Come l'AI ti aiuta nel Controllo di Gestione della tua Azienda

Il controllo di gestione può assumere forme molto diverse in base a due fattori principali:

1. la tipologia di business dell'azienda;
2. il livello di profondità che l'azienda desidera raggiungere nell'analisi dei dati.

Limitandoci agli aspetti fondamentali, possiamo affermare che un controllo di gestione "essenziale" deve presidiare due ambiti distinti ma strettamente collegati:

• la dimensione economica;
• la dimensione finanziaria.

Proprio perché rispondono a logiche differenti, è utile analizzarli separatamente.

La parte economica

Il controllo economico può essere declinato su diversi livelli:

• azienda nel suo complesso,
• business unit,
• centri di costo,
• commesse,
• progetti.

La scelta dipende dalla struttura organizzativa, dalle dimensioni dell'azienda e dal suo modello di business.

Ci sono però due elementi che non possono mancare:

1. un valore pianificato di riferimento, come un budget o una previsione;
2. chiusure periodiche, possibilmente rapide.

Molte aziende adottano oggi una logica di fast closing: non servono dati perfetti al centesimo, ma dati affidabili e disponibili entro pochi giorni dalla chiusura del mese. Questo consente al management di prendere decisioni tempestive.

È importante ricordare che molte informazioni necessarie alle rettifiche economiche provengono da ambiti diversi: acquisti, magazzino, risorse umane, produzione. Il controllo di gestione, quindi, è per sua natura trasversale.

La parte finanziaria

Dal punto di vista finanziario, gli aspetti chiave sono tre:

1. misurare la capacità dell'azienda di generare cassa;
2. ottimizzare i costi finanziari;
3. avere una visione chiara dell'evoluzione futura dei flussi di cassa.

Gli eventi economici hanno sempre un impatto finanziario, ma le modalità di analisi e gestione sono differenti. Possiamo quindi dire che economico e finanziario sono collegati, ma richiedono strumenti e letture diverse.

Dove entra in gioco l'AI

Torniamo alla domanda centrale: come può aiutarci l'AI nel controllo di gestione?

Come già visto in altri ambiti, anche qui la risposta parte dagli obiettivi.
Obiettivi concreti e misurabili, che permettano di avere, a fine mese:

• una fotografia realistica della situazione aziendale;
• una visione prospettica dell'andamento futuro.

Il termine prospettico è fondamentale: non è sufficiente analizzare ciò che è già accaduto. È necessario capire cosa succederà nei prossimi mesi, idealmente su un orizzonte di almeno 3 mesi.

Il controllo di gestione diventa quindi un insieme strutturato di report che combinano:

• dati consuntivi;
• analisi degli scostamenti;
• previsioni future.

Cosa dovrebbe contenere una reportistica direzionale

Una reportistica di base, valida per la maggior parte dei business, dovrebbe includere:

1. una situazione patrimoniale con confronto con lo stesso mese dell'anno precedente;
2. un conto economico di chiusura, con evidenza delle rettifiche e confronto con budget o anno precedente;
3. un cash flow previsionale a 6–9 mesi;
4. una selezione mirata di indici di bilancio;
5. l'andamento del valore di magazzino negli ultimi 6–12 mesi;
6. un'analisi dello scaduto clienti e fornitori;
7. il portafoglio ordini di vendita e acquisto, con consegne raggruppate per mese ed evidenza dei ritardi;
8. l'andamento delle vendite sui principali clienti o cluster di clienti, confrontato con gli ultimi due esercizi.

A questi elementi si possono poi aggiungere analisi più specifiche in base al business:

• indicatori di produttività;
• margini per cliente e per prodotto;
• analisi economico-finanziaria delle commesse;
• e altri KPI caratteristici del settore.

Il ruolo dell'AI nella reportistica

La gestione e la qualità dei dati restano responsabilità dell'organizzazione e dei sistemi operativi e amministrativi.
La reportistica, invece, deve essere:

1. completa;
2. navigabile e approfondibile per clienti, prodotti, centri di costo;
3. in grado di integrare dati provenienti da fonti diverse (amministrazione, vendite, produzione, HR);
4. chiara e comprensibile, con grafici e commenti automatici;
5. interrogabile in tempo reale per approfondire anomalie o trend emergenti.

Ed è qui che l'AI diventa un vero abilitatore.

In HBT abbiamo sviluppato Iris AI, una soluzione che consente non solo di generare report completi con grafici e commenti automatici, ma anche di ottenere risposte immediate e dettagliate su qualsiasi aspetto, semplicemente ponendo una domanda, senza l'uso di software specialistici o il supporto continuo dell'IT.

Una delle vere innovazioni introdotte dall'AI è proprio questa: rendere autonomi i Decision Maker, mettendoli nelle condizioni di accedere alle informazioni essenziali per il loro lavoro, nel momento in cui ne hanno bisogno.