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L’Intelligenza Artificiale nel Sistema di Controllo di Gestione 

Piccolo dizionario ragionato: concetti centrali e applicazione dell'IA nei principali ambiti del controllo di gestione.

Pianificazione Strategica 

La pianificazione strategica è il processo di definizione degli obiettivi a lungo termine di un’organizzazione e la determinazione delle risorse e delle azioni necessarie per raggiungere questi obiettivi. L’IA, in particolare il Machine Learning, può aiutare a prevedere tendenze del mercato e cambiamenti nel comportamento dei consumatori, fornendo informazioni preziose per la pianificazione strategica. 

Budget Economico 

Il budget economico include il budget delle vendite e il budget dei costi. Gli algoritmi di Machine Learning possono analizzare i dati storici delle vendite e dei costi, aiutando il management a per prevedere ricavi e costi futuri, e rendendo quindi il processo di budgeting più preciso ed efficiente. 

Budget Finanziario 

Il budget finanziario traduce il budget economico in entrate e uscite mensili. L’IA può automatizzare questo processo e rendendolo più accurato: analizzando dilazioni effettive di incassi e pagamenti e altre variabili finanziarie l’IA aiuta a prevedere con maggior precisione le fluttuazioni di cassa. 

Consuntivi Periodici 

I consuntivi periodici sono i report consuntivi che rilevano l’effettiva performance periodica aziendale. L’IA può automatizzare la creazione di questi report, garantendo accuratezza e tempestività oltre ad un’analisi evoluta di tendenze ed eventuali anomalie, fornendo insight preziosi per la gestione. 

Analisi degli Scostamenti 

L’analisi degli scostamenti è il processo di confronto delle performance effettive con le performance previste (consuntivi vs budget) per identificare e comprendere le differenze. L’IA può automatizzare questo processo, identificando rapidamente gli scostamenti e fornendo analisi dettagliate delle cause degli scostamenti. 

Tirando le somme...

In conclusione, l’intelligenza artificiale, sia sotto forma di Machine Learning che di IA cognitiva, offre enormi opportunità per migliorare il controllo di gestione. È importante ricordare però che l’IA è uno strumento e non una panacea. Il successo nel suo utilizzo dipende e dipenderà dalla qualità dei dati disponibili, dalla comprensione dei limiti dell’IA e dalla capacità di integrare efficacemente l’IA con le persone e i processi esistenti. 

In alcuni prossimi articoli vedremo le caratteristiche e i dettagli di concrete  applicazioni di IA sperimentate nel controllo di gestione  in piccole e medie aziende italiane. 

 

 

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