© ShutterstockL’intelligenza artificiale generativa – conosciuta anche come generative AI o Gen AI – ha abbracciato la naturale evoluzione agentica. Si tratta di quella branca delle nuove tecnologie che si serve di AI Agent capaci di operare autonomamente o semi-autonomamente, di prendere decisioni e orchestrare flussi di lavoro. Questa ‘alleanza’ sta entrando sempre di più nel dominio del corporate finance.
Le pressioni competitive, la crescente complessità normativa e la domanda di decisioni più rapide e accurate spingono le aziende a esplorare come questi strumenti possano generare valore aggiunto: riduzione dei costi, miglioramento dell’efficacia, mitigazione del rischio e infine realizzazione di un ROI sostenibile.
L’agentic AI nel corporate finance
Per agentic AI si intende un sistema basato su agenti intelligenti. Sono componenti software con autonomia, in alcuni casi dotati di abilità decisionali, che interagiscono con l’ambiente operativo, collaborano con utenti umani o altri agenti, apprendono, gestiscono eccezioni e orchestrano processi.
Nel contesto del finance aziendale, ciò si traduce in AI Agent che possono eseguire riconciliazioni contabili e audit automatizzati; generare bilanci previsionali, forecasting dinamici, scenari what-if. Sono in grado di monitorare la compliance normativa, identificare eventuali anomalie e segnalare possibili rischi (un esempio fra tutti sono le frodi finanziarie). Possono automatizzare l’elaborazione di documenti finanziari (fatture, note spesa, contratti); supportare analisi di equity/valutazione investimenti (modelli quantitativi e qualitativi).
Impatto operativo: casi di uso e benefici concreti della Gen AI agentica
Sono stati documentati vari esempi di generative AI agentica utile e significativa. Uno studio su una grande azienda coreana mostra che integrando Generative AI con IDP – Intelligent Document Processing – e agenti di automazione si è ottenuta una riduzione di oltre l’80% dei tempi di elaborazione delle note spese da ricevute cartacee. Inoltre sono migliorate l’accuratezza, la coerenza, la conformità normativa ed è aumentata la soddisfazione del personale.
Alcuni ricercatori hanno presentato un framework di agenti per ERP che interpretano l’intento dell’utente, coordinano agenti specialistici, gestiscono dati strutturati e non strutturati, ottimizzano flussi di lavoro. Nei casi studio su bonifici bancari e rimborsi dei dipendenti si sono misurate riduzioni fino al 40% nei tempi di processo, diminuzione del 94% negli errori e miglioramenti nella compliance.
Il progetto FinRobot, diverso dallo studio precedente, propone agenti basati su modelli linguistici che integrano dati quantitativi e qualitativi per generare analisi aziendali, tesi d’investimento e valutazioni aggiornate in tempo reale. Tutto questo migliora la reattività ai cambiamenti del mercato e la capacità decisionale.
Studi come quello di BCG mostrano che molti finance leader hanno ormai esperienza con pilotaggi AI/GenAI, ma realizzare un ROI elevato rimane una sfida. Inoltre altri rapporti indicano che l’adozione dell’AI agentica è già diffusa in certi settori.
ROI: come misurarlo realisticamente nel corporate finance
Per misurare il ROI, Return Of Investment, di un progetto di agentic AI nel finance aziendale, serve un approccio metodico e criteri precisi. Prima di tutto serve definire degli obiettivi di valore, successivamente è necessario ridurre i costi operativi (ore impiegate dall’uomo, riduzione degli errori, costi del controllo/rischio).
Bisogna fare in modo che si verifichi un aumento dell’efficienza dei processi (tempi di chiusura contabile, ciclo di budgeting e forecast) e che ci sia un miglioramento della qualità e della compliance (meno sanzioni, meno rischi reputazionali). Inoltre bisogna considerare un potenziale incremento delle entrate indirette: per esempio grazie a decisioni più rapide e informate, a una distinzione competitiva.
Poi, è necessario stabilire lo stato corrente (processi, costi, tempi, errori) come baseline; nonché definire metriche misurabili: tempo ciclo, percentuale errori, costi del personale, numero di transazioni per unità di tempo. Dopo l’implementazione è necessario misurare i miglioramenti su queste metriche, anche rimodulandoli per variazioni stagionali o di mercato.
A proposito di implementazione, non sono da sottovalutare i costi per attuarla e quelli per gestirla. Servono investimenti iniziali, operativi e di manutenzione. Inoltre ci sono dei considerevoli costi del rischio: errori, problemi di compliance e sicurezza dati.
I progetti che ottengono un ROI maggiore sono quelli che non puntano a trasformazioni troppo vaste da subito, ma iniziano con use case ben delimitati e iterativi, con apprendimento continuo. BCG ha segnalato che i finance leader di maggior successo “mantengono il focus sul valore fin dall’inizio” piuttosto che su sperimentazioni generiche.
Generative AI agentica: sfide e rischi operativi
L’adozione della generative AI agentica non è priva di difficoltà. Agenti che operano su dati sporchi, incoerenti o incompleti rischiano produce output errati, conosciuti anche come hallucination, o decisioni sbagliate. Nella finanza, questo può avere costi elevati.
Non vanno sottovalutate compliance, normative e governance: gestire la privacy e avere regolamentazioni finanziarie (anti-frode, antiriciclaggio, trasparenza) efficaci richiede strutture di governance adeguate. Inoltre ci sono dei costi nascosti che scaturiscono dall’integrazione con sistemi legacy, dalla formazione del personale, dalla gestione di cambi culturali e dalla supervisione umana permanente.
C’è anche un rischio operativo concreto dato dal fallimento di agenti autonomi, da errori non previsti, problemi etici e responsabilità. La mancanza di competenze interne, poi, può costare cara. Ecco perché servono data scientist, Machine Learning engineer, esperti in ethical AI e compliance oltre a persone estremamente competenti nel campo della finanza con una mentalità digitale.
Best practice per massimizzare ROI e impatto operativo
Per ottenere un impatto operativo significativo e un ROI sostenibile, le aziende dovrebbero seguire alcune best practice basate sulle evidenze. La leadership deve definire obiettivi chiari, assegnare responsabilità, fornire risorse, promuovere una cultura di adozione dell’intelligenza artificiale. Senza il supporto del top management è difficile scalare progetti agentici.
Inoltre vanno scelti dei casi d’uso con alto impatto e bassa complessità iniziale. Fra questi ci sono le riconciliazioni, gli audit interni, i forecasting predittivi e l’elaborazione automatizzata delle spese. I processi ben definiti, un volume elevato e degli errori frequenti sono buoni candidati.
Una generative AI agentica di livello include controlli di qualità dati, audit degli output, supervisione umana, trasparenza del modello e conformità normativa. Inoltre l’AI Agent deve essere monitorato, correttamente allenato, migliorato sulla base di feedback, eccezioni e uso reale. Un sistema “a ciclo chiuso” in cui l’agente impara dai casi reali su cui fallisce migliora l’efficacia.
Gli agenti, inoltre, non dovrebbero operare in isolamento, ma interfacciarsi con ERP, sistemi contabili, gestione documentale. Ciò riduce duplicazioni, migliora flussi informativi e evita frammentazione.
Prospettive future per l’intelligenza artificiale agentica
L’obiettivo è raggiungere un livello di automazione sempre più elevato, con agenti multi-modulo capaci non solo di assistere, ma di eseguire decisioni operative entro limiti di rischio definiti. I modelli generativi andranno combinati con agenti decisionali, che possano generare contesto, sintetizzare informazioni, proporre scenari e procedere con azioni definite.
In prospettiva, servono miglioramenti considerevoli in termini di fiducia e trasparenza. Servono standard normativi e pratiche di settore sempre più definiti, specialmente nel finance, con regolatori pronti a intervenire.
In definitiva, l’adozione della generative AI agentica nel corporate finance offre opportunità concrete, che si traducono in efficienza operativa, riduzione dei costi, miglioramento della qualità, delle decisioni migliori e dei livelli di compliance. Tuttavia, le realizzazioni migliori si ottengono quando si parte con use case ben definiti e con un impatto misurabile; si definiscono metriche chiare a priori e si tiene traccia dei risultati a posteriori; si considerano attentamente i costi e i rischi; si scala progressivamente, imparando dalle fasi pilota.
Dal punto di vista del ROI, le evidenze mostrano che le aziende che sono avanti nell’integrazione agentica ottengono ritorni che vanno da circa il 70-100% a multipli superiori : fino a 1,7 volte l’investimento, ma non mancano realtà in cui il dato resta modesto se i progetti non sono ben progettati.
