Le M&A accelerano quando i dati sono pronti

Nelle fusioni e acquisizioni (M&A), i dati sono diventati un fattore determinante per il successo delle operazioni.

Oltre alle metriche finanziarie tradizionali, la capacità di accedere ai dati, comprenderli e fidarsene incide direttamente sulla valutazione, sulla gestione del rischio e sulla velocità di esecuzione.

Una scarsa qualità dei dati è un problema sia tecnico che finanziario. Una ricerca di Accenture rivela che solo il 7% dei dirigenti ha sviluppato le capacità sui dati pronte per l’AI necessarie per un’adozione dell’AI su larga scala. Dati isolati e di scarsa qualità ostacolano direttamente la creazione di valore, e i contesti di transazione che richiedono velocità e precisione amplificano ulteriormente questo rischio.

Ma i dati non sono solo un fattore di rischio. È sempre più la base per una trasformazione end‑to‑end guidata dall’AI. Dalla finanza alla supply chain e alle operazioni commerciali, i processi supportati dall’AI dipendono da un accesso continuo e in tempo reale a dati di alta qualità. Le organizzazioni che utilizzano efficacemente l’AI e i dati su larga scala registrano già un impatto misurabile, con un ROI medio del 49%.

In questo articolo analizziamo come una moderna piattaforma dati e AI trasformi entrambe le fasi: accelerare la due diligence prima della chiusura dell’operazione e trasformare l’integrazione in un motore di prestazioni piuttosto che in un costoso progetto IT.

Per supportare queste ambizioni, le organizzazioni necessitano di più di semplici miglioramenti incrementali: richiedono una moderna piattaforma dati e AI. Queste piattaforme unificano i dati strutturati e non strutturati in tutta l’azienda, integrano governance e sicurezza by design e offrono la scalabilità necessaria per supportare sia i workload di analisi dei dati che quelli di AI.

Allo stesso modo, supportano una collaborazione sicura tra gli stakeholder e integrano funzionalità per sviluppare, implementare e monitorare soluzioni di AI. Nel contesto attuale, questo tipo di piattaforma è un prerequisito per la creazione di valore.

Gli investitori stanno ampliando la propria due diligence oltre le prestazioni finanziarie, includendo la valutazione della maturità in ambito dati e AI, il che sta trasformando la tradizionale fase pre-deal.

Comprendere come un’azienda target gestisce e valorizza i propri dati offre informazioni critiche sia sui rischi che sulle future opportunità di creazione di valore attraverso il ripensamento dei processi.

Questo consente di passare a una valutazione delle prestazioni più orientata al futuro.

Le piattaforme dati stanno trasformando il modo in cui viene condotta la due diligence. Le virtual data room stanno diventando più intelligenti, sfruttando l’AI per classificare automaticamente i documenti, estrarre informazioni chiave e identificare anomalie. Allo stesso tempo, le data clean room sicure consentono una collaborazione più efficace tra acquirenti e venditori, preservando al contempo la riservatezza.

Approcci emergenti, come ambienti dati protetti e curati, consentono agli stakeholder di analizzare informazioni sensibili in modo controllato, trovando un equilibrio tra trasparenza e sicurezza. Nel complesso, queste funzionalità sono pensate per accelerare le tempistiche, migliorare la qualità degli insight e ridurre il rischio di esecuzione.

L’esecuzione post-deal, sia che si tratti di integrazione o separazione, resta una delle fasi più complesse e a rischio del ciclo di vita della transazione. Le organizzazioni devono gestire il consolidamento o lo scioglimento dei sistemi, gestire accordi transitori e garantire la continuità operativa, tutto sotto una significativa pressione temporale.

Un approccio guidato dalla piattaforma cambia radicalmente questa dinamica. Fornendo un ambiente dati unificato e governato, le organizzazioni possono semplificare la separazione dei dati, consentire una migrazione e un consolidamento più efficienti e ridurre la dipendenza dai sistemi legacy.

Allo stesso tempo, le funzionalità di analisi dei dati in tempo reale consentono ai team di leadership di monitorare le prestazioni delle operazioni con maggiore precisione, mentre i modelli operativi guidati dall’AI introducono automazione e decision intelligence fin dall’inizio. Questo trasforma l’esecuzione post-deal da un esercizio reattivo a un motore proattivo di valore.

La collaborazione tra Accenture e Snowflake unisce una profonda conoscenza del settore, competenze in materia di trasformazione e la capacità di generare risultati concreti con l’AI Data Cloud di Snowflake.

Questa partnership va oltre la strategia di alto livello per garantire un’esecuzione misurabile. Standardizzando su una data foundation unificata, le organizzazioni traducono le ambizioni M&A in scala operativa e valore misurabile.

Invece di trattare ogni transazione come una sfida IT isolata, un approccio guidato dalla piattaforma è pensato per generare risultati concreti in tutto il ciclo di vita dell’operazione.

Consideriamo un’azienda globale del settore life sciences che acquisisce una società biotech specializzata:

• Due diligence accelerata: Invece di rivedere manualmente registrazioni frammentate, l’AI può acquisire e analizzare rapidamente i dati degli studi clinici e il portafoglio IP della società biotech, supportando una valutazione più rapida e informata.

• Integrazione a rischio ridotto: La standardizzazione della piattaforma consente all’acquirente di migrare i dati R&S isolati della società biotech in un ambiente sicuro e governato, riducendo il rischio di tempo di inattività e supportando la continuità della ricerca.

• Valore guidato dall’AI: Con i dati delle due aziende unificati, i workflow abilitati dall’AI possono identificare i costi operativi sovrapposti, ottimizzare la supply chain combinata e supportare le pratiche regolatorie per contribuire a portare più rapidamente sul mercato nuove terapie.

In definitiva, questo approccio può contribuire a trasformare l’integrazione post-merger da una costosa migrazione IT unica a un motore ripetibile e industrializzato per la creazione continua di valore.

Industrializzare l’AI nelle M&A non significa implementare casi d’uso isolati, ma costruire l’infrastruttura che consente di creare valore in modo ripetibile e su larga scala.

Una solida piattaforma dati e AI diventa la spina dorsale di questa trasformazione, accelerando la due diligence, riducendo i rischi di esecuzione e favorendo un miglioramento continuo delle prestazioni.

Le organizzazioni che investono in queste basi si posizionano per trasformare ogni transazione in un motore di valore che si autoalimenta, con effetti che vanno ben oltre l’operazione stessa.

Scopri come con Accenture e Snowflake.