Manuel iş ve süreçlerden yardımcı pilotlara ve ardından ajanlara geçiş, iş yapış şekillerinde köklü bir değişim anlamına geliyor. Artık işletmeler, görevleri yerine getirebilen, kararlar alabilen ve kurumsal iş akışları genelinde faaliyet gösterebilen sistemlere gerçek sorumluluk verebiliyor. Bu vaat güçlü olsa da risk de bir o kadar gerçek. Çoğu şirket için zorluk artık yapay zekayı benimseyip benimsememek değil, temel iş akışları ve kilit kararlar üzerindeki kontrolü kaybetmeden ve tüm işe ek risk yaratmadan bunu nasıl yapacağı.
Finans alanında bu gerilim özellikle belirgin. Yapay zeka, analiz, tahmin ve raporlamada değerini zaten kanıtladı. Ancak asıl fırsat, tahsilat, ödeme taraması ve iş akışı, nakit uygulaması ve risk yönetimi gibi süreçlerde yatıyor. Bunlar, nakit akışını, işletme sermayesini ve finansal risk yönetimini doğrudan etkileyen iş akışları. Aynı zamanda, hata maliyeti çok yüksek olduğu için özerkliğin ölçeklendirilmesinin en zor olduğu alanlar.
Erken denemeleri aracı kuruluştan ayıran şey yönetişimdir. Ajanlara ve aracı iş akışlarına iş atamak, net kurallar, tanımlanmış karar yetkileri ve eylemlerin nasıl ve neden yapıldığına dair tam görünürlük gerektirir. Bu olmadan yapay zeka, bir değer kaynağı olmaktan çıkıp başka bir risk katmanı haline gelir. Birçok kuruluş, özerkliğin ve aracı yapay zekanın uygulanmasının beklenenden daha zor olduğunu burada öğreniyor. Bunun nedeni, modellerin yetersiz olmasından çok (her ne kadar sürekli gelişiyor olsalar da) kurumsal sistemlerin, verilerin ve kontrollerin yapay zekaya geçişi destekleyecek şekilde inşa edilmemiş olmasıdır.
Bu durumda ileriye giden yol, tam özerklikten ziyade kontrollü özerkliktir.
Önde gelen kuruluşlar, teknolojiyi temel süreçlerin üzerine katmanlamak yerine yapay zekayı doğrudan iş akışlarına entegre ediyor. Bu modelde ajanlar bağımsız olarak değil, işletme tarafından belirlenen politikalar, eşikler ve onaylar tarafından yönlendirilen tanımlanmış süreçler dahilinde çalışır. Her eylem izlenebilir, denetlenebilir ve finansal kontrollerle uyumludur. Bu, yapay zekayı içgörü sağlayan bir araçtan, yapılması gereken işi etkin bir şekilde yerine getirebilen bir şeye dönüştürür. Bu senaryoda yapay zeka, önemli olan metrikleri etkileyebilir.
Bu ilerlemeyi CFO Yapay Zeka Olgunluk Modeli aracılığıyla net bir şekilde görüyoruz. Çoğu kuruluş, teknolojinin bireylerin görevleri daha verimli tamamlamasına yardımcı olduğu yardımcı yapay zeka ile başlar. Buradan itibaren iş akışları daha otomatik hale gelir ancak yine de kilit noktalarda insan müdahalesi gerektirir. Bir sonraki aşama, sistemlerin istisnaları çözebildiği, harekete geçebildiği ve tanımlanmış güvenlik önlemleri dahilinde çalışabildiği aracı yürütmeyi başlatır. Nihai hedef, yapay zekanın nakit akışı, risk maruziyeti ve operasyonel verimlilik gibi temel metrikleri sürekli olarak optimize ettiği sonuç odaklı finanstır.
Her aşamada insan çalışanın rolü değişir. Odak noktası, günlük işleri yapmaktan kuralları tanımlamaya, sonuçları izlemeye ve performansı kontrol etmeye kayar. Finans fonksiyonları bunu, insanları süreçten çıkarmak yerine çalışanların oynadığı rolleri yükseltmek olarak düşünmelidir.
İlerleme kaydeden şirketler, sırf bir kutuyu işaretlemek veya gösterişli bir basın açıklaması yapmak için özerkliğin peşinden koşmuyor. Bu işletmeler, yüksek değerli kullanım durumlarıyla başlayarak ve kademeli olarak ölçeklendirerek iş akışlarını yeniden tasarlıyor. Sistemler arasında veri bağlantısı kuruyor, yapay zekayı kararların alındığı yere yerleştiriyor ve yönetişimin en başından itibaren iş akışlarına yerleştirilmesini sağlıyor.
Aracı kuruluş, yapay zekanın ne kadar iş yapabildiğiyle değil, kuruluşların riski artırmadan istenen sonuçları elde etmek için yapay zekaya ne kadar güven duyabildiğiyle tanımlanacak.
