Il Ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella Due Diligence
La due diligence è un processo di audit fondamentale per l’acquisizione e la fusione di aziende, in cui si esaminano documenti finanziari, operativi e legali per valutare il valore e i rischi di un’impresa. Tuttavia, con l’adozione crescente dell’intelligenza artificiale (AI), il modo in cui questa pratica viene svolta sta cambiando rapidamente, rendendo il processo non solo più veloce ed efficiente, ma anche più preciso e informato.
L’impatto futuro dell’AI sulla due diligence nelle M&A
Nel 1770, l’inventore austriaco Wolfgang von Kempelen presentò il “Turco Meccanico“, una macchina da gioco a scacchi che sembrava giocare autonomamente contro avversari umani. Tuttavia, il segreto dietro questa macchina era semplice quanto ingannevole: sotto la macchina si trovava un uomo nascosto che manovrava i pezzi. Più di 250 anni dopo, un’altra invenzione ha affascinato il pubblico: grazie allo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT e Bard, l’AI generativa è diventata tangibile per un pubblico vasto e per molteplici settori aziendali. La questione rimane la medesima – Quali sono i meccanismi sottostanti e il valore aggiunto che ne deriva?
In ambito due diligence, come in molteplici altri settori in ambito economico-finanziario, l’intelligenza artificiale è risaputo avrà un ruolo sempre più centrale nell’ottimizzazione delle attività nel prossimo futuro. Grazie all’integrazione di tecnologie avanzate, come il machine learning (apprendimento automatico) e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), i professionisti saranno in grado di analizzare enormi volumi di documenti e contratti con una velocità e una precisione mai raggiunte prima. L’AI non si limiterà a semplificare i flussi di lavoro, ma potrà anche aiutare a identificare potenziali problemi prima che diventino visibili, migliorando le decisioni prese durante i processi di M&A.
Il Ruolo dell’AI nella Due Diligence
Il principale vantaggio dell’intelligenza artificiale nella due diligence risiede nella capacità di analizzare grandi quantità di dati, identificando pattern e anomalie che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Ciò è particolarmente utile per esaminare contratti complessi, documenti finanziari e altre informazioni critiche, riducendo i tempi e aumentando l’affidabilità.
Le fasi di due diligence e l’AI
- Fase di apertura: analisi delle informazioni e creazione di una Virtual Data Room
Quando l’acquirente inizia a esaminare la società target, l’AI può velocemente esplorare fonti pubbliche come comunicati stampa, dichiarazioni ufficiali e articoli di stampa per identificare potenziali dispute legali o fiscali. Inoltre, l’intelligenza artificiale consente di analizzare operazioni simili nel mercato, valutando precedenti transazioni e valorizzazioni per aiutare a fornire una stima più precisa del valore della target. Dal lato del venditore, l’AI ottimizza la creazione di una Virtual Data Room (VDR), organizzando automaticamente i documenti caricati e suggerendo eventuali cancellazioni di informazioni sensibili, migliorando l’efficienza e riducendo i rischi. - Fase intermedia: due diligence nella VDR
Una volta che la VDR è aperta per l’acquirente, l’AI svolge un ruolo fondamentale nel rilevare lacune nei documenti, confrontando i documenti caricati e segnalando in tempo reale le informazioni mancanti. Ad esempio, l’AI potrebbe identificare una transazione immobiliare in un bilancio annuale e verificare che tutta la documentazione necessaria sia correttamente inclusa, evidenziando in pochi secondi eventuali omissioni.
Apprendimento automatico e NLP nelle attività di due diligence
Le tecnologie di machine learning e elaborazione del linguaggio naturale sono particolarmente utili per la gestione dei dati non strutturati, come i contratti e le comunicazioni legali. Questi strumenti possono identificare automaticamente le clausole chiave e rilevare incoerenze o rischi nascosti che richiederebbero ore di analisi manuale. Inoltre, con l’evoluzione dei modelli di linguaggio come i Large Language Models, l’AI diventa sempre più capace di comprendere e sintetizzare linguaggio complesso, riducendo il rischio di errori umani e aumentando l’affidabilità del processo di due diligence.
I limiti e le sfide nell’uso dell’AI
Nonostante i numerosi vantaggi, l’uso dell’AI nella due diligence presenta ancora alcuni limiti rilevanti:
- Accessibilità e protezione dei dati: I dati nelle VDR sono altamente protetti e spesso il venditore non è disposto a condividere informazioni riservate per addestrare l’AI. Questo può limitare l’efficacia degli algoritmi durante le transazioni in corso.
- Affidabilità dei risultati: I modelli di AI, seppur avanzati, possono occasionalmente interpretare erroneamente i dati, un fenomeno noto come “allucinazione”. Questo rappresenta un rischio se ci si affida esclusivamente a questi strumenti per prendere decisioni.
- Conoscenza giuridica ed etica: La “corretta divulgazione” nei processi di M&A si basa ancora sulla capacità umana di interpretare le informazioni in modo contestuale. Sebbene l’AI possa aiutare a rilevare informazioni mancanti, la valutazione finale di ciò che è giuridicamente rilevante richiede ancora l’esperienza umana.
In sintesi, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per rendere la due diligence nelle operazioni di M&A più efficiente, veloce e accurata, grazie alla capacità di analizzare grandi volumi di dati, identificare rischi nascosti e automatizzare compiti a basso valore aggiunto. Questo consente di ottimizzare tempi e risorse, migliorando la qualità complessiva del processo.
Resta però centrale il contributo umano, non solo per validare gli output tecnici, ma soprattutto per cogliere segnali sottili, leggere tra le righe e dare alle informazioni il giusto peso strategico. È proprio l’integrazione tra efficienza, competenze, intuito ed esperienza a generare valore aggiunto.
A cura di:
Marco Zorzetto
Sebastian Birolini
20/06/2025
