Fonte: zaccardi
Domani 9 giugno, il prestigioso Teatro Gaber si trasformerà nel cuore pulsante dell’innovazione aziendale ospitando il forum AI & Business Transformation, l’evento pietra miliare organizzato da WOBI che riunirà a Milano i principali leader, manager ed esperti globali per tracciare il futuro del business nell’era dell’Intelligenza Artificiale. Non si parlerà semplicemente di tecnologia, ma di una vera e propria riscrittura delle regole della competitività, della leadership e dell’organizzazione aziendale.
Tra i relatori dell’evento ci sarà Paolo Zaccardi, CEO e Co-Founder di Fabrick, tra i principali operatori italiani dell’Open Finance e dell’innovazione nei servizi finanziari digitali. Da anni impegnato nello sviluppo di soluzioni innovative per il settore finanziario e dei pagamenti, Zaccardi offrirà una prospettiva concreta su una delle sfide più rilevanti per le imprese: integrare l’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali senza disperdere il valore del contributo umano.
In questa intervista a Wall Street Italia, riflette su come stiano cambiando competenze, modelli organizzativi e leadership nell’era dell’AI, spiegando perché il vero vantaggio competitivo non deriverà dalla semplice automazione, ma dalla capacità di combinare tecnologia, giudizio umano e fiducia.
Ecco cosa ci ha raccontato.
Con 25 anni di esperienza nella guida dell’innovazione finanziaria e nei servizi digitali, lei ha una visione privilegiata sull’evoluzione delle competenze. Spesso si teme che l’automazione possa marginalizzare l’apporto umano, mentre la prospettiva più sfidante è quella di un’AI che ne potenzi il valore. Come si ridefiniscono il giudizio, l’empatia e la leadership umana in un ecosistema finanziario guidato dai dati?
La differenza chiave è tra l’utilizzare l’AI per automatizzare e utilizzare l’AI per aumentare il contributo umano: l’automation sostituisce fasi del lavoro, l’augmentation ridisegna i processi perché le persone possano concentrarsi sul giudizio, sulle relazioni e sulle decisioni più complesse.
Ero a San Francisco qualche settimana fa e ho partecipato a un programma sull’AI organizzato dallo Stanford HAI – l’Human‑Centered AI Institute che Stanford ha fondato proprio per studiare e orientare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale in funzione del benessere umano. Una delle evidenze più forti che ho portato a casa è che le competenze stanno migrando da attività puramente informative (raccogliere ed elaborare dati) verso competenze relazionali: empatia, capacità di costruire fiducia, qualità del giudizio in contesti ambigui. La Human‑Centred AI è dunque un principio di progettazione in cui l’AI viene pensata per aumentare le capacità umane, non per sostituirle.
Il giudizio umano resta ciò che definisce obiettivi, confini e priorità: gli agenti ottimizzano all’interno dei parametri che ricevono, le persone decidono quali parametri contano davvero e quando ha senso cambiare destinazione. L’empatia è ciò che trasforma i dati in relazione, interpretando il contesto e il non detto; la leadership, infine, ha il compito di orchestrare l’AI, stabilendo cosa automatizzare e cosa tenere nelle mani delle persone.
Il vero “vantaggio invisibile” emergerà dalle organizzazioni che sapranno combinare capacità analitica, giudizio, empatia e responsabilità in un modello di leadership autenticamente human‑centred, in cui la tecnologia rende più potente il contributo umano.
Fabrick è nata e cresciuta sull’Open Banking e sulla gestione di ecosistemi aperti. Quando si parla di intelligenza applicata ai dati sensibili e ai pagamenti globali, i temi della fiducia, della governance e della responsabilità diventano prioritari. In che modo un framework di trasparenza e compliance rigoroso può smettere di essere percepito come un freno e diventare il vero abilitatore per rendere l’innovazione scalabile e duratura?
Nel nostro settore, trasparenza, governance e compliance sono il prerequisito perché l’innovazione venga adottata su larga scala.
Ogni volta che un’innovazione finanziaria ha fatto il salto – dall’home banking ai pagamenti digitali, fino all’open banking – è successo perché utenti, imprese e istituzioni hanno percepito che esisteva un perimetro chiaro di tutele e responsabilità.
Con l’AI applicata a dati sensibili e pagamenti, questo principio diventa ancora più evidente. Più l’AI diventa invisibile nei processi, più la fiducia deve diventare visibile: le persone vogliono sapere quali dati vengono usati, chi decide quando un agente agisce in autonomia e chi si assume la responsabilità se qualcosa va storto.
Il primo pagamento “agentico” in ambiente bancario regolato, realizzato da Santander e Mastercard, va esattamente in questa direzione: dimostra che innovazione e fiducia possono avanzare insieme, se governance, controlli e responsabilità sono progettati fin dall’inizio.
Il framework di Stanford HAI aiuta a leggere questo tema in chiave Human‑Centred AI: progettare per l’utente (chiarezza su cosa fa un agente e perché), per la comunità (evitare incidenti e bias che impattano gruppi più ampi) e per la società (trasparenza su modelli e impatti sistemici). Le organizzazioni che abbracciano questa logica costruiscono fiducia come asset competitivo.
Come sottolinea Erik Brynjolfsson con il concetto di Turing Trap, automatizzare le persone fuori dai processi può concentrare valore nel breve termine, ma l’augmentation – usare l’AI per potenziare il capitale umano e ridistribuire le opportunità – è ciò che rende l’innovazione sostenibile nel tempo. È esattamente la strada che stiamo perseguendo in Fabrick attraverso la nostra piattaforma di Open Finance dove sicurezza, tracciabilità e responsabilità sono “by design”.
Il prossimo 9 giugno a Milano, l’evento WOBI on AI & Business Transformation chiamerà a raccolta i principali attori dell’innovazione. Guardando specificamente alle necessità delle imprese e delle PMI – in ambiti complessi come il cash management o la supply chain finance – quale messaggio chiave o priorità strategica ritiene che la business community debba fare propria in questa fase di transizione?
Per le imprese – soprattutto le PMI – la vera priorità è scegliere esplicitamente l’augmentation: non limitarsi ad “aggiungere” l’AI come strumento, ma integrarla nell’architettura operativa per supportare le decisioni su flussi di cassa, supply chain e relazioni con clienti e fornitori.
Nel cash management e nella supply chain finance, la combinazione tra dati, embedded finance e capacità predittive permette già oggi di monitorare i flussi in tempo reale, ottimizzare il capitale circolante e anticipare le criticità, trasformando decisioni spesso reattive in decisioni proattive. Gli agenti AI possono gestire riconciliazioni, controlli, onboarding e anomalie; il tempo umano può essere riallocato su negoziazioni, scelte strategiche, gestione delle relazioni.
Nel keynote porto due segnali forti di questa accelerazione: il fatto che circa il 90% del codice di un grande modello come Claude sia scritto dallo stesso modello, e il caso dei cinque studenti di Stanford che in un mese hanno costruito un golf cart a guida autonoma usando agenti AI per progettare, validare e addestrare il sistema. Non sono esperimenti da laboratorio: ci dicono che siamo già dentro una fase in cui l’AI diventa infrastruttura creativa e operativa.
In questo scenario, Human‑Centred AI significa ridisegnare i processi partendo dalle persone e dalle decisioni critiche: cosa vogliamo che gli agenti facciano in autonomia, dove vogliamo che l’umano mantenga il controllo, quale tipo di fiducia vogliamo costruire con clienti, partner e comunità. La convergenza tra Open Finance, Embedded Finance e AI offrirà alle imprese un enorme “vantaggio invisibile”, ma solo a chi saprà usarla per migliorare la qualità delle decisioni e costruire crescita sostenibile – non solo per automatizzare costi di breve periodo.
