Il settore delle fusioni e acquisizioni aziendali, noto con l’acronimo inglese M&A (Mergers and Acquisitions), è uno degli ambiti più complessi e costosi della consulenza strategica. Le operazioni di acquisizione richiedono infatti una fase preliminare di analisi estremamente approfondita, chiamata due diligence, che consiste nella raccolta e nella valutazione sistematica di informazioni finanziarie, commerciali e operative riguardanti l’azienda target. Tradizionalmente questa attività è svolta da società di consulenza strategica e da specialisti del private equity che conducono interviste, analizzano documenti e producono report dettagliati per supportare le decisioni di investimento. Tuttavia, l’introduzione dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie conversazionali sta iniziando a trasformare radicalmente questo processo. In questo contesto si inserisce DiligenceSquared, una startup che utilizza sistemi di intelligenza artificiale e agenti vocali per rendere più accessibile e scalabile la ricerca e l’analisi nelle operazioni di M&A.
DiligenceSquared è una startup nata all’interno dell’ecosistema dell’incubatore tecnologico Y Combinator nel 2025, con l’obiettivo di automatizzare alcune delle attività più complesse della due diligence attraverso l’uso di agenti vocali basati su intelligenza artificiale. L’idea alla base della piattaforma è quella di sostituire parte delle interviste tradizionalmente condotte da consulenti con sistemi automatizzati in grado di dialogare con clienti, partner commerciali e stakeholder delle aziende oggetto di acquisizione. In questo modo è possibile raccogliere informazioni qualitative sul mercato e sulle performance aziendali in modo più rapido e con costi significativamente inferiori rispetto ai metodi tradizionali.
Nel modello tradizionale delle operazioni di M&A, le società di private equity o gli investitori istituzionali si affidano a società di consulenza strategica come McKinsey, Bain o Boston Consulting Group per svolgere ricerche di mercato, interviste con dirigenti e analisi competitive. Questo processo può richiedere settimane di lavoro e comportare costi molto elevati. In molti casi il costo di una ricerca commerciale completa può raggiungere cifre comprese tra 500.000 e 1 milione di dollari, rendendo questa fase accessibile solo quando l’investitore ha già un forte interesse verso l’azienda target.
La soluzione proposta da DiligenceSquared mira a modificare questo modello operativo attraverso l’automazione. Gli agenti vocali di intelligenza artificiale vengono utilizzati per condurre interviste strutturate con clienti, fornitori o partner delle aziende analizzate. Queste interviste vengono registrate, trascritte e analizzate automaticamente dai sistemi di elaborazione del linguaggio naturale, che estraggono informazioni rilevanti riguardanti la posizione competitiva dell’azienda, la percezione del mercato e la qualità dei prodotti o servizi offerti. Le informazioni raccolte vengono successivamente sintetizzate in report analitici che possono essere utilizzati dagli investitori per valutare l’opportunità di acquisizione.
Dal punto di vista tecnologico, il funzionamento di questi sistemi si basa su diverse componenti dell’intelligenza artificiale moderna. La prima riguarda la capacità di generazione e comprensione del linguaggio naturale, che consente all’agente vocale di sostenere conversazioni con interlocutori umani in modo fluido e contestualizzato. I modelli linguistici utilizzati in questi sistemi sono addestrati su grandi quantità di dati testuali e conversazionali e sono in grado di formulare domande pertinenti, comprendere le risposte e adattare dinamicamente il flusso della conversazione.
Un’altra componente fondamentale è rappresentata dalle tecnologie di riconoscimento vocale e sintesi della voce. I sistemi di speech-to-text convertono l’audio delle conversazioni in testo analizzabile dagli algoritmi di intelligenza artificiale, mentre i sistemi di text-to-speech permettono all’agente digitale di rispondere vocalmente all’interlocutore. L’integrazione tra queste tecnologie consente di creare interfacce conversazionali che simulano in modo sempre più realistico il dialogo umano.
Una volta raccolti i dati dalle interviste, intervengono i sistemi di analisi semantica e di data mining. Gli algoritmi analizzano le trascrizioni per identificare pattern ricorrenti, valutazioni positive o negative e indicatori rilevanti per la valutazione strategica dell’azienda. Queste informazioni vengono organizzate in report strutturati che sintetizzano le principali evidenze emerse durante la ricerca.
Uno degli elementi più innovativi del modello proposto da DiligenceSquared riguarda la scalabilità del processo di due diligence. Grazie all’automazione delle interviste, è possibile raccogliere informazioni da un numero molto maggiore di interlocutori rispetto a quanto avverrebbe con un team di consulenti tradizionali. Questo consente agli investitori di ottenere una visione più ampia del mercato e di individuare potenziali criticità o opportunità con maggiore rapidità.
Un altro vantaggio significativo riguarda la riduzione dei costi operativi. Secondo le stime riportate nelle prime analisi del modello, l’utilizzo di agenti vocali di intelligenza artificiale potrebbe ridurre il costo di una ricerca commerciale completa a circa 50.000 dollari, una cifra molto inferiore rispetto alle consulenze tradizionali. Questa riduzione dei costi rende possibile avviare analisi preliminari anche su aziende che si trovano nelle fasi iniziali del processo di valutazione, ampliando il numero di potenziali target analizzabili dagli investitori.
Il modello proposto dalla startup prevede comunque una supervisione umana nelle fasi finali del processo. I report generati dall’intelligenza artificiale vengono infatti revisionati da consulenti senior che verificano l’accuratezza delle informazioni e integrano l’analisi con valutazioni strategiche più complesse. Questo approccio ibrido combina quindi l’efficienza dell’automazione con l’esperienza degli specialisti del settore.
L’interesse degli investitori verso questo tipo di tecnologie è testimoniato anche dai finanziamenti ricevuti dalla startup. DiligenceSquared ha raccolto un round seed di circa 5 milioni di dollari guidato dal fondo Relentless, fondato da Damir Becirovic, ex partner di Index Ventures. Questo investimento riflette una tendenza più ampia nel settore delle startup tecnologiche, che vede una crescente attenzione verso soluzioni di intelligenza artificiale specializzate per specifici flussi di lavoro aziendali.
Il mercato in cui opera DiligenceSquared è caratterizzato dalla presenza di altre aziende che stanno sviluppando tecnologie simili per l’automazione delle ricerche di mercato e della due diligence. Tra queste si trova ad esempio Bridgetown Research, una società che utilizza agenti di intelligenza artificiale per condurre interviste con esperti di settore e creare archivi strutturati di conoscenza utilizzabili dagli investitori. Tuttavia, mentre alcune piattaforme si concentrano principalmente sulla raccolta di informazioni, il modello di DiligenceSquared punta a integrare l’intero processo di analisi, dalla conduzione delle interviste alla generazione dei report finali.