L’impiego dell’intelligenza artificiale nell’analisi economico-finanziaria delle PMI: sviluppo di un modello applicativo per un sistema decisionale assistito

Questa tesi sperimentale analizza l’impiego dell’intelligenza artificiale (IA) a supporto dell’analisi economico-finanziaria delle piccole e medie imprese (PMI), con particolare attenzione al contesto modenese e al ruolo dei commercialisti come riferimento esterno stabile. In territori caratterizzati da un tessuto produttivo diffuso e inserito in logiche di filiera, molte PMI operano prevalentemente in ambito B2B e devono gestire tempi di pagamento spesso lunghi, con conseguente pressione sulla liquidità e necessità di anticipare costi operativi. A queste criticità si affiancano una digitalizzazione spesso incompleta, la presenza di ruoli accentrati e resistenze al cambiamento legate a modelli di governance familiare, che rallentano l’adozione di strumenti e metodi più strutturati. Parallelamente, gli studi professionali affrontano difficoltà operative legate alla gestione di dati disomogenei e destrutturati (ad esempio documenti in PDF e tabelle in Excel), a picchi di lavoro dovuti alle scadenze e a requisiti crescenti in termini di privacy e sicurezza digitale. A partire da tali elementi, la ricerca propone lo sviluppo di un modello applicativo di sistema decisionale assistito basato su IA, pensato per migliorare l’ordine informativo, accelerare alcune attività ripetitive e rendere più tempestiva la lettura dei principali indicatori economico-finanziari. L’IA viene inquadrata come strumento di supporto e non di sostituzione del giudizio professionale: il suo valore risiede nella capacità di estrarre e organizzare informazioni da fonti non standardizzate, evidenziare anomalie e trend utili, e facilitare la predisposizione di report essenziali per decisioni più rapide e consapevoli. La tesi considera inoltre i rischi legati a un uso non governato della tecnologia, con particolare riferimento alla tutela dei dati e al rischio di eccessiva dipendenza dall’automazione. L’elaborato si articola in una prima parte di inquadramento delle PMI e del contesto territoriale, seguita da un’analisi delle criticità delle imprese e delle sfide operative dei commercialisti. La seconda parte discute il valore della soluzione AI e ne descrive l’applicazione in un modello operativo orientato alla gestione della liquidità, al controllo di scadenze e flussi, e al supporto informativo per l’attività consulenziale. L’obiettivo finale è mostrare come un sistema decisionale assistito, se progettato con attenzione a qualità dei dati, supervisione e sicurezza, possa aumentare efficienza e qualità dell’analisi economico-finanziaria nelle PMI, rafforzando il contributo del commercialista nei processi decisionali.