Secondo la 29ª Annual Global & Italian CEO Survey di PwC presentata al World Economic Forum di Davos – che ha intervistato 4.454 Amministratori Delegati in 95 Paesi e territori, inclusi 118 italiani, tra ottobre e novembre 2025 – si conferma un certo ottimismo verso il futuro, ma anche la consapevolezza di un contesto incerto, segnato da sfide complesse. La vera discriminante competitiva si gioca sulla capacità di accelerare la trasformazione tecnologica.

L’ottimismo sulla crescita economica

In Italia l’indagine registra un certo ottimismo verso il futuro, nella consapevolezza del contesto incerto. Il 62% dei CEO italiani prevede una crescita dell’economia globale nei prossimi 12 mesi, in linea con il dato mondiale (61%), dove si registra una crescita continua negli ultimi tre anni (+43% dal 2023 ad oggi).

Più contenuta la fiducia sull’economia nazionale, che è prevista in crescita da poco meno della metà dei rispondenti (49%).

In Italia, il 35% dei CEO si dice molto o estremamente fiducioso sulla crescita del fatturato nel breve termine, ben oltre la media globale, ferma al 30%. Osservando invece il triennio, l’ottimismo sale al 53%, rispetto al 49% registrato a livello mondiale.

A sostenere questa fiducia i numeri: il fatturato medio delle imprese in Italia è cresciuto del 10% (rispetto all’8% globale) e del margine netto dell’8% (contro il +10% mondiale). Eppure, emerge un nodo cruciale: nonostante l’intelligenza artificiale stia rivoluzionando le regole della competizione, la maggior parte delle aziende fatica ancora a convertire gli investimenti in profitti stabili.

L’ottimismo per il futuro porta comunque i segni dell’incertezza: circa un terzo dei CEO, sia in Italia che nel mondo, dichiara che l’incertezza geopolitica ha ridotto la probabilità di investimenti significativi.

Non emerge tuttavia una strategia per contrastare i rischi geopolitici: circa la metà dei CEO italiani e di tutto il mondo prevede un rafforzamento delle difese informatiche, ma solo il 23% dei CEO italiani e il 18% dei CEO a livello globale prende in considerazione azioni come la riconfigurazione della supply chain.

A valutare misure per contenere la dipendenza da partner tecnologici, l’uscita da mercati rischiosi e l’adozione di strategie di tax restructuring è solo un ristretto numero di CEO (tra il 12 e il 20% di rispondenti a livello mondiale e tra il 6-15% a livello italiano).

Le minacce che preoccupano i CEO: in Italia vincono cambiamento tecnologico e rischi informatici

I CEO mondiali temono soprattutto rischi informatici e instabilità macroeconomica: entrambe al 31% tra le principali minacce per i prossimi 12 mesi.

In Italia, però, il quadro cambia. I CEO puntano il dito su cambiamento tecnologico, dazi, rischi informatici, inflazione e scarsità di lavoratori qualificati, citati dal 20% al 25% degli intervistati. Rispetto al mondo, i CEO italiani si sentono molto meno esposti ai conflitti geopolitici: solo il 13% si è dichiarato molto o estremamente esposto, vs 23% a livello globale. Calano anche le ansie generali. La carenza di competenze chiave, che un anno fa svettava al 35%, oggi si ferma al 20% e divide il podio con altre quattro preoccupazioni.

Sui dazi, l’impatto resta limitato: il 22% dei CEO italiani lamenta cali nei margini netti (meno del 29% globale), mentre il 65% – sopra la media mondiale del 60% – non nota effetti rilevanti. Un livello superiore alla Francia (3%), ma sotto Germania (27%), Canada (35%) e Cina (44%).

La trasformazione tecnologica è la priorità dei CEO mondiali e italiani

La trasformazione digitale è la priorità numero uno per il 53% dei CEO italiani, ben oltre il 42% registrato a livello mondiale, per allineare l’azienda all’evoluzione tecnologica. Al secondo posto si trova la qualità dei management team: il 42% degli intervistati italiani la ritiene essenziale, contro il 21% globale. Non da meno la capacità innovativa dell’azienda, citata dal 34% in Italia rispetto al 29% nel resto del mondo.

In controtendenza sulla scena internazionale, è minoritaria la percentuale di CEO italiani preoccupati per le eventuali interruzioni causate da un evento geopolitico e per le capacità dell’azienda di rispondervi (15% vs. 21% globale).

L’Intelligenza Artificiale segna il confine tra chi accelera e chi resta indietro

Rimane centrale il tema dell’intelligenza artificiale, per i CEO italiani si configura come una questione primariamente culturale. In Italia, i CEO faticano a tenere il passo con l’intelligenza artificiale: in tutti i campi analizzati, la quota di chi ammette una scarsa o nulla implementazione supera sistematicamente la media mondiale.

Il gap si nota già nell’attrazione della domanda, con il 54% delle aziende italiane ferme contro il 46% globale. Il divario si allarga nei servizi di supporto (58% contro 47%) e nello sviluppo di prodotti, servizi ed esperienze, dove il 60% dei vertici nostrani non ha ancora adottato l’IA, a fronte del 47% internazionale. Peggiora nella definizione della direzione strategica: il 68% di imprese italiane non integra ancora l’IA, contro il 53% nel resto del mondo. Solo nella soddisfazione della domanda i numeri si avvicinano, con il 62% dei CEO italiani in ritardo rispetto al 59% globale. Le strategie sull’IA in Italia restano embrionali rispetto ai benchmark internazionali.

Il 27% dei CEO italiani ammette che di non avere una cultura favorevole all’adozione dell’IA, contro il 9% nel resto del mondo. Il 14% degli AD italiani lamenta inoltre un ambiente tecnologico che non supporta l’integrazione dell’IA (contro il 10% globale), nei processi il divario è maggiore: il 34% non ha formalizzato regole per un’IA “responsabile” (vs 22% mondiale), il 40% manca di una roadmap chiara (quasi doppio del 23% globale) e 2 su 5 temono di non attrarre talenti tech specializzati (contro il 23% altrove).

Le difficoltà riguardano anche le risorse economiche: il 43% delle aziende giudica insufficienti gli investimenti in IA per centrare gli obiettivi (vs 29% globale), il 63% usa tool IA “orfani” di documenti e dati interni (contro il 46% mondiale), condannando l’innovazione a una misura superficiale anziché ad una vera trasformazione.

Le barriere? Competenze al primo posto

I CEO italiani puntano il dito contro la mancanza di skills nella forza lavoro (46%), seguita da difficoltà nel trasferire le conoscenze (37%), dubbi sui ritorni economici (31%) e paure condivise su cybersecurity e resistenza al cambiamento (entrambe al 27%).

In generale sale il ricorso all’IA, ma i benefici tardano ad arrivare: solo il 12% di CEO mondiali ammette benefici sia sui costi che sul fatturato. Nel complesso, quasi il 30% registra vantaggi su un solo fronte, mentre il 56% non vede ancora impatti significativi sulle performance aziendali.

PwC registra un divario netto tra chi da un lato si limita a sperimentare l’IA e chi la integra in modo strategico e ne trae vantaggi concreti, come tagli ai costi e crescite dei ricavi, applicando l’IA non solo ai prodotti e servizi, ma anche alle attività di marketing e alle decisioni strategiche.

Questo risultato è legato alla capacità di costruire solide fondamenta: governance chiara, infrastrutture tecnologiche e cultura aziendale orientata all’adozione. Un’altra analisi di PwC, che ha indagato il tema IA sui luoghi di lavoro – PwC Global Workforce Hopes and Fears 2025 – evidenzia che chi applica l’IA su larga scala registra margini superiori di quasi quattro punti percentuali rispetto a chi non lo fa.

Andrea Toselli, Presidente e AD di PwC Italia, osserva: “Il 2026 rappresenta un momento importante per l’IA. I risultati della PwC CEO Survey illustrano che, mentre alcune imprese sono già riuscite a tradurne l’uso in risultati misurabili, altre sono ancora in una fase di studio. Questo ritardo può incidere in maniera significativa sulla competitività. In un contesto di rapido cambiamento, in cui la tecnologia sta influenzando economie e settori industriali, é irrinunciabile investire in innovazione e, in particolare, nella comprensione delle potenzialità degli strumenti già a disposizione delle imprese”.

Reinventarsi diventa imperativo strategico

Nonostante uno scenario complesso, reinventarsi si conferma un imperativo strategico per la crescita. La trasformazione delle imprese è in pieno svolgimento, e l’Italia corre più veloce della media mondiale. Secondo i vertici aziendali, il 50% delle imprese italiane ha già iniziato a competere in settori in cui prima non competeva, superando il 42% globale. Non solo: il 62% dei CEO italiani indica che almeno il 10% del fatturato deriva da queste incursioni, poco sotto il 66% internazionale.

Gli imprenditori italiani puntano su servizi alle imprese (12%), assicurazioni e costruzioni (11% ciascuno) e aerospazio-difesa (9%). A livello globale, invece, domina la tecnologia (12% contro il 7% italiano), seguita da sanità (8%) e dai settori aerospaziale-difesa e servizi alle imprese (entrambi al 7%).

Sull’offerta il 65% dei CEO, sia in Italia che nel mondo, registra un balzo di almeno il 10% nelle vendite da nuovi prodotti e servizi. Ma il vantaggio competitivo resta fragile: solo il 43% in Italia e a livello globale si sente più veloce dei rivali nell’introdurre novità sul mercato.

Il 51% dei CEO italiani giudica la performance complessiva inferiore alle aspettative, contro il 33% del campione globale. Un dato che evidenzia le difficoltà del tessuto produttivo nazionale. Al contrario, si giudicano più competitivi rispetto alla media internazionale nell’attrazione della domanda (33% in Italia contro 31%). Inoltre, solo un terzo delle aziende italiane dichiara che la propria organizzazione sia pronta per guidare con efficacia una disruption (vs. 39% a livello globale) e solo il 23% dichiara di essere in grado di anticipare le disruption prima che si verifichino (vs. 27% global).

A frenare i risultati, tre ostacoli principali: strutture organizzative non ottimizzate (41% in Italia vs 22% globale), scarsa capacità di attrarre talenti (43% vs 25%) e processi burocratici inutili (42% vs 28%).

CEO italiani: “Mancano competenze su IA, dati e cyber”

I CEO italiani hanno indicato quali sono principali gap di conoscenza nelle loro organizzazioni. In cima alla lista, per il 71% dei CEO, la necessità di comprendere meglio l’impatto dell’innovazione sulla forza lavoro e l’uso dell’intelligence macroeconomica per strategie di internazionalizzazione. Entrambe le lacune colpiscono “in misura moderata o larga”.

Inoltre, al 57% la capacità di decisioni basate sui dati, vista ancora come un tallone d’Achille. Chiude il podio la cybersecurity e la protezione dati, critica per il 54% degli intervistati.

Un ritratto che va oltre l’entusiasmo tech: la vera battaglia non è solo abbracciare l’IA, ma farlo con agilità e allineamento interno. Pressione altissima per ridisegnare modelli e processi, ma i ritardi culturali e strutturali rischiano di trasformare l’ottimismo, frenando risultati tangibili.

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A cura di Matteo Veneziani e Paolo Pasini

La trasformazione digitale rappresenta per le imprese un’opportunità strategica, ma richiede chiarezza tra ciò che è vera innovazione e ciò che è solo evoluzione tecnologica. Negli ultimi 15 anni, espressioni come “digital transformation”, “post-digital” e “epoca dell’AI” hanno accresciuto le aspettative del top management rispetto ai benefici attesi, creando talvolta effetti boomerang. Diventa quindi essenziale rispondere a due domande: qual è la maturità digitale dell’organizzazione e quali risultati di business sono stati realmente conseguiti.

SDA Bocconi ha sviluppato una metodologia di Digital Maturity Assessment, e PwC Italia, realtà parte di un network globale ma autonoma a livello locale, ha deciso di utilizzarla per verificare il proprio percorso di trasformazione digitale. L’analisi ha considerato processi interni, governance, organizzazione, investimenti e KPI digitali. L’assessment è articolato in tre macro-aree e in item specifici valutati su cinque livelli di maturità. Il risultato consente di individuare punti di forza e aree di miglioramento, decidendo consapevolmente fino a che livello spingersi in funzione della strategia.

Per PwC Italia, la funzione DTO (Digital Transformation Office, che gestisce le tecnologie a servizio dei processi interni) emerge come fulcro della digitalizzazione interna, con buoni livelli di adozione e employee experience, ma con margini di crescita nella gestione dell’innovazione digitale e nella diffusione di figure di digital innovator. L’organizzazione misura accuratamente la spesa IT, meno invece i benefici di business effettivi (necessario il “closed-loop” tra business case e risultati). Anche l’approccio data-driven è presente a livello strategico ma ancora embrionale nei processi. Il punteggio medio di maturità digitale (3,3 su 5) colloca PwC Italia a un livello più che buono: la sfida è capitalizzare il percorso avviato rafforzando la continuità delle iniziative innovative, spesso penalizzate da un effetto stop-and-go.

Tra le aree di miglioramento emergono il coordinamento con le altre aree di competenza digitale presenti nelle business unit e la diffusione più strutturata di metodologie agili. Un aspetto cruciale riguarda la relazione tra standard globali PwC e innovazione locale: le piattaforme imposte a livello di network possono limitare la creatività, ma la governance DTO ha finora saputo sfruttare il valore delle piattaforme comuni integrandole con soluzioni locali. In tema di misurazione, l’attenzione si concentra troppo sulle performance IT, mentre va potenziata la valutazione dell’impatto sui risultati aziendali e sul ROI delle soluzioni digitali. L’evoluzione della digitalizzazione e la disponibilità di dati nativi hanno portato all’introduzione di nuovi KPI digitali, come indicatori ESG, indici di adoption e di employee/customer experience. PwC ha identificato alcuni temi chiave: distinguere KPI leading e lagging, coinvolgere team misti IT-business, calcolare il ROI anche in corso d’opera, e apprezzare i benefici qualitativi (immagine, reputazione, governance, data quality).

Da qui nasce il progetto di un Digital Transformation Performance Management System (DTPMS), dashboard di indicatori leading e lagging per il monitoraggio continuo dei progetti strategici/trasformativi digitali. A presidio di questo sistema si afferma la figura del digital value manager, responsabile del DTPMS e garante della misurazione dei benefici reali.
In conclusione, PwC Italia mostra un percorso solido di digitalizzazione, con processi interni maturi e una governance efficace, ma con sfide aperte sulla generazione continua di innovazione, sulla piena adozione di approcci data-driven e sul consolidamento delle metriche di valore. La sostenibilità economica, ambientale e sociale della trasformazione digitale richiede infatti di misurare seriamente i benefici conseguiti, per dare risposte concrete alle legittime attese del top management.

Dal dato all’azione

L’analisi ha evidenziato come i processi interni siano maturi e la governance solida, mentre l’innovazione continua, l’approccio data-driven e l’uso di KPI orientati al business possono essere migliorati. Il nuovo Digital Transformation Performance Management System e la figura del Digital Value Manager puntano a garantire la misurazione concreta del valore generato.

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È quanto emerge dalla Global Sustainability Survey di PwC che ha coinvolto 496 executive e professionisti C-Level, di cui 74 italiani, provenienti da 40 Paesi. Il 52% degli intervistati ricopre ruoli legati alla sostenibilità (Chief Sustainability Officer o Head of Sustainability), il 19% si occupa di reporting ESG, e un ulteriore 19% opera in ambito finance e accounting (CFO, controller, chief accountant). Dal punto di vista delle dimensioni aziendali, il 18% delle imprese ha ricavi superiori a 10 miliardi di dollari, mentre il 63% si colloca nella fascia tra 100 milioni e 10 miliardi. Geograficamente, il 66% ha sede in Europa occidentale, il 22% in Asia-Pacifico, e il restante 12% è distribuito tra Stati Uniti (6%), Regno Unito (4%), Canada (2%) e America Latina (2%).

I settori più rappresentati sono l’industria manifatturiera e automotive (29%), i servizi finanziari (19%), l’energia, le utilities e le risorse (18%), e i mercati consumer (16%). Il 36% delle aziende ha già pubblicato report ESG, il 41% prevede di farlo secondo la direttiva CSRD, e il 23% in base alle norme ISSB.

Sostenibilità sotto pressione: le aziende rispondono investendo

La pressione per fornire dati ESG è aumentata in modo significativo: oltre il 60% ha aumentato risorse e tempo dedicati dal top management al reporting ESG, mentre solo il 5% ha ridotto gli investimenti. Nonostante le incertezze normative, il 42% delle aziende soggette alla CSRD rinvierà il reporting di due anni, in linea con la direttiva UE (in Italia solo il 23%), mentre un altro 40% ha scelto di pubblicare volontariamente anche senza obbligo. Il valore del reporting ESG è evidente: il 68% delle aziende che ha già pubblicato il report dichiara di aver ottenuto benefici concreti oltre la compliance, con un 28% (vs 39% in Italia) che rileva un impatto significativo su decisioni strategiche, gestione dei rischi, trasformazione della supply chain e investimenti.

Le aziende che traggono maggiore valore sono anche quelle che hanno investito di più: il 56% ha aumentato significativamente le risorse dedicate (36% in Italia), il 40% ha coinvolto maggiormente il top management.

Tecnologia e collaborazione: le leve per un reporting efficace

Oltre la metà delle aziende internazionali che ha già pubblicato report ESG utilizza strumenti digitali per la gestione dei dati, il calcolo delle emissioni e la disclosure. L’adozione dell’intelligenza artificiale è quasi triplicata in un solo anno, passando dall’11% al 28%. Le applicazioni più comuni riguardano la redazione e sintesi dei report, l’identificazione dei rischi e l’integrazione dei dati da sistemi diversi. Ma la tecnologia da sola non basta. Il successo del reporting ESG dipende anche dalla collaborazione interfunzionale: il 37% delle aziende che ha già pubblicato il report ESG ritiene che un coinvolgimento anticipato dei revisori avrebbe migliorato la qualità del reporting (il 43% in Italia).

Gaia Giussani, Partner ESG di PwC Italia, dichiara: “Il 2025 è l’anno in cui il reporting ESG ha smesso di essere solo un obbligo normativo ed è diventato un asset strategico. Le aziende stanno rispondendo con decisione: investono, accelerano, integrano. Nonostante le incertezze regolatorie, molte imprese scelgono di andare oltre la compliance, anticipando i tempi e puntando su trasparenza e fiducia. La tecnologia, in particolare l’AI, sta trasformando il modo in cui si raccolgono e si analizzano le informazioni. PwC contribuisce a creare le basi per un reporting sostenibile, efficiente e integrato nel business di domani”.

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Le opportunità di trasformazione e innovazione aziendali generate dalle nuove tecnologie digitali, non ultima l’AI (analitica, generativa, agentica), sono un reale potenziale indiscusso ma, per gestire bene le aspettative soprattutto del top management aziendale, è fondamentale distinguere cosa è realmente trasformazione/innovazione “digital-based” e cosa è semplicemente una pura evoluzione tecnologica o un miglioramento incrementale di prassi o prodotti/servizi esistenti.

Ad una attenta osservazione di cosa è successo negli ultimi 15 anni, la “digital transformation e innovation”, “il post-digital”, la “AI era” e altre espressioni simili, hanno certamente alzato l’attenzione delle aziende verso nuove opportunità di cambiamento, di trasformazione e di innovazione, ma hanno altresì alzato l’asticella delle attese del top management verso i risultati, i benefici, il valore di Business conseguiti, diventando quasi un “boomerang” nelle mani di chi aveva la responsabilità di identificare e avviare questi progetti digitali “trasformativi”, svilupparli e rilasciarli in esercizio (cd “live”) per la progressiva “adoption”.

Oggi è naturale per il top management porsi alcune domande:

1. Qual è la nostra maturità digitale e cosa dobbiamo fare per proseguire nel processo di
maturazione (cd Digital Maturity Assessment)?1

2. Cosa abbiamo conseguito finora, dopo diversi anni di implementazione del nostro piano
strategico e digitale a 5-7 anni, quali sono i risultati di business? Siamo sulla rotta corretta?

Per rispondere a queste domande SDA Bocconi ha sviluppato una metodologia di “Digital Maturity Assessment”, che è stata utilizzata per valutare il grado di maturità digitale raggiunto da PwC Italia a seguito del programma di digital transformation lanciato alcuni anni fa.

Per comprendere il caso di studio bisogna tenere conto delle caratteristiche peculiari del contesto aziendale di riferimento:

• Con il termine PwC Italia ci si riferisce a tutte le legal entity facenti parte del network PwC con sede in Italia
• PwC Italia è parte di un network globale (PwC) ma mantiene una sua autonomia giuridica locale;
• l’ambito dell’analisi è stato ristretto ai processi interni (back o8ice e processi di supporto al Business) escludendo le attività svolte dai consulenti presso i clienti PwC Italia;
• gli standard delle piattaforme software chiave (SAP, Workday, Salesforce, O8ice 365, ecc.) sono definite per tutto il network globale PwC, PwC Italia ha alcune possibilità di customizzazione locale in funzione delle specificità dei mercati e delle legislazioni nazionali;
• la gestione dell’innovazione digitale si presenta divisa tra l’innovazione dei processi interni, quella dei processi a supporto dei servizi customer-facing e la realizzazione di prodotti digitali destinati ai clienti, con unità organizzative interne distinte e dedicate a queste tipologie di innovazione digitale ma con possibili forti economie di conoscenza, di scala e di scopo;
• la strategia di network globale PwC e quella locale sono fortemente permeate di “digital”; si ritrovano progetti di Employee digital upskilling e reskilling, un approccio strutturato al mercato attraverso il lancio di Piattaforme su diversi ambiti (Deals, Sustainability, Transformation, Recovery fund, Infrastrutture, Cyber), iniziative di innovazione abilitata dalla tecnologia per la digitalizzazione dell’offerta, lo sviluppo di modelli di delivery digitali, la digitalizzazione dei processi interni dell’organizzazione;
•  la direzione IT&Digital interna di PwC Italia (DTO, Digital Transformation Office) è naturalmente esposta alle esigenze sempre mutevoli e molto “demanding” dei suoi clienti interni, consulenti di diversa seniority (e con forti stratificazioni generazionali) e con ambiti professionali diversificati (tax&legal, revisione, consulenza strategica, …), che esprimono quindi bisogni complessi in continuo cambiamento;
• DTO è quindi per sua natura un’unità organizzativa sempre e comunque in cambiamento e adattamento, sia come struttura IT, sia come processi IT, sia come persone che necessitano di mix di skill hard (da non dimenticarsi e da non dare per scontati!) e skill soft sempre più articolati. Al suo interno oltre all’area Technology sono presenti una funzione di Transformation, la Cybersecurity, il Change Management e una funzione di Governance al servizio dei processi di DTO (HC, acquisti, compliance, formazione, planning&control, quality);
• DTO non è l’unico attore di sviluppo digitale dell’azienda; nelle BU “client facing” esistono centri di competenza digitale orientati ai servizi professionali (soprattutto nella consulenza e nell’ambito risk&cyber) e recentemente è nata una BU dedicata allo sviluppo di soluzioni tecnologiche innovative dedicate ai clienti (denominata Digital Innovation Group, DIG).

Le macro-aree (sezioni) di assessment della Digital Maturity riguardano: 1. La Governance e l’Organizzazione digitale; 2. Il grado di digitalizzazione dei processi aziendali (e dei prodotti/servizi core business, che nel caso di PwC Italia sono “out of scope”); 3. Gli investimenti e le misure/KPI digitali.

La metodologia prevede che ognuna delle tre sezioni sia divisa in sottosezioni (12 per PwC Italia) e in item (46 per PwC Italia) rispetto ai quali valutare il grado di maturità (Fasi da 1 a 5); in figura 1 è riportato uno schema esemplificativo.

Il completamento dell’analisi dei singoli item produce un profilo dal quale anche graficamente si possono evincere i diversi livelli di maturità digitale raggiunti nei diversi ambiti (figura 2).

Valutare la Digital Maturity permette di identificare in modo chiaro i punti di forza e le aree di miglioramento a cui dedicare attenzione per poter proseguire il proprio percorso di evoluzione digitale in modo equilibrato. Va sottolineato il fatto che raggiungere il massimo livello di maturità digitale non è un must in tutti gli item analizzati; ragioni di priorità negli investimenti, rilevanza dei processi analizzati, rapporto costi/benefici possono indurre un’organizzazione ad accettare un livello di digital maturity inferiore la massimo. Quello che rileva è la consapevolezza di tale scelta, decido strategicamente il livello di digital maturity più appropriato in funzione delle mie strategie sulle singole aree.

Nello specifico, l’analisi svolta in PwC Italia ha evidenziato i seguenti macro-punti;

• DTO rappresenta il vero «pivot» dell’innovazione digitale sui processi interni di PwC Italia. La digitalizzazione dei processi aziendali avviene in allineamento alla strategia del network globale PwC e con un forte committment locale: i livelli di adoption e employee experience sono buoni, mentre risulta un po’ debole il processo di digital innovation management (non tutte le funzioni generano idee di innovazione digitale e hanno figure di “digital innovator” al loro interno).

• Ottima la misurazione degli indici quali-quantitativi riferiti alla spesa DTO; da migliorare la misurazione degli expected benefits di business (dal business case di progetto alla misurazione continua dei benefici reali a consuntivo – “Closed-loop”).

• La Data-driven organization è negli intenti strategici ma ancora embrionale nei processi interni.

Sono inoltre emersi alcuni punti aperti:

1) relazione DTO e DIG; esistono opportunità per migliorare le economie di scala e di scopo, le sinergie di risorse, skill, tecnologie, metodi;

2) posizionamento e di8usione dei metodi di agile project management, in termini di ambiti/aree progettuali ove si ritiene utile applicarli e in termini di grado di formalizzazione e di conformità ai principi e alle convenzioni previste dall’agile management.

In sintesi, l’analisi ha evidenziato come PwC Italia rappresenti una grande azienda di servizi B2B fortemente orientata alla digitalizzazione dei propri processi interni e alla ricerca del modello migliore di convergenza tra l’innovazione digitale di processo e l’innovazione digitale di prodotto/servizio.

Il buon valore ottenuto di Digital Maturity (3,3 su 5) pone PwC Italia tipicamente nelle condizioni di dover valorizzare il buon lavoro fatto di digitalizzazione dei processi interni e di strategia/organizzazione digitale ma con la sfida ora di decidere velocemente su quali leve agire per proseguire il percorso digitale. Ad esempio, la generazione e sviluppo di idee digitali innovative (digital innovation management) avviene in modo discontinuo (e8etto «stop&go»), e può essere migliorata l’adozione di metodi agili nello sviluppo di nuove soluzioni digitali, unita allo sviluppo ulteriore di approcci datadriven.

La digitalizzazione dei processi aziendali interni è sensibilmente più «matura» delle altre sezioni, ben supportata dai meccanismi di governance e dall’organizzazione digitale, anche se alcune sperimentazioni organizzative interessanti sono state abbandonate o non sono state continue. Per esempio l’iniziativa “Nudge for Innovation”, che ha visto il coinvolgimento di tutto il personale delle funzioni di supporto – non client facing – in un processo di generazione di idee innovative, ha avuto un buon successo ma è stata gestita come progetto “one-off” senza dare continuità. Oppure il TAB (Technology Advisory Board, tavolo di confronto avviato da DTO che vede coinvolti i referenti di tutte le aree aziendali in qualche modo coinvolte nello sviluppo di tecnologie digitali) è stata una iniziativa molto apprezzata ma che non ha avuto la continuità necessaria (effetto “stop&go”).

La peculiarità di PwC Italia, realtà nazionale facente parte di un network globale, lascia aperto un punto sul tema digital maturity: Il ruolo del network globale PwC, e gli standard di gruppo nell’innovazione digitale dei processi interni, rappresentano un vincolo o uno stimolo nel processo di digitalizzazione? Le localizzazioni potrebbero essere un elemento chiave di innovazione delle practice interne, delle modalità di erogazione dei servizi ai clienti e dei prodotti/servizi core business a livello locale. Il forte ruolo delle piattaforme globali “imposte” dal network globale PwC non deve bloccare (come effort e investimenti) la capacità di innovazione digitale locale di PwC Italia: la forte governance di DTO sta facendo un buon lavoro di «equilibrio» in questo.

Un altro elemento emerso dall’analisi è che la parte di investimenti e misure digitali è molto focalizzata sulle performance di DTO (IT Dashboard), ma può essere migliorata sul fronte dei risultati generali della Digital transformation aziendale (es. impatto sulla produttività aziendale) e dei progetti digitali trasformativi e strategici (Business benefits quantitativi e «copertura» dei costi operativi recurring o ROI delle soluzioni digitali diventate «live»).

La pervasività della più recente digitalizzazione, nonché la maggior disponibilità di dati nativamente digitali ha guidato verso nuovi modi di misurare il Business Value degli investimenti digitali e ha condotto ad identificare indicatori di performance in nuovi ambiti di misurazione, per cui il basket dei KPI digitali oggi disponibili si è progressivamente arricchito notevolmente: gli indici di Sostenibilità digitale e di ESG ne sono un esempio, molti dei quali sono di natura quantitativa; oppure il rilancio degli indici di revenue e di marginalità derivanti dalla “servitization”, dall’ innovazione digitale di prodotto e di servizio, resi “AI-based” o “always connected” o “big data-enabled”; oppure gli indici di “Adoption”,
nella loro doppia natura di n° di utenti effettivi rapportati al n° potenziale, e del comportamento / modalità di utilizzo delle nuove applicazioni digitali, sono un altro esempio interessante; o come pure i KPI di Customer Experience/Engagement o di Employee Experience, questi ultimi derivati dalla forte diffusione delle app di on-boarding aziendale o delle suite di collaboration che hanno supportato lo smart working o il remote working nelle imprese.

Il team di lavoro che ha sviluppato anche la parte di misurazione e monitoraggio dei risultati di business dei progetti digitali strategici di PwC Italy ha riportato diverse Lessons Learned:

• Nel Business case distinguere sempre bene tra Business value driver o KPI leading
  (es. Riduzione del tempo amministrativo) e i Business Outcome o KPI lagging (es. riduzione costi operativi): mai dire direttamente “con questo progetto stimo una riduzione dei costi operativi del 5%!”.
• La medesima azione si deve svolgere quando si calcolano ex-post a consuntivo i benefici del progetto che, essendo ora live, è un servizio/soluzione digitale in fase di Adoption.
• Ex-post, a consuntivo si hanno le serie storiche dei Business value driver più a8idabili perché la soluzione digitale o il servizio digitale è in uso presso i business user, che quindi sono in grado di fare valutazioni più attendibili e realistiche sui risultati reali.
• Il team deve sempre essere misto IT e users, cioè di coloro che utilizzano la soluzione digitale in azienda, che hanno contribuito in fase di Business case e , ora, contribuiscono nel valutare i risultati ongoing.
• Calcolare il ROI in modo robusto anche “ongoing”, cioè durante il funzionamento di una soluzione digitale, indiscutibilmente aiuta a comprendere meglio le dinamiche dei costi della soluzione e ad acquisirne una maggiore sensibilità (analisi di sensitività), ma non deve essere l’unico elemento di valutazione.
• Oltre ai risultati di business misurati con indicatori “lagging” come detto prima (ROI o altro), ci sono anche molti benefici qualitativi da valutare, sempre in collaborazione con i business owner; per esempio il Valore di immagine/reputazione sul mercato del lavoro nell’offerta di servizi professionale (valutato con HC e con Corp.Sustainability di PwC Italy), il contributo del progetto alla Corporate Sustainability – ESG (valutato con HC e con Corp.Sustainability di PwC Italia), la miglior governance del processo impattato e la disponibilità di informazioni utili alla due diligence, la miglior Data Quality, ecc.
• La consapevolezza della necessità di un monitoraggio continuo dei risultati della digitalizzazione continua in PwC, ha creato le condizioni per progettare e sperimentare un vero Digital Transformation Performance Management System (DTPMS) che la direzione IT&Digital sta rilasciando in produzione.

In sostanza un DTPMS è “una dashboard di indicatori periodicamente aggiornata secondo la logica del “continuous monitoring & improvement”, non semplice da progettare e “alimentare”, ma oggi molto più fattibile rispetto al passato data la maggior quantità di dati nativamente digitali tracciati sia all’interno che all’esterno dell’impresa. E’ costituita da pochi, sintetici e rilevanti indicatori “leading e lagging” di Business e Financial Value, focalizzati sui prodotti/progetti digitali più strategici, rilevanti, “Must have o Mandatory”, realmente trasformativi e di innovazione, destinata al top management che ha approvato il piano strategico pluriennale di investimenti digitali e che ne deve approvare i correttivi in corso d’opera fino al lancio del piano successivo”.

Infine, a presidio del nuovo DTPMS aziendale, emerge la nuova figura del Digital Value Manager, posizionata nella direzione AFC o IT/Digital. Utilizzando la metodologia RACI si possono proporre i seguenti ruoli: il BUSINESS OWNER della nuova soluzione digitale è Accountable per ogni Key Project Performance Model, il VALUE MANAGER è Responsible del DTPMS aziendale, la Direzione AFC è Accountable per il DTPMS aziendale e la direzione DIGITAL&IT è Consulted nella progettazione e aggiornamento del DTPMS. Nel caso di PwC Italia la figura è stata identificata all’interno di DTO e in particolare nella posizione dell’IT Controller come Responsible.

Il percorso per una digitalizzazione di valore e sostenibile in ogni prospettiva (economica, ambientale, sociale e tecnologica) è solo all’inizio, ma è un “must” provare a misurare e a capire seriamente il Business Value, i suoi benefici il più possibile quantitativi, anche per rispondere a quella domanda legittima del top management sui risultati delle varie Digital e AI Strategy di cui studiosi e practitioner discutono animatamente da qualche anno!

1) P.Pasini, “Una roadmap digitale per le imprese”, Economia&Management, n. 5-6 sett.-dic. 2016, e successivi WP SDA sul “Digital Maturity Framework” sviluppato in collaborazione con diverse imprese italiane (2023-25) P.Pasini, “Digital Performance Management: nuovi strumenti, vecchie sfide”, Economia&Management, n.2, 2025

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Negli ultimi anni, molte aziende – trasversalmente ai diversi settori, dal consumer market all’industrial manufacturing – stanno evolvendo da un modello “product-centric” a uno “service-centric”. In questo nuovo paradigma, il valore per il cliente non risiede più nel possesso del bene, ma nella disponibilità di un servizio continuo, personalizzato e scalabile. Questo approccio, noto come servitization, si traduce in offerte come “as a Service”, abbonamenti, pay-per-use o modelli outcome-based, in cui il cliente paga in base al valore effettivamente generato.

La servitization non è solo una risposta all’evoluzione delle aspettative dei clienti, ma anche una leva strategica per differenziare l’offerta, aumentare la marginalità e costruire relazioni più durature. Tuttavia, per essere sostenibile e scalabile, questo modello richiede una profonda revisione dei processi operativi e dei sistemi IT, in particolare lungo la catena Price-to-Bill: dalla configurazione dell’offerta alla gestione del contratto, dalla fatturazione alla revenue recognition.

Il cuore di questa trasformazione è rappresentato dal modello subscription-based, che consente alle aziende di generare ricavi ricorrenti, migliorare la fidelizzazione, raccogliere dati d’uso in tempo reale e offrire aggiornamenti continui. Ma con l’aumento della complessità delle offerte e delle modalità di erogazione, le organizzazioni si trovano ad affrontare nuove sfide.

Le aziende devono essere in grado di gestire modelli di pricing flessibili, che includano pacchetti personalizzati, scontistiche variabili, meccanismi di overage e bilanciamenti true-up in tempo reale. L’esperienza del cliente diventa centrale: deve essere fluida, semplice e abilitare il self-service, con provisioning automatico, gestione autonoma dell’abbonamento e accesso facilitato a periodi di prova.

La conformità normativa, soprattutto rispetto ai principi contabili internazionali come ASC 606 e IFRS 15, impone standard rigorosi, mentre la scalabilità delle soluzioni è essenziale per affrontare volumi crescenti di transazioni in tempo reale. In parallelo, serve una piena integrazione end-to-end dei processi chiave: dalla gestione delle offerte e dei contratti fino al billing e alla revenue recognition, tutto deve avvenire in modo orchestrato e trasparente, per garantire efficienza operativa e affidabilità contabile. In questo scenario, piattaforme verticali best-of-breed diventano abilitatori fondamentali. Non a caso, i principali vendor del mondo enterprise stanno investendo in moduli specifici per la gestione di subscription e ricavi, integrandoli nei propri ecosistemi digitali. Soluzioni di questo tipo offrono funzionalità avanzate per gestire subscription e usage billing; automatizzare la revenue recognition; supportare modelli di vendita diretta, indiretta e via marketplace; integrare dati da sistemi esterni (IoT, CRM, ERP) per una visione unificata del cliente e dei ricavi.

#Servitization Compliance, scalabilità e integrazione per un Price-to-Bill efficace #PwCItalia #PriceToBill
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Queste piattaforme rappresentano il motore transazionale del nuovo modello di business, ma da sole non bastano. Per implementare con successo un modello di servitization, è necessario adottare un approccio sistemico e integrato. Serve innanzitutto una base tecnologica solida, con architetture IT flessibili capaci di connettere sistemi legacy e cloud, orchestrando processi complessi in modo modulare e scalabile. La Governance dei dati è fondamentale con particolare attenzione ai dati cliente, per garantire qualità, tracciabilità e insight utili alla personalizzazione e alla monetizzazione.

Parallelamente, bisogna ripensare i modelli organizzativi in chiave agile, promuovendo una collaborazione fluida tra IT, finance, sales, marketing e operations. Infine, ogni trasformazione va guidata con una roadmap evolutiva che bilanci quick win e investimenti strutturali, con una visione chiara degli impatti su processi, sistemi e competenze. La servitization non è solo una trasformazione tecnologica, ma un cambiamento profondo del modello di business. L’IT rappresenta la spina dorsale di questa evoluzione.

A cura di PwC

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Nel mondo retail, l’innovazione è il cuore pulsante della competitività. I brand best in class a livello globale stanno ridefinendo l’esperienza cliente attraverso la tecnologia, trasformando momenti apparentemente semplici – come l’ordine o il pagamento – in esperienze personalizzate e coerenti con l’identità del marchio. La digitalizzazione dell’esperienza cliente riscrive le regole del rapporto tra brand e consumatore. Il cliente diventa promotore attivo del marchio (Brand advocacy). La fedeltà nasce da esperienze coinvolgenti più che da incentivi economici (Loyalty esperienziale). E ogni interazione deve essere personalizzata, rilevante e contestuale (Personalizzazione).

Questi trend rispondono a esigenze sempre più trasversali: le nuove generazioni cercano efficienza e personalizzazione, i lavoratori vogliono rapidità e fluidità nella pausa pranzo, e tutte le fasce d’età desiderano esperienze semplici, coerenti e gratificanti. In questo scenario, la tecnologia offre un ventaglio sempre più ampio di possibilità. Mentre la relazione con il cliente è sempre più liquida, la tecnologia apre nuove frontiere esperienziali, offrendo strumenti capaci di ridefinire in profondità le modalità di interazione.

I kiosk digitali di nuova generazione, per esempio evolvono in interfacce intelligenti che suggeriscono prodotti in base alle preferenze, integrano storytelling visivo e abilitano strategie di upselling personalizzate. Allo stesso tempo, i tablet multifunzione al tavolo, già ampiamente adottati in diversi format statunitensi e ora in espansione anche in Europa, permettono di ordinare, pagare, giocare, lasciare recensioni o richiedere il conto senza intermediazioni, migliorando autonomia e customer experience. Anche il QR code si evolve, superando la semplice funzione di pagamento per diventare un accesso diretto a menu in tempo reale, contenuti esclusivi e promozioni personalizzate.

Le app mobile, sempre più complete, integrano funzionalità avanzate come suggerimenti dinamici basati sull’intelligenza artificiale, meccaniche di gamification per aumentare l’engagement e notifiche geolocalizzate per attivare offerte in-store. Parallelamente, si affermano soluzioni di checkout sempre più fluide: negli Stati Uniti cresce il frictionless checkout, che consente al cliente di entrare, scegliere e uscire senza passare dalla cassa, grazie a sensori, visione artificiale e sistemi di pagamento automatici. Il self-checkout assistito, sempre più diffuso anche in Italia, permette al personale di sala di gestire ordine e pagamento da palmare, ottimizzando tempi e flussi operativi. Infine, la realtà aumentata e i menu interattivi trasformano il momento della scelta in un’esperienza immersiva, consentendo di esplorare i piatti in 3D per scoprirne ingredienti e provenienza, e rafforzare il legame emozionale con il brand. Attenzione però: più che inseguire la tecnologia, serve una strategia chiara per definire quale tipo di esperienza vogliamo offrire al nostro cliente.

Non si tratta di digitalizzare tutto, ma di farlo dove ha senso, in coerenza con il brand e con le aspettative del target. Nel mondo della ristorazione, per esempio, la dimensione umana dell’ordine al tavolo diventa parte integrante dell’esperienza. In questi casi, può essere più efficace digitalizzare solo il pagamento, lasciando intatto il rapporto con il personale di sala. Al contrario, nei format QSR, dove la velocità è tutto, ha senso digitalizzare completamente l’esperienza con kiosk, tablet e app. Ogni innovazione richiede un bilanciamento attento: quanto digitale e quanto umano deve essere il customer journey per creare valore reale?

La risposta dipende da tre fattori: chi è il mio cliente, quale tipo di esperienza voglio costruire e quali sono i miei obiettivi di business, in coerenza con l’identità del brand. Solo dopo aver risposto a queste domande ha senso investire in tecnologia. Con un approccio pragmatico, che tenga conto di tempi, budget e priorità, si può costruire una roadmap efficace per trasformare ogni interazione in un momento di valore, rafforzando la relazione con il cliente e rendendo il brand davvero distintivo.

A cura di PwC

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Il problema della stabilità in una rete elettrica di alta tensione è una questione cruciale per garantire un funzionamento affidabile e continuo del sistema di trasmissione dell’energia. La stabilità si riferisce alla capacità della rete di mantenere equilibrio tra produzione e consumo di energia elettrica, evitando blackout o oscillazioni pericolose, anche in presenza di perturbazioni come guasti, variazioni improvvise della domanda o perdita di una linea di trasmissione.

Diverse tecniche e tecnologie sono utilizzate per indirizzare questo problema. Tra gli altri ultimamente si è affacciata l’AI. Questa si basa su machine learning, deep learning e analisi dei dati in tempo reale. Queste tecniche permettono di analizzare grandi quantità di dati storici e in un tempo molto breve, identificando pattern che indicano potenziali problemi di stabilità.

L’utilizzo di AI per prevedere l’instabilità nelle reti elettriche, pur essendo promettente, presenta diversi limiti attuali, che derivano da fattori tecnici, operativi, ma soprattutto pratici legati alla disponibilità di computazione. Per superare questi limiti si comincia a fare ricorso a tecnologie di calcolo ad alte performance (HPC). Queste risorse si riferiscono a sistemi di calcolo avanzati, come supercomputer o cluster di processori paralleli, progettati per eseguire calcoli intensivi con grandi quantità di dati. Tra i diversi problemi legati alla stabilità delle reti, uno di particolare rilevanza è quello del Power Flow che riguarda la distribuzione ottimale dell’energia elettrica attraverso la rete stessa.

In sostanza, si tratta di determinare come l’energia deve fluire dai generatori ai carichi (consumatori) in modo efficiente e sicuro. I punti chiave sono il bilanciamento di carico, minimizzazione perdite di trasmissione, mantenimento della stabilità del sistema e ottimizzazione dei costi costi operativi, scegliendo percorsi di trasmissione che minimizzino le perdite e i costi di produzione.

L’uso dell’HPC nei problemi di Power Flow è un tema sempre più rilevante, soprattutto con l’evoluzione delle reti elettriche verso sistemi più complessi, come le smart grid, e con l’integrazione di fonti rinnovabili. L’HPC prima di tutto permette di gestire calcoli su larga scala in tempi molto ridotti.

I problemi di Power Flow tradizionali, come quelli risolti con metodi iterativi (Newton-Raphson, Gauss-Seidel, …), possono diventare computazionalmente pesanti quando si lavora con reti di grandi dimensioni o si considerano scenari multipli (come l’analisi di contingenza o l’ottimizzazione in tempo reale). L’HPC può distribuire questi calcoli, riducendo drasticamente i tempi di elaborazione.

L’AI predittiva incontra l’HPC per rendere le reti elettriche più stabili, intelligenti e resilienti #PwCItalia
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Un altro aspetto interessante è la capacità di affrontare problemi dinamici e stocastici. Con l’aumento delle rinnovabili intrinsecamente variabili (eolico, solare), e l’inclusione di carichi non lineari (veicoli elettrici, batterie), i modelli di Power Flow devono incorporare incertezze e simulazioni temporali.

Qui l’HPC permette di eseguire migliaia di simulazioni Monte Carlo o analisi di sensibilità in parallelo per valutare la stabilità e l’affidabilità della rete.

Dal punto di vista pratico, l’HPC può anche supportare l’ottimizzazione del flusso di potenza (Optimal Power Flow, OPF), integrando vincoli complessi e risolvendo problemi non lineari con algoritmi avanzati, come la programmazione quadratica o i metodi basati sempre su AI, che richiedono una potenza di calcolo significativa. Implementare algoritmi di Power Flow su piattaforme HPC richiede tuttavia una riformulazione parallela dei codici, e non tutti i metodi tradizionali si adattano facilmente. Inoltre, c’è la necessità di competenze interdisciplinari per sfruttare al meglio queste tecnologie.

In ultima analisi quindi, possiamo considerare l’HPC come un abilitatore chiave per il futuro dell’analisi del Power Flow: più veloce, più specifico e capace di gestire la complessità delle reti moderne.

A cura di PwC

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È quanto emerge dalla PwC Global Compliance Survey 2025, ricerca condotta su 1.802 responsabili di funzioni di controllo interno in 63 Paesi (41 referenti in Italia) per analizzare le principali sfide e priorità in materia di regolamentazione in aziende di diversi settori industriali, tra cui servizi finanziari (29%), prodotti e servizi industriali (20%), tecnologia, media e telecomunicazioni (14%), mercati di consumo (14%) e aziende sanitarie (10%). Il 54% delle aziende intervistate sia a livello globale che italiano ha un fatturato annuo superiore a 1 miliardo di dollari.

In un mercato globale che chiede sempre più trasparenza, l’indagine mette in luce un panorama regolatorio in continua evoluzione, in cui le aziende devono adattarsi a requisiti normativi sempre più stringenti e complessi relativi a prodotti e servizi, governance e trasparenza, reporting, fiscalità, sostenibilità, sistemi IT e gestione dei dati, forza lavoro, salute e sicurezza.

Cybersecurity in cima alle priorità dei risk manager a livello globale. In Italia anticorruzione, sostenibilità e sicurezza al centro

La crescente digitalizzazione e l’uso dell’intelligenza artificiale stanno trasformando il panorama della compliance aziendale. Il 51% degli intervistati a livello globale e il 56% in Italia considerano la cybersecurity una priorità assoluta, confermando l’importanza della necessità di proteggere i dati e garantire la sicurezza informatica in azienda. Allo stesso tempo, il 57% degli intervistati italiani ha dichiarato che i requisiti di compliance stanno limitando l’adozione dell’AI, considerata fondamentale per innovare (vs 67% a livello mondiale).

Diversamente dallo scenario mondiale, il 66% degli intervistati italiani indica l’anticorruzione e l’antiriciclaggio come principali aree di rischio per la compliance aziendale (vs 38% a livello globale). Seguono Cybersecurity (56% Italia vs 51% global), ambiente e sostenibilità (54% Italia vs 30% global) e salute e sicurezza (51% Italia vs 17% global). Questi dati evidenziano una maggiore sensibilità alle normative nazionali più pervasive su questi ambiti rispetto al contesto globale, dove queste tematiche hanno un peso inferiore.

Cresce la complessità della compliance

Negli ultimi tre anni, il 93% delle aziende italiane ha riscontrato un aumento della complessità normativa. Questa situazione ha un impatto significativo sulle imprese, che devono gestire nuovi requisiti in aree come fiscalità, sostenibilità, governance e gestione dei dati. La tecnologia è l’aspetto che risulta essere maggiormente impattato. In particolare, l’implementazione e la manutenzione dei sistemi IT sono tra gli aspetti più colpiti dalla regolamentazione, con l’87% degli intervistati italiani e l’89% a livello mondiale che segnalano difficoltà in questo ambito.

Oltre alla complessità normativa, le aziende italiane individuano altri fattori interni che ostacolano una gestione efficace della compliance. La cultura aziendale (54%), la complessità organizzativa (49%) e la consapevolezza dei dipendenti (46%) sono elementi critici che richiedono attenzione. A livello globale, invece, la principale difficoltà è rappresentata dalla crescente regolamentazione (47%).

Giuseppe Garzillo, Partner e Risk Private Coordinator PwC Italia, commenta: “La regolamentazione è un aspetto fondamentale in un ecosistema aziendale sano, ma non deve diventare un ostacolo per la crescita del business. Secondo la nostra Global Compliance Survey, il 93% dei risk manager italiani ritiene che i requisiti di compliance stiano diventando più complessi, ponendo limiti alla creazione di valore. Occorre quindi comprendere la complessità e affrontare gli impatti negativi che da essa derivano, cogliendo le opportunità che nuove tecnologie come l’Intelligenza Artificiale possono apportare per semplificare le attività di raccolta e gestione dei dati, automatizzare i processi ripetitivi e ridurre i margini di errore. Il nostro sondaggio ha rilevato che il 44% degli intervistati a livello italiano (vs. 32% a livello globale) non sta testando né utilizzando l’AI per nessuna attività di compliance e che solo il 7% degli intervistati in Italia considera la propria organizzazione leader nella gestione della compliance. C’è quindi ancora molto lavoro da fare per far sì che la compliance possa ricoprire un ruolo strategico all’interno delle organizzazioni, contribuendo in maniera fattiva alla creazione di valore”.

Tecnologia e compliance: un connubio sempre più stretto

Per affrontare le sfide della conformità normativa, molte aziende stanno investendo nella tecnologia: il 73% delle aziende italiane prevede di aumentare gli investimenti in soluzioni digitali per ottimizzare le attività di compliance. La formazione (76%), la valutazione dei rischi (76%) e la due diligence dei clienti (70%) costituiscono le prime tre aree di utilizzo a livello italiano in cui l’automazione e la tecnologia stanno avendo il maggiore impatto, contribuendo a migliorare l’efficienza e a ridurre il rischio di non conformità. Seguono la valutazione di terze parti e dei fornitori (69%) e il rilevamento delle frodi (65%).

In maniera speculare, l’80% degli intervistati in Italia ritiene fondamentale il ruolo della compliance nelle iniziative di trasformazione digitale aziendali previste nei prossimi tre anni.

AI e compliance: opportunità e rischi

L’intelligenza artificiale rappresenta un’opportunità significativa per la compliance, ma anche una fonte di preoccupazione. I principali timori riguardano l’uso improprio, la disinformazione e la perdita di controllo (90%), seguiti dalla preoccupazione per l’affidabilità delle informazioni fornite (83%), per la privacy dei dati (78%) e per la governance dell’IA (78%).

Se a livello globale l’area in cui le aziende stanno maggiormente utilizzando o pianificando di utilizzare l’AI è l’analisi dei dati e l’analisi predittiva (46%), in Italia solo il 27% degli intervistati ha dichiarato che la propria azienda sta testando o usando l’AI in tale ambito. Seconda, a livello globale per lo sviluppo e utilizzo dell’AI, è l’area riguardante l’intercettazione delle frodi (36%), mentre le aziende italiane restano indietro anche in tale settore (19%).

Competenze chiave per il futuro della compliance

Per rispondere alle nuove sfide normative, le aziende italiane stanno puntando sullo sviluppo di competenze strategiche. Le più richieste sono nel campo del risk management, legal e audit (78%), seguite dalla capacità di comunicazione e collaborazione (61%) e dal pensiero critico (49%). Inoltre, le competenze in pianificazione strategica e analisi dei dati stanno diventando sempre più essenziali per gestire la compliance in modo proattivo.

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La nuova normativa EUDR (EU Due Diligence Regulation), obbligatoria da fine anno, rappresenta un importante passo avanti nella lotta contro la deforestazione e la perdita di biodiversità. Impone regole severe per garantire che le materie prime non siano collegate ad attività di deforestazione, siano legalmente prodotte e coperte da una dichiarazione di due diligence prima di entrare o uscire dall’UE.

Le aziende devono agire ora per evitare gravi conseguenze, tra cui una multa del 4% sul fatturato annuale globale. Chi è impattato? Tutte le aziende attive nel mercato UE che importano, esportano o commercializzano prodotti inclusi nell’ambito EUDR (per esempio, legno, bestiame, cacao e caffè) devono rispettare gli obblighi della normativa.

La normativa EUDR porta con sé molte opportunità. Le aziende possono ottenere maggiori informazioni sulla supply chain e sorvegliare i fornitori ad alto rischio. Rafforzare le relazioni a monte può migliorare la capacità di correggere i potenziali casi di non conformità e le interruzioni della supply chain possono essere evitate modificando o diversificando le catene di approvvigionamento.

Tuttavia, la normativa implica anche sfide significative. La raccolta dei dati può essere difficile, soprattutto per ottenere dati di geolocalizzazione per materiali e prodotti con fornitori indiretti. L’EUDR richiede una comprensione dettagliata della supply chain e un alto grado di impegno con i fornitori. Controllare una base di fornitori diversificata può essere complesso. Garantire la conformità richiede tecnologie di tracciabilità avanzate. Inoltre, l’approvvigionamento di materie prime da fornitori conformi può essere difficile, con potenziale impatto sulla disponibilità e sul prezzo delle materie prime per le aziende europee.

#EUDR la rivoluzione che riscrive le regole della #supplychain globale #PwCItalia
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Per affrontare queste sfide, è fondamentale un approccio multi-disciplinare, scalabile e agile. L’approccio più adeguato combina competenze multi-disciplinari per garantire una gestione integrata e la compliance. Mira a integrare l’EUDR nelle architetture applicative in modo fluido, garantendo scalabilità e favorendo opportunità di ulteriore generazione di valore. Un’architettura applicativa integrata è essenziale per rispondere ai bisogni della normativa EUDR. Questo approccio prevede un’analisi di dettaglio attraverso i codici di nomenclatura combinata per identificare i prodotti impattati e delimitare l’ambito di applicazione. Successivamente, consigliamo un’analisi Fit-Gap per confrontare il modello operativo con le disposizioni e le linee guida di conformità all’EUDR, identificando le principali criticità in termini di processi, organizzazione e architettura applicativa. La raccolta dei dati disponibili per l’analisi EUDR è fondamentale, così come la valutazione dei fornitori per identificare la struttura della catena di fornitura e delle dimensioni aziendali, mappare le informazioni e valutare la maturità digitale dei fornitori.

In questa architettura, che integra soluzioni SRM per la gestione e l’audit dei fornitori e sistemi ERP per la gestione contabile e amministrativa dell’azienda, la scelta di una soluzione EUDR dedicata e completa è fondamentale per garantire la conformità. Una piattaforma applicativa dedicata, come l’EUDR Collaboration Platform, che connette fornitori e clienti tramite un layer comune e integra DDS e ordini di acquisto, può essere risolutiva, offre valore sia ai fornitori, che mirano a connettersi con nuovi clienti, sia ai clienti, che cercano risorse affidabili. La piattaforma semplifica il processo di conformità, eliminando inefficienze e riducendo i costi, e assicura che le aziende possano gestire facilmente la conformità EUDR, scalando per soddisfare le esigenze future.

A cura di PwC

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Ormai più che pervasiva in processi e decisioni aziendali, l’AI sta diventando uno strumento potente anche per risolvere problemi complessi, molti di questi legati al tema della sostenibilità. Di contro, l’AI è energivora e lo sarà sempre di più. Soprattutto i processi di addestramento dei modelli richiedono enormi quantità di potenza di calcolo, dunque di energia.

L’AI rappresenta quindi sia un’opportunità che una sfida per la sostenibilità. Diversi sono i domini dove l’AI può indirizzare problemi a elevata complessità. Per esempio, spiccano: Digital twins, genoma umano e ricerche mediche avanzate, generazione energia (REN, CCS, H2…), Job scheduling problem, quantitative trading, real-time fraud detection e così via.

Ottimizzare il consumo energetico è il principale obiettivo per rendere l’AI sostenibile, intervenendo su più dimensioni. Da un lato, la crescente complessità degli algoritmi richiede un equilibrio tra prestazioni avanzate e sostenibilità, poiché la loro formulazione e implementazione risultano sempre più onerose. Parallelamente, l’ingegneria dei sistemi, sia hardware che software, punta a soluzioni sempre più efficienti e sofisticate, capaci di ridurre gli sprechi senza compromettere le capacità computazionali.

Anche i componenti HPC giocano un ruolo centrale, poiché, oltre alle alte prestazioni, devono garantire tecnologie a elevata capacità di calcolo e bassa latenza. Infine, il sourcing energetico diventa una sfida fondamentale: la crescente domanda impone la necessità di un approvvigionamento stabile e continuo.

Per ogni dimensione è possibile elencare alcune principali direzioni di sviluppo e intervento. Per la struttura degli algoritmi si cita spesso l’ottimizzazione del training emulando l’apprendimento biologico. Con riferimento alla dimensione Engineering le leve sono su hardware e software (no ridondanze, prioritizzazione cloud, ottimizzazione storage, server-less computing…) e sistemi a supporto (Cooling system efficienti, riduzione materie prime per componenti a pari performance, utilizzo di materiali innovativi e/o riciclati, anche secondari ad alta efficienza).

Le dimensioni per un’AI che rispetta l’ambiente e alimenta il progresso. #AI #Sostenibilità #PwCItalia
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Una dimensione certamente rilevante è quella dei componenti HPC considerando l’uso, per esempio, di: 1) GPU per l’elaborazione in parallelo di matrici e vettori; 2) TPU per accelerare calcoli tensoriali, alta capacità di computazione e bassa latenza; 3) QPU (Quantum, Annealer e Gate-Based) per la computazione ad altissima densità; 4) FPGA per la riconfigurabilità e il calcolo parallelo; 5) ASIC per applicazioni specifiche, con migliori prestazioni, minore consumo energetico e maggiore compattezza.

Infine, l’ambito di Sourcing energetico dove considerare l’acquisto di energia (PPE, spesso da Nucleare), l’acquisto di carbon credit (RECs), la produzione in loco con mix di REN (PV, wind), nucleare (SMR/ AMR o Gen III/III+) ed energy storage (batterie).

Il “margine di sostenibilità” può essere definito come la differenza tra i benefici ambientali e sociali derivanti dall’adozione di una soluzione avanzata di AI e i costi associati. Se non si ottimizzano le dimensioni precedenti, il costo della sostenibilità può ridurre progressivamente il valore generato, portando a un margine negativo, soprattutto in mancanza di un ecosistema efficiente.

Se non si adottano misure di ottimizzazione fin dall’inizio, l’investimento necessario per rendere l’AI sostenibile aumenterà in modo esponenziale col passare del tempo, perdendo in competitività. Le aziende possono agire direttamente sull’efficientamento dei propri algoritmi, mentre per gli aspetti legati ai data center possono agire in autonomia se hanno proprie installazioni oppure fare leva su vendor che investono in strutture moderne ed efficienti.

A cura di PwC

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