Preverjanje UI finančnim ekipam vzame 26 % tedna

Datarails je 6. oktobra 2026 v sporočilu o raziskavi med 270 finančnimi vodji v ZDA navedel, da preverjanje ali popravljanje finančnih rezultatov umetne inteligence ekipam v povprečju vzame 26 % delovnega tedna. Gre za oceno anketirancev o porabi časa v njihovih ekipah, ne za neposredno merjenje delovnih ur.

V poročilu CFO Dive je nezmožnost revizije ali razlage rezultata kot razlog za zadržke pri pomembnih finančnih nalogah navedlo 75 % vprašanih, pomisleke glede natančnosti pa 71 %. Za finančne službe to pomeni dve različni bremeni: čas, potreben za pregled izračuna, in možnost, da pozneje pokažejo, od kod je prišla številka v poročilu.

Koliko ur pomeni anketni delež

Ob predpostavki 40-urnega delovnega tedna pomeni anketni delež 10,4 ure na zaposlenega. Če bi enak delež veljal za petčlansko ekipo, bi skupaj nanesel 52 ur tedensko, pri desetčlanski pa 104 ure. To je pogojni preračun povprečja, ne meritev slovenske finančne službe; dejanska poraba je odvisna od tega, koliko nalog ekipa zaupa UI, kakšne podatke uporablja in kaj šteje kot popravek.

Preračun je pomemben tudi zaradi razporeditve dela. Čas za pregled pogosto pade na osebo, ki mora številke oddati vodstvu, tudi če je prvotni rezultat pripravilo drugo orodje ali drug član ekipe. Če je pregled omejen na nekaj ključnih poročil, skupnih ur ni smiselno razdeliti enakomerno med vse zaposlene. Za kadrovski načrt je zato pomembno, pri katerih nalogah nastaja pregled in kdo prevzame končno odgovornost.

Razpon odgovorov kaže, zakaj povprečje ni opis tipičnega posameznika: po povzetku IT Pro je 96 % anketiranih za preverjanje ali popravljanje porabilo vsaj desetino delovnega časa, 8 % pa več kot polovico; direktor Datarailsa Didi Gurfinkel je ob tem dejal, da »caution hasn't disappeared«. Uvedba orodja lahko skrajša pripravo osnutka, vendar mora ekipa v svoj čas še vedno vštevati pregled njegovega rezultata.

Zakaj nepovezani podatki pomenijo več pregledovanja

Stanje vhodnih podatkov je povezano z velikostjo bremena. Podrobna razčlenitev Datarailsove raziskave kaže, da je več kot četrtino časa za preverjanje porabilo 76 % anketirancev z nepovezanimi podatkovnimi sistemi in 31 % tistih s pretežno centraliziranimi podatki; 65 % jih je naletelo na samozavesten odgovor UI, ki je temeljil na napačnih podatkih, 51 % pa jih ni moglo pojasniti poti do določene številke. Anketa kaže povezanost med razdrobljenostjo podatkov in daljšim pregledom, sama pa ne ugotavlja, koliko dodatnih ur povzroči posamezna vrzel v podatkih.

Finančni rezultat je lahko aritmetično pravilen in vseeno neuporaben, če temelji na napačnem obdobju, različici načrta ali izseku glavne knjige. Pri razdrobljenih sistemih mora pregledovalec pred samo formulo ugotoviti, kateri zapis je veljaven in ali so se isti podatki znašli v več virih. To je drugačna naloga od preverjanja računa: napačna osnova se ne popravi z natančnejšim seštevanjem.

Raziskava je zajela vodje iz velikih ameriških organizacij, zato razlika med skupinama ni univerzalna ocena za manjše slovenske ekipe. Kljub temu pokaže, zakaj oznaka »podatki so centralizirani« še ne pove vsega: če ostanejo izjeme, ročna usklajevanja ali različne definicije kazalnika, mora človek ugotoviti, katera različica je prišla v odgovor UI. Čas, porabljen za to sled, je del preverjanja rezultata, čeprav je napaka nastala že pred izračunom.

Štirje deli istega pregleda

Pod skupno oznako preverjanje se skrivajo različna opravila. Preverjanje vira pomeni ugotoviti, iz katere evidence, poslovnega obdobja in različice podatkov je nastala številka. Pri mesečnem poročilu je lahko odločilna razlika med še odprtim obdobjem in že usklajenimi podatki; tak primer pojasnjuje mehanizem, ne opisuje primera iz ankete.

Preverjanje formule se začne šele, ko je izvor jasen. Pregledovalec mora razumeti, katera pravila so združila postavke, kaj je bilo izključeno in ali uporabljena definicija kazalnika ustreza vprašanju. Dve osebi lahko dobita različen odgovor tudi ob enakem poimenovanju kazalnika, če ena uporablja bruto, druga pa neto vrednosti. Če pot od vhodnih vrstic do rezultata ni vidna, se pregled lahko spremeni v ponoven ročni izračun.

Preverjanje dovoljenj zadeva mejo med podatki, ki jih orodje sme uporabiti, in podlago, ki jo sme videti prejemnik rezultata. Finančno poročilo lahko združi občutljive podatke iz več sistemov; pravilen izračun še ne pomeni, da je bil vsak dostop ustrezen. Ta korak je pomemben tudi za revizijsko sled, ker mora biti mogoče ugotoviti, katera podlaga je bila na voljo ob nastanku odgovora.

Končna odobritev je ločena presoja, ali je po pregledu vira, formule in dostopa številka primerna za odločitev ali objavo v poročilu. Datarailsovo povprečje teh štirih korakov ne razdeli po trajanju. Zato iz njega ni mogoče sklepati, ali finančni ekipi največ časa jemlje iskanje podatkov, ponovno računanje ali podpis odgovorne osebe.

Ekipa lahko to razliko ugotovi z beleženjem časa pri primerljivih nalogah: posebej za iskanje veljavnega vira, pregled izračuna, reševanje dostopa in končno odobritev. Ob ponovnem pregledu je pomemben tudi razlog zanj, sicer se čas za odpravo napačnega podatka izgubi v skupni postavki »preverjanje«. Tako nastane ocena, kateri del postopka dejansko zaseda ljudi, ne le skupni delež njihovega tedna.

Zakaj revizijska sled ostaja odločilna

Razlika med pomočjo pri pripravi in zaupanjem v končni rezultat je izrazita. Po pregledu ugotovitev na CTMfile bi le 5 % vprašanih sprejelo poročilo za upravo, ki ga je pripravila UI, brez človeškega pregleda, pri zaključevanju meseca pa bi to storili 4 %. To sta odgovora o pripravljenosti prepustiti končni izdelek orodju; ne pomenita, da pregled pri vseh drugih nalogah traja enako dolgo.

Uporabna revizijska sled poveže vhodni podatek, uporabljeno definicijo, izračun in odločitev o odobritvi. Če lahko finančna služba pokaže samo končno številko, ne pa poti do nje, mora ob vprašanju vodstva ali revizorja delo opraviti znova. Sledljivost zato določa tudi, koliko že opravljenega pregleda se ohrani za naslednji krog poročanja.

Za slovensko finančno službo je neposredna posledica raziskave načrtovanje človeškega časa ob orodju, ne samo časa, ki ga orodje prihrani pri pripravi. Anketni delež sam po sebi ne pove, koliko dela bo zahteval njen proces; pokaže pa, da lahko pregled vira in poti do številke ostane velik del delovnega tedna tudi po uvedbi UI.

Preberite tudi: