L’intelligenza artificiale sta entrando nelle banche, ma la sua integrazione non può essere affrontata come una sfida esclusivamente tecnologica. Le organizzazioni finanziarie devono introdurre nuove capacità di AI all’interno di ecosistemi complessi, costruiti nel corso di decenni e caratterizzati dalla presenza di sistemi legacy, dati distribuiti su piattaforme differenti e processi a supporto di operazioni mission-critical.
Per adottare l’AI in modo efficace, diventa quindi fondamentale comprendere e governare l’ambiente tecnologico nel quale queste capacità dovranno operare. Secondo il Kyndryl Modernization Report 2026, solo il 6% delle organizzazioni bancarie e finanziarie dichiara di conoscere pienamente le dipendenze tra le proprie applicazioni, mentre il 57% non è molto sicuro di disporre di una visione completa delle interdipendenze applicative.
Una visibilità limitata può rendere più difficile valutare l’impatto degli interventi, individuare potenziali punti di rottura e integrare nuove tecnologie mantenendo il controllo sui sistemi critici. In questo contesto, l’adozione dell’AI rischia di aggiungere ulteriore complessità anziché ridurla, aumentando l’esposizione a inefficienze, rallentamenti e rischi operativi.
La modernizzazione è una priorità, ma il percorso resta complesso
Tra i principali fattori che spingono le organizzazioni bancarie e finanziarie a modernizzare vi sono la necessità di migliorare l’agilità, l’innovazione e la scalabilità, indicata dal 38% dei rispondenti, e quella di migliorare le performance, la sicurezza e l’integrazione tra i sistemi, indicata dal 37%.
Il 58% identifica inoltre nell’aumento dell’affidabilità e della resilienza dei sistemi il principale valore generato dalla modernizzazione. Tuttavia, il percorso procede con difficoltà: il 50% delle organizzazioni del settore dichiara di essere in ritardo rispetto ai propri obiettivi di modernizzazione.
Per le banche, la complessità tecnologica rappresenta quindi un fattore sempre più rilevante nella capacità di innovare e rispondere rapidamente alle esigenze del mercato. Una conoscenza incompleta delle dipendenze applicative può infatti rallentare il processo decisionale, rendere più difficile prevedere le conseguenze di un cambiamento e aumentare il rischio di interruzioni nei servizi.
“La corsa all’AI nel settore bancario non sarà vinta da chi adotterà per primo i nuovi modelli, ma da chi riuscirà a rendere il proprio patrimonio informativo accessibile, affidabile e governato”, ha commentato Filippo Ligresti, VP, Strategic Banking & Alliances di Kyndryl Italia. ”Oggi molte banche dispongono di enormi quantità di dati distribuiti tra sistemi e piattaforme differenti. La vera sfida è trasformare questa complessità in una base solida per l’innovazione. Modernizzazione applicativa e valorizzazione dei dati sono due facce della stessa medaglia: senza una strategia integrata, il rischio è che l’AI amplifichi la complessità esistente anziché generare valore.”
Dalla sperimentazione alla governance dell’AI
Nonostante la complessità del percorso di modernizzazione, l’AI agentica è già in fase di adozione nel settore: l’11% delle organizzazioni bancarie e finanziarie la utilizza in produzione per supportare più casi d’uso di modernizzazione, mentre il 23% la sta sperimentando attraverso progetti pilota.
L’introduzione di sistemi in grado di interagire con applicazioni, dati e processi aziendali richiede però un modello di governance più articolato rispetto a quello adottato per le applicazioni tradizionali. Per le organizzazioni finanziarie, questo significa assicurare visibilità, responsabilità, supervisione e controllo lungo l’intero ciclo di vita dell’AI.
“DORA e AI Act stanno rafforzando la necessità di adottare l’intelligenza artificiale all’interno di un quadro chiaro di responsabilità, trasparenza e controllo”, ha aggiunto Ligresti. “Con l’ingresso dell’AI nei processi critici, il tema della governance diventa centrale. Nei prossimi anni la differenza non sarà determinata da chi utilizza più intelligenza artificiale, ma da chi saprà governarla in modo efficace, sicuro e conforme, trasformandola in risultati concreti per il business e per i clienti.”
Il Kyndryl Modernization Report 2026 si basa su una ricerca condotta da Coleman Parkes su 2.000 leader IT e di business di organizzazioni enterprise e mid-market, attive in 12 settori e distribuite in cinque continenti.
