SosteniAbilita - Smarter KPIs: Corporate Governance in the AI Era

AI-powered smart KPIs enhance strategic agility and performance, fostering sustainable growth through more responsive and adaptive governance.

Massimo Cernigliaro, Partner di SosteniAbilita, 30 Giu 2025 - 09:54

Italian translation available below

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Smarter KPIs and Corporate Governance in the Age of AI

In today’s volatile and fast-paced business landscape, traditional Key Performance Indicators (KPIs) are increasingly insufficient. Static, backward-looking metrics often fail to capture emerging risks and strategic misalignments, potentially driving suboptimal behaviours. A new generation of AI-powered, dynamic KPIs is emerging as a transformative response to this challenge. This article explores how forward-thinking organizations are reshaping governance models to design, manage, and trust smarter KPIs that enhance decision-making, adaptability, and accountability (Comment: Kiron et al., 2023, “Governance for Smarter KPIs”, MIT Sloan Management Review).

Beyond Traditional KPIs

Traditional KPIs, rooted in historical data, lack the agility required in today’s rapidly evolving markets. Past financial crises have revealed how rigid metrics can obscure latent risks and mislead stakeholders. By contrast, AI-enabled KPIs help organizations to:

Better anticipate risk.
Strengthen the link between operations and strategy.
Improve overall performance.

These smarter KPIs are not merely digital upgrades but represent a paradigm shift: from passive measurement to proactive performance management.

Three Types of Smart KPIs

Descriptive smart KPIs: provide insight into past and current performance issues.
Predictive smart KPIs: forecast future outcomes by identifying trends humans may overlook.
Prescriptive smart KPIs: recommend corrective actions to optimize results.

Together, they foster proactive, evidence-based decision-making.

Governance Foundations

The successful implementation of smart KPIs requires a structured governance framework based on three pillars:

Robust data foundation
Data quality and accessibility are essential. Companies need consistent and responsible data management to fuel AI models. For instance, Pernod Ricard identified a gap in weekly sales data that hindered AI effectiveness, prompting strategic investments in data collection and architecture.
Organizational Accountability
Clear ownership of KPI evolution is vital. Companies like Schneider Electric have established performance offices within data teams to oversee KPI governance with neutrality. DBS Bank uses cross-functional “squads” to map customer journeys to business outcomes, ensuring KPIs align with operational realities.
Trust and Adaptability
For smart KPIs to be adopted and used effectively, organizations must build trust through:
- Transparent development processes.
- Ongoing training for end-users.
- Continuous monitoring and refinement.
- Feedback mechanisms for improvement.

Ethical and Pratical Challenges

Implementing AI-based KPIs also raises ethical and technical considerations:

Algorithmic bias must be addressed to avoid reinforcing inequities.
Data privacy must comply with regulations and protect sensitive information.
Explainability is essential, especially for AI systems influencing critical decisions.
Integration with legacy systems and workflows may require significant change management efforts.

Future Outlook

Smarter KPIs are poised for further evolution. Anticipated developments include:

self-optimizing capabilities,
real-time predictions and recommendations with KPIs that self-adjust to business context,
advanced personalization to align KPIs with individual leadership styles
integration with technologies like IoT and quantum computing,
interconnected KPI ecosystems that enable holistic performance views.

Conclusion

AI-powered KPIs represent more than a technical innovation—they embody a strategic shift in how organizations define, measure, and pursue performance. These intelligent indicators, when supported by strong data governance and organizational trust, provide a competitive edge in navigating complexity and accelerating sustainable growth. Companies that embrace smart KPIs now will be better equipped to face tomorrow’s challenges with clarity, confidence, and adaptability.

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Governance e KPI intelligenti: l’impatto dell’IA sulla misurazione delle performance

In un ambiente economico sempre più instabile e dinamico, l’uso tradizionale degli indicatori chiave di prestazione (KPI), spesso statici e fondati su dati storici, si rivela progressivamente inadeguato. Questi strumenti, se non aggiornati, possono portare a decisioni inefficienti e alla perdita di opportunità strategiche. L’intelligenza artificiale (IA) offre oggi un’alternativa evoluta: KPI intelligenti, adattivi e predittivi, in grado di rispecchiare meglio la complessità del presente e del futuro (Kiron et al., 2023, “Governance for Smarter KPIs”, MIT Sloan Management Review).

Oltre i KPI statici

I KPI convenzionali non sono in grado di cogliere segnali deboli o mutamenti improvvisi. I KPI intelligenti, invece, offrono tre principali vantaggi:

maggiore consapevolezza dei rischi;
connessione più forte tra operatività e strategia;
capacità predittiva sui risultati futuri.

Con l’analisi avanzata dei dati, l’IA consente una comprensione più profonda dei fattori che influenzano la performance.

Tre tipologie di KPI intelligenti

Descrittivi intelligenti: analizzano dati passati e presenti, chiarendo cause delle inefficienze.
Predittivi intelligenti: identificano tendenze e anticipano gli sviluppi futuri.
Prescrittivi intelligenti: suggeriscono azioni ottimali per migliorare i risultati.

Queste metriche si combinano per offrire insight tempestivi e orientare le decisioni in modo proattivo.

I pilastri della governance

Per implementare efficacemente KPI intelligenti, servono tre elementi chiave:

Qualità dei dati
La raccolta e l’organizzazione dei dati sono fondamentali. Molti sistemi IT non sono progettati per generare dati adatti ai nuovi KPI. Pernod Ricard, ad esempio, ha riscontrato una mancanza di dati settimanali sulle vendite al consumo, necessari per l’analisi predittiva, e ha dovuto investire nella loro strutturazione (Kiron et al., 2023).
Strutture organizzative adeguate
Le aziende di riferimento stanno istituendo team dedicati. Schneider Electric ha creato un Performance Management Office all’interno del team dati per monitorare le performance in modo neutrale e interfunzionale. DBS Bank, invece, utilizza squad interfunzionali che includono figure di prodotto, dati, marketing e HR, incaricate di collegare il customer journey ai risultati aziendali.
Fiducia nei KPI adattivi
La credibilità degli indicatori intelligenti è fondamentale per la loro adozione. È necessario assicurare:
- trasparenza sugli algoritmi utilizzati;
- formazione degli utenti;
- aggiornamento continuo dei modelli;
- sistemi di feedback per segnalare criticità.

Solo KPI percepiti come affidabili vengono realmente utilizzati.

Sfide e rischi etici

L’introduzione dei KPI intelligenti comporta nuove responsabilità:

Bias algoritmico: evitare che i modelli rafforzino pregiudizi esistenti.
Privacy e sicurezza: rispettare la normativa e proteggere i dati sensibili.
Spiegabilità: rendere chiari i meccanismi decisionali.
Integrazione: adattare i nuovi KPI ai sistemi legacy senza discontinuità.

Una governance solida è essenziale per affrontare queste criticità.

Prospettive future

L’innovazione in questo ambito è continua. Tra le prospettive emergenti si segnalano:

maggiore automazione e auto-adattamento;
previsioni in tempo reale;
personalizzazione degli indicatori per ruoli e funzioni;
integrazione con tecnologie emergenti (es. IoT);
ecosistemi interconnessi di KPI per una visione olistica delle performance.

Conclusione

I KPI intelligenti non rappresentano solo uno strumento tecnico, ma una nuova logica di governance. Quando supportati da infrastrutture dati solide, team responsabilizzati e un clima di fiducia, questi strumenti possono rafforzare la capacità delle organizzazioni di anticipare, adattarsi e innovare. Nell’era dell’IA, l’evoluzione dei KPI sarà centrale per affrontare le sfide sistemiche del futuro e costruire un vantaggio competitivo sostenibile.

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