Kapag nag-iisip ang mga chief financial officers (CFOs) tungkol sa pagsasama ng agentic artificial intelligence (AI), dapat nilang lapitan ito sa katulad na paraan ng ibang teknolohiya na naipakilala na, habang ginagawa ang kinakailangang pag-aayos upang matugunan ang natatanging panganib na kaakibat ng bagong sistemang ito. Ayon kay George Westerman, isang senior lecturer sa MIT Sloan School of Management, ang mga agentic system ay hindi bagong konsepto. Bagaman walang pangkalahatang tinatanggap na depinisyon, ang agentic AI ay maaaring maunawaan bilang software na may kakayahang magproseso ng impormasyon at gumawa ng mga desisyon o kumilos nang autonomiya. Kabilang sa mga historikal na halimbawa ang mga automated processes sa Microsoft Windows at mga trading algorithms sa Wall Street. Ang pagkakaiba ay nasa kakayahan ng mga AI agent na nakabatay sa generative AI models, na maaaring umangkop, matuto, at makipag-usap, hindi katulad ng mga naunang system na batay sa mga patakaran. Sa kabila ng mga pagsulong na ito, dapat pa ring suriin ng mga CFO ang agentic AI gamit ang parehong pamantayan na ginamit para sa mga naunang teknolohiya ng awtomasyon—ang pagtukoy sa mga kapaki-pakinabang na proseso, potensyal na pagtitipid ng gastos, at ang pagsusuri ng mga panganib sa parehong pananalapi at reputasyon. Dapat gabayan ng umiiral na mga patakaran sa pamamahala at mga balangkas ng panganib ang pagsusuri ng agentic AI, na may kinakailangang mga pagbabago upang umayon sa bagong teknolohiya. Ang malakas na pamamahala sa awtomasyon ay dapat tumukoy sa agentic AI, sa pag-iisip ng mga kinakailangang pagbabago sa mga patakaran. Sa pagsusuri ng return on investment (ROI) para sa agentic AI, binigyang-diin ni Westerman ang kahalagahan ng pag-unawa sa mga kaugnay na gastos, na maaaring maging malaki. Kasama sa mga gastos na ito ang mga bayarin sa compute, paglilinis ng data, lisensya, at mga pagbabago sa proseso.

Ang pinakamapanlikhang mga pagkakataon para sa mga pinansyal na aplikasyon ng agentic AI ay kinabibilangan ng pamamahala ng unstructured data, awtomasyon ng pagpaplano at pag-uulat, pagtiyak ng pagsunod sa mga regulasyon, underwriting, at pagpapabuti ng mga interaksyon sa customer. Pinapayuhan ang mga CFO na: 1. **I-ayon ang Mga Inisyatibo ng AI sa Mga Layunin ng Negosyo**: Maliwanag na tukuyin ang mga pinansyal na resulta tulad ng pagtitipid sa gastos at pinahusay na forecasting upang matiyak na ang mga pamumuhunan sa AI ay naaayon sa mga layunin ng negosyo at nagpapakita ng ROI. 2. **Pamamahala ng Mga Panganib nang Proaktibo**: Tukuyin ang mga panganib na kaugnay ng seguridad ng data, privacy, pagsunod sa regulasyon, at katumpakan ng pinansyal. Magtatag ng mga estruktura ng pananagutan at ihanda ang mga contingency plan para sa mga potensyal na pagkakamali ng AI. 3. **Mag-invest sa Kasanayan at Tugunan ang Mga Alalahanin sa Trabaho**: Maging bukas sa staff tungkol sa mga potensyal na pagbabago sa trabaho at magbigay ng pagsasanay sa paggamit ng AI. Dapat bumuo ang mga kumpanya ng isang pangunahing koponan na may malalim na pag-unawa sa AI habang tinitiyak na ang natitirang workforce ay nakapag-aral din sa mga aplikasyon nito. Sa kabuuan, ang pagiging transparent, proaktibong pamamahala ng panganib, at pag-ayon ng mga proyekto ng AI sa mga layunin ng negosyo ay mahalaga para sa matagumpay na pagsasama ng agentic AI sa pinansya.