Dal dato alla decisione: come l’AI sta trasformando il Finance
Negli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale è diventata una delle principali priorità nelle agende aziendali. Ma quanto è realmente entrata nei processi Finance? E soprattutto, quali risultati concreti sta già producendo?
Per rispondere a queste domande, EIM Italia ha riunito CFO, imprenditori, manager e innovatori in occasione del workshop “Dal dato alla decisione: AI come leva per CEO e CFO”, un momento di confronto dedicato all’impatto dell’Intelligenza Artificiale nella gestione dei dati, nei processi decisionali e nell’organizzazione aziendale.
L’incontro è stato anche l’occasione per presentare i risultati di una survey realizzata da EIM Italia su un panel di 329 manager e decision maker italiani appartenenti a realtà aziendali di dimensioni e settori differenti. Dal confronto è emerso un messaggio chiaro: il potenziale dell’AI è ampiamente riconosciuto, ma la vera sfida riguarda ancora la capacità delle organizzazioni di integrare dati, processi e competenze.
Dati disponibili, ma ancora poco integrati
I risultati della survey mostrano come molte aziende dispongano oggi di informazioni economico-finanziarie sufficientemente tempestive per supportare le decisioni. L’82% dei partecipanti ritiene infatti che i dati siano disponibili nella maggior parte dei casi nei tempi necessari, ma solo il 18% dichiara che ciò avviene sempre.
Ancora più significativo è il tema dell’integrazione dei dati. Solo il 20% delle aziende afferma di avere una piena integrazione tra Finance, Commerciale e Operations, mentre il restante 80% parla di integrazione solo parziale.
La vera sfida, quindi, non è la disponibilità del dato, ma la sua integrazione tra le diverse funzioni aziendali. Una criticità che limita anche la capacità del Finance di evolvere verso un ruolo sempre più orientato al supporto delle decisioni.
Dal reporting all’analisi: il nuovo ruolo del Finance
La survey evidenzia come le funzioni Finance siano ancora fortemente impegnate nelle attività operative. Il 63% delle aziende dichiara di dedicare più tempo alla produzione e all’estrazione dei report che all’analisi strategica dei dati, mentre solo il 19% concentra la maggior parte delle proprie energie sulla generazione di insight e sul supporto alle decisioni.
Come ha sottolineato Maurizio Pèrcopo, Client Partner di EIM Italia e moderatore del workshop,
“Il valore non sta semplicemente nel risparmio di tempo, ma nella possibilità di dedicarlo ad attività che generano maggiore valore per il business.”
È proprio in questo passaggio che l’Intelligenza Artificiale può fare la differenza: automatizzare le attività più ripetitive per consentire al Finance di dedicare più tempo all’analisi e al supporto delle decisioni.
L’adozione è però ancora nelle fasi iniziali: solo il 9% delle aziende dispone di iniziative strutturate in ambito Finance, il 64% sta conducendo sperimentazioni o progetti pilota, mentre il 27% non registra ancora alcun utilizzo dell’AI in questa funzione.
Automazione e produttività: i primi risultati concreti
Se la survey fotografa un percorso ancora in evoluzione, le testimonianze raccolte durante il workshop mostrano come alcune aziende abbiano già iniziato a tradurre il potenziale dell’AI in risultati concreti.
Tra queste, Value Group, azienda leader nella gestione delle disruption aeroportuali.
Tiziana Bonacina, Group CFO, HR & IT Officer, ha raccontato come l’azienda stia sperimentando soluzioni di AI per automatizzare attività operative e amministrative, dalla gestione delle comunicazioni con fornitori e partner fino ad alcuni processi di revenue management e fatturazione.
“L’idea è mettere i nostri reparti e i nostri ragazzi nelle condizioni di concentrarsi sull’eccellenza del servizio ed evitare di destinare tempo alle attività ripetitive.”
L’obiettivo non è sostituire le persone, ma liberarle dalle attività a basso valore aggiunto per permettere loro di concentrarsi sulla qualità del servizio e sul supporto al business.
La sfida dell’integrazione nelle grandi organizzazioni
La complessità aumenta ulteriormente nelle realtà internazionali che nel tempo hanno costruito la propria crescita attraverso acquisizioni e integrazioni.
È il caso di Bolton Group, raccontato da Sabrina Di Bartolomeo, Group CFO, che ha descritto le difficoltà di un’organizzazione presente in oltre 150 Paesi e caratterizzata da sistemi e processi sviluppati in contesti differenti.
Per superare questa frammentazione, il Gruppo ha avviato il programma di trasformazione, finalizzato a integrare progressivamente dati, sistemi e processi. Tra le prime applicazioni figura il cash flow forecasting, oggi supportato da strumenti in grado di monitorare automaticamente la posizione di cassa delle diverse business unit.
“Eravamo considerati poco tecnologici, invece oggi siamo diventati quelli che trainano il cambiamento.”
La testimonianza di Bolton conferma quanto emerso dalla survey: il vero tema non è soltanto adottare nuove tecnologie, ma costruire un’infrastruttura informativa coerente e condivisa.
Dai documenti alle decisioni
Un altro tema centrale del workshop ha riguardato l’automazione dei processi documentali e la gestione dei dati non strutturati.
Paolo Ferrari, Co-founder di Kapto AI, ha illustrato come le nuove piattaforme basate sull’Intelligenza Artificiale siano oggi in grado di leggere documenti, interpretare contenuti, validare informazioni e attivare automaticamente le successive fasi operative.
Le soluzioni sviluppate da Kapto AI trovano già applicazione in diversi contesti, raggiungendo in alcuni casi livelli di automazione superiori al 90%.
“Il vero valore dell’AI emerge quando riesce ad automatizzare interi processi, consentendo alle persone di concentrarsi sulle attività a maggior valore aggiunto.”
Dalla sperimentazione alla cultura del fare
Accanto ai grandi programmi di trasformazione, il workshop ha evidenziato anche approcci più agili e sperimentali.
Salvatore Guddemi, Chief Financial Officer di Vidoser, ha raccontato come l’azienda abbia scelto di introdurre l’AI attraverso strumenti no-code e piccoli use case sviluppati direttamente dai team, applicandoli ad attività come revenue recognition, reportistica di fine mese e gestione CRM.
Lo stesso approccio è stato utilizzato per accelerare l’attivazione di campagne influencer e supportare situazioni ad alta velocità di esecuzione, dimostrando come l’AI possa contribuire non solo all’efficienza interna, ma anche alla rapidità di risposta verso il mercato.
“L’esperienza ci ha insegnato che è più efficace partire da piccoli use case e migliorare progressivamente attraverso la sperimentazione.”
Un approccio pragmatico che riflette il comportamento di molte organizzazioni al giorno d’oggi: partire da casi concreti, dimostrare rapidamente il valore e costruire progressivamente fiducia attorno alla tecnologia.
Il ruolo del management nel cambiamento
Se la tecnologia rappresenta il motore della trasformazione, il management ne rappresenta il vero abilitatore.
Nel corso del confronto, Andrea Guidi, General Manager di DalterFood Group, ha più volte richiamato l’attenzione sull’importanza delle competenze, della cultura aziendale e della capacità di accompagnare le persone all’interno di nuovi modelli organizzativi.
“Competenze, cultura e fiducia nel cambiamento restano elementi fondamentali per trasformare il potenziale dell’AI in risultati concreti.”
Un messaggio che sintetizza efficacemente quanto emerso durante l’intero workshop: il successo dell’Intelligenza Artificiale dipende sia dalla tecnologia sia dalla capacità delle organizzazioni di adottarla e integrarla nei propri processi.
La vera sfida è organizzativa
Il workshop EIM ha mostrato con chiarezza che l’Intelligenza Artificiale nel Finance non è più una promessa futura, ma una realtà che sta già iniziando a produrre risultati concreti. Dall’automazione delle attività operative alla gestione documentale, dal cash flow forecasting alla reportistica, i primi casi dimostrano come il valore dell’AI non risieda soltanto nella riduzione dei tempi, ma nella capacità di migliorare la qualità delle decisioni e sostenere la crescita.
Accanto ai primi risultati concreti emersi durante il workshop, la Survey EIM evidenzia anche alcune criticità ancora aperte: sistemi frammentati, competenze limitate e una governance non sempre pronta a sostenere il cambiamento.
La sfida dei prossimi anni sarà quindi meno tecnologica di quanto si possa immaginare. Le organizzazioni che riusciranno davvero a trasformare il dato in decisione non saranno necessariamente quelle che investiranno di più, ma quelle capaci di integrare dati, processi e persone all’interno di un percorso concreto di trasformazione.