Introduzione 

L’Asset Management è un tassello fondamentale nella maturità digitale di un’azienda. È un processo strategico che consente alle aziende di monitorare, ottimizzare e valorizzare le proprie risorse, materiali e immateriali. Dalla gestione delle infrastrutture IT fino agli investimenti finanziari, l’obiettivo principale è quello di massimizzare il valore degli asset minimizzando, al contempo, i rischi e i costi operativi. 

Ve ne abbiamo parlato in questo precedente blogpost IT Asset Management Best Practices: come ottimizzare la gestione degli asset IT , concentrandoci in particolare sulle best practice più aggiornate; vi rimandiamo a quella sede per tutti gli approfondimenti. 

Qui di seguito, invece, vogliamo puntare una lente d’ingrandimento su un versante specifico: quello dell’automazione e dell’Intelligenza Artificiale. 

Nel contesto economico e tecnologico in continua evoluzione in cui siamo immersi, il ruolo dell’AI in asset management è già centrale…e lo sarà sempre più.  
Le promesse sono quelle di una trasformazione radicale di questo settore, che si traduce (e si tradurrà) in maggiore efficienza e precisione, nel passaggio completo da un approccio reattivo a uno proattivo, oltre che in capacità predittive senza precedenti. 
 
In questo articolo, dunque, prenderemo in esame alcuni casi d’uso concreti e vedremo quali sono le direttive principali per applicare questa rivoluzione anche nel proprio business, nella maniera più sensata e funzionale ai propri obiettivi. 

Lo sviluppo dell’AI e il suo impatto nella gestione degli asset 

Quando si parla di Intelligenza Artificiale bisogna tenere le antenne bene alzate; innanzitutto per dividere ciò che è “buzzword” e slogan, da ciò che è già concreto e operativo…perché di concreto e operativo c’è già moltissimo.  

Lo sappiamo tutti: negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale ha registrato progressi significativi, soprattutto con ‘avvento dell’AI generativa (Gen AI). Nel giro di pochissimo ha compiuto dei passi in avanti giganteschi, che in pochi avrebbero saputo immaginare. E questi passi sembrano essere solo i primi di un lungo percorso. 

L’adozione dell’AI in asset management , in particolare, è diventata una leva strategica per le aziende che desiderano ottimizzare il ciclo di vita delle risorse, migliorare la manutenzione predittiva e supportare decisioni di investimento sempre più accurate. 

Insomma, l’AI non si limita più a “semplici” algoritmi di analisi dei dati, ma si evolve continuamente, con modelli e sistemi di automazione capaci di apprendere e migliorare nel tempo.  
 
Qui di seguito, come promesso, vediamo alcuni tipici e interessanti casi d’uso dell’AI in asset management. Saremo molto concreti e forniremo degli esempi operativi, pescando da diversi settori produttivi. 

AI in asset management – Alcuni casi d’uso 

Parlare di AI in asset management significa affrontare un campo molto ampio, che giorno dopo si allarga. Significa – se si pensa al presente – prendere in analisi gli impatti e le conseguenze su un gran numero di ambiti; e – se si pensa al futuro – fare uno sforzo di immaginazione per capire quali altri versanti saranno interessati. E magari capirlo prima degli altri, per muoversi in anticipo e acquisire vantaggio competitivo. 

Ma noi vi abbiamo promesso concretezza; per cui, qui di seguito, vi forniamo un elenco diviso in quattro punti, con l’intento di mappare gli attuali casi d’uso dell’AI in asset management, con degli esempi specifici. 

1. Monitoraggio, manutenzione analisi predittiva 

Partiamo da un punto assolutamente cruciale. I sistemi di Intelligenza Artificiale consentono di raccogliere e analizzare enormi quantità di dati provenienti da sensori, dispositivi IoT e software di gestione.  
Insomma, è tutta una questione di dati. E questi dati sono in continua espansione. Per questo si dice spesso che sono il vero patrimonio di un’azienda contemporanea. 

E come si trasforma questo patrimonio in processi operativi che riguardano l’asset management? 
In moltissimi modi, a partire – appunto – dal monitoraggio. Grazie a modelli di machine learning, infatti, le aziende possono individuare pattern e anomalie che potrebbero indicare il deterioramento di un asset. E muoversi di conseguenza, con un’ottica proattiava. Ad esempio, nel settore industriale, l’AI può prevedere guasti a macchinari critici, suggerendo interventi di manutenzione prima che si verifichi un’interruzione problematica della produzione. 
Andiamo ancor più nel concreto. Pensiamo al settore energetico. Un buon sistema di Intelligenza Artificiale potrebbe aiutare a monitorare lo stato di turbine eoliche o impianti fotovoltaici, suggerendo manutenzioni basate sull’usura effettiva piuttosto che su semplici intervalli di tempo prestabiliti. 

Questo approccio aumenta la continuità operativa, riduce i costi di riparazione, migliora la produttività, ma anche la qualità dell’esperienza sul posto di lavoro. Tutto in una volta sola. 

2. Automazione della gestione documentale 

In questo secondo punto, ci concentriamo su un aspetto più circoscritto, ma non per questo meno importante.  
Lo sappiamo bene, uno dei versanti più critici nella gestione degli asset è la documentazione: un processo che ancora oggi può risultare un fardello per la produttività dell’azienda; e che, per di più, se non è ben gestito può trasformarsi in un pericolosissimo boomerang. 

L’Intelligenza Artificiale può essere una svolta chiave anche in questo campo. 

Grazie all’AI, infatti, è possibile automatizzare la catalogazione e il recupero dei documenti associati agli asset, riducendo il tempo necessario per trovare informazioni critiche. 
Qualche esempio?  
Basti pensare ai settori assicurativo e immobiliare. L’implementazione di un buon sistema AI può estrarre automaticamente dati da contratti e certificati di proprietà, velocizzando i processi di verifica e compliance. 
Ma lo stesso meccanismo può essere applicato in qualsiasi tipo di company, per tutto ciò che riguarda i dispositivi o i software in uso. 
E questo ci porta direttamente al prossimo punto. 

3. Miglioramento della sicurezza e della conformità 

Moltiplicazione degli asset digitali di un’azienda, significa anche moltiplicazione dei possibili punti d’attacco per chi ha intenzioni malevole. Questo non va mai dimenticato. 

L’Intelligenza Artificiale gioca un ruolo cruciale nella sicurezza degli asset, sia fisici che digitali. Gli algoritmi di cybersecurity possono rilevare accessi sospetti o anomalie nei sistemi IT, prevenendo attacchi informatici. Inoltre, c’è da considerare tutto l’ambito che ha a che fare con l’accesso sicuro agli asset. 

Un esempio pratico? 
Nel settore manifatturiero e della logistica, l’AI viene già utilizzata per monitorare la sicurezza degli impianti attraverso sistemi di visione artificiale e riconoscimento facciale, garantendo che solo personale autorizzato abbia accesso alle aree sensibili. 

Di nuovo, la stessa dinamica si può riportare in qualsiasi tipo di company, anche “solo” per l’accesso ai dispositivi aziendali di uso comune. 

Attenzione! Non si tratta solo di sicurezza. C’è poi tutto il versante relativo alla compliance, che è molto delicato e in continuo aggiornamento. 

4. Gestione finanziaria degli asset 

Cambiamo completamente versante, in questo punto finale del nostro elenco. 
I sistemi di Intelligenza Artificiale, oggi, vengono impiegati anche per analizzare il valore e la performance degli asset finanziari di una company.  

Gli algoritmi di deep learning possono processare dati di mercato, informazioni economiche globali, analisi storiche e back test per suggerire le strategie di investimento più redditizie, aggiustate sulla base degli obiettivi e delle percentuali di rischio.  

Questi sistemi sono diventati già imprescindibili per la gestione di fondi d’investimento e affiancano stabilmente gli analisti umani; ma sono sempre più diffusi in quasi tutti i settori industriali, dove ci sono delle company che investono sui mercati i loro capitali. 

Come utilizzare al meglio l’AI in asset management 

Ora, prima di concludere l’articolo, eccovi un focus ancor più pratico e operativo. L’implementazione efficace dell’ AI in asset management richiede una strategia ben definita e un’infrastruttura tecnologica adeguata.  
Non esiste una ricetta miracolosa universale; moltissimo dipende dal tipo di company, dai suoi obiettivi, dal contesto in cui è inserita dal tipo di persone che la compongono. Ma alcuni passaggi fondamentali per massimizzare i benefici valgono per tutti. Sono quelli che abbiamo inserito nell’elenco qui di seguito: 
 
1. Definire obiettivi chiari. Prima di implementare qualsiasi sistema di Intelligenza Artificiale, è essenziale “fare autoanalisi”. Tradotto: stabilire quali aspetti della gestione degli asset si desidera migliorare, con quali obiettivi, in quali tempi. 

2. Raccogliere e strutturare i dati. L’Intelligenza Artificiale non è qualcosa di “magico”; ma è un sistema estremamente complesso che si basa su qualcosa di elementare: i dati. Avere un’infrastruttura di raccolta e analisi dati efficace, di conseguenza, è il presupposto imprescindibile. 

3. Scegliere gli strumenti giusti: Esistono diverse soluzioni di AI in asset management dalle piattaforme di analytics avanzate ai modelli di machine learning su misura. Tutto sta nell’adottare quelle giuste. Scopri di più su EV Service Manager.

4. Integrare l’AI nei processi aziendali. L’adozione dell’AI non deve “piovere dall’alto”, ma deve essere integrata nei flussi di lavoro già esistenti per garantire la continuità operativa e migliorare l’efficienza.  

5. Il fattore umano resta importante. Occhio a questo punto: non commettete l’errore di pensare che l’AI possa sostituire le persone che lavorano nell’azienda…quelle restano “asset” preziosissimi e vanno coinvolte nell’evoluzione tecnologica, con comunicazioni chiare e una formazione continua. 

5. Monitorare e ottimizzare continuamente: L’AI deve essere aggiornata e monitorata costantemente per garantire che continui a produrre valore nel tempo. La vera rivoluzione, in questo senso, è quella del miglioramento continuo. 

Conclusione 

L’Intelligenza Artificiale sta ridefinendo il panorama della gestione degli asset in moltissimi modi, offrendo strumenti avanzati per il monitoraggio, l’ottimizzazione e la manutenzione delle risorse aziendali. Con l’integrazione di sistemi di AI le aziende hann la possibilità di ridurre i costi, migliorare l’efficienza e prendere decisioni più strategiche. Attenzione, però: per sfruttare al massimo il potenziale dell’AI in asset management è fondamentale adottare un approccio strutturato e una governance adeguata, coinvolgendo e formando continuamente le risorse umane già presenti in azienda. 

FAQ 

Come può l’AI migliorare la gestione degli asset? 
L’AI migliora la gestione degli asset in moltissimi modi. Tra questi: l’automazione della manutenzione e il monitoraggio predittivo, una gestione documentale più efficiente, l’incremento della sicurezza e della compliance, una gestione finanziaria ottimizzata. 
 
Quali strumenti AI sono più utilizzati nella gestione degli asset? 
Strumenti di machine learning, software di manutenzione predittiva, piattaforme di data analytics e sistemi di cybersecurity avanzati. 
L’AI può sostituire completamente la gestione umana degli asset? 
No, l’AI supporta e ottimizza i processi, ma la supervisione umana rimane essenziale per decisioni strategiche e interventi complessi. È sempre una questione di integrazione, non di sostituzione.