L’IA nel banking: amplificata, non automatizzata

La banca che scegliamo di costruire nell’era dell’IA.

Di Roman Balzan, Chief Marketing and Brand Officer e AI Adoption Lead, Alpian

Ultima verifica: luglio 2026

Sei anni fa sono entrato in una banca. Strano, perché le banche non mi avevano mai attratto particolarmente. Non per le persone che ci lavorano, ma per ciò che l’economia ne aveva fatto. Una consulenza degna di questo nome è costosa da erogare, quindi è stata prezzata per una soglia che la maggior parte delle persone non raggiunge mai. Tutti quelli sotto ricevevano un prodotto, un tariffario e un numero verde. Sono entrato in Alpian lo stesso, come prima persona di marca e marketing, perché l’idea era convincente e le persone che la stavano costruendo lo erano ancora di più, e perché offriva la possibilità di scrivere la storia di una banca su una pagina bianca invece di ereditarla.

Per questo la domanda su cosa l’IA faccia al banking non è astratta per me. Decide se questo settore diventerà finalmente più umano, o se finirà il lavoro di rimuovere del tutto l’umano.

Perché in questo momento la storia che il settore racconta più forte sull’IA è una storia di meno persone. Bloomberg Intelligence ha intervistato i responsabili tecnologici delle banche: si aspettano che fino a 200’000 posti di lavoro nel banking spariscano a livello globale nei prossimi tre-cinque anni, mentre l’IA assorbe le attività. Che ogni banca corra davvero questa gara o meno, è la gara che il settore continua a descrivere. E secondo me è quella sbagliata.

Partiamo dai numeri onesti, perché sono impressionanti. La ricerca di Citi colloca il banking in cima ai settori più esposti all’automazione guidata dall’IA: il 54% dei posti di lavoro bancari ha un alto potenziale di automazione, più di qualsiasi altro settore, con un ulteriore 12% che l’IA può potenziare. La stessa ricerca stima che l’IA possa aggiungere USD 170 miliardi ai profitti bancari globali entro il 2028. Sono numeri così a spiegare perché ogni consiglio di amministrazione del settore si pone la stessa domanda, e perché gran parte dei business case costruiti attorno all’IA si riduce alla stessa promessa: meno persone, più macchine, costi più bassi.

Ma in quella ricerca c’è un dettaglio che quasi nessuno cita. Le ondate tecnologiche precedenti non hanno ridotto l’occupazione bancaria. Hanno cambiato ciò che i bancari fanno. Il bancomat ha automatizzato uno dei compiti centrali dello sportello, ma non ha eliminato l’occupazione bancaria. Ha cambiato l’economia della filiale e, poco a poco, anche il motivo per cui gli impiegati erano lì. Lo schema di cento anni di tecnologia bancaria non è la sostituzione. È la riallocazione. La domanda non è mai stata se la macchina prende in carico dei compiti. Lo fa sempre. La domanda è cosa fanno gli esseri umani con la capacità che si libera, e questa è una scelta di ogni singola banca, non una legge di natura.

Il banking è esposto in modo unico per una ragione semplice: una banca è, nel suo nucleo, un’attività di informazione. Il denaro è dato. Il rischio è dato. La consulenza è riconoscimento di schemi più giudizio più fiducia. L’IA trasforma il riconoscimento di schemi, e può davvero sostenere il giudizio. Ciò che non può fare è portare la responsabilità. L’intera questione strategica dell’IA nel banking sta in quello spazio.

Qui in Svizzera abbiamo ora prove concrete di come le banche stiano affrontando la questione, e non coincidono con il racconto da palco delle conferenze. Lo studio Digital Advantage di Information Factory e finews.ch ha valutato 23 banche svizzere universali, regionali, digitali e private, attraverso interviste ai vertici, mystery shopping strutturato e sondaggi sui clienti, e ha trovato uno scarto costante tra ciò che il settore dice dell’IA e ciò che è realmente vero dentro gli edifici.

Le banche dicono che la loro adozione dell’IA è visionaria. In realtà è pragmatica: incorporata nell’efficienza interna, invisibile nell’esperienza del cliente. Le banche dicono che il collo di bottiglia è la cultura. In realtà il collo di bottiglia è la responsabilità: il settore non ha ancora una risposta condivisa su chi risponde quando la macchina sbaglia davanti a un cliente. Le banche dicono che il vincolo è la disponibilità dei dati. In realtà la maggior parte delle banche ha i dati; ciò che manca è un accordo condiviso su cosa significhino.

Uno di questi risultati lo trovo davvero importante, e per un momento voglio difendere il settore. L’esitazione a mettere l’IA davanti ai clienti non è vigliaccheria né mancanza di ambizione. Lo studio definisce razionale questa prudenza, e lo è: in assenza di casi di riferimento accettati, quando si tratta dei tuoi soldi, « l’algoritmo ha deciso » non è una risposta. Una valutazione di adeguatezza, un piano previdenziale, una conversazione difficile in un mercato che scende: portano una responsabilità che deve atterrare su una persona. Qualsiasi banca che metta in campo IA rivolta al cliente prima di aver risposto alla domanda sulla responsabilità non sta innovando. Sta giocando d’azzardo con l’unico bene che una banca possiede davvero: la fiducia.

La stessa ricerca ribalta anche un presupposto su cui poggia gran parte della tesi dell’automazione. Le banche trattano la scelta tra canali digitali e umani come una questione generazionale: i giovani vogliono le app, i meno giovani vogliono le persone. I dati dicono che è situazionale. Quando il momento è di routine, tutti vogliono l’app. Quando il momento conta, tutti vogliono la persona. Costruisci la tua banca sulla prima convinzione e la stai costruendo per un cliente che non esiste.

Il settore si trova quindi in una posizione scomoda: il settore più automatizzabile del pianeta, seduto su una tecnologia che usa soprattutto come impiantistica interna, incapace di puntarla sui clienti finché qualcuno non risolve la questione umana. Questo è lo stato reale dell’IA nel banking nel 2026, e quasi nessuno lo dice ad alta voce.

Tre cose, a mio avviso, e sono scelte, non tecnologie.

Primo, ogni banca deve rispondere alla domanda sulla responsabilità prima di quella sull’implementazione. La nostra risposta è antiquata e la teniamo: dove un giudizio tocca un cliente, la responsabilità atterra su una persona. Un essere umano firma. L’IA può preparare, redigere, cercare, calcolare e segnalare. La decisione, e il risponderne, resta a qualcuno che ha un nome. Non è un limite della nostra strategia sull’IA. È la nostra strategia sull’IA.

Secondo, il confine tra il lavoro della macchina e quello dell’essere umano va tracciato deliberatamente, compito per compito, invece di essere scoperto per caso dopo i licenziamenti. Stiamo attraversando la banca reparto per reparto, ponendo una sola domanda a ogni attività: serve un essere umano, o deve semplicemente essere fatta? La burocrazia, la preparazione, le prime bozze, la ricerca: di questo la macchina porta ogni mese una parte maggiore. Il giudizio, la consulenza, la relazione, il momento in cui un cliente è preoccupato e il mercato è rosso: lì teniamo deliberatamente una persona responsabile. Una regola tiene insieme tutto l’esercizio: automatizza il lavoro, mai la relazione.

Terzo, ed è la parte che il settore sottovaluta di più. La responsabilità è l’ostacolo nel momento in cui l’IA entra in una decisione che riguarda il cliente. All’interno, l’ostacolo è la cultura, e l’adozione dell’IA è una pratica umana, non un rilascio software. La ricerca è chiara: la tecnologia è raramente il problema. A decidere il successo è se le persone cambiano il modo in cui lavorano, e questo è cultura, formazione, ritmo e fiducia, costruiti con pazienza dall’interno. Non si installa. Si coltiva.

C’è una ragione per cui una banca delle nostre dimensioni può sostenere questa posizione in modo credibile. Alpian conta circa 70 persone che tengono insieme banca quotidiana e consulenza patrimoniale, e la nostra ambizione è dichiarata: un lavoro che un modello operativo tradizionale distribuisce su molte centinaia. Non per essere più piccoli. Perché la vera consulenza smetta di essere un bene di lusso. In Alpian la consulenza patrimoniale parte da CHF 2’000, non dalla soglia che il private banking tradizionale tratta come biglietto d’ingresso. L’unico modo perché una banca di queste dimensioni lo offra seriamente è che ognuna delle sue persone sia amplificata dalla tecnologia, e che ogni cliente riceva comunque un essere umano.

Due cose descrivono ciò che ne deriva. Una consulenza che parte da CHF 2’000 invece che da una soglia da private banking, e consulenti con una valutazione di 4,98 su 5 dai clienti che seguono. La prima è la portata che la tecnologia rende possibile. La seconda è ciò che abbiamo scelto di preservare mentre la estendevamo. Nessuna delle due è un risultato dell’IA, e non le presenterei come tali. Entrambi sono risultati umani, prodotti da un team abbastanza piccolo perché la tecnologia debba portare tutto il resto. Questo è l’argomento nella pratica. La macchina non produce il risultato. Produce il tempo in cui il risultato diventa possibile.

La regola non è soltanto qualcosa che diciamo di noi stessi. Nella loro valutazione, i ricercatori dello studio hanno segnalato come Alpian elimini del tutto la nozione di « supporto », posizionando le interazioni con i clienti come conversazioni di consulenza invece che come risoluzione di problemi. Ecco come appare la regola vista da fuori: la macchina porta una parte maggiore del processo, così che i momenti che richiedono giudizio possano essere davvero umani.

Il robo-advisor ha inseguito la versione sbagliata della scala. Ha usato la tecnologia per rimuovere la persona. Noi usiamo la stessa tecnologia per dare a quella persona una portata maggiore.

Lavorare con l’IA ogni giorno per anni mi ha lasciato una convinzione, ed è una convinzione che Alpian può firmare: lo scopo di questa tecnologia non è mai stato meno umanità. È di più. Not less AI, more I (non meno IA, più io). La macchina amplifica tutto ciò che le si porta: il giudizio, gli standard, l’attenzione. Non portarle nulla e ti automatizza. Portale tutto e ti amplifica. Vale per una persona, e vale per una banca.

Così, quando mi chiedono cosa stia facendo Alpian con l’IA, la risposta onesta non è un elenco di strumenti. È una scelta. Il futuro di questo settore non apparterrà a chi sostituirà più esseri umani. Apparterrà a chi userà la tecnologia per diventare il più umano.

Sei anni fa sono entrato in un settore che non mi aveva mai attratto particolarmente. Questa è la banca che mi ha fatto cambiare idea, e stiamo scegliendo di costruirla.

Fonti: Citi GPS, «AI in Finance: Bot, Bank & Beyond» (2024); sondaggio Bloomberg Intelligence tra i responsabili tecnologici delle banche (2025); Information Factory x finews.ch, «Digital Advantage: NextGen Operating Models» (2026).