Libera la potenza dell'AI agentica nell'integrazione post-fusione

I principali professionisti delle trattative, detti dealmaker, utilizzano in misura sempre maggiore tecnologie di nuova generazione, tra cui l'AI generativa, nelle varie fasi del ciclo delle operations legate a fusioni e acquisizioni (M&A).

In un recente studio di Accenture, l'82% dei dealmaker afferma che l'AI e l'analisi avanzata stanno già accelerando gli insight nella fase pre-accordo. Le nuove tecnologie consentono ai team di negoziazione di identificare e valutare più rapidamente gli obiettivi, a perfezionare le offerte con maggiore precisione e sviluppare piani di crescita e impatto più efficaci. L'adozione dell'AI, tuttavia, è in ritardo nell'integrazione post accordo.

I dealmaker in grado di integrare l'AI generativa in modo esteso nel ciclo di vita dei deal hanno una probabilità 4 volte superiore di riferire una creazione di valore costante nella fase post acquisizione. Un'azienda leader nel settore dei media e delle telecomunicazioni, per esempio, ha utilizzato l'automazione basata sull'AI generativa per semplificare l'integrazione dei dati dopo la fusione, incrementando significativamente la produttività e migliorando la precisione dei dati dei clienti.

L'AI agentica è uno strumento potente, ma ancora ampiamente poco sfruttato, per trasformare i modelli operativi futuri delle attività di M&A.

Applicazione dell'AI agentica per trasformare i modelli operativi futuri

Per fusioni o acquisizioni di ampie dimensioni, l'integrazione post-deal può richiedere tra 9 e 24 mesi. Portare a termine l'integrazione significa spesso che le aziende distolgono lo sguardo dalla roadmap volta a conseguire gli obiettivi e, di conseguenza, bloccano l'innovazione.

Ciò di cui molti executive non si rendono conto è che l'integrazione M&A rappresenta un'opportunità per promuovere l'innovazione. È il momento ideale per introdurre subito modifiche che incrementeranno l'efficienza e le performance.

L'AI agentica può rendere più semplice la promozione di questi miglioramenti introducendo "agenti AI" autonomi che si occupano di flussi di lavoro multifase, fungendo da analisti instancabili. Come afferma Justin Boitano, vicepresidente di Enterprise Software presso NVIDIA: "L'AI agentica consente alle aziende di migliorare la produttività con agenti intelligenti in grado di gestire complesse sfide multifase." Sfruttando l'AI, le aziende possono semplicemente evitare di effettuare "riparazioni" ai processi esistenti nell'integrazione postdeal. Al contrario, sono in grado di creare un ambiente operativo lungimirante, adatto allo scopo e che genera valore reale.

La nostra ricerca mostra che il numero di aziende con processi basati sull'AI completamente modernizzati è quasi raddoppiato dal 9% del 2023 al 16% nel 2024. L'AI agentica può ottimizzare sia i processi end-to-end, come il processo "procure-to-pay", migliorando la redditività e accelerando l'integrazione, sia potenziare le capacità di go-to-market, come la definizione dei prezzi, aumentando i ricavi.

I principali vantaggi dell'applicare l'AI nell'integrazione di M&A sono tre: integrazione più rapida dei sistemi, maggiore sinergia di costi e ricavi e abilitazione di un'innovazione radicale. Rispetto ai competitor, constatiamo che le organizzazioni che hanno sviluppato operations intelligenti ottengono una crescita dei ricavi 2,5 volte superiore, una produttività 2,4 volte più elevata e un successo maggiore di 3,3 volte nella scalabilità di casi d'uso dell'AI generativa.

Esempio di processi end-to-end Procure-to-pay

Durante la fase di pianificazione, l'AI agentica può analizzare i processi di procurement e pagamento di entrambe le aziende per individuare ridondanze, inefficienze e opportunità di ottimizzazione. Questa analisi aiuta a progettare un nuovo processo P2P (procure-to-pay) ottimizzato che integra le best practice di entrambe le organizzazioni.

A seguito della fusione, è possibile applicare l'AI agentica per automatizzare il flusso di lavoro P2P, dalla creazione degli ordini di acquisto fino alla gestione dei pagamenti, indirizzando in modo intelligente le attività, segnalando anomalie e prevedendo potenziali problemi. Questa tecnologia può inoltre migliorare la gestione dei fornitori, monitorando continuamente le performance di questi ultimi e suggerendo miglioramenti. Questo approccio non solo accelera l'integrazione, ma stimola anche una migliore redditività e vantaggi operativi.

Sfide comuni

I dealmaker devono affrontare diverse sfide comuni relative all'integrazione dell'AI nelle attività di M&A. Tra queste sfide figurano grandi volumi di dati sparsi e/o incompleti, la scelta della tecnologia e dei partner giusti, nonché le differenze nei livelli di maturità tecnologica e cultura tra le due aziende. I dealmaker spesso faticano a rispondere a una domanda fondamentale: se sia opportuno creare, acquistare o collaborare con soluzioni tecnologiche.

Per affrontare queste sfide, i principali dealmaker adottano un approccio strutturato. Garantiscono ai team la formazione necessaria e l'esperienza pratica per utilizzare efficacemente gli strumenti di AI agentica. Inoltre, l'AI agentica viene integrata nelle attività principali delle trattative, come lo screening, la due diligence e la pianificazione della creazione di valore, standardizzando e centralizzando i dati delle trattative per generare insight più intelligenti. Vengono inoltre sperimentate nuove tecnologie nei processi di contrattazione "in diretta" per testare e perfezionare il loro impatto prima dell'implementazione completa. Creando una cultura dell'innovazione e dell'apprendimento continuo, possono affrontare meglio le complessità per ottenere maggiore valore dalle loro trattative. L'AI agentica è relativamente economica e veloce da progettare, sviluppare e implementare e, iniziando tempestivamente nel processo di pianificazione, è possibile ricavarne dei vantaggi fin da subito.

Collegare le M&A a modelli operativi trasformativi per il futuro

Durante le operazioni di fusione e acquisizione, lo sforzo di integrazione è già significativo, quindi l'utilizzo dell'AI agentica per promuovere cambiamenti sostanziali può ripagare riducendo i costi e migliorando la redditività generale della trattativa. Oltre a snellire i processi, può anche creare un ambiente operativo più integrato e lungimirante, in grado di rafforzare la resilienza e fare in modo che la nuova azienda sia all'altezza del successo a lungo termine.

Consigliamo di sfruttare l'AI agentica per ottimizzare l'innovazione del modello operativo nella fase di integrazione della prossima fusione o acquisizione, e di sbloccare valore aggiunto durante il percorso.

Scritto in collaborazione con Austin Corbett e J. Neely.