Sztuczna inteligencja już dziś zmienia sposób pracy zespołów finansowych. Jednak doświadczenia poprzednich fal cyfryzacji pokazują jasno: sama technologia nie gwarantuje wzrostu produktywności w organizacjach. O przewadze decyduje umiejętność połączenia AI z gotowością kompetencyjną pracowników, dobrze zaprojektowanymi procesami i jasno zdefiniowanymi celami biznesowymi.
- Zagadka produktywności
- Produktywność jako strategiczny cel
- Dlaczego technologia nie wystarcza?
- Luka kompetencyjna w erze AI
- Rozwój umiejętności jako fundament trwałej produktywności
- Finanse gotowe na przyszłość: co naprawdę działa?
Zagadka produktywności
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomowy w kontekście wykorzystania AI w finansach. Jednocześnie historia cyfrowej transformacji uczy ostrożności. Poprzednia fala technologiczna rozbudziła ogromne oczekiwania, ale przez lata wiele organizacji nie potrafiło przełożyć inwestycji w IT na realne wyniki. Ten rozdźwięk między wdrożeniem technologii a efektywnością stał się znany jako productivity puzzle.
Dziś pytanie nie brzmi już, czy AI zmieni finanse, lecz czy organizacje wyciągnęły wnioski z przeszłości. Kluczowe wyzwanie polega na tym, aby nie ograniczać się do wdrażania narzędzi, lecz skoncentrować się na tym, jak technologia wspiera konkretne decyzje i procesy, a co za tym idzie – rezultaty biznesowe.
Coraz wyraźniej widać również, że skuteczność rozwiązań opartych na AI zależy w ogromnej mierze od solidnych fundamentów w postaci jakościowych i dobrze zintegrowanych danych, na których te technologie operują.
Produktywność jako strategiczny cel
Produktywność znalazła się w centrum uwagi liderów finansowych nieprzypadkowo. W wielu firmach niska efektywność wynika z przestarzałych systemów, nieefektywnych procesów oraz luki kompetencyjnej. To wszystko generuje straty czasu i ogranicza zdolność organizacji do szybkiego reagowania na zmiany.
Badanie CIMA Future Ready Finance: Technology, Productivity and Skills Survey dowodzi, że 59% liderów finansowych stawia na poprawę produktywności poprzez wdrażanie nowych systemów i oprogramowania, a 48% wskazuje automatyzację zadań jako pożądany kierunek działań. Jednocześnie aż 88% respondentów spodziewa się, że AI istotnie zmieni zawód finansisty w perspektywie jednego–dwóch lat. Wysoko oceniane są również analityka danych (59%) oraz cyberbezpieczeństwo (54%). Te deklaracje pokazują skalę ambicji, ale same w sobie nie gwarantują sukcesu.
Dlaczego technologia nie wystarcza?
Najczęstszym błędem w podejściu do AI jest przekonanie, że nowe narzędzia i rozwiązania na bazie sztucznej inteligencji automatycznie rozwiążą złożone problemy organizacyjne. W praktyce wdrożenia pozbawione jasno określonego celu, niewspierane zmianą procesów i rozwojem kompetencji, rzadko przynoszą trwałą wartość.
Raport Future Ready Finance: Technology, Productivity and Skills Survey wskazuje wyraźnie, że bariery we wdrażaniu technologii mają w dużej mierze charakter ludzki i organizacyjny. Połowa respondentów (50%) jako największą przeszkodę wskazuje brak odpowiednich umiejętności i talentów, a 39% – konieczność radykalnych zmian w modelu biznesowym. Co więcej, oprócz barier we wdrażaniu technologii, produktywność hamują także:
- luka kompetencyjna (41%),
- niska motywacja pracowników (37%),
- słaba koordynacja (32%),
- nieskuteczne przywództwo (29%),
- problemy z kulturą organizacyjną (28%).
To jasno pokazuje, że główne źródła nieefektywności leżą poza samą technologią.
Luka kompetencyjna w erze AI
AI zmienia profil kompetencyjny zespołów finansowych szybciej niż wiele organizacji jest w stanie się do tego zaadaptować. Aż 46% liderów finansowych wskazuje generatywną sztuczną inteligencję jako największą lukę kompetencyjną w swoich zespołach. Kolejne miejsca zajmują szeroko rozumiane kompetencje technologiczne – big data, rozwiązania chmurowe (cloud), internet rzeczy (IoT) czy robotyzacja (37%) – oraz analityka danych (36%).
Jednocześnie raport pokazuje, że wciąż brakuje umiejętności kluczowych z punktu widzenia roli finansów w biznesie: komunikacji, wywierania wpływu i krytycznego myślenia (33%) oraz partnerstwa biznesowego (32%). To sygnał, że przyszłość finansów wymaga równowagi między zaawansowaną technologią a kompetencjami analitycznymi i interpersonalnymi.
Rozwój umiejętności jako fundament trwałej produktywności
Coraz więcej organizacji dostrzega, że rekrutacja na poziomie eksperckim nie rozwiąże problemu niedoboru kompetencji w długim horyzoncie. Dlatego rośnie znaczenie rozwiązań rozwojowo-szkoleniowych oraz tzw. on the job training. Praktyczne, osadzone w realnych zadaniach uczenie się pozwala szybciej budować zdolności zespołów niż tradycyjne, oderwane od kontekstu szkolenia. Kluczowe staje się stworzenie środowiska, w którym ciągłe uczenie się, adaptacja i współpraca są elementem codziennej pracy, a nie jednorazową inicjatywą.
Finanse gotowe na przyszłość: co naprawdę działa?
Wnioski są jednoznaczne. Wdrożenie technologii – nawet najbardziej zaawansowanej – nie gwarantuje wzrostu produktywności. Organizacje najlepiej przygotowane na przyszłość to te, które inwestują równolegle w narzędzia cyfrowe i ciągły rozwój pracowników.
Dla liderów finansowych oznacza to konieczność budowania zespołów, które potrafią interpretować dane, świadomie korzystać z AI i współpracować z biznesem przy podejmowaniu decyzji. Dopiero wtedy inwestycje technologiczne przełożą się na realne, mierzalne efekty i trwałą przewagę konkurencyjną.
oprac. Kinga Piwowarska