Ormai l’Intelligenza Artificiale è una tecnologia già ben inserita negli aspetti della nostra vita quotidiana. Un ambito specifico e forse meno noto dell’intelligenza artificiale è rappresentato dal machine learning.
Questo settore, fondamentale per lo sviluppo di sistemi capaci di apprendere e migliorare autonomamente, impiega algoritmi e tecniche avanzate per elaborare e interpretare grandi volumi di dati, consentendo alle macchine di adattarsi e prendere decisioni basate sull’esperienza. È un processo che assomiglia al modo in cui un bambino impara dalle esperienze, adattandosi e migliorando le proprie capacità con il tempo.
Esso trova applicazione in un’ampia gamma di settori, nella guida autonoma delle auto o nella ricerca di cure contro il cancro ma anche in interfacce che utilizziamo quotidianamente, come nel sistema che gestisce la sezione spam delle nostre caselle mail o nel riconoscimento vocale, integrato in assistenti virtuali come Siri, Google Assistant e Alexa.
Quindi, questa tecnologia è ben integrata nella vita quotidiana, e usiamo la parola “integrata” non a caso. Infatti, se venisse lasciata a sé stessa non sarebbe in grado di sviluppare modelli utili in maniera autonoma, ma è grazie alla collaborazione uomo-macchina che si possono ottenere risultati interessanti.
- Anche nello studio del commercialista il machine learning può essere sfruttato in vari modi, in particolare per ottimizzare i processi, migliorare l’accuratezza delle analisi e offrire servizi innovativi ai clienti. Ad esempio:
- E’ alla base dell’automazione nella registrazione delle fatture e la riconciliazione bancaria, automazione che già diversi studi in Italia hanno cominciato a sfruttare.
Può consentire la personalizzazione dei servizi ai clienti basandosi sull’analisi dei dati raccolti. Ad esempio, utilizzando i dati storici di flussi di cassa, bilanci e transazioni bancarie dei clienti, lo studio potrebbe offrire servizi proattivi di alert per segnalare tempestivamente eventuali segnali di deterioramento della salute finanziaria, come diminuzioni significative nel capitale circolante o aumenti nel livello di debito. - Utilizzando il machine learning per analizzare dettagliatamente le dichiarazioni fiscali passate, le spese deducibili, gli investimenti e altre variabili dei clienti, il sistema può identificare pattern e opportunità per massimizzare le deduzioni fiscali e suggerire strategie di investimento o di spesa che minimizzino il carico fiscale futuro. Ad esempio, il sistema potrebbe rilevare che investire in determinati beni strumentali o accedere a specifici crediti d’imposta potrebbe risultare vantaggioso per certe tipologie di aziende.
Questi esempi illustrano solo la superficie delle potenzialità offerte dal machine learning negli studi di commercialisti. La vera forza di questa tecnologia risiede nella sua capacità di essere modellata e adattata per scoprire nuove applicazioni o per essere personalizzata su misura, al fine di rispondere in modo specifico alle esigenze uniche di ogni studio.
Nonostante il machine learning possa offrire indubbi vantaggi per l’ottimizzazione dei processi e l’innovazione dei servizi negli studi di commercialisti, la sua adozione non è esente da sfide. Tra queste, si annoverano la necessità di competenze specializzate non sempre presenti all’interno di studi di piccole o medie dimensioni, l’investimento iniziale richiesto per l’infrastruttura tecnologica e la gestione dei volumi di dati necessari per alimentare gli algoritmi di apprendimento.
In particolare, la creazione, l’implementazione e la manutenzione di sistemi basati su machine learning richiedono una conoscenza approfondita non solo delle tecniche di data science ma anche delle specificità del settore di applicazione. Questo rappresenta un ostacolo significativo per molti studi che non dispongono internamente di tali competenze e che potrebbero trovare proibitivo l’onere economico associato alla formazione o all’assunzione di personale qualificato. Inoltre, l’efficacia del machine learning dipende dalla qualità e dalla quantità dei dati disponibili. Gli studi individuali potrebbero non avere accesso a dataset sufficientemente ampi o diversificati, limitando la capacità dei modelli di apprendere in modo efficace e di fornire analisi accurate e predizioni affidabili.
- Alla luce di queste considerazioni, l’aggregazione tra studi di commercialisti emerge come una soluzione strategica:
Condivisione delle risorse: l’aggregazione permette la condivisione delle risorse necessarie per implementare soluzioni di machine learning, riducendo i costi e aumentando l’efficienza. - Accesso a competenze specializzate: La complessità del machine learning richiede competenze specifiche che possono essere difficili e costose da mantenere all’interno di un singolo studio piccolo o medio. L’aggregazione facilita la creazione di un team specializzato condiviso.
- Miglioramento dei servizi offerti: Con il machine learning, gli studi possono offrire servizi più avanzati e personalizzati, aumentando il loro valore aggiunto per i clienti. Questo può essere un fattore competitivo importante nel mercato.
- Accesso a dati più ampi: Il machine learning si avvale di grandi volumi di dati per l’addestramento degli algoritmi. Gli studi aggregati possono avere accesso a un pool di dati più vasto, migliorando la qualità e l’accuratezza dei modelli predittivi.
In conclusione, mentre il machine learning si rivela una leva potente per innovare e ottimizzare i servizi nei contesti professionali dei commercialisti, le sfide legate alla sua adozione non devono scoraggiare. L’innovazione è un viaggio che richiede curiosità, apertura e collaborazione. L’aggregazione rappresenta non solo una soluzione praticabile ma una strategia vincente per affrontare queste barriere, condividendo risorse e competenze per rimanere competitivi in un ambiente sempre più digitalizzato e basato sui dati.