L’intelligenza artificiale generativa sta cambiando il modo in cui le banche e le società finanziarie gestiscono i processi interni e il rapporto con i clienti. Secondo un’analisi recente condotta da McKinsey, ci sono almeno cinque passaggi decisivi per spingere avanti la diffusione di queste tecnologie ed estrarne benefici concreti. Questi consigli, seppur pensati per il mondo bancario, si prestano anche ad altri settori come la manifattura, la logistica e il commercio elettronico. Scopriamo quali sono i fondamenti per integrare la Gen AI in modo efficace e sostenibile.
Importanza dell’allineamento degli stakeholder nel percorso verso l’intelligenza artificiale generativa
Uno dei primi ostacoli da affrontare nelle banche che adottano l’IA generativa riguarda il coinvolgimento e l’allineamento di tutti gli stakeholder, dentro e fuori l’organizzazione. Le grandi aziende finanziarie, che spesso dettano i ritmi di mercato, devono comunicare chiaramente le strategie basate su questa tecnologia a clienti, partner e investitori. Solo così si crea consenso e si evitano fraintendimenti su scopi e limiti.
All’interno delle aziende, invece, è indispensabile far capire al personale perché l’adozione di questi strumenti è strategica e come può migliorare il lavoro quotidiano. Per questo servono investimenti in formazione e aggiornamenti continui, capaci di colmare il gap di competenze sull’IA generativa. Chiarezza negli obiettivi, supporto tecnico e culturale favoriscono la diffusione e l’accettazione del cambiamento tecnologico senza crepe o resistenze.
Le organizzazioni finanziarie devono quindi impostare un dialogo trasparente e costante, soprattutto mentre l’IA generativa prende piede in vari reparti: dal customer care alla compliance, passando per l’analisi del rischio. In effetti, più di due terzi delle imprese hanno ormai adottato modelli di IA generativa per garantire controlli di qualità e migliorare i processi interni[2]. Non curare questa fase di allineamento rischia di ridurre l’efficacia complessiva del progetto e di rallentarne lo sviluppo.
Unificare e standardizzare i dati per alimentare l’intelligenza artificiale
L’IA generativa si nutre di dati, ma può funzionare solo se questi hanno caratteristiche ben precise: devono essere organizzati, puliti e accessibili in modo uniforme. Questo vale soprattutto nel settore finanziario, dove la mole di informazioni è enorme e arriva da più fonti, spesso diverse tra loro.
McKinsey sottolinea la necessità di standardizzare i dati proprietari per evitare che l’IA lavori su informazioni disomogenee. Documenti, testi, archivi devono essere convertiti in formati uguali e integrati in un’unica piattaforma tecnologica condivisa. Solo così i team possono sviluppare modelli che abbiano senso e diano risultati affidabili.
Un altro aspetto cruciale è far sì che le applicazioni di Gen AI operino sull’intero processo aziendale. Non bastano soluzioni isolate: l’intelligenza artificiale deve essere inserita in flussi di lavoro completi, dalla raccolta alla validazione dei dati fino all’output delle analisi o delle decisioni. Questo metodo end-to-end evita inefficienze e incoerenze, consentendo di raggiungere gli obiettivi operativi prefissati.
Standardizzare i dati serve anche a rispettare normative come il GDPR, fondamentali nelle istituzioni finanziarie per garantire trasparenza, privacy e spiegabilità dei modelli d’intelligenza artificiale. Solo mantenendo un controllo rigoroso sulle informazioni si può avere una base solida per sviluppare sistemi scalabili e conformi senza generare rischi di compliance.
Architetture modulari per soluzioni agili e replicabili in ambito finanziario
Avanzare con l’IA generativa nel mondo bancario richiede una struttura tecnica che permetta di sperimentare e adattarsi velocemente. McKinsey evidenzia il valore di un’architettura di soluzioni modulare: prodotti e servizi composti da moduli indipendenti, intercambiabili e facilmente integrabili fra loro.
Questo approccio permette a diverse business unit di lavorare in parallelo su casi d’uso differenti, senza bloccare l’intero sistema. Si possono costruire connessioni personalizzate, adattate alle singole esigenze, e duplicare velocemente modelli di successo in altri rami dell’azienda, riducendo tempi e costi.
Ne risulta una struttura flessibile e funzionale, che sostiene la crescita della Gen AI senza creare dipendenze rigide o soluzioni troppo solide per poter cambiare. Nel settore finanziario la modularità aiuta anche nella gestione della compliance e dei requisiti normativi specifici, perché ogni componente può essere monitorato e aggiornato singolarmente.
Questa strategia tecnica, aldilà della funzione pratica, facilita il coinvolgimento di diversi gruppi di lavoro, stimola l’innovazione continua e rende la trasformazione digitale più sostenibile. Diverse banche di rilievo mondiale hanno adottato architetture simili per accelerare l’adozione di bot interni e strumenti automatizzati, raccogliendo risultati rapidi e facilmente misurabili.
Puntare prima sui risultati immediati e a basso rischio nell’adozione della gen ai
Per far partire un progetto di intelligenza artificiale generativa senza intoppi, conviene prima concentrarsi su interventi semplici e a basso rischio. McKinsey consiglia di dare priorità ai casi d’uso più accessibili, come lo sviluppo di bot per un utilizzo interno o per assistenza operativa limitata.
Questa scelta permette di ottenere vantaggi tangibili velocemente e creare fiducia nel cambiamento, evitando di partire con iniziative troppo ambiziose che rischiano di non funzionare o generare resistenze. Il percorso prevede che, dopo aver testato e ottimizzato i primi strumenti, si passi a estendere la scalabilità e il raggio d’azione delle applicazioni.
Lavorare su casi precisi consente di imparare facendo, sfruttando un approccio graduale di test e miglioramento continuo. In banca, ad esempio, si può cominciare con chat bot dedicati al supporto interno ai team credito o compliance, così da affinare la tecnologia prima di utilizzarla direttamente con i clienti finali.
Questa progressione ragionata riduce i tempi per vedere effetti concreti e permette di correggere la rotta in corsa. Oltre a migliorare il coinvolgimento di dipendenti e manager, aiuta a contenere rischi tecnici e normativi, sempre elevati nel comparto finanziario.
Ruolo dell’intelligenza artificiale agentica nella trasformazione dei processi bancari
L’ultimo passaggio segnalato da McKinsey riguarda l’adozione dell’intelligenza artificiale agentica, cioè sistemi autonomi capaci di prendere decisioni e agire in modo indipendente guidando gli operatori umani e ottimizzando i flussi di lavoro.
In un contesto bancario, un agente AI può supportare interazioni complesse come la gestione di una richiesta di prestito. Può notificare al relationship manager nuove opportunità, generare email personalizzate in pochi secondi e trascrivere in tempo reale i dettagli importanti delle conversazioni con i clienti.
Inoltre, l’agente può mostrare analisi e dati rilevanti durante il colloquio, producendo report e liste di attività da svolgere dopo ogni incontro. Questo aiuta a concentrare l’attenzione sulle decisioni più rilevanti, pianificare con precisione e ridurre i tempi morti.
Estendendo l’uso di questi sistemi all’intero processo di approvazione del credito, gli istituti finanziari riescono a migliorare l’esperienza utente e a incrementare l’efficienza operativa. La tecnologia agentica può quindi costituire una leva decisiva per sostenere la competitività e rispettare normative rigide, integrandosi anche con strumenti RegTech che controllano le attività e supportano la compliance.
L’adozione diffusa di tali tecnologie mostra già nel 2025 una crescita importante. L’intelligenza artificiale generativa e agentica si conferma così non solo un trend tecnologico, ma una componente fondamentale per modernizzare il settore bancario e finanziario su più fronti.
Ultimo aggiornamento il 28 Agosto 2025 da Matteo Bernardi
