Multe organizații traversează o perioadă de entuziasm în jurul inteligenței artificiale, însă implementarea acestui tehnologie se lovește de bariere structurale semnificative. Deși consiliile de administrație și directorii financiari prioritizează adoptarea AI pentru a crește productivitatea, multe proiecte rămân la nivel de demonstrații impresionante. Problema principală nu este calitatea modelelor tehnologice, ci dificultatea de a scala experimentele de la faza de pilot la utilizarea reală în activitatea de zi cu zi a companiilor.
În funcțiile financiare, diferența dintre un experiment reușit și o transformare reală rezidă în accesul la date, procese și reguli de business. Multe departamente operează pe platforme construite acum 15 sau 20 de ani, precum SAP Business Warehouse, concepute pentru raportare, nu pentru a alimenta agenți AI. Logica de business este adesea ascunsă în fișiere Excel, interogări sau linii de cod vechi, iar definițiile indicatorilor diferă între echipe, lipsind contextul necesar pentru ca AI să funcționeze corect.
O arhitectură modernă de tip Data & AI nu ar trebui să reconstruiască logica de business la fiecare solicitare, ci să consume informații deja validate. Inteligența artificială nu trebuie să ghicească semnificația unui KPI sau modul de calcul al profitabilității, ci să utilizeze reguli și procese deja guvernate. Companiile trebuie să treacă la platforme de date pregătite pentru AI, care să ofere răspunsuri predefinite în cadrul arhitecturii organizaționale, evitând astfel interpretările eronate ale indicatorilor de performanță.
O organizație pregătită pentru AI necesită o sursă unică și credibilă pentru datele critice și indicatorii de performanță. Aceasta implică existența unor definiții comune și a unui cadru de guvernanță care să asigure consistența informațiilor între oameni și sisteme. Infrastructura trebuie să fie capabilă să gestioneze atât date structurate, cât și informații nestructurate, creând un mediu în care regulile de business sunt conectate, accesibile și de încredere pentru utilizatori și instrumente digitale.
În viitor, avantajul competitiv nu va apar din alegerea unui model AI mai performant, deoarece tehnologia va deveni accesibilă tuturor. Câștigătorii vor fi organizațiile care construiesc o fundație solidă, conectând AI cu date de încredere și procese controlate. Investițiile într-o arhitectură modernă aduc valoare imediată, îmbunătățind raportarea și planificarea chiar înainte de implementarea agenților AI, culminând cu un impact direct asupra performanței financiare și a profitului operațional (EBIT).
Transformarea digitală în sectorul financiar și operațional necesită o trecere de la simpla digitalizare a proceselor vechi la crearea unor ecosisteme de date integrate. În contextul economic actual, unde eficiența costurilor este critică, integrarea tehnologiilor emergente cu infrastructurile de raportare existente devine o necesitate strategică pentru orice director financiar care urmărește optimizarea rezultatelor de business pe termen lung.