L'Intelligenza Artificiale è la priorità per il settore bancario italiano, ma l'adozione su larga scala resta un'impresa complessa. Lo certifica il nuovo report Banking Disruption Index 2025 di GFT Technologies Italia, basato su un sondaggio condotto su 200 decision maker IT.
Emerge un quadro ambivalente: circa l'80% degli istituti si dichiara preparato all'IA, ma la realtà operativa mostra un forte scollamento tra strategia e implementazione.
Mentre la digitalizzazione accelera – con i bonifici online al 93% e l'home banking raddoppiato dal 2015 – l'IA è vista come il motore per la "nuova banca". Tuttavia, l'accelerazione attuale produce risultati mirati, senza un cambiamento diffuso sull'intera organizzazione. La sfida è evitare di restare indietro mentre si definiscono nuovi equilibri di mercato.
Sebbene la maggioranza (52%) dichiari di essere "molto preparata", ovvero di stare già implementando l'IA, il report evidenzia che meno della metà degli istituti dispone di una governance AI strutturata. GFT, la società autrice della ricerca, sottolinea come molte banche non abbiano ancora definito processi chiari per scalare l'adozione. Si naviga a vista, con sperimentazioni isolate che faticano a diventare sistema.
Questa debolezza infrastrutturale cozza con le sfide indicate da analisti come Gartner, che identifica l'aggiornamento dei sistemi legacy come una criticità chiave per i CIO. È un problema noto che rallenta l'integrazione di nuove tecnologie in modo sicuro.
I driver dell'investimento, contrariamente ai timori diffusi, non riguardano la riduzione del personale (indicata solo dall'1%). Le banche investono in IA primariamente per l'efficienza operativa (35%), il miglioramento della customer experience (15%) e la modernizzazione dei sistemi (13%). L'IA è percepita come abilitante, non sostitutiva.
Barriere e use case: tra frodi e compliance
Dove si sta investendo? Principalmente nel customer service (61%, tramite chatbot), nel marketing personalizzato (55%) e nell'automazione dei workflow (54%). Seguono a stretto giro ambiti cruciali come la cybersecurity (52%) e la fraud detection (50%).
Ma sono proprio questi ambiti a evidenziare le barriere più alte. L'adozione è frenata in primis dallo skill gap: mancano competenze di data science, machine learning e, soprattutto, governance AI. Seguono i timori per la cybersecurity e la data privacy.
Infine, pesa l'incognita della compliance normativa. L'entrata in vigore dell'AI Act europeo impone nuovi vincoli stringenti su trasparenza e tracciabilità. A questo si aggiunge la difficoltà nella gestione dei dati ESG, che il 36% delle banche sta iniziando a integrare con l'IA per la reportistica.
La corsa all'IA nel settore bancario italiano non è una maratona di velocità, ma un percorso a ostacoli di governance. Se da un lato gli istituti prevedono di allocare in media il 36% del budget IT all'IA nei prossimi 5 anni, la spesa da sola non basterà. Senza un framework chiaro per scalare e senza colmare il divario di competenze, il rischio è di costruire motori potentissimi senza un volante.
