Dzień dobry. Według nowych badań wiele zarządów zatwierdza strategie sztucznej inteligencji bez jasnego wglądu w to, czy leżące u ich podstaw mechanizmy kontrolne faktycznie działają, narażając dyrektorów finansowych na ryzyko, gdy organy regulacyjne, audytorzy lub inwestorzy proszą o dowód. Wydaje się, że w sektorze prywatnym najtrudniejsze wyzwanie stoi przed opieką zdrowotną.
Kiteworks, firma zajmująca się bezpieczeństwem technologii, opublikowała „Ryzyko bezpieczeństwa danych i zgodności: raport prognozy na rok 2026” w oparciu o ankietę przeprowadzoną wśród 225 liderów ds. bezpieczeństwa, IT, zgodności i ryzyka z 10 branż i ośmiu regionów.
Jednym z kluczowych ustaleń jest to, że 53% organizacji nie jest w stanie usunąć danych osobowych z modeli sztucznej inteligencji po ich użyciu, co powoduje długoterminowe narażenie na mocy RODO, CPRA i nowych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji.
Wszyscy respondenci stwierdzili, że sztuczna inteligencja agentów jest w ich planie działania, ale mechanizmy kontroli tych systemów są opóźnione. Ogólnie rzecz biorąc, 63% nie może nakładać ograniczeń celowych na agentów AI, 60% nie ma możliwości wyłącznika awaryjnego, a 72% nie posiada listy materiałów oprogramowania (SBOM) dla modeli AI w swoim środowisku. Skutek: systemy sztucznej inteligencji uzyskują dostęp do danych wrażliwych, przetwarzają je i uczą się na ich podstawie, podczas gdy organizacje nie są w stanie w pełni śledzić, dokąd te dane trafiają, ani wykazać, w jaki sposób są wykorzystywane – wynika z raportu.
Spośród 10 objętych badaniem branż rząd stoi przed najcięższymi wyzwaniami ze względu na przestarzałe systemy. Jednak w sektorze prywatnym opieka zdrowotna wyróżnia się słabościami w kontroli i zarządzaniu sztuczną inteligencją.
Organizacje zajmujące się opieką zdrowotną należą również do najbardziej konserwatywnych pod względem wydatków na sztuczną inteligencję. Ponad 80% respondentów stwierdziło, że obecnie nie ma w planach żadnych agentów API – technologii, która umożliwia agentom AI łączenie się z systemami zewnętrznymi i działanie w skoordynowanych przepływach pracy. Choć ostrożne wdrożenie może zmniejszyć ryzyko w perspektywie krótkoterminowej, zdaniem Kiteworks organizacje, które zwlekają, mogą również nie rozwinąć zdolności w zakresie zarządzania, których będą potrzebować w miarę rozszerzania się wykorzystania sztucznej inteligencji.
Ostrożność ta odzwierciedla długotrwałe ograniczenia gospodarcze. Jak wynika z raportu Becker’s Hospital Review, opieka zdrowotna pozostaje w tyle za branżami takimi jak bankowość i produkcja, jeśli chodzi o wdrażanie zaawansowanych technologii, głównie ze względu na niskie marże operacyjne. Jednak liderzy branży coraz częściej postrzegają sztuczną inteligencję jako niezbędną dla stabilności finansowej. Wiceprezes wykonawczy i dyrektor finansowy Cleveland Clinic, Dennis Laraway, powiedział publikacji, że sztuczna inteligencja, robotyka i automatyzacja mogą pomóc w skalowaniu systemów opieki zdrowotnej poprzez zwiększenie zasięgu pacjentów, zwiększenie liczby pacjentów oraz poprawę szybkości i dokładności, wspierając transformację kosztów w obliczu reformy płatności i presji regulacyjnej.
Te konkurencyjne siły lądują bezpośrednio na biurkach dyrektorów finansowych.
„Dyrektorzy finansowi sektora opieki zdrowotnej stoją przed wyjątkowo trudnym zadaniem znalezienia równowagi w miarę rosnącej presji inwestycyjnej na sztuczną inteligencję” – powiedział mi Tim Freestone, dyrektor ds. strategii w Kiteworks. „W przeciwieństwie do technologii czy handlu detalicznego wiele systemów opieki zdrowotnej w dobrych latach wykorzystuje marżę rzędu 2–3%, przez co każda decyzja dotycząca technologii wydaje się raczej egzystencjalna niż eksperymentalna”.
Ilościowe określenie zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję pozostaje szczególnie trudne, dodał Freestone. „Jak obliczyć kwotę w dolarach, aby przyspieszyć diagnozę lub zmniejszyć wypalenie zawodowe lekarza?” Jednocześnie każde wdrożenie sztucznej inteligencji obejmujące dane pacjentów wiąże się ze znacznymi kosztami związanymi z przestrzeganiem przepisów i bezpieczeństwem – stwierdził.
Ponieważ opieka zdrowotna stosunkowo wolno opracowywała ramy zarządzania sztuczną inteligencją, dyrektorzy finansowi są coraz częściej proszeni o zatwierdzenie znaczących inwestycji technologicznych, których organizacje mogą nie posiadać jeszcze wewnętrznej wiedzy specjalistycznej do oceny lub zarządzania, powiedział Freestone. „Zasadniczo prosi się ich o zbudowanie samolotu, a następnie podejmują decyzję, czy go kupić” – powiedział.
W miarę jak uwaga przenosi się z ambicji związanych ze sztuczną inteligencją na jej realizację, dyrektorzy finansowi mogą stwierdzić, że prawdziwym sprawdzianem stanie się zarządzanie, a nie innowacje.
Tabela liderów
Ann Reis została mianowana dyrektorem finansowym Green Plains Inc. (Nasdaq: GPRE), firmy zajmującej się biorafinacją, ze skutkiem od 6 stycznia. Reis dołączyła do Green Plains z Southwest Iowa Renewable Energy, gdzie pełniła funkcję dyrektora finansowego, głównego księgowego i zastępcy sekretarza zarządu. Ma ponad 20-letnie doświadczenie, w tym na stanowiskach kierowniczych w Lincoln Financial Group i ConAgra Foods. Reis zastępuje Phila Boggsa, który przez ostatnie 16 lat pełnił wiele funkcji kierowniczych w branży finansowej. Odszedł z firmy 5 stycznia.
Spencer Hart została mianowana dyrektorem finansowym Loop Industries, Inc. (Nasdaq: LOOP), spółki zajmującej się czystymi technologiami, ze skutkiem od 15 stycznia. Hart, który pełni funkcję członka zarządu Loop od lutego 2025 r., przejdzie na pełnoetatowe stanowisko kierownicze. Hart pozostanie także członkiem zarządu. Wnosi ponad 30-letnie doświadczenie, ostatnio jako starszy dyrektor zarządzający i starszy doradca w Guggenheim Securities.
co za rzecz
Z miesięcznej analizy Morgan Stanley E*TRADE wynika, że w zeszłym miesiącu klienci firmy byli nabywcami netto w 10 z 11 sektorów indeksu S&P 500. Trzy najczęściej kupowane sektory w grudniu 2025 r. to dobra konsumpcyjne (+13,4%), nieruchomości (+9,8%) i podstawowe artykuły konsumpcyjne (+8,5%). Według Chrisa Larkina, dyrektora zarządzającego ds. handlu i inwestycji, w przeciwieństwie do ostatnich miesięcy dane sugerowały, że klienci nie agresywnie przestawiali się na technologię ani z niej nie wycofywali.
„Chociaż zwrot w kierunku uznaniowości konsumenckiej był już widoczny w listopadzie, zakup nieruchomości netto, który był jednym z najsłabszych sektorów w zeszłym miesiącu, był bardziej zaskakujący” – powiedział Larkin. „Być może odzwierciedlało to oczekiwanie na niższe stopy procentowe, które mogłyby potencjalnie pozytywnie wpłynąć na rozwój tych akcji w przyszłości”. Grudzień był także trzecim z rzędu miesiącem, w którym klienci byli sprzedawcami netto w służbie zdrowia – dodał.
„Atak Trumpa na Wenezuelę daje Stanom Zjednoczonym na papierze 30% światowych rezerw ropy, a w rzeczywistości kosztuje 100 miliardów dolarów na odbudowę” – czytamy w artykule w „Fortune” napisanym przez Sashę Rogelberg i Nicka Lichtenberga.
Z artykułu: „Eksperci ostrzegają, że droga do dominacji, przynajmniej jeśli chodzi o ropę, będzie trudna po dziesięcioleciach złego zarządzania i sankcji. Państwowy gigant naftowy Petróleos de Venezuela SA upadł w połowie 2010 roku w wyniku utraty zagranicznego wsparcia finansowego oraz wykwalifikowanych pracowników do utrzymania rurociągów. W 2017 roku pierwsza administracja Trumpa zaostrzyła sankcje naftowe wobec Wenezueli, ograniczając dostęp kraju do Według Helimy Croft, szefowej globalnej strategii surowcowej w RBC Capital Markets, wysiłki koncernów naftowych mające na celu zwiększenie wydobycia, takie jak odbudowa infrastruktury, zajęłyby około dziesięciu lat. Pełny artykuł można przeczytać tutaj.
usłyszał
„Wyszliśmy z wydarzenia z jeszcze większymi optymizmem co do Nvidii i ogólnej rewolucji w zakresie sztucznej inteligencji, jako że na horyzoncie pojawił się kolejny etap inwestycji i technologii”.
— napisali analitycy Wedbush Securities w notatce branżowej w poniedziałek po wzięciu udziału w przemówieniu programowym dyrektora generalnego Nvidii, Jensena Huanga, na targach CES w Las Vegas. Huang przedstawił Rubin, pierwszą sześcioukładową platformę sztucznej inteligencji firmy z ekstremalnym projektem kodu, która jest obecnie w pełnej wersji produkcyjnej, oraz przedstawił Alpamayo, rodzinę modeli otwartego rozumowania do opracowywania pojazdów autonomicznych. Według firmy jest to część „szerokiego dążenia do wprowadzenia sztucznej inteligencji we wszystkich obszarach”.
