Finanční ředitelé velkých firem vstupují do roku 2026 s nezvykle shodným očekáváním: umělá inteligence má přestat být „laboratorním“ projektem a stát se technologií s prokazatelným dopadem napříč celým podnikem. Po roce, kdy se vedly nekonečné debaty o možnostech AI a vznikaly desítky pilotů, se těžiště přesouvá k důkazům – měřitelným úsporám času, vyšší kvalitě rozhodování a odolnějším procesům.
Od prototypů k dopadu: proč právě 2026
Podle CFO už nebude stačit ukázat, že nástroj „něco umí“. Vedení firem i představenstva mají chtít vidět, jak přesně AI mění plánování, alokaci kapitálu, řízení rizik a výkon celé organizace. Zároveň sílí očekávání, že se AI zabuduje přímo do klíčových systémů, ať už jde o ERP, plánovací platformy nebo nástroje pro reporting a controlling. Jinými slovy: méně demonstrací, více produkčních nasazení.
„AI se bude hodnotit podle důkazů, ne podle slibů,“ shrnují finanční lídři napříč sektory – a míní tím tvrdá čísla i viditelný posun v tom, jak se firma řídí.
Agentní AI: „digitální kolega“ u uzávěrky i forecastu
Výrazně častěji se objevuje téma tzv. agentní (agentic) AI – systémů, které nečekají na jednorázový dotaz, ale umějí vykonávat práci po krocích, hlídat návaznosti a dotahovat úkoly. V praxi to má znamenat rychlejší kvartální i měsíční uzávěrky, automatizaci rutinních kontrol a průběžné vysvětlování odchylek v reálném čase. CFO však zároveň zdůrazňují, že finance si nemohou dovolit „černou skříňku“: klíčové budou auditní dohledatelnost a jasné vymezení odpovědnosti.
Data a architektura: bez pevných základů se AI nevyplatí
Většina finančních ředitelů se shoduje na nepříjemné pravdě: AI se nedá nalepit na rozbité procesy. Bez důvěryhodných dat, jednotných definic ukazatelů a modernější datové architektury se modely rychle dostanou do konfliktu s realitou – a místo urychlení přinesou nové druhy chyb. Rok 2026 tak má být i rokem „neviditelné práce“: governance, čištění dat, přenastavení procesů a napojení systémů napříč odděleními, aby finance viděly celý byznys od prodeje přes marketing až po supply chain.
Finance jako motor rozhodování: scénáře místo zpětného zrcátka
Nejambicióznější vize míří za hranice efektivity. CFO očekávají, že AI posune finance od popisu toho, co se stalo, k modelování toho, co se může stát. Typicky jde o rychlé testování scénářů pro akvizice, práci s citlivostí na makroekonomické šoky, predikci churnu nebo stress testy kapitálových rozhodnutí. V prostředí vyšší volatility a dražšího kapitálu má být schopnost rychle přepočítat varianty a řídit likviditu konkurenční výhodou, ne jen analytickým luxusem.
ROI a lidský dohled: konec „AI pro AI“
S tím, jak se rozšiřuje nabídka nástrojů, roste i disciplína. Finanční ředitelé chtějí v roce 2026 přivazovat investice do AI k jasným výsledkům: zkrácení cyklů, vyšší produktivita, lepší konverze, přesnější prognózy nebo prokazatelně silnější compliance. Neexistuje jedna univerzální metrika návratnosti, ale společný jmenovatel je zřejmý: dokud AI nepřináší měřitelný dopad, nemá dostat neomezený rozpočet. A stejně důležitá je druhá brzda – lidský úsudek, který musí zůstat „v kruhu“ u rozhodnutí s dopadem na riziko, regulaci a reputaci.
Pokud se tato očekávání naplní, rok 2026 nebude jen o rychlejším zpracování faktur nebo hezčím dashboardu. Má jít o okamžik, kdy se finanční funkce přepne z režimu reportování do režimu řízení budoucnosti – a CFO se z „hlídače čísel“ definitivně stane architektem firemní strategie.
Zdroj: yahoo.com