Innovazione, trasformazione tecnologica e digitalizzazione. Questi sono i concetti chiave del 2020 che getteranno le basi degli interventi per il prossimo piano di investimenti 2021 sul territorio nazionale. Perché? Per due motivi in particolare:
Diversi sono gli studi condotti sulla base degli avvenimenti e dei dati registrati durante il lock-down: diverse aziende hanno subìto pesantemente la chiusura e il mancato contatto diretto con i clienti, mentre si è registrata una sensibile impennata dei ricavi delle aziende con un approccio digitale consolidato e/o già presenti sugli e-commerce.
D’altra parte, sono stati numerosi i casi registrati di phishing e truffe digitali a danno di tante altre aziende perché prive di sistemi informatici e gestionali idonei ad affrontare le nuove innovazioni informatiche.
Senza dimenticare la dilazione delle tempistiche che ha rallentato sensibilmente l’operatività imprenditoriale a causa dello smart working – imposto dalla situazione – che ha modificato l’ordine di priorità delle attività e in alcuni casi ha causato il blocco totale di pratiche e contratti (si ricorda il caso di eventuale richiesta di scioglimento causa Covid per incapacità di adempimento).
I motivi possono essere diversi, ma sicuramente ciò è da imputare anche e soprattutto alla bassa conoscenza e scarsa formazione del personale.
Innovazione non significa unicamente implementare sistemi ad alto contenuto tecnologico che richiedono ingenti esborsi di denaro.
L’innovazione parte da un cambio di mentalità, dalla volontà di essere proattivi, guardare avanti, e credere nelle proprie risorse. Aggiornarsi e saper cogliere le opportunità attuali prima, e crearsene poi.
Di seguito abbiamo individuato alcune materie su cui puntare a seconda del proprio settore e le motivazioni per cui farlo:
L’ Intelligenza Artificiale per rispondere ai nuovi bisogni dei consumatori e delle imprese rappresenta l’importanza di riuscire ad accedere in modo veloce, preciso e semplice alle informazioni che servono riducendo al massimo il rischio di errore. Artificial intelligence (AI) e machine learning (ML) entrano in gioco per la manutenzione predittiva e la prevenzione dei problemi.
La supply chain va verso l’ecosistema connesso: secondo un’indagine a firma PwC l’ampio uso dell’intelligenza artificiale e dell’analisi dei dati consentirà catene di approvvigionamento più trasparenti e migliori processi decisionali.
L’integrazione di Intelligenza artificiale e IoT con le operazioni finanziarie portano verso meno errori, più rapidità, informazioni a portata di mano. I dati di una ricerca di Enterprise Strategy Group, che analizza in particolare gli impatti nelle aree Finanza e logistica, mostrano come le imprese che adottano le tecnologie emergenti riscontrano notevoli vantaggi, ottenendo in definitiva un vantaggio competitivo considerevole sui concorrenti meno innovativi.
Di fondamentale importanza sono le analisi finanziarie, che permettono di ridurre gli errori finanziari in media del 37%, mentre nel 72% dei casi la comprensione delle performance complessive di business risulta più chiara. La digitalizzazione in questo ambito si stima porterebbe ad un miglioramento della produttività del 36% e ad un’accelerazione del 38% dei tempi necessari per realizzare analisi finanziarie stesse.
Il nuovo Codice della Crisi d’impresa e dell’insolvenza obbliga le aziende a dotarsi di sistemi efficaci di Enterprise Risk Management, quindi di strumenti, servizi, software e assetti organizzativi idonei a gestire in modo più accurato il rischio, e il rischio di credito in particolare, garantendo flussi di liquidità più stabili nel tempo.
Le realtà più attente alla gestione dei rischi ottengono un aumento del 34% nel ROI (ritorno sugli investimenti) e del 39% del ROE (ritorno sulla redditività del capitale proprio). Le aziende iniziano ad accorgersi dei benefici di un risk management organico, tanto che nell’ultimo anno di osservazione il numero di imprese che gestisce i rischi in modalità integrata è più che raddoppiato, passando dal 17,2% al 37,5%.
I servizi di credit risk mettono a disposizione delle aziende informazioni utili a stimare l’affidabilità delle aziende debitrici: i software utilizzano le tecnologie di Enterprise Content Management, i Big Data Analytics e l’Artificial Intelligence per ricavare insight e stime veritiere sulla solvibilità dei clienti.
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