L’Intelligenza Artificiale generativa può aiutare le persone a fare grandi cose, ma è importante che i leader abbiano una comprensione ampia delle sue capacità e considerino con serietà le implicazioni del suo utilizzo in azienda.

 

L’AI Generativa è un ramo dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di contenuti originali, come immagini, testi, musica o altro, ispirati o derivati da contenuti esistenti. Tali sistemi utilizzano algoritmi e modelli di apprendimento automatico per ricavare informazioni dai dati e generare nuovi contenuti in modo autonomo.

Questa tecnologia è alla portata di tutti e promette di avere un impatto significativo sulle organizzazioni e sull’economia nei prossimi dieci anni. Chiunque può utilizzarla, con poca o nessuna formazione o conoscenza tecnica. Viene integrata in tool quotidiani, come email, applicazioni di elaborazione testi e software per riunioni; ciò significa che è già in grado di trasformare radicalmente il modo in cui le persone lavorano. 

Sebbene gli esperti continuino a ricordarci che ci troviamo ancora nelle fasi iniziali di sviluppo e utilizzo, la velocità con cui si sta evolvendo farà sì che chiunque non impari a utilizzarla in tempi brevi rischia inevitabilmente di restare indietro.

In questo contesto dinamico, come possono le aziende fare di più che semplicemente “tenere il passo”? Quali strategie, strutture e approcci alla gestione del talento dovranno adottare i leader per preparare le loro imprese per un futuro permeato da questo strumento innovativo? 

Non esiste una risposta univoca a questa domanda, ma quello che è certo è che dipendenti e manager dovrebbero raggiungere rapidamente una chiara comprensione dei punti di forza e di debolezza dell’AI generativa e di come il suo utilizzo possa essere collegato agli obiettivi strategici dell’organizzazione. L’automazione di processi e decisioni è sicuramente uno degli ambiti che maggiormente si giovano della sua adozione e il primo elemento di attenzione per i leader è il timore dei dipendenti di vedersi parzialmente o totalmente sostituiti; sono da sottolineare, al contrario, i messaggi sul suo potenziale di ottimizzazione e miglioramento di molte dinamiche e flussi nella gestione dei processi e dell’organizzazione: basta pensare, ad esempio, alla possibilità di vivere in un mondo con meno riunioni e più tempo per pensare.

Una recente ricerca di McKinsey mostra che l’AI potrebbe consentire a circa il 70% delle attività aziendali di essere automatizzate, in quasi tutte le funzioni, tra oggi e il 2030, aggiungendo trilioni di dollari di valore all’economia globale. Questa rivoluzione è già iniziata e, come mostra la ricerca, probabilmente influenzerà i tempi di lavoro, i compiti e le responsabilità dei lavoratori a tutti i livelli dell’organizzazione. Avrà sicuramente un effetto ancora più profondo sulle professioni che richiedono livelli di istruzione più elevati, come insegnanti e avvocati.

Se, da un lato, il compito centrale dei dirigenti è quello di costruire una narrativa convincente per l’introduzione dell’AI in azienda, dall’altro, devono saper identificare alcune applicazioni ad alto impatto da introdurre per prime e coinvolgere i team di lavoro in un percorso virtuoso di creazione di valore, portando le applicazioni che utilizzano l’AI dalla fase di test pilota a una rapida scalabilità, fino allo status di “business as usual”. 

I leader dovranno, nello stesso tempo, impegnarsi nella definizione dei ruoli, delle competenze e delle capacità necessarie (ora e per il futuro) per sfruttare al meglio le nuove tecnologie, migliorarle attraverso un percorso continuo di training e così rimanere sempre un passo avanti ai concorrenti.

La trasparenza e l’etica sono elementi fondamentali per una strategia di integrazione di questi nuovi strumenti. È essenziale che le decisioni e le azioni guidate dall’AI siano facilmente comprensibili per il personale, in modo da promuovere la fiducia e la collaborazione. Le aziende hanno la responsabilità di garantire che l’utilizzo dell’AI generativa sia sempre etico e rispettoso dei valori fondamentali dell’azienda.

L’utilizzo di AI generativa potrebbe consentire anche una ridefinizione del modello di business. Poniamoci alcune domande importanti relative alla “nuova” natura del lavoro, tra cui:

 

Quali sono le implicazioni dell’AI generativa a livello aziendale?

I manager dovrebbero valutare quali casi d’uso aziendale sono di più alta priorità nel presente e quali potrebbero essere candidati per il suo utilizzo nei successivi 6 e 12 mesi e così via. Sarà necessario capire quali cambiamenti effettuare a livello funzionale per la sua abilitazione, come per esempio quanti nuovi ingegneri esperti di software integrare nel team. Dato che le sue funzionalità continuano a essere integrate in comuni strumenti di elaborazione testi, email e comunicazione è importante prevedere anche  quale effetto avrà sui modi di lavorare in tutta l’organizzazione: potrebbe, per esempio, accelerare il passaggio a una settimana lavorativa di quattro giorni? 

 

Come può la cultura aziendale facilitare o inibire l’adozione e l’utilizzo dell’AI?

Le applicazioni dell’AI generativa possono essere il catalizzatore per il cambiamento culturale, in più modi. In primo luogo, possono creare maggiore trasparenza e connessione organizzativa. Ad esempio, ci sono aziende che stanno sperimentando applicazioni che permettono agli utenti di porre domande riguardanti le operazioni, le vendite e altri argomenti aziendali. Questi strumenti utilizzano l’intera raccolta di proprietà intellettuale dell’azienda per fornire risposte che indirizzanogli utenti  verso i dati più pertinenti. I dipendenti hanno riferito di sentirsi più informati e connessi grazie a questo tipo di innovazione.

 

Come le organizzazioni dovrebbero cambiare l’approccio alla gestione dei talenti?

Altri effetti senza precedenti saranno riscontrabili nel campo della formazione delle risorse: potranno essere implementati tool di intermediazione nei processi di apprendimento tra leader e risorse. Un assistente virtuale potrebbe guidare i nuovi dipendenti attraverso la formazione su una particolare tecnologia, al proprio ritmo, secondo i propri termini, consentendo loro di aumentare la portata e la velocità del loro apprendimento; nel frattempo, il loro istruttore potrebbe utilizzare un’applicazione per creare moduli di formazione coinvolgenti per individui e gruppi e per monitorare il progresso di entrambi.

Questi sono solo alcuni degli aspetti organizzativi chiave per l’AI; molti altri sono ancora in evoluzione. Ciò che è certo è che il vero valore dell’AI non risiede solo nelle sue capacità di automazione o nell’ottimizzazione dei processi esistenti, ma piuttosto nell’apertura di nuove opportunità creative e nell’innovazione che può generare attraverso l’interazione con il capitale umano.

I leader che riconoscono il potenziale di questa sinergia saranno in grado di guidare le loro organizzazioni verso nuovi livelli di successo e sostenibilità. TIM Management, con il suo network di professionisti qualificati e specializzati nella gestione delle trasformazioni aziendali, è il partner perfetto per guidare le aziende in questo processo di cambiamento e trasformazione.

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L’Intelligenza Artificiale Generativa sta evolvendo a velocità record, mentre i CEO stanno ancora imparando a valutare il valore commerciale e i rischi di questa tecnologia. Superato l’entusiasmo suscitato dopo il lancio di ChatGPT, Bard, Claude, Midjourney e altri strumenti creativi, le domande che i CEO si pongono sono molte: “si tratta di pura esagerazione tecnologica o di un’opportunità rivoluzionaria? E se fosse così, quale sarebbe il valore aggiunto per la mia azienda?”

 

L’entusiasmo che circonda la generative AI è palpabile tra i CEO e nelle imprese che, giustamente, si interrogano sulla possibilità di sfruttare questa tecnologia come opportunità di cambiamento radicale. La crescita verticale, e la sua diffusione capillare, ha senz’altro evidenziato che l’intelligenza generativa abbia già di fatto rivoluzionato il settore delle AI. Innanzitutto nel modo in cui le principali piattaforme sono state rese accessibili – comunque con diversi gradi di accessibilità – praticamente a chiunque.

L’AI Generativa può essere applicata in molteplici contesti, dalla creazione di riassunti esecutivi di documenti complessi, alla definizione di strategie di marketing per le imprese, fino alla possibilità di sfruttare la generazione per organizzare lo spazio all’interno delle mura domestiche o ottimizzare quello che abbiamo in dispensa. Con le giuste misure precauzionali, l’Intelligenza Artificiale Generativa può aprire nuovi orizzonti per le aziende, ma anche accelerare, espandere o migliorare le attività esistenti.

Tuttavia, la sua versatilità può comportare risultati meno accurati in determinate situazioni, sollevando così l’importanza di un’attenta gestione dei rischi connessi all’AI.

Agire ora o procedere con cautela? Conoscere e usare la Generative AI responsabilmente

L’Intelligenza Artificiale Generativa è un’area di ricerca che fa parte del campo dell’AI e prende il suo nome dalle sue capacità: creare algoritmi che producono output originali – senza fare distinzione tra input – utilizzando dati e informazioni esistenti, generando testi, immagini, suoni, video o altre forme di contenuti che imitano la creatività umana. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, come la tecnica del Machine Learning e Deep Learning, è in grado di creare nuovi contenuti e soluzioni.

Per molti imprenditori questa tecnologia rappresenta un’opportunità per superare la concorrenza e rivoluzionare il modo in cui le attività – di un singolo team e dell’intera azienda – vengono svolte. Altri invece preferiscono avvicinarsi con maggiore cautela, sperimentando e studiando alcuni casi d’uso per acquisire una conoscenza più approfondita prima di investire nell’AI in modo significativo.

In ogni caso, le aziende dovranno valutare con attenzione se possiedono le competenze tecniche necessarie, l’architettura dei dati e delle tecnologie, il modello operativo e i processi di risk management fondamentali per le implementazioni più trasformative della generative AI. Progettare le proprie squadre e i processi aziendali in modo da mitigare i rischi fin dall’inizio, non solo per adempiere ai requisiti normativi in continua evoluzione, ma anche per proteggere l’attività e guadagnare la fiducia dei consumatori è un altro passo fondamentale da prendere in considerazione e, per farlo, vediamo più da vicino quali sono i punti cruciali – e i rischi – che preoccupano maggiormente:

• Bias algoritmici; si tratta di risposte inaccurate o incomplete generate dai dati di addestramento imperfetti o dalle decisioni prese durante lo sviluppo dei modelli. Questo può comportare disparità e discriminazioni nelle risposte e nei risultati prodotti.
• Proprietà intellettuale (IP); i dati di addestramento e gli output del modello potrebbero generare significative violazioni di copyright, marchi registrati, brevetti o altre forme protette legalmente. Anche quando si utilizza un’interfaccia di generative AI fornita da un fornitore esterno, le organizzazioni devono essere consapevoli dei dati utilizzati per l’addestramento del modello e di come vengono utilizzati negli output.
• Privacy; gli input forniti dagli utenti potrebbero finire negli output del modello in una forma che permette l’identificazione delle persone coinvolte. Ciò potrebbe comportare gravi preoccupazioni sulla privacy e sulla protezione dei dati personali. Inoltre, la generative AI potrebbe essere sfruttata per creare e diffondere contenuti dannosi come disinformazione, deepfake e discorsi d’odio.
• Sicurezza informatica; i modelli possono essere manipolati per produrre output dannosi o indesiderati come gli attacchi informatici. Questo rischio è particolarmente evidente nella tecnica dell’iniezione di prompt, in cui terze parti forniscono al modello AI istruzioni ingannevoli che lo portano a fornire output non previsti dal produttore del modello o dall’utente finale.
• Spiegabilità e affidabilità; la difficoltà di “spiegare” come viene prodotta una determinata risposta può sollevare preoccupazioni sulla trasparenza e sulla capacità di comprendere le decisioni prese dal modello. Inoltre, possono produrre risposte diverse per gli stessi input, rendendo difficile per gli utenti valutare l’accuratezza e l’affidabilità degli output.

Solo attraverso una gestione oculata dei rischi e una consapevolezza costante delle implicazioni, sarà possibile sfruttare appieno il potenziale della generative AI in modo sicuro ed etico.

 

Generative AI: 7 considerazioni per i CEO

Startup miliardarie e i grandi player del digitale e del software hanno dedicato anni alla ricerca di soluzioni nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e molti hanno ottenuto risultati positivi come nuove fonti di ricavo, miglioramenti dei prodotti e maggiore efficienza operativa.

Tuttavia, la generative AI rappresenta un passo avanti sostanziale e apre un mondo di nuove possibilità. Nonostante l’infrastruttura operativa e la gestione dei rischi di questa tecnologia siano ancora in fase di sviluppo, i leader aziendali sanno che è necessario intraprendere il viaggio verso la generative AI. Ma dove e come dovrebbero iniziare?

La risposta non sarà univoca; alcuni opteranno per approcci ambiziosi, mentre altri potrebbero iniziare con esperimenti più contenuti. L’approccio migliore dipenderà dalle aspirazioni e dalla propensione al rischio dell’azienda. Indipendentemente dall’ambizione, la chiave è mettersi in moto e imparare facendo.

Per affrontare efficacemente questo percorso, ecco alcune considerazioni chiave da tenere presente:

1. Definire una visione chiara, allineando la strategia aziendale all’integrazione dell’AI, facendo in modo che sia in grado di generare valore e innovazione;
2. Costruire un team diversificato, interfunzionale con competenze in AI, data science, sviluppo software e conoscenze di dominio pertinenti al settore. Questo team avrà un ruolo cruciale nel guidare l’implementazione e il successo delle iniziative di generative AI, può essere anche un team esterno o temporaneo;
3. Valutare disponibilità e qualità dei dati, identificando eventuali lacune o limitazioni nella disponibilità dei dati e lavorare per raccogliere o acquisire i dati necessari a supportare il proprio settore;
4. Investire in infrastrutture e risorse considerando l’infrastruttura esistente della propria organizzazione e considerare di investire in miglioramenti o partnership per supportare i requisiti tecnici richiesti;
5. Dare priorità alla sicurezza e alla gestione del rischio sviluppando protocolli di sicurezza robusti per proteggere i dati sensibili e prevenire potenziali vulnerabilità nei sistemi, con processi di gestione del rischio approfonditi;
6. Favorire una cultura di sperimentazione e apprendimento incoraggiando una mentalità di sperimentazione e apprendimento continuo all’interno dell’organizzazione e accogliendo i fallimenti come opportunità di esplorazione;
7. Collaborare con partner esterni valutando la possibilità di collaborare con esperti esterni, istituti di ricerca o fornitori di tecnologia o esperti e manager per sfruttare le loro competenze e accelerare le proprie iniziative.

Considerando questi fattori e adottando un approccio strategico, i CEO possono sfruttare il potere trasformativo della generative AI per la propria azienda.

Anche per questo motivo, un Interim Manager può agire come un vero e proprio mentore all’interno dell’azienda e fornire una guida nel percorso dinamico e rivoluzionario dell’adozione di nuove strategie. Lo può fare assumendo la responsabilità di selezionare e guidare un team di esperti e di monitorare continuamente l’avanzamento dei progetti, per realizzare appieno il potenziale delle imprese, migliorando con successo i processi di gestione aziendale.

TIM Management offre alle PMI il supporto di Manager Interim esperti che, grazie alla loro esperienza e a competenze verticali sui settori di riferimento, possono facilitare l’implementazione di una strategia vincente e garantire il successo dell’impresa nel medio-lungo periodo.

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Alla base di ogni avventura imprenditoriale si trova un punto di partenza comune: individuare un problema e risolverlo in un modo innovativo.

L’analisi dei dati sta diventando sempre più cruciale nell’attuale  panorama aziendale, tuttavia l’introduzione dei dati nei processi aziendali non è sempre facile, sotto molti punti di vista. Tra le molteplici applicazioni, l’AI di nuova generazione, si prepara a rivoluzionare anche le modalità di lettura e interpretazione dei dati.

È così che è nata, ad esempio, Crystal, L’AI made in Italy sviluppata da iGenius, che si pone l’obiettivo di rendere facilmente accessibili tutti i dati aziendali, eliminando la complessità e, in alcuni casi, la frammentazione, dei pannelli di controllo della business intelligence, introducendo un sistema di analisi automatizzato basato sull’intelligenza artificiale e sull’interrogazione conversazionale. Cosa vuol dire tutto questo?

L’idea è semplice ma rivoluzionaria: permettere alle persone all’interno dell’azienda di accedere e interrogare direttamente i dati, senza la necessità di possedere competenze specifiche in statistica o matematica.

Dal problema alla soluzione: umanizzare la tecnologia per favorire la competizione e valorizzare le conoscenze specialistiche

Il progetto di rendere facilmente accessibili tutti i dati aziendali prende vita quando Uljan Sharka, CEO di iGenius, inizia a lavorare in una divisione di Apple che si occupa di consulenza alle imprese.

Durante questa esperienza Sharka notò come molte aziende stessero attraversando una frase di eccessiva parcellizzazione digitale: da un lato figure tecniche in grado di sfruttare le tecnologie in modo istintivo, dall’altro specialisti di settore, con una profonda conoscenza dei mercati, ma che facevano fatica a ottenere il massimo dagli strumenti di analisi digitale.

Da questa osservazione attenta è nata l’idea di puntare sulla “consumerizzazione” della tecnologia aziendale (un vero e proprio processo di umanizzazione che porta una fruibilità semplice e diretta degli strumenti tecnologici), per favorire la competizione e valorizzare le conoscenze specialistiche.

Il sistema di intelligenza artificiale si concentra su due aspetti fondamentali: l’aggregazione dei dati e la logica aziendale. Queste due componenti vengono unite per creare una solida base di conoscenza che può essere interrogata direttamente dagli operatori tramite l’utilizzo del linguaggio naturale, proprio come se si parlasse ad un collega.

In pratica, è come avere una conversazione con uno dei principali strumenti di conversazione basati su AI di nuova generazione (i più celebri: ChatGPT, Bard, Bing Chat), ma applicata al contesto aziendale, senza dover esporre i dati all’esterno né utilizzare informazioni di terzi che potrebbero influenzare in modo distorto i risultati.

A tu per tu con i dati aziendali

La meccanica di funzionamento è semplice, l’AI propone delle domande preconfigurate per visualizzare i dati più comuni, oppure risponde direttamente alle domande che le vengono fatte, come durante una normale conversazione.

L’obiettivo di questa tecnologia è superare le limitazioni dei database aziendali chiusi, consentendo di collegare e articolare una vasta gamma di informazioni su clienti, prodotti e asset. Attualmente questi dati esistono già, ma sono dispersi in database separati e alimentati da volumi sempre crescenti di informazioni. In pratica, agisce come un cervello virtuale, non sposta, modifica o genera rischi per i dati, ma li legge in tempo reale per generare un’analisi decisionale intelligente.

Collegando i database aziendali, crea un ecosistema virtuale che consente una lettura sincronizzata delle informazioni. In questo modo i dati rimangono intatti e sicuri all’interno dei rispettivi database, ma Crystal è in grado di interpretarli e di analizzarli in tempo reale, generando un’interfaccia utente consumer-friendly e facilmente accessibile da tutti gli utenti.

Gli utenti possono interagire con la piattaforma come se stessero utilizzando un’applicazione comune, senza la necessità di conoscenze tecniche approfondite. Questa innovativa soluzione elimina le barriere tra gli utenti-dipendenti e i dati aziendali, aprendo nuove prospettive per l’analisi e la presa di decisioni. Le informazioni diventano accessibili e fruibili a tutti, contribuendo a stimolare l’intelligenza decisionale e promuovendo l’innovazione all’interno delle organizzazioni.

L’efficienza lavorativa al giorno d’oggi è diventata una sfida sempre più pressante, soprattutto se consideriamo che le persone trascorrono la maggior parte delle loro giornate in contesti lavorativi, dentro o fuori dagli uffici.

Queste tecnologie hanno il potenziale per trasformare radicalmente il modo in cui le persone svolgono il loro lavoro. L’obiettivo è quello di ridurre gli sprechi di tempo e le attività non produttive, consentendo ai financial manager (ma anche ai C-Level o ai CEO) di concentrarsi su compiti di maggior valore aggiunto.

Adottando un approccio strategico come quello illustrato, le imprese, grandi o piccole, possono già oggi sfruttare il potere trasformativo dell’AI per migliorare i risultati e l’efficienza della propria azienda.

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Sono sempre più frequenti e impattanti le iniziative di Open Banking, a cui si sono aggiunte più recentemente le iniziative di Open Finance, ovvero l’Open Innovation del settore finanziario: sempre con lo scopo di creare innovazione collaborativa con il mondo digitale e di creare soluzioni innovative al servizio delle imprese. 

I servizi finanziari crescono sempre più rapidamente e si trasformano, mettendo al centro la persona, e creando esperienze sempre più personalizzate e soddisfacenti per i clienti. Questo può avvenire grazie a un processo sempre più avanzato di condivisione di dati che necessita dell’esperienza, della tecnologia e della partecipazione di aziende innovative già attive nel Fintech e nell’Insurtech.

L’Italia è stata più lenta nell’adozione dei nuovi modelli di banking e finanza ma oggi sta sviluppando una forte crescita nei servizi di Open Banking, anche se con impatto ancora molto lontano da quello dei paesi Nord-Europei. 

Cosa intendiamo quando parliamo di Open Finance

“Paradigma che presuppone che le aziende possano e debbano utilizzare idee e tecnologie esterne in sinergia con quelle interne e che siano aperte a collaborazioni interne ed esterne al mercato di riferimento, mentre cercano di far progredire la propria tecnologia”. Henry Chesbrough (economista statunitense, 2003). 

Adottando un approccio ‘open’ le piccole aziende possono sviluppare nuove idee di business e aumentare la propria competitività nei confronti dei modelli chiusi delle imprese leader che basano i loro sviluppi esclusivamente su risorse e tecnologie interne. Quest’ultimo è un approccio che rinuncia al confronto e all’apertura verso l ‘esterno e che diventa in breve termine un blocco per la crescita. 

Il modello di Open Innovation, applicato al settore finanziario e assicurativo, ha dunque l’obiettivo di catturare tutte le opportunità di business derivanti dal ricorso a risorse (idee, competenze, dati, ecc.) esterne all’impresa e generalmente provenienti dal mondo Fintech e Insurtech.

Open banking e open finance: lo sviluppo in Europa 

CBI, l’hub per l’innovazione tecnologica e la digitalizzazione dell’industria bancaria e finanziaria nazionale e internazionale, ha appena pubblicato un report sull’open banking che ci mostra che nell’UE l’adozione della PSD2, che ha permesso la libera condivisione di propri dati finanziari e bancari da parte degli utenti, ha dato un grande slancio alla diffusione dei servizi di open banking e sono ormai più di 500 le terze parti che forniscono servizi di accesso ai conti correnti e servizi di pagamento su utenze gestite dai player tradizionali. CBI stima che queste ultime siano cresciute del 300% dal 2019. Dallo stesso report emerge anche che è in crescita, seppure in fase iniziale, l’utilizzo di strumenti di Open banking in relazione a investimenti, prestiti e assicurazioni.

Possiamo però fare una considerazione più ampia, ovvero che l’innovazione non deve essere limitata ai soli servizi bancari, ma può e deve essere estesa a tutti i servizi finanziari, come ad esempio i finanziamenti e la gestione di fornitori e clienti.

A livello Europeo l’osservatorio Fintech e Insurtech ha preso in analisi 48 piattaforme software che sviluppano nuove iniziative orientate a una logica Open Finance: sono nuovi provider che consentono in modo più agevole lo scambio di dati e l’elaborazione di questi ultimi per l’attivazione di servizi e analisi; sono servizi e informazioni che favoriscono l’interazione e la collaborazione per lo sviluppo di innovazioni tecnologiche sempre più efficaci e impattanti per le aziende e i privati. 

Il nuovo paradigma ‘Open’ sta cambiando profondamente il mercato, aiutando a ridurre i confini tra le industrie a favorire lo sviluppo di nuove fonti di reddito originate dal cross selling di prodotti e servizi. Ad esempio è sempre più frequente che attori provenienti da industrie tradizionali sviluppino Servizi Finanziari per costruire piattaforme integrate dove gli utenti possono accedere a un’ampia serie di servizi e pagarli senza soluzione di continuità, come Telepass che offre pagamenti in app per il parcheggio, il trasporto pubblico e diversi servizi automobilistici o Sisal, entrato nel settore bancario attraverso la creazione di SisalPay (ora Mooney), la cui missione è quella di semplificare i pagamenti adottando un modello di Proximity Banking.

Uno sguardo al futuro

Il passo successivo all’open Banking è stata l’apertura di uno spazio di collaborazione tra fornitori di soluzioni fintech e insurtech e l’industria finanziaria che per tradizione è molto conservatrice e chiusa all’innovazione, sa questa unione sta appunto nascendo l’Open Finance. 

È palese che questo approccio porterà dei benefici sia per gli individui sia per le imprese: è un approccio che permette in modo molto semplice e automatico di conoscere più profondamente le proprie finanze e di conseguenza poter ottimizzare il controllo sulle stesse per i privati ma soprattutto per le imprese che stanno affrontando sfide sempre più complesse nella gestione del business e della finanza. Avere l’accesso semplificato a più informazioni e analisi strutturate, porta i responsabili aziendali, finance manager e CFO, a prendere migliori decisioni finanziarie e gli istituti finanziari a poter valutare in maniera più semplice e veloce il rischio e la situazione del cliente in termini di disponibilità di cassa e indebitamento. 

Le aziende potranno anche accedere ai dati più rilevanti dei clienti e ottenere l’onboarding di nuovi clienti in modo più rapido e sicuro, grazie a soluzioni fintech sempre più avanzate e semplici da utilizzare. 

In conclusione possiamo dire che l’open finance è il naturale sviluppo dell’open banking: il livello successivo che porterà all’ottenimento di servizi finanziari personalizzati per aziende e individui. 

Per poter cogliere le opportunità offerte dall’Open Finance in ambito commerciale e finanziario, è importante che l’azienda possa contare su risorse competenti e aperte al cambiamento all’interno della propria organizzazione; spesso si rivela opportuno il coinvolgimento di personale specializzato esterno, come ad esempio la figura di un Interim Manager con un bagaglio esperienziale ampio, sviluppato in settori differenti, che sia in grado di integrare all’interno delle organizzazioni nuove tecnologie e soluzioni digitali che ha già sperimentato con successo in altri contesti analoghi. 

 

Vuoi saperne di più? SCARICA IL REPORT CBI-PWC sulla situazione dell’Open Banking globale. 

TIM Management è in grado di supportare l’imprenditore nelle aree sales e finance con manager C-Level di alto profilo, che hanno maturato una profonda esperienza specifica in aziende del settore di competenza. 

 

Contattaci per un approfondimento 

La pandemia ha definito e velocizzato per necessità l’introduzione del digitale nel lavoro. Il digitale si è integrato non solo al sistema produttivo, ma soprattutto ai flussi lavorativi e alla gestione documentale all’interno delle aziende, nello stesso tempo è diventato protagonista nel contatto con il cliente e nei processi di vendita. 

Sempre con maggiore frequenza è possibile incontrare termini come smart-working, cloud, e-commerce ed e-learning che non sono più una novità tra i lavoratori. Possiamo attribuire una buona parte delle ragioni di questo cambiamento alla pandemia globale Covid-19: ha accelerato questo processo, rendendo necessaria l’implementazione di questi strumenti, ma anche sottolineando l’importanza di un cambio dell’attitudine del management italiano. 

 

Digital Transformation: quanto effettivamente ha influito sul panorama aziendale italiano? 

Per rispondere a questa domanda è bene definire da cosa scaturisce la necessità di affrontare un processo di trasformazione: nel 2013 i sociologi Bradley e McDonald introducono il termine Social Organization che mai come ora può essere attualizzato ed utilizzato per definire la gestione organizzativa della community collaborativa (mass collaboration) che consente di generare innovazione e potenziare il business, valorizzando specificatamente le competenze del capitale umano, oltre a permettere di coinvolgere tutti gli stakeholder. Non è però sufficiente per le imprese approcciare il cambiamento solo in linea teorica, è sempre più necessario che anche il modello di governance cambi radicalmente.

Infatti, i dati del Rapporto realizzato dal Censis in collaborazione con il Centro Studi TIM sulla trasformazione digitale dell’Italia, evidenziano come le aziende italiane mostrino un chiaro ritardo sulle tematiche di innovazione digitale, in particolare rispetto ai competitors europei presi in analisi; ma i dati presentati mostrano anche una maggiore consapevolezza del fatto che l’Italia sta diventando sempre più competitiva sul mercato digitale. 

Per l’EC Country Report Italy, il nostro paese è al 25esimo posto a causa dei ridotti investimenti in digitalizzazione e innovazione, soprattutto da parte delle PMI.

Nonostante ciò, possiamo riscontrare che sia in Francia che in Germania, le due più importanti economie europee, meno del 60% delle imprese hanno dichiarato che l’introduzione dei social media all’interno della propria corporate è importante per il proprio business, e solo il 40% utilizza e-commerce per la vendita dei propri prodotti online, contro il 58% delle aziende made in Italy.

Tra i paesi presi in analisi, l’Italia e la Spagna, hanno la percentuale più alta di Digital Starters (22%), PMI sul mercato da non più di quattro anni, naturalmente predisposte a considerare  gli strumenti digitali fondamentali per la loro crescita. 

 

I cambiamenti nel mondo HR: come rispondono i responsabili delle risorse umane 

In alcune funzioni, più che in altre, la situazione difficile degli ultimi anni ha rappresentato un’occasione di aggiornamento per le aziende, soprattutto, come ci dicevamo, nella digitalizzazione dei processi. Tra le funzioni che hanno meglio profittato dei benefici della digitalizzazione sono in primo piano le Human Resources, e questo nonostante o forse proprio grazie al forte impatto che ha subito il mondo del lavoro dalla crisi pandemica. Ad esempio, secondo queste statistiche stilate dal Sole24Ore le risorse umane hanno scelto di  utilizzare i social network per diverse finalità, tra cui: 

• 25% team building;
• 26% onboarding;
• 34% training;
• 41% comunicazione aziendale;
• 69% recruiting

In questo periodo di forte discontinuità diventa fondamentale il ruolo degli HR manager che devono saper guidare e supportare  uno stile di leadership orientato al cambiamento, che sappia incentivare la trasformazione dei ruoli e individuare figure propense al cambiamento e al miglioramento dei processi e dell’organizzazione. 

 

I tools a supporto delle strategie di recruiting  

Strumenti come Linkedin, o Breezy (per l’automatizzazione del processo di selezione), già utilizzati dai recruiter da diverso tempo, ma anche i più recenti software per la gestione dei video-curricula come Talentcube stanno portato notevoli vantaggi per la funzione HR: possono accelerare la gestione del processo di pre-screening, semplificare il recruiting e anche contribuire a rafforzare l’employer branding. Sono solo alcuni esempi dell’impatto della digital transformation sul ruolo dei professionisti della gestione delle risorse umane. 

 

In conclusione, le Risorse Umane nel nostro paese sono all’avanguardia e stanno entrando sempre di più nell’ottica di sfruttare i benefici della digitalizzazione, tramite l’utilizzo di strumenti altamente tecnologici e performanti; è un processo di trasformazione necessario per evolvere il proprio ruolo e potenziare l’organizzazione aziendale.. E’ un percorso virtuoso ma che può presentarsi difficile per i leader che non trovano all’interno dell’organizzazione le competenze necessarie al percorso di digital transformation; in questo caso può essere risolutivo rivolgersi a consulenti esperti che sappiano introdurre nell’organizzazione risorse già formate e in grado di portare rapidamente competenza ed esperienza.  L’ affidarsi a un Interim Manager esperto può essere la scelta più opportuna per r tradurre l’innovazione in risultati concreti per le aziende, per velocizzare i tempi e ottimizzare i processi, agendo a supporto delle risorse umane con l’obiettivo comune di potenziare e valorizzare il capitale umano e migliorare l’immagine aziendale.