Per i primi 10 anni della sua carriera, Brian Beaupre ha creato modelli finanziari in Excel e ha imparato la finanza sviluppando i numeri alla base delle principali decisioni aziendali. È così che ha sviluppato le sue competenze prima di diventare CFO di Teikametrics, un’azienda che produce software per venditori di e-commerce.

“Letteralmente, ciò che questi strumenti di intelligenza artificiale stanno facendo oggi è quello che ho fatto io nei primi 10 anni della mia carriera”, ha detto Beaupre in un’intervista di giugno a CFO.com alla conferenza primaverile del CFO Leadership Council. All’epoca, il suo consiglio ai professionisti finanziari più giovani era di familiarizzare con l’intelligenza artificiale e comprendere i dati che la alimentano.

Pochi mesi dopo, Beaupre sta ora pensando a cosa succede quando gli strumenti fanno troppo lavoro di apprendimento per loro. La padronanza dell’intelligenza artificiale, ha affermato nei commenti condivisi sull’argomento con CFO.com, è sulla buona strada per diventare una qualifica standard per i neolaureati. Ciò che lo preoccupa è se svilupperanno il giudizio necessario per sapere quando una risposta è sbagliata.

“Questa lotta è l’origine del giudizio, e il giudizio è esattamente ciò che non puoi automatizzare”, ha detto Beaupre.

La preoccupazione ha cambiato il modo in cui valuta i candidati, principalmente dedicando meno tempo a testare le competenze tecniche durante i colloqui, presupponendo che i candidati abbiano competenze simili in quell’area. Chiede invece loro di descrivere un momento di avversità o un problema che hanno dovuto affrontare senza una risposta chiara.

“Il modo in cui qualcuno racconta quella storia, e quanto sia consapevole e onesto riguardo a ciò che ha sbagliato lungo il percorso, mi dice molto di più sui suoi limiti di quanto farebbe qualsiasi schermo tecnico”, ha detto.

L’esperienza dietro la risposta

L’approccio di Beaupre solleva una questione che va oltre le assunzioni: se l’intelligenza artificiale può completare il lavoro insegnato alle generazioni precedenti di professionisti della finanza, dove potranno acquisire l’esperienza i loro successori per verificarlo?

Digits, una piattaforma contabile basata sull’intelligenza artificiale, ha chiesto al suo co-fondatore Jeff Seibert di rispondere a parte di questa domanda durante un’apparizione su Il podcast di contabilità è stato registrato il giorno dopo l’intervista di Beaupre CFO.com a Boston. Alla domanda su cosa dovrebbe imparare un nuovo contabile per mantenere il suo valore anche quando il lavoro cambia, Seibert ha sottolineato le decisioni che emergono dopo che uno strumento ha prodotto una risposta.

“Hai bisogno di qualcuno con esperienza vissuta che sia in grado di guidarlo e di fare quelle difficili chiamate di giudizio”, ha detto Seibert. Il lavoro contabile, ha aggiunto, comprende decisioni che non possono essere risolte seguendo ogni volta una regola chiara.

“Le persone che capiscono lo spazio, le complessità e hanno l’esperienza per fare quelle chiamate, questo è ciò a cui passerete molto tempo”, ha detto.

La descrizione di Seibert si adatta alle competenze che Beaupre vuole trovare in un’intervista; un candidato in grado di spiegare come ha gestito l’incertezza può offrire maggiori informazioni sul proprio potenziale rispetto a uno in grado di completare un esercizio tecnico. È meno chiaro se Teikametrics abbia già visto l’intelligenza artificiale interferire con lo sviluppo dei dipendenti junior; Beaupre lo ha descritto come un rischio che lo preoccupa.

“Ciò che in realtà mi tiene sveglio la notte è qualcosa a monte di questo: il rischio che affidarsi all’intelligenza artificiale troppo presto in una carriera eroda la forza del pensiero critico che si costruisce solo lottando con un problema, sbagliando, imparando di nuovo e infine risolvendolo da soli”.

Per Seibert il ruolo umano si riduce anche alla responsabilità del risultato. “L’intelligenza artificiale non potrà mai assumersi la responsabilità”, ha detto nel podcast. Un contabile deve ancora costruire un rapporto con l’imprenditore e sostenere i numeri che fornisce.

Questi sono proprio gli elementi dell’intelligenza artificiale che mettono pressione sui leader finanziari come Beaupre, soprattutto per quanto riguarda il modo in cui vengono formati i dipendenti junior. L’esame di un risultato generato dall’intelligenza artificiale richiede due tratti chiave che spesso vengono sviluppati nel duro lavoro della finanza e della contabilità: una conoscenza preliminare sufficiente per individuare un presupposto discutibile e una fiducia sufficiente per metterlo in discussione.

Una squadra esperta diventa più difficile da sostituire

Il valore di quell’esperienza è già evidente nelle discussioni sull’assunzione. Nell’episodio di The Accounting Podcast in cui è apparso Seibert, il conduttore Blake Oliver ha successivamente descritto un contabile senior come il ruolo più difficile da ricoprire, una scoperta derivante da un recente sondaggio sui CFO condotto da Personiv di cui ha discusso nello show, seguito dal contabile del personale. Ha collegato la carenza di talenti senior alla difficoltà che le aziende hanno avuto nel mantenere le persone nella professione.

“I contabili del personale stanno decidendo, dopo un paio d’anni, ‘Non voglio davvero continuare a svolgere questa professione’, quindi abbandonano”, ha detto Oliver. “Ecco perché è difficile trovare anziani, giusto?”

L’intelligenza artificiale può rendere questo livello di esperienza più prezioso se le aziende hanno bisogno che dipendenti senior dirigano il lavoro automatizzato e rivedano i risultati. Come ha affermato Oliver, “il reclutamento è ora importante quanto lo sviluppo del business” per una società di contabilità il cui lavoro dipende ancora dalle persone, anche se utilizza l’intelligenza artificiale.

Oliver ha anche discusso le prove che le aziende continuano ad assumere all’inizio della carriera. “Le assunzioni in contabilità per i neolaureati sono stabili”, ha detto, mentre le assunzioni per molti altri lavori dei colletti bianchi sono diminuite. Ha citato Bennett Thrasher come una società di contabilità che ha mantenuto in vigore le assunzioni entry-level.

Presso Teikametrics, Beaupre ha affermato che sta investendo nella formazione sull’intelligenza artificiale e sull’automazione per i dipendenti di ruolo. Ha aggiunto che l’approccio varia perché il personale stabilito ha diversi modi di apprendere e diverse ragioni per fidarsi o mettere in discussione il risultato di uno strumento. Il suo team sta scoprendo che alcuni necessitano di pratica ripetuta, mentre altri hanno bisogno di vedere l’intelligenza artificiale applicata a un problema che già comprendono.

Tuttavia, le loro abitudini esistenti portano con sé la conoscenza che Beaupre vuole conservare. Associare i dipendenti con i nuovi assunti che si sentono a proprio agio nell’uso dell’intelligenza artificiale potrebbe aiutare ciascun gruppo a imparare dall’altro, ha affermato. Il personale esperto può mostrare come arriva a una decisione e i nuovi dipendenti possono aiutarli a lavorare con strumenti che stanno diventando parte del lavoro.

L’accordo dipende dal bilanciamento dell’apprendimento con lo svolgimento del lavoro e tutti i rischi ad esso associati. Ma se un dipendente vede solo il modello finito generato dall’intelligenza artificiale, potrebbe non cogliere i presupposti che lo hanno reso utile o lo hanno portato fuori strada. Un collega senior che spiega tali scelte può fornire al nuovo assunto un modo per valutare autonomamente la risposta successiva.

“Gli strumenti di intelligenza artificiale e (automazione dei processi robotici) sono la parte facile”, ha affermato Beaupre. “L’elemento di differenziazione è creare persone in grado di riconoscere un problema che vale la pena risolvere, rimanere umili riguardo a ciò che non sanno e guadagnarsi la fiducia delle persone che li circondano come un vero partner commerciale.”