Enrico Ambrosi (Kyndryl): “La readiness oggi è una condizione di competitività”
Intervista a Enrico Ambrosi, Vice President Financial Services & Insurance di Kyndryl Italia
La trasformazione digitale non è più soltanto innovazione: è una questione di competitività, resilienza e capacità di adattamento. È il messaggio che emerge dal Kyndryl Readiness Report 2025, secondo cui molte aziende stanno accelerando sugli investimenti in AI ma faticano ancora a trasformare i progetti pilota in cambiamento reale.
Ne abbiamo parlato con Enrico Ambrosi, che analizza sfide e opportunità per il settore finanziario tra AI, compliance, cloud e nuove competenze.
Ambrosi, il Kyndryl Readiness Report parla di “readiness tipping point”. Che cosa significa oggi per un’azienda?
Significa che la trasformazione digitale non può più essere considerata un semplice programma di innovazione: è diventata una condizione necessaria per restare competitivi. Oggi un’azienda deve decidere se utilizzare tecnologie come AI, cloud e data analytics per aumentare resilienza, efficienza e capacità di adattamento, oppure rischiare che proprio questi elementi diventino un limite.
Il Report evidenzia un paradosso interessante: le aziende investono sempre di più nell’intelligenza artificiale e iniziano a vedere ritorni concreti, ma molte restano bloccate da stack tecnologici complessi, difficoltà di scalabilità e carenza di competenze. Nel Financial Services il punto non è più avere tecnologia moderna, ma saperla orchestrare in modo sicuro e orientato al business.
Quali sono i rischi principali per chi non riesce a stare al passo?
Il primo rischio è perdere competitività, ma non è l’unico. Nel settore finanziario restare indietro significa aumentare il rischio operativo, cyber e regolatorio, oltre a non riuscire a rispondere alle aspettative dei clienti.
Molte organizzazioni oggi sono ancora vulnerabili rispetto a cyberattacchi, instabilità geopolitica e cambiamenti normativi. Inoltre, esiste un problema di scalabilità: tante aziende accumulano progetti pilota senza riuscire a portarli realmente in produzione.
Il vero rischio non è non adottare l’AI. È adottarla senza una strategia chiara e senza la capacità di scalarla dove genera valore.
Come si costruisce una cultura davvero “adaptable”?
Una cultura adattabile non nasce dagli slogan, ma dal modello operativo. Vuol dire creare organizzazioni capaci di apprendere rapidamente, prendere decisioni vicine al business e far collaborare tecnologia, compliance, risk e funzioni commerciali.
Le aziende che il Report definisce “Pacesetters” hanno proprio questa caratteristica: non sono solo più digitali, ma più allineate internamente e più efficaci nel trasformare la strategia in esecuzione concreta.
Oggi il gap di competenze è soprattutto tecnico?
Il gap tecnico è importante: servono competenze in cybersecurity, cloud, AI, automazione e gestione dei dati. Ma il vero problema, spesso, è il gap non tecnico.
Molte persone non hanno ancora sufficiente familiarità con l’AI per comprenderne impatti, rischi e opportunità. Per questo parliamo sempre di più di “AI fluency”: non basta saper usare la tecnologia, bisogna capire come cambia i processi e dove crea valore.
Nel banking serviranno figure ibride, capaci di combinare conoscenza tecnologica, regolamentare e di business.
Perché il banking appare più prudente nell’adozione dell’AI?
Non parlerei di ritardo, ma di adozione selettiva e responsabile. Le banche stanno investendo molto in AI, soprattutto in ambiti come il credito e l’analisi dei dati. Tuttavia, nel banking l’AI deve essere “trust by design”.
Una banca gestisce dati sensibili, denaro e continuità operativa. È quindi naturale che il passaggio dall’AI sperimentale a quella industrializzata sia più prudente.
Le sfide principali riguardano legacy tecnologico, governance del dato, explainability dei modelli e responsabilità in caso di errore.
Quanto incidono regolamentazione e compliance nella trasformazione digitale?
Nel Financial Services regolamentazione e rischio non sono un freno: fanno parte dell’architettura stessa della trasformazione.
Normative come DORA o l’AI Act impongono che sicurezza, resilienza e compliance siano integrate fin dall’inizio nei progetti tecnologici. Questo influenza anche le scelte infrastrutturali e cloud.
La direzione oggi è chiara: non più semplicemente “cloud-first”, ma un approccio “cloud smart”, ibrido, sicuro e coerente con i requisiti normativi.
Dove vede le maggiori opportunità dell’AI nel banking?
Le opportunità sono enormi, soprattutto in aree come compliance, AML e KYC. L’AI può aiutare a leggere documenti, identificare anomalie, ridurre i falsi positivi e supportare gli analisti nelle decisioni.
Penso anche ai benefici nell’antifrode, nella vigilanza prudenziale e nel monitoraggio degli abusi di mercato.
Ma il punto chiave è che l’AI non deve sostituire il giudizio umano: deve potenziarlo. L’AI deve diventare un “copilota controllato”, capace di aumentare l’efficacia degli esperti mantenendo tracciabilità e responsabilità decisionale.
Chi saranno i vincitori nei prossimi anni?
Vinceranno le aziende capaci di combinare modernizzazione tecnologica, adattabilità culturale e leadership allineata.
Nel banking avranno successo gli operatori che riusciranno a modernizzare il core senza compromettere la continuità operativa, scalare l’AI oltre i progetti pilota e trasformare compliance e rischio in vantaggi competitivi.
Non necessariamente vinceranno le aziende con il budget più alto, ma quelle con la migliore capacità di esecuzione e una visione condivisa tra business, tecnologia e risk management.
