Per anni l’ingresso dell’intelligenza artificiale negli studi professionali si è posto in termini prospettici: si descriveva una tecnologia in arrivo, di cui si intravedevano le potenzialità ma che, nella pratica quotidiana della maggior parte degli studi italiani, restava una possibilità più che una realtà. Oggi lo scenario è mutato. L’intelligenza artificiale non incide più soltanto sull’organizzazione interna dello studio: ne investe direttamente l’economia e, con essa, il valore.
Si tratta di un passaggio che merita attenzione specifica da parte di chi si occupa di operazioni di M&A di attività professionali. Il valore di uno studio non è infatti un dato astratto, ma il prodotto di una struttura di costi, di una marginalità, di una determinata composizione dei ricavi e del peso dell’elemento personale: tutte grandezze che l’automazione sta progressivamente ridefinendo.
Nella prassi, la valutazione di uno studio professionale si fonda su un numero limitato di fattori: la ricorrenza del fatturato, la redditività, la qualità del pacchetto clienti e, non ultimo, il peso dell’apporto personale del titolare. È proprio quest’ultimo elemento a distinguere lo studio professionale dall’impresa tradizionale: anche quando organizzato in forma societaria, lo studio resta fortemente caratterizzato dalla componente personale e dalla relazione fiduciaria con la clientela. Su questi fattori si innesta il moltiplicatore, ossia il coefficiente che, applicato al fatturato cedibile o alla redditività, conduce alla stima del valore di trasferimento. Quel coefficiente non è un numero fisso: esprime la solidità e la sostenibilità nel tempo dei flussi economici dello studio. Ed è esattamente rispetto a questi due ultimi profili, solidità e sostenibilità, che l’intelligenza artificiale produce i suoi impatti più rilevanti.
Il primo impatto si manifesta sul lato dei costi. Una quota significativa dell’attività di uno studio di commercialisti o di consulenti del lavoro è storicamente assorbita da lavorazioni a basso valore aggiunto e ad alta intensità di tempo: registrazioni contabili, data entry, predisposizione di adempimenti standardizzati, riconciliazioni. Sono precisamente le attività che gli strumenti di
intelligenza artificiale e di automazione riescono oggi a comprimere in misura sostanziale, riducendo le ore di lavoro necessarie e, con esse, il costo del personale dedicato. L’effetto immediato è un potenziale miglioramento della marginalità: a parità di fatturato, lo studio che automatizza le lavorazioni ripetitive può conseguire un EBITDA più elevato o, più in generale, una migliore marginalità operativa. Il dato, tuttavia, va maneggiato con cautela in sede valutativa, perché, in generale, un margine in crescita non equivale automaticamente a un maggior valore. Occorre piuttosto stabilire se quella marginalità sia strutturale – frutto di un’effettiva riorganizzazione dei processi – oppure soltanto differita, ottenuta cioè rinviando investimenti tecnologici che lo studio dovrà comunque sostenere. Nel primo caso il margine è sostenibile e giustifica un moltiplicatore più alto; nel secondo potrebbe celare un fabbisogno di investimento non ancora manifestatosi, che un’attenta due diligence ha il compito di far emergere.
Il secondo impatto, più profondo, riguarda la qualità del fatturato. L’automazione non agisce in modo uniforme su tutti i servizi dello studio, ma incide soprattutto sulle attività più standardizzabili. All’opposto, le prestazioni a più alto contenuto consulenziale – pianificazione, assistenza nelle operazioni straordinarie, advisory – restano ancorate al giudizio professionale e alla componente personale e conservano un valore difficilmente replicabile dalla tecnologia. Ne discende una conseguenza valutativa di non poco conto: due studi con il medesimo fatturato complessivo possono presentare una qualità del ricavo radicalmente diversa, a seconda della rispettiva esposizione alle attività automatizzabili. Lo studio il cui fatturato poggia in prevalenza su adempimenti seriali è più vulnerabile all’erosione dei margini e alla concorrenza di operatori tecnologicamente più efficienti; quello che ha già spostato il proprio baricentro verso la consulenza ad alto valore dispone di flussi più difendibili. È dunque ragionevole attendersi che, in prospettiva, il moltiplicatore si differenzi sempre più in funzione di questa composizione, premiando la quota di ricavo consulenziale e ricorrente e scontando quella di natura puramente compliance.
Un terzo profilo attiene al rapporto tra ricavi e dimensione della struttura. Tradizionalmente, la crescita del fatturato di uno studio richiedeva un incremento proporzionale dell’organico; l’automazione altera questa proporzione, consentendo di gestire un maggior volume di clientela senza un corrispondente aumento del personale e migliorando così indicatori come il fatturato per professionista. La scalabilità – storicamente uno dei limiti strutturali dello studio professionale – diventa in tal modo un fattore capace di accrescerne il valore. Anche in questo caso, però, si impone una lettura prudente: la tecnologia integra, ma non sostituisce, la competenza professionale e la relazione con il cliente. La riduzione del peso del lavoro esecutivo non riduce, anzi accentua, la centralità delle figure capaci di erogare consulenza qualificata e di presidiare il rapporto fiduciario.
Sul piano della valutazione e della due diligence, ciò significa che la retention delle risorse chiave e la trasferibilità della relazione con la clientela rimangono i veri presidi del valore, a prescindere dal grado di automazione raggiunto. Da queste considerazioni emerge l’opportunità di trattare la maturità digitale dello studio come un autonomo oggetto di analisi nelle operazioni di M&A. La domanda rilevante non è più soltanto quanto fatturi lo studio e con quale marginalità, ma quanto quella marginalità sia sostenibile alla luce dell’evoluzione tecnologica del settore. Lo studio che ha investito con coerenza in strumenti di automazione e ha riorientato la propria offerta verso la consulenza si presenta come un fattore di valore: processi più efficienti, flussi più difendibili, struttura più scalabile. Lo studio rimasto ancorato a un modello interamente manuale potrebbe portare invece con sé un rischio occulto, fatto di investimenti futuri non ancora sostenuti e di un’esposizione all’erosione dei margini che il moltiplicatore deve necessariamente riflettere.
L’intelligenza artificiale non rende, quindi, obsoleti i criteri di valutazione degli studi professionali, ma ne sollecita un affinamento.
La logica di fondo – fatturato ricorrente, redditività, qualità della clientela, peso dell’elemento personale – conserva piena validità; ciò che cambia è il modo diponderare questi parametri.
