I trend 2025 secondo Accenture, Deloitte, PwC, KPMG ed EY

Cosa dicono davvero le Big (e perché interessa direttamente le PMI): AI, dati, governance, trust e controllo continuo.

Negli ultimi mesi Accenture, Deloitte, PwC, KPMG ed EY hanno pubblicato i loro principali report e insight strategici per il 2025. Sono tra i più importanti osservatori globali dei cambiamenti in atto nelle imprese, nei mercati e nella tecnologia.

Se letti superficialmente, questi documenti sembrano ripetere sempre le stesse parole: AI, trasformazione, resilienza, cyber, fiducia. Ma se li si mette in relazione, emerge un messaggio operativo chiaro:

Il 2025 segna il passaggio definitivo dalla digitalizzazione “a progetto” alla gestione continua e governata di dati, processi e decisioni.

In questo articolo trovi una sintesi strutturata dei trend comuni e delle differenze di accento tra i diversi player, con una lettura pratica orientata alle PMI e al controllo di gestione.

1) Trend comune n. 1: l’AI non è più un progetto, è un’infrastruttura

Tutti i report convergono su un punto: l’intelligenza artificiale non è più un’iniziativa sperimentale o un “pilota”. Sta diventando parte dell’infrastruttura operativa delle imprese.

• Accenture enfatizza l’AI come elemento integrato nei sistemi e nei processi, sempre più “autonomo” e orchestrato.
• Deloitte la descrive come pervasiva, destinata a entrare nel tessuto operativo come una tecnologia di base.
• PwC la collega alle decisioni di investimento: tecnologia e AI sono aree prioritarie per investitori e aziende.
• EY spinge sul concetto di impresa che evolve verso capacità decisionali più automatizzate (AI a supporto delle decisioni).
• KPMG introduce con forza la necessità di governance e controllo: valore dall’AI solo se verificabile e difendibile.

Implicazione operativa per le PMI: chi non struttura dati e processi oggi, domani non potrà usare l’AI in modo efficace. L’AI “funziona” solo se alimentata da dati coerenti, aggiornati e tracciabili.

2) Trend comune n. 2: dati e processi diventano il vero campo di battaglia

Le Big sottolineano un concetto spesso trascurato: la tecnologia da sola non crea valore. Il valore emerge solo quando dati e processi sono integrati e governati.

In termini pratici, molte aziende stanno scoprendo che l’ostacolo principale non è “avere l’AI”, ma:

• dati distribuiti in più fonti non riconciliate;
• processi non standardizzati e poco misurabili;
• debito tecnologico e sistemi legacy che rallentano l’innovazione;
• assenza di regole chiare per la qualità del dato e la responsabilità dei risultati.

Per il controllo di gestione questo significa un passaggio da analisi ex post e manuali a sistemi continui: qualità del dato → controllo → decisione → azione.

3) Trend comune n. 3: la fiducia (trust) diventa un asset competitivo

PwC, Deloitte ed EY trattano esplicitamente il tema della fiducia come condizione abilitante: senza fiducia nei dati e nei sistemi digitali, l’adozione tecnologica rallenta o fallisce.

KPMG rafforza questa lettura con un punto molto concreto: i risultati devono essere spiegabili, verificabili e auditabili. In altre parole, l’AI non deve solo “predire”, deve poter essere controllata e difesa.

Questo trend si traduce in priorità operative:

• Cybersecurity e protezione dei dati come prerequisito (non come costo accessorio);
• Governance dell’AI: policy, tracciabilità, accountability;
• Trasparenza verso stakeholder interni/esterni (clienti, partner, investitori).

4) Trend comune n. 4: dal controllo episodico al controllo continuo

Un tema trasversale, anche quando non viene chiamato così, è il passaggio dal controllo “a eventi” al controllo continuo: meno attività una tantum e più monitoraggio regolare, automatizzato e proattivo.

Questo vale per performance, rischi, compliance, finanza e costi. In pratica:

• meno ricostruzioni manuali e tardive;
• più alert automatici;
• più indicatori aggiornati e fruibili in modo immediato;
• più processi standardizzati e replicabili.

KPMG è particolarmente allineata a questa logica quando insiste su controllo, continuous monitoring e risk management integrato.

5) Trend comune n. 5: competenze e cambiamento organizzativo (non solo tecnologia)

Le Big sono unanimi: la trasformazione non è solo tecnologica. Serve capacità organizzativa. EY e Deloitte insistono sul tema competenze, upskilling e nuove responsabilità manageriali.

In ottica PMI, questo si traduce in un punto pragmatico: non serve diventare una software house, ma serve almeno:

• una cultura minima del dato (che cosa misuro e perché);
• ruoli chiari su responsabilità e controllo (chi “certifica” i numeri);
• procedure semplici ma stabili (cadenze, riconciliazioni, controlli).

6) Differenze di accento: cosa enfatizza ciascuna società

Accenture: AI come leva di trasformazione sistemica

Accenture mette l’accento sull’AI come elemento in grado di trasformare sistemi e interazioni, spingendo verso modelli più autonomi e integrati nei processi. La tecnologia viene letta come “core” del cambiamento.

Deloitte: AI pervasiva + infrastrutture e governance operative

Deloitte sottolinea l’AI come tecnologia trasversale e pervasiva, ma insiste anche su infrastrutture moderne e sulla necessità di ridurre debito tecnologico per consentire scalabilità e valore.

PwC: investimento, reinvenzione del business e digital trust

PwC lega fortemente il tema tecnologico a investimenti, aspettative degli investitori e reinvenzione dei modelli di business, con un focus esplicito su cybersecurity e digital trust come condizioni abilitanti.

KPMG: governance, controllabilità e fiducia nei risultati

KPMG porta in primo piano un tema essenziale: l’AI crea valore solo se governata. Quindi tracciabilità, auditabilità, risk management e controllo continuo diventano elementi centrali.

EY: AI, competenze e decisioni più rapide (impresa “autonoma”)

EY sottolinea l’evoluzione verso organizzazioni che usano AI non solo per automazione, ma per supportare decisioni complesse, con enfasi su competenze digitali, cultura e approccio responsabile.

7) Implicazioni operative per le PMI: cosa fare (davvero) nel 2025

7.1 Prima priorità: rendere i numeri “difendibili”

Se il trend dominante è AI + trust + governance, allora la prima priorità per un’impresa non è comprare software, ma rendere i propri numeri tracciabili e verificabili. In pratica: riconciliazioni, regole chiare, documentazione.

7.2 Seconda priorità: standardizzare i processi di controllo

Molte PMI hanno controllo di gestione “a isole”: Excel, report sporadici, analisi non ripetibili. Il salto competitivo è passare a processi semplici ma stabili: cadenze, indicatori, checklist.

7.3 Terza priorità: monitorare i costi ricorrenti e opachi (es. bancari)

In tantissime PMI i costi bancari non vengono controllati con regolarità. Eppure sono:

• ricorrenti (ogni mese/trimestre);
• spesso difficili da verificare;
• legati a contratti complessi;
• immediatamente impattanti su marginalità e liquidità.

Questo punto collega direttamente i trend delle Big Four a un tema concreto di direzione aziendale: trattare la banca come un fornitore da monitorare, con logiche simili a quelle usate per energia, logistica o servizi.

8) Collegamento con l’approccio “SaaS ricorrente” per il monitoraggio bancario

I trend descritti sopra (AI, governance, trust, controllo continuo) convergono verso un modello operativo: trasformare una verifica episodica in un sistema di monitoraggio continuo.

Un software SaaS di monitoraggio dei costi bancari, progettato correttamente, deve rispettare alcuni principi:

• Motore deterministico per i calcoli (interessi, commissioni, spese) con passaggi replicabili. L’AI può spiegare e redigere testi, ma non può inventare importi.
• Audit trail: ogni anomalia deve riportare dati usati, formule, intervalli, evidenze.
• Riconciliazione “dovuto vs addebitato”: confronto sistematico tra contratto/condizioni e estratto conto/scalare.
• Output operativo: report PDF professionale + e-mail/PEC precompilata per richiesta storno/negoziazione.
• Continuous monitoring: alert mensili/trimestrali e storico analisi, non perizia una tantum.

In sintesi: non è “un’analisi bancaria”, ma una forma di controllo di gestione finanziario continuo, perfettamente coerente con la direzione strategica indicata dalle Big Four.

9) Conclusione

Se si leggono insieme Accenture, Deloitte, PwC, KPMG ed EY, emerge un filo rosso:

Il futuro non è l’AI in sé, ma la capacità di governare dati e processi in modo continuo, verificabile e orientato all’azione.

Per le PMI questo significa che la competitività nel 2025 dipenderà sempre meno dalla “presenza di tecnologia” e sempre più da:

• qualità e affidabilità dei dati;
• processi standard e ripetibili di controllo;
• governance (responsabilità chiare e auditabilità);
• capacità di trasformare analisi in decisioni operative.

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