Accenture ha deciso di puntare un miliardo sull’acquisizione di Faculty: una mossa che accende i riflettori su questa realtà dell’intelligenza artificiale che fornisce una piattaforma di decision intelligence in grado di produrre simulazioni avanzate.
Vediamo dunque come è nata Faculty, di cosa si occupa e perché può fare la differenza per una multinazionale della consulenza strategica.
Indice degli argomenti
Un’AI company “nata adulta”
Faculty è una società britannica fondata nel 2014 che si è costruita una reputazione particolare: applicare l’AI non come esercizio sperimentale, ma dentro processi operativi e contesti regolati, dove contano affidabilità, spiegabilità e controllo del rischio. Accenture la descrive come un’azienda “AI native” di servizi e prodotti, basata su competenze di applied AI e su una piattaforma proprietaria di decision intelligence. In concreto, il cuore dell’offerta servizi ruota attorno a AI strategy, AI safety e progettazione/implementazione di sistemi AI “high performance”, con l’obiettivo di portare l’adozione su scala (non solo proof of concept). È un posizionamento che intercetta una domanda ormai molto precisa: le aziende non chiedono “un modello”, ma chiedono processi reinventati con l’AI, con KPI e responsabilità chiare. Non a caso, nella narrativa dell’operazione Accenture insiste su un punto: l’acquisizione serve a far arrivare “tangible outcomes”, risultati tangibili, e a farlo con soluzioni “safe and secure”.
Frontier e la “decision intelligence”: come funziona la piattaforma di Faculty
Se Faculty fosse solo una boutique di data science, sarebbe un’acquisizione importante ma “normale”. La partita diventa diversa perché Faculty porta in dote Frontier, piattaforma enterprise di decision intelligence che punta a collegare dati, modelli e processi in un sistema unico di decision-making.
Frontier ruota attorno a un concetto-chiave: il Computational Twin, un “gemello” computazionale che combina sorgenti dati, modelli predittivi, algoritmi di ottimizzazione e regole di business per simulare come fluiscono decisioni e lavoro in azienda e come questi impattano sugli outcome.
È qui che l’AI smette di essere solo “analytics evoluta” e diventa un motore per confrontare scenari, valutare trade-off e rendere più rapida (e più tracciabile) la scelta tra alternative. Non è un dettaglio: nel mondo enterprise, la differenza tra un buon modello e un progetto di valore spesso sta nella capacità di incastonare il modello nel processo decisionale e nella catena operativa, con monitoraggio continuo. Faculty e Accenture citano già casi d’uso in ambito life sciences: ad esempio, il lavoro con Novartis per migliorare l’economia della pianificazione/esecuzione dei trial clinici usando Frontier.
L’AI Safety di Faculty
L’altro pilastro che rende Faculty appetibile è il tema della AI safety intesa in senso pratico: non manifesto valoriale, ma processi, controlli e responsabilità incorporati lungo il ciclo di vita—sviluppo, validazione, predizione, monitoraggio—per gestire rischi come bias, privacy e output non spiegabili. Accenture mette nero su bianco che Faculty lavora con alcuni dei principali AI lab (OpenAI e Anthropic sono citati) e collabora con organismi britannici legati alla valutazione della sicurezza dei modelli general purpose. In un momento in cui molte aziende si sentono schiacciate tra pressione a “fare GenAI” e timori di compliance, una capability credibile su sicurezza, risk assessment e governance diventa un acceleratore commerciale: consente di spostare conversazioni interne dal “possiamo usarla?” al “come la mettiamo in produzione senza farci male?”. È un tassello coerente con la strategia Accenture: posizionarsi come partner di reinvenzione, non come semplice integratore, e farlo con un claim esplicito sulla fiducia (trusted AI) come prerequisito per scalare.
Perché “un miliardo”: talento, prodotto e una mossa difensiva per la consulenza nell’era dell’automazione
Ma perché Accenture ha investito in questa realtà una cifra notevole?
La multinazionale non ha comunicato i termini economici dell’operazione, ma fonti finanziarie qualificate parlano di una valutazione oltre 1 miliardo di dollari e la definiscono la maggiore acquisizione di una AI company privata nel Regno Unito.
Dietro quel numero ci sono almeno tre driver. Primo: talento. Faculty porta in dote oltre 400 professionisti “AI native” (data scientist e AI engineer) e un modello di formazione come il Fellowship Program, che Accenture dichiara di voler estendere globalmente. Secondo: prodotto. Frontier entra nella suite Accenture e può diventare un asset replicabile, con margini e scalabilità diversi rispetto alla consulenza pura. Terzo: posizionamento.
La crisi della consulenza con l’AI e come Faculty può affrontarla
Nel 2026 la consulenza vive una tensione strutturale: una parte delle attività tradizionali (analisi, reportistica, alcune fasi di delivery) è sempre più automatizzabile con l’AI. Acquisire un player che unisce delivery “mission critical”, sicurezza e piattaforma proprietaria significa difendere valore e, insieme, attaccare nuovo mercato—quello dei programmi di AI transformation che non si fermano alla sperimentazione.
Il segnale più forte: Marc Warner CTO di Accenture e l’AI al centro della “reinvention”
Marc Warner, da CEO di Faculty a CTO di Accenture
C’è poi un elemento simbolico e organizzativo: il CEO di Faculty, Marc Warner, diventa chief technology officer di Accenture e entra nel Global Management Committee. Accenture lo presenta come un profilo tecnico di primo livello (con un passato accademico e ruoli nel dibattito britannico sull’AI), ma soprattutto lo colloca nella cabina di regia della strategia tecnologica. In termini editoriali, è il segnale più chiaro del “perché” di questa operazione: non è soltanto un acquisto di capacità, è un tentativo di riscrivere la proposizione di valore della consulenza globale attorno all’AI con un’enfasi su sicurezza, governance e outcome misurabili.
La credibilità di Faculty in contesti reali (emblematico il sistema di Early Warning per il NHS, progettato per prevedere domanda ospedaliera e supportare l’allocazione di risorse, citato come uso quotidiano durante la pandemia) aiuta Accenture a dimostrare che la trasformazione non è una promessa, ma una disciplina industriale.
