Parlo ogni giorno con leader finanziari e, quando si parla di IA, una cosa emerge chiaramente: i CFO hanno finito di sperimentare. Ora pretendono che l’IA dimostri il proprio valore, e molti strumenti non sono pronti per questa conversazione.

Recenti dati di un sondaggio di Silicon Valley Bank hanno rilevato che i CFO di aziende finanziate da venture capital prevedono di spendere quest’anno una mediana di 50.000 dollari in strumenti e piattaforme di IA, più del doppio rispetto al livello dell’anno precedente. La stessa ricerca suggerisce che l’adozione dell’IA è diventata una delle principali priorità per i leader finanziari. Non dovrebbe sorprendere. I CFO sono sotto pressione per migliorare la produttività, preservare il capitale, sostenere la crescita e aiutare le loro organizzazioni a prendere decisioni più rapide con maggiore fiducia.

Anche il CFO Survey 2026 di Kyriba racconta una storia simile. In un sondaggio condotto su 1.400 leader finanziari globali, il 91,9% dei CFO ha dichiarato di stare già integrando l’IA nei processi decisionali finanziari, in alcuni processi o praticamente in tutti. La fase di sperimentazione sta lasciando spazio alla fase di responsabilizzazione.

Ma con la crescita dei budget per l’IA cresce anche il livello di scrutinio. I CFO non si chiedono più se debbano spendere in IA. Si chiedono dove l’IA possa creare valore misurabile. Per un budget annuale per l’IA di circa 50.000 dollari, i leader finanziari si aspetteranno risultati concreti: reporting più rapido, operazioni finanziarie più snelle, previsioni migliori, maggiore visibilità sul rischio e meno processi manuali.

A vincere non saranno strumenti di IA generici, scollegati dai sistemi, dai controlli e dalle responsabilità decisionali del CFO. A vincere saranno capacità di IA connesse, integrate e incorporate in workflow finanziari affidabili.

La spesa in IA è entrata nella zona di responsabilità del CFO

In molte organizzazioni, l’IA è iniziata come una serie di esperimenti decentralizzati. I team hanno provato copiloti, strumenti di IA generativa e assistenti di produttività per capire cosa funzionasse.

Ora che la fase di prova è terminata, le domande che i CFO pongono sono cambiate. Non si tratta più di capire se uno strumento possa produrre output impressionanti, ma quale processo aziendale migliori. Non basta affermare che i dipendenti risparmieranno tempo; i CFO vogliono vedere valore nel conto economico: risparmi, spese future evitate, inclusa l’evitazione di nuove assunzioni, e aumenti dei proventi da interessi grazie a decisioni di liquidità più ottimali. Se l’IA non dimostra il proprio valore, non sopravviverà al prossimo ciclo di budget.

La scorecard IA del CFO è diversa

Per i leader finanziari, il valore dell’IA non si misura solo con i tassi di adozione o l’entusiasmo degli utenti. Si misura con i risultati.

I CFO vogliono sapere: le previsioni miglioreranno? La tesoreria potrà investire prima e più a lungo? Potremo rispondere alle domande del consiglio di amministrazione più rapidamente e in modo più efficace? Potremo generare più insight e decisioni guidate dai dati senza aumentare l’organico?

In tesoreria, questa scorecard diventa molto concreta. Se l’IA può aiutare un team a identificare prima la liquidità inattiva, spiegare più rapidamente una varianza nelle previsioni di cassa, rilevare prima un’anomalia di pagamento o fornire proattivamente scenari di esposizione al rischio e di liquidità che evidenziano opportunità per proteggere la cassa, il valore non è più teorico. Questi sono i tipi di casi d’uso su cui Kyriba si concentra: applicare l’intelligence ai workflow di liquidità, pagamenti, previsioni e rischio, dove insight più rapidi possono tradursi in risultati finanziari migliori.

Queste sono le domande che contano.

Un budget IA di 50.000 dollari potrebbe non sembrare trasformativo di per sé, soprattutto per le imprese più grandi. Ma per molte organizzazioni in fase di crescita, questo livello di spesa può essere significativo. Spesso rappresenta un test per capire se l’IA possa conquistare un ruolo più ampio nel modello operativo. Se l’investimento produce valore misurabile, i CFO lo amplieranno. Se produce esperimenti frammentati e benefici poco chiari, i budget si ridurranno rapidamente.

Ecco cosa comprano 50.000 dollari in termini finanziari tradizionali: circa mezzo analista FTE, un abbonamento a uno strumento BI di fascia media o alcune settimane di supporto consulenziale. I CFO che valutano l’IA non la confrontano solo con altri software. La confrontano con assumere, esternalizzare o convivere con lo status quo. Questa è la soglia che l’IA deve superare.

Un’aspettativa ragionevole per un CFO? Una riduzione del 50% del tempo impiegato, l’evitazione di un’assunzione incrementale o un piano di liquidità guidato dall’IA che riduca indebitamento e oneri finanziari. È misurabile. È difendibile. È il tipo di ROI che supera lo scrutinio di budget.

I casi d’uso IA più preziosi sono vicini al lavoro

Uno dei più grandi errori che le organizzazioni possono commettere è trattare l’IA come uno strato separato dai workflow in cui le decisioni vengono realmente prese.

Per i CFO, il valore si crea all’interno dei processi finanziari: reporting, previsione, cash management, pianificazione della liquidità, gestione del rischio, pagamenti, compliance e analisi delle performance. L’IA scollegata da questi workflow può essere utile, ma non diventerà indispensabile.

Consideriamo la prevenzione delle frodi. In una recente conversazione su Liquid: How CFOs Outperform, Marc Friend, CEO di Sift, ha descritto come i team di prevenzione delle frodi utilizzano il machine learning per distinguere i soggetti affidabili da quelli fraudolenti, migliorare i tassi di accettazione e gestire il rischio senza trasformare ogni transazione in un ostacolo. È un modello utile per i CFO che valutano l’IA in senso più ampio: il valore non è l’algoritmo in sé. Il valore è la decisione che migliora, l’attrito che rimuove e il rischio che aiuta a controllare.

Lo stesso principio vale per tesoreria e finance. L’IA è più preziosa quando è collegata ai sistemi, ai dati e ai controlli su cui i team già fanno affidamento per gestire cassa, pagamenti, liquidità e rischio. Uno strumento di IA general-purpose può aiutare qualcuno a redigere una sintesi. Ma quando l’intelligence è collegata ai dati bancari, ai workflow di pagamento, agli input previsionali, alle esposizioni al rischio e ai processi di approvazione, può aiutare i team finanziari ad agire con maggiore rapidità e fiducia.

I casi d’uso più solidi condividono tre caratteristiche: riducono lo sforzo manuale nelle attività finanziarie ricorrenti, migliorano la qualità delle decisioni rendendo cambiamenti e rischi più visibili, e migliorano fiducia e controllo nel processo decisionale.

Troppi strumenti di IA promettono di “trasformare la finanza”, ma offrono solo riassunti glorificati. Un chatbot che può scrivere un’e-mail o rispondere a una domanda sui ricavi dell’ultimo trimestre è utile, ma non è misurabile. I CFO hanno bisogno di IA capace di prevedere la cassa e pianificare la liquidità.

L’IA dovrebbe aiutare i team finanziari a lavorare in modo più snello e intelligente

I CFO si aspettano che l’IA riduca il numero di nuove assunzioni necessarie per sostenere una maggiore complessità e quantità di lavoro. Forse persino ridurre la dimensione dei loro team, soprattutto dove il personale è dedicato ad attività manuali. All’interno della nostra community di clienti, stiamo già osservando un rallentamento nell’aggiunta di nuovi utenti della piattaforma. I dati suggeriscono che le organizzazioni stanno attendendo prima di assumere, il che è un motivo in più perché l’IA dimostri ora il proprio valore. I CFO stanno aspettando. I loro team stanno aspettando. I progetti a valore aggiunto stanno aspettando.

E questo è il punto importante. Sebbene vi sia effettivamente curiosità sul fatto che i team finanziari possano ridursi perché l’IA potenzialmente elimina quei ruoli, l’aspettativa più realistica è che l’IA consenta ai team di ottenere di più. Le stesse persone, soprattutto i top performer, operano a un livello superiore. È qui che verrà misurato il valore dell’IA. L’evitazione di nuove assunzioni può essere parte dei risparmi che i CFO possono aspettarsi. Ma la riduzione dell’organico è molto meno probabile rispetto a team come tesoreria, FP&A, contabilità fornitori e contabilità clienti potenziati dall’IA che generano valore misurabile con impatto sul risultato economico.

La fiducia separerà l’IA duratura dall’IA usa e getta

I CFO hanno buone ragioni per essere prudenti. I workflow finanziari hanno conseguenze. Dati scadenti, controlli deboli o output inaccurati possono creare rischi reali.

Ecco perché la fiducia diventerà uno dei criteri fondamentali per l’investimento in IA. I CFO devono fidarsi degli output, delle raccomandazioni e, in ultima analisi, sapere di poter contare su decisioni guidate dall’IA. Ovunque venga collocato lo human-in-the-loop, alla fine l’IA deve “mostrare il proprio lavoro”, come un bambino di 9 anni che risolve un problema di matematica. Sai che è giusto quando vedi la prova documentata. Il ragionamento conta.

La fiducia negli output dell’IA si conquista anche con dati puliti di cui i team del CFO possano fidarsi allo stesso modo. Se ti fidi degli ingredienti, è molto più probabile che la ricetta soddisfi le aspettative.

Per i CFO, il messaggio è semplice: non valutate l’IA solo in base alla qualità della risposta. Valutate i dati che la sostengono, i controlli che la circondano e il workflow che supporta. È qui che il ruolo di Kyriba conta. I team finanziari hanno bisogno di IA che operi all’interno di un ambiente affidabile per liquidità, pagamenti, previsioni e rischio, con la governance e la visibilità richieste dai CFO.

La prossima fase del valore dell’IA appartiene al CFO

I CFO che otterranno il massimo dall’IA non saranno quelli che inseguono l’ultima funzionalità. Saranno quelli che partono da un vero problema aziendale, come la previsione di cassa, la pianificazione della liquidità, il rischio di pagamento o una copertura valutaria più efficiente, e chiedono: “Come può l’IA rendere tutto questo più veloce, più economico o migliore?” È questa mentalità che trasforma un esperimento da 50.000 dollari in un risultato da 1.000.000 di dollari.

I CFO sono ben posizionati per guidare questo processo perché possono collegare gli investimenti in IA ai risultati finanziari, alla disciplina operativa e al rischio d’impresa. Per i CFO, il mandato non è inseguire l’IA. È renderla responsabile.

Ecco quindi il test: scegliete un’attività manuale, lenta o soggetta a errori. Misurate quanto tempo richiede oggi. Poi chiedete come l’IA possa migliorare quel processo, e successivamente quantificate l’impatto di quel miglioramento in termini di stato patrimoniale, conto economico o flussi di cassa. Se il risultato vi convince, avete trovato un caso d’uso che merita finanziamento. Se la risposta è no, continuate a cercare. La spesa in IA nel 2026 non sarà giudicata sul potenziale. Sarà giudicata sulle prove.