Il CFO del gruppo spiega dove l’IA rende gli esseri umani ancora più rilevanti nelle organizzazioni finanziarie

Annabella Bassler è Group CFO di Ringier, una società internazionale diversificata attiva nei media e nella tecnologia, con oltre 120 entità.

Abbiamo parlato con Annabella per capire come l'IA stia cambiando le organizzazioni finanziarie e dove il ruolo delle persone stia diventando sempre più rilevante. Ecco cosa ci ha detto.

Plasmare il futuro con l'IA

Sono Group CFO di Ringier dal 2012 e il mio percorso è stato una trasformazione continua.

Quando ho iniziato, il digitale contribuiva praticamente per nulla al nostro EBITDA. Oggi contribuisce per oltre l'80%. Nel frattempo, abbiamo completato circa 80 operazioni di M&A per un volume complessivo di circa 2,5 miliardi di CHF.

Quindi, la trasformazione non è una novità per me. L'IA è un altro capitolo, ma potenzialmente fondamentale. Per la prima volta, la tecnologia non sta solo cambiando la velocità con cui la funzione finanziaria elabora le informazioni. Sta cambiando il modo in cui pensiamo attraverso le informazioni.

Questo è il vero cambiamento: dalla funzione finanziaria che spiega il passato alla funzione finanziaria che aiuta a orientarsi nel futuro e a plasmarlo.

Un'azienda diversificata nei media e nella tecnologia

Ringier è una società internazionale altamente diversificata attiva nei media e nella tecnologia, con oltre 120 entità in 19 Paesi.

Questo è importante quando parliamo di IA. Non viviamo in un mondo perfetto in cui tutto funziona su un unico sistema SAP: si preme F9 e all'improvviso appare la verità.

La nostra realtà, come quella di molte aziende costruite nel corso di decenni e attraverso acquisizioni, è un insieme eterogeneo di sistemi, strutture dati, modelli di business, valute e mercati.

Questo rende la finanza meravigliosamente complessa.

Il nostro compito non consiste solo nel consolidare i numeri. Creiamo trasparenza nella complessità e trasformiamo dati diversi in informazioni che consentono di prendere decisioni. Proteggiamo e facciamo progredire l'azienda. L'IA può aiutarci a fare entrambe le cose meglio.

Come l'IA porta la finanza dalla ricerca delle informazioni all'interazione con esse

Un cambiamento importante che abbiamo introdotto con l'IA è stato il passaggio dalla ricerca delle informazioni all'interazione con esse.

In passato, rispondere a una domanda del management significava trovare il report giusto, individuare i dati rilevanti in sistemi diversi, riconciliare le definizioni e infine elaborare e interpretare un'analisi.

Questo è particolarmente importante per noi perché il nostro patrimonio di dati riflette la nostra storia: molte aziende, acquisizioni, mercati e sistemi. Il nostro universo di dati non è perfettamente standardizzato.

Le risposte di Annabella

Ma il cambiamento più importante non riguarda la velocità. Riguarda il modo in cui la finanza impiega le proprie energie intellettuali. Invece di trascorrere la maggior parte del nostro tempo a chiederci, “Dove sono i numeri?”, ci chiediamo sempre più spesso, “Perché sta succedendo? Che cosa significa? E cosa dovremmo fare?”

Attraverso le nostre iniziative sull'IA e sui dati, incluso il lavoro con Palantir, stiamo collegando sempre più questi mondi di dati e rendendoli più facili da interrogare.

Ma il cambiamento più importante non riguarda la velocità. Riguarda il modo in cui la finanza impiega le proprie energie intellettuali. Invece di trascorrere la maggior parte del nostro tempo a chiederci, “Dove sono i numeri?”, ci chiediamo sempre più spesso, “Perché sta succedendo? Che cosa significa? E cosa dovremmo fare?”

È lì che voglio che le persone della mia funzione finanziaria impieghino le proprie capacità.

Come l'IA cambia la pianificazione e le previsioni

Un altro esempio è la pianificazione e la previsione.

Molte aziende gestiscono ancora processi di pianificazione progettati per un mondo in cui le informazioni erano costose e la potenza di calcolo limitata. Trascorriamo mesi a creare un futuro incredibilmente dettagliato che sappiamo già non si realizzerà esattamente in quel modo.

L'IA ci offre l'opportunità di passare dalla previsione annuale all'orientamento continuo. Questo significa scenari dinamici, probabilità, indicatori anticipatori e cicli di feedback molto più rapidi.

La domanda non dovrebbe più essere soltanto: “Quale sarà il nostro EBITDA tra dodici mesi?”

Dovrebbe diventare sempre più: “Che cosa potrebbe cambiare il nostro EBITDA? Con quanto anticipo lo vedremmo? Che cosa significherebbe e cosa faremmo?”

Questa è un'organizzazione finanziaria fondamentalmente diversa.

Una regola importante per l'IA nella finanza

Non mi piace tracciare una linea netta tra le decisioni per l'IA e le decisioni per gli esseri umani. Entrambe devono avere un posto al tavolo.

A volte chiamiamo l'IA la nostra nuova collega. Voglio quella collega nella stanza per le previsioni, l'analisi degli scenari, l'analisi degli scostamenti e la valutazione dei rischi, ma anche per l'allocazione del capitale, gli investimenti e le operazioni di M&A. Perché non dovrei?

Se l'IA può mettere in discussione una tesi d'investimento, identificare schemi che ci sfuggono, verificare le ipotesi confrontandole con molte più informazioni, creare scenari alternativi o individuare rischi che gli esseri umani trascurano, voglio quella prospettiva prima di investire milioni.

Ma c'è una regola importante: dobbiamo mettere in discussione la nostra nuova collega come qualsiasi altra collega.

L'IA può essere estremamente potente, ma può anche sbagliarsi con grande sicurezza.

Una decisione finanziariamente ottimale non è necessariamente la decisione giusta. La strategia implica il contesto. La leadership implica i valori. Le operazioni di M&A coinvolgono le persone. A volte la variabile più importante è quella che non compare ordinatamente nel tuo insieme di dati.

Quindi, esseri umani più IA, con responsabilità umana. L'IA ha un posto al tavolo. La responsabilità non abbandona il tavolo.

Come l'IA trasforma l'analisi delle prestazioni aziendali

Prendiamo l'analisi delle prestazioni aziendali. Tradizionalmente, il processo inizia con la raccolta dei dati: dati consuntivi, budget, previsioni, anno precedente e KPI operativi, spesso provenienti da sistemi e aziende diversi. La funzione finanziaria riconcilia le informazioni, identifica gli scostamenti, chiede alle aziende di fornire spiegazioni e alla fine produce analisi utili alla direzione.

Il modello finanziario potenziato dall'IA cambia la sequenza.

Una volta collegati i dati pertinenti, l'IA può aiutare a identificare sviluppi insoliti, schemi e scostamenti rilevanti, generare ipotesi sui possibili fattori determinanti e consentire alla funzione finanziaria di interrogare i dati in modo molto più dinamico.

L'essere umano può quindi intervenire prima, proprio là dove l'intelligenza umana crea il maggior valore: nell'interpretazione e nel giudizio.

Vedo il flusso di lavoro futuro così: Dati → Rilevamento tramite IA → Messa in discussione da parte dell'essere umano → Dialogo con l'azienda → Decisione → Apprendimento.

E apprezzo particolarmente l'ultimo passaggio. Perché, quando impariamo sistematicamente dalle decisioni che abbiamo preso e da ciò che è accaduto in seguito, la funzione finanziaria smette di essere soltanto un sistema di rendicontazione. Diventa un sistema di apprendimento.

Perché la nuova sfida dell'IA è la concentrazione

Il risultato positivo più importante dell'IA non è soltanto la riduzione dei costi; è la compressione del tempo tra la domanda e l'analisi utile.

Attività che in precedenza richiedevano diverse iterazioni, come raccogliere, riconciliare, analizzare e preparare le informazioni per la direzione, ora vengono svolte molto più rapidamente. Questo crea qualcosa che considero molto più prezioso dell'efficienza: maggiore disponibilità della direzione.

Ma l'IA ha creato anche un nuovo problema: l'abbondanza.

All'improvviso possiamo produrre un'altra analisi, un altro scenario, un'altra presentazione, un altro documento di dieci pagine, con uno sforzo marginale quasi nullo. Lo si vede persino nella comunicazione quotidiana. Le e-mail diventano più lunghe perché l'IA rende così facile scrivere di più. Ma di più non significa necessariamente meglio.

Penso che una delle competenze più preziose per i CFO nell'era dell'IA sarà la capacità di sintesi.

Che cosa conta davvero? Quali sono i due o tre aspetti fondamentali? Quale decisione dobbiamo prendere? Mantenere tutto breve e semplice assume improvvisamente un significato completamente nuovo.

Le domande classiche restano straordinariamente efficaci: Perché? Che cosa? Come?

L'IA può ampliare quasi all'infinito le possibilità. La leadership deve creare concentrazione.

Perché l'IA non può essere implementata in isolamento

Ho sempre creduto che la trasformazione poggi su quattro dimensioni interconnesse:

• Processi
• Sistemi
• Organizzazione
• Cultura

Cambiarne una influisce inevitabilmente sulle altre. L'IA rende tutto questo ancora più evidente.

Non puoi riprogettare un processo con l'IA senza assicurarti che i tuoi sistemi lo supportino. Non puoi cambiare il sistema senza identificare la responsabilità del processo. Non puoi modificare le responsabilità senza considerare competenze, incentivi e cultura.

Pertanto, oggi, partirei sempre da una visione ampia prima di concentrarmi sui dettagli.

Partite dallo stato finale: come dovrebbe funzionare la finanza in un'organizzazione potenziata dall'IA? Quali decisioni dovrebbero essere migliori? Dove dovrebbero investire il loro tempo le persone?

Poi, procedete a ritroso verso processi, sistemi, organizzazione e cultura — integrando l'IA in tutti questi elementi invece di aggiungerla come un quinto elemento separato. Perché l'IA non è un ulteriore livello del modello operativo. Attraversa sempre più profondamente il modello operativo.

Perché processi e dati devono essere ottimizzati prima di aggiungere l'IA

L'IA non ha risolto magicamente i processi frammentati o i dati di scarsa qualità. Per me è stata una lezione importante.

In un ambiente complesso come il nostro, ci si rende presto conto che l'intelligenza applicata alla complessità non la elimina automaticamente.

Se i processi o le responsabilità non sono chiari, oppure le definizioni dei dati differiscono tra le aziende, a volte l'IA può mettere in luce il problema più rapidamente. È un aspetto prezioso — ma non è ancora trasformazione.

La mia conclusione è: non applicate l'IA a un processo inefficiente. Prima, comprendete quale obiettivo dovrebbe raggiungere il processo. Poi semplificatelo. Infine, decidete dove tecnologia e IA aggiungono realmente valore. Altrimenti, potreste creare una versione più veloce di qualcosa che non dovreste fare fin dall'inizio.

Perché le persone esperte sono ancora fondamentali per la finanza

La spiegabilità rimane fondamentale nella finanza. Una risposta brillante è inutile se non riesco a capire da dove provenga.

In finanza, “lo dice il modello” non può mai essere una prova sufficiente. Abbiamo bisogno di una chiara tracciabilità dai dati di origine, passando per l'intuizione generata dall'IA, fino alla decisione finale.

E abbiamo bisogno di persone che conservino una competenza sufficiente per mettere in discussione la macchina.

Risponde Annabella

La spiegabilità rimane fondamentale nella finanza. Una risposta brillante è inutile se non riesco a capire da dove provenga.

Come stanno cambiando i team finanziari

Le carte stanno rimescolandosi. E lo trovo entusiasmante.

La competenza finanziaria tradizionale rimane essenziale, ma improvvisamente altre capacità diventano molto più preziose: curiosità, alfabetizzazione ai dati, creatività, capacità di formulare domande eccellenti e fiducia nella sperimentazione.

Attraverso iniziative come i nostri hackathon sull'IA, vediamo emergere nelle persone talenti che le strutture finanziarie tradizionali potrebbero non rivelare mai.

Quindi, non penso necessariamente prima di tutto a meno persone nella finanza. Penso a diversi superpoteri che diventano visibili.

Perché i CFO devono comprendere la psicologia per essere efficaci con l'IA

I CFO devono comprendere la psicologia. Sul serio.

La tecnologia probabilmente si svilupperà più velocemente di quanto la vostra organizzazione riesca ad assimilarla. Le persone saranno entusiaste, scettiche, spaventate, curiose, sulla difensiva — a volte tutto questo prima di pranzo.

Quindi, se volete che l'IA venga adottata, comprendete le persone.

La tecnologia può alimentare la trasformazione basata sull'IA. Ma essa si fonda sulla psicologia umana.

Come trasformare l'IA da minaccia a invito

Vorrei offrire tre consigli:

1. Parti dalla domanda aziendale, non dalla tecnologia. L'universo dell'IA sta diventando una giungla di possibilità. In qualità di CFO, il nostro compito non è dimostrare tutte le possibilità teoriche. Il nostro compito è dare priorità a ciò che conta. Preferirei avere cinque casi d'uso dell'IA capaci di cambiare l'azienda piuttosto che cinquanta dimostrazioni impressionanti.
2. Coinvolgiti personalmente. Non delegare l'IA all'IT, al tuo team digitale o alla persona più giovane nella stanza. Sperimenta. Mettine alla prova i limiti. Usala. Non puoi guidare una trasformazione di cui hai solo letto in una presentazione PowerPoint.
3. Probabilmente la cosa più importante è accogliere il cambiamento e renderlo divertente. Adoro i nostri hackathon sull'IA proprio per questo motivo. Emergono nuove combinazioni di competenze finanziarie, curiosità, creatività e tecnologia. È incredibilmente stimolante.

Quindi, non trasformare l'IA in una minaccia che incombe sulla tua organizzazione. Trasformala in un invito. Dai alle persone il permesso di sperimentare. Lascia che ti sorprendano. Celebra la curiosità.

Perché credo che la più grande opportunità non sia sostituire i talenti con l'IA. È scoprire, grazie all'IA, talenti che non sapevamo nemmeno di avere.

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