L’intelligenza artificiale e i dati sono strumenti potenti per migliorare la gestione aziendale, ma la loro adozione rappresenta ancora una grande sfida alcune aziende. Sicurezza, ROI, integrazione tecnologica e digitalizzazione: i nostri esperti di Rischi & Smart Data ti aiutano a trasformare i tuoi dati in veri motori di crescita e soluzioni di decision-making. Scopri tutte le informazioni rilevanti per gestire i rischi al meglio e rimanere all’avanguardia.
Dati & AI nelle aziende: barriere allo sviluppo malgrado il potenziale
Sebbene i vantaggi dei dati e dell’intelligenza artificiale (AI) siano ormai riconosciuti dai leader aziendali, l’implementazione incontra ancora numerosi ostacoli all’interno delle imprese. Secondo l’ultimo Data & AI Barometer pubblicato da Coface e Les Echos Etudes, l’86% dei leader aziendali oggi considera fondamentale saper sfruttare in modo intelligente i dati provenienti da clienti, prospect e fornitori. Questo utilizzo è ormai essenziale per rafforzare la competitività e la resilienza delle aziende, aprendo al contempo la strada a nuove opportunità di crescita.
Da notare che oggi meno di un’azienda su cinque sfrutta i propri dati per orientare le decisioni strategiche.
Questa realtà complessa rivela sfide operative, strutturali e culturali:
- Redditività: di fronte a costi elevati e all’incertezza sul ritorno degli investimenti (ROI), le aziende sono estremamente caute nella gestione dei budget, soprattutto nelle PMI, in cui l’adozione di strumenti avanzati rappresenta un impegno significativo senza garanzie immediate di risultati.
- Sicurezza e conformità: l’aumento delle normative, la sicurezza e la governance dei dati, insieme alle incertezze sull’uso dell’AI generativa, frenano le aziende, in particolare nelle grandi aziende e nei settori sensibili o altamente regolamentati.
- Integrazione tecnologica: oltre alle preoccupazioni finanziarie e di sicurezza, la scarsa maturità tecnologica in molti dipartimenti interni complica ulteriormente la situazione per le organizzazioni, che segnalano mancanza di tempo, competenze o un chiaro allineamento con le priorità aziendali.
1- Pensare in grande… ma partire in piccolo!
Le aziende che riescono nei progetti Data & AI sono spesso quelle che adottano un approccio pragmatico, iniziando da casi d’uso concreti invece di lanciarsi in strategie globali troppo ambiziose. È preferibile partire da un’esigenza aziendale chiaramente identificata e da casi d’uso specifici, come la valutazione del rischio cliente, il monitoraggio della salute finanziaria di un fornitore, l’ottimizzazione delle giacenze o l’individuazione delle frodi.
Questo approccio offre numerosi vantaggi in termini di efficienza operativa: i risultati saranno più rapidi, facilmente misurabili e concreti per i team aziendali. È un ottimo modo per cogliere opportunità di business e ottimizzare gradualmente la gestione dei rischi, rafforzando al contempo la cultura dei dati all’interno dell’organizzazione, prima di estenderne l’uso ad altri ambiti applicativi, invece di puntare fin da subito a una trasformazione globale.
2- Nuove tecnologie: implementare senza complicare i sistemi esistenti
Indipendentemente dal livello di maturità tecnologica dei team all’interno della tua azienda, una soluzione digitale ad alte performance deve potersi adattare facilmente agli strumenti già in uso e alle risorse disponibili. Che si tratti di una PMI, di un’azienda di medie dimensioni o di una multinazionale, le esigenze possono variare, ma l’obiettivo finale resta lo stesso: scegliere un sistema che favorisca l’interoperabilità tra le tecnologie, senza aggiungere componenti superflui al sistema attuale.
Le soluzioni di connettività come API robuste, connettori nativi e formati di esportazione standardizzati mirano a semplificare l’integrazione con gli strumenti aziendali esistenti, preservando gli investimenti tecnologici precedenti e modernizzando gradualmente l’infrastruttura dati dell’azienda.
3- Rendere i dati accessibili e utilizzabili
Anche le soluzioni più sofisticate falliscono se non riescono a tradursi in azioni concrete per gli utenti finali! Oggi, l’accessibilità e l’intuitività sono importanti quanto – se non più – della potenza tecnologica.
Dashboard semplificate, sistemi di scoring chiari e unificati a livello internazionale, alert personalizzabili: il valore aggiunto dei dati risiede proprio nella loro capacità di essere compresi, monitorati costantemente e trasformati in consigli operative. Le soluzioni devono essere accessibili e intuitive per integrarsi in modo naturale con i flussi di lavoro e i processi già in essere dei team, facilitando un processo di decision-making quotidiano rapido e consapevole. Questo approccio focalizzato sull’utente garantisce un’adozione efficace delle soluzioni e ne massimizza l’impatto operativo.
4- Tecnologia potente + competenza umana = una combinazione vincente
Qual è la differenza tra una soluzione dati ad alte prestazioni e un semplice strumento statistico? La capacità di combinare la potenza di calcolo dell’AI con l’intelligenza contestuale degli esperti di settore. L’esperienza sul campo ha dimostrato che i progetti Data & AI di successo si basano sia sugli algoritmi che sulla competenza umana.
L’AI eccelle nell’analisi di grandi volumi di dati, nell’individuazione di modelli complessi e segnali deboli (come variazioni negli score di credito, tensioni settoriali o aumento degli incidenti di pagamento). Ma è l’expertise sul campo a dare significato e contesto ai risultati! Combinando “il meglio di entrambi i mondi”, gli smart data generano strategie di azione diventando un vero e proprio strumento decisionale.
Coface incarna perfettamente questa doppia visione: i nostri esperti in Business Information trasformano i Big Data grezzi in insight strategici esclusivi e operativi. Grazie ai dati descrittivi, prescrittivi e predittivi, puoi anticipare – o addirittura prevedere – il rischio commerciale e prendere decisioni con maggiore sicurezza.
Le aziende non cercano più solo dati, ma la capacità di prendere decisioni più rapide e sicure. L’AI integrata non sostituisce l’analisi umana: la rende più accessibile, immediata e strutturata.
In Coface, sviluppiamo strumenti che offrono non solo informazioni grezze, ma anche segnali deboli, alert preventivi e raccomandazioni contestualizzate. Questo livello di interpretazione è essenziale per trasformare i dati in una vera leva di gestione.
- Guillaume Huguet, Direttore di Coface Data Lab.
5 – Misurare il valore aggiunto
Per definizione, un progetto basato su dati e intelligenza artificiale non può essere bloccato nel tempo. È in continua evoluzione, in funzione delle esigenze aziendali, dell’evoluzione del mercato e dell’arricchimento dei dati disponibili. Questo richiede l’implementazione di indicatori di performance (KPI) precisi e misurati regolarmente.
ROI, tasso di adozione, accuratezza delle previsioni, riduzione del rischio: sono tutti indicatori che rappresentano veri e propri driver di performance per l’azienda. Queste metriche non solo offrono maggiore agilità nella gestione del progetto in base alle priorità del momento, ma permettono anche di dimostrare agli stakeholder il valore aggiunto di una strategia basata sui dati. La misurazione continua del valore aggiunto è la migliore garanzia per un investimento tecnologico efficace e sostenibile.
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Da anni, i team di Coface Business Information supportano aziende di qualsiasi dimensione, in tutto il mondo, nell’implementazione di soluzioni per la gestione del rischio commerciale basate su dati e intelligenza artificiale. Perché agire significa anticipare: anche tu puoi trasformare i tuoi dati in strumenti decisionali.
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