Il settore finanziario e assicurativo si conferma in prima linea nell'adozione dell'intelligenza artificiale. Banche e compagnie sono più avanti di altri comparti, ma il passaggio all'IA agentica — quella in cui sistemi autonomi prendono decisioni operative — impone un salto di qualità. Andrea Zinno di Denodo chiarisce che il vero ostacolo non è la potenza di calcolo né i modelli: è la capacità di garantire che ogni agente lavori su dati affidabili e dal significato condiviso.
Dati aggiornati e definizioni comuni
Per delegare scelte a un agente software servono dati aggiornati in tempo reale e un vocabolario unico tra reparti. Se un sistema di risk management e uno di credito usano definizioni diverse di "cliente" o "esposizione", l'agente può sbagliare senza che nessuno se ne accorga. Denodo insiste sulla data virtualization e sulla governance semantica: non basta collegare le fonti, bisogna attribuire a ogni informazione un significato condiviso e tracciabile.
Controlli ricostruibili, la vera chiave di fiducia
Il punto più delicato è la ricostruibilità delle decisioni. Quando un agente nega un fido o valuta un sinistro, la banca deve poter ricostruire passo per passo quali dati ha usato e con quale logica. Questo richiede log di audit, versionamento delle definizioni e controlli continui. Senza questa impalcatura, la fiducia resta un'aspirazione. Zinno sottolinea che il nodo è organizzativo e culturale prima che tecnologico: le istituzioni devono ripensare i processi e le responsabilità, non solo installare nuovi strumenti.
In sintesi, l'IA agentica può rivoluzionare banca e assicurazione solo se la base dati è solida e comprensibile. La sfida per il prossimo futuro sarà trasformare la governance del dato da vincolo burocratico a leva competitiva, capace di rendere ogni decisione automatizzata affidabile e verificabile.
