REPORT DI RICERCA
L'inizio dell'era dei deal agentici
Come le aziende leader possono sbloccare pool di valore che le operazioni di M&A tradizionali non riescono a raggiungere
5 minuti di lettura
18 marzo 2026
In breve
- La prossima era delle operazioni di Merger & Acquisition (M&A) non sarà determinata dalla rapidità di esecuzione, ma dalla capacità di riprogettare l'azienda con coraggio.
- L'AI agentica va oltre l'efficienza. Si tratta di una leva per sbloccare pool di valore che i modelli di trattativa tradizionali non sono in grado di raggiungere.
- Scopri come integrare l'AI agentica nelle operazioni di M&A, dalla trattiva all'esecuzione, per creare aziende più solide e di maggior valore.
Le operazioni di M&A puntano alla creazione di valore—l'AI agentica ridefinisce il modo in cui viene generato.
Per decenni, avere successo nelle operazioni di M&A ha significato ottimizzare l'esecuzione: due diligence più efficace, integrazioni più rigorose e sinergie più rapide. L'AI generativa ha accelerato queste operazioni, migliorando l'efficienza e ampliando la capacità di analisi.
Ma l'efficienza è ormai un requisito fondamentale.
L'AI agentica segna un cambiamento strutturale. Integra sistemi intelligenti direttamente nei modelli operativi, nei diritti decisionali e nei flussi di lavoro, ridefinendo il modo in cui il valore viene concepito, valutato e realizzato. La sua diffusione sta accelerando a un ritmo ancora più rapido rispetto all'AI generativa.
Le società di private equity sono alla guida di questo cambiamento. Con un approccio focalizzato sulla creazione di valore operativo e una mentalità da acquirenti seriali, queste realtà incorporano l'AI agentica nella razionalità del deal, nei modelli di valutazione e nell'esecuzione post‑deal. Trattano ogni transazione come un sistema ripetibile che genera vantaggi cumulativi.
Il segnale è chiaro: la fase di sperimentazione sta lasciando il posto a un'implementazione operativa su larga scala.
La questione strategica non è più se l'AI svolga un ruolo nelle operazioni di M&A. Si tratta piuttosto di capire se le aziende la utilizzeranno per rafforzare i modelli di integrazione legacy o se riprogetteranno deliberatamente l'azienda attorno ad essa.
Il gap di performance si sta ampliando
Nonostante la rapida sperimentazione dell'AI, la maggior parte delle organizzazioni continua a limitarsi a casi d'uso pre‑deal focalizzati sull'efficienza: analisi di mercato, sintesi di due diligence, modellazione finanziaria. La realizzazione di valore post-deal rimane la sfida più ardua.
Un ristretto gruppo di acquirenti, pari al 27% delle aziende oggetto della nostra ricerca, è all'avanguardia in questo campo. Definiamo queste organizzazioni “leader guidati da insight”.
Queste organizzazioni hanno:
CRESCITA PREVISTA
72%
La nostra ricerca condotta su 650 dealmaker in 12 settori rivela che le organizzazioni si aspettano una crescita del 72% della maturità dell'AI agentica nell'integrazione post-deal e nella creazione di valore.
4,6x
in più di probabilità di aver implementato e scalato l'AI agentica lungo l'intero ciclo di vita delle operazioni di M&A.
2,7x
in più di probabilità di utilizzare l'AI agentica come catalizzatore del valore dell'integrazione.
Questi leader non utilizzano l'AI per concludere le stesse trattative più velocemente. Stanno ridefinendo il modo in cui le trattative creano valore.
01
Trattare il digital core come un asset dell'operazione
La maggior parte degli acquirenti analizza con attenzione i dati finanziari, ma considera l'architettura dei dati e la readiness dell'AI come aspetti secondari dell'integrazione.
Gli acquirenti leader adottano l'approccio opposto. Essi:
- Valutano la readiness all'AI e la maturità dei dati già in fase di due diligence
- Integrano la gestione dei dati e l'interoperabilità nella logica delle trattative
- Trasferiscono rapidamente le entità acquisite su digital core standardizzati e basati sull'AI
In questo modo, trasformano la base digitale in una risorsa che genera valore nel tempo, non un semplice esercizio di clean‑up post‑deal.
02
Integrare l'AI agentica direttamente nell'underwriting
L'investimento nell'AI spesso risiede al di fuori del modello di negoziazione. I progetti pilota vengono avviati dopo la chiusura dell'operazione. La creazione di valore assume un carattere sporadico.
Le organizzazioni all'avanguardia invertono questa sequenza. Esse:
- Identificano innanzitutto i pool di valore significativi
- Collegano gli investimenti nell'AI direttamente alle ipotesi di underwriting
- Riflettono le iniziative basate sull'AI nella determinazione del prezzo delle trattative e nell'allocazione del capitale
- Monitorano l'impatto agentico con la stessa rigorosità con cui si analizzano le sinergie
Le capacità agentiche diventano parte integrante della tesi di valore, anziché un elemento sperimentale aggiuntivo.
03
Ridisegnare il modello operativo centrato sulle persone
La scalabilità dell'AI agentica richiede molto di più di semplici strumenti. Richiede chiarezza della governance e preparazione della forza lavoro.
I leader guidati dagli insight collocano le persone in un ruolo di guida stabile:
- Le persone definiscono gli obiettivi e i limiti
- Gli agenti operano entro i confini stabiliti
- La responsabilità rimane esplicita
Questa disciplina di governance genera fiducia e favorisce la scalabilità.
67%
dei professionisti M&A afferma che i team necessitano di upskilling per collaborare efficacemente con gli agenti AI.
04
Trasformare ogni operazione in un'opportunità di sviluppo delle capacità
La maggior parte delle integrazioni viene considerata un evento isolato. Una volta ottenute le sinergie, le organizzazioni tornano al business as usual.
I leader istituzionalizzano ciò che costruiscono:
- Flussi di lavoro digitali riutilizzabili
- Dati standardizzati e playbook di integrazione
- Strutture di governance codificate
- Capacità agentiche persistenti
Ogni transazione rafforza ulteriormente quella successiva. Lo sforzo richiesto diminuisce. I vantaggi si moltiplicano.
Client spotlight: scalare l'AI agentica attraverso un digital core solido
Una piattaforma healthcare con sede negli Stati Uniti, caratterizzata da una strategia buy‑and‑build aggressiva, ha integrato fin da subito l'AI agentica nella propria architettura aziendale.
Dopo ogni acquisizione, la società:
- Disattiva i sistemi aziendali legacy entro 90 giorni
- Migra le società acquisite su uno stack digitale standardizzato e abilitato all'AI
- Mantiene una base dati unificata e interoperabile
Questo modello di implementazione industrializzata previene la frammentazione e accelera l'implementazione dell'AI su larga scala. Il risultato: performance superiori e sostenute nelle operazioni — e un digital core che si rafforza a ogni transazione.
Ripensare il deal. Ridefinire l'azienda
L'AI agentica non è una funzionalità da aggiungere all'M&A. È una leva strutturale per sbloccare bacini di valore che i modelli tradizionali non riescono a raggiungere.
La prossima era del dealmaking premierà le organizzazioni che utilizzano le operazioni straordinarie per costruire imprese abilitate dall'AI: strutturalmente più solide, più veloci e più redditizie di quelle che sostituiscono.
Il mandato per i leader è chiaro: non limitarsi a ottimizzare il deal. Progetta l'impresa che aspiri a diventare.