Kada glavne finansijske direktore (CFO) razmatraju integraciju agentne veštačke inteligencije (AI), trebali bi pristupiti tome slično kao i drugim tehnologijama prethodno usvojenim, uz adekvatne prilagodbe kako bi adresirali jedinstvene rizike povezane s ovim novim sistemom. Prema Georgeu Westermanu, glavnom predavaču na MIT Sloan School of Management, agentni sistemi nisu nova ideja. Iako ne postoji univerzalno prihvaćena definicija, agentna AI može se razumeti kao softver sposoban za procesiranje informacija i donošenje odluka ili preduzimanje akcija autonomno. Istorijski primeri uključuju automatske procese u Microsoft Windows i trgovinske algoritme na Wall Streetu. Razlika leži u sposobnostima AI agenta izgrađenih na generativnim AI modelima, koji se mogu prilagođavati, učiti i učestvovati u razgovorima, za razliku od ranijih sistema zasnovanih na pravilima. Uprkos ovim napretcima, CFO-ovi bi ipak trebali proceniti agentnu AI prema istim kriterijima koji su korišćeni za ranije automatizacione tehnologije—identifikovanje korisnih procesa, potencijalne uštede i procena rizika za finansije i reputaciju. Postojeće politike upravljanja i okviri rizika trebali bi voditi evaluaciju agentne AI, uz neophodne revizije kako bi se prilagodili novoj tehnologiji. Snažno upravljanje automatizacijom treba se preneti na agentnu AI, uzimajući u obzir potrebne prilagodbe politika. U ocjeni povrata ulaganja (ROI) za agentnu AI, Westerman naglašava važnost razumevanja povezanih troškova, koji mogu biti značajni. Ovi troškovi uključuju troškove računanja, čišćenje podataka, licenciranje i promene procesa.

Najperspektivnije prilike za finansijske primene agentne AI uključuju upravljanje strukturiranim podacima, automatizaciju planiranja i izveštavanja, osiguranje usklađenosti, podučavanje i poboljšanje interakcije s kupcima. CFO-ovima se savetuje da: 1. **Usklade AI inicijative s poslovnim ciljevima**: Jasno definišu finansijske rezultate poput ušteda i poboljšanog predviđanja kako bi osigurali da investicije u AI budu usklađene s poslovnim ciljevima i pokažu ROI. 2. **Proaktivno upravljaju rizicima**: Identifikuju rizike povezane s bezbednošću podataka, privatnošću, regulativnom usklađenošću i finansijskom tačnošću. Uspostave strukture odgovornosti i pripreme planove za nepredviđene situacije zbog potencijalnih grešaka AI. 3. **Ulažu u veštine i rešavaju zabrinutosti oko posla**: Budu otvoreni sa osobljem u vezi s potencijalnim promenama u poslovima i ponude obuku o korišćenju AI. Kompanije bi trebale stvoriti osnovni tim sa snažnim razumevanjem AI, dok bi ostatak radne snage takođe trebao biti educiran o njenim primenama. U celini, transparentnost, proaktivno upravljanje rizicima i usklađivanje AI projekata s poslovnim ciljevima su ključni za uspešnu integraciju agentne AI u finansijama.