.  

Kompetencje i organizacja

Rozwijanie kompetencji finansowych związanych z AI jest niezbędne, aby: 

• identyfikować dobre use case’y,  

• budować rozwiązania,  

• efektywnie z nich korzystać.  

Z czasem wpływa to również na strukturę organizacyjną. 

Proces zwykle wygląda tak: 

• najpierw organizacja działa „po staremu”,  

• potem rozwija nowe kompetencje,  

• następnie zaczyna stosować je w praktyce,  

• finalnie AI staje się częścią codziennej pracy.  

Oprogramowanie i dane

Skuteczna AI potrzebuje danych i odpowiednich systemów. Na początku organizacje korzystają z prostych funkcji AI dostępnych w istniejących platformach. Z czasem przechodzą do: 

• bardziej zaawansowanych integracji,  

• własnych aplikacji,  

• rozwiązań wykorzystujących konkretne przewagi firmy.  

Jeśli któryś z tych czterech obszarów rozwija się wyraźnie wolniej od pozostałych, może ograniczyć postęp całej organizacji — nawet jeśli reszta jest bardzo zaawansowana.  

Stawka jest wysoka — ale możliwości również 

Zespoły finansowe, które dobrze wdrażają AI, zyskują więcej niż tylko oszczędność czasu i kosztów. Na wyższych poziomach dojrzałości możliwe stają się m.in.: 

• pełna automatyzacja workflow finansowych,  

• analiza scenariuszy w czasie rzeczywistym,  

• szybsze podejmowanie decyzji,  

• większa skala działania bez proporcjonalnego zwiększania zespołu.  

To jednak nie odbywa się bez ryzyka. Raport wskazuje m.in. na: 

• shadow AI — pracowników korzystających z AI bez nadzoru,  

• ryzyka etyczne,  

• uprzedzenia modeli (bias),  

• błędne lub niewiarygodne wyniki.  

I podkreśla nie tylko, co może pójść źle — ale też jak wyprzedzić te problemy i im zapobiegać. 

Niezależnie od tego, czy Twoja organizacja dopiero zaczyna eksperymentować z AI, czy chce skalować już istniejące rozwiązania, model dojrzałości AI Gartnera dla finansów daje uporządkowaną i praktyczną ramę działania. 

Pomaga: 

• określić aktualny poziom,  

• zidentyfikować luki,  

• ustalić priorytety,  

• wdrażać AI z większą pewnością i kontrolą. 

Źródło: https://www.prophix.com/blog/finance-ai-maturity-model-gartner/