Nei prossimi anni, il panorama dei servizi bancari, assicurativi e di investment management sarà sempre più caratterizzato da un’iper-personalizzazione intelligente, da operazioni autonome e da ecosistemi digitali interconnessi. Al centro di questi nuovi processi c’è l’AI agentica.
La promessa della rivoluzione agentica è straordinaria.
L’adozione di sistemi autonomi capaci di ragionare, orchestrare flussi di lavoro complessi e prendere decisioni con un intervento umano minimo apre la strada a use case ad altissimo valore per il settore: piattaforme di trading in grado di operare in autonomia, sistemi intelligenti di rilevamento delle frodi che proteggono l’intero ecosistema finanziario e percorsi di customer service completamente automatizzati che ridefiniscono l’esperienza cliente.
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Perché l’AI agentica cambia i servizi finanziari
Tuttavia, una recente e approfondita ricerca condotta da Red Hat in collaborazione con FStech, dal titolo “Effective AI implementation in financial services”, fa emergere una priorità del settore che si impone con chiarezza e non lascia margini di ambiguità: la resilienza. L’indagine, che ha coinvolto 101 senior decision-maker provenienti da un ampio spaccato di istituzioni finanziarie in Regno Unito ed Europa – tra cui banche retail e d’investimento, assicurazioni e payment provider – mostra come il 34% degli intervistati si aspetti che l’impatto maggiore dell’AI nei prossimi due o tre anni avvenga proprio sulla resilienza operativa e sulla business continuity. Con questa progettualità in mente, le imprese stanno già rimodellando le strategie di adozione dell’AI, ponendo al centro la creazione di una piattaforma robusta e governata per un’innovazione sostenibile.
La resilienza come nuovo benchmark strategico
Per anni, velocità e riduzione dei costi sono stati i parametri decisivi per il vantaggio competitivo nel settore finanziario. Oggi, il paradigma è cambiato. Le interruzioni di servizio sempre più visibili, l’aumento dei rischi informatici sistemici e, soprattutto, nuove e stringenti normative come il Digital Operational Resilience Act (DORA) dell’UE, hanno trasformato la continuità operativa da una questione puramente tecnica a un imperativo strategico discusso ai massimi livelli aziendali.
DORA e AI agentica: la continuità operativa come requisito
DORA, ad esempio, impone il concetto di “minimum viable bank”, ovvero la capacità di garantire l’erogazione ininterrotta dei servizi critici anche durante un’interruzione. Questo ha implicazioni profonde per l’AI, specialmente nella sua versione agentica.
Lo studio “Cyber Risk & the US Financial System” della Federal Reserve Bank of New York ha evidenziato come un’interruzione presso un grande provider di cloud pubblico potrebbe paralizzare simultaneamente più istituzioni, con un effetto a cascata sull’intera rete dei pagamenti. La resilienza, quindi, deve essere progettata nell’architettura stessa dei sistemi intelligenti.
Innovazione governata e governance: tra piloti e prudenza
Il report rivela che il settore sta adottando un approccio che potremmo definire di “innovazione governata”. Quasi la metà degli istituti (47%) sta già implementando o testando l’AI agentica (il 20% già in produzione e il 27% in progetti pilota). Tuttavia, questo progresso avviene all’interno di framework di governance rigorosi, dove la sicurezza ha la precedenza sulla velocità. Un approccio cauto, ulteriormente confermato dal fatto che il 36% degli intervistati dichiara di non avere ancora piani concreti per l’adozione.
Sovranità dei dati e AI agentica: ambizione contro realtà
Uno dei dati più sorprendenti emersi dalla ricerca è il profondo divario tra l’intenzione strategica e l’effettiva esecuzione in materia di sovranità dei dati. Sebbene una schiacciante maggioranza di leader (73%) la consideri un fattore critico o importante per la propria strategia di AI, un buon 64% ammette comunque di non avere ancora una strategia formale per garantirla. Si configura quindi un divario enorme tra la comprensione del rischio e la capacità di mitigarlo, e ciò rappresenta la prima e più importante vulnerabilità strategica.
Dal concetto di residenza alla sovranità attiva
La sovranità dei dati, infatti, si è evoluta. Non è più una semplice questione di “residenza” (dove i dati sono archiviati), ma una forma di “sovranità attiva”, ossia la capacità di avere il controllo su dove e come i dati vengono processati. I principali motori di questa trasformazione, come evidenziato dal report, sono strategici prima che normativi: la riduzione della dipendenza dai grandi hyperscaler e la volontà di ottenere un maggiore controllo su costi e architettura IT sono in cima alla lista (entrambi con 59 menzioni), seguiti dalla necessità di aumentare la fiducia e la trasparenza verso clienti e regolatori (50 menzioni).
I freni operativi: costi, competenze e norme in movimento
Tuttavia, gli ostacoli sono altrettanto concreti. I costi più elevati rispetto alle soluzioni globali (64 menzioni), la cronica carenza di competenze interne specialistiche (58 menzioni) e un quadro normativo in continua evoluzione (52 menzioni) rallentano l’implementazione pratica di queste ambizioni.
L’AI è per il back-office, non (ancora) per il cliente
Analizzando i casi d’uso attuali, emerge un quadro chiarissimo: l’AI viene oggi impiegata per rafforzare le difese, non per creare nuove esperienze per i clienti. Il report mostra che le tre applicazioni prioritarie sono il rilevamento delle frodi (71 menzioni), il monitoraggio della conformità normativa (66 menzioni) e il supporto alle operazioni di antiriciclaggio (KYC/AML) (61 menzioni). Queste aree, già governate da framework normativi maturi, rappresentano il terreno di prova ideale per i sistemi autonomi.
Al contrario, le applicazioni a contatto con il pubblico sono ancora in secondo piano. La consulenza finanziaria personalizzata (11 menzioni), la gestione del portafoglio (13 menzioni) e persino il reporting di sostenibilità (ESG) (con sole 8 menzioni) ricevono un’attenzione decisamente inferiore. Questo non indica disinteresse, ma una precisa strategia di mitigazione del rischio: prima di delegare all’AI decisioni che impattano direttamente il cliente o i mercati, il settore vuole assicurarsi di avere governance e controllo assoluti.
Piattaforma e AI agentica: la base per resilienza e sicurezza
Il ritmo vertiginoso dell’innovazione dell’AI, in particolare nel campo agentico, sarà sostenibile solo se costruito su una base solida di resilienza operativa e governance integrata. Le istituzioni finanziarie non possono permettersi di navigare a vista tra strumenti, modelli e agenti di AI sparsi in ambienti isolati e non comunicanti. Tale frammentazione porta inevitabilmente a una complessità ingestibile, a rischi sistemici invisibili e all’incapacità di dimostrare il controllo richiesto dai regolatori.
Open hybrid cloud come fattore di differenziazione
Il vero elemento strategico di differenziazione sarà, quindi, una piattaforma open hybrid cloud ingegnerizzata nativamente per soddisfare questi requisiti. Una piattaforma di questo tipo deve offrire un controllo unificato per gestire e governare tutti i carichi di lavoro di AI, agentici o tradizionali, su qualsiasi infrastruttura. La sicurezza deve essere integrata fin dalla progettazione (“by design”), non aggiunta a posteriori.
Open source enterprise e sovranità digitale
In questo contesto, una piattaforma basata su open source enterprise diventa la base essenziale della sovranità digitale. Offre trasparenza e la possibilità di ispezionare, comprendere e verificare il codice, un requisito fondamentale per costruire fiducia e garantire conformità. Lo stesso report evidenzia che il 50% degli istituti sta già utilizzando o testando soluzioni di AI open source proprio per questi motivi. Standardizzando la tecnologia su soluzioni aperte, le organizzazioni evitano il vendor lock-in e si assicurano la libertà strategica di poter spostare dati e carichi di lavoro in base a costi, performance o nuove esigenze normative.
Il percorso verso un ecosistema finanziario intelligente e autonomo sarà costruito passo dopo passo. Dando priorità a una piattaforma fondata su principi aperti e comprovata resilienza, i leader del settore finanziario possono garantire che la loro ricerca di automazione intelligente non comprometta la stabilità e la fiducia che sono alla base dell’intero settore. Nell’era degli agenti autonomi, la priorità per ogni istituzione è assicurarsi fondamenta solide e affidabili, capaci di sostenere nuovi livelli di complessità e responsabilità.
