L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando anche le metodologie di ricerca, offrendo agli studi professionali nuovi strumenti in grado di condurre analisi approfondite in modo autonomo.
Perplexity, ChatGPT e Gemini hanno recentemente introdotto funzionalità di “Deep Research” che permettono di ottenere, in pochi minuti, report dettagliati che normalmente richiederebbero ore di lavoro manuale.
Per i commercialisti, che sempre più operano come consulenti strategici per le imprese nelle decisioni di business e operazioni straordinarie, questa evoluzione rappresenta un’opportunità significativa per ottimizzare i processi di analisi e consulenza.
Nel seguito analizzeremo le caratteristiche distintive delle principali piattaforme di Deep Research, illustrando con esempi concreti come questi strumenti possano essere integrati nel flusso di lavoro quotidiano di uno studio professionale.
1. Cos’è la “Deep Research” e perché è rilevante
La Deep Research è una funzionalità avanzata che consente agli strumenti di intelligenza artificiale di condurre ricerche complesse in modo simile a un ricercatore umano: l’AI effettua autonomamente decine di query sul web, esplora fonti pertinenti e sintetizza le informazioni in un rapporto strutturato. Il sistema opera con ragionamento iterativo:
- analizza i primi risultati
- perfeziona progressivamente il piano di ricerca
- prosegue con nuove interrogazioni fino a raccogliere informazioni sufficienti.
Questo approccio rappresenta un salto qualitativo rispetto alla tradizionale ricerca online, poiché produce analisi contestualizzate, supportate da fonti verificabili e arricchite da dati comparativi, in una frazione del tempo normalmente necessario.
2. Confronto tra le piattaforme principali
Tutte e tre le piattaforme qui esaminate offrono funzionalità di ricerca avanzata, ma con caratteristiche distintive che le rendono più adatte a specifici contesti d’uso.
Perplexity: Accessibile via web; versione gratuita con limite (3 ricerche al giorno) o abbonamento Pro con uso illimitato.
Ricerca autonoma con perfezionamento continuo; l’utente fornisce solo la domanda iniziale.
Report testuale con riferimenti puntuali alle fonti; esportabile in PDF.
Velocità (anche <1 minuto); citazioni accurate; ideale per fact-checking.
Chatgpt: Integrato in ChatGPT; versione completa per utenti Team/Pro; versione light per utenti plus (con un numero limitato di ricerche al mese).
Altamente iterativo; può analizzare web, file caricati ed eseguire calcoli/grafici.
Relazione strutturata con eventuali analisi numeriche e grafici; integrazione con strumenti di calcolo.
Flessibilità e profondità di analisi; elaborazione dati complessi; personalizzazione avanzata.
Gemini: Riservato agli abbonati Google One con piano Gemini Advanced o abbonamento Google Workspace Business.
Piano di ricerca esplicito che l’utente può modificare prima dell’esecuzione.
Sintesi con conclusioni chiave e elementi interattivi; integrazione con Google Docs.
Controllo del piano di ricerca; integrazione nell’ecosistema Google; sintesi efficace.
Si evidenzia che le condizioni contrattuali spesso mutano e vengono offerti sempre maggiori servizi, nonché migliorano i vari modelli. Le indicazioni presenti in tabella quindi potrebbero subire modifiche o non essere del tutto aggiornati rispetto all’ultima versione disponibile.
3. Applicazioni pratiche per studi professionali
La tecnologia di Deep Research offre applicazioni concrete che possono migliorare significativamente l’efficienza operativa dello studio professionale, come nel seguito rappresentato.
Analisi settoriale e previsione dei trend
Con una semplice query come “Quali sono i trend del settore manifatturiero italiano e le previsioni a 5 anni secondo fonti autorevoli?”, è possibile ottenere un’analisi comprensiva che includa:
- trend storici documentati
- fattori chiave di crescita o contrazione
- dati percentuali con relative fonti
- opportunità e minacce per il settore
- scenari previsionali basati su report di mercato.
Il commercialista può così concentrarsi sulla validazione e sulla contestualizzazione delle informazioni rispetto al caso specifico del cliente, anziché dedicare ore alla ricerca preliminare.
Costruzione di database per business plan
Nella preparazione di business plan, la raccolta di benchmark e dati di mercato rappresenta spesso un’attività time-consuming. Con la Deep Reserch, ad esempio, è possibile richiedere “Qual è il tasso medio di crescita annua del settore food & beverage in Italia negli ultimi 5 anni e quale la quota di mercato dei principali operatori? Qual è anche il trend previsto per i prossimi 10 anni?”.
La risposta includerà:
- tabelle con indicatori chiave e relativi trend storici
- tabelle con l’indicazione della prevedibile evoluzione del mercato/scenario oggetto di indagine secondo le fonti interrogate
- riferimenti alle fonti per ogni dato (ISTAT, report di settore, ecc.)
- confronti con settori analoghi o benchmark internazionali.
Questi dati possono essere direttamente integrati nella documentazione professionale, con la certezza di poter verificare ogni singola fonte citata. A tal proposito si consiglia sempre di indicare nel prompt di verificare i siti istituzionali (Istat, Ministero delle imprese e del made in italy, Regione, Provincia, Camere di commercio, Associazioni di categoria, aziende a partecipazione statale, ecc.) per accrescere il grado di attendibilità della ricerca e contestualmente della risposta elaborata.
Due diligence preliminare
Per valutazioni preliminari su società target, è possibile richiedere un dossier informativo che raccolga:
- performance finanziarie pubblicamente disponibili
- eventi societari rilevanti (fusioni, acquisizioni, cause legali)
- analisi della reputazione e posizionamento di mercato
- notizie di stampa significative.
Questo consente di avere rapidamente un quadro iniziale su cui basare le successive indagini approfondite.
Comparazione normativa e fiscale
La Deep Research si presta particolarmente bene per analisi comparative tra regimi fiscali di paesi diversi o normative settoriali. La possibilità di personalizzare il piano di ricerca garantisce che vengano coperti tutti gli aspetti rilevanti, ottenendo tabelle comparative strutturate per punti chiave.
4. Ottimizzazione del workflow professionale
L’integrazione di questi strumenti nel workflow professionale comporta vantaggi significativi:
- Riduzione del tempo di ricerca: operazioni che tradizionalmente richiederebbero giornate vengono completate in minuti, liberando risorse per attività a maggior valore aggiunto.
- Elevazione del ruolo consulenziale: il commercialista passa da “ricercatore manuale” a consulente strategico, concentrandosi sull’analisi critica e sulla consulenza direzionale alle imprese.
- Accesso a fonti verificabili: strumenti come la Deep Research forniscono riferimenti puntuali, permettendo la verifica immediata dell’affidabilità delle informazioni.
- Report strutturati: i risultati vengono restituiti in formato ordinato, con sezioni tematiche, tabelle comparative e, in alcuni casi, elementi grafici, fornendo una base solida per la documentazione professionale.
La verifica umana rimane comunque fondamentale: sebbene l’AI setacci efficacemente grandi quantità di informazioni, il professionista deve validare criticamente i risultati, identificare eventuali lacune e contestualizzare l’analisi rispetto alle esigenze specifiche del cliente.
5. Suggerimenti operativi per l’implementazione
Per massimizzare l’efficacia di questi strumenti nella pratica professionale, è consigliabile:
- Formulare query precise: specificare chiaramente l’ambito temporale, geografico e settoriale della ricerca (es. “Analizza il mercato italiano delle energie rinnovabili 2022-2024, evidenziando incentivi fiscali e trend di crescita per segmento”).
- Verificare le fonti primarie: controllare sempre i riferimenti più critici per confermare l’accuratezza e l’attualità dei dati presentati;
- Integrare diverse piattaforme: utilizzare Perplexity per ricerche rapide che richiedono fonti verificabili, ChatGPT per analisi complesse che necessitano elaborazione dati, Gemini per indagini che beneficiano di un controllo puntuale del processo;
- Personalizzare l’output: richiedere specifici formati (tabelle comparative, elenchi puntati, sezioni tematiche) per ottenere risultati immediatamente utilizzabili nella reportistica professionale;
- Adottare un approccio critico: considerare i risultati come una prima bozza qualificata, da raffinare con l’expertise professionale e la conoscenza del contesto specifico.
6. Conclusioni: evoluzione della professione
La Deep Research rappresenta un esempio concreto di come l’intelligenza artificiale possa potenziare, non sostituire, il lavoro del commercialista. Queste tecnologie consentono infatti di:
- accelerare drasticamente i processi di raccolta informazioni;
- ampliare la base conoscitiva disponibile per le decisioni strategiche;
- concentrare le risorse sugli aspetti consulenziali a maggior valore aggiunto;
- offrire ai clienti analisi più approfondite in tempi ridotti.
Il professionista che integra questi strumenti nel proprio workflow acquisisce un vantaggio competitivo significativo: può dedicare meno tempo alla ricerca meccanica e più alla consulenza strategica, rafforzando il proprio posizionamento come advisor di alto livello per le imprese.
La curva di apprendimento è relativamente breve – spesso basta formulare correttamente il prompt – e i benefici sono immediatamente tangibili. L’adozione precoce di queste tecnologie consente inoltre di sviluppare metodologie proprietarie efficaci, definendo standard operativi che ottimizzano il processo di ricerca, verifica e presentazione dei risultati.
In una professione in continua evoluzione, la capacità di integrare strumenti avanzati di intelligenza artificiale rappresenta non solo un’opportunità di efficienza operativa, ma una necessaria evoluzione per rimanere competitivi in un mercato che valorizza sempre più la tempestività e la profondità dell’analisi a supporto delle decisioni aziendali.
Questo articolo è stato pubbliato il 28/04/2025 su dkpost.it (Le potenzialità del Deep Research per i commercialisti - DK Post)
