Indicatori aziendali e valutazione d'azienda con il supporto dell'IA

Tradizionalmente, la stima del valore di un'azienda si fonda su approcci quali il metodo dei flussi di cassa attualizzati (Discounted Cash Flow - DCF), il metodo patrimoniale (Net Asset Value), i multipli di mercato (Price/Earnings, EV/EBITDA) o i metodi misti. Ogni approccio comporta ipotesi critiche: previsioni economico-finanziarie, scenari di crescita, rischi settoriali, condizioni di mercato. La combinazione di più metodi consente di mitigare distorsioni e ottenere una stima più robusta.

In questa prospettiva, l'intelligenza artificiale può intervenire in modo decisivo in tutte le fasi del processo:

1. data collection & cleaning: grazie all'analisi semantica e al machine learning, l'IA è in grado di aggregare e “ripulire” grandi volumi di dati da fonti eterogenee (bilanci, banche dati, social media, notizie finanziarie), riducendo drasticamente tempi e margini di errore;
2. benchmarking e analisi settoriale: algoritmi intelligenti confrontano i dati aziendali con quelli di competitor, generando insight su performance relative, potenzialità di crescita e rischio sistemico;
3. predizione dei flussi di cassa: mediante modelli predittivi, l'IA elabora forecast più realistici, anche in contesti incerti. Le reti neurali, ad esempio, apprendono dai dati storici e aggiornano le previsioni in tempo reale, integrando fattori esogeni (tassi, inflazione, scenari ESG);
4. valutazione automatizzata e analisi di scenario: l'IA consente la costruzione di modelli valutativi dinamici, capaci di simulare diversi scenari sulla base delle variabili chiave. Questo approccio è particolarmente utile per stress test e valutazioni in situazioni di crisi o turnaround;
5. rilevazione di anomalie e frodi: tramite tecniche di pattern recognition e anomaly detection, l'AI può intercettare irregolarità nei dati contabili, costituendo un primo presidio per il controllo interno ed esterno.

Il supporto dell'IA nelle analisi e negli indicatori chiave

L'AI può contribuire in modo significativo all'analisi degli indicatori di bilancio, offrendo valutazioni più tempestive, integrate e contestualizzate:

• redditività (ROI, ROE, ROS): l'intelligenza artificiale segmenta la redditività per linea di business o mercato, proiettandola in scenari evolutivi;
• solidità patrimoniale: algoritmi avanzati potenziano l'analisi del leverage, della struttura del capitale e della posizione finanziaria netta, individuando segnali precoci di squilibrio;
• liquidità e rotazione: indicatori come current ratio, quick ratio e cicli operativi vengono monitorati in tempo reale, segnalando eventuali tensioni di cassa;
• indici DSCR e covenant bancari: fondamentali per la gestione del rischio finanziario e nelle interlocuzioni con il sistema bancario.

In ottica di data-driven l'IA potrebbe essere utilizzata per la misurazione e valutazione di specifici indicatori di performance appositamente pensati e costruiti per leggere, monitorare e prevedere la ragionevole evoluzione di fattori chiave aziendali e del contesto economico in cui opera l'azienda, con la possibilità di messa a sistema degli stessi, al fine di ottenere una sorta di quadro interattivo informativo, appositamente costruito.

L'IA può inoltre incrociare dati contabili interni con informazioni esterne – come i costi energetici, l'andamento dei tassi, i parametri ESG – generando simulazioni multi-scenario indispensabili per valutazioni strategiche e piani industriali.

Focus: l'analisi della continuità aziendale

Un ambito in cui l'IA può offrire un contributo concreto è la verifica della continuità aziendale (going concern), tema cruciale tanto in sede di bilancio quanto nelle valutazioni d'impresa. Il commercialista è chiamato a valutare se l'impresa sia in grado di proseguire la propria attività nel medio-lungo termine, in condizioni di sostenibilità economico-finanziaria.

Grazie all'analisi predittiva, l'intelligenza artificiale:

• simula l'evoluzione futura dei flussi di cassa, partendo da dati reali e aggiornati;
• incrocia i KPI finanziari con variabili esogene (inflazione, crisi settoriali, domanda di mercato);
• rileva pattern ricorrenti di crisi o segnali precoci di vulnerabilità strutturale (es. riduzione dei margini, crescita dei crediti deteriorati, peggioramento dei tempi di incasso);
• valuta l'impatto di eventi straordinari come aumenti di capitale, operazioni di M&A o ristrutturazioni.

Queste funzionalità rafforzano la capacità del commercialista di documentare adeguatamente la sussistenza del presupposto di continuità, come richiesto dal Codice della Crisi e dalle norme civilistiche, sia in fase di redazione del bilancio che in operazioni straordinarie o percorsi di risanamento.

Dal dato alla decisione: il valore del giudizio professionale

Il vero valore dell'intelligenza artificiale non risiede nella ricerca di una “verità oggettiva”, ma nella sua capacità di fornire al professionista strumenti potenti per interpretare la realtà aziendale. Gli algoritmi aiutano a evidenziare correlazioni, trend e scostamenti, che – letti in chiave critica – consentono al dottore commercialista una comprensione più profonda dell'impresa.

L'IA rappresenta indubbiamente uno strumento potentissimo, di supporto, in grado di lavorare una quantità elevata di dati in tempi rapidi, ma la capacità di porre le giuste domande, di fornire la giusta chiave di lettura tra fattori messi in modo ragionato a sistema è e deve restare prerogativa dell'intelligenza e della sapienza umana. Da qui la permanenza della centralità del professionista il quale, dotato di strumenti sempre più affinati e performanti, dovrà avere la capacità di governarli, con l'obiettivo di offrire un'attività consulenziale sempre più accurata e tagliata sulle specificità del cliente.

In questo scenario, il commercialista non è un semplice fruitore della tecnologia, ma un regista consapevole del processo valutativo, capace di integrare gli output dell'IA con l'esperienza, il contesto normativo e la visione strategica del cliente. Resta centrale il suo ruolo nella selezione delle fonti, nella trasparenza dei metodi utilizzati e nella responsabilità etico-professionale nella comunicazione dei risultati.