C'è un problema umano molto reale al centro della rivoluzione dell'IA.

      L'era dell'IA è stata inaugurata con spettacolari dimostrazioni delle sue apparentemente infinite capacità e una promessa di cambiare il mondo. Dopo che OpenAI ha innescato il boom dell'IA generativa nel 2022, il ritmo e la scala della crescita dell'IA in quasi ogni settore principale sono stati sbalorditivi.

      Oggi, sebbene molte delle promesse si stiano materializzando, ha lasciato l'industria dell'IA stessa con un problema di titoli auto-inflitto.

      Sono i titoli riguardanti la spesa ad essere i più preoccupanti. Ad esempio, 675 miliardi di dollari in investimenti infrastrutturali solo quest'anno e grandi aziende di IA come Nvidia che superano i 5 trilioni di dollari di capitalizzazione di mercato sono il tipo di notizie che dominano i titoli economici. Per quanto riguarda l'adozione, secondo KPMG, il 93% delle aziende statunitensi implementerà l'IA nella finanza entro i prossimi 18 mesi. Guarda i titoli riguardanti i licenziamenti e troverai CEO che appiattiscono le organizzazioni in nome dell'efficienza.

      Titoli come questi hanno cominciato a trasformare lentamente l'IA nel nemico pubblico numero uno. Ancora di più perché c'è un titolo che ancora esiste a malapena dopo tutto il clamore e le somme stratosferiche di denaro speso: "L'IA ha generato $X milioni di nuovo valore misurabile per questa azienda."

      Lungi da ciò, il MIT ha effettivamente scoperto che il 95% dei progetti pilota di IA aziendale non ha alcun impatto misurabile sul P&L. Il Rapporto Globale 2026 sull'IA nei Servizi Finanziari di Cambridge ha rilevato che, mentre l'81% delle aziende sta adottando l'IA, solo il 14% la considera trasformativa. I soldi stanno certamente fluendo, ma, per ora, sembra chiaro che i risultati non stanno fluendo.

      Afrozy Ara, fondatrice e CEO di LuminaData con sede a San Jose, crede di sapere perché e il suo background spiega perché vede il problema in modo diverso rispetto alla maggior parte dei fondatori di IA.

      Afrozy Ara, Fondatrice e CEO LuminaData

      Prima di LuminaData, Ara ha trascorso oltre un decennio nella consulenza aziendale. Ha iniziato alla Mu Sigma, dove ha consigliato aziende Fortune 500 sulla strategia di dati e analisi. In seguito è stata VP della consulenza presso Incedo, dove ha guidato team che aiutavano grandi aziende a operazionalizzare i dati in ambienti complessi e multi-sistema.

      La differenza era che il suo background non era nella ricerca sull'IA. Invece, l'esperienza di Ara l'aveva esposta alla realtà caotica di far funzionare la tecnologia all'interno di organizzazioni che operano su processi intrecciati con conoscenze tribali e coordinamento interfunzionale.

      Quell'esperienza ha contribuito a plasmare la sua tesi principale:

      "L'adozione dell'IA non è la trasformazione dell'IA," dice Ara. "Questa è la distinzione che la maggior parte del mercato non ha ancora fatto, e il costo di perderla è enorme."

      Il problema del coordinamento

      La posizione di Ara è ingannevolmente semplice ma può avere enormi implicazioni per il modo in cui cambia il modo in cui le aziende dovrebbero affrontare l'IA.

      Pensala in questo modo: ogni individuo si avvicina e interagisce con l'IA alla velocità e ai limiti della propria curiosità. Fornisci loro accesso illimitato a strumenti come Claude o ChatGPT e la loro produttività aumenterà inevitabilmente in modi misurabili. Una volta che iniziano a comprendere le possibilità, l'intelligenza può fluire tra i fattori di forma.

      Dalla scrittura di documenti e email alla creazione di fogli di calcolo su misura o persino codice, l'IA può avere un effetto notevole a livello individuale. Tuttavia, la crescita di un'organizzazione può essere solo veloce quanto la sua cucitura di coordinamento più lenta. Il problema è che quelle cuciture sono state costruite per un mondo più lento. Quel mondo è limitato da passaggi di consegna e confini di proprietà che lavorano sull'assunzione che il cambiamento avverrà solo occasionalmente e gradualmente.

      "Le organizzazioni non sono individui," dice Ara. "Sono persone che si coordinano verso un obiettivo comune. Hanno bisogno di una comprensione condivisa. Devono vedere i risultati insieme, non solo come individui che lavorano più velocemente nei propri silos. È lì che l'adozione incontra un muro."

      Secondo Ara, questi sono i tipi di schemi che incontra troppo spesso in praticamente ogni team finanziario con cui lavora. Questi team lavorano inevitabilmente con strumenti distribuiti in più punti di un flusso di lavoro, ognuno dei quali funziona bene in isolamento. Ciò significa che il processo tra quei punti rimane manuale e non documentato, essenzialmente perdendo valore come risultato.

      "Ho visto processi ordine-a-cash in cui l'applicazione della liquidità è automatizzata, i rapporti sembrano bellissimi, i cruscotti sono generati dall'IA e il DSO continua a salire ogni trimestre. Anche se gli strumenti funzionano, il processo tra di essi è rotto e si finisce con risultati bellissimi da una catena di input rotta."

      Il sogno irrealizzabile e il 99,999%

      Ara è schietta riguardo al divario tra la visione della Silicon Valley e la realtà aziendale.

      "Il panorama delle startup ama la storia della compagnia da un miliardo di dollari fondata da una sola persona. E certo, forse potrebbe succedere. Ma sarebbe più fortuna che un manuale. Per il 99,999% delle aziende là fuori, è un sogno irrealizzabile."

      Le aziende reali, sostiene, sono una combinazione complessa e intrecciata di persone, tecnologie e sistemi. Ciò significa che i veri processi sono contorti in modi incalcolabili. Un'altra verità è che la conoscenza tribale attraversa l'ecosistema. Inizia esistendo nelle teste delle persone, ma poi rapidamente si fa strada in cose come fogli di calcolo non documentati, o semplicemente nel modo in cui le cose sono sempre state fatte.

      "Anche quando parliamo di 'umano nel loop', gli umani in quel loop devono essere in grado di tenere il passo con l'IA," dice Ara. "Devono capire cosa ha fatto l'IA, perché l'ha fatto e se fidarsi di essa. Devono coordinarsi tra di loro attorno agli output generati dall'IA. Non è una sfida tecnologica. È una sfida di design organizzativo."

      È all'interno della natura alquanto paradossale di questa sfida, la sfida di design organizzativo se vuoi, che LuminaData è costruita.

      Cosa fa realmente LuminaData

      LuminaData è supportata da Techstars e ha costruito una piattaforma di trasformazione dell'IA per le operazioni finanziarie. Si concentra specificamente sui flussi di lavoro ordine-a-cash e record-a-report. L'azienda utilizza FinEdge LLM, un LLM in attesa di brevetto addestrato su GAAP, SOX, ASC 842, IFRS 16.

      La piattaforma stessa è strutturata attorno a due prodotti che rispecchiano il framework dell'azienda. Il primo è Lumina Discover, uno strumento che mappa i flussi di lavoro reali di un team finanziario. Ciò significa comprendere i veri passaggi di consegna, la conoscenza tribale dietro i flussi di lavoro e tutte le regole non documentate che accompagnano la loro esecuzione.

      Questo stabilisce baseline misurabili prima che venga distribuito qualsiasi agente IA. È il livello diagnostico che la maggior parte delle implementazioni di IA salta completamente.

      Il secondo strumento è Lumina Activate, che distribuisce agenti IA specifici per la finanza sui componenti basati su regole del flusso di lavoro riprogettato. Ciò significa gestire riconciliazione, fatturazione, applicazione della liquidità e contabilità dei leasing, tutto con logica di corrispondenza documentata, instradamento delle eccezioni e documentazione pronta per l'audit integrata in ogni azione. Sebbene questo tipo di automazione sta diventando più popolare oggigiorno, il tipo di profonda esperienza e personalizzazione offerto da LuminaData è piuttosto nuovo.

      I due sono progettati per funzionare come una sequenza, non come un menu. La scoperta informa l'attivazione, quindi l'attivazione senza scoperta è ciò che produce il tasso di fallimento del 95% che il resto del mercato sta vivendo.

      Ara insiste