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Perché i licenziamenti non sono (solo) colpa della AI

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Perché i licenziamenti non sono (solo) colpa dell’AI

L’intelligenza artificiale sta rendendo insostenibili modelli organizzativi che avevano smesso da tempo di evolvere.

Negli ultimi mesi, alcune grandi organizzazioni attive nella consulenza strategica e nell’innovazione hanno annunciato riduzioni di personale motivate, almeno formalmente, dall’incapacità di una parte della forza lavoro di “reinventarsi” alla luce dell’introduzione dell’intelligenza artificiale. La notizia ha alimentato un dibattito acceso: l’AI sta davvero sostituendo le persone, oppure stiamo assistendo a un fenomeno più complesso, in cui la tecnologia diventa il catalizzatore – e talvolta l’alibi – di trasformazioni organizzative già in atto?

La risposta, come spesso accade, è meno lineare di quanto la narrazione dominante lasci intendere.

 

Qualcuno si domanderà il perchè di queste riflessioni nel sito di uno Studio che si occupa di valutazione di azienda

Negli ultimi anni la valutazione d’azienda si è progressivamente allontanata da una lettura meramente storica dei numeri per diventare, sempre più, un esercizio prospettico sulla capacità di un’organizzazione di adattarsi al cambiamento. L’introduzione dell’intelligenza artificiale non è solo una variabile tecnologica, ma un fattore che ridefinisce modelli di business, ruoli chiave, catene del valore e, in ultima analisi, la sostenibilità dei flussi di cassa futuri. È per questa ragione che un esperto di valutazione non può limitarsi a osservare l’AI come un tema operativo o di efficienza: comprenderne l’impatto organizzativo e strategico è oggi essenziale per distinguere tra imprese che stanno semplicemente riducendo costi e imprese che stanno costruendo un vantaggio competitivo difendibile nel tempo.

Quando l’innovazione mette in crisi chi la vende

Per organizzazioni che fondano la propria proposta di valore sulla capacità di accompagnare i clienti nella trasformazione digitale e strategica, dichiarare l’impossibilità di riqualificare una parte significativa del proprio capitale umano solleva una questione delicata di coerenza strategica.

Non si tratta solo di un problema operativo o di risorse umane. È una questione di credibilità del modello. Se l’innovazione viene proposta come un percorso governabile, progressivo e adattivo per i clienti, diventa inevitabile chiedersi perché lo stesso principio non sia applicabile all’interno dell’organizzazione che la promuove.

Il punto critico, tuttavia, non è la formazione in sé. Molte imprese hanno investito in programmi strutturati di upskilling sull’AI, spesso su larga scala. Il vero limite emerge quando la formazione resta un’iniziativa separata dal lavoro quotidiano: corsi, certificazioni e piattaforme di e-learning non sono sufficienti se non si accompagnano a una rifondazione dei processi, dei ruoli e dei meccanismi di creazione del valore.

L’intelligenza artificiale non richiede semplicemente nuove competenze. Richiede nuove architetture organizzative.

I licenziamenti sono davvero causati dall’AI?

Attribuire i licenziamenti all’introduzione dell’AI è una semplificazione rassicurante, ma fuorviante. Nella maggior parte dei casi, siamo di fronte a una convergenza di fattori:

  1. Compressione dei margini nei servizi professionali tradizionali, dove il valore era storicamente legato al tempo-uomo.
  2. Riduzione della domanda per attività standardizzate e ripetitive, oggi facilmente supportate o sostituite da strumenti di AI.
  3. Ripensamento del modello economico, con una crescente difficoltà a sostenere strutture piramidali basate su grandi volumi di risorse junior.
  4. Riposizionamento strategico dell’offerta, verso servizi a maggiore contenuto decisionale, relazionale e di governance.

In questo contesto, l’AI diventa il fattore abilitante che rende visibile ciò che era già latente: un mismatch tra struttura organizzativa, modello di business e mercato di riferimento.

Più che di “posti di lavoro distrutti dalla tecnologia”, sarebbe più corretto parlare di ruoli che perdono rilevanza economica all’interno di modelli superati.

L’impatto dell’AI va oltre l’efficienza interna

Una delle letture più riduttive dell’intelligenza artificiale è quella che la considera esclusivamente uno strumento di efficienza interna, destinato a ridurre costi e organici. In realtà, l’impatto più profondo si manifesta lungo l’intera catena del valore, sia a monte sia a valle dell’organizzazione.

L’impatto più profondo si manifesta lungo l’intera catena del valore, sia a monte sia a valle dell’organizzazione.

Dal lato dei clienti, l’AI sta rendendo economicamente sostenibile l’internalizzazione di attività che in passato venivano esternalizzate: analisi preliminari, ricerche di mercato, modellazione finanziaria di base, produzione di documentazione. Questo riduce la domanda di servizi consulenziali “di esecuzione” e aumenta l’aspettativa di contributi a più alto valore aggiunto.

Dal lato dei fornitori e dei partner, emergono nuovi equilibri: chi controlla i dati, i modelli e la capacità di integrarli nei processi decisionali acquisisce un potere sproporzionato rispetto a chi fornisce mera capacità operativa.

Il risultato è una polarizzazione del valore: meno spazio per i ruoli intermedi, maggiore rilevanza per chi sa progettare, orchestrare e governare sistemi complessi uomo–macchina.

Il vero tema: trasformazione, non formazione

Il dibattito pubblico tende a concentrarsi sulla “riqualificazione” delle persone. Ma la questione centrale è un’altra: sono le organizzazioni pronte a trasformarsi davvero?

L’AI mette in crisi tre pilastri impliciti dei modelli tradizionali:

  • la piramide organizzativa, fondata su una progressione lineare di competenze;
  • il pricing basato sul tempo, che lega il valore alle ore lavorate;
  • la separazione netta tra chi pensa e chi esegue.

In questo senso, l’intelligenza artificiale non è solo una tecnologia, ma uno stress test organizzativo. Rivela rigidità, inefficienze e incoerenze che erano sostenibili finché il mercato le finanziava.

L’intelligenza artificiale non è solo una tecnologia, ma uno stress test organizzativo. Rivela rigidità, inefficienze e incoerenze che erano sostenibili finché il mercato le finanziava.

Un’opportunità mascherata da crisi

Paradossalmente, questa fase apre spazi significativi proprio per strutture più piccole, specialistiche e agili. La riduzione delle barriere tecnologiche consente a team altamente qualificati di competere su nicchie ad alto valore, offrendo contributi mirati su strategia, governance, valutazione delle decisioni e gestione del rischio.

Il vantaggio competitivo non risiederà nella capacità di “fare di più con meno persone”, ma nella capacità di fare cose diverse, che l’AI da sola non è in grado di fare: interpretare contesti, assumere responsabilità, integrare visioni e prendere decisioni in condizioni di incertezza radicale.

Conclusione

L’intelligenza artificiale non sta licenziando le persone. Sta rendendo insostenibili modelli organizzativi che avevano smesso da tempo di evolvere.

L’intelligenza artificiale sta rendendo insostenibili modelli organizzativi che avevano smesso da tempo di evolvere.

Le imprese che sapranno attraversare questa fase non saranno quelle che investiranno di più in tecnologia o in formazione formale, ma quelle capaci di ridisegnare il proprio modo di creare valore, riallineando strategia, struttura e capitale umano.

L’intelligenza artificiale sta rendendo insostenibili modelli organizzativi che avevano smesso da tempo di evolvere. Share on X

In definitiva, l’AI non pone una domanda tecnologica, ma una domanda manageriale: che tipo di organizzazione vogliamo essere in un mondo in cui l’esecuzione non è più il fattore scarso?

L’AI non pone una domanda tecnologica, ma una domanda manageriale: che tipo di organizzazione vogliamo essere in un mondo in cui l’esecuzione non è più il fattore scarso? #AI #intelligenzaartificiale #innovazione #businessmodel #restartup Share on X

 

PANATO | Dottori Commercialisti è una boutique indipendente di consulenza tributaria e societaria che aiuta le imprese a governare e accelerare la crescita, grazie a competenze maturate negli ambiti della valutazione d’azienda e della pianificazione fiscale.

I nostri clienti sono PMI e gruppi di imprese dinamiche che sanno cogliere la sfida del cambiamento e contribuire alla crescita, anche culturale, del sistema economico. Operano prevalentemente nei settori dell’industria e dei servizi innovativi ad alto valore aggiunto.

Siamo un interlocutore riconosciuto del mondo dell’innovazione e supportiamo imprese, anche quotate, nei momenti di cambiamento strategico (ingresso nuovi investitori, ridefinizione del modello di business, operazioni straordinarie, M&A, risanamento, ecc) e familiare (passaggio generazionale). Le competenze acquisite nei diversi ambiti delle operazioni straordinarie ci consentono di affrontare le operazioni di risanamento valutandone appieno la complessità e la sostenibilità di lungo periodo.

Il nostro è un ambiente giovane, dinamico ed ottimista con molte occasioni per crescere, imparare, fare esperienza e avere un grande impatto. Per garantire l’alta qualità dei nostri servizi, affianchiamo all’attività professionale quella editoriale ed accademica.

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Sarà davvero disruptive?

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Sarà davvero disruptive?

Una riflessione sull’impatto dell’intelligenza artificiale sul modello di business

Da tempo ci interroghiamo sull’impatto della Intelligenza Artificiale sulla nostra professione e sul modello di business dei nostri clienti.
La rete spesso si divide tra i due opposti fanatismi, tra gli ottimisti ad oltranza ed i pessimisti disperati. Due approcci poco utili.
Oggi ospitiamo la riflessione “MA ALLA FINE SARÀ DISRUPTIVE O DI SOSTEGNO?” di un amico che ci è parsa particolarmente interessante per le conclusioni (che restano per definizione mutabili all’evolversi della tecnologia) ma soprattutto per l’approccio, il metodo e le domande che si e ci pone.
♦ Stefano Schiavo è fondatore e partner di Sharazad Consulting, azienda specializzata in marketing strategico e innovazione aziendale.

Tecnologia disruptive

Ce l’ha insegnato Clayton Christensen. Non basta che una tecnologia sia radicalmente innovativa per sconvolgere l’economia. Perché anche se introduce qualcosa di completamente nuovo, non è detto che spiazzi i modelli di business delle aziende leader… In quel caso anzi la tecnologia sostiene il loro business aumentando ancora di più il loro vantaggio sugli altri. Una tecnologia che riesce a modificare gli equilibri di mercato viene chiamata invece disruptive. La domanda che nasce e che si pone ARK Invest è se l’AI sia davvero disruptive o se sarà fagocitata dalle Tech. Vediamo la risposta…
Ark ha rilevato che il costo per operare modelli AI di pari qualità si dimezza ogni quattro mesi, rispetto ai 18-24 mesi previsti dalla legge di Moore per i semiconduttori. Questo significa che ciò che richiedeva un decennio per essere sviluppato in passato, ora può avvenire in meno di due anni. Un esempio chiave è la previsione che modelli avanzati come GPT-4 potranno essere eseguiti su smartphone di fascia alta entro il 2026, mentre nel 2020, per raggiungere lo stesso risultato, sarebbe stato necessario un supercomputer da 6 miliardi di dollari.

I tre criteri fondamentali

Una tecnologia è considerata “disruptive” se soddisfa tre criteri fondamentali:
  1. presenta una forte riduzione dei costi che migliora le prestazioni senza costi aggiuntivi
  2. taglia trasversalmente diversi settori e penetra in nuovi mercati spesso ignorati o sottovalutati dagli incumbent
  3. diventa una piattaforma per ulteriori innovazioni.
Beh… L’AI risponde a ciascuno di questi criteri!
  1. Riduzione dei costi. L’AI sta calando nei costi più velocemente di qualsiasi altra tecnologia nella storia. Il costo di inferenza per modelli AI come GPT-4, che è calato di più del 90% tra il 2020 e il 2023, e si prevede che questa tendenza continui per tutto il decennio. Nel 2020, addestrare un modello GPT-4 avrebbe richiesto circa 100 milioni di dollari; oggi, questo costo si è ridotto a poche frazioni di quella cifra. Questi cali rendono obsoleto il classico modello di business degli incumbent, che premia strategie a breve termine, poiché i concorrenti con meno risorse possono innovare a costi molto inferiori.
  2. Attraversa i settori. L’AI non è confinata al settore tecnologico. Sta già trasformando la sanità, la finanza, la manifattura e persino l’intrattenimento. Ad esempio, nella sanità, il 7% di tutte le ricerche su Google è legato a temi sanitari. L’AI sta già superando l’uomo in alcune competenze: i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) hanno superato gli esami di licenza medica e aziende come Tempus Health stanno integrando l’AI per rispondere in modo più accurato e personalizzato alle domande dei pazienti, mettendo in discussione il dominio di “Dr. Google”. Nel settore finanziario, le aziende stanno implementando agenti AI per offrire consulenze su misura e gestire i portafogli, rappresentando una sfida diretta agli istituti bancari tradizionali.
  3. Piattaforma per innovazione. L’AI non solo è una tecnologia disruptive di per sé, ma sta diventando una piattaforma per una gamma sempre più ampia di innovazioni. Ad esempio, Tesla sta utilizzando l’AI per trasformare il settore automobilistico con la sua flotta di robotaxi. Secondo le previsioni, i veicoli Tesla produrranno più di 300 quadrilioni di token di dati entro la fine del decennio, dati che non solo permetteranno il miglioramento dei sistemi di guida autonoma, ma anche lo sviluppo di robot umanoidi per servizi fisici e digitali. Inoltre, il numero di aziende che menziona l’AI durante le chiamate sugli utili è aumentato drasticamente, con il 25% delle aziende che ne parla attivamente nel 2024, rispetto al 10% di qualche anno fa.

La strategia del “first follower”.

Queste le evidenze. l giganti tecnologici come Google e Apple sembrano però aver adottato una strategia di attesa, lasciando alle startup il compito di dimostrare la fattibilità dei nuovi modelli di business prima di intervenire. Google ha lanciato un grande modello di linguaggio solo tre anni dopo OpenAI, e Apple, pur integrando l’AI nei suoi prodotti, è rimasta indietro rispetto a concorrenti come Meta e Anthropic.
“Questo ritardo potrebbe sembrare una strategia valida, ma il rapido calo dei costi dell’AI e l’evoluzione accelerata della tecnologia” rendono sempre meno efficace la strategia del “first follower”. Per esempio, ARK Invest ha rilevato che nel 2023 i modelli di Google erano mediamente il 46% più costosi rispetto a quelli di OpenAI, a parità di prestazioni.
Quindi , l’AI sarà veramente disruptive per i leader di mercato? A prima vista, la risposta sembra no: con il loro accesso a dati, distribuzione e risorse finanziarie, i colossi tecnologici come Google e Apple sembrano ben posizionati per mantenere il loro dominio. Però la natura stessa delle tecnologie disruptive racconta una storia diversa.
L’AI non è solo una tecnologia che riduce i costi o migliora la performance, ma una piattaforma che genera innovazioni e nuove opportunità. Nel 2024, oltre il 40% dei finanziamenti di venture capital negli Stati Uniti è stato destinato a startup AI, il che dimostra l’enorme fiducia nel potenziale disruptive dell’AI. Se i leader del mercato non riescono a capitalizzare su questa rivoluzione tecnologica, potrebbero vedere emergere nuovi concorrenti più agili e innovativi che cambieranno definitivamente il panorama del settore.

Linee guida sulla AI per le PMI.

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Linee guida sulla AI per le PMI

Linee guida di Assolombarda per le Imprese sull’approccio all’Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente trasformando il panorama delle piccole e medie imprese (PMI), offrendo nuove opportunità per migliorare l’efficienza operativa, sviluppare prodotti innovativi e accedere a nuovi mercati. Le “Linee guida sulla AI per le PMI“ rappresentano un contributo significativo per supportare queste imprese nel loro percorso di adozione dell’AI. Il documento fornisce una panoramica completa delle tecnologie AI, delle loro applicazioni pratiche e delle sfide connesse, accompagnata da raccomandazioni pratiche per l’implementazione e la gestione di soluzioni AI.

Linee guida di Assolombarda per le Imprese sull’approccio all’Intelligenza Artificiale Share on X

Contenuti del Documento

Il documento esplora diversi aspetti dell’AI, includendo machine learning, reti neurali artificiali e intelligenza artificiale generativa, evidenziando come queste tecnologie possano essere applicate a varie funzioni aziendali quali operations, gestione degli asset, servizi finanziari, logistica, marketing e vendite.

La guida è arricchita da un glossario dei principali concetti legati all’AI, permettendo alle figure aziendali di acquisire familiarità con il linguaggio e le nozioni fondamentali.

Vantaggi e Limiti delle Soluzioni AI

Uno degli aspetti chiave trattati è la scelta tra soluzioni “off the shelf” e implementazioni in-house. Vengono discussi i vantaggi e i limiti di entrambe le opzioni, nonché le preoccupazioni e i rischi associati all’AI, come i bias nei dati, la privacy e la regolamentazione, e l’impatto sociale dell’AI.

Questi aspetti sono cruciali per aiutare le PMI a prendere decisioni informate sulla strategia di adozione dell’AI più adatta alle loro esigenze.

Testimonianze Aziendali

Il documento è ulteriormente valorizzato dalle testimonianze di dieci aziende che stanno implementando attivamente soluzioni AI. Queste testimonianze offrono uno sguardo pratico sui benefici ottenuti, le sfide affrontate e le lezioni apprese durante il processo di adozione dell’AI.

Questo approccio empirico fornisce un quadro realistico e applicabile delle diverse fasi e condizioni di utilizzo dell’AI nelle PMI.

Sintesi del Capitolo 12: Linee Guida sull’AI per le PMI

Il Capitolo 12 è dedicato alle “Linee guida sulla AI per le PMI“ per le PMI che intendono integrare l’AI nei loro processi aziendali. Questo capitolo fornisce un percorso dettagliato e strategico per l’adozione dell’AI, suddiviso in fasi chiave:

1. Tracciare un Percorso

L’integrazione dell’AI richiede un piano strategico ben delineato. Il primo passo è individuare le esigenze aziendali, identificando i processi che possono trarre maggior beneficio dall’AI. Questo permette di orientare il processo di implementazione in modo mirato e efficace.

2. Definire gli Obiettivi

Chiarire gli obiettivi desiderati con l’implementazione dell’AI è fondamentale. Questo aiuta a concentrare gli sforzi in modo mirato, garantendo che le risorse siano utilizzate efficacemente per raggiungere i risultati attesi..

3. Valutare le Risorse

È essenziale valutare accuratamente le risorse necessarie, sia in termini di budget che di personale. Questo include l’acquisizione di software e hardware, la formazione del personale e, se necessario, la collaborazione con consulenti esterni​.

4. Selezionare le Tecnologie

La selezione delle tecnologie appropriate è un passaggio critico. Le tecnologie scelte devono essere in linea con gli obiettivi prefissati e le risorse disponibili, per assicurare un’implementazione efficace e sostenibile​.

5. Sviluppo Graduale

Strutturare l’implementazione dell’AI in fasi permette di ridurre i rischi e misurare i risultati progressivamente. Iniziare con progetti pilota o piccole implementazioni facilita l’acquisizione di esperienza e la riduzione dei rischi​.

6. Monitoraggio Continuo

Implementare un sistema di monitoraggio continuo dei risultati è fondamentale per garantire il successo a lungo termine. Questo consente di apportare modifiche basate sui dati raccolti e migliorare continuamente le soluzioni AI implementate​.

Per approfondire

Le “Linee guida sulla AI per le PMI“ rappresentano un documento fondamentale per le piccole e medie imprese che intendono sfruttare le potenzialità dell’intelligenza artificiale. Offrendo un percorso dettagliato e pragmatico, supportato da casi di studio reali e testimonianze dirette, il documento fornisce un quadro completo delle opportunità e delle sfide connesse all’adozione dell’AI, rendendolo uno strumento essenziale per qualsiasi PMI che desideri intraprendere un percorso di innovazione tecnologica.

 

L’AI nella Rivoluzione del Settore Finanziario

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L’AI nella Rivoluzione del Settore Finanziario

Verso un Nuovo Paradigma di Differenziazione e Efficienza (riflettendo sull’ADVISORY)

La crescente integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nel settore finanziario sta trasformando radicalmente i processi di investimento e la valutazione aziendale. Tuttavia, il vero valore dell’AI non risiede semplicemente nell’ottimizzazione dei processi o nell’efficienza operativa. Al contrario, il vantaggio competitivo si otterrà dalla capacità di riconfigurare servizi, modelli di business e persino interi settori.

Questo articolo vuole rappresentare il canovaccio di un prossimo incontro del nostro Gruppo di Studio ( parteciperanno il team P|DC ed i professionisti degli studi con cui collaboriamo) che successivamente sarà riproposto a clienti ed amici interessati allargando le considerazioni a più settori.

Riprendiamo alcune considerazioni sugli impatti dell’AI sul settore finanziario ben sintetizzate in un quaderno AIFI, per allargarle al mondo della consulenza.

Uno degli imperativi dei prossimi mesi sarà sperimentare e rassicurare.

Sperimentare perché per testare soluzioni ed affidabilità bisogna giocarci un po’ (molte soluzioni sono ancora acerbe ma miglioreranno velocemente), rassicurare perché l’AI può spaventare le persone (non sempre viene fatta una comunicazione corretta, spesso terrorizzare fa rima con vendere). Noi siamo invece convinti che saranno proprio le persone a fare la differenza. Bisognerà, come diciamo sempre, tornare a fare cose difficili.

Vedo molti vantaggi e personalmente sono ottimista nonostante non sottovaluti i rischi (soprattutto a dire il vero legati alla sfera politica ed alla manipolazione dell’informazione e dell’opinione pubblica).

L”immagine di copertina è stata creata con l’AI. 

La Rivoluzione dell’AI nel Private Equity

Un esempio emblematico di questa rivoluzione è rappresentato da un fondo di private equity americano all’avanguardia nell’uso di strumenti quantitativi e dell’AI. Questo fondo contatta i target avendo già completato una due diligence dettagliata, basata sull’analisi di tutti i dati pubblici disponibili, inclusi social media, internet e sentiment analysis. Tale approccio ribalta la dinamica tradizionale in cui la start-up fa outreach e la due diligence segue un primo colloquio. In questo scenario, l’intero processo di verifica e investimento viene snellito e accelerato, oltre ad essere quasi interamente basato su dati provenienti da fonti disparate.

Integrazione tra AI e Competenze Umane

Una delle lezioni più evidenti di questa evoluzione è l’importanza di una profonda integrazione tra competenza umana e capacità dell’AI. Sebbene gli algoritmi AI offrano analisi e previsioni avanzate, la supervisione umana rimane cruciale per interpretare i risultati in contesti complessi e per prendere decisioni strategiche. Questo equilibrio tra intuizione umana e precisione algoritmica è fondamentale per massimizzare i benefici dell’AI nel settore finanziario.

Siamo convinti che saranno proprio le persone a fare la differenza. Share on X

Dati di Qualità: il Cuore dell’AI

Per sviluppare modelli AI efficaci, le aziende devono assicurarsi di avere accesso a dati accurati, pertinenti e in quantità sufficiente. Ciò implica spesso un lavoro preliminare di pulizia e organizzazione dei dati, oltre alla creazione di processi per la raccolta e l’analisi continua dei dati. La qualità e la quantità dei dati alimentano le capacità di previsione dell’AI, rendendo essenziale un impegno costante nella raccolta e pulizia dei dati, nonché nella valutazione della loro rilevanza.

Differenziazione e Protezione dell’Unicità

L’AI porta con sé il rischio della mercificazione dell’offerta di un’impresa, riducendone il valore anziché amplificandolo. Pertanto, è fondamentale per le aziende che impiegano l’AI definire il “core” dei propri prodotti e servizi, mantenendo e proteggendo l’unicità della propria offerta nel tempo. Questo richiede un’evoluzione continua verso un livello di servizio sempre più proprietario ed eccellente.

Il Premium price non arriverà dall’ ottimizzazione dei processi e dall’efficienza (tutti dispongono o disporranno di AI) ma dalla capacità di riconfigurare il servizio, il modello, addirittura il settore Share on X

AI nella Consulenza Finanziaria: Un Caso di Successo

Un altro esempio di successo si trova nell’ambito della consulenza finanziaria, dove i cosiddetti “robot advisor” basati su AI forniscono raccomandazioni di investimento personalizzate a costi significativamente inferiori rispetto ai consulenti tradizionali. Questo dimostra come l’AI possa democratizzare l’accesso ai servizi finanziari, pur mantenendo un alto livello di personalizzazione e qualità.

L’analisi dei dati, la personalizzazione dei servizi e l’ottimizzazione dei processi

L’AI sta rivoluzionando il mondo della consulenza e dell’M&A Advisory, offrendo strumenti avanzati per l’analisi dei dati, la personalizzazione dei servizi e l’ottimizzazione dei processi. Le aziende che sapranno integrare efficacemente l’AI nelle loro operazioni avranno un vantaggio competitivo significativo, potendo offrire servizi più efficienti, accurati e personalizzati.

Aspetto Descrizione
Due Diligence Analisi preventiva tramite AI (dati pubblici)
Analisi Predittiva Previsioni basate su dati storici e attuali
Personalizzazione Raccomandazioni su misura per i clienti
Efficienza Operativa Automazione di compiti ripetitivi
Trasparenza Decisioni basate su dati concreti

La Sfida della Democratizzazione dell’AI

Nonostante i benefici potenziali, esistono ancora dubbi sulla capacità dell’AI di democratizzare realmente il settore finanziario. I grandi fondi, che dispongono di più strumenti e dati, avranno modelli educati a prendere decisioni migliori su investimenti e valutazioni. Di conseguenza, i benefici dell’AI potrebbero concentrarsi sui fondi di private equity o venture capital, piuttosto che diffondersi uniformemente nel mercato. Lo stesso potrebbe accadere nel mondo della consulenza. L’analisi della base informativa pubblica (dati disponibili) a basso costo potrebbe però suggerire nuovi e più interessanti modelli di business rendendo competitive le boutique.

Conclusione

L’AI sta trasformando il dialogo tra start-up e imprese, rendendolo più basato sui fatti e trasparente. L’AI funge da acceleratore di analisi e suggeritore di azioni, supportando la crescita delle start-up attraverso varie fasi fino a diventare PMI o aziende quotate. Tuttavia, il successo nell’implementazione dell’AI richiede una chiara comprensione di come questa tecnologia possa supportare e potenziare la visione e la strategia di business, nonché un equilibrio tra competenza umana e capacità algoritmica.

Tabella: Vantaggi e Sfide dell’Implementazione dell’AI nel Settore Finanziario

Vantaggi Sfide
Ottimizzazione e accelerazione dei processi Privacy, qualità e quantità dei dati
Raccomandazioni personalizzate e a basso costo Rischio di mercificazione dell’offerta
Analisi avanzate e previsione Necessità di supervisione umana (fare la differenza)
Democratizzazione dei servizi finanziari Concentrazione dei benefici sui grandi fondi (se non cambi il modello di business)

Per approfondire

 Quaderno AIFI: Intelligenza artificiale: scienza del fare impresa e finanza

L’impatto della AI sulla valutazione d’azienda

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L’impatto della AI sulla valutazione d’azienda

Riflessioni sull’impatto della tecnologia sulla valutazione d’azienda e più in generale sulla libera professione. Vincerà l’A-Team o il più strutturato esercito napoleonico?

In un recente articolo postato su Linkedin, Ascanio Salvidio, ha reso pubbliche alcune sue riflessioni sull’impatto della AI sulla valutazione d’azienda invitando i colleghi a contribuire al dibattito.

Raccolgo quindi passaggio di testimone in questa ideale staffetta sia per la stima che nutro per il professionista sia per la lucidità dell’analisi che ci ha sottoposto.

Analisi che condivido e che mi consente di tornare su un tema a me caro a prescindere dalla tecnologia che accelera (quantomeno in un orizzonte di breve) ma non modifica, a mio parere, le sfide che la valutazione d’azienda si trova e troverà. Per quanto riguarda il medio periodo gli scenari si fanno più complessi ma ne tratterò parzialmente nelle conclusioni di questa breve analisi.

Riflessioni sull'impatto della tecnologia sulla valutazione d'azienda e più in generale sulla libera professione. Vincerà l'A-Team o il più strutturato esercito napoleonico? Share on X

L’impatto della AI sulla valutazione d’azienda

Riporto un breve estratto del testo in cui Salvidio ci prospetta due scenari opposti, entrambi plausibili e probabilmente entrambi corretti.

Dirò di più, probabilmente si verificheranno entrambi o forse si stanno già verificando.

Come avverrà per tutti i servizi professionali di qualsiasi genere, l’utilizzazione degli strumenti offerti dall’AI porterà a mutamenti assai significativi dell’attività di valutazione aziendale. Tali sviluppi avverranno in tempi relativamente brevi (pochi anni, forse non più di 5 da oggi)

Si possono immaginare due scenari opposti:

il primo, pessimistico, vede la uscita dal mercato di una parte consistente dei professionisti che si occupano, oggi, di valutazioni aziendali, quale conseguenza non tanto dell’automazione dei procedimenti di stima, quanto della forte riduzione dei prezzi al cliente finale. L’attività dei professionisti che rimarranno sulla scena consisterà nella supervisione e nel perfezionamento continuo dei procedimenti di valutazione, nonché nell’intervento nei casi di carattere patologico, nei quali l’expertise personale resterà sempre un elemento imprescindibile (ad esempio, nel caso di liti giudiziarie, frodi, etc.);

il secondo, ottimistico, è connesso alle molte opportunità professionali derivanti dai benefici per il mercato dei capitali derivante dalle applicazioni basate sull’AI nel campo delle valutazioni. Si può ragionevolmente ritenere che al moltiplicarsi delle valutazioni, corrisponderà una maggiore domanda di capacità professionale di comprenderne criticamente i risultati e di trarre dagli stessi indicazioni per il miglioramento della performance aziendale e per le strategie imprenditoriali.

Bini ed il rischio di banalizzare la valutazione d’azienda

Peraltro già nel primo articolo della rivista “La valutazione delle Aziende” (articolo più e più volte citato in questo blog) scritto dal Professor Bini si parla del rischio di banalizzare la valutazione d’azienda. Questo rischio emerge chiaramente nella parte conclusiva dell’editoriale, dove si sottolinea come l’evoluzione delle tecniche valutative abbia portato a un progressivo allontanamento dall’analisi fondamentale e all’adozione di modelli e formule che possono dare un falso senso di precisione alla valutazione.

Estratti Rilevanti

Progressivo Allontanamento dall’Analisi Fondamentale: “Si va diffondendo la consapevolezza che dopo un periodo nel quale le valutazioni si sono allontanate dall’analisi fondamentale, ora il pendolo si muova nella direzione opposta e richieda nuovamente agli esperti di valutazione di adottare un approccio di natura fondamentale, ma in contesti nuovi e più complessi, dove è più difficile disporre di solidi riferimenti cui ancorarsi”​​.

Critica alla Presunta Precisione delle Formule: “Le formule, i modelli e più in generale le tecniche non solo non sono sufficienti a garantire la qualità delle valutazioni, ma finiscono anche con il trasmettere una falsa idea di precisione della valutazione”​​.

Importanza del Processo Valutativo: “La professionalità dell’esperto di valutazione assume maggiore importanza rispetto al passato perché è il processo valutativo e non la formula o il modello o la tecnica a garantire della qualità della valutazione”​​.

Il Professor Bini nell’articolo evidenzia come l’uso indiscriminato e poco critico di tecniche standardizzate (es. moltiplicatori ma non solo) possa portare a una banalizzazione della valutazione, trasmettendo una falsa idea di precisione e distogliendo l’attenzione dalla complessità intrinseca del processo valutativo. Questo può ridurre la qualità complessiva delle valutazioni e aumentare il rischio di errori significativi. Egli propone un ritorno a un approccio basato su un’analisi fondamentale rigorosa, capace di tenere conto delle specificità e delle dinamiche competitive dell’azienda oggetto di valutazione.

Tecnologia abilitante o semplice acceleratore?

Non voglio certo banalizzare a mia volta l’impatto che l’intelligenza artificiale avrà nella nostra professione. Mi piace però inserirla in quella che è una tendenza che il mercato sconta da tempo.

Lo stesso OIV nacque, quasi 10 anni fa, per migliorare la qualità delle valutazioni in Italia.

Ricordo l’intervento divertito di un imprenditore durante un mio webinar di qualche anno fa: “Che cosa è la valutazione? In fondo è litigare con la controparte per trovare quel numero da moltiplicare per l’ebitda”.

Il mercato tende per sua natura a livellarsi verso il basso e a “banalizzare” le valutazioni soprattutto in periodi caratterizzati da forte disponibilità di liquidità.

A questi periodi però solitamente ne seguono altri di maturità ritrovata perché i numeri non mentono ed i bilanci non sempre danno ragione a valutazioni troppo veloci.

Il delicato rapporto tra strategia e tecnologia

In un suo recente intervento l’amico Stefano Schiavo, studioso ed appassionato di AI, affronta il delicato rapporto tra strategia e tecnologia invitandoci ad essere curiosi, a sperimentare ma a non inseguire l’effetto wow tenendo come bussola la creazione di valore.

La tecnologia, parole di Kentaro Toyama, “è un amplificatore”, ma alla base stanno modelli di business e processi gestionali e operativi che funzionano. […] non si parte dalle offerte dei vendor tecnologici (Microsoft e Salesforce stanno facendo una pressione non da poco), ma dalla valutazione degli obiettivi strategici dell’azienda e dei diversi manager.

E noi da che parte stiamo?

Gli impatti sul breve/medio (accelerazione)

Sono assolutamente convinto che la tecnologia (sia AI o sia altro) cambierà profondamente la nostra professione ma non i suoi capisaldi a cui ci aggrapperemo per resistere ai marosi.

Ci sarà di ausilio sia nell’attività di due diligence, sia nell’analisi strategica, sia nella predisposizione del piano aziendale e della relativa valutazione.

Già oggi abbiamo a disposizione banche dati più performanti, di più facile utilizzo e meno costose rispetto a solo pochi anni fa. Ma siamo ancora agli inizi.

Parallelamente le imprese si trovano ad affrontare discontinuità strategiche sempre più frequenti e a doversi preparare a molteplici scenari non facilmente prevedibili.

Tutto questo richiederà la disponibilità e l’utilizzo di dati interni ed esterni all’azienda con sempre maggiore frequenza e sempre maggiore qualità.

Dove l’esperto valutatore farà la differenza? Come oggi, ma con maggiore intensità, sulla formulazione delle ipotesi e sulla visione di insieme, sulla qualità dell’analisi fondamentale.

Significa che cambierà poco? Assolutamente no.

L’accelerazione sarà fortissima (grande velocità in tempi ridotti) e già possiamo intravedere in un orizzonte di medio periodo l’effetto abilitante di questa tecnologia e l’impatto sul nostro modello di business.

Le vere incognite sul futuro della professione sono prevalentemente due e stranamente sono poco analizzate (preferendo forse inconsciamente rimuovere il problema):

  • La prima (soprattutto in Italia in cui in assenza di libero mercato trionfa l’oligopolio, non a caso le innovazioni oggi nel nostro settore vengono da fornitori non italiani) è data dai costi della tecnologia (software, banche dati, ecc.), dalla disponibilità/qualità dei dati e dai tempi (i fornitori tradizionali non hanno troppa fretta di cambiare modello, per ora). Una rivoluzione democratica, con il trionfo delle boutique, o l’ulteriore rafforzamento delle big four? Quale il modello vincente: l’A-Team o il più strutturato esercito napoleonico? Noi ovviamente puntiamo tutto sulla simpatia e tifiamo per l’A-Team (i più giovani mi perdoneranno i riferimenti ormai troppo datati per essere pienamente compresi ma c’è sempre youtube).
  • La seconda rappresenta una sfida ben più intrigante e riguarda il perimetro delle attività, il chi fa che cosa tra azienda ed esperto (e cosa faremo insieme ed in maniera diversa da oggi). In questo caso sono convinto che l’azienda (destinata a crescere dimensionalmente, magari non molto come ricavi ma in maniera rilevante in termini di potenzialità e strumenti strategici), come è giusto che sia, internalizzerà molto del processo ma che a noi resterà ampio margine per creare valore.
L'impatto della #AI sulla professione: Una rivoluzione democratica, con il trionfo delle boutique, o l'ulteriore rafforzamento delle big four? Share on X

Ridefinire la dimensione minima per competere, in uno strano effetto Gulliver in cui il mercato a seconda del modello che adotteremo ci chiederà di diventare più grandi o più snelli, sarà uno dei temi determinanti per noi e per le nostre imprese.

Certamente non tutto mi è chiaro ma molto di quello che mi aspetto essere il nostro modello in futuro potete leggerlo su “Restartup“. Per questo noi da tempo stiamo utilizzando la cassetta degli attrezzi della valutazione d’azienda per supportare l’imprenditore nelle sue strategie di crescita e di creazione di valore, spostandoci un pò più a monte o un pò più a valle del processo.

Gli impatti sul medio (tecnologia abilitante e trasformativa)

Sulle note delle due variabili evidenziate sopra inizieremo a danzare noi ed i nostri concorrenti, certamente non staranno fermi a guardare!

Concorrenti che prevalentemente temo verranno da fuori i confini della nostra categoria (ma questa è un’altra storia ed è lì, tra cambiamenti dell’impresa e nuovi entranti nel mercato della consulenza, che vedremo l’impatto della AI come tecnologia abilitante in un mix tra advisory, servizi tecnologia e formazione che intravedo ma a cui dedicherò un prossimo articolo).

Affronteremo una tempesta forte ed improvvisa ma sono convinto che il nostro modello snello perché basato su risorse scarse (nella nostra storia, che magari un giorno racconterò se qualcuno fosse interessato, abbiamo sempre fatto di necessità virtù e qualcuno sostiene che proprio dalle risorse scarse nasce l’innovazione), un pò in controtendenza rispetto a quello di società più strutturate, basato: sull’ascolto, sul lavorare insieme (più che sul vendere ore/uomo), sul mettere ordine nelle intuizioni dell’imprenditore (senza imporre soluzioni preconfezionate), ci permetterà di continuare a fare la differenza.

Per continuare a divertirci e fare il nostro lavoro con la passione che ci contraddistingue dovremo cambiare molto e restare curiosi.

PS le immagini sono state create con l’intelligenza artificiale, cercando, mi perdonerete, di sdrammatizzare un pò.

 

 

Se non siete curiosi lasciate perdere

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Se non siete curiosi lasciate perdere

Qualche riflessione a margine di un convegno sull’intelligenza artificiale

Ho partecipato da spettatore ad un piccolo evento riservato su #AI.
Davanti ad una platea selezionata di investitori e giornalisti un’impresa fortemente dinamica ha illustrato i suoi progetti di crescita anche in relazione alla nuova tecnologia, provando a sfatare un po’ di luoghi comuni che in alcuni casi si trasformano in alibi per non fare. In realtà c’è molto da fare e molto si può fare anche in Italia. Lavorando per nicchie di eccellenza.
Provo a sintetizzare qualche spunto a caldo che credo possa interessare ad un platea più vasta e che dovrò approfondire nei prossimi giorni, tempo permettendo.

Alcune riflessioni su persone ed imprese

Alcune riflessioni (anche banali se volete ma mi ha colpito la forza con cui sono emerse oggi):
  1. E’ bello ascoltare persone che hanno studiato.
  2. Per raccogliere prima bisogna seminare, ovvero gestire l’innovazione continua e’ più facile se si sono costruite prima competenze di valore (e se si continua ad investirci).
  3. Deve essere facile per gli altri lavorare con te (effetto mattoncino dei lego). Questo crea un valore enorme (e spesso sottovalutato).
  4. Quando ti viene riconosciuto il ruolo di abilitatore questo diventa un valore agli occhi degli investitori.
  5. Non ne sono del tutto certo ma il punto 3 forse è anche più importante del 4. Devo ragionarci un po’ su.
  6. Quando l’innovazione è molto veloce investire molto in competenze, capex minimo indispensabile se rischia di diventare obsoleto.
  7. Si rafforza la tendenza: meno social più salottino. Cambiano i punti di incontro e le modalità di confronto.
  8. E’ vero che in fondo Ferrari era un “meccanico” ma di certo era molto di più di un meccanico.
  9. Pretendere che innovazione generi subito fatturato porta a domande (certamente legittime) ma spesso mal poste.
  10. L’importante è fare
  11. Bisogna apprezzare la gestione dei tempi con cui affrontare l’innovazione. Non sempre coincidono quelli del business con quelli necessari alla creazione delle competenze. Rallentare a volte non è un male se questo significa fermarsi a studiare e testare. Distinguere tra velocità reale ed apparente.
  12. In un piano di impresa la variabile critica è rappresentata dalle risorse umane. Una volta la crescita dipendeva dai clienti oggi dalla disponibilità di collaboratori di valore (parlo di priorità ovviamente).
  13. Il racconto dell’innovazione spesso è molto diverso dall’innovazione.
  14. L’innovazione nasce dai vincoli e dai limiti.
  15. Le 5 domande ed una provocazione alla base di Restartup (libro) restano ancora estremamente valide (slide ripresa dalla mia ultima lezione in Ca Foscari).

Alcune riflessioni su Intelligenza Artificiale

Come dicevo, il racconto dell’innovazione spesso è molto diverso dall’innovazione. Mi rendo conto che alcuni punti possono restare un po’ criptici nella sintesi.

Più avanti, avendo tempo, proverò ad elaborarli ed esporli in maniera più strutturata.

  • L’importanza della cultura del dato: lo è oggi, domani lo sarà ancora di più. L’impresa che usa con consapevolezza i dati oggi ha un forte vantaggio competitivo, domani questo vantaggio sarà esponenziale.
  • Necessaria la creazione di un ecosistema abilitante. Centralità della consulenza (o forse ha più senso parlare di maggior impatto dei servizi abilitanti forniti o “stimolati” anche dall’azienda stessa)
  • Difendere il dato proprietario;
  • Per una AI proprietaria (motore acquistato sul mercato ma dati proprietari) è necessario preparare il dato e garantirne la qualità;
  • Il “motore” è disponibile sul mercato senza costi eccessivi;
  • La normativa è un vincolo ma può essere una opportunità;
  • Alcuni settori (farmaceutico, medtech, ecc) ne saranno estremamente interessati. Lo sono già in realtà.

Alcune riflessioni su tecnologia abilitante ed M&A

Gli effetti di una tecnologia abilitante nuovi modelli di business e forti competenze di M&A (intendendo oltre alla selezione delle target anche integrazione e controllo)

Ed inoltre… questa è la vera e straordinaria sfida.

Impatti sulla valutazione

L’impatto sulla creazione di valore e sostenibilità del modello di business di una nuova tecnologia abilitante è fortissimo, tanto da trasformare l’impresa ed il suo ecosistema.

Perchè non dobbiamo dimenticare che oggi parte della creazione di valore del modello avviene fuori dal perimetro dell’impresa (che deve controllare la qualità del processo e delle relazioni).

Le due competenze (tecnologia ed M&A) portano oggi ad un importante vantaggio competitivo e domani a mettere in condizione di governare le trasformazioni strategiche del modello.

oggi parte della creazione di valore del modello avviene fuori dal perimetro dell'impresa (che deve controllare la qualità del processo e delle relazioni). Share on X

Bello vedere investitori e fornitori premere per accelerare il cambiamento. Che non è facile ma è più facile se intorno le persone tifano per te e ti indicano la direzione.

Ovviamente il lavoro complicato resta tutto sulle spalle dell’azienda che deve capire i tempi, il come, il percorso adatto e reperire le risorse senza sprecarle. Non banalizzo di certo. Sicuramente avere il supporto di tutta una serie di soggetti significa che hai lavorato bene.

Le due competenze (tecnologia ed M&A) portano oggi ad un importante vantaggio competitivo e domani a governare le trasformazioni strategiche del modello. Share on X

Riflessione a margine.

Oggi mi hanno fatto notare che il tempo ha un valore differente per noi rispetto alle nuove generazioni. Da approfondire.

Per approfondire

La figura ed il lavoro di Achille Castiglioni è sempre di grande ispirazione. Vi suggerisco di visitare la Fondazione

Damodaran e l’intelligenza artificiale

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Damodaran e l’intelligenza artificiale

Se ce l’hanno tutti, non ce l’ha nessuno

Damodaran affronta il tema dell’intelligenza artificiale ricorrendo ad una provocazione ” Se ce l’hanno tutti, non ce l’ha nessuno”.

Il Prof. Damodaran, esperto in finanza e valutazione d’azienda, in un recente articolo affronta le opportunità ed i rischi legati allo sviluppo dell’intelligenza artificiale ed alla sua introduzione sul mercato. L’analisi è destinata all’investitore e chiedo quindi al lettore nel tenerne conto nel valutare le conclusioni a cui giunge. Detto questo credo sia comunque di interesse anche ai nostri fini e, anche se in maniera in parte provocatoria, credo affronti problemi non banali.

L’approccio valutativo ci permette di approcciarci ai grandi cambiamenti, alle discontinuità strategiche e di mercato, con scetticismo e la giusta dose di curiosità. Per provare a capirci di più senza proporre soluzioni preconfezionate.

L’ impatto dell’intelligenza artificiale (IA) sul mondo dei servizi

Questo paragrafo è stato scritto (usando un tempo presente che forse è più un futuro molto prossimo) grazie all’intelligenza artificiale e come potete vedere rappresenta (in maniera non esaustiva e banalizzando un po’) le speranze e le opportunità potenziali.

L’intelligenza artificiale (IA) ha avuto un impatto significativo nel mondo dei servizi, trasformando la forma in cui vengono forniti e migliorando l’esperienza complessiva per i consumatori.

Ecco alcuni punti chiave sull’impatto dell’IA nei servizi:

  1. Personalizzazione: L’IA consente la personalizzazione dei servizi sia per i consumatori che per le aziende. Grazie all’apprendimento automatico, l’IA può analizzare grandi quantità di dati sul comportamento dei clienti per individuare preferenze individuali e offrire servizi su misura.
  2. Automazione e ottimizzazione dei processi: L’IA può automatizzare e ottimizzare una varietà di processi, riducendo i tempi di attesa e migliorando l’efficienza operativa. Ad esempio, i chatbot possono fornire risposte immediate alle domande dei clienti, riducendo la necessità di intervento umano.
  3. Esperienza utente migliorata: L’IA può migliorare l’esperienza utente attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e molte altre tecnologie. Ciò si traduce in servizi più intuitivi e interfacce più facili da usare, consentendo ai consumatori di ottenere assistenza in modo rapido ed efficiente.
  4. Miglioramento delle decisioni aziendali: L’IA può analizzare dati complessi e fornire informazioni strutturate e dettagliate alle aziende. Ciò consente di prendere decisioni informate basate su evidenze, migliorando la produttività e la redditività aziendale.
  5. Previsione della domanda: L’IA può analizzare i dati storici e i modelli di consumo per prevedere la domanda futura. Ciò aiuta le aziende a gestire in modo più efficiente le risorse, evitando sprechi o sovrapproduzioni.
  6. Personal assistants: Gli assistenti virtuali basati su IA, come chatbot o assistenti vocali, possono fornire supporto e informazioni in tempo reale ai clienti, riducendo la necessità di contatto telefonico o email. Ciò offre un servizio immediato e migliorato per i clienti.
  7. Ricerca e sviluppo: L’IA ha accelerato la fase di ricerca e sviluppo nei servizi, consentendo alle aziende di scoprire nuove opportunità e trovare soluzioni innovative per soddisfare le esigenze dei clienti.

In sintesi, l’intelligenza artificiale ha migliorato l’efficienza, la personalizzazione, l’esperienza utente e ha fornito nuove opportunità di sviluppo per i servizi. L’IA continua a evolversi e ha il potenziale per apportare ulteriori cambiamenti nel settore dei servizi a beneficio dei consumatori e delle aziende.

Il paradosso dell’investitore secondo Damodaran

Siamo tutti d’accordo sul fatto che l’intelligenza artificiale cambierà il modo in cui le aziende e gli individui si comporteranno negli anni futuri, che l’intelligenza artificiale è un cambiamento rivoluzionario e sarà un fattore trainante del mercato per questo decennio. Ma l’intelligenza artificiale è oggi ipervenduta come soluzione a quasi tutti i problemi conosciuti dall’uomo e utilizzata per giustificare grandi premi di prezzo per le aziende nella sua orbita, senza alcun tentativo di quantificare e motivare questi premi.

Damodaran e l’intelligenza artificiale. Se ce l'hanno tutti, non ce l'ha nessuno. Share on X

Il mercato è disseminato delle carcasse di quelle che erano attività di successo che sono state sconvolte dal cambiamento tecnologico. Gli investitori in queste società disgregate non solo perdono denaro, poiché vengono disgregate, ma, peggio ancora, investono ancora di più in esse, attratti dalla loro “economicità”.

Il paradosso dell'investitore che non solo perde denaro con aziende disaggregate ma torna ad investirci attratto dall'economicità Share on X

E’ indiscutibile che ciascuno dei cambiamenti rivoluzionari degli ultimi quattro decenni ha creato vincitori ma sono emersi anche alcuni avvertimenti:

  • Questi cambiamenti hanno dato origine a pochi grandi vincitori, con poche aziende che dominano il mercato.
  • I primi leader di queste attività sono spesso caduti nel dimenticatoio.
  • Infine, ognuna di queste attività, sebbene abbia avuto successo nel complesso, ha visto false partenze e fallimenti lungo il percorso.

Per gli investitori, la lezione deve essere che investire in un cambiamento rivoluzionario, in anticipo rispetto agli altri nel mercato, non si traduce in rendimenti elevati, se si sostengono i giocatori sbagliati nella corsa o, cosa più importante, si perdono i grandi vincitori.

Intelligenza artificiale tra rischi ed opportunità

Il più grande vantaggio dell’intelligenza artificiale, almeno come presentato dai suoi promotori, è che consentirà alle aziende di ridurre i costi (principalmente sostituendo il lavoro manuale con applicazioni basate sull’intelligenza artificiale) e renderle più efficienti e, per estensione, più redditizie.

Anche se Damodaran ammette la prima affermazione (anche se ritiene che le sostituzioni dell’IA non saranno né efficienti né economiche come promesso), è ancora più diffidente nei confronti della seconda affermazione per un semplice motivo.

Se ce l’hanno tutti, non ce l’ha nessuno

Se ogni azienda ha l’intelligenza artificiale e l’intelligenza artificiale riduce i costi e aumenta l’efficienza come promesso per tutte, è molto più probabile che si ritroveranno con prezzi più bassi per i propri prodotti/servizi e non profitti più elevati.

“Se ce l’hanno tutti, non ce l’ha nessuno” è il detto alla base della tesi del Prof. Damodaran secondo cui l’IA, se avrà successo, renderà le aziende meno redditizie, nel complesso.

Se ce l'hanno tutti, non ce l'ha nessuno, il detto è alla base della tesi di #Damodaran secondo cui l'IA, se avrà successo, renderà le aziende meno redditizie. Share on X

Imprese di servizi a rischio

L’altro svantaggio dell’intelligenza artificiale è che se mantiene anche solo una parte della sua promessa di automatizzare gli aspetti del business, sarà dannoso e forse persino devastante per le aziende esistenti che attualmente traggono il loro valore dalla fornitura di questi servizi a costi redditizi. In queste aziende, l’intelligenza artificiale non sarà solo un gioco a somma zero, ma a somma negativa se non rinnovano il modello di business.

Torniamo a concentrarci sui DATI

Poiché l’intelligenza artificiale richiede enormi quantità di dati, ci saranno aziende che trarranno valore dalla raccolta e dall’elaborazione di dati specifici per le applicazioni di intelligenza artificiale. I big data, usati più come parola d’ordine che come proposta commerciale, nell’ultimo decennio potrebbero finalmente trovare il loro posto nella catena del valore, se abbinati all’intelligenza artificiale, ma quel percorso non sarà lineare o prevedibile.

L’impatto sulla catena del valore

Questo paragrafo è stato scritto grazie all’intelligenza artificiale e come potete vedere rappresenta (in maniera non esaustiva e banalizzando un p0′) l’impatto dell’AI sulla catena del valore e sul possibile spostamento di attività tra cliente e consulente.

L’intelligenza artificiale (IA) ha avuto un impatto significativo sulla catena del valore, trasformando il modo in cui alcune attività vengono svolte e spostandole dalle consulenze alle imprese clienti. Ecco alcuni punti chiave sull’impatto dell’IA in questa area:

  1. Automazione dei processi: L’IA può automatizzare attività ripetitive e di routine all’interno della catena del valore. Ad esempio, l’IA può svolgere compiti come l’elaborazione dati, l’estrazione di informazioni e l’automazione di processi decisionali, rendendo le operazioni aziendali più efficienti e riducendo i costi operativi.
  2. Analisi dei dati: Grazie alla capacità di analisi dei dati, l’IA può estrarre informazioni significative da grandi insiemi di dati aziendali. Ciò consente alle imprese di ottenere insight migliori e più rapidi sulle tendenze del mercato, i comportamenti dei clienti e le prestazioni aziendali complessive.
  3. Supporto decisionale: L’IA può supportare la presa di decisioni aziendali attraverso l’analisi dei dati e la creazione di modelli predittivi. Ad esempio, l’IA può fornire raccomandazioni su strategie di pricing, gestione delle scorte e sviluppo di prodotti basate su dati storici e previsionali.
  4. Personalizzazione dei servizi: L’IA consente alle imprese di personalizzare i servizi offerti ai clienti in base alle loro esigenze e preferenze specifiche. Questo può essere fatto attraverso l’analisi dei dati sul comportamento dei clienti e l’apprendimento automatico, che permette alle imprese di creare offerte su misura e migliorare l’esperienza dei clienti.
  5. Spostamento delle attività cliente-consulente: L’IA può consentire alle imprese di svolgere alcune attività che in passato richiedevano l’intervento di consulenti esterni. Ad esempio, l’AI può fornire consulenza in ambiti come la gestione finanziaria, i servizi legali o la pianificazione delle risorse umane, tramite chatbot o assistenti virtuali.
  6. Innovazione e sviluppo di nuovi modelli di business: L’IA offre alle imprese l’opportunità di sviluppare nuovi modelli di business e entrare in nuovi mercati. L’IA permette di identificare e cogliere opportunità di mercato, ottimizzare processi e creare nuovi servizi o prodotti che rispondano alle esigenze dei clienti in modo innovativo.

In definitiva, l’intelligenza artificiale ha un impatto significativo sulla catena del valore, automatizzando processi, analizzando dati, supportando la presa di decisioni, personalizzando i servizi e consentendo alle imprese di svolgere attività precedentemente demandate ai consulenti esterni. Questo offre vantaggi in termini di efficienza, innovazione e creazione di valore per le aziende clienti.

Era un mondo adulto, si sbagliava da professionisti.

Parafrasando Paolo Conte, con l’intelligenza artificiale si entra in un mondo adulto, in cui in cui bisognerà imparare a sbagliare da professionisti (accettando l’errore nonostante il rischio di farsi male). Imparando dagli errori, valorizzare ciò che si è appreso, ecc.

Parafrasando Paolo Conte, con l'intelligenza artificiale si entra in un mondo adulto, in cui in cui bisognerà imparare a sbagliare da professionisti (accettando l'errore nonostante il rischio di farsi male) Share on X

Conclusioni

L’intelligenza artificiale rappresenta un potente motore di cambiamento. Gli effetti positivi e negativi non possono essere oggi pienamente valutati. Approfondire il tema con la giusta dose di curiosità e scetticismo aiuta l’esperto valutatore ad analizzare gli impatti della tecnologia sul futuro del business affrontando scenari differenti non sempre e non per tutti positivi o negativi.

Ci stiamo concentrando troppo a mio parere su una intelligenza artificiale democratica ed alla portata di tutti. Probabilmente la qualità dell’output dipenderà dalla qualità dell’input e quindi dal controllo della qualità dei dati con cui alimentare l’intelligenza artificiale. Il motore sarà il medesimo (sfruttando quindi la forza innovativa dell’ecosistema) ma i dati saranno proprietari o quantomeno selezionati dalla singola organizzazione (es. si riviste specializzate, si blog selezionati, no a qualunque articolo trovato in rete sull’argomento) quantomeno per le professioni più tecniche (penso ad esempio alle professioni economico giuridiche).

L’intelligenza artificiale avrà un impatto significativo sulla catena del valore, automatizzando processi, analizzando dati, supportando la presa di decisioni, personalizzando i servizi e probabilmente consentendo alle imprese di svolgere attività precedentemente demandate ai consulenti esterni.

Questo dovrebbe offrire vantaggi in termini di efficienza, innovazione e creazione di valore per le aziende clienti ma resta il dubbio instillatoci dal Prof. Damodaran: “Se ce l’hanno tutti, non ce l’ha nessuno“. Ancora una volta se la tecnologia è abilitante dobbiamo ricordarci che la vera sfida si giocherà sul modello di business e sull’impatto organizzativo.

Non vedo ancora ad oggi risposte definitive, non ci resta che continuare ad esplorare con la giusta dose di curiosità e scetticismo ricordandoci sempre che i tempi sono fondamentali per il business.

Arrivare troppo presto o troppo tardi può portare al fallimento anche un’ottima idea.

 

L’importanza di pianificare

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L’importanza di pianificare

Il business plan tra intelligenza artificiale e passeggiate nei capannoni

Mai lavorato così tanto sul piano di impresa come in questo periodo: sia perché richiesto dalla legge nel risanamento d’impresa, sia per valutare possibili acquisizioni. Tante domande, tante visite alla produzione, tanta analisi fondamentale e di mercato.

L'importanza di pianificare, il business plan tra intelligenza artificiale e passeggiate nei capannoni Share on X

Il periodo però per quanto faticoso è proficuo e portatore di interessanti novità anche se analizzerò con maggior attenzione le tendenze che stanno emergendo e stanno impattando su di noi con più calma durante la pausa estiva.

Uno scenario estremamente complesso sta facendo crescere molto velocemente la cultura imprenditoriale di molte imprese e questo è un bene, ponendo contemporaneamente nuove sfide alla consulenza.

Trovo interessante ( non mi stupisce tanto la tendenza quanto l’intensità) che ci venga richiesta contemporaneamente una verticalità tecnica elevata su alcune pratiche e la capacità di sperimentare su altre collaborando con figure professionali che credavamo lontane da noi. Mettere insieme le due cose non è sempre facile soprattutto quando le cose da fare sono tante ed il tempo è poco.

Ci hanno chiesto di iniziare a sperimentare l’AI ed in questo articolo provo a riassumere le prime impressioni (sicuramente acerbe)

Prepararsi al cambiamento

Credo che sia una eredità del periodo Covid ed una presa di consapevolezza delle imprese che a fronte di un mercato mutevole ed incerto è necessario valutare più scenari alternativi. La pianificazione ovviamente è estremamente snella in molti casi sia perché si parla di PMI sia perché difronte al cambiamento è più agevole prepararsi investendo su asset spesso immateriali più che elaborando piani industriali complessi che difficilmente manterranno le promesse fatte (non fosse altro che per il mutevole scenario).

Abbiamo già trattato il tema in passato e per chi fosse interessato ad approfondire rimando al confronto avuto con il Prof. Fernando Alberti, professore alla LIUC di Castellanza ed alla Harvard Business School: Rilanciare la competitività, Disegnare modelli di business a prova di futuro

Le potenzialità dell’ intelligenza artificiale

Lavorando ad un nuovo progetto con un nuovo partner (che ci ha richiesto di portare le nostre competenze ma di rinnovare l’approccio, cosa che ci ha intrigato non poco lo ammetto) abbiamo iniziato a sperimentare concretamente, seppur ancora limitatamente, l’ AI.
Sono sorpreso dalle potenzialità dell’ intelligenza artificiale nel supportare le attività di confronto e dialogo. Devo ancora comprendere appieno lo strumento ma vale la pena di esplorare. Ha ancora molti limiti per come la vedo io (o forse sono io ancora un po’ impacciato con lo strumento).

Certamente per ora non è utilizzabile su questioni tecniche ma per stimolare il confronto ipotizzando scenari differenti può avere una sua utilità: velocizza e facilita.

Ridefinire la dimensione minima per competere

L’introduzione di una nuova tecnologia porta con sé spesso importanti impatti organizzativi. L’intelligenza artificiale sono convinto che contribuirà a ridisegnare il mercato della consulenza accelerando un percorso già intrapreso, seppur a fatica, negli ultimi anni.

Quali gli impatti previsti per la nostra professione?

  • facilitare e velocizzare le attività più elementari (ancora da capire esattamente quali ma non sono poche), forse la parte più immediatamente applicabile ma anche la meno interessante;
  • se verranno eliminati blocchi normativi e burocratici (ed oligopoli nel mercato del software) ridefinizione radicale dei servizi contabili (c’è da dire che già da tempo c’è la tecnologia per farlo, la volontà a vari livelli decisamente meno, i tempi non saranno brevissimi salvo l’auspicato caso del “crollo della diga”);
  • introduzione di nuovi servizi di controllo e pianificazione (già da tempo il mercato ne avverte la necessità);
  • maggior facilità e necessità di interazione con le imprese ed i professionisti esterni all’ambito economico/giuridico.

Tutto questo porterà a ridisegnare il servizio ed i confini (anche dimensionali) del nostro Studio. Le attività verranno ridistribuite tra i vari attori della catena (molti commentatori sottovalutano molto il ruolo del legislatore da una parte e quello dell’impresa dall’altra) in maniera non uniforme e non coerente con quanto avviene oggi.

Stiamo da tempo collaborando con nuove realtà consulenziali ma è evidente che tutto questo porterà a qualcosa di nuovo che il mercato peraltro già richiede pur non sapendone disegnare esattamente contorni e caratteristiche. I tempi (distinguendo tra effetti di breve e di medio periodo) come sempre ed anche in questo caso diventano fondamentali.

Abbiamo iniziato a cambiare lavorando sulla valutazione d’azienda, poi per seguire le startup (portando nuove competenze anche nella consulenza tradizionale) ed oggi forse stiamo scoprendo che cambieremo per seguire le PMI dinamiche ed in crescita riscoprendo valorizzando un DNA, fatto di competenza e fiducia,  che da sempre è la forza della nostra professione e del nostro Studio.

Riscoprendo valorizzando un DNA, fatto di competenza e fiducia, che da sempre è la forza della nostra professione e del nostro Studio Share on X

Rimboccandoci le maniche e mischiando competenze

Per il momento però grande parte del lavoro lo facciamo ancora rimboccandoci le maniche e mischiando competenze.
Resta ancora la parte più bella del nostro lavoro.

Grand parte del lavoro lo facciamo ancora rimboccandoci le maniche e mischiando competenze Share on X