C’è una sottile ironia nell’odierno dibattito sull’IA. Mentre la tecnologia continua ad avanzare a velocità vertiginosa, con strumenti generativi e modelli di machine learning sempre più accessibili e potenti, molti team finanziari avvertono una pressione tacita: fare qualcosa (leggi qualsiasi cosa) con l’IA.

Non è più solo una questione di curiosità o innovazione. In alcune organizzazioni si è radicata la percezione che se un progetto non coinvolge l’intelligenza artificiale, sia privo di ambizione. Questa mentalità, per quanto comprensibile nel clima attuale, è anche problematica.

Perché nella finanza, come in molte discipline, la decisione più strategica spesso non è se si possa usare l’IA, ma se si debba.

Questo articolo esplora come i leader finanziari possano affrontare la selezione dell’IA con intenzione, rigore e realismo. Esamina dove la tecnologia ha dimostrato un valore misurabile, dove i metodi tradizionali continuano a eccellere e come le organizzazioni possano stabilire un quadro ponderato per l’adozione. Con l’avvicinarsi dell’Executive Finance Summit a Zurigo, è il momento giusto per riflettere, non solo su ciò che è possibile, ma su ciò che ha realmente valore.

Il mito dell’IA come soluzione universale

L’IA, soprattutto nel contesto di FP&A, va intesa al meglio come una capacità, non come una panacea. Può migliorare l’accuratezza, ridurre i tempi di ciclo e individuare schemi all’interno di grandi insiemi di dati. Ma non è automaticamente migliore dei modelli e dei metodi che i team finanziari hanno perfezionato nel corso dei decenni. Né è ugualmente adatta a ogni compito.

Eppure, la narrazione attorno all’IA suggerisce spesso il contrario. Sia i fornitori di tecnologia che i media tendono a presentare l’IA come un aggiornamento universale, in grado di migliorare qualsiasi processo tocchi. 

Ciò crea due rischi:

• In primo luogo, può portare a investimenti errati in termini di tempo, talenti e fondi diretti verso casi d’uso dell’IA che non giustificano tale complessità.

• In secondo luogo, rischia di sottovalutare la profonda competenza di settore e la maturità di processo che i team finanziari già possiedono. In molti scenari, ciò che serve non è una trasformazione, ma un perfezionamento.

L’uso strategico dell’IA inizia facendo un passo indietro rispetto all’hype e ponendosi una domanda più difficile:

Quale problema stiamo cercando di risolvere?

Un framework per selezionare i casi d’uso corretti

Non tutti i problemi sono problemi da risolvere con l’IA. Ma alcuni chiaramente lo sono. Quindi, come possono i leader finanziari distinguerli? 

Un utile punto di partenza è considerare quattro dimensioni fondamentali:

1. Qualità e disponibilità dei dati. I modelli di IA richiedono grandi volumi di dati puliti e strutturati. Se un processo attinge a input incoerenti, frammentati o altamente qualitativi, l’IA potrebbe faticare a fornire risultati significativi. In questi casi, la riprogettazione dei processi o la standardizzazione dei dati possono essere più preziose della modellazione avanzata.

2. Complessità dei pattern. L’IA eccelle in aree in cui i pattern sono troppo sottili o dinamici per essere colti da modelli basati su regole. Ciò include la previsione della domanda in mercati volatili, il rilevamento delle frodi o l’identificazione delle relazioni tra i driver nelle strutture di costo. Se le relazioni nei dati sono ben comprese e relativamente stabili, i metodi tradizionali possono risultare più trasparenti ed efficienti.

3. Criticità per il business e tolleranza all’errore. Decisioni ad alto rischio, come il reporting a livello di consiglio di amministrazione o la pianificazione statutaria, richiedono spesso spiegabilità e verificabilità. I modelli di IA, soprattutto quelli a scatola nera (black-box), possono faticare a soddisfare questi standard. Laddove il controllo normativo o il rischio reputazionale sono elevati, la chiarezza può prevalere sulla complessità.

4. Rapporto valore-sforzo. Lo sviluppo e il mantenimento dei modelli di IA possono richiedere molte risorse. Se l’incremento prestazionale atteso rispetto ai metodi attuali è marginale, l’investimento potrebbe non essere giustificato. I successi rapidi (quick win) con un elevato ritorno sullo sforzo sono candidati migliori per un’adozione precoce.

Questo framework non mira a scoraggiare l’innovazione, ma a indirizzarla dove conta di più. Valutando i potenziali casi d’uso attraverso la lente della prontezza dei dati, della complessità, della tolleranza al rischio e del valore, i leader finanziari possono garantire che l’adozione dell’IA supporti le priorità strategiche dell’azienda.

Dove l’IA ha già dimostrato il proprio valore

Nonostante la necessità di selettività, ci sono diverse aree in cui l’IA ha dimostrato un valore costante all’interno dei flussi di lavoro di FP&A. Le previsioni predittive emergono come un chiaro esempio. I modelli di machine learning addestrati su dati finanziari e operativi storici possono generare previsioni continue (rolling forecast) con una velocità e un’accuratezza straordinarie. In particolare nei settori con grandi volumi di transazioni granulari, come la vendita al dettaglio o la logistica, l’IA è in grado di rilevare variazioni della domanda, effetti di stagionalità o trend di costo molto prima rispetto agli analisti umani.

Un altro caso d’uso promettente riguarda la pianificazione basata sui driver (driver-based planning). L’IA può aiutare a identificare quali variabili incidono maggiormente sui risultati, anche all’interno di relazioni complesse e non lineari. Ciò può migliorare la calibrazione delle ipotesi e supportare una modellazione di scenari più dinamica.

Inoltre, il rilevamento delle anomalie viene sempre più utilizzato per potenziare l’analisi degli scostamenti. Invece di esaminare manualmente migliaia di righe, i modelli di IA possono far emergere attività insolite tra diverse entità o conti, aiutando i team finanziari a concentrare la propria attenzione in modo più efficace.

Queste non sono possibilità teoriche. Sono casi d’uso operativi già integrati nei team finanziari che dispongono dei dati e della governance adeguati.

Quando i metodi tradizionali superano ancora l’IA

È altrettanto importante riconoscere il valore duraturo dei metodi più semplici. Nelle aree in cui gli input sono limitati, le relazioni sono ben comprese e gli output richiedono trasparenza, la modellazione finanziaria convenzionale rimane più pratica.

Si consideri una proiezione standard del flusso di cassa a 12 mesi per una business unit stabile. Un foglio di calcolo strutturato, creato con regole aziendali e convalidato dall’esperienza, può offrire tempi di risposta più rapidi, maggiore fiducia da parte degli stakeholder e una più semplice regolazione degli scenari rispetto a un modello di machine learning addestrato su anni di dati storici.

Allo stesso modo, quando si creano piani in aree che richiedono un significativo giudizio umano, come gli investimenti in R&S o la valutazione di operazioni di M&A, l’IA potrebbe non offrire un vantaggio concreto. Queste decisioni si basano meno sui trend storici e più su intenzioni strategiche, approfondimenti sulla concorrenza e ragionamento qualitativo.

Sovraccaricare una soluzione con l’IA in questi contesti può rallentare la consegna, aumentare il debito tecnico e frustrare gli utenti. L’obiettivo, quindi, non è eliminare gli approcci tradizionali, ma potenziarli: sapendo quando introdurre analisi avanzate e quando fare affidamento su processi consolidati.

La strada da percorrere: una scelta deliberata, non un automatismo

Mentre i team finanziari continuano a esplorare il potenziale dell’IA, la mossa più strategica potrebbe non essere sempre l’adozione, ma il discernimento. Sapere quando investire (e quando rinunciare) sta diventando rapidamente una competenza distintiva per i leader di FP&A lungimiranti. Dire di no all’IA nei contesti sbagliati non è una mancanza di ambizione, ma un segno di focalizzazione e maturità.

In Apliqo crediamo che il futuro della finanza sarà plasmato non solo da nuovi strumenti, ma da scelte più intelligenti. Sono proprio queste le riflessioni che porteremo avanti all’Executive Finance Summit a Zurigo il 25 giugno, dove leader lungimiranti si riuniranno per tracciare una strada da seguire basata sia sull’intelligenza che sull’intenzione.

Se desideri unirti a noi, non esitare a candidarti qui e a dare il tuo contributo a questa discussione di fondamentale importanza su come l’IA rivoluzionerà e trasformerà l’FP&A e l’ufficio del CFO più in generale.