Procesele tradiționale de revizuire din domeniul contabilității se bazează pe un semnal pe care inteligența artificială (AI) nu îl poate emite. Un angajat junior nesigur va pune întrebări. Un pregătitor care a făcut o presupunere va lăsa o notă tentativă în dosar. Un membru al echipei care lucrează dincolo de limitele sale de formare va ezita, iar această ezitare este clară: un element marcat, o cifră încercuită, o întrebare în marjă. Împreună, managerii și personalul ajung la răspunsul corect prin claritate și colaborare, în special în zonele cu cel mai mare risc. AI schimbă acest lucru.
**Procesarea Conținutului și Decredibilizarea**
AI decuplează încrederea de corectitudine. Aceasta este „prăpastia fiabilității”. Modelele AI sunt antrenate să prezinte răspunsuri greșite cu aceeași fluență, formatare și certitudine ca și pe cele corecte. Nu ezită, nu marchează, nu dă semne de incertitudine, deoarece a fost antrenat să se prezinte ca o baghetă magică ce poate rezolva orice problemă. Oricine revizuiește output-ul AI, așa cum ar revizui munca unui angajat, găsește mult mai greu de depistat unde se află riscul. Identificarea zonelor care necesită o analiză atentă este mult mai dificilă tocmai pentru că rezultatul arată excelent peste tot, inclusiv în locurile unde apar greșeli. Aceasta reprezintă o provocare chiar și pentru cei mai experimentați manageri. Revizuirea muncii nu a fost niciodată o opțiune, ci o caracteristică critică a fiecărui flux de lucru. Funcționează eficient în firme deoarece fiecare membru al companiei poate fi sincer cu privire la incertitudinea sa. Noua formă de muncă (prin AI) nu permite acest lucru.
**Scalarea AI și Provocarea Gestionării Revizuirii**
Imaginați-vă un sistem care este corect aproximativ de nouă ori din zece. Acest lucru sună, în abstract, ca un succes, iar într-un proiect pilot, de obicei, așa și pare. Proiectul pilot este mic, un revizor poate examina totul. Costul examinării complete este ascuns de dimensiunea eșantionului. Acum, mutați-vă la producția la scară largă. Erorile nu se mai grupează în mod detectabil, deoarece semnalul care le făcea să se grupeze a dispărut. Identificarea acelei zece la sută necesită revizuirea tuturor celor zece cazuri. Verificarea devine noua formă de muncă. La volum de producție, o implementare „de succes” poate costa la fel de mult ca munca pe care a înlocuit-o. Costul nu a dispărut, ci s-a mutat în aval, la nivelul de revizuire. Acesta este motivul pentru care unele firme se simt mai aglomerate, nu mai ușoare, după ce au integrat AI.
**Soluția: Instrumente Potrivite și Distincția între Verificabil și Judecată**
Calea de ieșire nu este prin mai multă revizuire, ci prin aplicarea instrumentului potrivit pentru sarcină. Majoritatea sarcinilor au un răspuns unic, verificabil. În acest caz, ar trebui utilizat un sistem determinist, bazat pe reguli. Acest sistem ar putea, sau nu, să aibă integrat un AI (un sistem AI hibrid), dar la bază, sistemul determinist face munca. Rezultatul este verificabil prin construcție, iar sarcina de revizuire pentru acea etapă se reduce la însăși regula. Dacă nu există un răspuns clar și ușor verificabil la o întrebare, atunci judecata este produsul real. În acest caz, AI este o soluție bună, dar trebuie să fie strâns legată de revizuirea umană. Cheia nu este separarea muncii AI de munca umană, ci separarea muncii cu răspunsuri verificabile de munca ce necesită judecată. Apoi, selectați instrumentarul corespunzător.
Să considerăm câteva exemple de potrivire a instrumentului corect cu sarcina: Impozitele sunt pline de etape cu răspuns unic: clasificarea documentelor primite, extragerea datelor din formulare, introducerea datelor în sistemul fiscal și așa mai departe. Fiecare dintre acestea este o unitate simplă de lucru, verificabilă și care trebuie să funcționeze la fel pentru fiecare caz în parte. Sistemele bazate pe reguli sunt soluția clară. Consultanța este inversul. Judecata nestructurată este produsul. Supra-constrângerea modelului și aplicarea unui set static de reguli va duce la răspunsuri standardizate, fără finețe. În aceste cazuri, rezultatul este sinteza, nu o căutare.
Soluția potrivită pentru majoritatea firmelor va fi angajarea unei combinații de sisteme AI și sisteme bazate pe reguli. Pe măsură ce AI continuă să acapareze toate titlurile, firmele prudente vor judeca sistemele după meritul și potrivirea lor, nu după aparențe. Având în vedere natura muncii contabile, acestea vor înclina mai mult spre sisteme deterministe, bazate pe reguli, decât spre AI pur. Sistemele hibride care adaugă AI peste sistemele bazate pe reguli oferă ce este mai bun din ambele lumi, fuzionând ușurința AI cu predictibilitatea și acuratețea de care au nevoie contabilii. În următorul articol din această serie, vom analiza guvernanța AI și modul în care procesele de guvernanță existente pot fi aplicate la AI și sistemele hibride AI.