L’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase evolutiva, e il mondo della finanza si trova ancora una volta in prima linea. Dopo l’automazione dei processi (RPA) e la diffusione della generative AI, ora arriva la Agentic AI, una tecnologia progettata per agire in autonomia, prendere decisioni, risolvere problemi e apprendere nel tempo. Secondo Gartner, oltre il 57% dei team finanziari ha già avviato o pianificato l’implementazione di sistemi di questo tipo, segnando l’inizio di una nuova era per la funzione finance.
Cos’è l’Agentic AI e perché è diversa dalle altre
A differenza delle soluzioni di automazione tradizionali o dei modelli generativi che rispondono a prompt umani, la Agentic AI è in grado di osservare, ragionare e agire autonomamente. Si basa su tre pilastri principali:
- Azione: nei sistemi digitali di finanza (ERP, strumenti di consolidamento, database), l’AI può rilevare anomalie, abbinare transazioni e standardizzare dati in tempo reale.
- Cognizione: costruisce una base di conoscenza dinamica, utilizzando la memoria per trarre inferenze logiche e migliorare con l’esperienza.
- Percezione: “sente” i cambiamenti nei dati, nei testi o nelle immagini, reagendo a variazioni economiche o operative.
Il risultato è un’intelligenza artificiale capace di gestire flussi di lavoro complessi, come riconciliazioni contabili, analisi di bilancio o previsioni di cassa, senza intervento continuo dell’uomo.
I vantaggi per la funzione finanziaria
Per i CFO, l’Agentic AI rappresenta un salto qualitativo: può automatizzare attività ad alto volume e valore cognitivo, riducendo tempi di chiusura contabile, errori e costi operativi. Inoltre, rende possibili analisi predittive più accurate, poiché apprende continuamente da flussi di dati integrati.
Esempi di applicazione includono:
- riconciliazioni automatiche con spiegazione delle anomalie;
- analisi dei rischi di credito e dei flussi di cassa in tempo reale;
- controllo continuo di conformità e revisione dei processi contabili;
- generazione automatica di report finanziari dinamici.
Limiti e rischi da conoscere
Nonostante il potenziale, l’Agentic AI non è infallibile. Tra le criticità principali:
- affidabilità: può “bloccarsi” in loop decisionali o generare risultati errati;
- memoria e apprendimento: l’aggiunta di nuove informazioni può creare confusione se non gestita con metodo;
- spiegabilità: i modelli restano parzialmente opachi, e spesso è difficile comprendere come si arrivi a una decisione;
- governance: senza un’adeguata supervisione, l’AI rischia di agire fuori dal perimetro operativo previsto.
Per questo motivo, le implementazioni più efficaci prevedono sempre un controllo umano nel ciclo decisionale (“human in the loop”) e sistemi di allerta per bloccare azioni rischiose.
Come prepararsi all’adozione dell’Agentic AI
Secondo Gartner, i CFO dovrebbero iniziare sin d’ora a definire una strategia di adozione graduale. Le priorità consigliate includono:
- Identificare i processi idonei – scegliere ambiti con dati strutturati, alta frequenza operativa e basso rischio regolamentare (ad esempio riconciliazioni o controllo spese).
- Stabilire regole di governance – creare liste di processi approvati, sistemi di validazione multipla e protocolli di audit.
- Valutare i fornitori – pochi istituti svilupperanno AI agent in-house: la maggior parte li integrerà in piattaforme esistenti o tramite partner tecnologici.
- Formare i team – la familiarità con gli strumenti GenAI ridurrà la curva di apprendimento e migliorerà l’efficacia delle interazioni con i nuovi agenti digitali.
Il nuovo equilibrio tra efficienza e controllo
La vera sfida sarà bilanciare innovazione e sicurezza. In un contesto di deregolamentazione e crescente attenzione all’etica dell’AI, i CFO dovranno garantire che l’autonomia dei sistemi non comprometta trasparenza e conformità. L’introduzione di squadre di agenti specializzati ognuno dedicato a una specifica funzione, con altri agenti deputati alla validazione potrebbe diventare il nuovo standard operativo.
Uno sguardo al futuro
La Agentic AI promette di ridefinire il modo in cui le aziende gestiscono la finanza: non solo come strumento di automazione, ma come partner cognitivo capace di prendere decisioni in contesti complessi. Tuttavia, il successo dipenderà dalla capacità dei leader finanziari di preparare oggi le basi per un’adozione responsabile: infrastrutture dati solide, cultura digitale e regole chiare.
Come sottolinea Gartner, “le organizzazioni che iniziano ora a sperimentare con l’Agentic AI saranno le prime a trasformare la funzione finance in un vantaggio competitivo duraturo”.
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