Articolo a cura di Matteo Biasetti e Jessica Obi Kalu
Revisione a cura di Carlo Matarazzo
Introduzione
Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale (IA) ha avuto un impatto significativo sulla maggior parte delle attività dell’essere umano; grazie all’evoluzione tecnologica, il suo ambito di applicazione, ad oggi, abbraccia settori come finanza, sanità o trasporti, insieme a molti altri.
In particolare l’IA sta assumendo, sempre maggiormente, un ruolo cruciale in alcune fasi delle operazioni finanziarie straordinarie (M&A); la sua integrazione nelle strategie di M&A può infatti migliorare l’identificazione delle informazioni essenziali e di eventuali punti deboli di una società in tempistiche e costi ridotti.
Le operazioni di M&A rappresentano una svolta strategica per le aziende, richiedendo costi e tempistiche dispendiose: grazie all’IA sarà possibile perfezionare alcune fasi, come la due diligence o l’identificazione e valutazione delle società target.
L’IA è una tecnologia che può essere adoperata, in base alle esigenze, per diverse attività, che possono riguardare l’analisi dei dati, la creazione di modelli predittivi, o la soluzione di uno specifico problema. Ciascuna di esse ha sia differenze che punti in comune, risultando “rivoluzionarie” per migliorare le attività dell’essere umano. Alla base dell’IA si pongono però alcuni rischi e problemi, come verrà analizzato in seguito, che possono rischiare di presentare importanti minacce in alcuni ambiti specifici.
Definizione M&A
L'M&A, o merger and acquisition, si riferisce ad un insieme di operazioni strategiche che implicano la fusione o l'acquisizione di società. Queste transazioni possono avvenire in diverse forme, tra cui:
Merger (o fusioni): quando due società decidono di unirsi per formare una nuova entità, condividendo risorse e strategie. Questo processo richiede un allineamento strategico e culturale tra le due organizzazioni;
Acquisition (o acquisizioni): in questo caso, una società acquista un'altra società, assumendo il controllo delle sue operazioni e risorse. Le acquisizioni possono essere amichevoli od ostili e richiedono una pianificazione dettagliata per garantire l'integrazione efficace delle due realtà.
Le ragioni alla base delle operazioni di M&A sono molteplici. Tra queste, la ricerca di sinergie operative è una delle più comuni: le società cercano di combinare le forze, riducendo i costi ed aumentando l'efficienza, nonché migliorando la propria competitività. Inoltre, l'accesso a nuovi mercati e tecnologie è un obiettivo chiave, permettendo alle società di espandere la propria offerta e di rimanere competitive.
Nel contesto attuale, l'intelligenza artificiale gioca un ruolo crescente nelle strategie di M&A. Oltre a migliorare i processi di due diligence, l'IA può ottimizzare il processo divalutazione delle società target, analizzando rapidamente dati di mercato e fornendo insights strategici. Ciò consente agli acquirenti di prendere decisioni più informate e di pianificare meglio le integrazioni post-acquisizione, riducendo i rischi associati e aumentando le probabilità di successo.
Definizione due diligence
La due diligence è un processo fondamentale nelle operazioni di M&A, attraverso il quale le parti coinvolte eseguono un'analisi approfondita di una società target prima di completare un'acquisizione o una fusione. Questo processo implica la revisione di vari aspetti della società, tra cui la situazione finanziaria, legale, operativa e commerciale, al fine di identificare potenziali rischi e opportunità.
La due diligence è un processo critico nelle operazioni di M&A, in quanto volto a garantire che tutte le informazioni rilevanti riguardanti la società target vengano esaminate in dettaglio prima di finalizzare l'acquisto. Questo processo si suddivide in diverse categorie, tra cui:
Due Diligence Finanziaria: si concentra sull'analisi dei bilanci, dei flussi di cassa e delle proiezioni finanziarie della società. L’obiettivo è valutare la salute finanziaria e la sostenibilità della società;
Due Diligence Legale: comprende l'analisi di contratti, obbligazioni legali e contenziosi in corso. Aiuta a identificare potenziali problematiche legali che potrebbero influenzare l'operazione;
Due Diligence Operativa: si concentra sulla valutazione delle operazioni quotidiane dell'azienda, compresi i processi produttivi, la supply chain e la gestione delle risorse umane;
Due Diligence Commerciale: analizza la concorrenza, le tendenze di settore e il posizionamento della società nel mercato.
Con la recente evoluzione esponenziale dell'intelligenza artificiale, il processo di due diligence sta subendo una significativa trasformazione. L'IA consente di:
Accelerare l'analisi: le tecnologie di machine learning e analisi dei dati possono elaborare grandi volumi di informazioni in tempi ridotti, migliorando l'efficienza del processo;
Migliorare la precisione: gli strumenti di IA possono identificare schemi e anomalie nei dati che potrebbero non essere evidenti a un'analisi manuale, contribuendo a una valutazione più accurata;
Personalizzare le indagini: le soluzioni di IA possono adattarsi alle specifiche esigenze dell'azienda e del settore, rendendo la due diligence più mirata e pertinente.
Spiegazione dell’IA
L’Intelligenza Artificiale (IA) è quel ramo della computer science che studia lo sviluppo di algoritmi dotati di specifiche capacità tipiche dell’essere umano: in altre parole, l'obiettivo dell’IA è di riprodurre e svolgere compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana. Esistono diverse tecnologie di IA, tra cui il machine learning e il deep learning.
Il machine learning promuove il suo sviluppo mediante l’esperienza e l’apprendimento automatico; il model prediction, applicazione del machine learning, ha come obiettivo la predizione di dati o eventi futuri; il deep learning è una tecnologia fondamentale che simula processi di apprendimento del cervello mediante reti neurali stratificate. Esistono ulteriori sottocategorie, in quanto l’apprendimento automatico è tra le tecnologie più importanti dell’IA.
Sono presenti due principali tipologie di IA, che corrispondono alle due teorie sviluppate a partire dalla metà del Novecento:
IA debole (narrow AI): sistemi utilizzati per risolvere problemi specifici, difettando della flessibilità dell’intelligenza in quanto predisposti a svolgere compiti limitati;
IA forte (general AI): sistemi in grado di riprodurre capacità cognitive paragonabili a quelle di un essere umano, essendo infatti l’obiettivo principale delle ricerche sull’IA.
La principale differenza tra IA debole e IA forte riguarda la complessità e flessibilità cognitiva: se la prima è efficace per compiti specifici ma limitati, la seconda comprende, elabora ed applica in modo flessibile ed autonomo le conoscenze attraverso le informazioni.
Invece, la caratteristica comune a tutte le varie tecnologie riguarda l’immensa raccolta di dati, grazie alla quale l’IA riesce a sviluppare l’apprendimento: maggiori sono i dati a disposizione, maggiore sarà l’accuratezza. Inoltre, la raccolta di dati risulta fondamentale per la predizione di dati futuri, basandosi infatti sui dati a disposizione.
Perché utilizzare l’IA nella due diligence
L’integrazione dell'intelligenza artificiale (IA) nel processo di due diligence nelle operazioni di M&A rappresenta un passo significativo verso l'ottimizzazione e la modernizzazionedelle pratiche tradizionali. L'adozione di tecnologie avanzate non solo migliora l'efficienza operativa, ma offre anche un approccio più rigoroso e analitico nella valutazione delle società target.
In primo luogo, la velocità con cui l'IA può elaborare ingenti volumi di dati consente di ridurre drasticamente i tempi necessari per completare le analisi. Questo è cruciale in un contesto in cui le decisioni devono spesso essere prese in tempi brevi, garantendo così un vantaggio competitivo significativo. La capacità dell'IA di setacciare ed analizzare informazioni varie, da documenti finanziari a contratti legali, permette di accelerare il processo di raccolta delle informazioni, un'attività tradizionalmente laboriosa e suscettibile ad errori umani.
In aggiunta, l'IA offre un'analisi approfondita ed altamente specializzata: attraverso tecniche di machine learning, essa è in grado di identificare schemi ed anomalie che potrebbero non emergere da un'analisi manuale. Questo livello di dettaglio è fondamentale per scoprire potenziali rischi, come passività nascoste o problematiche legali, permettendo agli acquirenti di effettuare valutazioni più informate e ponderate.
Un altro aspetto rilevante è la personalizzazione dell'analisi consentita dall’IA. Le soluzioni tecnologiche possono essere calibrate per rispondere alle specifiche esigenze di ciascun settore ed alle peculiarità delle società coinvolte, fornendo insights pertinenti e contestualizzati. Questo approccio su misura non solo arricchisce il processo di due diligence, ma aumenta anche la rilevanza delle informazioni analizzate.
La riduzione dei rischi rappresenta un ulteriore vantaggio derivante dall'adozione dell'IA. Le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale possono eseguire simulazioni basate su dati storici e attuali, consentendo di valutare le implicazioni delle decisioni strategiche. Questo permette di identificare tempestivamente problematiche potenziali e di attuare strategie di mitigazione prima che i rischi si concretizzino.
Inoltre, l'accuratezza delle analisi è notevolmente migliorata grazie all'automazione dei processi di raccolta e interpretazione dei dati. Eliminando il rischio di errori umani, l'IA assicura risultati più coerenti e affidabili, contribuendo a una valutazione complessiva più precisa delle società target. Questo aspetto è cruciale per le parti interessate, che necessitano di dati accurati per prendere decisioni strategiche informate.
Infine, l'implementazione di strumenti basati sull’IA favorisce una comunicazione più fluida tra i vari team coinvolti nel processo di due diligence. Le dashboard interattive e i report dettagliati forniscono una visualizzazione chiara e comprensibile delle informazioni analizzate, facilitando il dialogo e la collaborazione tra le diverse figure professionali, dai consulenti legali ai financial analysts.
I rischi connessi
Nonostante gli evidenti vantaggi, ci sono alcuni rischi e svantaggi per la sua applicazione. In generale, l’IA può rappresentare una minaccia per la privacy e sicurezza dei daticondivisi dagli utenti: il GDPR (AI Act) risponde a questa prima esigenza di tutela, non esistendo in precedenza un quadro normativo dato il recente sviluppo dell’IA. Oltretutto, l’IA può essere una fonte di disinformazione e manipolazione delle informazioni, dando vita a deepfake o notizie false.
In merito alle operazioni M&A, l’utilizzo dell’IA può condurre a una valutazione inaccuratadelle informazioni, a causa di dati non aggiornati o inaffidabili, oppure per esclusione di altrettanti criteri di valutazione che potrebbero fare la differenza nella decisione. L’inaccuratezza dei dati è sinonimo di valutazione inesatta.
In aggiunta, la sua integrazione potrebbe richiedere costi eccessivi rispetto ai guadagni effettivi, sia per lo sviluppo di hardware e software, sia per le competenze specifiche richieste: essendo in via di sviluppo, esso rischia di essere un investimento inefficiente sin dall’inizio.
Un altro problema comune riguarda i bias algoritmici: così come è presente il rischio di discriminazioni basate su sesso, origine etnica o religione, anche nelle fasi delle operazioni M&A possono esserci pregiudizi sistematici, influenzando sia i risultati, sia le decisioni. Ad esempio, se la società target si dovesse trovare in un’area geografica o in uno Stato in via di sviluppo, l’algoritmo scelto potrebbe sottovalutare o addirittura escludere la potenziale acquisizione o fusione.
Conclusioni
In conclusione, l’IA può portare significativi miglioramenti alla due diligence, grazie alle diverse tecnologie presenti e future: essendo la fase dell’M&A più importante in termini di ricerca, analisi dei dati e aspetti finanziari, l’IA si presenta come un aspetto chiave; tuttavia, è necessario tener presente i pericoli e i limiti che l’IA presenta.
Le regolamentazioni in vigore sono una risposta agli eventuali rischi, ma è consigliabile una scelta consapevole, da parte delle società, nell’adozione dell’IA, oltre che nella selezione dei dati con cui poter elaborare le informazioni necessarie e nella valutazione bilanciata rispetto ai possibili margini di errore dell’IA. È fondamentale infine vedere l’IA come uno strumento accessorio (e non completo), e la sua supervisione da parte dell’essere umano è cruciale per evitare inesattezze.
BIBLIOGRAFIA:
IA M&A: https://www.ey.com/en_ch/strategy-transactions/how-ai-will-impact-due-diligence-in-m-and-a-transactions e https://www.revisori.it/2024/09/18/intelligenza-artificiale-nelle-imprese-due-diligence-veloci-nelle-fusioni-e-acquisizioni/
IA: https://www.europarl.europa.eu/topics/it/article/20200827STO85804/che-cos-e-l-intelligenza-artificiale-e-come-viene-usata#:~:text=L'intelligenza%20artificiale%20permette%20ai,)%2C%20li%20processa%20e%20risponde.
Rischi e vantaggi dell’IA:
https://www.europarl.europa.eu/topics/it/article/20200918STO87404/quali-sono-i-rischi-e-i-vantaggi-dell-intelligenza-artificiale ehttps://www.europarl.europa.eu/topics/it/article/20230601STO93804/normativa-sull-ia-la-prima-regolamentazione-sull-intelligenza-artificiale ehttps://www.agendadigitale.eu/sicurezza/ottenere-o-proteggere-le-informazioni-nelle-operazioni-ma-il-ruolo-di-ia-e-security/
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