Dobbiamo tornare a fare cose difficili

Per imprese e professionisti il problema torna a essere il più antico: comprendere il contesto, scegliere e assumersi la responsabilità delle decisioni.

L’intelligenza artificiale rende sempre più semplice l’esecuzione. Per imprese e professionisti il problema torna a essere il più antico: comprendere il contesto, scegliere e assumersi la responsabilità delle decisioni.

Una proposta di acquisizione analizzata dalla stessa AI (sia per l’imprenditore, sia per l’advisor)

Si consideri, a titolo illustrativo, un imprenditore preparato alla guida di un’azienda che cresce da anni, senza particolari rendite di posizione, in un settore che cambia rapidamente. Un giorno riceve da un investitore una proposta preliminare per acquistare tutta o parte della società. Nel linguaggio dell’M&A il documento si chiama spesso LOI, Letter of Intent, o lettera d’intenti: non è il contratto definitivo di vendita, ma mette per iscritto i principali termini sui quali il potenziale acquirente è disposto a proseguire la trattativa.

La LOI indica, di norma, il valore attribuito all’azienda, il prezzo pagato al momento della vendita, l’eventuale quota di prezzo legata ai risultati futuri, i meccanismi di aggiustamento, il periodo di esclusiva durante il quale il venditore si impegna a non trattare con altri acquirenti e le verifiche che l’investitore intende svolgere prima di assumere un impegno definitivo. È il documento che trasforma una manifestazione di interesse in una trattativa.

L’imprenditore carica la proposta in un assistente di intelligenza artificiale e in pochi minuti ottiene una sintesi ordinata: prezzo indicativo, meccanismo di aggiustamento, earn-out (la parte di prezzo corrisposta in un secondo momento e solo al raggiungimento di risultati prestabiliti), esclusiva, condizioni sospensive e clausole che meritano attenzione. Il risultato può essere molto buono ed è ormai alla portata di quasi tutti. Se il consulente chiamato il giorno successivo si limita a consegnare la stessa analisi, con qualche dettaglio in più e una veste più professionale, restituisce al cliente qualcosa che questi in larga parte già possiede. Non c’è nulla di sorprendente: è la conseguenza di una tecnologia che riduce drasticamente il costo dell’elaborazione delle informazioni.

Il valore del consulente

Il valore del consulente dipende anzitutto dalla conoscenza del contesto in cui la proposta è stata formulata: le operazioni precedenti del potenziale acquirente, il suo comportamento in due diligence e negli aggiustamenti di prezzo, il modo in cui ha trattato gli imprenditori dopo il closing. Dipende poi dalla capacità di costruire strutture diverse da quella proposta, con una differente combinazione tra prezzo al closing ed earn-out, altri meccanismi di protezione, un diverso trasferimento del rischio tra compratore e venditore. Dipende, infine, dalla scelta, che nessun documento contiene per intero. Sono queste le cose difficili della professione, e ne discende un quesito per chiunque la eserciti: quante delle attività che fino a ieri si consideravano professionali erano davvero difficili.

L’IA è veloce, la costruzione delle competenze procede più lentamente

I dati descrivono una trasformazione rapida. Secondo l’Istat, nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con almeno dieci addetti ha utilizzato tecnologie di intelligenza artificiale, contro l’8,2% del 2024 e il 5,0% del 2023: in un anno l’adozione è raddoppiata. Lo stesso comunicato individua un ostacolo rilevante: la mancanza di competenze adeguate è la barriera indicata dal 58,6% delle imprese che hanno preso in considerazione l’IA senza adottarla. La tecnologia è disponibile; scarseggia la capacità di usarla bene (Istat, Imprese e ICT – Anno 2025, 15 dicembre 2025).

Il McKinsey Global Institute stima che le tecnologie già dimostrate potrebbero automatizzare, in linea teorica, attività corrispondenti a circa il 57% delle ore lavorate negli Stati Uniti. Si tratta di un potenziale tecnico, non di una previsione sull’occupazione, e lo studio precisa che l’adozione richiederà tempo. Più rilevante per la tesi di questo articolo è un’altra conclusione: oltre il 70% delle competenze richieste dai datori di lavoro viene impiegato sia nelle attività automatizzabili sia in quelle che richiedono l’intervento umano.

Cambia il modo di impiegare le competenze, mentre resta la necessità di possederle (McKinsey Global Institute, Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI, novembre 2025).

Il dibattito tende a presentare l’IA come strumento di efficienza: preparare un documento più rapidamente, analizzare centinaia di pagine, confrontare contratti, riclassificare informazioni, elaborare scenari.

Sono vantaggi reali, ma l’efficienza tecnologica si diffonde in fretta e, quando tutti dispongono di strumenti comparabili, cessa di essere una fonte stabile di differenziazione.

Diventa decisivo l’impiego del tempo, delle informazioni e della capacità di elaborazione che la tecnologia restituisce.

Si sostiene spesso che l’IA libererà tempo per fare più consulenza, e ciò è vero solo per chi possiede le competenze necessarie per farla.

La stessa tecnologia consente di produrre più velocemente e, soprattutto, di studiare di più, formulare ipotesi, confrontare precedenti e mettere alla prova le proprie convinzioni. Se cambia il servizio, devono cambiare le competenze di chi lo presta.

Il mercato professionale sta cambiando

Alla trasformazione tecnologica si sovrappone il consolidamento dei servizi professionali. Per decenni una parte importante della professione in Italia si è sviluppata attorno al piccolo studio costruito sulla figura del titolare. È stato un modello efficace, che ha garantito prossimità, fiducia personale e conoscenza profonda del cliente, ma presenta limiti evidenti: il micro-studio fatica a sostenere investimenti tecnologici, a sviluppare specializzazioni diverse, a costruire percorsi di crescita per i giovani e a funzionare indipendentemente dal fondatore.

Lo stesso problema si osserva in molte PMI. Un’impresa può essere redditizia, avere ottimi clienti e persone competenti, e conservare tuttavia una parte rilevante del proprio valore concentrata nella persona dell’imprenditore.

Questa vulnerabilità strutturale è il gap di trasferibilità, cioè la quota di valore che non rimane nell’organizzazione quando il fondatore cessa di essere indispensabile.

Vale per un’impresa industriale, per una società di servizi e per uno studio professionale.

Gli investitori se ne sono accorti.

Nel febbraio 2026 Augens Capital, independent sponsor italiano specializzato in operazioni di buy-and-build, ha investito in SRG Associati per costruire una piattaforma scalabile nei servizi professionali: inizialmente amministrativi, contabili, fiscali e del lavoro per le PMI, da estendere nel tempo a finanza agevolata, consulenza ESG e M&A. La tesi di investimento dichiarata richiama il ricambio generazionale, l’avvento delle nuove tecnologie e una tendenza al consolidamento che vede numerosi professionisti associarsi in studi di maggiori dimensioni (Augens Capital, SRG Associati). Aggregare, tuttavia, non significa creare valore automaticamente: la dimensione produce valore solo quando si traduce in maggiore qualità, capacità di investimento, organizzazione e servizio per il cliente.

La boutique professionale aumentata dalla tecnologia

La scala risponde a limiti reali della professione tradizionale, ma comporta a sua volta un rischio organizzativo: quando un’organizzazione cresce molto, soprattutto per acquisizioni successive, deve evitare che industrializzazione significhi standardizzazione e che maggiore efficienza comporti maggiore distanza dal cliente. Nelle grandi società di consulenza accade non di rado che tra il professionista senior, che costruisce la relazione, e le persone che svolgono concretamente gran parte dell’attività vi sia una distanza considerevole.

L’alternativa, quindi, non è scegliere tra piccolo e grande. Può emergere una terza configurazione, la boutique professionale aumentata dalla tecnologia:

una struttura abbastanza organizzata da possedere metodo, specializzazione, cultura del dato e capacità di investimento, e abbastanza compatta da mantenere il rapporto diretto con il cliente, la responsabilità personale dei professionisti senior e una forte personalizzazione del servizio. In questo contesto l’intelligenza artificiale ha una funzione diversa dalla riduzione dei tempi: consente a una boutique di svolgere attività che fino a pochi anni fa richiedevano organizzazioni molto più grandi, come analizzare quantità maggiori di informazioni, costruire rapidamente scenari, strutturare basi informative interne, confrontare operazioni, rendere accessibile il know-how dello studio, automatizzare attività ripetitive e ridurre i livelli organizzativi necessari alla produzione. L’obiettivo è impiegare le competenze migliori dove producono più valore.

A questo si aggiunge il tema del perimetro. Le imprese che affrontano una discontinuità strategica raramente hanno un problema riconducibile a una sola disciplina. Una cessione richiede insieme valutazione d’azienda, corporate finance, fiscalità, diritto societario, due diligence, organizzazione e conoscenza del settore; un passaggio generazionale coinvolge governance, valutazione, diritto successorio, fiscalità e, soprattutto, relazioni tra persone; una ristrutturazione richiede ancora competenze diverse. Difficilmente tutte possono essere eccellenti all’interno della stessa struttura, e la questione diventa la capacità di orchestrarle.

Una boutique può disporre di un nucleo stabile e compatto e, intorno a questo, di un perimetro mobile di collaborazioni qualificate, selezionate in funzione del problema. Si tratta di una piattaforma professionale in cui sono definiti metodo, responsabilità, standard qualitativi, modalità di collaborazione e governo della relazione con il cliente, e non di una rete occasionale di indirizzi. Il vantaggio economico è significativo: si riducono i costi fissi necessari per mantenere internamente competenze usate solo occasionalmente, aumenta la possibilità di scegliere lo specialista più adatto al singolo caso e la tecnologia abbatte ulteriormente i costi di coordinamento della rete. Il risultato atteso è un miglioramento del rapporto tra qualità e prezzo, e questo è probabilmente uno dei territori più interessanti su cui sperimentare nuovi modelli professionali nei prossimi anni.

Quattro competenze difficili

Se una parte crescente dell’esecuzione diventa accessibile, restano almeno quattro competenze che la tecnologia può amplificare ma difficilmente creare da sola. Servono all’imprenditore che deve scegliere chi affiancarsi e al giovane che deve decidere quale professionista diventare.

Competenza	Criterio per l’imprenditore	Criterio per il giovane
Contesto	Il consulente conosce il settore, l’azienda e il momento che l’imprenditore sta attraversando.	Il giovane impara a comprendere le imprese, non soltanto a svolgere attività professionali.
Esperienza	Il consulente ha già affrontato problemi analoghi e riconosce comportamenti e dinamiche delle controparti.	Il giovane accede a operazioni reali e a professionisti dai quali imparare.
Alternative	Il consulente costruisce soluzioni migliori e non si limita a spiegare quella che ha davanti.	Il giovane impara a formulare scenari, non soltanto a calcolare ciò che gli viene chiesto.
Responsabilità	Il consulente formula un giudizio e ne risponde professionalmente.	Il giovane si abitua ad assumere la responsabilità delle proprie valutazioni.

Contesto. Comprendere il contesto significa conoscere il settore, l’azienda e il momento che sta attraversando, ed è ciò che consente di leggere una proposta di acquisizione in relazione alla storia dell’impresa e alle intenzioni della controparte, anziché in astratto. Per un giovane vuol dire spingersi oltre l’attività assegnata e individuare il problema di impresa al quale quell’attività risponde.

Esperienza. Chi ha già affrontato problemi analoghi riconosce comportamenti e dinamiche delle controparti: come un acquirente negozia un earn-out, come conduce la due diligence, come reagisce quando emergono rilievi sul prezzo. È un sapere che si acquisisce soltanto partecipando a operazioni reali, ed è la ragione per cui, per un giovane, scegliere lo studio in cui crescere conta quanto scegliere la specializzazione.

Alternative. Il buon consulente non si limita a individuare i problemi nella proposta ricevuta: presenta una possibile struttura, ne affianca altre due e mostra come cambia in ciascuna il rischio per entrambe le parti. L’IA aiuta enormemente a costruire quelle alternative, ma occorre sapere quali valga la pena costruire. Per un giovane significa esercitarsi a formulare scenari, anziché soltanto a calcolare ciò che gli viene chiesto.

Responsabilità. Il consulente formula un giudizio e ne risponde professionalmente; il giovane vi si prepara assumendosi, progressivamente, la responsabilità delle proprie valutazioni.

Il casello e il Telepass

Una parte ancora rilevante dell’attività degli studi professionali consiste nell’intermediazione informativa e documentale tra impresa e amministrazione, e la tecnologia ne riduce progressivamente il valore economico.

L’immagine è quella del casello autostradale: l’addetto allo sportello può diventare ogni anno più veloce ed efficiente, ma accanto a lui il Telepass ha eliminato lo sportello. Svolgere più rapidamente un’attività che la tecnologia rende superflua non è una strategia sostenibile, e la via d’uscita non consiste nell’aprire una corsia più veloce, bensì nell’individuare quali problemi restano difficili.

Tornano così elementi molto antichi della professione, cioè professionalità, giudizio, relazione e fiducia, tanto più importanti quanto più aumenta la quantità di informazioni disponibili.

Un imprenditore che deve vendere l’azienda, aprire il capitale, affrontare una crisi o decidere come trasferirla ai figli non ha bisogno soltanto di una risposta tecnicamente corretta. Ha bisogno di un interlocutore che lo aiuti a esplorare un territorio spesso sconosciuto, a individuare alternative, a comprenderne le conseguenze e infine a decidere.

Tornare a fare cose difficili

La trasformazione in corso può essere letta con un certo ottimismo. L’intelligenza artificiale non rende la professione meno interessante: la costringe a diventarlo o, se si preferisce, a riscoprire se stessa.

Il piccolo studio centrato sugli adempimenti dovrà evolvere; le grandi piattaforme dovranno dimostrare che la scala convive con qualità, indipendenza di giudizio e vicinanza al cliente; le boutique avranno l’opportunità di utilizzare tecnologia, specializzazione e reti professionali per raggiungere capacità fino a ieri riservate a organizzazioni molto più grandi, senza replicarne struttura, costi e livelli gerarchici. La tecnologia, da sola, non garantisce nessuno di questi esiti: servono competenze, organizzazione e studio continuo.

Per gli imprenditori significa scegliere i consulenti in base alla qualità delle persone, al metodo che utilizzano e alla capacità di costruire alternative, e non in base al numero di professionisti che possono sedere attorno a un tavolo. Per i giovani significa prepararsi a diventare molto bravi per meglio comprendere imprese, persone e problemi complessi.

Dobbiamo tornare a fare cose difficili, perché è lì che continueranno a incontrarsi valore economico e valore professionale.

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Questo post è stato scritto con l’assistenza dell’intelligenza artificiale. Le idee, le posizioni e il ragionamento sono dell’Autore.

Il testo è stato sottoposto a revisione ma potrebbe contenere imprecisioni o errori. Vi ringrazio fin da ora per eventuali segnalazioni.