Intelligenza artificiale nei processi aziendali: applicazioni reali e vantaggi per l’Office of the CFO

L’AI non è più un esperimento: è il motore che taglia tempi, errori e costi nei processi chiave. In questo articolo vedremo applicazioni reali nell’Office of the CFO (AP/AR, forecasting), nel Procurement e nel Customer Service, con impatti misurabili su cash flow, efficienza operativa e qualità delle decisioni.

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L'intelligenza artificiale ha visto un vero boom nelle imprese italiane e trascina la trasformazione digitale in aree chiave come Finance, acquisti e servizio clienti. Secondo IDC, in Europa la spinta è evidente: la spesa in AI raggiungerà i 144,6 miliardi di dollari entro il 2028, con un CAGR del 30,3%. La Generative AI è il cuore di questo slancio, indicata come priorità dal 99% dei CEO EMEA e destinataria di fino al 30% dei budget AI aziendali.

Nonostante l’interesse elevato, l’Italia resta però indietro rispetto ad altri Paesi europei per percentuale di aziende con progetti AI attivi (59%, ultima in UE), un divario dovuto soprattutto al ritardo delle PMI. Al contrario, oltre il 60% delle grandi imprese ha già avviato progettualità AI, e investe per automatizzare processi amministrativi e finanziari, con l’obiettivo di aumentare efficienza e competitività.

Di seguito analizziamo quindi come l’AI si applica nell’Office of the CFO, nel Procurement e nel Customer Service, con esempi di benefici concreti e impatti misurabili sul business.

L’AI rivoluziona l’Office of the CFO

L’Office of the CFO è sempre più un banco di prova per l’introduzione di sistemi di intelligenza artificiale nei processi aziendali.

Le aziende italiane più avanzate nell’uso dell’AI riescono a chiudere il ciclo di budgeting annuale più velocemente e a ridurre sensibilmente i costi di gestione delle fatture grazie all’automazione intelligente. Ad esempio, con l'implementazione di algoritmi di riconoscimento documentale e RPA intelligente per smistare e registrare automaticamente le fatture fornitori, i team Finance hanno ridotto il tempo medio di elaborazione da giorni a ore, con meno errori e pagamenti puntuali ai fornitori.

L’investimento in queste piattaforme intelligenti (ad esempio la suite Esker, alimentata dalla AI proprietaria Synergy AI) ha un impatto tangibile: aziende che hanno adottato un approccio integrato all’automazione finanziaria hanno visto fino al 40% di riduzione dello spending nei processi amministrativi e un aumento misurabile della produttività dei team (il 39% delle grandi imprese che utilizzano strumenti di AI generativa riporta un incremento di produttività).

Va sottolineato che questi risultati si ottengono quando l’AI è accompagnata da un ripensamento dei processi e da una forte integrazione dei dati aziendali. Molte realtà hanno scelto piattaforme unificate – come suite di automazione AI per l’Office of the CFO – che collegano fra loro Ciclo Passivo (Source-to-Pay), Ciclo Attivo (Order-to-Cash) e altri sistemi, per abbattere i silos informativi. In questo modo, il CFO dispone di un unico cruscotto live condiviso che combina Finance, Procurement e Customer Service, che abilita analisi predittive trasversali con grande flessibilità.

Come l'AI cambia la funzione Finance: da centro di costo a valore aggiunto

Un effetto trasformativo dell’AI è il cambio di ruolo della funzione Finance: da “contabilizzatore” a partner strategico. In passato si è stimato che il 63% del tempo degli analisti finanziari fosse speso per produrre reportistica, a scapito dell’analisi degli insight.

Oggi l’AI può generare automaticamente report e dashboard integrando dati da diverse funzioni, per consentire al personale finanziario di dedicare più tempo all’interpretazione degli stessi e al supporto decisionale. Tutto questo aumenta la produttività e la qualità del lavoro del team Finance, oltre a migliorare la soddisfazione del personale stesso. Non a caso, le imprese che hanno abbracciato l’AI registrano una maggiore retention dei talenti finanziari, grazie alla riduzione di mansioni ripetitive e all’opportunità per i dipendenti di concentrarsi su compiti più strategici.

Automazione intelligente nel Procurement

Anche la funzione Procurement trae ampio beneficio dall’intelligenza artificiale, soprattutto nelle medie e grandi aziende italiane. Una ricerca del Procurement Lab di SDA Bocconi ha rilevato che un’azienda italiana su tre utilizza (o sperimenta) l’AI nei processi di acquisto.

L'AI di solito è integrata in software di procurement che coprono l’intero ciclo: dalla selezione dei fornitori (sourcing) alla gestione delle gare e tender, dal Vendor Management fino al Contract Management e alla Spend Analysis.

In oltre la metà dei progetti censiti, le soluzioni di AI sono state impiegate su 3 o più fasi del processo di acquisto, segno di un approccio end-to-end che punta a integrare tutte le attività con strumenti intelligenti. Addirittura, nel 51% dei casi l’AI risulta decisiva per intere fasi del processo (ad esempio automatizza completamente l’analisi di spesa o la valutazione dei fornitori), dove sostituisce o affianca il lavoro umano ripetitivo.

I benefici misurati sono importanti: il 36% dei progetti AI in ambito Procurement mira a ottimizzare l’efficienza per liberare i buyer da attività a basso valore (es. data entry, verifica di compliance), mentre un altro 31% punta ad espandere l’efficacia decisionale con l'introduzione di nuovi modelli operativi orientati al data-driven. In pratica, l’AI viene usata sia come leva per recuperare produttività (riduzione dei tempi e dei costi operativi negli acquisti) sia per migliorare la qualità delle decisioni (scelte più informate, minor rischio, maggiore qualità nei fornitori selezionati).

I risultati sono molto positivi: oltre la metà dei Chief Procurement Officer coinvolti (51%) dichiara che i risultati ottenuti dai progetti AI sono allineati alle aspettative, e un ulteriore 10% li giudica addirittura superiori al previsto. Questo livello di soddisfazione conferma la maturità crescente delle tecnologie AI nel Procurement e la loro capacità di affiancare pienamente i buyer migliorandone sia l’efficienza operativa che l’efficacia strategica.

Intelligenza artificiale in Italia: trend emergenti e ostacoli all’adozione

Come abbiamo visto, l’intelligenza artificiale sta progressivamente entrando nei processi aziendali core (finance, acquisti, customer operations) anche in Italia. Vediamo ora come alcuni trend e ostacoli emergenti caratterizzino questa nuova ondata di adozione.

Trend: l’ascesa della Generative AI

In primis, l’AI generativa (GenAI) rappresenta un catalizzatore importante: nel 2024, il 43% dei nuovi progetti AI avviati nelle imprese italiane ha riguardato soluzioni “ibride” che integrano componenti di GenAI all’interno di sistemi di AI tradizionale già in uso. Il fatto che ben il 65% delle aziende italiane già attive sull’AI abbia iniziato a sperimentare tool di AI generativa nel 2024 mostra quanto sia stato rapido il passaggio dall’hype mediatico (dicasi: ChatGPT) alla sperimentazione pratica in contesto enterprise.

Trend: le grandi aziende puntano sulla GenAI

Inoltre, sul fronte infrastrutturale, più della metà delle grandi aziende (53%) hanno già acquistato licenze o servizi basati su GenAI (ad esempio Microsoft 365 Copilot, OpenAI API, ecc.), posizionando l’Italia addirittura sopra Francia, Germania e Regno Unito in questa metrica. Questo indica una forte spinta all’innovazione: le imprese italiane, pur partendo più lentamente, stanno recuperando terreno per dotarsi delle ultime tecnologie AI disponibili.

Opportunità: la data quality è la base dei progetti AI

Un terzo fattore critico è la qualità dei dati. Dati ISTAT evidenziano che il 45,5% delle imprese esitanti attribuisce la colpa alla scarsa disponibilità o qualità dei dati necessari per far funzionare bene le tecnologie AI. In effetti, l’AI è “affamata” di dati: se i dati aziendali sono sparsi in silos, non puliti o poco rappresentativi, i modelli faticano a produrre risultati accurati.

Molte PMI italiane sono ancora all’inizio nel percorso di data governance, e questo limita l’efficacia di eventuali soluzioni AI. La soluzione passa per progetti di data integration (infatti il 75% delle aziende di servizio clienti sta aumentando gli investimenti per integrare meglio i dati tra team) e per iniziative di miglioramento della data quality a monte.

Ostacolo: il change management è sempre rilevante

Non vanno dimenticate poi le barriere organizzative e culturali. La resistenza al cambiamento da parte del personale può rallentare i progetti: è fondamentale accompagnare l’introduzione dell’AI con programmi di change management e comunicare chiaramente come le tecnologie affiancheranno ma non rimpiazzeranno le persone, e magari con il coinvolgimento attivo dei team nello sviluppo delle soluzioni pilota.

Contrariamente a quello che si può pensare, a livello di top management, in realtà, c’è consapevolezza: oltre il 52% del top management italiano riconosce benefici concreti dell’AI ed è promotore dell’adozione. Quindi la sponsorship dall’alto non manca; semmai vanno allineati obiettivi di business chiari per ogni iniziativa AI e misurati i risultati, per vincere lo scetticismo operativo.

Ostacolo: incertezze normative ed etiche

Un ultimo aspetto, ma sempre più rilevante, sono le incertezze normative ed etiche. L’arrivo dell’AI Act europeo e le crescenti attenzioni sulla privacy, sui bias algoritmici e sugli impatti etici fanno sì che il 52% delle imprese attive sull’AI ammetta di non avere ancora piena chiarezza sul quadro normativo futuro.

E solo il 28% ha avviato iniziative concrete di AI Ethics o AI Governance interne. Questo indica che molte aziende sono ancora in fase esplorativa anche sul fronte delle regole: c’è il rischio di frenate nell’adozione se non verranno fornite linee guida chiare e supporto per la compliance.

Fortunatamente, già più di 4 aziende su 10 hanno pubblicato policy interne per l’uso corretto dell’AI, e il 17% ha addirittura vietato l’uso di tool non approvati (per evitare fenomeni di “Shadow AI” fuori controllo), segno che la consapevolezza dei rischi sta aumentando e che molte imprese vogliono sfruttare l’AI in modo responsabile e governato.

Da dove partire oggi per automatizzare i processi aziendali

In Italia l’AI è già un vantaggio competitivo, non un esercizio di stile. Con mercato in forte crescita e suite integrate per l’OCFO, chi unisce automazione, predittivi e governance IT ottiene impatti concreti su cash flow, costi e CX.

Come emerge dal white paper “AI Automation Suite for the Office of the CFO”, l’AI non è più una frontiera lontana ma una leva concreta di valore: integrata nei giusti processi, permette di ottimizzare il capitale circolante, migliorare la produttività individuale e rendere più agili e data-driven le decisioni di business. Il tutto mantenendo le persone al centro, perché la vera innovazione, specie in Italia, nasce dalla combinazione di tecnologia avanzata e talento umano, per costruire processi aziendali più efficienti, intelligenti e umani allo stesso tempo.

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