Tato otázka je v současné době často kladena. Aby bylo možné najít odpovědi, je rozumné podívat se na povolání, u kterých byla automatizace dokončena nebo mají větší část tohoto procesu za sebou.
Např. meteorologie. V posledních 200 letech došlo k významnému vývoji, který umožnil měřit jevy počasí, modelovat atmosférické procesy a předpovídat počasí. A tak bylo možno pochopit počasí a odvodit předpovědi založené na modelu. Způsobilo to, že by meteorologové byli zbyteční? Vůbec ne, ale zásadně se změnila náplň jejich práce. Meteorologové pracují silně analyticky, interpretují výstupy informací z modelu, v případě potřeby je upravují na základě svých znalostí a zkušeností. Shromažďují a integrují data, spolupracují za tímto účelem i s dalšími meteorology a navrhují nové hodnotící metriky, např. pro události s velkým dopadem, jako jsou bouře nebo silný déšť.
Velmi podobná je budoucnost mnoha povolání, do nichž si umělá inteligence najde cestu. Digitalizace ve všech jejích aspektech, od velkých dat přes automatizaci robotických procesů po umělou inteligenci, je jistě dominantní výzvou a zůstane tak po dlouhou dobu. Národní iniciativa Průmysl 4.0 předpokládá, že dojde ke změně pracovního popisu většiny pracovních míst. Podle jejich průzkumu v Česku zanikne až 54 % pracovních míst, ale mnohá zase vzniknou.
Úloha controllera se také mění s tím, jak roste význam analýzy dat. Algoritmy nenahradí controllera, jak se někteří obávají, ale existuje potenciál pro automatizaci některých rutinních úkolů. Znalost procesů a porozumění businessu zůstávají pro controllera zásadní. Controller bude i nadále tím, kdo shromažďuje a integruje data, interpretuje, opravuje a navrhuje opatření. Jaké znalosti/dovednosti budou v budoucnu pro controllera důležité?
Potřebné kompetence bychom mohli rozdělit do těchto oblastí:
Datová gramotnost
Digitalizace poskytuje podnikům téměř nepředstavitelné množství údajů, ke kterým lze přistupovat, zpracovávat, analyzovat a využívat je pro rozhodování. Pro controllery se stávají nezbytnými velká data i analytika dat. V první řadě musí controller zajistit bezchybnou správu dat, vhodný datový model a stálou kvalitu dat. Důležitá je schopnost identifikovat, kde ve firmě vznikají jaká data, kam se ukládají, jak se využívají a také to, jaké jsou jejich vlastnosti (ideálně, aby byla konzistentní, přesná a aktuální).
Analytická kompetence je schopnost provádět pokročilé analýzy nebo řídit tento proces a interpretovat výsledky. Pro tuto kompetenci je důležitá i základní znalost oblasti, pro kterou většina z nás v rámci školní docházky nejásala, a to statistiky. Je potřeba umět se na data podívat a identifikovat, co vlastně je dobré analyzovat. Souvislostí je mnoho, ale nás zajímají ty zásadní. Další potřeba vzniká ve chvíli, kdy musíme data interpretovat. Osobně někoho přesvědčit o tom, že je nutné udělat nějakou změnu. Tady se dostáváme spíše k měkčím dovednostem, ale pořád v analytickém kontextu.
Technologická kompetence znamená schopnost využívat nový technologický vývoj, nové programy a nástroje pro integraci a analýzu dat. Je téměř samozřejmostí, že každý controller ovládá excel. Není to ale jen o jeho základních funkcích a vzorečcích, je potřeba umět využívat pokročilejší funkce, vědět, jak data vizualizovat (rozumět si i s jinými typy grafů, např. „waterfall“). Výhodou je pak znalost nástrojů typu Power BI nebo Tableau, které jsou pro analýzy jak stvořené.
Porozumění byznysu se týká znalosti firemních procesů založených na datech a znalosti obchodních modelů. Controlleři musí více než kdo jiný identifikovat, které faktory určují zisk a úspěch firmy, a které naopak ne. V tomto okamžiku se rozšiřuje portfolio úkolů controllerů, protože analyzovaná data často pocházejí z jiných oblastí společnosti, což vyžaduje interdisciplinární koordinaci. Schopnost identifikovat, kde ve firmě vznikají jaká data, kam se ukládají, jak se využívají a také to, jaké jsou jejich vlastnosti (ideálně aby byla konzistentní, přesná a aktuální).
Jak na tento vývoj controllery připravit? Naše kurzy jsou zaměřeny na cílený rozvoj kompetencí controllerů tak, aby je automatizace nijak nezaskočila. Controller by měl být připraven, aby nebyl překvapen.