Dall’automazione all’Autonomous Enterprise: come l’AI sta trasformando il Finance e Spend Management

Durante il SAP Connect Day 2026, Thomas Kaspersen, Head of Finance and Spend Management EMEA di SAP, ha illustrato come dati, applicazioni e Intelligenza Artificiale possano aiutare le aziende a evolvere verso un modello operativo più connesso, intelligente e autonomo.

Le aziende operano in uno scenario sempre più complesso, caratterizzato da instabilità dei mercati, aumento dei costi, nuovi requisiti normativi e aspettative crescenti.

In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale non rappresenta soltanto uno strumento per automatizzare attività esistenti. Può diventare il motore di una trasformazione più profonda, capace di migliorare il modo in cui i processi vengono gestiti e le decisioni vengono prese.

È questo il principio alla base dell’Autonomous Enterprise, tema centrale dell’intervento di Thomas Kaspersen al SAP Connect Day 2026.

Che cosa significa diventare un’Autonomous Enterprise

L’Autonomous Enterprise è un’organizzazione in cui applicazioni, dati e AI lavorano insieme per gestire attività operative, coordinare processi complessi e supportare le persone nelle decisioni.

Assistenti e agenti AI possono interpretare il contesto aziendale, analizzare grandi quantità di informazioni e svolgere attività che coinvolgono sistemi e funzioni differenti.

L’obiettivo è andare oltre l’automazione delle singole operazioni. L’AI può contribuire a orchestrare flussi di lavoro end-to-end, riducendo i passaggi manuali e intervenendo in modo proattivo quando rileva rischi, anomalie o opportunità.

Le persone mantengono un ruolo centrale, supervisionando le attività e concentrandosi sulle decisioni che richiedono esperienza, giudizio e conoscenza del business.

Processi connessi per decisioni più efficaci

L’AI può generare valore solo quando dispone di dati affidabili e opera all’interno di processi connessi.

Quando Finance, Procurement, Travel & Expense e Supply Chain lavorano attraverso sistemi separati, le informazioni rimangono frammentate. Questo limita la visibilità, aumenta le attività manuali e rende più difficile valutare l’impatto complessivo delle decisioni.

Collegare questi processi permette all’AI di interpretare i dati nel loro contesto e supportare decisioni più rapide e consapevoli, lasciando sempre all’utente l’azione sui punti decisionali importanti.

Il ruolo di Finance e Spend Management

La trasformazione verso un’Autonomous Enterprise interessa in modo particolare le funzioni Finance e Spend Management.

Per i responsabili finanziari, la sfida non è più soltanto tenere sotto controllo i costi e produrre report accurati: oggi il Finance è chiamato a diventare un partner strategico del business, capace di anticipare i rischi e trasformare i dati in indicazioni concrete a supporto delle decisioni. 

Ai responsabili finanziari non viene più richiesto soltanto di controllare i costi e produrre report. Devono contribuire alla strategia aziendale, anticipare i rischi e fornire indicazioni utili al business.

L’AI può supportare questa evoluzione automatizzando attività ripetitive, analizzando i comportamenti di spesa e mettendo in evidenza le informazioni più rilevanti.

In questo modo, i team possono dedicare più tempo all’analisi e alle attività a maggiore valore aggiunto.

Dalla gestione delle trasferte all’Autonomous Spend Management

Anche i processi di Travel & Expense svolgono un ruolo importante in questa trasformazione.

La pianificazione di un viaggio, l’approvazione di una trasferta, la verifica delle policy e la compilazione di una nota spese coinvolgono numerosi dati, sistemi e persone.

Grazie all’AI, molte di queste attività possono essere semplificate. Gli assistenti digitali possono supportare i dipendenti durante la prenotazione, fornire indicazioni sulla compliance, acquisire le informazioni delle ricevute e individuare e correggere eventuali anomalie prima che abbiano effetto sul processo.

Gli agenti AI possono inoltre coordinare diverse fasi del processo, collegando la gestione dei viaggi e delle spese con le attività finanziarie e contabili.

L’obiettivo non è soltanto ridurre il tempo necessario per completare una nota spese, ma offrire un’esperienza più semplice ai dipendenti e garantire all’azienda maggiore visibilità e controllo.

Un’AI basata sul contesto aziendale

Per generare valore nei processi più complessi, l’AI non può limitarsi a elaborare dati: deve comprenderne il significato, interpretarli nel contesto aziendale e trasformarli in azioni coerenti con gli obiettivi del business. 

È qui che applicazioni integrate, dati affidabili e modelli di governance diventano fattori decisivi. Insieme, creano l’ambiente in cui gli agenti AI possono operare entro regole chiare, supportando l’automazione senza rinunciare al controllo sui processi strategici. 

Il risultato è un salto di qualità: da un’AI confinata in singole applicazioni a un’intelligenza connessa, capace di agire in modo trasversale sull’intero ecosistema aziendale e di accompagnare l’evoluzione verso modelli operativi più autonomi. 

Verso processi più intelligenti e autonomi

Il percorso verso l’Autonomous Enterprise richiede una visione strategica integrata.

Non è sufficiente introdurre strumenti di AI in modo isolato. È necessario collegare applicazioni e dati, ripensare i processi end-to-end e costruire un modello di governance capace di accompagnare l’innovazione.

Non basta adottare strumenti di AI in modo frammentato: per trasformare l’innovazione in vantaggio competitivo, le aziende devono connettere applicazioni e dati, ridisegnare i processi end-to-end e definire un modello di governance capace di guidare il cambiamento con controllo e continuità. 

L’intervento di Thomas Kaspersen mostra come questa trasformazione sia già in corso. L’AI sta passando dal supporto alle singole attività all’esecuzione coordinata di processi complessi, aprendo nuove possibilità per Finance, Spend Management e Travel & Expense.

Eventi e webinar SAP Concur

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