L'uso dell'IA nella finanza sta lentamente passando dalla teoria alla sperimentazione. Nel panorama di FP&A, la sperimentazione è abbondante: le aziende testano progetti pilota di machine learning per le previsioni, generazione di linguaggio naturale per il reporting, rilevamento di anomalie nei centri di costo e molto altro ancora. Eppure, la maggior parte di queste iniziative rimane saldamente bloccata nella fase esplorativa. Nonostante proof of concept, workshop interni e demo tecniche, pochissimi progetti hanno effettivamente raggiunto il rilascio in produzione o un impatto su larga scala.

Questo fenomeno, che chiameremo il purgatorio dei progetti pilota, rappresenta una sfida determinante per i responsabili finanziari nel 2025. La tecnologia è concreta. L'intento è genuino. Ma i progressi si arrestano nel punto di transizione tra il potenziale e la produzione.

Fondamentalmente, non si tratta solo di un problema tecnologico. È anche una questione operativa e organizzativa. Passare dall'esplorazione all'esecuzione richiede rigore, allineamento e prontezza strutturale. Senza questi elementi, l'IA rimane un oggetto luccicante anziché una leva di valore.

Le barriere invisibili che rallentano l'IA nella finanza

Molti team di FP&A sottovalutano il lavoro operativo di base necessario per implementare con successo l'IA. Sebbene sia allettante partire con piani ambiziosi come "costruiamo un ottimizzatore per le previsioni" o "automatizziamo le spiegazioni degli scostamenti", i vincoli reali tendono a nascondersi sotto la superficie.

La governance dei dati è il collo di bottiglia più immediato. I modelli di IA, in particolare quelli addestrati su dati interni, richiedono input strutturati, puliti e contrassegnati in modo coerente. Sfortunatamente, i dati finanziari sono raramente ospitati in un'unica fonte di verità. Spesso sono distribuiti su sistemi legacy, fogli di calcolo e strumenti di pianificazione disconnessi. Senza una solida base di dati che comprenda il controllo degli accessi, la convalida della qualità e l'integrazione, i progetti di IA diventano fragili e inaffidabili.

Strettamente legata alla governance è la questione della sicurezza. I modelli di IA sollevano nuovi interrogativi su privacy dei dati, conformità normativa e verificabilità. Per le funzioni di FP&A che operano in settori fortemente regolamentati o a livello transfrontaliero con normative sui dati eterogenee, la tolleranza al rischio per la distribuzione di modelli di IA su dati finanziari sensibili è bassa. Ciò spesso spinge l'innovazione in ambienti sandbox, isolando ulteriormente i progetti pilota dai flussi di lavoro quotidiani.

Questi problemi strutturali si amplificano nel tempo. I progetti pilota rimangono tecnicamente fattibili ma politicamente sensibili, o operativamente complessi da scalare. La fiducia si sgretola. L'entusiasmo svanisce.

L'ambiguità del successo

Un altro fattore meno evidente, ma altrettanto dannoso, è la mancanza di criteri di successo chiari. Molti progetti pilota di IA vengono avviati sotto la bandiera dell'innovazione, ma senza parametri concreti che definiscano cosa costituisca un traguardo positivo.

Nei tradizionali progetti di trasformazione finanziaria, il successo potrebbe essere definito dalla riduzione dei tempi di ciclo o dal miglioramento dell'accuratezza delle previsioni. Tuttavia, i progetti pilota di IA mirano spesso a risultati meno tangibili, come approfondimenti più ricchi, una maggiore automazione o un supporto decisionale migliorato. Si tratta di obiettivi lodevoli, ma difficili da quantificare, soprattutto nelle fasi iniziali.

In assenza di definizioni concordate di successo, idealmente allineate con il valore aziendale, i progetti pilota non riescono a generare fiducia. Gli sponsor esecutivi perdono interesse. I team IT riducono la priorità del supporto. E i team finanziari, già a corto di tempo, tornano a metodi collaudati.

Un principio utile a questo proposito è progettare i progetti pilota di IA a ritroso: partire dalla decisione aziendale finale che si desidera migliorare e risalire allo strumento o modello tecnico necessario. Definire non solo cosa dovrebbe fare l'IA, ma anche quale azione dovrebbe intraprendere e in che modo tale azione verrà valutata.

Investimenti disallineati e ritorni sovrastimati

Un'ulteriore complicazione deriva dal divario tra il potenziale percepito e l'investimento reale. L'IA viene spesso presentata come un salto strategico in avanti, capace di apportare miglioramenti decisivi nelle prestazioni e nella produttività. Ma le risorse destinate a questi progetti pilota raramente riflettono tale ambizione.

Troppi progetti vengono avviati con un supporto interfunzionale minimo, nessun budget per la gestione del cambiamento e una capacità IT limitata. Il risultato è prevedibile: progetti pilota sottodimensionati che mostrano un potenziale tecnico ma sono privi dell'impalcatura operativa necessaria per scalare.

Ciò crea un circolo vizioso pericoloso. Progetti pilota modesti producono risultati modesti, che vengono poi interpretati come il segno che l'IA "non è pronta" per la finanza. Ma in realtà, il progetto pilota non è stato progettato, né tantomeno finanziato, per testare la prontezza su larga scala.

Spezzare questo ciclo richiede di ridefinire l'IA non come un'iniziativa isolata, ma come la creazione di una competenza. L'investimento dovrebbe riflettere non solo la tecnologia stessa, ma anche i muscoli organizzativi necessari per utilizzarla efficacemente: riprogettazione dei processi, sviluppo delle competenze, infrastruttura dei dati e meccanismi di governance.

Una tabella di marcia pragmatica per scalare

Cosa comporta, dunque, portare l'IA nella finanza dall'esplorazione all'esecuzione? Sebbene non esista un modello universale, alcuni principi possono aumentare le probabilità di una scalabilità di successo:

• In primo luogo, integrare i progetti pilota nei processi aziendali reali, non in ambienti artificiali. Un modello testato solo in isolamento affronterà sempre nuove sfide in produzione. Allineare i progetti pilota con i flussi di lavoro reali garantisce un feedback migliore e un'iterazione più rapida, rendendo il successo più difficile da ignorare.

  
  

• In secondo luogo, coinvolgere gli utenti finali fin da subito. Troppi progetti di IA vengono progettati dall'alto, da team di dati o consulenti esterni. Ma la reale adozione dipende dalla fiducia di chi dovrà utilizzarne i risultati. I professionisti della finanza dovrebbero essere co-creatori degli strumenti di IA, non semplici destinatari.

  
  

• In terzo luogo, trattare la distribuzione dell'IA come un programma, non come un progetto. Ciò significa nominare sponsor, creare percorsi di formazione e allineare gli incentivi con l'adozione. Senza una titolarità formale, anche i migliori progetti pilota finiscono per essere abbandonati.

  
  

• Infine, costruire un portafoglio di casi d'uso. L'IA non trasformerà l'FP&A con un unico passo rivoluzionario, ma attraverso una serie di vantaggi cumulativi e progressivi. Pochi progetti pilota di modesto successo, scalati e integrati, offriranno un valore di gran lunga superiore rispetto a un singolo esperimento eccessivamente ambizioso che non supera mai la fase di test.

Imparare da chi è più avanti

Alcune organizzazioni stanno iniziando a uscire dal purgatorio dei progetti pilota. Questi team condividono una caratteristica comune: non considerano l'IA come una soluzione magica. Al contrario, la affrontano come uno strumento pratico, utile quando orientato verso i problemi giusti, con i sistemi di supporto appropriati.

Riconoscono inoltre che il fattore abilitante più importante per l'IA nella finanza non è il modello, ma la mentalità. La volontà di sperimentare, imparare ed evolversi. L'impegno per la trasparenza e la verificabilità. E, soprattutto, l'attenzione a risolvere problemi aziendali, non limitandosi a sperimentare la tecnologia.

Man mano che sempre più team finanziari costruiranno su queste fondamenta, vedremo l'IA passare dai margini al flusso principale. Ma questa transizione non sarà automatica. Richiederà scelte deliberate, investimenti costanti e una visione lucida sia delle promesse che dei limiti della tecnologia.

Considerazioni finali

Il purgatorio dei progetti pilota non è un destino inevitabile. È un segnale: indica che un'organizzazione è disposta a esplorare ma non è ancora pronta a impegnarsi. Andare oltre significa accogliere l'IA non solo come un esperimento, ma come una parte fondamentale della trasformazione finanziaria. 

Il 25 giugno saremo co-organizzatori dell'Executive Finance Summit, dove leader del settore che condividono la stessa visione si riuniranno per discutere su come affrontare questi nuovi sviluppi. Se desideri andare oltre la fase pilota ed esplorare come potrebbe configurarsi una distribuzione efficace dell'IA per la tua funzione finanziaria, questo evento fa al caso tuo.

Puoi candidarti per partecipare qui.  Ci auguriamo di vederti lì!