Negli ultimi due anni l’intelligenza artificiale ha trasformato il mondo del business, e le funzioni finanziarie sono oggi tra le più coinvolte in questo cambiamento. Un recente sondaggio condotto da McKinsey su 102 direttori finanziari globali mostra un’accelerazione evidente: nel 2025, il 44 percento degli intervistati utilizza già sistemi di IA generativa in almeno cinque processi differenti, rispetto al 7 percento del 2024.
Allo stesso tempo cresce l’impegno economico: il 65 percento delle aziende prevede di aumentare gli investimenti in IA nel 2025, contro circa un quarto di due anni prima. Questa corsa, però, non sempre genera risultati concreti: solo il 5 percento dei progetti pilota si traduce in benefici misurabili sui conti aziendali, principalmente perché molti sistemi falliscono nel passaggio dalle prove controllate alla complessità operativa quotidiana.
Le realtà più avanzate dimostrano però che il potenziale è reale. Alcuni team finanziari stanno già ottenendo miglioramenti tangibili grazie all’IA, con processi più rapidi, maggiore precisione nelle analisi e possibilità di ridurre drasticamente compiti manuali ripetitivi.
IA per pianificazione strategica e controllo: decisioni più rapide e accurate
Gli strumenti di supporto decisionale basati su analisi predittive e modelli generativi permettono oggi di elaborare dati complessi, individuare cause profonde delle variazioni di performance e generare scenari alternativi in modo istantaneo. In una grande azienda di beni di largo consumo, un assistente basato su IA generativa ha ridotto del 30 percento il tempo necessario agli analisti finanziari per preparare report e spiegare gli scostamenti di budget ai manager.
In una multinazionale farmaceutica, un sistema “agentico” permette ai team di pianificazione di creare scenari e simulazioni tramite linguaggio naturale, integrando dati di marketing, vendite e finanza. Il risultato è una riduzione del 50 percento del tempo per le decisioni di allocazione delle risorse.
Infine, un importante istituto finanziario nordamericano utilizza l’IA per preparare bozze dei documenti regolatori sui modelli di rischio, abbreviando drasticamente un processo considerato tra i più complessi dell’area finance.
Dove adottata efficacemente, l’IA consente ai professionisti di finanza di dedicare 20–30 percento del tempo in meno all’elaborazione dati e più alla consulenza strategica per il top management.
Gestione della liquidità: automatizzazione avanzata e controllo dei contratti
L’IA agentica sta trasformando anche la gestione del capitale circolante. Un grande gruppo biotecnologico ha implementato un sistema che analizza automaticamente contratti e fatture, verificando l’applicazione corretta di termini commerciali, sconti per pagamenti anticipati, soglie di prezzo e bonus quantità.
Questa tecnologia ha rilevato errori e omissioni pari al 4 percento del totale speso, aprendo la strada a significativi recuperi economici e migliorando i margini operativi. In scala, per un’azienda con un miliardo di dollari di spesa, ciò equivarrebbe a circa 40 milioni di beneficio ricorrente.
Riduzione dei costi: visibilità totale e individuazione degli sprechi
Analizzando fatture e ordini di acquisto tramite IA, le aziende riescono a classificare in modo preciso le spese e individuare inefficienze nascoste. Una grande banca europea ha costruito un sistema che ha catalogato migliaia di fornitori in 400 categorie di dettaglio, consentendo di rilevare sprechi su energia, viaggi aziendali e servizi operativi. Il risultato complessivo è stato un taglio dei costi pari a circa 10 percento su una base di spesa multimiliardaria. Un altro grande gruppo europeo nel settore packaging, grazie alla categorizzazione automatizzata dei fornitori, ha scoperto opportunità di risparmio e migliorato la diversificazione della supply chain.
Gli ostacoli da superare per un’adozione efficace dell’IA
Nonostante il potenziale, molte iniziative falliscono per errori ricorrenti. I principali rischi identificati includono:
- attendere che i dati siano perfetti prima di partire invece di migliorare gradualmente
- voler trasformare tutto subito senza un approccio progressivo
- avviare progetti privi di una roadmap chiara e collegata alle priorità aziendali
- trascurare la gestione del cambiamento e la formazione delle persone
- automatizzare processi frammentati senza prima semplificarli
Per ottenere risultati serve una visione chiara, un forte allineamento con gli obiettivi del business e una trasformazione progressiva ma concreta, che parta da casi d’uso mirati e misurabili.
Una nuova era per i CFO: dall’analisi dei dati al valore strategico
Il messaggio che emerge è evidente: l’IA in finanza non è più sperimentazione ma esecuzione disciplinata. Le aziende che stanno vincendo questa sfida sono quelle che integrano la tecnologia nei processi fondamentali, investono nella formazione delle persone e puntano a creare valore reale, non solo prototipi. Per i direttori finanziari, l’adozione dell’IA rappresenta una transizione decisiva: da esecutori di controllo e reportistica a partner strategici capaci di guidare crescita, efficienza e resilienza organizzativa.
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