IA Generativa in Banca: Come DZ BANK Sta Guidando la Rivoluzione (e Cosa Possiamo Imparare)

Ragazzi, parliamoci chiaro: l’Intelligenza Artificiale Generativa (IA Generativa) è sulla bocca di tutti e sta scuotendo le fondamenta di molti settori, compreso quello finanziario. Non si tratta più di fantascienza, ma di una tecnologia concreta che promette di ottimizzare processi, creare nuovi modelli di business e, diciamocelo, rendere il nostro lavoro più efficiente e interessante.

Ma come si passa dall’entusiasmo iniziale all’implementazione pratica, soprattutto in un ambiente complesso e regolamentato come quello bancario? Ecco, è proprio qui che le cose si fanno complicate. Non basta avere la tecnologia; bisogna capire come integrarla a livello strategico, tecnologico e organizzativo. Ed è esattamente di questo che voglio parlarvi oggi, prendendo come esempio un caso studio affascinante: quello della DZ BANK AG, una delle principali banche tedesche.

Ma come si porta questa magia in banca? Il caso DZ BANK

La DZ BANK, come molte altre istituzioni finanziarie, ha capito subito il potenziale enorme dell’IA generativa, specialmente dopo l’arrivo di modelli come ChatGPT che hanno reso l’interazione con l’IA intuitiva come chiacchierare con un collega (Wu et al. 2023). Si parla di un valore aggiunto potenziale fino al 4,7% del fatturato annuo nel settore finanziario (Chui et al. 2023)! Mica male, eh?

Però, implementare questi sistemi non è come installare un nuovo software. È una sfida che va ben oltre le solite introduzioni IT. Pensateci: l’IA generativa non cambia solo *come* facciamo le cose, ma anche il modo in cui generiamo conoscenza, prendiamo decisioni e creiamo contenuti. Richiede una collaborazione strettissima tra chi si occupa di tecnologia (l’IT) e chi lavora sul campo (i reparti operativi).

Molte aziende esitano, spaventate dalla complessità e dai rischi (Auer et al. 2023). La DZ BANK, invece, ha deciso di affrontare la sfida di petto. Come? Attraverso un approccio strutturato, analizzato in uno studio recente, che cerca di rispondere a una domanda cruciale: Come possiamo implementare l’IA generativa gestendo efficacemente le sfide strategiche, tecnologiche e organizzative?

Per capirlo, i ricercatori hanno intervistato persone di diversi reparti della banca e analizzato la loro strategia. E quello che è emerso è davvero interessante.

Strategia Prima di Tutto: L’Approccio Ibrido Vincente

Prima di buttarsi a capofitto sulla tecnologia, la DZ BANK si è chiesta: cosa vogliamo ottenere con l’IA generativa? Hanno usato il modello dei “3 Orizzonti” (Baghai et al. 1999) per definire le priorità:

• Orizzonte 1 (Breve termine): Concentrarsi sui processi interni, migliorando l’efficienza e ottimizzando le operazioni esistenti. Questo permette di imparare e controllare meglio i risultati.
• Orizzonte 2 e 3 (Medio-Lungo termine): Esplorare applicazioni esterne, come quelle rivolte ai clienti, ma solo dopo aver consolidato l’esperienza interna per minimizzare i rischi (ad esempio, danni alla reputazione).

La scelta chiave, però, è stata quella di adottare un approccio ibrido per la gestione e l’implementazione. Cosa significa? Significa combinare il meglio di due mondi:

• Controllo Centrale (IT): L’IT si occupa della governance generale, della scelta dei modelli IA, della sicurezza e dell’infrastruttura di base. Fornisce le fondamenta solide e sicure.
• Flessibilità Decentrata (Reparti Operativi): I singoli reparti (le “business unit”) usano la loro conoscenza specifica del settore per sviluppare e adattare le proprie soluzioni IA, utilizzando i “mattoncini” forniti dall’IT.

Questo approccio, spesso realizzato tramite una piattaforma tecnologica comune, permette di avere standardizzazione e sicurezza da un lato, e agilità e personalizzazione dall’altro. L’IT diventa un “abilitatore”, fornendo strumenti (come soluzioni Low-Code/No-Code o API) che permettono anche a chi non è un programmatore esperto di creare applicazioni IA utili per il proprio lavoro.

Il Cuore Tecnologico: Una Piattaforma Flessibile e Sicura

Al centro della strategia della DZ BANK c’è, appunto, una piattaforma dedicata all’IA generativa. Immaginatela come un hub centrale che mette a disposizione tutto il necessario per usare l’IA in modo sicuro ed efficiente. L’architettura di questa piattaforma (ispirata al modello di Bornstein et al. 2023) è pensata per essere scalabile, sicura e flessibile.

Senza entrare troppo nei dettagli tecnici, ecco alcuni elementi chiave:

• Infrastruttura Robusta: Basi solide per far funzionare tutto, garantendo sicurezza e capacità di gestire grandi carichi di lavoro. Viene usata un’infrastruttura cloud dedicata (un “tenant” separato) per proteggere i dati sensibili.
• Gateway Flessibili (Dati e Modelli): Porte di accesso che permettono di collegare facilmente diverse fonti di dati (interni ed esterni) e diversi modelli di IA generativa.
• Moduli Tecnici e Funzionali: Componenti riutilizzabili per compiti comuni come l’analisi di testi (OCR, vettorizzazione per ricerche semantiche) o la generazione di contenuti (riassunti, immagini). Questi sono chiamati “Capabilities” e sono pronti all’uso.
• Orchestrazione Intelligente: Un “direttore d’orchestra” che coordina i vari moduli e modelli per rispondere al meglio alle richieste degli utenti.
• Model Zoo: Una sorta di “collezione” di modelli IA approvati e pronti all’uso. La DZ BANK ha iniziato con modelli proprietari (come GPT di OpenAI o Gemini di Google) perché offrono stabilità, supporto e aggiornamenti regolari, fondamentali in ambito finanziario. Ma la struttura a “zoo” permette di aggiungere facilmente altri modelli in futuro, anche open-source come LLaMA di Meta, mantenendo la flessibilità.
• Gestione dei Dati (RAG): Invece di riaddestrare continuamente i modelli (un processo costoso chiamato “finetuning”), la piattaforma usa molto l’approccio RAG (Retrieval Augmented Generation). In pratica, fornisce al modello IA le informazioni specifiche dell’azienda (ad esempio, documenti interni) al momento della richiesta, rendendo le risposte più pertinenti e aggiornate senza toccare il modello base.
• Accesso Facilitato: Diversi modi per accedere alle funzionalità della piattaforma: tramite API per integrazioni complesse, connettori per piattaforme Low-Code/No-Code (come Microsoft PowerPlatform) per creare app personalizzate facilmente, e app standard pronte all’uso (come chatbot) per tutti i dipendenti.

Questo approccio a piattaforma riduce la complessità tecnologica per i singoli reparti e promuove l’agilità organizzativa.

Sicurezza e Regole: Il Nodo Cruciale in Finanza

Non possiamo parlare di finanza senza parlare di sicurezza e compliance. È un punto non negoziabile. L’IA generativa introduce nuove sfide: protezione dei dati sensibili, rispetto delle normative (come la localizzazione dei dati in UE), prevenzione di accessi non autorizzati, gestione dei bias nei modelli.

La piattaforma della DZ BANK è stata progettata tenendo ben presenti questi aspetti:

• Ambiente Cloud Dedicato: Come accennato, un ambiente isolato per garantire la massima protezione dei dati aziendali.
• Controlli Rigorosi: Meccanismi di controllo degli accessi, crittografia end-to-end, monitoraggio costante e audit di sicurezza regolari.
• Gestione Centralizzata dei Modelli: L’IT seleziona e approva i modelli (il “Model Zoo”), garantendo che rispettino gli standard di sicurezza e compliance.
• Focus sul RAG: L’uso del RAG permette di usare dati interni sensibili in modo più controllato rispetto al finetuning, che richiederebbe di condividere più dati con il modello stesso.

Trovare il giusto equilibrio tra innovazione e rispetto delle regole è fondamentale, e l’approccio a piattaforma sembra offrire una buona soluzione.

Far Funzionare le Cose: Organizzazione e Persone al Centro

Avere una bella tecnologia non basta. Bisogna farla adottare dalle persone e integrarla nei processi lavorativi. Anche qui, la DZ BANK ha seguito un percorso strutturato.

• Gestione Centralizzata dei Casi d’Uso (Use Case): È stato creato un “backlog” centrale dove i reparti possono proporre le loro idee per applicazioni IA (es. estrarre info dai report di credito). L’IT valuta la fattibilità e mette a disposizione le “capabilities” necessarie sulla piattaforma. Poi i reparti possono procedere con l’implementazione. Questo assicura trasparenza e collaborazione.
• Rollout Graduale “a Ondate”: Invece di un lancio unico (“Big Bang”), l’implementazione avviene per fasi successive (“wave”) di 4-6 settimane. Ogni ondata include workshop, incontri settimanali e una fase finale di raccolta feedback. Questo permette di imparare, aggiustare il tiro e gestire meglio il cambiamento.
• Focus sulla Formazione (Enablement): Questo è un punto chiave. L’IA generativa può essere usata potenzialmente da tutti, quindi la formazione è essenziale per capire come usarla bene e per essere consapevoli dei rischi (bias, “allucinazioni” dell’IA, risultati errati). La DZ BANK ha creato un concetto a 3 Personae per personalizzare la formazione:
  • Consumer: Utenti base che usano le app pronte.
  • Creator: Personale dei reparti che usa strumenti Low-Code/No-Code per creare soluzioni specifiche.
  • Developer: Sviluppatori specializzati che usano le API per integrazioni complesse.

  Questo approccio permette di offrire percorsi formativi mirati, creare community di pratica e gestire il cambiamento in modo efficace. La formazione stessa diventa una misura di mitigazione del rischio!

Mettere le persone al centro, formarle e coinvolgerle attivamente è cruciale per il successo.

Cosa Portiamo a Casa? Lezioni Apprese e Consigli Pratici

L’esperienza della DZ BANK AG è ricca di spunti utili per qualsiasi azienda che stia pensando di adottare l’IA generativa, soprattutto in settori regolamentati.

I risultati mostrano che l’approccio a piattaforma ibrida funziona: riduce la complessità tecnologica, promuove l’agilità organizzativa, accorcia i cicli di sviluppo e permette un coinvolgimento più ampio dei dipendenti. Si ottengono processi più efficienti e si sblocca il potenziale innovativo diffuso nell’organizzazione.

Dal caso studio emergono alcune raccomandazioni pratiche:

1. Fase Strategica Iniziale (“Leitplankenphase”): Dedicate tempo all’inizio per definire chiaramente gli obiettivi strategici, il livello di ambizione e le linee guida principali (le “Leitplanken”, o guardrail). Coinvolgete IT, Strategia e HR fin da subito. Questo crea una base solida e condivisa.
2. Adottate un Approccio a Piattaforma Flessibile: Una piattaforma modulare, scalabile e sicura, magari con un approccio ibrido (IT centrale + sviluppo decentrato), offre il miglior equilibrio tra controllo e agilità. Un “Model Zoo” gestito centralmente aiuta a mantenere flessibilità e standard.
3. Investite Pesantemente sulla Formazione (Enablement): Non sottovalutate l’importanza di formare le persone. Un approccio strutturato (come quello a Personae), workshop pratici (bootcamp), comunicazione trasparente e gestione del cambiamento sono essenziali per creare fiducia, competenze e accettazione.

Certo, non esiste una ricetta unica valida per tutti, ma l’esperienza della DZ BANK dimostra che con una pianificazione attenta, la giusta tecnologia e un forte focus sulle persone, le sfide dell’implementazione dell’IA generativa possono essere superate con successo.

Insomma, la strada per integrare l’IA generativa nel mondo finanziario è complessa ma percorribile. Richiede visione strategica, solide basi tecnologiche e, soprattutto, la capacità di accompagnare le persone in questo cambiamento epocale. E voi, siete pronti a cavalcare l’onda?

Fonte: Springer