Ottimizzare il budgeting e forecasting con modelli dinamici

I processi lenti e rigidi di budgeting e forecasting costano molto alle aziende. Oggi, in un mercato più rapido e imprevedibile, imprese e organizzazioni non possono più permettersi di rimanere indietro. Le previsioni fatte una volta l’anno non bastano più. Le domande cambiano, i mercati evolvono e i dati si aggiornano ogni giorno. 

È qui, dunque, che entrano in gioco i modelli dinamici: un approccio moderno e flessibile alla pianificazione finanziaria, che permette di reagire in tempo reale e di prendere decisioni più consapevoli.

Budgeting e forecasting: dal foglio Excel al modello dinamico

Tradizionalmente, il budgeting è stato un esercizio annuale, spesso gestito con fogli di calcolo complessi, versioni multiple e processi manuali. Un approccio consolidato, che presenta, però, dei limiti significativi: è statico, è lento da aggiornare, è difficile da condividere e, cosa non meno importante, è soggetto a errori.

Con l’adozione di strumenti di data analytics, business intelligence e cloud computing, oggi è possibile superare queste barriere. 

Un modello dinamico di budgeting e forecasting consente infatti di:

• aggiornare in tempo reale previsioni e scenari;
• integrare facilmente dati provenienti da diverse fonti;
• collaborare tra team in modo strutturato e trasparente;
• ridurre il tempo dedicato alla raccolta dati e aumentare quello destinato all’analisi.

Il risultato è una pianificazione più fluida, reattiva e vicina alla realtà.

Che cosa rende un modello “dinamico” per il budgeting e il forecasting?

La dinamicità non riguarda solo la frequenza di aggiornamento, ma anche l’architettura su cui il modello è costruito. I modelli dinamici, infatti, si basano su piattaforme che separano dati, logiche di calcolo e visualizzazione. 

In questo modo è possibile gestire:

• input variabili, che cambiano in base a condizioni di mercato, dati esterni o strategie aziendali;
• scenari multipli, da confrontare in tempo reale;
• driver-based modeling, cioè modelli che collegano le voci di bilancio a driver reali di business (come volumi, prezzi, numero di dipendenti o campagne marketing).

C’è di più, perché questi modelli sono spesso integrati con strumenti di visual analytics, che consentono di esplorare le ipotesi e i risultati con immediatezza.

Forecasting continuo: più che una best practice

Il forecasting dinamico non si fa una volta sola. 

Le aziende che adottano questo approccio rivedono periodicamente le proprie previsioni, anche su base mensile o settimanale. Questo approccio è molto più evoluto e flessibile, perché consente di adattarsi a nuovi eventi – che vanno dai cambiamenti nella domanda, alla variazione nei costi passando per le novità normative – in modo proattivo e informato.

L’interconnessione tra le fonti e gli strumenti permette di alimentare il modello con dati sempre aggiornati, riducendo al minimo la latenza tra cambiamento e reazione.

Collaborazione, trasparenza, agilità al servizio del budgeting e del forecasting

Un altro punto di forza dei modelli dinamici è la collaborazione. I team finance non lavorano più da soli: oggi pianificare significa coinvolgere anche i reparti di operation, risorse umane, marketing e vendite. Perché tutti sono impattati dal budgeting e dal forecasting.

I modelli moderni, costruiti su piattaforme collaborative e cloud-based, permettono ai vari team di contribuire con i propri dati e di simulare scenari condivisi.

Questa trasparenza porta con sé due vantaggi cruciali: da un lato, si riduce il rischio di incoerenze tra i piani dei diversi reparti; dall’altro, si stimola una cultura decisionale più aperta, in cui tutti comprendono le implicazioni economiche delle proprie azioni.

Migliorare il budgeting e il forecasting: da dove iniziare?

Passare a un modello dinamico non richiede una rivoluzione totale, ma un approccio graduale e ben guidato. Ci sono una serie di azioni molto concrete che l’organizzazione può implementare per migliorare il budgeting e il forecasting.

1. Conosci i tuoi driver di business

Individuare le variabili che hanno il maggiore impatto sulle performance aziendali è il primo passo. Possono essere metriche legate alle vendite, al personale, al marketing o ai costi fissi. Un modello dinamico efficace parte da qui.

2. Centralizza le fonti di dati

Unifica le fonti informative in un’unica piattaforma dati moderna, preferibilmente in cloud. In questo modo, vengono eliminati silos informativi e assicuri coerenza e aggiornamento continuo. Soluzioni come Snowflake offrono un’infrastruttura ideale per questo passaggio.

3. Automatizza i flussi di calcolo

Semplifica i processi manuali creando workflow automatici che aggiornano i forecast in base ai nuovi dati. Con Alteryx, per esempio, puoi orchestrare trasformazioni e calcoli in modo ripetibile e documentato.

4. Visualizza per decidere

Collega i tuoi modelli a una dashboard dinamica in Tableau. La visualizzazione dei dati permette di leggere più facilmente gli scenari, confrontare varie ipotesi e supportare le decisioni con maggiore consapevolezza.

5. Coinvolgi i team chiave

Come detto, il budgeting non è (più) solo un affare del reparto finanziario. Crea un modello collaborativo dove anche Sales, HR e Operations possano contribuire con dati e intuizioni. Più punti di vista equivale a piani più robusti.

6. Inizia da un progetto pilota

Non è necessario implementare tutto subito. Parti da un’area strategica, come il forecast delle vendite o dei costi operativi, e usa i primi risultati per raffinare l’approccio. A quel punto sarà possibile aumentare la scala del progetto in modo progressivo.

L’AI generativa come acceleratore per budgeting e forecasting

Un ulteriore motivo per abbandonare i fogli di calcolo è la disponibilità crescente, e sempre più evoluta, di strumenti basati sull’AI generativa, che si sta dimostrando molto utile anche nell’ambito del budgeting e del forecasting. Alla luce di tutto questo, affidarsi ai fogli di Excel risulta ancora più limitante.

Dall’automazione all’intelligenza predittiva

Abbiamo visto che il budgeting e il forecasting si basavano su modelli statici e processi manuali. L’AI generativa rivoluziona questo approccio, introducendo:

• l’automazione intelligente, perché riduce il carico di lavoro manuale, minimizzando gli errori e liberando risorse per attività strategiche;
• l’analisi predittiva avanzata, considerato che elabora grandi volumi di dati per identificare pattern e tendenze, migliorando l’accuratezza delle previsioni;
• e poi l’adattabilità in tempo reale. L’AI generativa permette di aggiornare continuamente i modelli previsionali in risposta a nuovi dati, garantendo una pianificazione sempre allineata alla realtà aziendale.

Opportunità e considerazioni strategiche

L’adozione dell’AI generativa offre numerosi vantaggi. Il primo di questi è senz’altro una maggiore accuratezza. Le previsioni basate su AI tendono a essere più precise, grazie all’analisi di dati storici e attuali.

Il secondo vantaggio riguarda l’efficienza operativa: l’automazione dei processi riduce i tempi di elaborazione e consente una risposta più rapida ai cambiamenti del mercato.

Inoltre, implementare strumenti basati sull’AI generativa supporta decisioni migliori. Infatti, l’AI fornisce scenari e simulazioni che aiutano i decision-maker a valutare le implicazioni delle loro scelte.

Ma non è tutto facile. 

Bisogna infatti considerare che ci sono almeno tre sfide da affrontare:

• l’efficacia dell’AI dipende dalla disponibilità di dati accurati e ben strutturati;
• l’adozione di nuove tecnologie richiede un investimento nella formazione per garantire un utilizzo efficace;
• è essenziale assicurare che l’uso dell’AI sia conforme alle normative vigenti e alle politiche aziendali.

Il budgeting e il forecasting devono evolversi

Ottimizzare il budgeting e forecasting con modelli dinamici non è solo una questione di efficienza: è una leva per trasformare il modo in cui le aziende prendono decisioni. È passare da una pianificazione statica e a compartimenti stagni a un sistema continuo, integrato e strategico.

Le tecnologie oggi disponibili – che vanno dai motori di calcolo nel cloud agli strumenti di visual analytics – rendono tutto questo più accessibile che mai. L’importante è iniziare a costruire modelli centrati sui driver di business, collegati ai dati reali e in grado di evolvere insieme al contesto.

In un mondo dove l’unica costante è il cambiamento, chi pianifica meglio vince prima.