AI fortsetter å transformere økonomiprosesser

I 2025 nådde AI et kritisk punkt. Etter flere år med AI-eksperimentering, endringer i regelverk, ustabile markeder og økte forventninger til CFOer ser 2026 ut til å bli året der intelligens, robusthet og ansvarlig styring definerer finanssektorens neste fase.

Basert på innsikt fra ledende analytikere, inkludert IDC, Gartner, The Hackett Group, Deloitte og Protiviti, samt innsikter fra våre egne eksperter, har vi samlet fem trender økonomiledere bør forberede seg på nå.

1. AI beveger seg fra hype til ansvarlig styring

Diskusjoner om kunstig intelligens handler ikke lenger om muligheter, men om dokumenterbare resultater. Bedrifter etterspør kunstig intelligens med reelle bruksområder, og som er regulerte og sporbare – ikke AI for AIs skyld. CFOer forventer nå at AI-initiativer leverer målbar avkastning, tåler kontroll og compliance, samt kan integreres i reelle arbeidsflyter, ikke bare pilotprosjekter.

IDCs FutureScape 2026 fremhever fremveksten av AI-agenter – systemer som ikke bare genererer innsikter, men også iverksetter handling, koordinerer arbeidsflyter og støtter beslutningstaking på tvers av hele virksomheten. IDC skisserer fire pilarer som former dette skiftet:

• Håndtering av forstyrrelser: Organisasjonens robusthet må styrkes i møte med økt volatilitet eller endringer i regelverk eller arbeidsstyrke.
• Koordinering av intelligens: Verdien av kunstig intelligens kommer fra integrerte og sammenkoblede systemer – ikke frittstående verktøy.
• Bygging av tillit og robusthet: Åpenhet og styring blir viktige konkurransefortrinn.
• Innovasjon forbi produktivitet: Kunstig intelligens begynner å forme forretningsmodeller og vekststrategier – ikke bare automatisere oppgaver.

For finanssektoren betyr dette at kunstig intelligens må kunne forklares, styres og tilpasses finansielle krav. Sluttbrukere tar ikke i bruk AI med mindre den produserer pålitelige resultater som kan spores og forsvares. I 2026 kommer organisasjoner som går fra «eksperimenter» til AI-løsninger som kan kontrolleres, til å bli belønnet.

2. Datakvalitet blir avgjørende for AI-suksess

AI er bare så god som dataene den har trent på. Innen økonomi og finans er disse dataene ofte fragmentert på tvers av ERP-systemer, underregnskap, regneark og operasjonssystemer. Analytikere er enige om at i 2026 vil datakvalitet være den viktigste faktoren for AI-suksess – enten som muligheter eller begrensning.

De fleste feil som dukker opp der AI benyttes i bedrifter, skyldes ikke dårlige modeller, men dårlige data. De vanligste begrensningene er:

• inkonsekvente datastrukturer på tvers av systemer
• uklart eierskap til økonomiske data og AI-ressurser
• mangel på standardiserte metoder for å validere AI-genererte resultater

Uten rene, avstemte og regulerte data havner organisasjoner i en slags «pilotfelle», kjennetegnet av mye eksperimentering, lav adopsjon og begrenset avkastning.

Denne datasentrerte endringen påvirker også ansatte innen økonomi og finans. Når AI automatiserer mekaniske oppgaver, øker mulighetene for å utvikle nye ferdigheter:

• AI-kompetanse (AI-prompting, validering av resultater og forståelse av modellbegrensninger)
• Datakonvertering og visualisering
• Kritisk tenkning og narrativ historiefortelling
• Spesialiserte roller som AI-produkteiere og spesialister innen AI-risiko og -kontroll

I 2026 kommer de fremste organisasjonene til å ha de beste verktøyene – men også de beste datagrunnlagene og best kvalifiserte ansatte.

3. Menneske + AI: Definerer finanssektorens neste fase

Fremtiden innen finans handler ikke om å erstatte dyktige økonomiansatte med AI, men i stedet å utfylle menneskene i arbeidsflyten ved at repetitive, regelbaserte eller datatunge oppgaver håndteres av AI-agenter.

Provitis globale trendforskning viser at økonomiavdelingers bruk av AI-verktøy har doblet seg på et år (fra 34 % til 72 % i 2025). Samtidig er tilliten til makroøkonomisk styring fortsatt lav, noe som legger press på finanssektoren til å effektivisere bruken av AI – særlig fordi konkurransen om AI-kompetanse øker.

I løpet av 2026 kommer finansorganisasjoner i økende grad til å operere i arbeidsflyter med mennesker og AI-agenter der:

• AI tar seg av datainnsamling, avstemming, prognoseoppdateringer og avviksregistrering
• mennesker fokuserer på vurderinger, tolkninger, scenarioplanlegging og påvirkning av resultater
• AI-generert innsikt blir utgangspunktet for strategiske samtaler – ikke målstreken

Denne samarbeidsmodellen er avgjørende ettersom arbeidsmengden innen økonomi og finans øker, mens budsjett og arbeidsstyrke forblir begrenset.

4. CFOer prioriterer smidighet, robusthet og intelligens

CFO-rollen har utviklet seg – raskt og permanent. CFOer er ikke bare ansvarlig for økonomistyring, men også bedriftsstrategi, fusjoner og oppkjøp, investeringsavgjørelser og prognosenøyaktighet samt å navigere i komplekse regelverk, alt under konstant markedspress.

Gartner rapporterer at over 70 % av CFOer nå har direkte ansvar for data, analyse, AI og strategi, mens Forbes fremhever den raske overgangen fra statisk periodeplanlegging til AI-drevet beslutningsintelligens i sanntid.

I 2026 kommer ledende organisasjoner til å stole på AI til å:

• lage rullerende prognoser beriket med operasjonelle og eksterne data
• fremskynde scenariomodellering på tvers av økonomiske og geopolitiske variabler, samt ESG-kriterier
• generere narrative innsikter og styreklare kommentarer med GenAI
• koordinere rask og presis beslutningstaking på tvers av hele virksomheten

I mange organisasjoner har AI-strategi og finansstrategi i praksis smeltet sammen. CFOer må nå dokumentere avkastningen på AI-investeringer, styre risiko og lede organisasjonen mot en intelligent driftsmodell.

5. Kontroller, revisjon og compliance blir kontinuerlig AI-drevet

Etter hvert som kunstig intelligens gjennomsyrer finansielle prosesser, må organisasjoner modernisere rammeverkene for kontroll og compliance. Deloitte fremhever behovet for AI-aktiverte kontrollstrukturer, risikovurdert AI-inventar og kontinuerlig overvåking av avvik – en utvikling som er blitt mulig av fremgang innen dataintegrasjon og automatisk overvåkning.

I 2026 kommer ledende organisasjoner til å:

• kjøre AI-basert CCM (kontinuerlig kontrollovervåkning) for journaler, tilgangslogger, avstemminger og godkjenninger
• bruke GenAI til å utarbeide beskrivelser, forberede revisjonsdokumentasjon og strømlinjeforme kundeopplysninger og -kontakt
• prioritere avvik ved hjelp av AI-drevet risikovurdering
• opprettholde detaljert dokumentasjon av AI-modeller som brukes i rapportering og kontroller
• dokumentere modellers forklarbarhet og rimelighet ovenfor tilsynsmyndigheter, revisorer og interessenter

Dette kommer til å fundamentalt endre hvordan organisasjoner samhandler med styring og kontroll, særlig når AI integreres i prognoser, planlegging og resultatoppfølging.

I denne sammenhengen er det viktig å huske at ikke alle AI-løsninger er like. Uprøvde AI-løsninger medfører betydelig risiko når det gjelder revisjon, styring, sikkerhet og skalerbarhet.

Trintechs direktør for produktmarkedsføring, sier det slik: «I 2026 skal ikke finanssektoren jage etter AI – den skal mestre den. Bruk av AI i regnskapsavslutningen og avstemmingsprosesser preges av ansvarlighet, nøyaktighet og menneskelig tilsyn, hvor intelligent automatisering og dyp domenekunnskap samarbeider for å levere målbar verdi.»

Økonomiledere som tar i bruk denne tilnærmingen, kommer til å være best posisjonert for å drive frem robusthet, smidighet og vekst.

Trintech skiller seg ut som en pålitelig partner for organisasjoner som søker utprøvd og ansvarlig AI, som gjør det mulig for organisasjoner å jobbe raskere, handle smartere og gjennomføre regnskapsprosesser med selvtillit.