Automazione e velocità, l’intelligenza artificiale erode margini di guadagno e trasforma il mercato della consulenza, spostando il valore dell’advisor verso competenze strategiche
L’intelligenza artificiale è il grande paradosso della consulenza contemporanea. Più diventa centrale nelle strategie di imprese e istituzioni, più mette in discussione il modello economico di chi, da sempre, vende competenze, analisi e trasformazione. Non si tratta solo di un ciclo negativo o di un rallentamento congiunturale. È una trasformazione strutturale che tocca la consulenza manageriale, quella tecnologica e anche la consulenza finanziaria. Negli ultimi anni il settore ha beneficiato di un’espansione senza precedenti. Dopo la pandemia, le aziende hanno accelerato progetti di digitalizzazione, riorganizzazione e gestione del rischio e le grandi firm globali hanno assunto migliaia di professionisti, ampliato le practice e registrato crescite a doppia cifra.
Ma oggi? Lo scenario sembra cambiato tanto. E si parla sempre più di consulting slowdown perché la crescita si è appiattita, i budget vengono rivisti e le società hanno iniziato a contenere costi e risorse umane. Questo perché i clienti corporate dichiarano di voler ridurre la spesa in consulenza, riallocando le risorse su piattaforme interne, infrastrutture dati e investimenti strutturali su centri di intelligenza artificiale. In questo contesto si inserisce il caso Accenture, che pur continuando a crescere sul piano dei ricavi e a registrare una forte espansione nei progetti legati all’Advanced AI, ha visto il proprio titolo perdere circa il 40% nell’ultimo anno. E la cosa interessante è che non c’è un collasso dei fondamentali, ma una compressione dei multipli. Il mercato, infatti, sta prezzando il rischio che il modello tradizionale della consulenza, basato su leva organizzativa e vendita di ore, sia meno sostenibile in un mondo in cui l’AI automatizza parte rilevante delle attività.
VERSO UN NUOVO PARADIGMA?
Il punto non riguarda una singola società, ma l’intera architettura del settore. Per decenni la consulenza si è retta su tre pilastri: grandi team junior dedicati a raccolta dati e produzione di materiali, pricing fondato sul tempo e non solo sui risultati, infine una certa asimmetria informativa tra chi fornisce insight e chi li acquista. Oggi invece i modelli generativi, le piattaforme multi-agente con analytics integrati consentono ai clienti di svolgere internamente attività che prima richiedevano settimane di lavoro esterno. Così report preliminari, benchmark di settore, sintesi di documentazione normativa o finanziaria possono essere generati in poche ore con strumenti avanzati.
Questo non significa che l’AI sostituisce il consulente strategico o l’advisor finanziario nel breve periodo. Significa però che erode la base di attività standardizzate che giustificava l’impiego di squadre numerose e tariffe elevate. Se una parte dell’analisi può essere automatizzata, il valore si sposta verso l’interpretazione, il giudizio, la capacità di implementare e di assumersi responsabilità sui risultati. La trasformazione è visibile anche nella struttura dei contratti, infatti, cresce il peso dei progetti a prezzo fisso e dei modelli legati a outcome misurabili. Nella consulenza finanziaria, per esempio, aumenta l’attenzione per le remunerazioni basate sui risultati, risparmi generati o metriche di efficienza. Questo sposta il rischio verso il fornitore e rende più difficile sostenere margini elevati senza un reale vantaggio competitivo tecnologico o metodologico.
E le discussioni nelle community professionali online riflettono questa tensione. Molti consulenti su Reddit osservano che l’AI generativa stia accelerando notevolmente i tempi di produzione. Alcuni sintetizzano il cambiamento in questo modo: “L’AI non sostituirà i consulenti, ma i consulenti che usano l’AI sostituiranno quelli che non la integrano nel proprio lavoro”. Altri sottolineano che la piramide tradizionale è sotto pressione, perché i clienti accettano meno facilmente team sovradimensionati quando parte dell’analisi può essere generata con strumenti digitali. Non mancano però posizioni più caute, secondo cui l’AI resta un supporto che richiede supervisione e responsabilità umana. Tutti concordano su un fatto: il modello sta davvero cambiando. Alcuni grandi nomi della consulenza globale hanno iniziato a legare in modo più diretto l’uso degli strumenti di AI alle valutazioni di performance e alle opportunità di crescita professionale.
L’uso delle piattaforme interne non è più solo una scelta operativa, ma diventa metrica di valutazione. In parallelo, si registrano ristrutturazioni e programmi di riqualificazione per spostare competenze verso aree più tecnologiche. L’intelligenza artificiale non incide così solo sui servizi venduti ai clienti, ma ridefinisce il capitale umano necessario per competere. Il caso Deloitte in Australia ha aggiunto una dimensione reputazionale al dibattito. Un report commissionato dal governo federale, del valore di circa 440mila dollari australiani, è stato oggetto qualche mese fa di molte polemiche perché conteneva citazioni accademiche e riferimenti legali inesistenti generati da un modello di AI utilizzato nel drafting. Così dopo le verifiche, il governo australiano ha chiesto e ottenuto un rimborso parziale e una revisione del documento. Questo episodio dimostra che l’adozione dell’AI senza adeguati controlli può tradursi in un rischio diretto per la credibilità della consulenza, soprattutto quando si tratta di clienti istituzionali.
MARGINI SOTTO PRESSIONE
La consulenza finanziaria non è immune dalla rivoluzione dell’intelligenza artificiale. Hazel, la piattaforma AI sviluppata dalla fintech Altruist per supportare la pianificazione fiscale e l’analisi automatizzata dei documenti, riaccende il dibattito sui modelli tradizionali di wealth management. E nella settimana del suo lancio, a Piazza Affari si sono registrate vendite significative: FinecoBank ha perso circa il 7,5%, Banca Generali il 7,4%, Banca Mediolanum oltre il 6% e Azimut circa il 4,4% in un movimento legato ai timori di compressione delle commissioni e dei margini.
Il mercato inizia a scontare uno scenario in cui attività ad alto contenuto tecnico come la pianificazione fiscale, l’analisi patrimoniale e la costruzione di scenari possono essere automatizzate e rese disponibili a costi inferiori. Strumenti come Hazel generano strategie in pochi minuti, attività che fino a ieri richiedevano ore e ore di lavoro specialistico. Questo non elimina il consulente, ma ne cambia il valore. Se gli algoritmi producono insight in tempo reale, l’advisor deve distinguersi per interpretazione, gestione del rischio e responsabilità decisionale. Pur riconoscendo che l’AI può automatizzare il processo di analisi, molti professionisti ritengono che la fiducia, l’empatia e il giudizio restino difficilmente replicabili.
E in Italia? Il cambiamento sarà probabilmente più graduale. Perché il mercato del risparmio gestito è ancora fortemente relazionale e la fiducia personale pesa molto nelle scelte finanziarie. Nel breve periodo l’AI resta soprattutto strumento di supporto. Ma il vero nodo è il ricambio generazionale. I nuovi investitori sono più digitali e meno legati al modello tradizionale. Non si tratta di una sfida tra consulente e algoritmo, ma di un’opportunità per chi saprà combinare tecnologia e fiducia. Chi rimane fermo, invece, vede già oggi i propri margini e multipli erodersi.
