L’Intelligenza Artificiale (AI) non sta soltanto ridefinendo la raccolta delle informazioni e il processo decisionale: sta trasformando in modo profondo il modo in cui le aziende operano e competono. Sebbene le tecnologie più avanzate rappresentino un investimento, le imprese le considerano sempre più una priorità strategica, destinando risorse significative alla loro adozione e implementazione. Oggi, e ancor più in futuro, il vero vantaggio competitivo non risiede nell'adozione di queste innovazioni di per sé, ma nell’intelligenza e nella profondità con cui vengono applicate.
Il settore finanziario si trova al centro di questa rivoluzione. In tutto il panorama finance, l’AI ha assunto un ruolo di primo piano, trasformando ogni ambito, dalle operazioni di back office alle attività più complesse dei mercati dei capitali. In questo ambito, ad esempio, i modelli sviluppati negli anni ’90 per la costruzione di grafici e la previsione dell’andamento futuro di azioni, titoli di debito e valute hanno raggiunto oggi livelli di robustezza senza precedenti. Grazie agli algoritmi di machine learning e deep learning, questi modelli oggi sono molto più reattivi e predittivi, integrando meccanismi di apprendimento continuo che consentono analisi avanzate in tempo reale, incluse sentiment analysis e l’utilizzo di alternative data.
Una pubblicazione dell’OECD (Organization for Economic Co-operation and Development) del 2021 evidenziava già la transizione dai tradizionali dataset ai Big Data come base per ottenere insight più efficaci nei processi di investimento. Oggi, questa base rappresenta il punto di partenza per l’AI in ambito finanziario, capace di estrarre correlazioni nascoste e prevedere trend con una granularità e una velocità prima impensabili.
Nel frattempo, anche nelle attività aziendali l’impiego dell’AI in ambito finance sta acquisendo sempre più rilevanza grazie all’hyperautomation, che va ben oltre la semplice sostituzione delle attività manuali.
Oltre ad automatizzare riconciliazioni e chiusure contabili, l’AI è oggi in grado di elaborare fatture, gestire le spese, eseguire audit su grandi volumi di dati e generare automaticamente report complessi. Questo non solo riduce i costi operativi, ma libera anche la forza lavoro per attività strategiche a maggiore valore, trasformando il tempo manuale in produttività.
Nei processi di financial planning operativo, e soprattutto in quelli di pianificazione strategica, l’applicazione dell’AI viene oggi integrata direttamente negli strumenti di Enterprise Performance Management (EPM). Le aziende stanno utilizzando analisi predittive avanzate, data science e machine learning per consentire ai professionisti della finanza di adottare un approccio profondamente data-driven. Questo ha un impatto diretto sul business, permettendo di individuare opportunità che l’occhio umano non sarebbe in grado di cogliere e di riconoscere pattern e correlazioni nascoste. L’Intelligenza Artificiale consente anche la simulazione di scenari complessi e dinamici in ambienti di rischio; a partire dal 2020, ad esempio, è diventata prassi includere la simulazione di eventi globali dirompenti, come pandemie o crisi geopolitiche, nella pianificazione strategica.
L’aumento della redditività aziendale, guidato dall’Intelligenza Artificiale, si manifesta in diversi modi: dalla significativa riduzione dei costi di back-office e dalla rapidità nell’ottenere insight concreti, fino alla capacità di simulare e ottimizzare scenari di rischio con un livello di precisione mai raggiunto prima.
Gli scenari, infatti, rappresentano un elemento decisivo in questa equazione. Tuttavia, è importante evidenziare un’altra variabile di estrema rilevanza per il raggiungimento dei risultati attesi: la customer experience, il cui livello di aspettativa cresce in modo proporzionale all’evoluzione tecnologica. Un articolo pubblicato nel 2022 sulla Harvard Business Review, scritto da David C. Edelman e Mark Abraham, ha affrontato il tema della costruzione di “intelligent experience mechanisms”, evidenziando come la personalizzazione rappresenti un elemento centrale nelle strategie aziendali. In questo contesto, “il vantaggio competitivo si baserà sulla capacità di catturare, analizzare e utilizzare dati personalizzati su larga scala e su come un’azienda impiega l’AI per comprendere, modellare, personalizzare e ottimizzare il customer journey”, fino ad arrivare a un livello di iper-personalizzazione dell’esperienza e delle offerte finanziarie.
Per questo motivo, emerge chiaramente la necessità di costruire una connessione solida e ben architettata tra tutti gli elementi di questo ecosistema digitale, al fine di raggiungere gli obiettivi desiderati. La vera differenza, infatti, non risiede tanto nelle risorse disponibili, quanto nel modo in cui esse vengono scelte, applicate e adattate alle specificità di ogni cultura aziendale, di ogni scenario macroeconomico e dei diversi profili di consumatore, sempre nel rispetto dei principi di una AI responsabile ed etica.
In effetti, tutti questi elementi rappresentano parti di un unico grande puzzle: quello della digital transformation. Nessun componente può essere forzato o risultare incompatibile con gli altri.
Adattarsi alle nuove realtà non è più un capriccio di chi ambisce a crescere rapidamente o a guidare un segmento di mercato: oggi rappresenta una condizione minima di sopravvivenza. In un mondo digitale e globalizzato, in cui i confini del business sono ormai quasi del tutto scomparsi, diventa essenziale unificare i metodi di analisi e di diffusione delle informazioni aziendali, siano esse di natura finanziaria o meno. In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale supera barriere che un tempo sembravano insormontabili, favorendo la democratizzazione dei dati e la collaborazione tra i diversi dipartimenti all’interno dell’organizzazione.
Gli actionable insights in tempo reale, ottenuti da dati coerenti e rapidamente disponibili, rappresentano un vantaggio competitivo inestimabile. Le aziende che continuano a basarsi su attività manuali e a basso valore aggiunto rischiano seriamente di perdere clienti e investitori, compromettendo la sostenibilità e la continuità delle proprie operazioni.
La tecnologia è ormai disponibile, ma è importante ribadire che, per sfruttarla al meglio, non possono mancare gli elementi dell’analisi strategica. Questo richiede una pianificazione accurata, poiché è fondamentale armonizzare persone e strumenti per ottenere il massimo ritorno dagli investimenti, sia in risorse tecnologiche, sia in formazione e reskilling del personale. Come sottolinea Kate Kellogg, professoressa al MIT Sloan, la Generative AI deve essere introdotta nel modo corretto, affinché i professionisti altamente qualificati si sentano coinvolti nel processo, potenziando la propria produttività e creatività, invece di essere sostituiti da essa.
Ci troviamo di fronte a concetti che richiedono un apprendimento continuo. Ogni barriera superata apre la strada a nuove sfide e alla necessità di sviluppare nuove conoscenze e modalità d’azione. Vi è, dunque, una premessa essenziale e originaria in questo percorso: la consapevolezza che non potrà mai dirsi concluso. Sarà sempre necessario sapersi reinventare e dimostrare agilità e resilienza. In definitiva, si tratta di un vero e proprio cambiamento di mindset, di pensiero e di cultura, tanto a livello professionale quanto organizzativo.
Questa disponibilità e apertura verso ciò che è in continuo cambiamento non devono necessariamente nascere da software all’avanguardia. La genesi di un buon piano può anche essere tracciata manualmente su un foglio di carta, purché quel piano venga poi realmente messo in pratica. Ed è lì, allora, che entra in gioco l’impiego strategico delle risorse tecnologiche che l’Intelligenza Artificiale ci mette a disposizione.
In Avvale crediamo che l’AI in ambito finanziario non sia una semplice tendenza, ma uno strumento essenziale per la sopravvivenza e la crescita nel panorama economico attuale. Ridefinisce il processo decisionale, automatizza i processi complessi e genera insight concreti e immediatamente utilizzabili, prima impensabili. È arrivato il momento di lasciare alle spalle le attività manuali a basso valore e abbracciare una nuova era di hyperautomation e predictive analytics, consolidando il percorso verso la Sostenibilità e la Circular Economy nelle imprese e nelle industrie.