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L’AI nel private equity: il procurement come leva di controllo

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Analisi
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Scritto da Andrea Zanaboni

Con il rapido proliferare di strumenti e fornitori di intelligenza artificiale, per i fondi di Private Equity il rischio non è solo “rimanere indietro”, ma perdere il controllo su dove, come e con quali implicazioni l’AI entra nelle portfolio company.

Il dibattito sull’AI tende a concentrarsi sul costo del mancato intervento. Tuttavia, anche la sperimentazione non governata ha un prezzo: iniziative isolate, progetti pilota che non evolvono, strumenti che generano rumore più che valore.

La vera sfida, quindi, non è se adottare l’AI, ma dove iniziare e come farlo in modo disciplinato, trasformando la sperimentazione in una leva concreta di creazione di valore.

Dove e come introdurre l’AI nelle portfolio company

Nel contesto del Private Equity emergono due requisiti chiave per una sperimentazione efficace dell’AI.

  1. Il primo è individuare un’area in cui i test possano avvenire sotto pressione commerciale reale, con risultati misurabili, ownership chiara e rischi contenuti e reversibili.

    Il procurement è una delle poche funzioni che risponde pienamente a questi criteri. Incide direttamente sui principali driver di valore – costi, cash flow e resilienza della supply chain – senza che l’AI debba necessariamente “eseguire” decisioni operative. Nella maggior parte dei casi, l’AI supporta decisioni, rendendo output e impatti più visibili, controllabili e quindi meno rischiosi.

  2. Il secondo requisito è la presenza di un framework che prevenga dispersione e perdita di valore. Se è vero che il rischio maggiore è restare indietro, è altrettanto vero che introdurre l’AI senza una struttura chiara espone a inefficienze e incoerenze. La sperimentazione deve quindi essere guidata da criteri espliciti di misurazione e governance.

Sperimentare con disciplina: un framework pragmatico

Le iniziative di AI nel procurement che hanno maggiore successo condividono alcune caratteristiche ricorrenti:

  • partono da problemi concreti o opportunità misurabili, non dalla tecnologia
  • distinguono chiaramente tra vantaggi tattici e capability strategiche
  • operano in perimetri ristretti e temporalmente definiti, con un ambito  esplicito 
  • stabiliscono a priori criteri chiari di successo e fallimento, basati su metriche come velocità, accuratezza o qualità delle decisioni
  • affiancano l’introduzione degli strumenti allo sviluppo delle competenze, formando i team a interpretare e utilizzare gli output nei processi di sourcing e category strategy

Ogni sperimentazione deve essere progettata per arrivare a una conclusione chiara: interrompere o scalare.

Gli errori più comuni da evitare

Quando l’AI viene introdotta nel procurement, i fallimenti raramente sono di natura tecnica. Le cause più frequenti sono organizzative e di governance:

  1. pilot purgatory: iniziative che non vengono né chiuse né scalate
  2. eccessiva dipendenza dai fornitori, senza reale trasferimento di competenze interne
  3. approccio tech-first, in cui lo strumento precede il bisogno
  4. ambiguità di governance, con ownership poco chiara

La differenza la fa il posizionamento dell’AI non come progetto IT, ma come capability strategica, con sponsorship chiara, responsabilità trasversali e una visione di scalabilità sin dall’inizio.

Dal primo use case a una capability di portafoglio

Nel Private Equity, la visione è importante, ma l’implementazione efficace dell’AI parte da controllo rigoroso, governance chiara e risultati misurabili. 
Il procurement rappresenta il punto ideale per impostare questa disciplina in un contesto operativo reale, con impatti diretti e tangibili.

Per operating partner e leadership delle portfolio company, il passo successivo non è “andare all-in”, ma sperimentare in modo mirato, apprendere rapidamente e scalare in modo selettivo. È così che l’AI smette di essere un rischio da contenere e diventa una leva strutturale di creazione di valore a livello di portafoglio.