Pe măsură ce inteligența artificială (AI) transformă modul în care companiile concurează, contabilii ar putea întâlni din ce în ce mai mult o problemă neobișnuită de evaluare: o parte din informațiile care creează avantajul competitiv al unei companii ar putea fi semnificativ din punct de vedere economic, fără a apărea ca un activ separat în bilanțul contului.
Procesarea conținutului
În mare parte a boom-ului AI, atenția s-a concentrat pe modele, putere de calcul și algoritmi. Dar, pe măsură ce modelele AI sofisticate devin mai accesibile, un diferențiator din ce în ce mai important ar putea fi datele proprietare acumulate de companii de-a lungul deceniilor. Cercetări recente realizate de Dwarkesh Patel și Jerry Han ilustrează de ce. Comparând progresele AI din 2019 până în 2025, ei au estimat un câștig de eficiență computațională de 12 ori din îmbunătățirile datelor, față de un câștig de 3,7 ori din îmbunătățirile modelelor la scara de calcul testată. Deși cercetătorii avertizează împotriva generalizării excesive, rezultatul ridică o întrebare importantă: ce se întâmplă dacă unul dintre cele mai valoroase active AI ale unei companii nu este modelul, ci datele?
O discuție "Moonshots" cu Peter Diamandis a pus ideea mai provocator: "Următorul salt de 10x s-ar putea afla în datele" deja existente în cadrul unei organizații. Când toată lumea are AI, ce rămâne proprietar? Companiile pot accesa din ce în ce mai mult modele fundamentale puternice, în loc să le dezvolte de la zero. Dacă concurenții pot licenția capabilități AI similare, simpla "posibilitate de a avea AI" nu va crea probabil un avantaj durabil. Diferențiatorul ar putea fi, în schimb, ceea ce fiecare companie poate învăța aceste modele.
Luați în considerare un producător cu decenii de defecțiuni ale echipamentelor, cereri de garanție și înregistrări de întreținere; un asigurător cu date despre daune și comportament; sau o instituție financiară cu milioane de tranzacții istorice și interacțiuni cu clienții. Astfel de seturi de date pot conține cunoștințe pe care concurenții nu le pot achiziționa sau recrea ușor. McKinsey descrie acest concept ca "date privilegiate", care sunt informații care devin o fortăreață competitivă atunci când permit rezultate AI pe care concurenții nu le pot reproduce ușor. Avantajul se poate acumula pe măsură ce utilizarea produselor generează informații proprietare suplimentare care îmbunătățesc și mai mult AI-ul.
Pentru contabili, însă, întrebarea relevantă este mai mult decât dacă o companie are un volum mare de date. În schimb, cea mai importantă întrebare este dacă acele date reprezintă o resursă semnificativă din punct de vedere economic și cum ar trebui înțeleasă acea valoare în raportarea financiară, evaluarea și analiza tranzacțiilor.
Nu orice set de date este o fortăreață de date
O companie poate deține petabytes de informații cu o semnificație competitivă redusă. Contabilii și profesioniștii în evaluare pot evalua datele proprietare potențial valoroase pe șase dimensiuni:
* Exclusivitate: Concurenții pot obține informații substanțial similare din alte surse? * Relevanță: Datele îmbunătățesc material o predicție, decizie, produs sau flux de lucru important din punct de vedere comercial? * Istoric și profunzime: Setul de date s-a acumulat pe o perioadă suficient de lungă sau prin suficiente tranzacții încât recrearea sa ar fi costisitoare sau impracticabilă? * Drepturi și control: Compania are capacitatea legală și contractuală de a utiliza informațiile în scopuri AI, analitice sau comerciale? * Pregătire AI: Informația este suficient de precisă, structurată, etichetată și accesibilă pentru a produce rezultate utile? * Efecte de învățare: Utilizarea produselor companiei generează continuu informații proprietare noi care le fac mai bune?
Acești factori ajută la diferențierea datelor operaționale obișnuite de informațiile capabile să producă beneficii economice viitoare.
De ce este important acest lucru pentru contabili
Tratamentul contabil creează un paradox important. Conform U.S. GAAP, costurile asociate cu multe active intangibile dezvoltate intern sunt, în general, cheltuieli pe măsură ce sunt suportate, cu excepția cazului în care orientările specifice permit capitalizarea. Ca urmare, o companie poate petrece ani de zile dezvoltând date proprietare prin operațiuni normale, fără a recunoaște separat valoarea economică în bilanț. Contabilitatea achizițiilor poate produce un rezultat diferit. Conform Codificării Standardelor de Contabilitate 805, un achizitor recunoaște activele intangibile identificabile separat de fondul comercial atunci când criteriile de recunoaștere aplicabile sunt îndeplinite și le măsoară la valoarea justă de la data achiziției. Bazele de date sunt specific printre tipurile de active intangibile care pot califica pentru recunoaștere separată.
Aceasta înseamnă că contabilii pot întâlni date proprietare în mai multe contexte, inclusiv alocări ale prețului de achiziție, evaluări ale valorii juste, diligență în M&A, analize de depreciere, prognoze de management și dezvăluiri despre active intangibile.
Diferența contează și atunci când se evaluează performanța companiei. Datele proprietare mai bune pot permite AI să prognozeze mai precis cererea, să prețuiască riscul mai eficient, să identifice defecțiunile echipamentelor mai devreme sau să automatizeze munca specializată. Aceste îmbunătățiri pot afecta în cele din urmă creșterea veniturilor, marjele, retenția clienților, puterea de stabilire a prețurilor și durabilitatea fluxurilor de numerar viitoare. Acestea sunt aceleași ipoteze care stau adesea la baza evaluărilor și estimărilor contabile.
Există și o dimensiune de control. Pe măsură ce companiile utilizează seturi de date proprietare pentru a conduce decizii bazate pe AI, contabilii ar putea avea nevoie din ce în ce mai mult să înțeleagă dacă informațiile subiacente sunt complete, corecte, guvernate corespunzător și utilizabile legal. Dacă ieșirile generate de AI alimentează prognozele financiare, estimările sau procesele de raportare, calitatea datelor și linia genealogică nu mai sunt pur tehnologice.
Activul pe care bilanțul s-ar putea să nu-l arate
Consiliul Standardelor de Contabilitate Financiară (FASB) are un proiect de cercetare activ care ia în considerare îmbunătățiri potențiale ale contabilității și dezvăluirii activelor intangibile, inclusiv a celor dezvoltate intern. AI ar putea face decalajul dintre recunoașterea contabilă și valoarea economică tot mai vizibil. Contabilii s-au confruntat de mult timp cu afaceri ale căror mărci, relații cu clienții, proprietate intelectuală și capital uman contribuie la o valoare economică semnificativă dincolo de ceea ce este reflectat direct în bilanț. Datele proprietare ar putea aparține din ce în ce mai mult acestei discuții.
Întrebarea pentru contabili este, prin urmare, mai largă decât "Cât de multe date are această companie?" În schimb, este: "Ce informații proprietare deține compania, ce beneficii economice generează și cum ar trebui aceste beneficii să afecteze judecățile pe care contabilii le fac cu privire la evaluare, tranzacții, controale și raportare financiară?" Pe măsură ce modelele AI devin mai accesibile, modelul în sine ar putea deveni mai puțin diferențiator, în timp ce cunoștințele proprietare furnizate acestuia devin mai importante. Unele dintre cele mai valoroase active ale economiei AI ar putea exista deja în interiorul companiilor, chiar dacă rămân greu de văzut în bilanț.
Fotis Konstantinidis Director General
Fotis Konstantinidis este director general la Stout, conducând practica de analiză digitală și de date. Și-a început cariera ca cercetător în domeniul creierului... Citește biografia completă.