Il Rapporto Savant Rivela il Divario nell'Automazione AI Finanziaria: il 76% Pianifica Investimenti, Solo il 6% Realizza un'Implementazione Avanzata

L'esecuzione è in ritardo rispetto all'ambizione per l'automazione IA nella finanza, con la governance come barriera all'adozione

Savant Labs, leader nell'automazione dell'analisi basata su IA, ha annunciato il rilascio del suo Rapporto sulle Tendenze 2026 sull'Automazione Agente nella Finanza, Tasse e Contabilità, uno studio di ricerca che esamina come i leader aziendali si stanno approcciando all'IA e all'automazione mentre pianificano per l'anno a venire.

Il rapporto ha intervistato leader senior di finanza, tasse e contabilità presso aziende nordamericane in 22 settori per valutare lo stato attuale dell'automazione agente nelle loro organizzazioni.

Mentre il 76% degli intervistati cita in modo schiacciante il 2026 come l'anno per gli investimenti nell'automazione agente strategica e nell'IA generativa, solo il 30% ha progetti pilota funzionali in corso, suggerendo che le loro aspirazioni sono in ritardo rispetto all'esecuzione dell'IA. La ricerca ha identificato un pronunciato divario di governance come la barriera più significativa all'esecuzione, con il 37% dei leader che riporta preoccupazioni persistenti riguardo alla capacità di governare, verificare e controllare i flussi di lavoro dell'automazione IA. L'integrazione con i sistemi ERP principali e i sistemi legacy è la seconda maggiore preoccupazione al 24%.

"I team aziendali sono allineati sui benefici attesi dell'automazione agente, ma molte aziende stanno lottando per renderla operativa," ha affermato Chitrang Shah, CEO e Co-Fondatore di Savant Labs. "La loro incertezza riguardo a governance, verificabilità e rischio sta frenando una scalabilità sicura – che può essere affrontata con i progressi delle piattaforme di automazione agente come Savant."

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I risultati sfidano anche le assunzioni comuni sull'impatto dell'automazione agente sulla forza lavoro. Oltre l'80% dei leader non si aspetta alcun cambiamento netto nell'organico nel 2026, segnalando che l'IA è vista principalmente come un moltiplicatore di produttività piuttosto che come uno strumento di riduzione della forza lavoro. Solo il 3% degli intervistati prevede una crescita netta dell'occupazione, suggerendo una maggiore pressione sui team esistenti per fornire più output con le stesse risorse. Questa dinamica sta accelerando l'interesse per iniziative di automazione agente progettate per assorbire lavoro ripetitivo e soggetto a errori, preservando al contempo il giudizio umano per responsabilità di maggior valore.

Ulteriori risultati del rapporto includono:

● L'ambizione supera l'esecuzione: Solo il 6% dei leader ha una strategia avanzata con implementazione su larga scala nei loro team, con la maggioranza degli intervistati che cita che l'adozione delle loro organizzazioni rimane limitata a progetti pilota isolati o casi d'uso individuali a funzione singola.

● Governance e fiducia come blocchi principali: Oltre il 60% dei leader ha classificato la governance e la sicurezza dei dati, insieme alle preoccupazioni sull'integrazione ERP, come i blocchi principali all'adozione diffusa. Queste preoccupazioni si sono classificate oltre tre volte più in alto rispetto a 'costo e ROI' e tre volte più in alto rispetto alle preoccupazioni sul controllo qualità e la mancanza di competenze del team combinate.

● Adozione disomogenea tra le funzioni: Il successo iniziale sta emergendo con i team delle operazioni contabili e finanziarie che stanno abbracciando l'automazione agente per affrontare flussi di lavoro ad alto volume e ripetibili, mentre i team fiscali rimangono più cauti, data l'esposizione normativa.

Il rapporto evidenzia anche il crescente rischio competitivo per le organizzazioni che ritardano l'azione. Negli ecosistemi finanziari e fiscali strettamente connessi, i primi utilizzatori stanno iniziando a standardizzare approcci governati all'IA. Man mano che questi standard si consolidano, le organizzazioni che non riescono a colmare il divario di governance potrebbero avere difficoltà a tenere il passo con i colleghi che stanno già rendendo operativi l'automazione agente e l'IA su larga scala.

Per aiutare i leader ad andare avanti, il rapporto si conclude con un progetto e raccomandazioni immediate su come rendere al meglio operativa l'automazione agente affrontando il divario di governance.

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