Un’accelerazione senza precedenti frenata da dati e competenze
Il settore bancario sta correndo veloce verso l’adozione dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie avanzate, ma il rischio di uno scollamento tra gli investimenti tecnologici e la reale preparazione del personale è più che mai concreto. Secondo i dati del recente AI in Banking Benchmark di nCino, ben il 91% dei dirigenti bancari dichiara di avere una strategia legata all’intelligenza artificiale, e il 71% ha stabilito KPI per monitorarne i progressi. Tuttavia, l’81% degli istituti ha ammesso di aver dato priorità all’adozione tecnologica immediata rispetto al ritorno sull’investimento (ROI) a breve termine, privilegiando inizialmente l’automazione dei flussi di lavoro, la produttività e l’efficienza operativa.
Tuttavia, la vera spinta trasformativa non dipende solo dalla potenza degli algoritmi, ma dalla capacità delle organizzazioni di gestire due grandi barriere strutturali: i silos di dati e, soprattutto, la cronica difficoltà a reperire e formare personale altamente specializzato in materia tecnologica.
La sfida del workforce reskilling
I dati non sono incoraggianti:mentre l’84% delle banche sta implementando soluzioni di IA in tutta l’organizzazione e l’89% prevede di integrare una forza lavoro mista composta da umani e agenti intelligenti entro i prossimi cinque anni, la risposta sul fronte della formazione appare fortemente rallentata. I dati evidenziano che solo il 55% degli istituti bancari sta attivamente riqualificando i propri dipendenti, e appena il 33% sta assumendo risorse con competenze ed esperienze pregresse specifiche nell’intelligenza artificiale.
Questo divario rischia di frenare il potenziale trasformativo della digital transformation. Come sottolineano gli esperti del settore, l’intelligenza artificiale non è destinata a sostituire l’essere umano, ma ad amplificarne le capacità, rendendo però obsoleti i vecchi modelli operativi. Per le Corporate Academy e i centri di formazione aziendale, questa transizione rappresenta una chiamata d’urgenza: non basta acquistare la tecnologia, occorre accompagnare la forza lavoro in un percorso di profonda trasformazione culturale e professionale.
Il caso pratico: ConnectOne Bank e la produttività aumentata
Un esempio virtuoso di come la tecnologia possa liberare valore umano arriva da ConnectOne Bank. Come riportato da American Banker, la banca ha integrato soluzioni di intelligenza artificiale agentica nei processi di commercial lending, ottenendo risultati straordinari: il tempo necessario per la ricerca dei documenti è crollato del 98% in soli tre mesi, passando da circa 20 minuti a soli 30 secondi. Contemporaneamente, un agente AI ha ridotto del 60% il tempo richiesto per l’aggiornamento delle relazioni con i clienti nei documenti ufficiali.
Commentando l’impatto sul personale, il CEO di ConnectOne Bank, Frank Sorrentino, ha evidenziato come l’obiettivo non sia la riduzione dell’organico, ma la valorizzazione del capitale umano: alleggerire il personale di frontline dai compiti amministrativi ripetitivi – restituendo loro fino al 50% del tempo lavorativo – significa metterli nelle condizioni di concentrarsi su attività ad alto valore aggiunto, aumentando esponenzialmente la produttività complessiva dell’istituto.
La seconda grande criticità: la frammentazione dei dati
Accanto alla sfida formativa, la seconda grande barriera strutturale è rappresentata dalla qualità e dall’accessibilità dei dati. Sebbene l’87% dei leader bancari si dica fiducioso nella propria capacità di accedere a dati di qualità, il 52% ammette che le informazioni aziendali rimangono intrappolate in “silos” isolati, compromettendo l’integrità e la coerenza dei sistemi.
Gli analisti di mercato mettono in guardia: i modelli di intelligenza artificiale avanzati sono tanto affidabili quanto lo sono i dati che elaborano. Affidarsi ciecamente all’IA sperando che compensi carenze strutturali o dati mancanti rischia di accelerare il degrado informativo e generare performance scadenti. Per superare questo ostacolo, le banche devono definire strategie di data governance rigorose e basate su KPI misurabilie ormai irrinunciabili
Il ruolo centrale delle corporate academy nel futuro del credito
In questo scenario in rapida evoluzione, le Corporate Academy e i programmi di formazione continua assumono un ruolo strategico di primissimo piano. La transizione verso la banca digitale non si vince solo con i capitali o con l’adozione di software all’avanguardia, ma colmando il divario di competenze digitali che oggi minaccia il settore.
Un delicato tema che, recentemente, è allo studio da parte di Nicole Caldwell, una manager di successo che opera come Chief Marketing Officer (CMO) di nCino, importante azienda globale di tecnologia finanziaria che fornisce software basati su cloud per la digitalizzazione e la gestione dei servizi bancari e creditizi. Nelle sue analisi e dichiarazioni pubbliche (come quelle emerse nei recenti report sul settore bancario e l’intelligenza artificiale),la Caldwell si concentra spesso sull’impatto umano della tecnologia, sottolineando come la resistenza al cambiamento dei lavoratori dipenda soprattutto dalla necessità di essere coinvolti attivamente nei processi di transizione digitale e formazione aziendale.
Resistenza che non deriva dalla paura della tecnologia in sé, bensì dal timore di non essere coinvolti attivamente nel percorso di trasformazione. Per le academy aziendali si apre dunque una finestra d’azione cruciale: progettare percorsi di reskilling mirati, diffondere la cultura del dato e trasformare i dipendenti bancari nei veri protagonisti della rivoluzione tecnologica.
Disclaimer: Tutte le immagini sono generate con l’intelligenza artificiale