L’AI rivoluziona i team finance: un cambiamento concreto, non una semplice tendenza del momento

L’intelligenza artificiale (AI) non è più un’idea futuristica: è già una forza che sta trasformando interi settori a livello globale. Anche la funzione finance non fa eccezione: l’AI si sta dimostrando un vero punto di svolta, capace di semplificare le attività operative, migliorare le decisioni strategiche e generare nuove efficienze. Ma tra entusiasmi e promesse, molte aziende fanno ancora fatica a distinguere il reale valore dell’AI dal semplice clamore mediatico.

Per le piccole e medie imprese, la posta in gioco è particolarmente alta. Con team finance snelli e risorse limitate, è fondamentale investire in soluzioni che generino benefici concreti e misurabili. L’intelligenza artificiale può automatizzare attività ripetitive, affinare le previsioni di cassa e offrire insight utili, ma tutto questo è possibile solo se viene adottata con una strategia chiara e mirata.

Questo articolo sintetizza i principali spunti emersi durante un recente webinar organizzato da Agicap, con la partecipazione di Christina Chen, CEO di First AI Group, una società di consulenza specializzata nell’adozione, formazione e implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale su misura. Il webinar si è concentrato su approcci pratici che i team finance possono adottare per sfruttare le tecnologie basate sull’AI e migliorare efficienza e capacità d’innovazione.

Che tu sia CFO, tesoriere o finance manager, in questo articolo troverai strategie pratiche, esempi concreti e una guida chiara per integrare l’AI nella tua azienda. Dai quick win da cui partire agli errori da evitare, ti accompagniamo passo dopo passo per aiutarti a ottenere risultati reali con l’intelligenza artificiale.

Adottare l’AI nella funzione finance? Tutto inizia da un cambio di prospettiva

Non serve rivoluzionare tutto subito: punta all’1% ovunque 

Uno dei messaggi chiave del webinar è stato l’invito a partire in piccolo. Christina Chen ha parlato del principio del «1% ovunque», ispirato alla squadra olimpica di ciclismo del Regno Unito, che ha raggiunto risultati straordinari puntando su miglioramenti marginali. Invece di mirare subito a una trasformazione radicale con l’AI, i team finance dovrebbero concentrarsi su piccoli interventi che rendano più efficienti i processi giorno dopo giorno.

Ad esempio, automatizzare la revisione delle fatture o usare l’AI per generare le prime bozze dei report finanziari può far risparmiare ore di lavoro manuale. Questi piccoli successi, sommati nel tempo, portano a un netto miglioramento dell’efficienza. Chen ha raccontato il caso concreto di un’azienda di logistica che analizza migliaia di fatture al mese con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. In particolare, l’AI gestisce due attività chiave: identificare le fatture duplicate e verificare che rispettino i requisiti normativi. Ciò ha permesso all’azienda di ridurre i tempi del ciclo passivo e di individuare ben 21 fatture duplicate già nel primo lotto analizzato. Un esempio chiaro di come partire da casi d’uso specifici possa generare valore immediato.

Non è la perfezione che conta, ma l’utilità dei dati

Una convinzione diffusa è che l’AI funzioni solo con dati impeccabili e perfettamente strutturati. Christina Chen ha smentito questo mito raccontando il caso di una compagnia assicurativa che aveva dedicato un intero piano di uffici alla pulizia dei dati, un’attività che sembrava non finire mai.

In realtà, non è necessario aspettare di avere dati perfetti. È molto più efficace partire da “dati pratici”, anche se imperfetti. Per esempio, un team finance che lavora con dati di spesa disordinati provenienti da sistemi legacy può comunque usare l’AI per automatizzare la categorizzazione e individuare anomalie. Anche con una precisione iniziale del 70%, l’AI offre già un miglioramento tangibile rispetto ai processi manuali. E col tempo, man mano che la qualità dei dati migliora, migliorano anche le performance dell’AI.

Questo approccio pragmatico consente alle aziende di iniziare subito a raccogliere i benefici dell’intelligenza artificiale, senza restare bloccate dall’illusione della perfezione.

Dall’acquisto di strumenti all’adozione effettiva

Investire in strumenti di intelligenza artificiale è solo l’inizio; la vera sfida è farli diventare parte integrante del lavoro quotidiano. Christina Chen ha sottolineato quanto sia cruciale accompagnare il cambiamento con programmi di adozione ben strutturati, che vadano oltre la semplice formazione tecnica. Solo così le persone iniziano davvero a usare l’AI nei propri processi operativi.

Un esempio concreto riguarda una recente collaborazione con una società di investimento, dove è stato avviato un programma strutturato in 10 settimane per l’adozione rivolto al team finance. Il progetto ha previsto la mappatura dei flussi di lavoro e la creazione di una libreria di 80 prompt personalizzati. Il risultato? Un tasso di utilizzo del 90% per gli strumenti di AI adottati.

Un’adozione così ampia non solo ha aumentato la produttività, ma ha anche favorito la diffusione di una vera cultura dell’innovazione all’interno dell’azienda.

I champion dell’AI: figure chiave per il cambiamento

Un altro fattore decisivo per un’adozione efficace dell’AI è individuare dei "champion" all’interno del team: persone curiose, aperte alla tecnologia e pronte a farsi promotrici del cambiamento. Nell’esempio della società di investimento, uno dei membri del team è diventato il punto di riferimento per tutto ciò che riguardava l’intelligenza artificiale, contribuendo a mantenere vivo l’entusiasmo anche dopo la conclusione del programma di adozione formale.

I criteri per scegliere gli strumenti di AI

Oltre lo sviluppo e l’acquisto: la terza via è la configurazione.
Tradizionalmente, quando un’azienda doveva adottare una nuova tecnologia, si trovava davanti a un bivio: sviluppare una soluzione su misura oppure acquistare un prodotto già pronto. Con l’arrivo dell’intelligenza artificiale, però, si è aperta una terza via: la configurazione.

L’approccio della configurazione permette alle aziende di partire da strumenti di intelligenza artificiale già pronti e adattarli alle proprie esigenze specifiche. Un’opzione sempre più rilevante nell’era dell’AI, in cui soluzioni come Microsoft Copilot o i modelli basati su GPT offrono funzionalità modulari e facilmente personalizzabili.

Ad esempio, anziché sviluppare da zero una soluzione di intelligenza artificiale su misura - un processo lungo, costoso e tecnicamente complesso - le aziende possono partire da un agente AI preconfigurato e adattarlo ai propri flussi di lavoro, ai dati e agli obiettivi specifici. Questo approccio non solo è più accessibile, ma consente anche di ottenere valore in tempi molto più rapidi.

Un team finance di medie dimensioni, ad esempio, può utilizzare uno strumento di intelligenza artificiale già pronto per automatizzare le previsioni di cassa. Configurandolo in base ai propri cicli di pagamento, ai comportamenti specifici della clientela e alle variazioni stagionali, è possibile ottenere un livello di precisione che, altrimenti, richiederebbe lo sviluppo di una soluzione su misura.

Il modello della configurazione, inoltre, colma il divario tra scalabilità e personalizzazione. Le soluzioni pronte all’uso sono pensate per essere applicabili su larga scala, ma grazie alla configurazione le aziende possono adattarle al proprio contesto, aggiungendo quel livello di specificità che fa davvero la differenza. Questo approccio ibrido è particolarmente utile per le piccole e medie imprese, che spesso non dispongono delle risorse necessarie per sviluppare soluzioni completamente su misura, ma hanno comunque bisogno di strumenti personalizzabili e adatti alle loro esigenze specifiche.

Casi d’uso ad alto impatto

L’AI è particolarmente efficace nei compiti ripetitivi e basati su grandi volumi di dati. Tra i casi d’uso a maggior impatto emersi durante il webinar ci sono:

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  Previsioni di cassa: analizzare i dati storici per prevedere l’andamento futuro della liquidità

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  Categorizzazione delle fatture: automatizzare la classificazione delle transazioni per risparmiare tempo e ridurre gli errori

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  Analisi degli scostamenti di budget: generare una prima bozza di report e individuare rapidamente le principali variazioni rispetto al piano.

Ad esempio, l’assistente AI di Agicap è in grado di analizzare i dati finanziari di un’azienda e rispondere a domande come: «Avrò abbastanza liquidità tra tre giorni per effettuare un pagamento di €150.000?» Questo livello di analisi permette ai team finance di prendere decisioni rapide e consapevoli, basandosi su dati aggiornati e contestualizzati.

Casi d’uso a basso impatto

Sebbene l’AI sia estremamente efficace in molti ambiti, esistono attività in cui il suo impatto rimane limitato. Si tratta spesso di casi d’uso a basso impatto, che riguardano compiti una tantum, un elevato grado di giudizio o decisioni strategiche.

Per esempio, definire una strategia finanziaria di lungo periodo o negoziare contratti complessi richiede competenze come la comprensione del contesto, l’intelligenza emotiva e la capacità di valutare molteplici variabili, tutte aree in cui l’esperienza umana ha ancora un netto vantaggio sull’AI.

Anche attività poco frequenti o altamente specialistiche potrebbero non giustificare l’adozione dell’intelligenza artificiale. Pensiamo, ad esempio, a un audit annuale o alla preparazione per una revisione normativa che avviene raramente: in questi casi, il tempo e le risorse necessarie per addestrare o configurare l’AI rischiano di superare i benefici ottenibili.

Tuttavia, questo non significa che l’AI non possa comunque avere un ruolo. In molti di questi contesti può essere un supporto utile: riassumendo dati, generando bozze preliminari o offrendo analisi di scenario. La chiave è usarla come complemento all’esperienza e al giudizio umano, non come sostituto.

Evitare errori comuni

Il purgatorio dei progetti pilota

Uno degli errori più comuni nell’adozione dell’AI è restare intrappolati nel cosiddetto «purgatorio dei progetti pilota», dove le iniziative restano ferme alla fase di test e non vengono mai estese su larga scala. Questo accade spesso per via di obiettivi vaghi, pianificazione insufficiente o incertezza sui prossimi passi.

Per evitarlo, è fondamentale partire con obiettivi chiari e misurabili. Invece di ambire genericamente a “migliorare l’efficienza”, è più efficace fissare un traguardo concreto, come ad esempio “ridurre del 30% il tempo di elaborazione delle fatture”. Obiettivi specifici permettono di valutare il successo del progetto e rendono più semplice decidere se e come estenderlo.

Anche la pianificazione a lungo termine è essenziale. Prima ancora di avviare un pilota, i team finance dovrebbero definire una roadmap per l’estensione dell’iniziativa in caso di esito positivo. Questo significa individuare le risorse necessarie, stabilire tempi realistici e garantire l’allineamento con gli obiettivi aziendali complessivi. Senza una visione strutturata, anche il miglior progetto pilota rischia di perdere slancio.

Infine, serve un forte supporto da parte della leadership. Il coinvolgimento attivo di CFO e altri manager è fondamentale: devono sostenere il progetto, allocare le risorse giuste e comunicarne chiaramente il valore al resto del team. Questo tipo di sponsorship è spesso ciò che distingue un’iniziativa che si arena da una che riesce a scalare con successo.

Aspettare dati perfetti

Come accennato in precedenza, aspettare di avere dati perfetti rischia di bloccare i progressi a tempo indefinito. Meglio concentrarsi su dati utili e disponibili fin da subito, utilizzando l’AI anche come strumento per migliorarne gradualmente la qualità. Ad esempio, un sistema AI può aiutare a individuare incoerenze o lacune nei set di dati esistenti, offrendo una base chiara da cui partire per le attività di pulizia e ottimizzazione.

Un altro approccio efficace è quello graduale: iniziare da set di dati più piccoli e ben strutturati, per poi estendere l’uso dell’IA a insiemi più complessi. In questo modo, i team possono prendere confidenza con lo strumento e allo stesso tempo lavorare sul miglioramento continuo della qualità dei dati.

Conclusione

L’intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare profondamente la funzione finance, ma per ottenere risultati concreti serve un’implementazione strategica e un’adozione consapevole. Puntando su miglioramenti graduali, lavorando con dati utili e coltivando una cultura orientata all’innovazione, anche le piccole e medie imprese possono trarre un vantaggio concreto dall’AI.

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