La trasformazione digitale può danneggiare i profitti aumentando le valutazioni

La trasformazione digitale viene solitamente presentata come un percorso verso una maggiore efficienza, decisioni migliori e, alla fine, profitti più alti. Il problema è che i benefici finanziari non arrivano necessariamente quando arrivano le fatture.

Un nuovo studio che esamina le società cinesi quotate offre un’illustrazione utile di questa disconnessione.¹ I ricercatori hanno analizzato 46.055 osservazioni azienda-anno relative a società A-share dal 2009 al 2024 e hanno riscontrato che una maggiore trasformazione digitale era associata a una minore redditività corrente, misurata dal ritorno sugli attivi, ma a una valutazione di mercato più alta, misurata dal Q di Tobin.

Per gli investitori, ciò crea una distinzione importante. Un’azienda può spendere molto in tecnologia, deprimendo gli utili attuali, mentre contemporaneamente costruisce capacità che i mercati si aspettano generino valore futuro. La sfida è determinare se tali costi rappresentano una vera trasformazione o semplicemente spese tecnologiche costose senza un ritorno durevole.

Perché la trasformazione digitale può prima mettere sotto pressione i profitti

La trasformazione aziendale è diventata un impegno molto più ampio rispetto all’installazione di nuovo software. I progetti moderni possono includere infrastrutture cloud, intelligenza artificiale, automazione, cybersicurezza, architettura dei dati, riqualificazione dei dipendenti e la riprogettazione di interi flussi di lavoro.

Ogni componente comporta costi prima che l’organizzazione ne catturi necessariamente i benefici. I sistemi legacy devono essere integrati o sostituiti. I dipendenti hanno bisogno di formazione. I processi possono temporaneamente diventare meno efficienti mentre i team passano da modelli operativi vecchi a nuovi. La nuova infrastruttura può anche coesistere con i sistemi esistenti per mesi o anni.

I risultati dello studio sono coerenti con queste pressioni. Nella sua specifica preferita, un aumento di un’unità nella misura della trasformazione digitale dei ricercatori era associato a una diminuzione di 0,0025 del ROA. Relativamente alla media del campione di ROA pari a 0,040, ciò rappresenta circa il 6,25% della media.

Ciò non significa che la tecnologia riduca intrinsecamente la redditività. Piuttosto, mette in evidenza un problema di tempistica. Le spese di trasformazione possono essere riconosciute immediatamente, mentre i guadagni di produttività possono emergere molto più tardi.

Questa dinamica sta diventando particolarmente importante man mano che le imprese passano da una digitalizzazione relativamente semplice a operazioni abilitate dall’IA. Come Securities.io ha precedentemente esplorato, il vantaggio competitivo dipende sempre più dalla combinazione di IA con dati proprietari, conoscenza istituzionale e competenza interna. Costruire queste fondamenta richiede più di un semplice acquisto di accesso a un modello.

Perché i mercati possono premiare la trasformazione prima che gli utili migliorino

L’altra metà dello studio è probabilmente più interessante per gli investitori. Mentre la trasformazione digitale era associata negativamente al ROA, era associata positivamente al Q di Tobin, una misura comunemente usata per valutare la valutazione di mercato rispetto alle attività sottostanti di un’azienda.

Il coefficiente per la trasformazione digitale era positivo, pari a 0,0236. I ricercatori stimano che un aumento di un’unità nella loro misura di trasformazione corrisponda a un aumento del Q di Tobin equivalente a circa l’1,19% della media del campione.

Ciò crea quello che si potrebbe definire un divario di riconoscimento. I risultati contabili catturano le spese già sostenute. Le valutazioni di mercato possono incorporare le aspettative su capacità che non hanno ancora prodotto guadagni misurabili.

Gli investitori applicano abitualmente questa logica a fabbriche, impianti di semiconduttori, programmi di ricerca e nuova capacità produttiva. L’infrastruttura digitale merita un trattamento simile. Un’azienda che implementa l’automazione lungo la sua catena di approvvigionamento potrebbe inizialmente affrontare spese di integrazione mentre i mercati attribuiscono valore alla futura produttività che tali sistemi potrebbero consentire.

Le recenti implementazioni illustrano quanto questi sistemi stiano diventando ampi. NVIDIA e il lavoro di Palantir sulle catene di approvvigionamento abilitate dall’IA, ad esempio, combina modelli, dati aziendali, software di ottimizzazione e decisioni operative, piuttosto che trattare l’IA come un’applicazione autonoma.

La vera domanda è se la spesa costruisce capacità

Una minore redditività a breve termine da sola non dimostra che una trasformazione digitale stia avendo successo. Una cattiva implementazione può distruggere valore altrettanto facilmente quanto una implementazione riuscita può crearne.

È qui che gli investitori devono andare oltre la semplice domanda su quanto un’azienda spende in tecnologia.

• La tecnologia sta cambiando il modo in cui l’azienda opera realmente?
• I dipendenti e i clienti stanno adottando i nuovi sistemi?
• L’innovazione, la produttività o le capacità di servizio stanno migliorando?
• La direzione può identificare risultati misurabili dall’investimento?

La distinzione è importante perché la trasformazione digitale è diventata una narrazione aziendale attraente. Le aziende possono parlare di IA, cloud computing, automazione o blockchain senza che tali tecnologie diventino capacità operative significative.

Lo studio stesso contiene un avvertimento importante su questo punto. La sua variabile di trasformazione digitale si basa sulla frequenza della terminologia legata alla trasformazione nei rapporti annuali aziendali. È quindi un proxy basato sulle dichiarazioni piuttosto che una misurazione diretta della capacità tecnica.

Questa limitazione ha una rilevanza più ampia. Gli investitori non dovrebbero presumere che un’azienda che menziona frequentemente l’IA si stia necessariamente trasformando più rapidamente di un concorrente che discute la tecnologia in modo meno aggressivo. Le prove più utili provengono dalle implementazioni, dall’adozione da parte dei clienti, dall’efficienza operativa, dai nuovi prodotti e dai miglioramenti nel processo decisionale.

Questo è anche il motivo per cui il livello dati aziendale è importante. l’espansione continua di Snowflake intorno ai dati aziendali e all’IA riflette una tendenza più ampia in cui la trasformazione dipende sempre più dal collegare informazioni precedentemente frammentate con software in grado di agire su di esse.

L’innovazione può essere una via dal consumo al valore

I ricercatori hanno anche scoperto che la trasformazione digitale era positivamente associata alla capacità di innovazione. La loro misura dell’innovazione si basava sulle domande di brevetto, con il coefficiente di trasformazione digitale che raggiungeva 0,0333.

Questa scoperta è utile, ma non dovrebbe essere sopravvalutata. Lo studio non ha completato la regressione di secondo stadio necessaria per stabilire che l’innovazione media formalmente la relazione tra trasformazione e performance finanziaria. Il risultato indica quindi un potenziale canale piuttosto che dimostrare che la digitalizzazione crea valore specificamente attraverso i brevetti.

Tuttavia, la logica è importante. Un’infrastruttura dati migliore può ridurre i silos informativi. L’automazione può abbreviare i cicli di sperimentazione. L’IA può aiutare i dipendenti a cercare grandi quantità di informazioni o a valutare alternative più rapidamente. I flussi di lavoro digitali possono anche facilitare la collaborazione tra team di diversi dipartimenti.

Queste capacità aiutano a spiegare perché la tecnologia aziendale si sta spostando sempre più dai sistemi digitali verso sistemi intelligenti che collegano dati, conoscenza organizzativa e processo decisionale.

Una ricerca separata del 2026 ha anche rilevato che la trasformazione digitale aziendale era associata a un costo più basso del capitale proprio, suggerendo che le potenziali conseguenze finanziarie della digitalizzazione possono estendersi oltre l’efficienza operativa e influenzare il modo in cui i mercati dei capitali valutano le aziende.

Il FinTech può rafforzare l’ambiente attorno alla trasformazione

Il documento ha anche esaminato se un ambiente FinTech più forte modifica la relazione tra trasformazione e performance. I ricercatori hanno utilizzato il Digital Inclusive Finance Index come misura esterna dello sviluppo FinTech anziché misurare l’uso diretto della tecnologia finanziaria da parte delle singole aziende.

L’interazione tra sviluppo FinTech e trasformazione digitale era positiva e statisticamente significativa quando il Q di Tobin era la variabile dipendente. In altre parole, le aziende operanti in ambienti di finanza digitale più sviluppati sembravano mostrare una relazione positiva più forte tra trasformazione e valutazione di mercato.

Esiste una limitazione importante. Questa parte dell’analisi contava solo 100 osservazioni, rispetto alle 46.055 osservazioni azienda-anno nello studio principale. Il documento non documenta pienamente come il campione sia stato ridotto a tale dimensione. Il risultato è quindi meglio considerato come un segnale esplorativo piuttosto che una delle conclusioni più solide dello studio.

Accenture offre esposizione alla trasformazione digitale aziendale

Lo studio indica anche un modo diverso per gli investitori di affrontare la tendenza della trasformazione digitale. Invece di cercare di identificare quale singola impresa estrarrà il maggior ritorno dalla spesa tecnologica, gli investitori possono esaminare le aziende che vendono l’infrastruttura e l’expertise necessarie per completare tali trasformazioni.

Accenture è particolarmente rilevante. Le sue operazioni di consulenza e tecnologia coprono migrazione al cloud, architettura dei dati, cybersecurity, automazione, software aziendale e, sempre più, l’implementazione dell’IA. Questo colloca l’azienda dall’altro lato della spesa di trasformazione identificata nello studio.

L’opportunità sta evolvendo man mano che le aziende passano dalla sperimentazione con l’IA generativa all’integrazione dell’IA direttamente nei processi aziendali. Accenture ha continuato ad espandere le sue capacità in quest’area, incluso un recente investimento e partnership con Within focalizzato sulla mappatura dei processi aziendali, il dispiegamento di agenti IA e il miglioramento delle operazioni aziendali.

Per gli investitori, la tesi più ampia non è che ogni progetto tecnologico meriti pazienza. È che gli utili attuali possono fornire un quadro incompleto quando un’azienda sta effettuando investimenti consistenti in capacità progettate per modificare la sua futura struttura dei costi, la capacità di innovazione o la posizione competitiva.

La trasformazione digitale richiede una prospettiva di investimento più lunga

La conclusione più utile dello studio, quindi, non è semplicemente che la trasformazione digitale sia buona o cattiva per la performance finanziaria. La relazione dipende in parte da ciò che gli investitori scelgono di misurare.

La redditività contabile attuale può riflettere il costo della trasformazione. La valutazione di mercato può riflettere le aspettative su ciò che quegli investimenti potranno eventualmente produrre. Nessuna delle due racconta la storia completa da sola.

Ciò rende la trasformazione digitale un problema di analisi degli investimenti tanto quanto un problema tecnologico. Gli investitori devono distinguere gli investimenti produttivi dalle spese di moda, determinare se i nuovi sistemi si stanno integrando nelle operazioni reali e identificare prove che le capacità organizzative stiano migliorando.

Le aziende che realizzano quella transizione potranno alla fine trasformare le spese tecnologiche di oggi in vantaggi competitivi di domani. Quelle che non lo faranno rimarranno semplicemente con le spese.

Riferimenti:

¹ Yang, F. e Wang, Y. (2026). Uno studio sulla trasformazione digitale delle imprese e sulle performance finanziarie: il ruolo moderatore dello sviluppo del FinTech. International Review of Economics and Finance. Pubblicazione online anticipata. https://doi.org/10.1016/j.iref.2026.105915