L’integrazione dell’intelligenza artificiale all’interno di un ecosistema complesso non rappresenta una mera transizione tecnologica, ma una ricalibrazione profonda dei processi e della mentalità aziendale.
Nel settore bancario, dove la regolamentazione e l’eterogeneità delle strutture pongono barriere d’ingresso significative, il percorso per trasformarsi in una vera AI company richiede una visione che parta dai vertici e permei ogni singolo livello operativo. Come illustrato da Luca Servalli, Responsabile AI Strategy & Process Innovation di Gruppo BCC Iccrea, durante il convegno “Artificial Intelligence: adozione, trasformazione, equilibrio” organizzato dall‘Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il successo di questa metamorfosi non dipende dalla gratuità o dalla potenza del software, ma dalla capacità dell’organizzazione di assorbire il cambiamento.
Indice degli argomenti
Il coinvolgimento del top management
Il cammino intrapreso dal Gruppo BCC Iccrea ha radici che risalgono a circa un anno e mezzo fa, periodo in cui è stato avviato un programma di accelerazione di fondamentale importanza. Servalli sottolinea come operare all’interno di un gruppo bancario sia un’attività intrinsecamente complessa, condizionata da un quadro normativo estremamente rigido che definisce i confini di ogni iniziativa tecnologica. L’elemento che ha garantito la trazione necessaria al progetto non è stata una scelta tecnica, bensì il coinvolgimento diretto del Direttore Generale.
La trasformazione in una AI company è possibile solo se il vertice aziendale comprende appieno le potenzialità della tecnologia. «Una forte consapevolezza di quello che può fare l’intelligenza artificiale all’interno dell’azienda è un fattore estremamente importante» afferma il manager, identificando in questa sensibilità del management il fattore cruciale per superare le resistenze iniziali. Questa consapevolezza permette di trasformare l’intelligenza artificiale da un esperimento isolato di un reparto IT a un pilastro della strategia di business.
Gestire la complessità in un sistema di 112 banche
Uno dei tratti distintivi del Gruppo BCC Iccrea è la sua struttura atomizzata e profondamente eterogenea. Muoversi verso il modello di AI company significa, per questa realtà, coordinare un sistema composto attualmente da 112 banche, numerose società di prodotto e una capogruppo. Ogni entità gode di una propria autonomia, il che rende l’adozione di standard tecnologici comuni una sfida di governance senza precedenti.
Per affrontare questa frammentazione, il Gruppo ha deciso di non puntare esclusivamente sulla fornitura di strumenti, ma sulla trasformazione culturale. Secondo Servalli, sottovalutare l’aspetto umano è il rischio principale: «Si può avere tutta la tecnologia al mondo di intelligenza artificiale anche gratis, ma poi comunque non viene usata in modo pervasivo».
La strategia si è quindi articolata su due anni distinti. Il primo anno è stato dedicato interamente alla creazione di consapevolezza e alla formazione. L’obiettivo del secondo anno è invece il passaggio operativo, dove la formazione si sposta sull’adozione concreta degli strumenti nella vita quotidiana dei dipendenti. Questo approccio metodologico è supportato da modelli di governance e di controllo rigorosi, necessari per garantire che l’innovazione non comprometta la stabilità del sistema.
La strategia dello smart follower e la scelta dei casi d’uso
Nel definire la propria identità come AI company, Gruppo BCC Iccrea ha adottato il posizionamento di smart follower. Invece di tentare di essere i pionieri assoluti in ogni ambito, l’azienda ha scelto di lasciarsi influenzare dalle best practice di mercato, attivando partnership strategiche con università e società di consulenza. Questo approccio permette di osservare i successi e i fallimenti altrui, ottimizzando gli investimenti e riducendo i tempi di implementazione.
La selezione dei progetti è un altro punto critico citato da Servalli. In un panorama ricco di idee potenzialmente dispendiose, la priorità è stata data a iniziative capaci di creare valore tangibile per il business e di migliorare la relazione con i clienti. La scelta è ricaduta su casi d’uso concreti e, in alcuni casi, volutamente semplici, privilegiando la capacità di «mettere a terra qualcosa che sia veramente poi utilizzabile dagli utenti» rispetto a visioni eccessivamente ambiziose ma difficili da realizzare.
L’agente sulla normativa bancaria e il valore della qualità del dato
Un esempio emblematico della strategia applicata è lo sviluppo di un agente intelligente dedicato alla normativa bancaria. Sebbene il concetto possa apparire lineare, la sua esecuzione ha richiesto di affrontare una mole documentale imponente, composta da circa 300 fonti normative. La decisione strategica è stata quella di non limitarsi a un sottoinsieme, ma di includere l’intero corpus regolatorio, un atto che Servalli descrive come «buttare il cuore oltre l’ostacolo».
Il successo di un progetto simile all’interno di una AI company dipende in modo critico dalla qualità del dato. Servalli è categorico su questo punto: se i documenti di partenza non sono scritti correttamente o i dati non sono integri, è inutile avviare qualsiasi iniziativa di intelligenza artificiale. Il lavoro di pulizia e preparazione dei dati è dunque un prerequisito non negoziabile che precede la fase di sviluppo vera e propria.
Il paradosso del testing e la gestione del rischio
Contrariamente alla percezione comune, la fase di sviluppo tecnico di una soluzione di intelligenza artificiale è spesso la più semplice. La vera sfida per una AI company nel settore finanziario risiede nel testing e nel monitoraggio. Servalli avverte che ogni progetto AI porta con sé una dose di rischio intrinseco al momento del rilascio: «Io oggi non ho visto progetti dove si può dire “andiamo in produzione sereni”».
Per questo motivo, la fase di test è quella che ha richiesto più tempo nel percorso di BCC Iccrea. Non è possibile procedere per intuizioni; è necessario basarsi su KPI certi e numeri solidi per autorizzare il rilascio di un’applicazione. «Basarci su dei numeri per fare il rilascio è vitale, perché sennò si va a braccio e questo è un bel problema con l’AI» sottolinea Servalli, evidenziando come il controllo rigoroso sia l’unico modo per gestire l’imprevedibilità tipica di questi sistemi.
Oltre il fare: la passione come motore dell’innovazione
Se l’anno precedente il focus era focalizzato sull’azione, il 2026 segna per il Gruppo un passaggio verso una dimensione più profonda dell’impegno aziendale. Trasformarsi in una AI company richiede oggi qualcosa di più della semplice esecuzione di una roadmap tecnologica. Servalli invita a credere nel valore dell’innovazione con determinazione e passione, poiché è facile smarrire la rotta di fronte alle complessità tecniche o alla percezione di una mancanza di valore aggiunto immediato.
L’adozione, fase finale e tuttora in corso, rimane un passaggio complesso che richiede una costante attenzione al feedback degli utenti e alla stabilità del sistema. Tuttavia, la convinzione nel progetto e la solidità del metodo seguito rappresentano, secondo l’esperienza di BCC Iccrea, le fondamenta necessarie per affrontare l’incertezza e trasformare le potenzialità dell’intelligenza artificiale in benefici reali per l’intero sistema bancario.
Partecipa alla community