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L’agentic AI è la disciplina che prevede l’impiego di agenti AI, ossia programmi capaci di agire in modo autonomo per comprendere attività complesse, pianificare soluzioni ed eseguire compiti specifici. Tipicamente un agente AI è un sistema basato su un LLM, dotato però di ulteriori funzionalità che ne permettono l’esecuzione reiterata e autonoma.
Si tratta, di fatto, di una evoluzione applicativa dell’intelligenza artificiale generativa, che ha il proprio limite principale nel fatto di dover essere interrogata per poter funzionare. Un avanzamento tecnologico destinato ad avere un impatto significativo nel campo della gestione finanziaria. Molti dei compiti del CFO oggi, infatti, si basano su attività di monitoraggio, controllo e verifica che, se automatizzate attraverso agenti IA, possono portare a una considerevole ottimizzazione dei processi finanziari.
L’impatto dell’agentic AI sembra essere destinato a eguagliare o superare quello della GenAI: secondo IBM [fonte] il 99% degli sviluppatori coinvolti in progetti legati all’intelligenza artificiale sta sviluppando agenti IA. Insomma, il prossimo futuro vedrà questi prodotti progredire e diffondersi. Anche Deloitte [fonte] inserisce l’agentic AI fra i trend più importanti del 2025.
Una trasformazione importante, il cui potenziale impatto è destinato ad avere forti ripercussioni negli anni a venire. Digital Technologies, già attiva nel campo dell’Hyperautomation, supporta i CFO nell’affrontare questa trasformazione e nel cogliere appieno i vantaggi offerti da questi nuovi strumenti.
L’agentic AI applicata al finance consiste nell’utilizzo di agenti intelligenti capaci di operare in autonomia sui compiti specifici. Per esempio, i cicli Order to Cash e Procure to Pay, costituiti in gran parte da procedure che richiedono di conciliare ripetitività e discrezionalità, possono offrire un supporto concreto al CFO e al suo team, migliorando sensibilmente l’efficienza operativa. A differenza dell’AI generativa, un agente AI agisce in modo continuo e mirato e, attraverso l’integrazione con i sistemi aziendali, può eseguire e portare a termine processi finanziari end-to-end.
Gli agenti AI dispongono di tre qualità fondamentali, che li distinguono dalle altre applicazioni dell’intelligenza artificiale (AI) in finanza:
A differenza dell’AI generativa, capace di svolgere compiti statici su richiesta diretta, e dell’Intelligenza Artificiale in termini più generali, anch’essa focalizzata sull’esecuzione di un singolo compito che si esaurisce nel tempo, l’agentic AI è progettata per eseguire attività reali in contesti aziendali, con un comportamento orientato all’ottimizzazione dei processi, finanziari nel nostro caso, e al miglioramento della produttività finanziaria.
Risulta facile intuire come questi strumenti siano particolarmente efficaci nell’automazione di processi ripetitivi che presentino percorsi decisionali non completamente lineari. Per chiarirne fini e obiettivi, possiamo categorizzare gli agenti AI come segue:
L’utilizzo combinato di diverse tipologie di agenti permette di ottimizzare la gestione finanziaria con maggiore efficienza, precisione e tempestività e si affianca perfettamente all’uso già consolidato di machine learning e deep learning in finanza.
Come abbiamo accennato, l’introduzione dell’agentic AI nei processi finanziari permette di fruire di due categorie di vantaggi: da un lato permette di superare i limiti dell’automazione tradizionale e delle soluzioni di GenAI, in un certo senso combinandone i vantaggi. Dall’altro, è possibile superare anche i limiti strutturali o di obsolescenza degli strumenti legacy, senza la necessità di modificarli o di effettuare complessi interventi. In generale, gli agenti AI agiscono in modo mirato, verticale e persistente, garantendo maggiore efficienza, affidabilità e reattività.
Gli agenti AI sono progettati per eseguire attività standardizzate e ripetitive, per esempio la registrazione di fatture, la riconciliazione bancaria o la verifica dei documenti, senza necessità di intervento umano. In questo modo si riducono significativamente i tempi operativi e gli errori manuali. Questo consente una riduzione dei costi operativi legati alla gestione contabile e amministrativa, senza ricadute negative sulla qualità del servizio.
L’agentic AI apre l’accesso a modelli predittivi alimentati da dati aggiornati in tempo reale. Gli agenti decisionali possono effettuare una analisi dei dati finanziari monitorando i principali indicatori, confrontare budget e consuntivi, simulare scenari e supportare attività di previsione finanziaria avanzata con logiche adattive. Grazie a queste caratteristiche possiamo ottenere una maggiore precisione nelle previsioni e una migliore capacità di risposta agli scostamenti.
Attraverso l’analisi reiterata dei dati e il monitoraggio delle variabili critiche come affidabilità dei fornitori, esposizione al credito e scadenze normative, gli agenti AI sono in grado di prevedere eventuali rischi che si stanno consolidando e attivare, in modo automatico o supervisionato, contromisure.
I vantaggi e le applicazioni viste finora sono già realtà presso le aziende che hanno scelto di adottare per prime un percorso di innovazione verso una gestione maggiormente orientata al dato. L’agentic AI, utilizzata su esigenze verticali, si integra nei processi core della funzione CFO per automatizzare task, generare report e approfondimenti e supportare decisioni più informate. Ecco alcuni esempi pratici di come l’agentic AI può essere applicata nelle aziende.
Un agente AI, implementato da una multinazionale industriale, è stato impiegato per automatizzare la riconciliazione tra fatture attive e movimenti bancari. Il sistema rileva pattern ricorrenti e gestisce eccezioni, per esempio incassi parziali o ritardi, e sulla base di questi aggiorna in automatico lo stato delle partite aperte. Con un tasso di abbinamento superiore al 90% è un ottimo esempio di innovazione tecnologica nel settore finanziario.
Un altro esempio riguarda l’applicazione dell’agentic AI al ciclo passivo: all’interno di un gruppo del settore automotive, permette la registrazione automatica delle fatture passive con il sistema del 3-way match. L’agente acquisisce ordini, DDT e fatture, verifica la corrispondenza e carica automaticamente i documenti nel sistema ERP. Il risultato è una riduzione dei tempi di registrazione, una maggiore precisione nell’allineamento tra dati previsionali e reali, e la possibilità di ottimizzare al meglio i budget.
Un altro caso d’uso riguarda il controllo documentale dei fornitori nel campo della compliance. Un agente implementato da una multinazionale analizza automaticamente certificazioni e requisiti normativi. Questa soluzione valuta i documenti, assegna punteggi di conformità e segnala i casi critici, per creare un rating dei fornitori aggiornato dinamicamente. L’intervento manuale è stato ridotto al minimo, con un tasso di accuratezza superiore al 95%.
L’adozione dell’agentic AI richiede un approccio consapevole, che bilanci aspirazioni tecnologiche, visione e capacità organizzative. Si tratta di una commistione di sfide tecniche, organizzative e culturali che deve condurre al giusto livello di maturità tecnologica. Ricordiamo qui le più rilevanti.
L’integrazione di agenti AI, che implica la possibilità di accesso a dati sensibili o riservati, impone elevati standard di sicurezza. È necessario garantire che le informazioni siano opportunamente protette, anche alla luce della conformità alle normative di settore. Occorre predisporre controlli sull’accesso, sulla tracciabilità e sulla conservazione delle informazioni.
Sebbene l’agentic AI sia nativamente interoperabile, è fondamentale valutare l’effort necessario per renderla compatibile con i sistemi legacy. L’adozione deve essere pianificata in base alla maturità digitale dell’azienda per contenere tempi e costi di rollout.
Perché i benefici siano estesi a tutte le figure aziendali coinvolte, è indispensabile prevedere per le figure chiave che operano di concerto con il CFO percorsi di formazione mirati. Comprendere logiche e potenzialità degli agenti AI, infatti, ne facilita l’accettazione e ne accelera l’efficacia.
Nei prossimi anni la funzione Finance è destinata a cambiare profondamente, allontanandosi dal paradigma che la vede interessata esclusivamente alle operazioni strettamente legate al controllo di gestione e al cash flow. L’agentic AI sarà uno strumento fondamentale di questa trasformazione: permetterà al CFO di delegare sempre più operatività e decisioni di campo, per potersi concentrare sulle attività strategiche, relazionali e di consulenza verso le altre figure apicali. La tendenza è verso agenti sempre più verticali, in grado di specializzarsi in ambiti specifici: tesoreria, analisi dei margini, gestione dei fornitori, reporting ESG capaci di rispondere a queste istanze in near real time.
Parallelamente, l’integrazione tra agenti AI, ERP e strumenti di pianificazione finanziaria evolverà verso un modello di orchestrazione intelligente dei processi, dove l’intervento umano sarà focalizzato solo sugli elementi strategici: validazione, strategia e controllo.
Digital Technologies è già attiva nello sviluppo e nell’implementazione di soluzioni avanzate, basate su AI e hyperautomation in ambito finance, con use case reali in aree decisionali, nella gestione del cash flow e nella compliance. L’approccio modulare e orientato al risultato permette di progettare roadmap scalabili, adattate al livello di maturità digitale di ciascuna impresa, e di attivare una crescita progressiva verso un approccio più moderno alla gestione finanziaria.