L'IA agenziale nel settore finanziario: grande interesse, ma scarso impiego produttivo

L'Agentic AI è considerata la prossima fase evolutiva dell'intelligenza artificiale: in futuro, gli agenti IA autonomi dovrebbero gestire in modo indipendente processi aziendali complessi e prendere decisioni. Si ha l’impressione che banche e compagnie assicurative siano già nel pieno di questa trasformazione. Uno studio condotto congiuntamente da Wavestone e dall’Istituto di Informatica Economica (IWI-HSG) dell’Università di San Gallo dipinge tuttavia un quadro nettamente più sfumato.

Per lo studio in corso sono stati intervistati più di 30 responsabili aziendali e informatici di istituti finanziari, tra cui CIO, CDO e responsabili dell’intelligenza artificiale di grandi banche e compagnie assicurative. Il risultato più evidente: nessuna delle aziende intervistate utilizza attualmente un sistema multi-agente in produzione. Tutte le iniziative si trovano in fase pilota, di test o di proof-of-concept.

È la maturità organizzativa a fare la differenza, non la tecnologia

Le ragioni della mancata implementazione operativa risiedono meno nella tecnologia stessa che nei presupposti organizzativi. Molte istituzioni stanno ancora lavorando per implementare l’IA generativa a livello aziendale. Spesso mancano le competenze, le strutture di governance e i modelli operativi necessari per scalare con successo l’Agentic AI. Lo studio giunge quindi a una conclusione chiara: al momento non è la potenza dei modelli a determinare il progresso, bensì il grado di maturità dell’organizzazione.

«Le nostre interviste dimostrano che lo sviluppo tecnologico sta attualmente procedendo a un ritmo più rapido rispetto alla trasformazione organizzativa. Molte aziende stanno già discutendo dell’Agentic AI, ma per il momento stanno gettando le basi per un impiego produttivo dell’IA generativa. Il fattore decisivo per il successo non è quindi la tecnologia di per sé, bensì la capacità di un’organizzazione di sviluppare di conseguenza la governance, i processi e le competenze», afferma Eugen Ensinger, Associate Partner Financial Services presso Wavestone.

Ciò emerge con particolare chiarezza da una citazione tratta dalle interviste: «Se il 95% del personale non ha mai lavorato con la GenAI, non ha nemmeno senso iniziare a creare un centro di eccellenza o a implementare agenti», afferma il CIO di una compagnia assicurativa svizzera. La competenza digitale – la cosiddetta «AI Literacy» – è quindi un prerequisito imprescindibile prima dell’impiego produttivo.

La spinta all’innovazione si scontra con un’attuazione cauta

Un altro risultato fondamentale è la cosiddetta dinamica della “Regina Rossa”. Molti istituti finanziari stanno attualmente investendo nell’IA perché temono di rimanere indietro rispetto alla concorrenza. Allo stesso tempo, queste stesse aziende adottano una strategia deliberatamente cauta nell’introduzione di nuove tecnologie, osservando innanzitutto le esperienze degli altri operatori di mercato. Per gli autori dello studio, questa apparente contraddizione è espressione di un settore in cui la pressione all’innovazione e i requisiti normativi sono entrambi molto elevati.

Lo studio evidenzia inoltre che nella maggior parte degli istituti esaminati si è affermato un modello “hub-and-spoke”: mentre le unità centrali di IA sono responsabili della governance, delle piattaforme e degli standard, i reparti specialistici sviluppano casi d’uso concreti. A tal fine, sono fondamentali una stretta collaborazione tra il settore aziendale e quello IT, nonché un mandato chiaro da parte del top management.

La regolamentazione e i sistemi legacy come freni strutturali

Anche nei casi in cui i proof of concept tecnici vengano realizzati nel giro di poche settimane, il percorso verso l’entrata in produzione richiede spesso molti mesi. Requisiti normativi come il DORA o l’EU AI Act, le norme sulla protezione dei dati, i processi di governance interna e i complessi sistemi legacy allungano notevolmente i cicli di implementazione. In alcuni istituti, inoltre, oltre il 70% delle risorse IT è già impegnato in programmi di modernizzazione e migrazione in corso; di conseguenza, spesso rimane solo un margine di manovra limitato per la vera e propria trasformazione basata sull’intelligenza artificiale.

Sebbene il machine learning classico e la Robotic Process Automation siano ormai consolidati nel settore, l’Agentic AI si trova ancora esclusivamente in fase pilota. Secondo lo studio, la padronanza dell’IA generativa è considerata un prerequisito indispensabile: i settori aziendali che non hanno mai utilizzato strumenti di IA non sono in grado di sviluppare casi d’uso significativi basati su agenti.

Lo studio completo di Wavestone e dell’Università di San Gallo sarà pubblicato nel 2026 e si basa su oltre 25 interviste qualitative condotte con responsabili del settore aziendale e IT di più di 15 banche e compagnie assicurative nell’area di lingua tedesca.

Ulteriori informazioni sullo studio: www.wavestone.com