Budgeting planning: come allocare in modo ottimale le risorse economiche

28 Set 2022 · 4min 15 sec

Se si cerca il significato del binomio budgeting planning lo si può trovare già nel titolo di questo articolo: pianificare per conoscere in quale modo spendere le risorse. Non è un concetto nuovo, poiché i primi esempi di pratiche di budgeting planning risalgono addirittura a cento anni fa, quando le grandi organizzazioni industriali introdussero l’uso formale di strumenti di calcolo per gestire flussi di cassa e costi. Durante gli anni Sessanta la pianificazione del budget è stata utilizzata anche per i sistemi di incentivazione, per guidare e valutare le prestazioni della gestione. 

Oggi il budgeting planning è una pratica universalmente seguita ed è diventata uno strumento standard nelle organizzazioni per la sua importanza nel monitorare e massimizzare il valore, una sorta di pietra angolare del controllo di gestione. Il budgeting planning può essere quindi uno strumento di benchmarking, di comunicazione, di monitoraggio e valutazione delle prestazioni della tua azienda.

Budgeting planning, cos’è e a cosa serve

Il budgeting planning consiste essenzialmente nel creare un piano di spesa, da utilizzare per prendere decisioni aziendali strategiche e guidare i cambiamenti organizzativi tra i vari reparti. Grazie a una corretta pianificazione del budget, gli stakeholder della tua azienda possono avere un’idea più concreta della posizione e delle esigenze finanziarie attuali e future dell’organizzazione.

Il budgeting planning prevede generalmente tre passaggi:

• Pianificazione: in questa fase i dirigenti aziendali discutono e decidono gli obiettivi finanziari dell’organizzazione per un certo periodo di tempo, di norma entro i cinque anni.
• Budgeting: può essere considerato un piano basato su come le parti interessate aderiranno al budget; consiste negli utili e nelle spese, nei debiti e in tutte le entrate previste dell’azienda.
• Previsione: questa parte del processo di pianificazione del bilancio prevede l’utilizzo dei dati finanziari storici dell’azienda e dello stato attuale del mercato per determinare, ovvero prevedere, quanto la tua azienda guadagnerà in futuro. 

Il budgeting planning opera l’allocazione delle risorse economiche tramite un processo decisionale, quindi se si impiega una maggiore razionalità si possono migliorare i rendimenti degli investimenti. Qui il ruolo dell’intelligenza artificiale può essere molto importante, perché con le sue potenzialità concede l’opportunità di ottimizzare i processi di allocazione. Scopriamo come.

Budgeting planning, come migliorarlo con l’AI

Partiamo dall’attività di benchmarking, che può essere migliorata utilizzando tecniche di analisi del testo, ovvero con quella parte di AI che si definisce elaborazione del linguaggio naturale (Natural language processing – NLP). Estraendo informazioni dal testo si possono ottenere dati strutturati di qualsiasi tipo. Ecco allora che gli algoritmi possono aiutare la tua organizzazione a identificare meglio le aspettative e le esigenze per supportare il processo decisionale. Sulla base delle informazioni ottenute è possibile effettuare un confronto per comprendere i rapporti e valutare la definizione degli obiettivi per le decisioni future (analisi predittiva).

Un’ulteriore opportunità dell’AI viene dall’identificazione delle relazioni di causa-effetto nelle catene del valore. È possibile identificare nuove intuizioni che possono supportare i manager nel marketing e nella finanza per misurare meglio il ritorno degli investimenti. Inoltre, è possibile creare modelli di spesa ottimizzati; volendo fare un esempio pratico: per individuare il numero ideale di professionisti delle vendite o prevedere le decisioni di acquisto dei clienti. 

Limiti dell’AI nei processi di budgeting e come superarli

Nonostante le evidenti opportunità offerte nei processi di budgeting, l’AI pone anche sfide e limiti che devono essere considerati. Gartner ha individuato e descritto tre ostacoli principali: 

1. scarsa qualità dei dati;
2. pregiudizi nella progettazione di modelli di intelligenza artificiale (bias);
3. timore del personale di perdere il lavoro.

Si tratta di ostacoli superabili con le misure opportune. Per superare il primo, Gartner consiglia di convalidare gli output dell’AI in un gruppo più ampio di prospettive diverse. Ad esempio, il team IT può aiutare a convalidare la capacità del modello di intelligenza artificiale di identificare anomalie o eccezioni che potrebbero deteriorare i risultati. 

Riguardo ai bias, il consiglio è di assicurarsi che i set di dati siano diversificati in modo che il personale possa eseguire correlazioni e analisi comparative e individuare risposte giuste e sbagliate quando l’AI produce una previsione o prevede le prestazioni aziendali, riducendo così il rischio.

Infine, per contrastare il timore dei dipendenti di essere sostituiti dall’intelligenza artificiale nelle loro mansioni è necessario sviluppare nella tua azienda una cultura digitale per integrare l’AI con il giudizio umano. Le capacità digitali del personale aiutano ad accettare meglio l’AI sul posto di lavoro e a migliorare il processo decisionale e l’efficienza dei processi attraverso l’intelligenza artificiale stessa.