Intervista realizzata da Pieremilio Gadda
Al Salone del Risparmio 2025, We Wealth ha incontrato Giovanni Andrea Incarnato, Italy Wealth and Asset Management Leader per l’Italia, al termine della conferenza dedicata all’intelligenza artificiale e alla sua integrazione nel mondo dell’asset management e del wealth management. Un dato significativo emerso durante l’evento ha colpito l’attenzione: solo il 5% degli investment manager ritiene di essere all’avanguardia nell’adozione dell’AI, segno che molti operatori del settore si trovano ancora in una fase di sviluppo embrionale per quanto riguarda le applicazioni di questa tecnologia.
Qual è l’approccio corretto per chi sta cercando di capire la strada giusta per inserire nella propria organizzazione l’intelligenza artificiale e in particolare quella generativa?
Il 5% è un dato che ci ha molto sorpreso: infatti noi pensavamo che l’industria fosse un po’ più avanti nell’adozione dell’AI. Però effettivamente un minimo ce l’aspettavamo, perché abbiamo riscontrato sul campo, con le nostre collaborazioni con molti di questi clienti, che hanno avviato lo studio dell’AI adottando un processo di “prova e impara”. Per qualsiasi nuova tecnologia ci vuole il tempo giusto – il tempo per conoscere, imparare a conoscerla, anche per riscontrare quelli che sono i benefici e il valore che viene generato dalle varie applicazioni. Però questo 5% è sintomatico del fatto che questo approccio del test e dell’approccio pilota ha interessato pochi ambiti dell’azienda. Quindi sicuramente la maggior parte dei primi casi d’uso sono stati implementati per ottimizzare i costi: sono stati utilizzati soprattutto dall’IT, dalle operations per cercare di automatizzare delle attività, soprattutto attività a scarso valore aggiunto. Questa piccola parte di manager che si sente all’avanguardia dell’implementazione dell’AI dimostra che questo non ha portato a un’adozione su strati più ampi o su un numero più ampio di dipartimenti e di unità di business.
Serve un approccio strategico?
Serve un approccio decisamente strategico, ovvero bisogna scalare l’AI, farla diventare una leva strategica al pari di tutte le altre leve strategiche e capire come – e se – esiste una correlazione tra l’adozione e il valore generato dalle varie applicazioni dell’AI al raggiungimento di quelli che sono i KPI strategici che vengono definiti in ogni piano industriale. Quindi solo attraverso l’adozione di un piano strategico con al centro l’AI si può dare anche la possibilità all’azienda, all’istituzione finanziaria, di definire il giusto assetto organizzativo, il giusto modello operativo, il giusto livello di investimenti e anche il giusto livello di adozione e di coinvolgimento delle varie unità di business e dei vari strati di popolazione aziendale.
Chiaramente parliamo della necessità di realizzare degli investimenti, e quando si parla di dover realizzare degli investimenti bisogna darsi delle priorità. Come fanno i player dell’industria a capire quali sono le iniziative strategiche prioritarie rispetto al mondo complessivo?
È proprio tornando al tema di darsi un piano strategico, di darsi quella che noi chiamiamo una “stella cometa”, cioè definire il punto di arrivo e a ritroso capire tutte le iniziative da mettere in atto. Anche la priorizzazione dei casi d’uso non deve basarsi esclusivamente sul costo da sostenere per l’implementazione di questi casi d’uso, ma anche del valore – soprattutto del valore generato – e di quanto questo valore sia correlato agli indirizzi strategici che l’azienda si dà. Quindi, in poche parole, bisogna dare un seguito alla strategia.
Quindi l’AI come leva strategica, e quindi la priorizzazione dei use case deve essere valutata non solo sul mero costo ma anche sul valore generato. Non solo efficienza, ma ripensamento dei modelli di business anche attraverso e grazie all’AI.
Mi dai l’opportunità di dire che l’AI, purtroppo o per fortuna, non deve essere utilizzata esclusivamente per automatizzare delle attività a scarso valore aggiunto su processi tradizionali. L’AI deve essere usata per reimmaginare, reinventare i processi da zero grazie all’AI. Solo così si riesce effettivamente a ottenere processi più efficienti ma anche processi più efficaci.
