OpenAI and PwC: AI Agents to Automate the CFO Function

The timeline of a deal that reshapes finance

On May 4, 2026, OpenAI and PwC made public their official collaboration per portare agenti AI nella funzione del CFO. L’annuncio non è una semplice integrazione tecnologica. Al contrario, rappresenta una ridefinizione strutturale di come le grandi organizzazioni gestiscono il ciclo finanziario.

PwC porta in dote decenni di consulenza sui processi finance e un network globale di clienti enterprise. OpenAI porta i propri modelli linguistici avanzati e la capacità di orchestrare agenti autonomi. Pertanto, la combinazione produce qualcosa di inedito: un sistema in grado di eseguire, verificare e ottimizzare workflow finanziari senza intervento umano continuativo.

La tempistica non è casuale. Infatti, nel 2025 si era già consolidata la tendenza verso l’automazione dei processi cognitivi in ambito finance. Questa partnership accelera quella traiettoria in modo significativo.

What do AI agents concretely do in the financial cycle

Gli agenti AI descritti nella collaborazione OpenAI-PwC operano su più livelli del processo finance. Prima di tutto, automatizzano le attività ripetitive: riconciliazioni contabili, chiusure mensili, verifica di conformità. Queste operazioni assorbono oggi una quota rilevante del tempo dei team finance nelle medie e grandi imprese.

Inoltre, gli agenti sono progettati per migliorare il forecasting. Analizzano dati storici, variabili macroeconomiche e segnali di mercato in tempo reale. Di conseguenza, producono previsioni più accurate e aggiornate rispetto ai modelli tradizionali basati su fogli Excel o software BI statici.

Un terzo livello riguarda i controlli interni. Gli agenti monitorano in modo continuo le transazioni, identificano anomalie e segnalano potenziali rischi prima che diventino problemi. Pertanto, il ruolo del team finance si sposta verso la supervisione e l’interpretazione strategica dei dati, piuttosto che verso la loro produzione manuale.

According to research from McKinsey Global Institute, le funzioni finance e contabilità sono tra quelle con il più alto potenziale di automazione tramite AI generativa. La partnership OpenAI-PwC si inserisce esattamente in questo spazio.

Winners, losers, and those who have yet to decide

Chi guadagna da questo accordo? In primo luogo, le grandi imprese che già lavorano con PwC e possono accedere a soluzioni AI integrate nei propri processi di audit e consulenza. Tra l’altro, PwC acquisisce un vantaggio competitivo significativo rispetto alle altre Big Four nella corsa all’AI applicata al finance.

OpenAI, dal canto suo, consolida la propria presenza nel mercato enterprise B2B. Tuttavia, la vera scommessa è dimostrare che i propri agenti funzionano in contesti ad alta responsabilità come il finance, dove gli errori hanno conseguenze concrete e misurabili.

Chi rischia di perdere terreno? I software house tradizionali di ERP e FP&A (Financial Planning & Analysis) che non hanno ancora integrato capacità agentiche nei propri prodotti. Analogamente, i profili finance junior che svolgono attività puramente esecutive potrebbero vedere ridursi la domanda per quelle competenze specifiche.

Chi deve ancora decidere sono le PMI. Queste aziende non hanno accesso immediato alle soluzioni enterprise di PwC. Allo stesso modo, non dispongono sempre delle infrastrutture dati necessarie per far funzionare agenti AI in modo efficace. Dunque, il rischio è di restare indietro mentre il mercato si trasforma.

SHM Studio Reading: The Signal Beyond the News

We of SHM Studio leggiamo questa partnership come un segnale di mercato più che come una notizia isolata. Il finance è storicamente uno degli ultimi ambiti aziendali ad adottare innovazioni radicali. Pertanto, quando due player come OpenAI e PwC si muovono in questa direzione, significa che la maturità tecnologica ha raggiunto un livello sufficiente per applicazioni reali.

Per le PMI italiane B2B, la domanda non è se adottare AI nei processi finance. La domanda è quando e con quale approccio. Infatti, aspettare che le soluzioni enterprise diventino accessibili senza prepararsi internamente significa perdere tempo prezioso.

In particolare, esistono già oggi strumenti AI accessibili che le PMI possono integrare nei propri workflow finanziari: dalla categorizzazione automatica delle spese alla generazione di report narrativi, fino all’analisi predittiva del cash flow. Questi strumenti non richiedono infrastrutture enterprise. Tuttavia, richiedono una strategia chiara e competenze digitali adeguate.

According to Gartner, entro il 2027 oltre il 50% delle funzioni finance nelle organizzazioni di medie dimensioni utilizzerà almeno un agente AI per attività operative. Questo dato suggerisce che la finestra di vantaggio per chi si muove oggi è ancora aperta, ma si sta chiudendo.

The construction site is still open: governance and trust in data

La partnership OpenAI-PwC lascia aperte alcune questioni critiche. Prima tra tutte, la governance degli agenti AI in ambito finance. Chi è responsabile quando un agente commette un errore in una riconciliazione contabile o in una previsione di budget? La risposta non è ancora definita in modo universale.

Inoltre, la qualità dei dati rimane un prerequisito non negoziabile. Gli agenti AI producono output affidabili solo se alimentati con dati strutturati, completi e aggiornati. Molte PMI italiane presentano ancora lacune significative nella qualità dei propri dati finanziari. Di conseguenza, investire in data quality è un passaggio obbligato prima di qualsiasi automazione agentiva.

Infine, il tema della compliance normativa è centrale. In Europa, il Regolamento AI Act impone requisiti specifici per i sistemi AI ad alto rischio. I processi finanziari rientrano spesso in questa categoria. Pertanto, qualsiasi implementazione deve essere progettata con attenzione alle implicazioni regolamentari.

Next moves: what's advisable for Italian SMEs to do today

La notizia OpenAI-PwC non richiede una risposta immediata in termini di adozione tecnologica. Al contrario, suggerisce alcune mosse strategiche che le PMI possono avviare già nel secondo trimestre 2026.

• Internal financial data audit verificare la qualità, la struttura e la completezza dei dati disponibili. È il prerequisito per qualsiasi automazione futura.
• Identification of repetitive high-volume processes: mappare le attività finance che assorbono più tempo senza aggiungere valore strategico. Questi sono i candidati ideali per una prima automazione.
• Experimenting with accessible AI tools: There are SaaS solutions that integrate AI into finance processes without requiring complex implementations. A limited pilot allows for the acquisition of internal expertise.
• Finance team formation: il cambiamento non è solo tecnologico. Il team deve sviluppare nuove competenze di supervisione e interpretazione dei dati prodotti dagli agenti.

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Per approfondire il tema degli agenti AI in contesti enterprise, consigliamo la lettura dell’analisi di Harvard Business Review on AI agents in business. It offers a useful strategic perspective for those who need to make decisions right now.

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