Proseguiamo con l’esposizione pratica delle applicazioni dell’Intelligenza Artificiale negli studi professionali di commercialisti. Analizziamo le potenzialità offerte da strumenti come i modelli generativi di testo e immagini, le funzionalità avanzate di analisi dei dati attraverso Power BI e le tecnologie per la previsione del flusso di cassa.
L’obiettivo è fornire un approccio concreto e operativo per incrementare l’efficienza e la precisione nelle attività professionali quotidiane.
Le applicazioni pratiche dell’Intelligenza Artificiale all’interno di uno studio professionale sono praticamente sconfinate: nel precedente contributo abbiamo esplorato come essa possa migliorare l’efficienza e la personalizzazione del lavoro dei commercialisti attraverso modelli, prompt e applicazioni pratiche; nel presente contributo, dal taglio operativo, intendiamo focalizzarci essenzialmente su tre ben definiti (tra gli innumerevoli) ambiti applicativi.
Applicazione pratica dell’intelligenza artificiale negli studi professionali
- Creazione di modelli generativi di testo (L.M.M), ma anche immagini, audio, video;
- Estrazione ed elaborazione di dati e la visualizzazione dei KPI;
- Costruzione di un’automazione per la previsione del flusso di cassa.
Esempio di prompt di Copilot
Sul punto 1, avvalendoci della versione a pagamento di Copilot sottoponiamo un quesito (con la precisa formulazione del “prompt”), poco standardizzato e mediamente complesso, al quale ci viene restituita la risposta che segue:
L’utilizzo di PowerBI
Sul punto 2), si osservi che il processo di caricamento dei dati può essere eseguito manualmente (ad esempio importando i dati da un file excel) oppure integrando il software gestionale di studio con Power BI, ottimizzando cosi il tempo dedicato e contenendo i margini di errore.
Ipotizzando di caricare un file Excel contenenti i seguenti dati di una società di capitali:
Il software restituisce una reportistica molto dettagliata, da cui abbiamo estratto le seguenti più rappresentative:
Un flusso di cassa elaborato con chatGpt
Sul punto 3), ipotizziamo una gelateria, con dati di input raffigurati in basso, che abbia sostenuto un investimento iniziale di euro 15.000. Chiediamo al Software (Chat GPT 4.0) di elaborare un flusso di cassa che tenga conto dell’input fornito.
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