Il rapporto State of AI in Business 2025 del MIT ha fatto scalpore: circa il 95% delle aziende non registra ritorni misurabili dagli investimenti in intelligenza artificiale generativa. Un dato che ha spinto molti dirigenti a chiedersi se non sia il momento di rallentare. Ma, secondo gli analisti del MIT, questa è la conclusione sbagliata. Il problema non è l’AI in sé, ma il modo in cui viene adottata. Le organizzazioni che ottengono i risultati migliori sono quelle che integrano l’AI nei flussi di lavoro reali, la fanno apprendere dai feedback e misurano gli impatti sui risultati di business.
L’AI funziona dove conta: finanza, approvvigionamenti e operations
I primi ritorni tangibili dall’uso dell’AI emergono nelle funzioni di supporto, in particolare finanza, procurement e operations, dove le aziende stanno riducendo le spese esterne, accelerando i cicli di lavoro e migliorando i controlli interni senza tagli significativi al personale. Questi ambiti sono infatti ripetitivi, ricchi di dati e basati su policy: il contesto ideale per ottenere benefici concreti dall’automazione generativa.
Il problema, però, è nella distribuzione dei budget. Le imprese continuano a finanziare progetti “di facciata” legati al marketing o all’esperienza cliente, mentre le aree di back-office, dove il ritorno economico è spesso più rapido e tangibile, restano sottofinanziate. Per i CFO, il messaggio del MIT è chiaro: non bisogna “spendere meno”, ma spendere meglio. Gli investimenti dovrebbero concentrarsi su use case finanziari che incidono su cassa, costi e rischio, puntando su soluzioni che migliorano i risultati aziendali, non solo le funzioni tecnologiche.
Come integrare l’AI nei flussi di lavoro
Il report Economic Index di Anthropic mostra come le aziende che ottengono i maggiori vantaggi non “parlano” con i modelli di linguaggio, ma delegano compiti reali tramite API. Circa il 77% dell’uso aziendale delle API di Anthropic è legato all’automazione di attività, e la percentuale è in crescita: le aziende stanno passando da un utilizzo iterativo basato su prompt a comandi diretti e operativi.
Per la funzione finanziaria, questo è un segnale preciso: l’automazione è la via più efficace per migliorare i processi di contabilizzazione, ottimizzare il capitale circolante e ridurre i tempi di ciclo.
Anthropic ha inoltre rilevato che il principale ostacolo non è il costo, ma la qualità e la struttura dei dati.
Un incremento dell’1% nella lunghezza dei prompt, infatti, aumenta solo dello 0,38% la qualità del risultato: quindi fornire più informazioni non basta. Il limite non è il prezzo dei token, ma la capacità dei modelli di comprendere dati complessi e contestualizzati.
La sfida dei dati nella funzione finanziaria
Nel mondo della finanza, il vero fattore critico di successo è costruire una solida base dati. Servono data product ben gestiti per piano dei conti, anagrafiche fornitori e clienti, policy e documentazione di governance. Questi elementi devono integrarsi con i sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) e EPM (Enterprise Performance Management), garantendo al contempo sicurezza, tracciabilità e conformità alle normative come SOX e IFRS.
Le organizzazioni più avanzate stanno già evolvendo da sistemi basati sulle applicazioni a piattaforme orientate ai dati, poi a orchestrazioni intelligenti e, infine, a agenti AI autonomi in grado di gestire processi multi-step. L’obiettivo finale è una funzione finanziaria continua, in cui chiusure, previsioni e revisioni vengono eseguite in tempo reale e l’intervento umano serve solo per le eccezioni.
Il futuro della finanza è “AI-embedded”
La direzione è chiara: integrare l’AI nel flusso di lavoro, non come assistente esterno, ma come motore interno della produttività. Quando i dati sono puliti, coerenti e accessibili in modo sicuro, l’intelligenza artificiale può davvero trasformare il modo in cui la finanza opera.
Per i CFO e i responsabili dei dati, la sfida non è più “se” usare l’AI, ma come farlo con intelligenza. Le aziende che riusciranno a costruire una finanza connessa, automatizzata e guidata dai dati saranno quelle che, nei prossimi anni, otterranno i vantaggi competitivi più duraturi.
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