Mistä talousjohtajien tulisi aloittaa tekoälyn kanssa — ja mitä heidän tulisi välttää

Toimittuaan erilaisissa talousjohdon tehtävissä Mitch Petracca perusti Forward Firmin, etätyönä toimivan CPA- ja neuvontapalvelun. Kun tekoäly sitten poisti hänen työnkulkujensa rajoitteet, hän rakensi Finsider.ai:n tukemaan toimintamalliaan.

Keskustelimme Mitchin kanssa siitä, miten tekoäly muuttaa talousalan ammattilaisten työtä. Hän kertoi, mistä kannattaa aloittaa ja milloin on syytä olla varovainen.

Kun tekoälymuutos käynnistyi

Nimeni on Mitch Petracca. Olen CPA, Forward Firmin toimitusjohtava osakas ja hiljattain perustamani Finsider.ai:n perustaja.

Lyhyesti kerrottuna urani alkoi PwC:llä, jossa huomasin nopeasti, kuinka paljon aikaa jopa huippuluokan tiimit käyttivät datan muokkaamiseen ennen kuin ne pystyivät neuvomaan asiakkaita. Tietojen puhdistaminen, täsmäyttäminen ja samojen analyysien rakentaminen alusta alkaen jokaisessa toimeksiannossa. Teknologia ei pystynyt ratkaisemaan tätä silloin; se oli yksinkertaisesti liiketoiminnan kustannus.

Kun lähdin ja perustin Forward Firmin, päätin rakentaa erilaisen yrityksen. Etätyö ensisijaisena toimintatapana, kevyt organisaatio ja toiminta, joka perustuu kokonaan vipuvaikutukseen. Tarjoamme yritysjärjestelyihin liittyvää neuvontaa, veropalveluita, kirjanpitoa ja noin 50 tuloksen laatua koskevaa toimeksiantoa vuodessa. Saavutamme tämän ilman sitä henkilöstömäärää, jota perinteinen yritys tarvitsisi, koska järjestelmällistämme kaiken aggressiivisesti.

Mutta noin kolmen vuoden jälkeen törmäsin jatkuvasti samaan seinään: markkinoiden työkalut eivät olleet suunniteltuja kaltaisillemme ammattilaisille. Ne oli tarkoitettu yritysten sisäisille FP&A-tiimeille. Niinpä rakensin työkalun, jonka olisin itse halunnut käyttööni. Tästä syntyi Finsider, tekoälypohjainen taloustiedon alusta, joka on suunniteltu muuttamaan sekavan asiakasdatan neuvontaan valmiiksi datapaketiksi murto-osassa aiemmasta ajasta.

Siitä tekoälymuutos käynnistyi omalta osaltani. Se ei ollut abstrakti asia. Se sai alkunsa siitä, kun näin tuntien katoavan työhön, jonka hyvin suunniteltu järjestelmä olisi voinut tehdä muutamassa minuutissa.

Näin pääset alkuun tekoälyn kanssa

Tekoäly on tehokertoja, ei itsessään muutosstrategia. Se tekee kaikesta, mitä sinulla jo on, nopeampaa, perusteellisempaa ja johdonmukaisempaa. Jos prosessisi on suunniteltu hyvin, tekoäly vahvistaa lopputulosta. Jos prosessisi ovat rikki, tekoäly kasvattaa virheellistä lopputulosta nopeammin ja suuremmassa mittakaavassa.

Siksi CFO:n ensimmäisen kysymyksen ei pitäisi olla se, mitä tekoälytyökalua käyttää. Sen pitäisi olla: "Mitä tarkalleen ottaen yritän tehdä nopeammin ja paremmin, ja onko kyseinen asia ylipäätään tekemisen arvoinen nopeammin ja paremmin?" CFO, joka automatisoi raportointiprosessin, jota kukaan ei lue, ei uudista taloushallintoa. Hän automatisoi kohinaa.

Tämä on tärkeää, koska useimmat taloushallinnon tekoälyhankkeet epäonnistuvat, ei siksi että teknologia olisi väärä, vaan koska ongelma määriteltiin väärin. Teknologia toimi täsmälleen suunnitellulla tavalla. Se vain optimoi väärää asiaa. Määrittele ennen aloittamista, miltä "parempi" näyttää lukuna: läpimenoaikana, tapahtumien kattavuutena, toimeksiantoa kohden tarvittavana henkilöstömääränä tai tilinpäätöksen valmistumiseen kuluvina päivinä. Jos et pysty nimeämään mittaria, jota olet muuttamassa, sinulla ei vielä ole hanketta. Sinulla on työkalu, joka etsii ongelmaa.

Kun olet määritellyt tämän, aloita yhdestä työnkulusta, osoita sen toimivuus kokonaan ja laajenna vasta sitten. Kun näet potentiaalin, houkutus rakentaa kaikki ensimmäisestä päivästä lähtien on suuri. Tämä heikentää tuotantovalmiutta, koska kaikki kestää kauemmin, kun rakennat liian laajalle alueelle kerralla. Valitse jotain, johon on selkeä oikea vastaus, jonka ajallinen kustannus on mitattavissa ja jonka onnistumisesta on ilmeinen näyttö. Ota se käyttöön, elä sen kanssa ja siirry sitten seuraavaan työnkulkuun.

En toiminut näin, ja hinnaksi tuli luottamus.

Miksi talousjohtajien kannattaa automatisoida 80 % ja pitää 20 % ihmisten tehtävänä

Sen suhteen, mitä ihmisten ja mitä tekoälyn pitäisi tehdä, hahmotan asian kerroksina. Vahvistustyö muodostaa alimman kerroksen, analyysi keskimmäisen ja harkinta ylimmän. Tekoäly hoitaa alimman kerroksen ja tukee keskimmäistä, mutta se ei koske ylintä kerrosta.

Tekoäly hoitaa siis tapahtumien luokittelun, kassavarojen täsmäytyksen, varianssianalyysin, poikkeamien merkitsemisen koko pääkirjassa, KPI-raportoinnin, myyntisaamisten ja ostovelkojen ikäanalyysit sekä datapaketin ensimmäisen version. Näissä tehtävissä nopeus ja kattavuus ovat tulkintaa tärkeämpiä. Kone pystyy käymään 100 prosenttia tapahtumista läpi 300 tarkistuskriteerin perusteella nopeammin ja johdonmukaisemmin kuin yksikään asiantuntija.

Hyödynnämme tekoälyä paljon myös yrityksen operatiivisella tasolla: jokaisen puhelun kokousmuistiinpanot ja asiakasyhteenvedot, päivittäisen kirjanpidon luokittelun siten, että luokittelemattomille erille on enintään 48 tuntia aikaa, sekä jokaisen QBO-tiedoston kuntopisteytyksen ennen kuin koskemme QoE-toimeksiantoon. Nämä ovat työnkulkujen automaatioita, eivät taloudellisia päätöksiä, mutta ne luovat edellytykset paremmille päätöksille.

Nimenomaisesti ihmisen tehtäviin kuuluvat jokainen QoE-johtopäätös, jokainen verotuksen hyväksyntä, jokainen oikaisua koskeva arvio ja jokainen asiakkaalle annettava suositus. CPA-lisenssi liittyy näihin tuotoksiin. Tekoäly voi tuoda tiedot esiin, merkitä poikkeamat ja suorittaa ensimmäisen tarkistuksen. Minä päätän, mitä se tarkoittaa ja mitä asialle tehdään.

Sama logiikka pätee hinnoitteluun ja kaupan rakenteeseen. Tekoäly voi antaa minulle vertailuyritysjoukon, katemittarin ja varianssianalyysin. Mutta sen määrittäminen, onko asiakkaan EBITDA-oikaisu perusteltavissa vaativan ostajan QoE-tiimille, edellyttää kontekstia, kokemusta ja vastuunkantoa. Tätä ei koskaan siirretä tekoälylle.

Toimintaperiaatteeni on seuraava: automatisoi 80 prosenttia, joka liittyy vahvistamiseen ja kaavojen tunnistamiseen. Suojaa 20 prosenttia, joka liittyy harkintaan ja vastuuseen. Tämän kääntäminen päinvastaiseksi on joko tehotonta tai vaarallista.

Tekoälyn integroinnin hyödyt

Tekoälyn avulla lyhensimme toimeksiantojen kestoa Forward Firmissä 40 prosenttia. Kevyt tiimimme hoitaa noin 50 QoE-toimeksiantoa vuodessa, ja lyhensimme toimitusajan 3–4 viikosta 2–3 viikkoon. Lyhyen aikavälin tavoitteemme on 1–2 viikkoa. Kyse ei ole ennusteesta, vaan nykyisten työkalujemme mukaisesta kehityssuunnasta.

Kasvatimme transaktioiden kattavuuden alan tavanomaisesta 5–10 prosentista 100 prosenttiin. Käymme jokaisessa toimeksiannossa koko pääkirjan läpi noin 300 avainsanatunnisteen avulla. Tämä muuttaa työn lopputuloksen laatua, ei ainoastaan nopeutta.

COA-kartoitus, jossa asiakkaan tilikartta yhdenmukaistetaan mallimme kanssa, saavuttaa automaattisesti 95 prosentin tarkkuuden. Aiemmin tämä tarkoitti kokonaisen työpäivän manuaalista työtä jokaisen uuden toimeksiannon alussa. Nyt käytämme iltapäivän niiden 5 prosentin tarkistamiseen, jotka järjestelmä merkitsee ihmisen arvioitaviksi.

Missä tekoäly tarvitsee ihmisen tukea

Mitch korostaa jälleen

Kokeneiden talousalan ammattilaisten saaminen luottamaan tekoälyn tuottamiin tuloksiin ilman manuaalisia tarkistuksia on muutosjohtamisen ongelma, ei ohjelmisto-ongelma.

Kaikki ei kuitenkaan ole ollut myönteistä. Tässä on muutamia alueita, joilla tekoälyn vaikutus on jäänyt odotettua vähäisemmäksi.

• Tietojen laatu: Tämä on keskeinen muuttuja. Tekoäly on vain niin hyvä kuin sille syötetyt tiedot. Olemme nähneet asiakkaiden kirjanpitoja, joissa pääkirjat on koodattu niin epäjohdonmukaisesti, että ensimmäisen tarkistuksen tulos vaatii huomattavaa ihmisen tekemää korjausta ennen kuin sitä voidaan hyödyntää. Roskien syöttämisen ongelmaa ei voi kiertää paremmalla algoritmilla.
• Luottamuksen kalibrointi: Kokeneiden talousalan ammattilaisten saaminen luottamaan tekoälyn tuottamiin tuloksiin ilman manuaalisia tarkistuksia on muutosjohtamisen ongelma, ei ohjelmisto-ongelma. Se kesti kauemmin kuin itse rakentaminen. Jos olisin tiennyt tämän, olisin suunnitellut käyttöönoton siten, että luottamus olisi osoitettu pienin, todennettavin askelin sen sijaan, että olisin ottanut koko toimintokokonaisuuden käyttöön ja odottanut käyttäytymisen muuttuvan sen mukana. Käyttäytyminen seuraa näyttöä.
• Kattavuuden aukot: Tekoäly merkitsee tietyt kategoriat oikein — monimutkaiset konsernin sisäiset liiketoimet, tavanomaisesta poikkeavan tuloutuksen ja tietyt verotukselliset oikaisut — mutta se ei pysty kertomaan, mitä niiden kanssa pitäisi tehdä. Kokeneen asiantuntijan harkintaa tarvitaan edelleen. Järjestelmä tuo kysymyksen esiin; CPA vastaa siihen.
• Tulevaisuuteen suuntautuva analyysi: Tekoäly on muuttanut historiallista analyysiä merkittävästi. Täsmäytys, varianssianalyysi, poikkeamien tunnistaminen ja ensimmäisen vaiheen tietopaketit. Kaikki nämä toimivat. Ennustamisessa se ei ole vastannut odotuksiani. Perusteltavan 13 viikon kassavirtaennusteen, hinnan ja volyymin toisistaan erottelevan liikevaihtoennusteen tai skenaariomallin rakentaminen siten, että talousjohtaja tai lainanantaja voi siihen luottaa, edellyttää edelleen huomattavaa ihmisen tekemää työtä. Työkalut voivat tuoda historialliset ajurit esiin. Ne eivät vielä tuota käyttökelpoisia tulevaisuuteen suuntautuvia malleja.
• Kirjalliset narratiivit: QoE-raportti ei ole pelkkä tietopaketti. Se sisältää johtopäätösosion, havaintoja käsittelevän kuvauksen ja tiivistelmän johdolle, jotka ostaja, hänen oikeudellinen neuvonantajansa ja lainanantajansa lukevat tarkasti. Tekoäly voi laatia luonnoksen rakenteen. Se voi jäsentää osion. Tekoälytyökalujen tuottamien kirjallisten kuvausten laatu ei kuitenkaan vielä ole tasolla, jolla voisin luovuttaa ne vastapuolelle ilman merkittävää muokkausta. Odotin tähän mennessä suurempaa edistystä.

QoE-prosessi käytännössä

Vuosikymmenten ajan taloudellinen valvonta ja liiketapahtumien testaus perustuivat oletukseen, että hyvin suunniteltu otos on käytännössä yhtä hyvä kuin kattava tarkastelu. QoE:n alan standardi on 5–10 prosenttia liiketapahtumista. Tämä oletus ei ollut sattumanvarainen. Sen taustalla oli todellinen rajoite: kattavan tarkastelun toteuttaminen kohtuullisessa ajassa ei ollut mahdollista. Niinpä ammattikunta kehitti tämän rajoitteen ympärille menetelmän ja kutsui sitä parhaaksi käytännöksi. Tekoäly poistaa tämän rajoitteen.

Käyn kanssasi läpi QoE-toimeksiannon siitä hetkestä, kun kauppa saapuu, siihen hetkeen, kun toimitamme raportin. Tämä on työnkulku sellaisena kuin se tällä hetkellä toimii.

Ennen kuin ryhdymme toimeksiantoon. Kun uusi asiakas tulee meille, ajamme ensin hänen QBO-tiedostonsa CheckTheLevelin läpi. Se on työkalu, joka arvioi QuickBooks-tiedoston kunnon asteikolla 0–100. Se ilmoittaa päällekkäisistä toimittajista, väärin koodatuista tileistä, puuttuvista pankkisyötteistä ja luokittelun epäjohdonmukaisuuksista. Pisteet kertovat, kuinka paljon manuaaliseen siivoukseen on varattava aikaa ja mihin meidän tulee keskittyä ensimmäisessä keskustelussa asiakkaan kanssa. Vältämme yllätykset kaksi viikkoa myöhemmin.

Tietojen syöttäminen. Yhdistämme työkalumme pääkirjaan ja pankkiin. Se hakee tiedot Plaidin ja Railzin kautta, ja synkronointi kestää noin viisi minuuttia. Alusta yhdistää tilikartan automaattisesti standardoituun malliimme 95 prosentin tarkkuudella. Se merkitsee ihmisen tarkistettaviksi ne 5 prosenttia, joita se ei pysty yhdistämään riittävällä varmuudella.

Ensimmäisen vaiheen analyysi. Kun tiedot ovat järjestelmässä, kolme prosessia käynnistyy automaattisesti. Ensinnäkin kassavarojen täsmäytys: pääkirja yhdistetään pankkitietoihin jokaisen tilin ja kauden osalta. Toiseksi koko pääkirjan läpikäynti: 300 avainsanoihin perustuvaa merkintää kaikista liiketapahtumista. Kolmanneksi vaihteluanalyysi: kausien välinen vaihtelu, jossa prosentuaalinen ja euromääräinen muutos tuodaan automaattisesti esiin.

Inhimillisen tarkistuksen vaihe. CPA:n työ alkaa tästä. Tarkistan merkityt liiketapahtumat, vaihteluanalyysin poikkeamat ja tilikartan poikkeukset. Muodostan oikaisueriä koskevan teesin: tunnistan, mitkä tämän tuloslaskelman erät ovat kertaluonteisia, omistajan henkilökohtaisia tai liiketoimintaan kuulumattomia, ja määritän, pystynkö perustelemaan jokaisen niistä ostajan vaativalle QoE-tiimille. Alusta ei tee tätä arviota. Se antaa minulle jäsennellyn ja tärkeysjärjestykseen asetetun kysymysjoukon. Minä vastaan niihin.

Puheluiden rytmi. Fathom tallentaa jokaisen asiakaspuhelun, liittyy siihen automaattisesti, tekee siitä tekstityksen ja tuottaa yhteenvedon. Jokaisen asiakaspuhelun jälkeen kirjallinen yhteenveto on tiedostossa 24 tunnin kuluessa. Mikään muistiinpano ei jää väliin. Toimenpiteet ovat selkeästi määriteltyjä ja osoitettu vastuuhenkilöille.

Toimitus. Toimitamme QoE-raportin, joka sisältää tarkastuksen kannalta selkeät työpaperit, lähteestä johtopäätökseen ulottuvan jäljitettävyyden sekä toimeksiantotiimin kirjoittaman, ei tekoälyn tuottaman, johdon yhteenvedon.

Läpileikkaava periaate: tekoäly vastaa tietojen syöttämisestä, yhdenmukaistamisesta, vahvistamisesta ja kaavojen tunnistamisesta. CPA vastaa jokaisesta johtopäätöksestä. Työnkulku varmistaa, että tehdessäni harkintaa minulla on käytettävissäni parempaa tietoa nopeammin ja kattavammin kuin missään aiemmassa toteuttamassani prosessissa.

Miksi talousjohtajien tulisi suunnitella taloushallinto uudelleen jatkuvaa kirjanpitoa varten

Mitch painottaa uudelleen

Uudelleensuunnittelu ei edellytä vaikuttavia työkaluja. Se edellyttää kolmea päätöstä: määritä luokittelun viiveelle standardi ja pidä tiimi vastuullisena sen noudattamisesta, ota käyttöön täsmäytystarkistus, joka suoritetaan jokaisen synkronoinnin jälkeen kauden lopun sijaan, ja siirrä poikkeamien tarkastelu aikataulutetusta toiminnasta laukaistavaksi toiminnoksi.

Puolustaisin kaikkein voimakkaimmin itse tilinpäätösprosessin uudelleensuunnittelua. En vain jotakin sen osaa, vaan koko sen arkkitehtuuria.

Useimmat taloushallinnon organisaatiot hoitavat kirjanpitoa edelleen eräprosessina. Liiketapahtumia kertyy. Kuukauden lopussa tiimi suorittaa täsmäytyksen, luokittelun tarkistuksen, vaihteluanalyysin ja raportoinnin. Tilinpäätösprosessi kestää päiviä, joskus viikkoja, ja johto tarkastelee tilannekuvaa, joka on jo vanhentunut. Ihmisen työskentelynopeuteen liittyvät rajoitteet loivat tämän arkkitehtuurin. Rajoite on poistunut, mutta arkkitehtuuri on säilynyt.

Jatkuva kirjanpito on uudelleensuunnittelun lähtökohta. Sen sijaan että liiketapahtumia kerrytetään ja käsitellään erissä, ne luokitellaan ja täsmäytetään reaaliajassa, poikkeamat merkitään niiden tapahtuessa ja ylläpidetään ajantasaista taloudellista asemaa jaksottaisen aseman sijaan. Kuukauden lopun tilinpäätösprosessi toteutetaan edelleen, mutta siitä tulee tarkistus ja hyväksyntä, ei rakennusprojekti.

Me toteutamme tätä mallia kirjanpidon puolella. Luokittelemme jokaisen asiakkaan pääkirjan päivittäin. Luokittelemattomien erien enimmäiskäsittelyaika on 48 tuntia. Poikkeamat tulevat esiin samalla viikolla, jolla ne tapahtuvat, eivät kuusi viikkoa myöhemmin, kun joku hakee kuukausiraportin. Ennen QoE-toimeksiannon aloittamista arvioimme QBO-tiedoston kunnon tunnistaaksemme tietojen laadun puutteet. Kun aloitamme liiketoimien neuvonantotyön, kirjanpito on sitä varten valmis.

Tällä on merkittävä vaikutus myöhempiin vaiheisiin. CFO, jolla on jatkuvasti käytettävissään tarkka taloudellinen kokonaiskuva, voi antaa neuvoja reaaliajassa. Tällä hetkellä useimmat CFO:t antavat neuvoja viikkoja vanhojen tietojen ja suljettuun kauteen perustuvien mallien pohjalta, ja kyseisen kauden virheet on saatettu korjata vasta jälkikäteen. Tämä ei ole CFO:n ongelma, vaan järjestelmän suunnitteluongelma.

Uudelleensuunnittelu ei edellytä vaikuttavia työkaluja. Se edellyttää kolmea päätöstä: määritä luokittelun viiveelle standardi ja pidä tiimi siitä vastuussa, ota käyttöön täsmäytystarkistus, joka suoritetaan jokaisen synkronoinnin jälkeen kauden lopun sijaan, ja siirrä poikkeamien tarkastelu aikataulutetusta toiminnasta käynnistettyyn toimintaan. Jokainen talousorganisaatio voi tehdä nämä prosessi- ja työkalupäätökset jo tänään.

Miksi CFO:n asema muuttuu reaaliaikaisen tekoälydatan myötä

Kysymys kuuluu: "Mitä tapahtuu CFO:n asemalle, kun data on aina ajantasaista ja aina saatavilla?"

Tällä hetkellä CFO:n näkemyksellä on painoarvoa osittain siksi, että hänellä on sellaista kontekstia, jota muilta huoneessa olevilta puuttuu. Tämä konteksti on muodostunut siitä, että hän on elänyt lukujen keskellä pitkään. Kun tekoäly tekee tämän kontekstin reaaliajassa kaikkien saataville, CFO:n etulyöntiasema siirtyy kokonaan tulkintaan, viestintään ja vastuunkantoon, ja johtajat, jotka eivät ole tehneet tätä siirtymää, huomaavat roolinsa rapautuvan altaan ymmärtämättä miksi.

Viiden vuoden kuluttua tärkeimpiä CFO:ita eivät ole ne, jotka tuntevat luvut parhaiten, vaan ne, jotka osaavat kertoa, mitä luvut tarkoittavat, ja seistä niiden takana.

Viisi neuvoa CFO:ille

Minulla on viisi neuvoa talousjohtajille:

1. Aloita varmistustyöstä, älä harkintaa edellyttävästä työstä. Tekoälyn käyttöönoton suurimman tuoton ja pienimmän riskin kohde on työ, joka tällä hetkellä kuluttaa asiantuntijoiden työaikaa vain totuuden varmistamiseen. Kassan täsmäytys, poikkeama-analyysi, tapahtumien kattavuus, tilikartan standardointi. Näillä tehtävillä on oikea vastaus. Tekoäly saavuttaa sen ihmistä nopeammin ja kattavammin. Aloita tästä, osoita arvo ja rakenna sisäistä luottamusta. Älä aloita ennustamisesta tai strategisesta narratiivista ja ihmettele sitten, miksi tulos ei ole riittävän hyvä.
2. Korjaa datasi ennen työkalun ostamista. Kukaan ei halua kuulla tätä neuvoa, koska se on hidasta eikä erityisen hohdokasta, mutta se määrittää ylärajan. Olen nähnyt yritysten ottavan käyttöön kalliita alustoja epäjohdonmukaisesti koodattujen kirjanpitotietojen päällä ja syyttävän sitten tekoälyä, kun tulos on epäluotettava. Työkalu ei ole ongelma. Jos pääkirjasi on sekaisin, siivoa se ensin. Hyödyt tulevat myöhemmin.
3. Erota toisistaan se, mistä olet toimilupasi perusteella vastuussa, ja se, mistä et ole, ja kerro tämä tiimillesi selkeästi. Talouden pysyvä jakolinja ei kulje tekoälyn ja ihmisen välillä. Se kulkee vastuun kohdalla. Kaikki tuotokset, joissa on nimesi, hyväksyntäsi ja hallitukselle tai luotonantajalle antamasi suositus, ovat sinun vastuullasi. Tekoäly voi rakentaa analyysin. Harkinta ja vastuu kuuluvat sinulle. Tämä raja ei siirry, ja jos annat sen hämärtyä, joudut lopulta kantamaan vastuun työkalun tekemästä virheestä.
4. Älä vain osta työkaluja. Rakenna järjestelmä. Työkalu on yksi osa. Sen ympärille rakennettu toimintakerros luo vipuvaikutuksen: reitityslogiikka, standardoidut toimintaohjeet, nimetyt vastuuhenkilöt ja tehtävien siirrot. Olen nähnyt taloustiimien, joilla on erinomaiset työkalut mutta ei järjestelmää, tuottavan yhtä heikkoja tuloksia kuin ennenkin. Järjestelmä on se olennainen asia.
5. Tekoäly ei vaaranna CFO:n roolia. CFO, joka jättää sen huomiotta, ottaa riskin jäädä jälkeen siitä, joka ei jätä. Tämä ei ole uhka, vaan havainto markkinoiden rakenteesta. Jos kilpailijasi toimittaa QoE:n 10 päivässä ja sinä neljässä viikossa, markkinat osoittavat sinulle, kumpi on tulevaisuutta. Mahdollisuus rakentaa tätä osaamista sen ollessa vielä erottautumistekijä on lyhyempi kuin useimmat ajattelevat.

Seuraa mukana

Voit seurata Mitch Petraccan työtä LinkedInissä. Tutustu myös Finsider.aihin.

Lisää asiantuntijahaastatteluja on tulossa The CFO Clubiin!