Gli istituti finanziari stanno rapidamente abbandonando la fase di test sui singoli agenti di Intelligenza Artificiale per passare all’adozione di complessi sistemi AI multi-agente nei processi core del banking e delle assicurazioni. L’obiettivo primario non è più il semplice guadagno di efficienza, ma la generazione di risultati di business concreti e misurabili in termini di profitti. È quanto emerge dal World Cloud Report for Financial Services 2027 del Capgemini Research Institute, condotto su 1.100 dirigenti apicali del settore a livello globale.

Dalla ricerca si evince che, sebbene il 59% delle aziende stia pilotando o implementando soluzioni multi-agente, soltanto una su dieci (10%) ha raggiunto una maturità tale nell’orchestrazione da permettere a questi sistemi di operare in autonomia su larga scala. Un ostacolo significativo è rappresentato dal debito tecnologico: l’80% dei dirigenti considera la modernizzazione dell’infrastruttura IT una priorità assoluta per supportare efficacemente l’era dell’AI agentica.

Il passaggio ai sistemi multi-agente impone una maggiore rigorosità nel dimostrare il valore degli investimenti. Entro il 2028, si prevede un incremento del 141% del numero di dirigenti che destineranno finanziamenti all’AI basandosi principalmente sui risultati di business, a scapito di chi privilegia la sola efficienza, destinato a calare del 42%.

Attualmente, circa la metà delle istituzioni finanziarie ammette di non riuscire a dimostrare sistematicamente il ROI delle proprie iniziative di AI agentica e di mancare di framework chiari per valutarne il valore. Per correre ai ripari, si stanno introducendo severi controlli su costi e prestazioni. Il 90% delle aziende prevede di adottare entro il prossimo anno sistemi intelligenti per indirizzare le richieste ai modelli AI più adatti, ottimizzando le performance e contenendo i costi dei token.

Il report sottolinea il ruolo cruciale del cloud nel coordinare i sistemi multi-agente, dalla gestione dei dati all’esecuzione delle azioni. Il 52% delle banche e assicurazioni si affida agli hyperscaler come partner cloud di riferimento per queste implementazioni. I principali provider offrono garanzie essenziali in termini di certificazioni normative, residenza dei dati, framework di sicurezza, gestione delle identità e capacità di audit su larga scala.

La necessità di ambienti cloud affidabili crescerà parallelamente alle responsabilità decisionali affidate agli agenti. Tre quarti degli intervistati stimano che, entro tre anni, l’AI agentica gestirà interazioni fondamentali con i clienti, come la gestione dei conti, la valutazione delle richieste di finanziamento e la raccomandazione di prodotti.

“In soli 12 mesi, gli istituti finanziari sono passati dalla sperimentazione di singoli agenti AI all’implementazione di sistemi multi-agente in grado di coordinare operazioni attraverso intere aree di business. Tuttavia, la sola adozione non genera valore”, ha dichiarato Dario Patrizi, Banking Market Unit Head di Capgemini in Italia. “Per portare efficacemente questi sistemi su scala aziendale, è necessario disporre di un’infrastruttura che ne coordini le attività, garantisca una governance efficace e integri la sicurezza fin dalla progettazione, assicurando un chiaro collegamento con i risultati economici. Oggi il cloud rappresenta la base operativa che rende tutto questo possibile. Gli istituti che ottengono i risultati migliori considerano il cloud il pilastro fondamentale della propria strategia di AI agentica”.

Per implementare l’AI agentica, le aziende stanno convergendo verso un modello di approvvigionamento ibrido, destinato a diventare dominante per oltre due terzi degli istituti entro tre anni. Questo approccio combina lo sviluppo interno di competenze e soluzioni differenzianti, l’acquisto di soluzioni già pronte sul mercato per accelerare l’adozione su scala e la collaborazione con partner per ampliare l’ecosistema.

Attualmente, solo una ristretta minoranza del 5% degli istituti finanziari, definiti “pionieri”, è già riuscita a rendere operativa l’AI agentica su scala aziendale. Questi leader si distinguono per la capacità di coordinare agenti tra diverse funzioni aziendali e tecnologiche, stabilire una solida base cloud di fiducia per l'esecuzione autonoma e garantire che gli investimenti in AI si traducano in risultati di business misurabili.