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La distinzione fondamentale tra rischio di valutazione e incertezza di valore

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La distinzione fondamentale tra rischio di valutazione e incertezza di valore

Analisi del Perspectives Paper IVSC (maggio 2026) e implicazioni strategiche per le PMI

Nel maggio 2026 l’International Valuation Standards Council (IVSC) — l’organismo che redige gli International Valuation Standards (IVS), riferimento globale per la stima del valore — ha pubblicato, attraverso il proprio Valuation Risk Working Group, il Perspectives Paper “Managing and Communicating Value Uncertainty”. I Perspectives Paper non sostituiscono gli IVS: li accompagnano, alimentano il dibattito su temi emergenti e offrono orientamento applicativo. Questo documento prosegue la riflessione avviata dal precedente paper “Getting the Process Right: Exploring Valuation Risk under IVS” e si collega all’Exposure Draft del 30 gennaio 2026, che propone una nuova definizione di rischio di valutazione.

Il contributo centrale del paper è concettuale: separare due nozioni che la prassi tende a sovrapporre — il rischio di valutazione (valuation risk) e l’incertezza di valore (value uncertainty) — e trarne conseguenze operative sul modo in cui il valore va stimato, presentato e comunicato. È una distinzione che riguarda non solo il perito, ma chiunque dipenda da una valutazione: l’imprenditore che cede l’azienda, l’investitore che la acquisisce, il sistema bancario che la finanzia.

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La distinzione fondamentale: rischio di valutazione e incertezza di valore

Il rischio di valutazione è un difetto del processo. Indica la possibilità che errori, omissioni, distorsioni cognitive o documentazione inadeguata — nella scelta del metodo, nel modello, nei dati, nelle assunzioni, nel giudizio professionale o nei controlli di qualità — conducano a un valore non appropriato, non credibile o non supportabile rispetto alla finalità della stima. Per definizione, può e deve essere mitigato: è una grandezza che il perito governa.

L’incertezza di valore è, al contrario, una caratteristica intrinseca. Anche quando il processo è pienamente conforme agli IVS, metodi, dati, assunzioni e giudizi professionali diversi ma egualmente ragionevoli possono produrre un intervallo di valori credibili. Non è un errore da correggere: è il riflesso della complessità dei mercati e degli asset reali. Non si elimina; si comprende, si gestisce e si comunica.

Il paper tiene separati due piani che la prassi confonde sistematicamente: la credibilità del processo (rischio di valutazione) e la legittima variabilità degli esiti (incertezza di valore). L’incertezza di valore non è un fallimento della valutazione, ma una proprietà inevitabile della stima di asset, passività e mercati complessi. Il compito del valutatore non è azzerarla, bensì far sì che gli utilizzatori ne comprendano natura, ampiezza e implicazioni.

Le fonti dell’incertezza di valore

Il paper radica l’incertezza nel contesto macroeconomico recente: la volatilità dei mercati generata da eventi esogeni — la pandemia da COVID-19, i conflitti geopolitici in Medio Oriente e in Ucraina, le tensioni sui mercati energetici — unita al rapido mutamento tecnologico (l’intelligenza artificiale in primo luogo), all’incertezza sulle politiche commerciali e sulla traiettoria dei tassi di interesse. Sono fattori che ampliano l’intervallo dei valori ragionevoli perché riducono la disponibilità e la stabilità degli input osservabili, costringendo il valutatore a formulare un numero crescente di assunzioni.

L’incertezza, in altri termini, non è un’anomalia del momento: è una condizione strutturale con cui la stima del valore deve convivere.

Gestire e comunicare: stima puntuale, intervallo e l’illusione di certezza

Il paper articola tre forme di presentazione dell’esito valutativo. La stima puntuale esprime un valore unico: richiede una spiegazione attenta e non va letta come indice di una precisione superiore a quella effettiva. L’intervallo di valori evidenzia la variabilità ed è derivato da analisi statistiche, di sensitività o dal giudizio professionale. La stima puntuale all’interno di un intervallo combina i due approcci: individua il valore più ragionevole riconoscendo al contempo lo spettro più ampio degli esiti plausibili.

L’avvertenza meno ovvia — e più preziosa — è che l’intervallo non è automaticamente “più sicuro” della stima puntuale. Passare da un punto a un intervallo può creare un’illusione involontaria di certezza, l’impressione di aver mitigato il rischio quando, in assenza di una chiara comunicazione dei suoi parametri, lo si è semmai amplificato. Il valutatore deve spiegare che cosa l’intervallo rappresenta e, soprattutto, che cosa esso non cattura. La variabile decisiva è l’allineamento delle aspettative tra chi redige la stima e chi la utilizza: una valutazione robusta non elimina l’incertezza, la rende intelligibile.

Conclusioni: che cosa può imparare e utilizzare una PMI

Il paper si rivolge ai valutatori, ma il suo impianto ha implicazioni dirette per l’imprenditore di una PMI, che prima o poi si troverà di fronte a un’operazione di M&A, a una raccolta di capitale o a un passaggio generazionale. Tradotto dal linguaggio della valutazione a quello della strategia d’impresa, il documento offre cinque lezioni operative.

  1. L’ampiezza dell’intervallo non è solo un fatto di mercato: è anche un fatto d’impresa, e sulla componente d’impresa si può agire. Una PMI non governa la volatilità macroeconomica, la disruption tecnologica o i tassi — è la componente esogena dell’incertezza. Ma l’ampiezza dell’intervallo che un valutatore le attribuirà dipende anche da fattori endogeni: la qualità e l’osservabilità dei dati aziendali, la documentazione delle assunzioni, la dipendenza dei risultati da pochi input critici e non verificabili. Ogni euro di valore che poggia sulla conoscenza tacita del fondatore, su relazioni non formalizzate o su processi non sistematizzati è, nel linguaggio dell’IVSC, un input non osservabile ad alta sensibilità alle assunzioni: esattamente la colonna del “maggiore grado di incertezza”. È la traduzione operativa del gap di trasferibilità: le vulnerabilità strutturali che concentrano il valore nel fondatore non rendono solo l’azienda più difficile da trasferire — allargano meccanicamente l’intervallo di valore e abbassano il pavimento della trattativa.
  2. L’obiettivo strategico è un intervallo stretto e accurato. Ridurre l’ampiezza dell’intervallo — rendendo i value driver osservabili, documentati e indipendenti dalla persona — è quindi una leva di creazione di valore tanto concreta quanto la crescita dell’EBITDA. La riduzione del rischio, insieme alla crescita dei flussi, è un driver primario di valore.
  3. La cassetta degli attrezzi della disclosure è prima di tutto uno strumento di autodiagnosi. Analisi di sensitività, analisi di scenario, disclosure delle assunzioni critiche e analisi degli esiti delle transazioni non servono solo a comunicare verso l’esterno: la PMI dovrebbe eseguirle internamente, prima di affacciarsi al mercato. Sapere quali assunzioni muovono di più il proprio valore, quali input sono meno osservabili e dove si annida la trappola dell’intervallo “stretto ma inaccurato” permette di intervenire dove conta: costruire l’infrastruttura informativa — reporting direzionale, contrattualizzazione delle relazioni, formalizzazione dei processi — che converte input non osservabili in input osservabili.
  4. La trasparenza sull’incertezza crea valore, non lo distrugge. È la lezione controintuitiva del documento: la trasparenza sull’incertezza rafforza la fiducia, non la indebolisce. L’imprenditore tentato di presentare all’acquirente un unico numero perentorio dovrebbe invertire la logica. Un intervallo credibile, con assunzioni esplicite e sensitività dichiarate, riduce il rischio percepito dalla controparte e difende il prezzo meglio di una stima puntuale che la due diligence è destinata a smontare. L’allineamento delle aspettative tra venditore e acquirente — esattamente ciò che il paper chiede al rapporto tra valutatore e utilizzatore — è ciò che previene la rinegoziazione e l’erosione del prezzo al closing.
  5. L’incertezza di valore è una variabile gestionale permanente, non un evento legato alla cessione. I fattori che allargano l’intervallo — dipendenza dal fondatore, scarsità di comparabili, sensibilità a poche assunzioni — sono gli stessi che rendono l’azienda fragile nella gestione ordinaria: nell’accesso al credito, nella governance, nella continuità generazionale. Governare l’incertezza di valore coincide, perciò, con il rafforzamento dell’impresa nel suo complesso. La valutazione è l’ancora di credibilità che misura quanto lavoro strategico resta da fare.

 

Una Diagnosi di Valore che legga l’azienda attraverso questa doppia lente — il rischio di valutazione, ciò che è mitigabile nel processo, e l’incertezza di valore, ciò che è strutturale e su cui agire con la strategia — è il primo passo per convertire l’astrazione del framework IVSC in un concreto piano di creazione di valore. Per gli imprenditori che vogliono presentarsi al mercato come un “intervallo stretto e accurato”, è da qui che conviene cominciare.

Il premio AI nelle valutazioni d’azienda: nuova produttività o euforia da mercato?

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Il premio AI nelle valutazioni d’azienda: nuova produttività o euforia da mercato?

In una fase di discontinuità strategica, distinguere l’hype dall’impatto reale dell’Intelligenza Artificiale sul valore d’impresa è la sfida più complessa per analisti e investitori. I dati più recenti suggeriscono che il divario tra promessa e monetizzazione resti ampio.

L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale sta determinando una trasformazione silenziosa ma profonda nei modelli di business, tanto nelle imprese innovative quanto in quelle tradizionali. Processi prima considerati immutabili vengono automatizzati, funzioni operative vengono ridisegnate e interi segmenti di mercato si ristrutturano attorno a nuove logiche competitive. In questo scenario, l’esperto valutatore si trova sempre più spesso a formulare giudizi di valore in condizioni di forte discontinuità, dove la storia recente diventa un riferimento fragile e la previsione dei flussi di cassa futuri assume un livello di complessità senza precedenti.

Il comportamento dei mercati finanziari riflette perfettamente questa tensione. Le valutazioni delle società che, nelle trimestrali, dichiarano investimenti o progetti legati all’IA tendono a beneficiare di un premio implicito, incorporato nei prezzi di borsa. È il segnale di una narrazione potente, capace di amplificare le aspettative di crescita. Il fenomeno ha però raggiunto un’intensità che ha attirato l’attenzione delle autorità monetarie: nell’ottobre 2025 la Bank of England ha avvertito che le valutazioni azionarie appaiono “tese”, in particolare per le società tecnologiche focalizzate sull’IA, segnalando un rischio crescente di “brusca correzione di mercato”; nello stesso periodo il Fondo Monetario Internazionale ha richiamato il parallelo con la bolla delle dot-com di venticinque anni fa (CNBC, ottobre 2025; Bank of England, FPC).

Il dato sulla concentrazione è eloquente. Secondo la Bank of England, il peso dei primi cinque titoli dell’indice S&P 500 si è avvicinato al 30%, il livello più alto degli ultimi cinquant’anni, mentre il rapporto prezzo/utili corretto per il ciclo (CAPE) si è portato in prossimità dei massimi raggiunti durante la bolla tecnologica del 2000 (Bank of England). L’indice “AI stock” elaborato da JP Morgan, che raggruppa i titoli dell’S&P 500 più esposti al tema, pesava circa il 26% dell’indice a fine 2022 ed è salito al 44% nell’ottobre 2025 (Bank of England). In altri termini, una quota crescente della capitalizzazione complessiva poggia su un’unica aspettativa: che la produttività promessa dall’IA si traduca, prima o poi, in flussi di cassa.

La cosiddetta Legge di Amara — dal nome del futurologo Roy Amara, a lungo presidente dell’Institute for the Future — ricorda che tendiamo a sovrastimare l’impatto di una tecnologia nel breve periodo e a sottostimarlo nel lungo (Wikipedia, Roy Amara). Oggi sembriamo collocarci esattamente nella prima fase: le quotazioni scontano scenari di efficienza pressoché perfetta e di crescita lineare, mentre l’economia reale attraversa una trasformazione in cui resta difficile — per imprese e valutatori — stabilire quanto del potenziale dell’IA sia effettivamente monetizzabile.

Da qui la domanda centrale: il premio che il mercato riconosce alle imprese riflette un reale incremento strutturale della produttività, oppure una fase di espansione finanziaria non pienamente giustificata dai fondamentali?

Il divario tra potenziale teorico e ritorno effettivo

Una corretta impostazione del problema richiede di tenere distinti due piani che la narrazione dominante tende a sovrapporre: il potenziale macroeconomico della tecnologia e il ritorno microeconomico effettivamente conseguito dalle singole imprese.

Sul primo piano, le stime sono imponenti. Secondo McKinsey, l’IA generativa potrebbe generare un valore annuo compreso tra 2.600 e 4.400 miliardi di dollari lungo i 63 casi d’uso analizzati, con circa il 75% del beneficio concentrato in quattro funzioni: marketing e vendite, customer operations, software engineering e ricerca e sviluppo (McKinsey, The economic potential of generative AI, 2023). È il numero che alimenta le aspettative incorporate nei prezzi.

Sul secondo piano, però, l’evidenza è assai più sobria. Lo studio MIT The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 — basato su circa 150 interviste a dirigenti, 350 questionari e l’analisi di 300 implementazioni pubbliche — rileva che, a fronte di 30-40 miliardi di dollari di investimenti aziendali, il 95% dei progetti pilota di IA generativa non ha prodotto alcun impatto misurabile sul conto economico; soltanto il 5% ha generato valore significativo (Fortune, agosto 2025; MIT NANDA, sintesi). Lo studio individua nell’integrazione organizzativa — non nella qualità dei modelli — il vero collo di bottiglia, e osserva due elementi di diretto interesse per il valutatore: gran parte dei budget viene allocata su vendite e marketing, dove i ritorni sono più bassi, mentre i benefici maggiori si concentrano nell’automazione di back-office; e l’acquisto da fornitori specializzati ha successo in circa il 67% dei casi, contro una probabilità di successo pari a circa un terzo per gli sviluppi interni (Fortune).

Questo scarto — tra un potenziale macroeconomico misurato in migliaia di miliardi e un tasso di insuccesso microeconomico del 95% — è il fatto centrale che ogni valutazione deve incorporare. Esso non nega l’impatto di lungo periodo dell’IA, coerente con la seconda parte della Legge di Amara; impone però di trattare con cautela qualsiasi proiezione che assuma una traduzione rapida e generalizzata del potenziale in margini.

Valutare un’impresa in discontinuità: dove si crea (davvero) il valore

Le metodologie tradizionali — dal Discounted Cash Flow ai multipli — si fondano sull’osservazione del passato come guida per costruire scenari futuri. Ma quando il modello di business è attraversato da un salto tecnologico, la storia aiuta poco: cambia la struttura dei costi, cambiano i processi, cambiano le leve competitive. L’analisi deve allora concentrarsi su tre dimensioni.

1. Produttori e utilizzatori: non tutte le imprese “fanno” IA allo stesso modo

La prima distinzione separa chi produce la tecnologia da chi la impiega, con l’avvertenza che alcuni operatori — i grandi hyperscaler — appartengono a entrambe le categorie e vanno trattati come caso a sé.

I produttori di tecnologia (semiconduttori, cloud, modelli) sono i “venditori di pale” nella corsa all’oro digitale: i loro ricavi beneficiano dell’espansione della capacità computazionale. Il rischio maggiore, spesso sottovalutato, riguarda la durata del ciclo di investimento dei clienti. I quattro principali hyperscaler — Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta — hanno indicato per il 2026 una spesa per investimenti complessiva nell’ordine di 650-700 miliardi di dollari, circa il doppio dei livelli del 2025 (stimati intorno ai 380 miliardi) (CNBC, febbraio 2026; Yahoo Finance, febbraio 2026). La domanda che il valutatore deve porsi è netta: per quanto tempo potrà proseguire questa corsa ai Capex? Un CAGR costruito sull’estrapolazione di tassi di crescita di questa intensità rischia di incorporare un’ipotesi non sostenibile nel medio periodo.

Le imprese utilizzatrici (banche, manifattura, servizi, retail) sono il terreno su cui si gioca la partita della nuova produttività. Se l’IA consente di ridurre i costi operativi attraverso automazione, manutenzione predittiva o processi decisionali più rapidi, l’incremento dell’EBITDA può essere rilevante. Qui valutare significa misurare la capacità dell’impresa di trasformare un vantaggio tecnologico in un vantaggio competitivo difendibile e replicabile, distinguendo i benefici già incorporati nei processi da quelli soltanto annunciati. Alla luce dei dati MIT, l’onere della prova grava sull’ipotesi ottimistica: in assenza di evidenza di un’integrazione operativa già avvenuta, la presunzione ragionevole è che l’impresa appartenga al 95% che non ha ancora monetizzato.

2. Il paradosso del Capex: l’IA aumenta i margini, ma aumenta anche il capitale investito

L’adozione dell’IA richiede investimenti rilevanti in infrastrutture, software, energia e formazione. Nei modelli DCF, tuttavia, si osserva con frequenza una asimmetria: i ricavi attesi vengono rivisti al rialzo senza un adeguamento coerente di Capex di mantenimento e sviluppo, capitale circolante, costi energetici e di calcolo, e obsolescenza accelerata degli asset digitali. Il risultato è un Free Cash Flow sovrastimato.

Che non si tratti di un’astrazione teorica lo dimostra il caso degli stessi hyperscaler: l’intensità della spesa per investimenti sta erodendo in modo marcato la generazione di cassa, al punto che per Amazon il free cash flow è atteso in territorio negativo nel 2026 (CNBC, febbraio 2026). Se ciò accade ai soggetti meglio posizionati per monetizzare l’IA, la prudenza nel proiettare i flussi di un’impresa utilizzatrice diventa un imperativo metodologico.

Il vero parametro da osservare è quindi il ROIC (Return on Invested Capital), confrontato con il costo del capitale. Un esempio numerico chiarisce la trappola. Si consideri un’impresa con NOPAT di 10 milioni e capitale investito di 80 milioni: il ROIC è del 12,5%, superiore a un WACC ipotizzato del 9%; l’impresa crea valore. Si supponga che un programma di adozione dell’IA incrementi il NOPAT a 12 milioni (+20%), ma richieda 50 milioni di nuovo capitale investito tra infrastruttura, software ed energia. Il NOPAT cresce, ma il ROIC scende al 9,2% (12 / 130), allineandosi di fatto al costo del capitale. La crescita dei margini, presa isolatamente, avrebbe segnalato creazione di valore; l’analisi del capitale investito rivela invece una sostanziale neutralità. È in questa forbice — margini in salita, ritorni sul capitale in compressione — che si misura la sostenibilità del premio IA.

3. Il rischio e il tasso di sconto: l’ottimismo non sostituisce la prudenza

In presenza di una narrativa dominante, il rischio percepito tende a comprimersi artificialmente.

L’IA introduce però nuove forme di rischio: tecnologico (obsolescenza rapida e svalutazione accelerata dell’hardware), normativo (l’entrata in vigore progressiva del Regolamento UE sull’IA), legale (contenziosi su dati e diritto d’autore) e operativo (dipendenza dai modelli e dai fornitori).

I principi di valutazione richiamano del resto la necessità di stime razionali, dimostrabili e verificabili: in un contesto di forte incertezza, ciò impone di rendere esplicito il rischio anziché diluirlo nell’entusiasmo dei flussi proiettati.

Operativamente, per le imprese a forte esposizione tecnologica è ragionevole l’applicazione di un premio per il rischio specifico nel calcolo del tasso di sconto, da sommare al costo del capitale derivante dal CAPM.

La sua entità va graduata in funzione della maturità del progetto e della quota di Capex destinata a iniziative non ancora validate sul piano operativo: un’indicazione prudenziale può collocarsi tra 150 e 300 punti base per imprese in cui una porzione significativa degli investimenti è ancora in fase sperimentale, fino ad annullarsi quando i benefici risultano già incorporati e documentati nel conto economico. Il principio è chiaro: il premio per il rischio deve controbilanciare l’ottimismo dei flussi, non assecondarlo.

Una lettura per orizzonti temporali

La Legge di Amara suggerisce infine di articolare l’analisi su tre orizzonti distinti, evitando l’errore di proiettare linearmente i benefici di lungo periodo sui flussi di breve.

Orizzonte Dinamica prevalente Implicazione per la valutazione
Breve (1-2 anni) Investimento e integrazione; cassa sotto pressione Capex e capitale circolante in aumento, FCF compresso o negativo
Medio (3-5 anni) Monetizzazione selettiva (il “5%”) Beneficio sui margini solo dove l’integrazione è effettiva e difendibile
Lungo (oltre 5 anni) Diffusione e maturità tecnologica Potenziale pieno, ma con rischio di compressione competitiva dei margini

Questa stratificazione consente di evitare l’errore più comune: trattare il valore potenziale di lungo periodo come se fosse un flusso di cassa già disponibile nel breve.

Conclusione: il premio IA esiste, ma va dimostrato

Per il valutatore il compito non è inseguire la narrativa, ma misurare con rigore dove l’IA può impattare realmente il conto economico. Ciò significa rivolgere al management domande puntuali e verificabili: quali processi saranno automatizzati e con quale evidenza già raccolta; quali investimenti — di capitale e di esercizio — saranno necessari; quale impatto stimato sui margini, al netto del capitale aggiuntivo; e in quale orizzonte temporale i benefici diventeranno effettivamente misurabili.

In sede di due diligence, è ragionevole pretendere una disclosure separata dei progetti IA, che distingua nettamente gli investimenti sostenuti dai ritorni già materializzati: è la sola via per non confondere il 5% che crea valore con il 95% che, ad oggi, non lo ha ancora fatto.

Al di là dell’entusiasmo del momento, vale sempre lo stesso principio: nel lungo periodo il valore non nasce dalle narrazioni, ma dai flussi di cassa che l’impresa è effettivamente in grado di produrre — e dalla loro relazione con il capitale necessario a generarli.

Fonti e riferimenti

  1. McKinsey & Company, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (2023) — potenziale di valore tra 2.600 e 4.400 miliardi di dollari annui; concentrazione del 75% del beneficio in quattro funzioni. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
  2. MIT Project NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 — il 95% dei pilota senza impatto misurabile sul P&L; ripartito da Fortune. https://fortune.com/2024/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/
  3. Digital Commerce 360 (sintesi dello studio MIT) — 30-40 miliardi investiti, 5% di progetti con esiti significativi, tassi di successo per acquisto vs sviluppo interno. https://www.digitalcommerce360.com/2025/08/25/mit-report-no-return-on-generative-ai/
  4. CNBC, Tech AI spending approaches $700 billion in 2026, cash taking big hit (febbraio 2026) — Capex 2026 degli hyperscaler e free cash flow di Amazon atteso negativo. https://www.cnbc.com/2026/02/06/google-microsoft-meta-amazon-ai-cash.html
  5. Yahoo Finance, Big Tech set to spend $650 billion in 2026 as AI investments soar (febbraio 2026) — guidance Capex per singolo operatore e confronto con il 2025. https://finance.yahoo.com/news/big-tech-set-to-spend-650-billion-in-2026-as-ai-investments-soar-163907630.html
  6. Bank of England, Financial Policy Committee, All chips in? AI-related asset valuations and financial stability (ottobre 2025) — valutazioni “tese”, concentrazione dei primi cinque titoli S&P 500 al ~30%, indice AI di JP Morgan dal 26% al 44%, CAPE prossimo ai massimi del 2000. https://www.bankofengland.co.uk/bank-overground/2025/all-chips-in-ai-related-asset-valuations-financial-stability-consequences
  7. CNBC, IMF and Bank of England join growing chorus warning of an AI bubble (ottobre 2025). https://www.cnbc.com/2025/10/09/imf-and-bank-of-england-join-growing-chorus-warning-of-an-ai-bubble.html
  8. Roy Amara — voce biografica e formulazione della “Legge di Amara”. https://en.wikipedia.org/wiki/Roy_Amara

Laboratorio Valutazione di Azienda del Sole24Ore

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Laboratorio Valutazione di Azienda del Sole24Ore

Valutazioni d’azienda e due diligence con Andrea Arrigo Panato per Sole24Ore Formazione

Il Dott. Andrea Arrigo Panato è coordinatore scientifico e faculty member del Laboratorio Professionale Certificato “Valutazioni d’Azienda e Due Diligence” di Il Sole 24 ORE Formazione, percorso annuale di alta formazione che porta il suo nome. Il Laboratorio nasce con l’obiettivo di trasferire a professionisti, imprenditori e advisor un approccio avanzato alla valutazione d’impresa, alla due diligence e alla lettura strategica del valore, integrando aspetti tecnici, operativi e di governance.

La valutazione d’azienda non è più una disciplina utile solo quando si vende un’impresa, si apre il capitale o si affronta una controversia. In un contesto economico caratterizzato da crescente instabilità, transizioni tecnologiche, ridefinizione dei mercati e maggiore selettività da parte di banche e investitori, la capacità di comprendere come nasce il valore è diventata una competenza essenziale anche nella gestione ordinaria.

Per questo nasce il Laboratorio Professionale Certificato “Valutazioni d’Azienda e Due Diligence” del Sole 24 ORE Formazione, coordinato da Andrea Arrigo Panato.

Il Laboratorio è pensato per professionisti, imprenditori, CFO, consulenti e componenti di organi di governance che desiderano utilizzare la valutazione d’azienda non come un semplice esercizio numerico, ma come uno strumento per prendere decisioni migliori.

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Perché oggi la valutazione d’azienda è diventata più importante

Molte imprese continuano a ragionare come se il valore dipendesse quasi esclusivamente dai risultati economici dell’ultimo bilancio. In realtà, gli investitori, i fondi, le banche e gli acquirenti attribuiscono crescente importanza ad altri elementi:

  1. qualità e stabilità dei ricavi;
  2. dipendenza dall’imprenditore o da poche persone chiave;
  3. capacità dell’azienda di generare cassa nel tempo;
  4. governance e adeguatezza degli assetti;
  5. presenza di asset immateriali riconoscibili e difendibili;
  6. scalabilità del modello di business;
  7. rischi contrattuali, organizzativi e informativi;
  8. trasferibilità del valore verso investitori, eredi o manager.

Un’impresa può essere profittevole e, allo stesso tempo, poco trasferibile. Può avere margini elevati ma dipendere eccessivamente dal fondatore. Può avere un buon EBITDA ma non possedere le caratteristiche che il mercato considera davvero premianti.

La valutazione, quindi, non serve soltanto a “dare un prezzo” all’azienda. Serve soprattutto a comprendere quali aspetti ne aumentano o ne riducono il valore.

Che cosa rende diverso questo Laboratorio

Il Laboratorio non propone una formazione teorica tradizionale. L’obiettivo è costruire un metodo di lavoro applicabile nella pratica professionale e nelle decisioni aziendali.

In particolare, il percorso è costruito intorno a quattro idee chiave:

1. La valutazione come analisi fondamentale

Non si parte dalle formule, ma dalle domande.

  • Quali driver spiegano davvero la capacità dell’impresa di generare valore?
  • Quanto è sostenibile la crescita?
  • Quali rischi riducono la qualità dei risultati?
  • Che cosa pagherebbe realmente un investitore?

2. La valutazione come strumento di governo

La valutazione viene affrontata come supporto a:

  • operazioni di M&A;
  • passaggi generazionali;
  • ingresso di investitori;
  • riorganizzazioni e crisi;
  • piani industriali;
  • definizione degli adeguati assetti.

3. L’importanza della base informativa

Una buona valutazione non dipende solo dal metodo utilizzato. Dipende soprattutto dalla qualità delle informazioni disponibili.

Per questo il Laboratorio dedica particolare attenzione a:

  • raccolta e verifica dei dati;
  • costruzione della base informativa;
  • attendibilità dei business plan;
  • rapporto tra documentazione, due diligence e responsabilità professionale.

4. Un approccio operativo

Ogni incontro alterna:

  • casi reali;
  • simulazioni;
  • esercitazioni;
  • modelli e check-list;
  • confronto tra professionisti.

L’obiettivo è fare in modo che i partecipanti possano utilizzare immediatamente quanto appreso nella propria attività.

I temi affrontati nel percorso

Il Laboratorio si sviluppa nell’arco di dodici mesi e affronta, in modo progressivo, i principali temi della valutazione d’azienda e della due diligence.

Area Contenuti principali
Fondamenti della valutazione Logica economica del valore, analisi fondamentale, configurazioni di valore
Metodi valutativi DCF, multipli, patrimonio, metodi misti, criteri di scelta
Business plan Analisi critica, sostenibilità delle ipotesi, collegamento con il valore
Due diligence Analisi economica, finanziaria, fiscale, legale e organizzativa
Operazioni straordinarie M&A, conferimenti, fusioni, passaggi generazionali
Governance e adeguati assetti Impatto sul rischio, sulla trasferibilità e sul valore
PIV 2026 Evoluzione dei Principi Italiani di Valutazione e implicazioni operative

A chi si rivolge

Il Laboratorio è particolarmente utile per:

  • dottori commercialisti e revisori;
  • avvocati e consulenti d’impresa;
  • CFO e manager finanziari;
  • imprenditori che vogliono preparare l’azienda alla crescita o alla trasferibilità;
  • professionisti che operano in M&A, passaggi generazionali, crisi o riorganizzazioni.

È un percorso pensato soprattutto per chi desidera andare oltre una visione semplificata della valutazione d’azienda, spesso ridotta a “EBITDA per un multiplo”, e comprendere invece che il valore dipende dalla qualità, dalla sostenibilità e dalla trasferibilità dei risultati.

Dove nasce davvero il valore

La domanda centrale che attraversa l’intero Laboratorio è semplice solo in apparenza:

Dove nasce il valore che gli investitori sono realmente disposti a pagare?

La risposta non si trova in un singolo indicatore.

Il valore nasce quando l’impresa riesce a:

  • generare risultati sostenibili;
  • ridurre la dipendenza da singole persone;
  • rendere i propri asset riconoscibili e difendibili;
  • costruire una governance credibile;
  • trasformare la propria storia imprenditoriale in un progetto trasferibile.

È questa la differenza tra un’azienda che funziona e un’azienda che vale.

Chi è Andrea Arrigo Panato

Andrea Arrigo Panato è Dottore Commercialista e Revisore Legale, fondatore di PANATO Dottori Commercialisti a Milano. È specializzato in valutazione d’azienda, M&A advisory, operazioni straordinarie e passaggi generazionali. Autore di Restartup (EGEA/Bocconi) e Perizie di Stima, insegna presso Ca’ Foscari Challenge School e Il Sole 24 Ore Formazione.

Andrea Arrigo Panato è coordinatore scientifico e docente del Laboratorio Professionale Certificato “Valutazioni d’Azienda e Due Diligence” di Il Sole 24 ORE Formazione — percorso annuale di alta formazione che porta il suo nome.

Il Laboratorio è organizzato da Il Sole 24 ORE Formazione e si rivolge a professionisti, imprenditori e advisor che vogliono sviluppare competenze operative avanzate in materia di valutazione d’impresa, due diligence e operazioni straordinarie.

Un manifesto di capital discipline (Sole24Ore)

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Un manifesto di capital discipline (Sole24Ore)

La crescita, la tecnologia e l’accesso ai capitali non sono sufficienti se non sono preceduti da un sistema coerente di persone, governance e strategia.

In questi ultimi mesi stiamo sempre più lavorando per valorizzare e rendere trasferibili (sia che si parli di passaggio generazionale sia di operazioni di M&A) PMI di successo ma spesso troppo legate alla figura del fondatore. Da queste esperienze concrete è nato il bisogno di provare a stilare una breve bussola per governare non solo la crescita ma anche la trasferibilità del valore.

L’articolo che ho scritto per Econopoly del Sole24Ore “Un manifesto di capital discipline. Perché il valore d’impresa nasce dall’ordine delle decisioni (non dai numeri del piano)” propone una tesi semplice ma controcorrente: il valore d’impresa non nasce dai numeri del piano, ma dall’ordine con cui vengono prese le decisioni. La crescita, la tecnologia e l’accesso ai capitali non sono sufficienti se non sono preceduti da un sistema coerente di persone, governance e strategia.

La crescita, la tecnologia e l’accesso ai capitali non sono sufficienti se non sono preceduti da un sistema coerente di persone, governance e strategia. Share on X

La “capital discipline” viene definita come la capacità dell’impresa di mantenere una gerarchia logica nelle proprie scelte:

  1. prima le persone;
  2. poi la governance;
  3. quindi la strategia;
  4. solo dopo la tecnologia;
  5. infine i numeri.

La “capital discipline” viene definita come la capacità dell’impresa di mantenere una gerarchia logica nelle proprie scelte Share on X

Secondo l’articolo, molte imprese invertono questo ordine: partono dal business plan, dai KPI o dagli investimenti tecnologici e solo successivamente si interrogano sulla qualità del team, sulla chiarezza delle responsabilità e sulla sostenibilità strategica delle decisioni. Questo genera crescita apparente, ma non valore trasferibile.

Il capitale – soprattutto nelle operazioni di M&A, nei passaggi generazionali e nell’ingresso di nuovi investitori – tende invece a premiare le imprese che mostrano disciplina, coerenza e capacità di rendere il proprio valore meno dipendente dal fondatore e più trasferibile nel tempo.

Il capitale – soprattutto nelle operazioni di M&A, nei passaggi generazionali e nell’ingresso di nuovi investitori – tende invece a premiare le imprese che mostrano disciplina, coerenza e capacità di rendere il proprio valore meno… Share on X

Livello Domanda chiave Errore tipico Effetto sul valore
Persone e team Chi prende realmente le decisioni? Con quali competenze? Confondere il talento individuale con un vero sistema manageriale Elevata dipendenza dal fondatore, rischio percepito più alto
Governance Come vengono prese le decisioni? Chi controlla, chi approva, chi è responsabile? Governance debole o solo formale Maggiore incertezza, minore fiducia di investitori e banche
Strategia Dove competere e con quale vantaggio competitivo? Inseguire opportunità senza una direzione chiara Crescita disordinata, bassa redditività nel lungo periodo
Tecnologia Quale tecnologia è davvero utile al modello di business? Investire in tecnologia “per moda” o per imitazione Costi elevati senza reale creazione di valore
Numeri e piano I numeri confermano la qualità delle scelte? Considerare il piano economico-finanziario come punto di partenza Business plan poco credibili e valutazioni più basse
Un manifesto di capital discipline (Sole24Ore) La crescita, la tecnologia e l’accesso ai capitali non sono sufficienti se non sono preceduti da un sistema coerente di persone, governance e strategia. Share on X
Principio del manifesto Significato operativo
Team prima dei capitali Gli investitori finanziano prima la qualità delle persone e poi il progetto
Governance prima della crescita La crescita senza regole aumenta il rischio e riduce la trasferibilità dell’impresa
Strategia prima della tecnologia La tecnologia è uno strumento, non una strategia
Valore prima dei numeri I numeri misurano decisioni già prese; non possono sostituirle
Trasferibilità prima della velocità Conta meno crescere rapidamente e di più costruire un’impresa che possa essere compresa, gestita e trasmessa nel tempo

In sintesi, l’articolo sostiene che il vero vantaggio competitivo non è la capacità di produrre un piano più ottimistico, ma quella di costruire un’impresa in cui persone, governance, strategia e tecnologia siano allineate. Solo da questo allineamento nasce un valore che può essere riconosciuto da investitori, acquirenti ed eredi.

Per leggere l’articolo completo

Econopoly del Sole24Ore: Un manifesto di capital discipline. Perché il valore d’impresa nasce dall’ordine delle decisioni (non dai numeri del piano)

Perché il Processo di Valutazione Determina l’Affidabilità del Valore

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Perché il Processo di Valutazione Determina l’Affidabilità del Valore

Sintesi dal Perspectives Paper IVSC, maggio 2025

Nel maggio 2025, lo International Valuation Standards Council (IVSC) ha pubblicato un documento di riflessione che affronta una delle questioni più sottovalutate dell’intera professione valutativa: non cosa vale un asset, ma quanto è affidabile il processo che ha prodotto quella valutazione. Il titolo del paper, Getting the Process Right: Exploring Valuation Risk under IVS, sintetizza con precisione la tesi in base alla quale il rischio non risiede soltanto nell’asset valutato, ma nel metodo, nelle assunzioni e nel giudizio professionale del valutatore stesso.

Questa prospettiva ribalta la logica convenzionale con cui mercati, regolatori e consigli di amministrazione si confrontano con le perizie. Troppo spesso il valore finale viene accettato come un dato oggettivo, quasi inevitabile. Il paper dello IVSC — prodotto da un gruppo di lavoro internazionale composto da esperti provenienti da Regno Unito, Canada, Stati Uniti, Australia, Singapore, India e altri paesi — dimostra invece che il valore è sempre il risultato di scelte processuali, e che quelle scelte possono essere sbagliate in modo sistematico.

Quando il risultato di una perizia è sbagliato, l'errore molto spesso risiede nel processo. Lo IVSC propone un framework per identificare, misurare e contenere il rischio insito nell'attività valutativa. Sintesi dal… Share on X

Quando il risultato di una perizia è sbagliato, l’errore molto spesso risiede nel processo.

Lo IVSC propone un framework per identificare, misurare e contenere il rischio insito nell’attività valutativa.

Sintesi dal Perspectives Paper IVSC del maggio 2025 che affronta una delle questioni più sottovalutate dell'intera professione valutativa: non cosa vale un asset, ma quanto è affidabile il processo che ha prodotto… Share on X

Una Distinzione Fondamentale: Rischio di Valutazione vs. Incertezza del Valore

Il primo contributo teorico del documento è di natura definitoria, e merita attenzione proprio perché la chiarezza concettuale è spesso il presupposto di qualsiasi azione manageriale efficace.

Lo IVSC distingue con nettezza tra rischio di valutazione — la possibilità che il valore prodotto non sia appropriato per la destinazione d’uso prevista — e incertezza del valore, che attiene invece all’output stesso, cioè all’ampiezza dell’intervallo entro cui il valore teorico potrebbe collocarsi. Il presente paper si concentra sul primo concetto; un secondo documento in programma approfondirà il secondo.

Questa distinzione non è accademica: una valutazione può essere tecnicamente precisa nella sua stima numerica e tuttavia risultare profondamente errata se costruita su un processo inadeguato rispetto allo scopo per cui è stata commissionata. Una perizia redatta per finalità di bilancio, ad esempio, non è necessariamente idonea a supportare decisioni di M&A o controversie legali — anche se i numeri sono identici.

“Il valore è basato sull’interpretazione del perito sull’uso previsto e sul giudizio professionale esercitato lungo l’intero processo valutativo.”

 

Dove si Annida il Rischio: Quattro Categorie di Errore

Il paper identifica con precisione chirurgica le fonti del rischio di valutazione, classificandole in quattro categorie che ogni CFO, audit committee e risk manager dovrebbe conoscere.

Errori di calcolo. Sono i più evidenti ma non i più frequenti. Appartengono a questa categoria la determinazione errata dei flussi di cassa liberi, l’attualizzazione scorretta dei flussi futuri o una stima difettosa del valore residuale in una perizia DCF. La loro rilevabilità li rende — paradossalmente — i meno pericolosi.

Inconsistenze nelle assunzioni. Questa è la categoria più insidiosa. Esempi tipici: proiettare una crescita dei ricavi senza un corrispondente aumento del capitale investito necessario a sostenerla; utilizzare flussi di cassa al lordo delle imposte con un tasso di sconto al netto delle imposte; applicare un tasso di crescita a lungo termine elevato senza prevedere il reinvestimento adeguato a mantenere l’asset o il capitale investito. Tali inconsistenze non emergono da singoli errori, ma da una mancata integrazione sistemica delle assunzioni.

Adeguata motivazione delle assunzioni. Una valutazione che proietta una crescita elevata in un mercato maturo senza indicare le ragioni sottostanti per l’attesa espansione di quota di mercato è formalmente corretta ma sostanzialmente inaffidabile. Il problema non è il numero: è l’assenza di un ragionamento verificabile che lo supporti.

Errori di giudizio professionale. Questa categoria riguarda le scelte metodologiche: l’adozione di un modello valutativo inadeguato rispetto alla complessità dell’asset, o la semplificazione eccessiva di una struttura finanziaria articolata. Il giudizio del professionista è il cuore del processo valutativo, e la sua qualità non è standardizzabile.

 

Le Quattro Sfide dell’IVS Compliance

Lo IVSC non si limita a diagnosticare il problema: analizza le cause profonde della difficoltà a produrre valutazioni conformi agli International Valuation Standards, identificando quattro aree critiche.

Competenza ed etica. La prima sfida è anche la più ovvia: il valutatore deve possedere la preparazione tecnica e l’integrità professionale necessarie per affrontare la complessità dell’asset in esame. Una valutazione di un’infrastruttura complessa affidata a un professionista che non comprende i meccanismi di allocazione del rischio o la struttura dei cash flow è intrinsecamente a rischio, indipendentemente dalla diligenza formale dimostrata.

Esecuzione. La seconda sfida riguarda la qualità operativa del processo. Lo IVSC sottolinea il ruolo cruciale dei controlli interni: il quality control — inteso come il processo per garantire accuratezza, coerenza e affidabilità dei risultati — non è un optional burocratico, ma una condizione necessaria per minimizzare il rischio di valutazione. Procedure di revisione a più livelli, audit del modello, cross-check con metriche di mercato: questi strumenti trasformano un’opinione individuale in un giudizio istituzionalmente robusto.

Giudizio professionale. La terza sfida tocca il cuore della professione: la capacità di esercitare un giudizio discrezionale calibrato rispetto al contesto. Lo IVS richiede che il valutatore documenti e giustifichi ogni scelta metodologica. Il giudizio professionale non è sinonimo di arbitrio: è il risultato di un’analisi strutturata che considera l’uso previsto del valore, le caratteristiche dell’asset e la complessità del contesto.

Comunicazione trasparente. La quarta sfida è spesso trascurata, ma le sue conseguenze sono enormi. Il disallineamento tra le aspettative del committente e le conclusioni del valutatore — quando non viene risolto in fase di mandato — si traduce inevitabilmente in contestazioni, contenziosi e perdita di fiducia. Lo IVSC raccomanda una comunicazione proattiva sulle assunzioni, sui limiti del modello e sul livello di rischio di valutazione associato alle conclusioni.

 

Non Tutte le Valutazioni Sono Uguali

Uno degli elementi più utili del paper è la rappresentazione del rischio di valutazione come un continuum, non come una variabile binaria. Il rischio varia in funzione di almeno tre dimensioni: la complessità dell’asset, la disponibilità di dati di mercato comparabili e il numero di assunzioni discrezionali richieste dal modello.

Le valutazioni DCF di grandi infrastrutture — con proiezioni su orizzonti decennali, strutture di cash flow multi-ente e ipotesi di crescita condizionate a scenari regolatori — si collocano nella fascia di rischio più elevato. In questi casi, lo IVSC osserva che anche un processo pienamente conforme agli IVS non elimina il rischio: lo riduce, lo rende trasparente e lo rende gestibile. Ma non lo azzera.

Questa onestà intellettuale è una delle qualità più preziose del documento: riconosce che la valutazione è, per sua natura, un’attività soggetta a incertezza, e che la conformità agli standard è una condizione necessaria ma non sempre sufficiente per garantire l’idoneità del risultato.

“Eseguendo una valutazione IVS-compliant, il valutatore dovrebbe poter concludere che il livello di rischio di valutazione è appropriato dato l’uso previsto e la complessità dell’asset.”

 

Le Leve per Contenere il Rischio

Il paper si chiude con indicazioni operative che traducono l’analisi teorica in comportamenti gestionali concreti. Quattro sono le leve principali.

Documentazione e controllo interno. Ogni assunzione, ogni scelta metodologica e ogni processo di controllo deve essere documentato. Non si tratta di burocrazia: è la base su cui si costruisce la difendibilità di una valutazione in caso di contestazione o revisione.

Investimento nelle competenze. Il valutatore — o il team di valutazione — deve possedere una conoscenza tecnica sufficiente per comprendere l’asset nel suo contesto, sfidare le assunzioni e valutare la ragionevolezza del modello. Laddove questa competenza non sia disponibile internamente, lo IVSC raccomanda esplicitamente il ricorso a specialisti esterni.

Scetticismo professionale strutturato. Le organizzazioni dovrebbero istituzionalizzare pratiche di revisione critica: confronti di valutazione tra periodi, analisi dei multipli impliciti, bridge analysis, cross-check con benchmark di mercato. Lo scetticismo non è sfiducia nel valutatore: è un meccanismo di qualità.

Audit del modello. Per valutazioni complesse o di importo significativo, la revisione indipendente del modello — affidata a una funzione interna o a un soggetto esterno — è la misura di controllo più efficace. Identifica errori di calcolo, inconsistenze logiche e lacune nella documentazione prima che queste si trasformino in rischi reputazionali o legali.

 

Implicazioni per i consigli di amministrazione e gli audit committee

Le implicazioni di questo framework vanno ben oltre la comunità dei valutatori professionisti. Per i CEO e i CFO, il messaggio è chiaro: richiedere una valutazione conforme agli IVS non è sufficiente. È necessario comprendere il processo che ha generato quel numero, le assunzioni su cui si fonda e i controlli che ne garantiscono la robustezza.

Per i consigli di amministrazione e gli audit committee, il paper offre una checklist implicita: quali procedure di controllo ha adottato il valutatore? Le assunzioni sono documentate e sostanziate? Il professionista possiede le competenze adeguate per l’asset in esame? Il report comunica in modo trasparente i limiti e il livello di rischio associato alla valutazione?

Per i regolatori e i professionisti del diritto, il framework dello IVSC fornisce un linguaggio condiviso per valutare la qualità di una perizia: non soltanto la correttezza numerica del risultato, ma l’integrità e la completezza del processo che lo ha generato.

 

PUNTI CHIAVE 

  1. Il rischio di valutazione è un rischio di processo, non solo di mercato. Un valore numericamente preciso può essere inadeguato rispetto allo scopo per cui è stato prodotto.
  2. Le quattro categorie di errore — calcolo, inconsistenza, adeguata motivazione delle assunzioni, giudizio — richiedono presidi specifici e non si correggono con più dati, ma con processi migliori.
  3. La conformità agli IVS riduce il rischio ma non lo elimina: la complessità dell’asset e la discrezionalità del modello determinano un residuo irreducibile che deve essere comunicato con trasparenza.
  4. L’investimento in competenze, documentazione, scetticismo professionale e audit del modello non è un costo: è una forma di gestione del rischio strategica.

Intelligenza artificiale e formazione dei giovani professionisti

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Intelligenza artificiale e formazione dei giovani professionisti

Provando ad aprire il confronto su un tema sfidante.

Negli ultimi mesi si leggono con sempre maggiore frequenza analisi e commenti che esprimono una preoccupazione diffusa: l’intelligenza artificiale ridurrà le opportunità di ingresso per i profili junior, rendendo più difficile il tradizionale percorso di apprendimento “sul campo” che caratterizza molte professioni intellettuali.

Il timore non è infondato. In molti settori, le attività più ripetitive e standardizzabili – proprio quelle che storicamente venivano affidate ai collaboratori più giovani – sono tra le prime a essere automatizzate.

Tuttavia, l’esperienza concreta di questi mesi suggerisce una lettura più articolata del fenomeno.

Nel nostro lavoro stiamo sperimentando una modalità operativa che, almeno per alcune tipologie di pratiche, si sta rivelando particolarmente efficace.

Intelligenza artificiale e formazione dei giovani professionisti. Provando ad aprire il confronto su un tema sfidante. #Valutazione #Praticante #Commercialista Share on X

Un nuovo modello di lavoro: AI come “prima bozza”

Il processo è relativamente semplice.

  • Il professionista senior predispone una prima bozza con il supporto dell’intelligenza artificiale. Il risultato è spesso un documento di buon livello, strutturato in modo ordinato e coerente, ma inevitabilmente standard. Inoltre spesso sono indicate aree da approfondire, intuizioni da esplorare, normative da verificare.
  • La bozza diventa la base di lavoro del praticante.Al collaboratore junior viene affidato il compito di:
  1. verificare la correttezza delle informazioni;
  2. approfondire i riferimenti normativi o tecnici;
  3. integrare il documento con elementi specifici del caso concreto e derivanti dall’approfondimento teorico effettuato;
  4. correggere eventuali semplificazioni o imprecisioni.
  • Il lavoro torna poi al professionista senior per un confronto ragionato e la revisione finale.

In questa logica, l’intelligenza artificiale non sostituisce il percorso formativo, ma ne modifica la natura.

Il praticante non parte più da una pagina bianca – spesso riempiendola con attività a basso valore aggiunto – ma si confronta subito con una struttura di ragionamento che deve analizzare, verificare e migliorare.

Non una scorciatoia, ma uno strumento per alzare la qualità

È importante chiarire un punto che spesso viene frainteso.

L’obiettivo di questo approccio non è velocizzare il lavoro. Al contrario, in molti casi il tempo complessivo dedicato alla pratica può addirittura aumentare.

La funzione della prima bozza generata con l’AI è piuttosto quella di creare una base di partenza strutturata, che permetta al giovane professionista di concentrarsi sulle attività realmente formative:

  • comprendere il problema tecnico o giuridico sottostante;
  • verificare la correttezza delle argomentazioni;
  • approfondire le fonti normative, dottrinali o di prassi;
  • collegare il caso concreto ai principi generali della materia.

In questo modo il praticante non si limita a “scrivere un testo”, ma è chiamato a studiare il tema con maggiore profondità, sviluppando quella capacità di analisi critica che rappresenta il vero patrimonio di ogni professione intellettuale.

L’AI diventa quindi uno strumento che alza l’asticella qualitativa del lavoro, sia per il professionista senior sia per chi è in fase di formazione.

Ruoli chiari: governo dell’AI al senior, verifica allo junior

Un aspetto centrale di questo modello riguarda la chiara separazione dei ruoli all’interno del team professionale.

La gestione dell’intelligenza artificiale – cioè la definizione delle domande, dell’impostazione del lavoro e dell’utilizzo dello strumento – resta in capo al professionista senior.

Questo passaggio non è secondario. L’AI, infatti, non è uno strumento neutrale: la qualità delle risposte dipende fortemente dalla qualità delle domande, dalla capacità di contestualizzare il problema e dall’esperienza nel riconoscere ciò che è plausibile da ciò che non lo è.

Al collaboratore junior viene invece affidata una fase altrettanto importante del processo:

  • verifica delle informazioni prodotte;
  • integrazione con fonti normative e tecniche;
  • approfondimento degli aspetti specifici del caso concreto;
  • miglioramento della qualità complessiva del lavoro.

In questo modo il lavoro non si riduce a una sequenza meccanica, ma diventa un processo di confronto professionale.

Le osservazioni del praticante, le verifiche effettuate e gli eventuali dubbi sollevati diventano occasione di dialogo con il professionista senior. È proprio in questo passaggio che avviene la vera formazione: non nella mera esecuzione di un compito, ma nella discussione critica delle scelte e delle argomentazioni.

L’intelligenza artificiale, paradossalmente, può quindi favorire un dialogo professionale più intenso e strutturato tra senior e junior.

Dal lavoro esecutivo al lavoro critico

Questo passaggio ha un effetto interessante anche sul piano formativo.

Il tradizionale percorso di apprendistato professionale prevedeva spesso una sequenza abbastanza prevedibile:

  • raccolta documenti
  • compilazione di schemi standard
  • redazione di bozze preliminari
  • revisione da parte del senior

Con l’AI, la sequenza si modifica.

Modello tradizionale Modello assistito da AI
Il junior produce una prima bozza L’AI produce una prima bozza
Il senior corregge Il junior verifica, integra e approfondisce
Il junior impara osservando le correzioni Il junior impara smontando e ricostruendo il ragionamento

Paradossalmente, il livello di stimolo intellettuale può diventare più elevato.

Il praticante non deve solo “scrivere”, ma soprattutto capire se ciò che è stato scritto ha senso.

Questo implica:

  • studio più approfondito delle fonti;
  • maggiore attenzione alla coerenza logica;
  • capacità di individuare errori o semplificazioni.

Un potente strumento di selezione naturale

C’è poi un aspetto meno discusso ma molto rilevante. Questo modello funziona solo se chi lo utilizza è curioso, attento e preciso. In poche parole se adotta quel metodo dell’ esperto così come descritto nei PIV. Se il praticante svolge il lavoro con metodo:

  • controlla le fonti;
  • verifica i riferimenti normativi;
  • approfondisce i punti deboli della bozza e ne ricostruisce il ragionamento logico rigoroso;

l’intelligenza artificiale diventa uno straordinario acceleratore di apprendimento.

Se invece il lavoro viene svolto in modo superficiale – limitandosi ad accettare passivamente ciò che l’AI ha prodotto – il risultato finale evidenzia immediatamente la mancanza di spirito critico.

In questo senso, l’AI diventa una sorta di cartina di tornasole professionale.

Non tanto della capacità di usare uno strumento tecnologico, quanto della qualità più importante in qualsiasi professione intellettuale: la disciplina nel verificare ciò che sembra plausibile.

Il vero cambiamento: cosa significa essere junior

Probabilmente il punto non è se l’intelligenza artificiale ridurrà o meno le opportunità per i giovani professionisti. Il punto è che cambierà il tipo di competenze richieste fin dall’inizio della carriera.

Sempre meno spazio per attività meramente esecutive. Sempre più spazio per:

  • capacità di analisi critica;
  • verifica delle fonti;
  • comprensione del contesto economico e giuridico;
  • qualità del ragionamento.

In altre parole, l’AI riduce il valore del lavoro meccanico ma aumenta il valore del pensiero strutturato.

Per chi si forma oggi nelle professioni della consulenza – dalla valutazione d’azienda alla consulenza strategica – questa non è necessariamente una cattiva notizia.

È semplicemente una palestra diversa. Forse anche più esigente. Sicuramente più formativa.

L’opinione dell’Esperto di Valutazione – PIV 2026

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L’opinione dell’Esperto di Valutazione

Caratteristiche, requisiti e riferimenti normativi secondo i PIV 2026 (bozza)

Le note che seguono nascono nell’ambito delle lezioni del Laboratorio sulla Valutazione d’Azienda e Due Diligence che coordino per Sole24Ore Formazione. Si tratta di materiali didattici predisposti per i partecipanti al laboratorio ma che possono essere di interesse più generale per i professionisti che si occupano di valutazione d’impresa, corporate finance e operazioni straordinarie.

L’analisi si basa sulla lettura dell’Exposure Draft dei Principi Italiani di Valutazione (PIV) 2026 e del relativo Razionale, pubblicati dall’Organismo Italiano di Valutazione (OIV) per la consultazione della comunità professionale.

Il Gruppo di Studio sui PIV 2026 dell’Ordine dei Dottori Commercialisti e degli Esperti Contabili di Milano, di cui faccio parte, sta predisponendo una lettera di commento ai nuovi principi e che sarà resa disponibile nei prossimi giorni attraverso i canali istituzionali.

L’obiettivo di queste note è proporre una lettura sistematica dei requisiti che i PIV attribuiscono all’opinione dell’esperto di valutazione, evidenziando i tre livelli che qualificano il giudizio di valore: gli attributi del giudizio di valore, i profili di affidabilità della condotta professionale e le condizioni di verificabilità dell’attività dell’esperto.

I Principi Italiani di Valutazione 2026 (Exposure Draft, OIV) dedicano la Parte Seconda alla disciplina dell’attività dell’Esperto di Valutazione, definendo con precisione le caratteristiche che l’opinione professionale deve possedere per essere conforme ai principi.

La norma cardine si trova nella Premessa della Parte Seconda, che definisce la valutazione come:

«Un giudizio informato, sostenibile e ragionevole. Obiettivo dell’Esperto di valutazione è formarsi un’opinione sostenibile di valore attraverso un processo appropriato in relazione all’incarico ricevuto.»  — Premessa, Parte Seconda, PIV 2026

La stessa Premessa precisa che il processo deve essere «razionalmente spiegato» e il giudizio espresso in forma «chiara, motivata, non ambigua ed esente da distorsioni». Le caratteristiche della valutazione si articolano in tre livelli: i cinque attributi del giudizio di valore (PIV I.1.4 — Razionale I.1.4), i tre profili di affidabilità della condotta professionale (PIV II.1.2) e la verificabilità dell’attività dell’esperto (PIV II.1.3).

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I — I cinque attributi del giudizio di valore (PIV I.1.4 — Razionale I.1.4)

Il PIV I.1.4 identifica cinque attributi che qualificano la qualità della valutazione, indipendentemente dal suo contenuto specifico.

  1. Razionalità

La valutazione deve seguire uno schema logico rigoroso, convincente e fondato su principi di razionalità economica. Non è sufficiente che il risultato sia «ragionevole»: deve essere raggiunto attraverso un percorso logico ricostruibile. Il PIV III.1.2 specifica che un processo che si limita al confronto tra metodi senza spiegare come i criteri sono stati scelti e implementati «non rispetta i PIV».

▸ Riferimento PIV: PIV I.1.4, PIV III.1.2— Razionale I.1.4,

  1. Verificabilità e replicabilità

Il processo deve poter essere dimostrato con riguardo a: provenienza dei dati, attendibilità e autorevolezza delle fonti, ragionevolezza delle ipotesi assunte, correttezza dei passaggi logico-matematici, ragionevolezza delle conclusioni.

Il giudizio di valore deve essere replicabile ossia presentato con un grado di dettaglio che permette ad altro Esperto di valutazione di ripercorrerne il processo.

▸ Riferimento PIV: PIV I.1.4 — Razionale I.1.4

  1. Coerenza

L’Esperto deve garantire la corrispondenza più ampia possibile tra base informativa, obiettivi della valutazione e risultati conseguiti. La coerenza opera sia orizzontalmente — tra le diverse sezioni della relazione, che non possono contraddirsi senza adeguata riconciliazione (PIV II.4.2) — sia verticalmente, tra la configurazione di valore scelta, gli approcci adottati, gli input selezionati e la conclusione.

▸ Riferimento PIV: PIV I.1.4, PIV II.4. 2 — Razionale I.1.4

  1. Affidabilità

L’Esperto deve circoscrivere, nei limiti del possibile, la discrezionalità valutativa, garantendo obiettività di giudizio. L’affidabilità non elimina il giudizio professionale — che è costitutivo della valutazione — ma richiede che la discrezionalità sia esercitata in modo trasparente e documentato. Il Razionale I.3.5 chiarisce che «in assenza di giudizio professionale e di scetticismo professionale si è di fronte a un calcolo valutativo», non a una valutazione.

▸ Riferimento PIV: PIV I.1.4 — Razionale I.1.4, I.3.5

  1. Obiettività

Il giudizio di valore cui giunge l’Esperto di valutazione deve essere obiettivo ossia, privo di distorsioni o di eccessi di prudenza o di azzardo.

▸ Riferimento PIV: PIV I.1.4

Obiettività ≠ prudenza (Razionale I.1.2)

Il Razionale I.1.2 introduce una distinzione che ha impatto diretto sulla pratica: l’obiettività dell’opinione non coincide con la prudenza in senso contabile. Un’opinione obiettiva non è quella che abbassa sistematicamente le stime per cautela; è quella «ragionevolmente condivisibile da altri esperti indipendenti dotati di adeguate competenze tecniche, esperienza professionale e conoscenza dell’oggetto della valutazione che seguano i medesimi principi di valutazione».

Il Razionale precisa anche che «la prudenza può favorire una parte a danno dell’altra» e che «obiettività non significa neutralità al rischio»: un operatore razionale è fisiologicamente avverso al rischio, e tenerne conto nel tasso di attualizzazione non è un atto di prudenza, ma di correttezza metodologica. Lo scetticismo professionale non è prudenza: è «la modalità attraverso cui l’Esperto di valutazione giunge a un giudizio motivato di valutazione».

▸ Riferimento PIV: Razionale I.1.2

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II — I tre profili di affidabilità della condotta professionale (PIV II.1.2)

Il PIV II.1.2 stabilisce che la condotta professionale è garanzia di affidabilità del lavoro dell’Esperto se — e solo se — l’opinione è verificabile, neutrale e completa.

 

  1. Verificabilità

Una valutazione è verificabile quando un terzo esperto indipendente, dotato di adeguata competenza ed esperienza e che aderisca agli stessi principi di valutazione, giunge a un giudizio di valore ragionevolmente simile. In altre parole: la valutazione è verificabile quando una revisione esterna da parte di un soggetto qualificato porterebbe ad accettarne i risultati. La verificabilità non è una questione di correttezza astratta, ma di riproducibilità del processo.

▸ Riferimento PIV: PIV II.1.2, II.1.3 — Razionale II.1.2

 

  1. Neutralità

Una valutazione è neutra se è scevra di distorsioni finalizzate a ottenere risultati predeterminati o a indurre scelte diverse da quelle dettate dall’esercizio del giudizio professionale. La neutralità dell’attività dell’esperto di valutazione richiede da parte di quest’ultimo indipendenza di giudizio e comportamento equo e ispirato alla riservatezza. L’indipendenza di giudizio presuppone un sistema di remunerazione dell’esperto di valutazione esente da meccanismi che ne possano anche solo potenzialmente orientare il comportamento, impedisce che l’esperto di valutazione effettui stime di valori di attività nelle quali ha interessi economici.

Comportamento equo significa che l’esperto nello svolgimento della propria attività non assumi posizioni finalizzate a danneggiare la reputazione di altri esperti attraverso affermazioni ambigue o documentate in forma incompleta.

Comportamento ispirato alla riservatezza significa che l’esperto di valutazione non divulga a terzi le informazioni che ha raccolto per lo svolgimento del proprio incarico in forme diverse da quelle previste dal mandato.

▸ Riferimento PIV: PIV II.1.2, II.1.4 — Razionale II.1.2, II.1.4

 

  1. Completezza

Una valutazione è completa se incorpora tutta l’informazione rilevante ai fini del giudizio di valore. La completezza dell’attività dell’Esperto di valutazione richiede che quest’ultimo si esprima sull’adeguatezza dell’informazione per il rilascio della relazione di stima (PIV II.1.5). Se nello svolgimento dell’incarico l’Esperto di valutazione rileva limitazioni alla base informativa, l’Esperto deve valutare se l’incarico può essere svolto in conformità ai PIV (PIV II.3.1).

▸ Riferimento PIV: PIV II.1.2, II.1.5, II.3.1 — Razionale II.1.2

III — La verificabilità dell’attività dell’esperto (PIV II.1.3)

Il PIV II.1.3 scompone la verificabilità in quattro attributi specifici che la relazione di stima deve dimostrare: competenza, diligenza, imparzialità e chiarezza.

 

  1. Competenza

La competenza attiene alle conoscenze tecniche e all’esperienza dell’Esperto rispetto all’oggetto e alla finalità della valutazione. Il Razionale II.1.3 è esplicito: «Formule, software di valutazione e/o di regole empiriche non sono mai sostituti della competenza professionale dell’Esperto di valutazione.» La competenza deve essere personale — riferita al singolo esperto, non all’organizzazione di appartenenza (PIV I.2.1) — e deve essere dichiarata nella premessa alla relazione.

▸ Riferimento PIV: PIV II.1.3, I.2.1 — Razionale II.1.3

 

  1. Diligenza

La diligenza attiene allo svolgimento di un processo completo, accurato e ordinato, con procedure atte a minimizzare gli errori di stima. Implica anche la verifica preventiva della sussistenza delle condizioni per accettare l’incarico: il Razionale II.3.2 qualifica come negligente l’Esperto che accetta un incarico per il quale non dispone di risorse o strutture adeguate a svolgerlo professionalmente nei tempi stabiliti. La diligenza non è un attributo dichiarato, ma dimostrato attraverso la documentazione delle fasi del processo.

▸ Riferimento PIV: PIV II.1.3, II.3.2 — Razionale II.1.3, II.3.2

 

  1. Imparzialità

L’imparzialità (non-advocacy, objectivity) richiede che l’Esperto sia guidato esclusivamente dal proprio giudizio informato, dal mandato, dai principi etici e di valutazione. Quando l’Esperto opera come consulente di parte, deve dichiararlo esplicitamente, indicando che il giudizio è rilasciato nell’interesse di una specifica parte. La Premessa della Parte Seconda enuncia il perimetro esclusivo della guida dell’Esperto: «nient’altro che il proprio giudizio informato, il rispetto del mandato, le norme amministrative e/o di legge, il codice etico-professionale e i principi di valutazione.»

▸ Riferimento PIV: PIV II.1.3 — Razionale II.1.3, II.1.4 — Premessa Parte Seconda

 

  1. Chiarezza

La chiarezza è la più articolata delle quattro. Il Razionale II.1.3 la declina in quattro sotto-requisiti: (i) dichiarare l’esistenza di eventi successivi alla data di valutazione che potrebbero modificare il giudizio; (ii) ricercare evidenze esterne di ragionevolezza dei risultati (sanity check); (iii) redigere una relazione ben scritta, ben argomentata e ben documentata, che segua un ordine logico preciso e motivi in forma convincente ipotesi, metodologie e conclusioni; (iv) l’esperto di valutazione non deve far uso acritico di una moltitudine di criteri di valutazione senza esprimersi sull’affidabilità relativa dei risultati di ciascuno e facendo coincidere il giudizio finale di valutazione con range o medie aritmetiche non ragionate.

▸ Riferimento PIV: PIV II.1.3 — Razionale II.1.3

Tavola di sintesi sulle caratteristiche dell’opinione dell’esperto

 

Caratteristica Contenuto sintetico Riferimento PIV 2026
Informata Fondata su una base informativa obiettiva e completa PIV I.5.2
Sostenibile Supportata da un processo razionalmente spiegato Premessa Parte II
Ragionevole Condivisibile da un esperto terzo competente e indipendente Razionale I.1.2
Verificabile Replicabile da un terzo con adeguate competenze e con l’adozione degli stessi principi di valutazione PIV II.1.2 — Razionale II.1.2
Neutrale Priva di distorsioni verso risultati predeterminati PIV II.1.2, II.1.4 — Razionale II.1.2
Completa Incorpora tutta l’informazione rilevante PIV II.1.2, II.1.5 — Razionale II.1.2
Competente Fondata su conoscenze tecniche, personali e specifiche dell’Esperto PIV II.1.3, I.2.1— Razionale II.1.3
Diligente Prodotta con processo completo, accurato e ordinato PIV II.1.3, II.3.2— Razionale II.1.3
Imparziale Guidata solo dal proprio giudizio informato, dal mandato ricevuto e dai principi etici PIV II.1.3 — Premessa Parte II — Razionale II.1.3
Chiara Ben scritta, argomentata, con sanity check e ordine logico PIV II.1.3 — Razionale II.1.3
Razionale Schema logico rigoroso fondato su principi di razionalità economica Razionale I.1.4
Coerente Corrispondenza tra base informativa, obiettivi e risultati Razionale I.1.4 — PIV II.4.2
Affidabile Discrezionalità valutativa circoscritta e trasparente Razionale I.1.4, I.3.5
Obiettiva Non prudente; condivisibile da altri esperti indipendenti dotati di adeguate competenze tecniche, esperienza professionale e conoscenza dell’oggetto della valutazione Razionale I.1.2
Scritta Sempre in forma scritta, con 18 contenuti minimi PIV II.4.1–II.4.2

Nota. Tutti i riferimenti si intendono all’Exposure Draft dei Principi Italiani di Valutazione 2026 e del relativo Razionale (OIV). I paragrafi citati seguono la numerazione interna del documento. Il presente materiale è predisposto a fini didattici e non sostituisce la lettura integrale dei PIV.

L'opinione dell'Esperto di Valutazione, caratteristiche, requisiti e riferimenti normativi secondo i PIV 2026 (bozza) #valutazione #PIV2026 Share on X

Un semplice test per le operazioni di M&A

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Un semplice test per le operazioni di M&A

Per rispondere alla domanda fondamentale: questa acquisizione crea valore per gli azionisti dell’acquirente?

Nel dibattito sulle operazioni di M&A, la complessità è spesso scambiata per rigore. Modelli finanziari sofisticati, presentazioni dense di terminologia strategica e ipotesi macroeconomiche elaborate finiscono per creare una cortina di fumo che rende più difficile rispondere alla domanda fondamentale: questa acquisizione crea valore per gli azionisti dell’acquirente?

Esiste un modo sorprendentemente semplice per affrontare il problema. Non sostituisce l’analisi strategica né la due diligence, ma ha il pregio di imporre disciplina e di smascherare rapidamente molte operazioni che non dovrebbero nemmeno arrivare sul tavolo del consiglio di amministrazione.

Un semplice test per le operazioni di M&A Per rispondere alla domanda fondamentale: questa acquisizione crea valore per gli azionisti dell’acquirente? Share on X

Il primo test: l’utile conta ancora

Il punto di partenza è elementare. Dopo l’acquisizione, l’azienda combinata genererà:

  • l’utile dell’acquirente,
  • più l’utile della società target,
  • più le sinergie realisticamente ottenibili,
  • meno il costo del capitale impiegato per finanziare l’operazione.

Se questo risultato non è superiore all’utile che l’acquirente generava prima, l’operazione non crea valore economico. La società risultante è più grande, ma non migliore.

È sorprendente quanto spesso questo test di buon senso venga aggirato o diluito. La crescita dei ricavi, dell’EBITDA o della presenza geografica viene utilizzata come surrogato della creazione di valore. Ma, alla fine, sono gli utili netti sostenibili a finanziare investimenti, remunerare gli azionisti e assorbire gli errori strategici.

Quando entra in gioco la diluizione

Il quadro diventa più delicato quando l’operazione è finanziata, in tutto o in parte, tramite emissione di nuove azioni. In questo caso, non basta che l’utile complessivo cresca: occorre che cresca l’utile per azione.

Il confronto corretto è tra:

  • l’EPS dell’acquirente prima dell’operazione, e
  • l’EPS risultante dopo aver incorporato target, sinergie, costi finanziari e nuova base azionaria.

Se l’EPS post-acquisizione è inferiore, l’operazione è diluitiva. Può essere difesa in termini strategici, ma non può essere presentata come creazione di valore nel breve o medio periodo senza una narrativa estremamente convincente su benefici futuri ancora da realizzare.

Limiti all’utilizzo dell’EPS

L’EPS – Earnings Per Share (utile per azione) è uno degli indicatori più utilizzati per misurare la redditività attribuibile a ciascuna quota di capitale. Più che un semplice rapporto contabile, rappresenta una sintesi della capacità dell’impresa di generare valore economico per i soci.

L’EPS (= utile netto/numero medio azioni) presenta alcune criticità:

  1. Non considera il capitale investito

    • un aumento dell’EPS può avvenire anche con investimenti inefficienti

  1. Non misura il rischio

  2. Non riflette la struttura finanziaria

    • maggiore leva può aumentare l’EPS ma aumentare il rischio

  1. Non misura la creazione di valore economico per questo è necessario confrontarlo con:

    • ROE
    • ROIC
    • costo del capitale

Perché questo test è utile: gli errori ricorrenti nel M&A

Questo approccio minimale ha un grande pregio: rende immediatamente visibili alcuni degli errori più frequenti nelle operazioni di M&A.

Il primo è la sopravvalutazione delle sinergie.

Le sinergie sono spesso trattate come una variabile di aggiustamento, più che come un obiettivo operativo concreto. Quando un’operazione funziona solo assumendo sinergie aggressive, il problema non è l’esecuzione futura, ma la logica economica di partenza.

Il secondo è la sottovalutazione del costo del capitale.

Il debito non è gratuito, nemmeno in contesti di tassi bassi. Il suo costo riduce direttamente l’utile disponibile e rende fragile la struttura finanziaria proprio nel momento in cui l’organizzazione affronta un’integrazione complessa.

Il terzo è la confusione tra crescita dimensionale e creazione di valore.

Molti deal aumentano la scala, ma riducono la redditività per azione. Questo può essere razionale per il management, meno per l’azionista.

Il quarto è l’uso della “strategia” come giustificazione ex post.

Concetti come “piattaforma”, “posizionamento globale” o “campione di settore” sono spesso evocati per legittimare operazioni che non superano un’analisi economica di base. La strategia dovrebbe spiegare come si creerà valore; non perché oggi non lo si crea.

Infine, la diluizione viene spesso trattata come un costo secondario.

In realtà è uno dei costi più concreti e immediati per gli azionisti, anche se non compare esplicitamente nel conto economico.

La semplicità come forma di disciplina

Questo test non pretende di catturare tutta la complessità di un’operazione di M&A. Ma proprio per questo è utile. Costringe management e board a confrontarsi con una verità essenziale: se un’acquisizione non migliora chiaramente l’utile o l’utile per azione, il rischio è che stia creando valore solo sulla carta.

In un contesto in cui una quota significativa delle operazioni di M&A continua a distruggere valore nel medio periodo, tornare a criteri semplici non è un esercizio di ingenuità. È un atto di rigore manageriale.

Ho ucciso il Made in Italy

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Ho ucciso il Made in Italy

E’ da un po’ che non scrivo riflessioni personali su questo blog. Torno a farlo perchè ieri mi sono trovato un po’ in imbarazzo.
Ero ospite ad un evento sul Made in Italy. Tra gli invitati un fotografo di nobile casa. Ottimo portamento, un bell’abito dai caldi colori autunnali con un taglio sartoriale anni 60.
Io in un banale abito blu due bottoni del solito brand elegante (per pigrizia e scarso tempo a disposizione ai tempi non proseguii nella ricerca di un tre bottoni che resta il mio preferito) ed una cravatta della solita e sopravvalutata casa napoletana, eredità di ingenui acquisti giovanili.
E mi sono ritrovato a rimpiangere uno dei primi abiti che mi feci fare da ancora praticante squattrinato in uno strepitoso Principe di Galles blu Napoli, fedele agli insegnamenti di mia madre che si raccomandava di comprare pochi pezzi ma di ottima fattura. In fondo era uno dei vantaggi di essere professionista quello di potersi vestire senza indossare le banali divise che ai tempi erano riservate ai meno blasonati consulenti.
La memoria è tornata subito ad un fortuito incontro con un anziano ed elegantissimo signore (titolo che meritava tutto) conosciuto all’Ordine in occasione dei festeggiamenti per i suoi 50 anni di professione. Napoletano (Napoli torna sempre quando si parla di moda maschile), battuta fulminante nonostante i suoi 80 anni, in un abito sartoriale strepitoso. Bassino con una fisicità a metà tra Toto’ e Peppino ma capace di attirare immediatamente attenzione al solo entrare nella stanza.

Presentazione Prof. Micelli

Ripensando a tutto questo, ecco, forse il Made in Italy lo sta uccidendo la mia pigrizia (e la scarsa attenzione alla distribuzione da parte dei brand), il mio scarso impegno nella ricerca del particolare, nell’adottare quella marca che ci rispetta e fa prodotti di qualità al giusto prezzo favorendone il passaparola. Ed in un periodo in cui il fast fashion trionfa, forse ci salveranno solo gli insegnamenti di mia madre e delle vecchie zie (cit. Longanesi).

Ho ucciso il Made in Italy Share on X Forse il Made in Italy lo sta uccidendo la mia pigrizia (e la scarsa attenzione alla distribuzione da parte dei brand) Share on X

PS nel dubbio questo we accenderò il camino, leggerò un buon libro e cenerò con amici. E sempre parlando di amici, uno dei premiati di ieri invece andrà al mare a pescare per ritrovare i tempi lenti ed un po’ di spazio per se. Perché il lusso in fondo lo costruisci anche cosi, partendo da te.

 

Link:

https://trama-e-ordito.blogspot.com/2011/10/manifesto-per-la-trasformazione.html

Quando arriva la tecnologia la sfida è la governance.

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Quando arriva la tecnologia la sfida è la governance.

Come si sta rimodellando il futuro della consulenza strategica

Sono stato chiamato a partecipare dal coordinamento degli Ordini della Toscana ad una interessante tavola rotonda sull’importanza della deontologia. Il titolo del mio intervento è stato “Deontologia, fattore critico di successo per competere in scenari complessi”. Mentre analizzavamo l’importanza dei due pilastri su cui poggia la nostra professione, competenza e fiducia, mi è stato segnalato da un esperto conoscitore del mondo startup un post da un venture capitalist di Singapore che forse avrebbe potuto interessarmi.

Ho trovato estremamente interessante questa visione che pur partendo da presupposti differenti giungeva a conclusioni simili alle mie evidenziando la necessità di recuperare i valori fondanti della professione che purtroppo spesso la categoria si ostina a rinnegare. E soprattutto vi intravedo una straordinaria opportunità di crescita e di impatto.

Ho provato a ritagliare qualche sua osservazione ed a costruirci sopra, seppur in maniera approssimativa, un articolo che possa fornire una base per una discussione più ampia.

L’articolo può apparire particolarmente severo nei confronti delle grandi multinazionali della consulenza, ciò deriva in parte dalle considerazioni del VC ed in parte dal nostro target di ricerca che sono le PMI tech in forte crescita che hanno esigenze differenti rispetto ai tradizionali clienti di queste multinazionali (storicamente banche, multinazionali, organizzazioni burocratiche, apparati statali o parastatali, ecc..). Fatene quindi la tara e commentate liberamente. Mi preme inoltre evidenziare che molte delle considerazioni riportate possono essere valide anche per altri settori.

Di seguito quindi qualche riflessione sul futuro della consulenza e sull’impatto dell’intelligenza artificiale (ma non solo), incorporando e ampliando le considerazioni e gli spunti forniti.

Indice dei Contenuti

  1. Introduzione
  2. Una trasformazione inevitabile: la consulenza al punto di rottura
  3. La governance come vincolo strutturale
  4. Lezioni dal passato: dall’elettrificazione del 1920 a Arthur Andersen
  5. Il ruolo dell’IA: potenziamento o sostituzione?
  6. Strutture organizzative emergenti: tra boutique, piattaforme e collettivi
  7. La nuova era della fiducia e dell’esecuzione
  8. Oltre la formazione tradizionale: l’MBA è ancora rilevante?
  9. Conclusioni
  10. Approfondimenti e risorse

1. Introduzione

Il mondo della consulenza è storicamente caratterizzato da grandi firme che hanno definito modelli di riferimento per decenni, fornendo servizi strategici e operativi a imprese, governi e organizzazioni no-profit. Oggi, però, questo settore sta attraversando una fase di profondo mutamento, innescato da diversi fattori convergenti:

  • Digitalizzazione delle imprese
  • Crescente maturità interna dei clienti , che sviluppano competenze analitiche e gestionali “in house”
  • Esplosione dell’Intelligenza Artificiale (IA) , che erode i margini legati ad attività tradizionali di analisi e produzione di deliverable
  • Resistenza culturale delle partnership storiche (leadership e soci) a reinventarsi dall’interno

Un elemento spesso sottovalutato di questa trasformazione è la governance : il modo in cui le società di consulenza prendono decisioni e investono in innovazione. Come vedremo, questo aspetto è cruciale per comprendere chi prospererà nell’era dell’IA e chi, al contrario, rischierà di rimanere indietro.

Ecco ciò di cui nessuno parla: la difficoltà non è riconoscere il cambiamento. È la governance. I vincitori non saranno i più veloci ad adottare l’intelligenza artificiale. Saranno le aziende che sapranno ridisegnare il modello di business liberandosi dalla paralisi del consenso.

Ecco ciò di cui nessuno parla: la difficoltà non è riconoscere il cambiamento. È la governance. I vincitori non saranno i più veloci ad adottare l'intelligenza artificiale ma quelli che sapranno ridisegnare il modello Share on X

2. Una trasformazione inevitabile: la consulenza al punto di rottura

Molte delle aziende leader nella consulenza mostrano segnali di rallentamento strutturale:

  • Riduzione delle commissioni premium :
    • Hanno registrato un calo importante in aree strategiche un tempo ad alta marginalità.
    • Le tradizionali tariffe orarie, basate su ampi team di consulenti junior, vengono messe in discussione dal valore crescente che può essere ottenuto con risorse interne automatizzate.
  • Calo dei margini e costi crescenti :
    • Hanno visto ridurre i profitti dei partner mentre aumentavano i costi fissi.
    • L’espansione massiccia in nuovi servizi (digitali, creativi, tecnologici) non sempre genera i ritorni sperati, specialmente se non coordinata da un modello di governance efficace.
  • Fallimenti di grandi progetti interni :
    • Ambiziosi piani di trasformazione hanno in diversi casi evidenziato come la spinta all’innovazione possa scontrarsi con le strutture interne e la necessità di consenso tra i partner.

I limiti del modello di partnership tradizionale

La principale debolezza risiede nella struttura di governance :

  1. Consenso maggioritario : ogni importante cambiamento deve essere approvato da una massa critica di partner, rallentando i processi decisionali.
  2. Focus su profitti a breve termine : spesso i partner privilegiano dividendi immediati rispetto a investimenti rischiosi, frenando l’innovazione.
  3. Innovazione per comitato : l’eccesso di passaggi decisionali inibisce la rapidità e la sperimentazione.
  4. Resistenza culturale : i modelli operativi ei sistemi di remunerazione sono pensati per il “vecchio mondo” della consulenza, basato sull’ora fatturabile e su grandi piramidi di consulenti junior.

3. La governance come vincolo strutturale

È proprio la governance a costituire la barriera più alta. Le aziende di consulenza vedono in diversi casi l’Intelligenza Artificiale come uno strumento da “bullonare” sui processi esistenti, sperando in incrementi di produttività simili a quelli promessi – ma mai realizzati – durante l’era dell’elettrificazione all’inizio del Novecento. Il mancato ripensamento delle strutture di potere, degli incentivi e della cultura interna può rendere l’IA un “effetto speciale” più che una leva di trasformazione.

Le società di consulenza che vinceranno la sfida saranno quelle capaci di:

  • Svincolarsi dalla “tirannia del consenso” : adottando modelli di proprietà e gestione più dinamici, capaci di consentire investimenti in nuove aree di business.
  • Riallineare gli incentivi : premiando la capacità di innovare e la creazione di valore a lungo termine, non soltanto la produttività oraria.
  • Mettere la tecnologia al centro della strategia , non come add-on superficiale.

4. Lezioni dal passato: dall’elettrificazione del 1920 a Arthur Andersen

Il parallelismo con l’elettrificazione nel 1920

  • Approccio di superficie : le fabbriche dell’epoca “semplicemente” sostituivano la forza motrice del vapore con un motore elettrico, senza ripensare il layout produttivo o la catena del valore.
  • Illusione della produttività magica : l’aspettativa che la sola introduzione di una nuova tecnologia avrebbe migliorato i margini, senza adattare i processi.

Arthur Andersen e la crisi dell’indipendenza

  • Spostamento dell’asse economico : la consulenza interna alla società era cresciuta fino a superare i ricavi dell’audit, creando un conflitto di interessi.
  • Cultura basata sulla crescita, non sull’etica : la spinta costante a generare fatturato e la mancanza di indipendenza hanno creato il terreno per lo scandalo Enron.
  • Paralleli odierni : diverse società di consulenza e revisione contabile stanno affrontando la stessa dicotomia: come bilanciare crescita e indipendenza? La storia mostra che privilegiare i profitti a breve può generare rischi esistenziali.

Quando il tuo modello di governance è stato costruito per il 1926, ma il tuo mercato si muove alla velocità del 2025, la storia diventa un ostacolo, non un asset.

Quando il tuo modello di governance è stato costruito per il 1926, ma il tuo mercato si muove alla velocità del 2025, la storia diventa un ostacolo, non un asset. Share on X

5. Il ruolo dell’IA: potenziamento o sostituzione?

L’IA sta influenzando l’attività consulenziale in diverse aree chiave:

  1. Generazione di insight rapidi
    • Grazie a modelli di Machine Learning (ML) e Natural Language Processing (NLP), l’IA elabora enormi quantità di dati in tempi molto ridotti, producendo analisi che un tempo richiedevano squadre di consulenti junior.
    • Conseguenza : la tradizionale struttura piramidale, fondata sul leveraggio di personale junior, è sempre meno economica.
  2. Automazione di processi e deliverable
    • Oggi è possibile creare rapidamente framework e presentazioni utilizzando piattaforme di generazione automatica (ad esempio ChatGPT, GPT-4 e altre).
    • Conseguenza : la standardizzazione di molta documentazione “di base” riduce il valore percepito per cui si paga un premio.
  3. Conoscenza “interna” ai clienti
    • I clienti sviluppano competenze analitiche interne, spesso potenziate da strumenti di IA integrati nei loro sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) e CRM (Customer Relationship Management).
    • Conseguenza : l’accesso a informazioni di alto livello non è più esclusivo delle grandi firme di consulenza.

Paradossalmente, più l’IA progredisce, più la componente umana di fiducia, esperienza e giudizio diventa cruciale . In altre parole, l’IA non elimina il bisogno di consulenti, ma richiede ai consulenti di elevare il proprio contributo verso capacità di:

  • Sintesi strategica (andare oltre il “cosa” e il “perché” verso il “come”)
  • Visione di scenario (interpretare i dati e negoziare scelte complesse)
  • Carattere e coraggio (sfidare le assunzioni dei clienti e dire “no” quando necessario)
  • Creazione di relazioni basate sulla fiducia (un aspetto che la macchina non può sostituire)

L’ironia? L’intelligenza artificiale non sta rendendo la consulenza più tecnica. La sta rendendo più umana.

L'ironia? L'intelligenza artificiale non sta rendendo la consulenza più tecnica. Lo sta rendendo più umano. Share on X

6. Strutture organizzative emergenti: tra boutique, piattaforme e collettivi

Oltre ai modelli tradizionali, stanno emergendo nuovi paradigmi:

  1. Boutique specializzate
    • Focus su competenze verticali (ad esempio, cybersecurity, supply chain, ESG, FinTech).
    • Agilità e costi contenuti: team snelli, anzianità elevata, estrema focalizzazione su un settore.
    • Valore aggiunto : tariffe più giustificabili perché i consulenti portano “profonda competenza” e non eserciti di generalisti.
  2. Piattaforme abilitate dalla tecnologia
    • Aziende che mettono a disposizione network di professionisti su base on-demand.
    • Utilizzo di IA per il match tra problema del cliente e consulente/esperto.
    • Struttura leggera , scalabile e con costi di gestione ridotti.
  3. Collettivi di consulenti
    • Raggruppamenti flessibili di professionisti indipendenti, uniti da una visione comune.
    • liquid Organization e “a progetto”, simile al modello di alcuni studi legali boutique.
    • Forte spinta alla condivisione del rischio e al valore basato sui risultati .

Di seguito una tabella comparativa semplificata:

Modello Struttura Vantaggi Vantaggi
Partnership tradizionale Gerarchia piramidale Riconoscibilità del marchio, portafoglio ampio Lentezza nel cambiamento, alti costi
Boutique specializzate Team snello e focalizzato Profonda competenza, elevata agilità Capacità di scalare limitata
Piattaforme abilitate da IA Rete di professionisti Bassi costi fissi, velocità di esecuzione Meno controllo sulla consegna
Collettivi di consulenza Organizzazione liquida Flessibilità massima, costo variabile Gestione complessa delle risorse

7. La nuova era della fiducia e dell’esecuzione

Storicamente, i clienti hanno assunto consulenti per:

  1. Mani in più per progetti complessi
  2. Credibilità per decisioni difficili
  3. Insight strategici non disponibili internamente

Oggi questi elementi si stanno riconfigurando:

  • IA fornisce mani (virtuali) veloci e analisi immediate.
  • La credibilità dipende più dalla reputazione individuale e settoriale che dal nome di una grande firma.
  • Insight strategici possono essere reperiti in forme più democratizzate, grazie alla mole di dati disponibili online.
Quando arriva la tecnologia la sfida è la governance. Share on X

Nasce così un paradosso : mentre le competenze “dure” sono comoditizzate dalla tecnologia, il fattore umano (fiducia, giudizio, coraggio decisionale) acquista sempre più valore. È qui che la consulenza “diventa più umana”:

  • I “vincitori” non saranno coloro che implementano l’IA più rapidamente, ma coloro che costruiscono relazioni di lungo periodo .
  • La leadership di pensiero si sposta dalla mera produzione di report a un confronto costruttivo con il cliente.
I “vincitori” non saranno coloro che implementano l'IA più rapidamente, ma coloro che costruiscono relazioni di lungo periodo Share on X La leadership di pensiero si sposta dalla mera produzione di report a un confronto costruttivo con il cliente. Share on X

8. Oltre la formazione tradizionale: l’MBA è ancora rilevante?

Un altro fenomeno in evoluzione è il declino dell’MBA come passaggio obbligato per entrare nel mondo della consulenza. La complessità del mercato richiede:

  1. Competenze profonde + capacità di orchestrazione : competenze tecniche verticali (es. data science, cybersecurity, advanced analytics) uniscono abilità manageriali e negoziali.
  2. Esperienza reale : si premia chi ha sfide sul campo e sa come costruire soluzioni pratiche, non solo teorizzare framework.
  3. Adattabilità e mentalità imprenditoriale : saper creare nuovi prodotti/servizi e coordinare reti di stakeholder.

Nel contesto attuale, i clienti chiedono più costruttori e meno teorici . Ciò non significa che la formazione accademica sia inutile, ma che da sola non basta se non è supportata da:

  • Esperienze reali di implementazione
  • Mentalità orientata all’esecuzione
  • Capacità di coniugare conoscenze multidisciplinari

 

9. Conclusioni

Il futuro della consulenza è meno piramidale e più orizzontale , meno legato a grandezza e marchio e più incentrato su:

  1. Strutture di governance agili e incentivi all’innovazione.
  2. IA come leva di trasformazione , non un semplice add-on.
  3. Profonda fiducia come nuovo vantaggio competitivo.
  4. Specializzazione e reti come alternativa alle grandi partnership.
  5. Esperienza reale e costruzione di valore tangibile piuttosto che teorie astratte.

Per la prima volta, le grandi aziende non appaiono più “troppo grandi per fallire”: le dinamiche di mercato (margini in calo, clienti più autonomi, emergere di boutique e piattaforme specializzate) stanno erodendo i vantaggi di scala. L’ innovazione strutturale – e non soltanto l’adozione di nuove tecnologie – diventerà il discriminante tra chi coglierà le opportunità e chi verrà messo in crisi.

Il modello stesso si sta rompendo:
→ L’esperienza nel settore ha la meglio sulla conoscenza generale
→ Un lavoro complesso ha bisogno di specialisti, non di eserciti
→ La fiducia si erode ad ogni scandalo
→ La scalabilità ora genera complessità, non soluzioni

I client intelligenti si stanno evolvendo:
→ I marchi non garantiscono più la sicurezza
→ Le commissioni Premium non possono giustificare la compromissione della consulenza
→ consigli di amministrazione richiedono una responsabilità diretta
→ I risultati contano più della reputazione

La prossima ondata è già qui:
→ Studi specializzati con profonda esperienza e capacità di coordinamento garantita da una visione a 360.
→ Prezzi basati sul successo rispetto alle ore fatturabili
→ Squadre senior rispetto ad enormi piramidi
→ Responsabilità diretta dei risultati

Per la prima volta nella storia dei servizi professionali, essere più piccoli e più concentrati sta diventando un vantaggio, non una debolezza. L’intelligenza artificiale elimina la necessità di grandi team junior

Per la prima volta nella storia dei servizi professionali, essere più piccoli e più concentrati sta diventando un vantaggio, non una debolezza. L'intelligenza artificiale elimina la necessità di grandi team junior Share on X

10. Approfondimenti e risorse

Per chi desidera approfondire ulteriormente, ecco alcune risorse rilevanti:

  1. Harvard Business Review – Il successo sul mercato dipende sempre di più dall’apprendimento, eppure la maggior parte delle persone non sa come imparare. Inoltre, quei membri dell’organizzazione che molti ritengono essere i migliori nell’apprendimento, in realtà non lo sono molto. Sto parlando dei professionisti istruiti, potenti e molto impegnati che occupano posizioni di leadership chiave nella moderna azienda:
    Insegnare alle persone intelligenti come imparare
  2. YCombinator – Abbiamo creato un’intelligenza artificiale che comprende a fondo l’intero ecosistema di dati di un marchio. Invece di aspettare settimane che una società di consulenza metta insieme un report, Operand analizza i dati in tempo reale e fornisce raccomandazioni attuabili.Operand – Un’intelligenza artificiale per uccidere McKinsey 

Osservazioni Finali

L’IA, contrariamente a quanto si possa pensare, non distrugge la consulenza ma ne modifica radicalmente le regole. L’era dei grandi eserciti di junior sta tramontando un favore di professionisti senior , specializzati e autonomi. In questo nuovo panorama, la vera differenza la farà la governance , la capacità di esecuzione e la fiducia: fattori che nessun algoritmo potrà sostituire completamente. Le società di consulenza che sapranno anticipare questa trasformazione, ricostruendo il proprio modello dall’interno, saranno quelle destinate a guidare il mercato nel prossimo decennio.

In questo nuovo panorama, la vera differenza la farà la governance , la capacità di esecuzione e la fiducia: fattori che nessun algoritmo potrà sostituire completamente. Share on X