La manutenzione industriale è ancora, in larga parte, un processo analogico: ordini di lavoro generati a sistema, eseguiti sul campo con carta e penna, rendicontati a posteriori con inevitabili perdite di informazioni. In contesti multisito e con asset eterogenei, come quelli della gestione dei rifiuti o delle utilities, il divario tra ciò che accade e ciò che viene registrato a livello gestionale si traduce spesso in fermi non programmati, inefficienze e decisioni prese senza dati affidabili.

La digitalizzazione dei processi di Operations & Maintenance, con l’adozione di piattaforme CMMS integrate e abilitate al mobile, rappresenta oggi una delle leve più concrete per colmare questo gap. Questa è la strada che segue Herambiente con il supporto di Capgemini, introducendo una soluzione CMMS basata su DELMIA Apriso di Dassault Systèmes.

IL GAP OPERATIVO DA COLMARE

Raccolta e trattamento dei rifiuti, distribuzione di energia, gestione del teleriscaldamento, illuminazione pubblica: il perimetro operativo del Gruppo Hera è quello di una multiutility che gestisce quotidianamente servizi essenziali per la  vita dei cittadini. Dentro questo perimetro, convivono livelli molto diversi di maturità digitale. Il mondo della manutenzione industriale è stato a lungo uno degli anelli più deboli. «Manutenzione e conduzione degli impianti sono storicamente tra gli ambiti più complessi da coinvolgere nei percorsi di trasformazione digitale» – spiega Alessio Scatolini, head of Digital Solution – Ambiente, Gestione Impianti e Processi Commerciali di Herambiente – Gruppo Hera.

L’approccio tradizionale lascia ampi margini di errore e non garantisce visibilità in tempo reale: «Un processo non supportato da strumenti digitali moderni è più lungo e presenta un alto rischio di perdita di dati o di gestione non corretta». La ricerca della soluzione giusta ha richiesto quasi un anno, ma il punto di partenza è chiaro: non stravolgere il sistema ERP esistente, ma affiancarlo con una piattaforma specializzata nella gestione operativa. «Abbiamo cercato di preservare le logiche di contabilizzazione del sistema nativo, potenziando verticalmente i processi di manutenzione che erano carenti».

ARCHITETTURA A DUE LIVELLI

Il risultato, grazie alla consulenza di Capgemini e alla tecnologia di Dassault Systèmes, è un’architettura a due livelli: gestione economica e magazzini restano sull’ERP, mentre pianificazione delle squadre e operatività sul campo si spostano sulla nuova piattaforma. Introdurre uno strumento digitale a tecnici abituati a lavorare con carta e penna è una sfida organizzativa, prima ancora che tecnologica. La strategia adottata prevede un approccio incrementale, partendo da un MVP distribuito a una platea ristretta di utenti per raccogliere feedback immediati sulla user experience. Il timore di una possibile resistenza da parte dei tecnici si rivela infondato e lo strumento viene percepito subito come un supporto reale.

«Chi ha forti competenze verticali e svolge lavori complessi, in luoghi impervi o angusti, è molto più a suo agio senza dover dedicare ore alla compilazione manuale. Se lo strumento permette di identificare più facilmente il guasto e i passaggi per risolverlo, viene visto come un assistente digitale che opera al fianco dei tecnici». Il progetto attuale è solo il punto di partenza. Il passo successivo è l’integrazione con sistemi SCADA e sensori di campo, così che i segnali dagli impianti possano aprire automaticamente ordini di lavoro prima che un guasto si manifesti. «L’obiettivo è diventare proattivi in tutto».

A questo si aggiunge l’intelligenza artificiale: il Gruppo Hera sta costruendo una base dati storica che integra materiali, macchine, tipologie di intervento, per addestrare modelli capaci di individuare correlazioni tra valori di pressione, vibrazioni e guasti imminenti: «Non per sostituire gli esseri umani, ma per dare loro una bussola». Una traiettoria che si inserisce in una strategia più ampia: diventare una data-driven company anche negli ambiti industriali, dove il dato raccolto e condiviso diventa leva di competitività.

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Le compagnie assicurative del ramo danni (Property & Casualty – P&C) si trovano di fronte a un divario competitivo sempre più marcato: solo il 10% del settore è riuscito a implementare con successo l’AI, mentre altri player faticano a ottenere benefici concreti. Giunto alla sua 19ª edizione, il World Property & Casualty Insurance Report 2026 del Capgemini Research Institute evidenzia che il gap di maturità nell’AI può essere spiegato in parte dal fatto che il 42% delle compagnie non monitora alcuna metrica relativa all’AI. Senza strumenti per misurare e validare ciò che funziona, il 60% delle compagnie assicurative resta fermo alla fase esplorativa o di proof of concept.

Il report mostra che solo un piccolo gruppo di compagnie assicurative considera attualmente l’AI una competenza operativa fondamentale, e non semplicemente un insieme di strumenti, garantendo al tempo stesso allineamento tra strategia e talenti, infrastrutture tecnologiche e adozione organizzativa. Queste compagnie vengono definite “pioniere dell’intelligenza artificiale” e registrano fino al 21% in più di fatturato e un incremento del prezzo delle azioni di circa il 51% superiore nell’arco di tre anni.

Secondo il report, questi pionieri si distinguono dai player più tradizionali sotto diversi aspetti: sono quasi quattro volte più propensi a investire in iniziative di trasformazione organizzativa oltre la formazione di base, quasi tre volte più inclini a dotarsi di infrastrutture di AI spiegabile che rafforzano la fiducia a livello aziendale, e quasi due volte più propensi a integrare responsabilità legate all’AI direttamente nelle job description, creando maggiore accountability.

I player più avanti nell’adozione dell’AI si distinguono nettamente in un settore che deve fare i conti con un vero e proprio disallineamento strutturale, ossia una situazione in cui l’evoluzione tecnologica procede più rapidamente della capacità delle aziende di integrarla in modo efficace. In media, le compagnie assicurative P&C destinano il 72% degli investimenti in AI a tecnologia e infrastrutture, e solo il 28% a iniziative di trasformazione organizzativa, inclusa la formazione di dipendenti e management. Di conseguenza, molte iniziative di AI non riescono a esprimere il proprio pieno potenziale, limitando l’impatto su scala aziendale.

Il ritorno sugli investimenti in AI è ancora poco monitorato

Oltre la metà (55%) delle compagnie assicurative P&C segnala l’assenza di un chiaro ritorno sugli investimenti (ROI) delle iniziative di AI, mentre la stessa percentuale afferma che non è chiaro chi ne abbia la responsabilità interna. Di conseguenza, la gestione ricade spesso su singoli individui o piccoli team, rendendo impossibile generare un impatto diffuso a livello aziendale. Anche a livello di team, i risultati restano limitati: due terzi (67%) delle compagnie assicurative P&C indicano una carenza di competenze in ambito AI e quasi la metà (47%) dei dipendenti che hanno accesso a strumenti di AI afferma che la propria giornata lavorativa non è cambiata, anche dopo 18 mesi di utilizzo.

«Il settore assicurativo si trova oggi di fronte a un vero e proprio momento di svolta: la domanda non è più se l’AI abbia un posto nell’organizzazione, ma come costruire l’organizzazione attorno all’AI. Le esperienze dei pionieri dimostrano che, quando l’intelligenza artificiale viene integrata fin dall’inizio nella strategia aziendale, smette di essere un semplice strumento di efficientamento e diventa un fattore distintivo di vantaggio competitivo, con impatti concreti sui risultati economici», ha dichiarato Matteo Bonati, Insurance Director di Capgemini Italia. «Sebbene molte compagnie continuino a confrontarsi con ostacoli tecnici e culturali ormai noti, l’opportunità è chiara. Rafforzando la governance dei dati, definendo responsabilità chiare e investendo in competenze adeguate, le imprese assicurative possono superare la fase dei progetti pilota e generare valore su scala aziendale. La priorità oggi è costruire una disciplina organizzativa capace di rendere strutturale e duraturo l’impatto dell’AI sul business.»

Collaborazione essere umano-AI: la chiave per le compagnie assicurative del futuro

Sebbene i player più avanzati abbiano già costruito un vantaggio immediato grazie all’AI, per il resto del settore restano diverse criticità. Quasi la metà del tempo dei dipendenti (49%) viene impiegata nella collaborazione tra team, ma la maggior parte degli strumenti di AI continua a operare a livello di singole attività individuali. Anche la disponibilità dei dati resta insufficiente: solo il 12% delle compagnie assicurative dichiara un livello molto elevato di maturità, nonostante la forte dipendenza da dati non strutturati. Infine, persiste un crescente gap di fiducia: il 43% dei dipendenti indica la sicurezza del posto di lavoro come principale preoccupazione e solo il 14% afferma di avere le idee molto chiare su come l’AI si inserisca nel proprio lavoro.

Secondo il report, esiste l’opportunità di ripensare la compagnia assicurativa del futuro: un modello in cui il top management definisce la direzione strategica e i confini della collaborazione essere umano-AI, i dipendenti qualificati gestiscono decisioni operative complesse grazie a insight in tempo reale, e agenti AI automatizzano attività routinarie e ripetitive. In questo contesto, figure di coordinamento possono contribuire ad allineare strategia aziendale e principi dell’AI, consentendo all’intelligenza di essere portata su scala all’interno di grandi compagnie. Per realizzare questa visione, le compagnie dovranno integrare l’AI nella collaborazione quotidiana e nei processi decisionali, rafforzare la gestione dei dati e riprogettare i workflow per l’era dell’AI agentica.

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Le corporate e investment bank (CIB) stanno affrontando una competizione sempre più intensa da parte delle istituzioni finanziarie non bancarie, mentre aumentano le aspettative dei clienti e spesso le iniziative tecnologiche non riescono a generare i benefici attesi: è quanto emerge dal primo World Corporate and Investment Banking Report 2026 del Capgemini Research Institute. La ricerca evidenzia che l’85% dei clienti corporate prevede di rivolgersi a un’istituzione finanziaria non bancaria nei prossimi 12 mesi, alla ricerca di servizi più rapidi, trasparenti e reattivi.

I clienti delle CIB si aspettano reattività in tempo reale (58%), interazioni personalizzate (49%) e soluzioni innovative (40%), ma meno di uno su quattro (23%) ritiene che oggi le CIB siano in grado di soddisfare queste esigenze. Molti segnalano invece che le banche offrono un’integrazione limitata con i sistemi ERP e di tesoreria – il che rende necessario ricorrere a procedure manuali (92%) –  mostrano una scarsa personalizzazione e flessibilità (89%) e dispongono di capacità insufficienti di analisi avanzata e previsione (68%).

A queste difficoltà si aggiunge il fatto che, secondo i dirigenti delle CIB, gli attuali programmi di innovazione non stanno producendo i risultati attesi. Una larga maggioranza (82%) afferma che questi sforzi non stanno generando maggiori ricavi attraverso nuovi prodotti, mentre il 51% indica che non hanno prodotto i risparmi di costo previsti.

Le banche si rendono conto di avere capacità limitate per rispondere alle crescenti aspettative dei clienti. I dirigenti affermano che solo il 29% dei loro budget IT è attualmente destinato a tecnologie trasformative, mentre il 43% è impiegato per gestire e mantenere sistemi legacy. Inoltre, il 61% dei dirigenti delle CIB dichiara di essere vincolato dagli elevati costi di compliance.

Questi risultati emergono dall’analisi di Capgemini, secondo cui la crescita dei ricavi del settore CIB sta rallentando, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) previsto del 5,4% nei prossimi cinque anni, in calo rispetto al 6,5% registrato tra il 2022 e il 2024.

Nonostante queste sfide strutturali, le banche stanno continuando ad ampliare il proprio portafoglio di prodotti e servizi per rimanere competitive. I dirigenti delle CIB stanno dando priorità alle capacità di tesoreria in tempo reale per i flussi di pagamento cross-border (77%) e a prodotti di mercato di nuova generazione basati sull’AI per l’esecuzione algoritmica delle operazioni, come strategie di copertura guidate dall’AI e insight di ricerca avanzati (65%). Più della metà sta inoltre esplorando prodotti tokenizzati (51%) per sbloccare nuove fonti di ricavi da commissioni attraverso servizi di custodia digitale, emissione di token e servizi premium.

“Gli operatori non bancari stanno riducendo il divario competitivo con le corporate e investment bank tradizionali. Le richieste dei clienti sono cambiate radicalmente e, sebbene le CIB abbiano investito massicciamente nell’intelligenza artificiale, molte faticano ad andare oltre la fase pilota. Una delle ragioni principali è la governance: solo il 26% delle banche opera con una supervisione centralizzata dell’AI. Questo rende i team riluttanti ad automatizzare processi aziendali chiave”, ha dichiarato Dario Patrizi, Banking Director di Capgemini in Italia. “Per avere successo, le CIB devono adottare un approccio disciplinato: creare piattaforme di livello enterprise e sviluppare un ecosistema di partner affidabili. Gli early adopter potranno ottenere benefici tangibili in termini di maggiore coinvolgimento dei clienti, miglioramento dei ricavi da commissioni e costi significativamente più bassi”.

Promuovere l’innovazione nelle CIB attraverso tecnologia e cultura aziendale

Secondo il report, le CIB dovranno agire su più fronti contemporaneamente per adattarsi alle pressioni competitive. Le banche devono analizzare criticamente i propri modelli operativi per offrire una customer experience più fluida, ricostruire le proprie basi tecnologiche e di dati per migliorare la velocità operativa e integrare la governance dell’AI in tutte le principali decisioni aziendali. Allo stesso tempo, resta fondamentale la fiducia dei clienti, costruita dalle CIB nel corso di decenni di responsabilità regolatoria, ma che rappresenta ancora una sfida rilevante quando si tratta di innovazione basata sull’AI. Molti clienti (89%) mettono infatti in dubbio l’affidabilità dei risultati generati dall’AI nei servizi bancari, mostrando perché la trasparenza sia fondamentale per guadagnare la loro fiducia.

L’implementazione di questi cambiamenti richiederà più della sola tecnologia. Il report evidenzia che anche fattori culturali possono rappresentare un ostacolo significativo all’adozione dell’AI: il 39% degli intervistati afferma infatti che una cultura aziendale conservativa rallenta la sperimentazione di nuove tecnologie. Inoltre, le banche stanno incontrando difficoltà nel riqualificare le proprie risorse: il 40% degli intervistati dichiara di voler assumere talenti esterni per rafforzare le proprie competenze in ambito AI, mentre solo il 23% sta investendo nella riqualificazione interna.

Il World Corporate and Investment Banking Report 2026 si basa sulle opinioni di 750 dirigenti senior provenienti da corporate e investment bank, grandi aziende e istituzioni finanziarie non bancarie con ricavi annui pari o superiori a 1 miliardo di dollari.

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Come illustrato da McDonald’s nel proprio Investor Update 2023, l’azienda punta a raggiungere 250 milioni di utenti attivi del programma fedeltà su base 90 giorni e a generare 45 miliardi di dollari di vendite annuali a livello di sistema attraverso i membri del programma loyalty entro la fine del 2027, oltre a connettere migliaia di ristoranti a funzionalità basate sul cloud.

Da oltre un decennio, Capgemini collabora strettamente con McDonald’s per supportarne il percorso di trasformazione digitale. I prossimi cinque anni saranno dedicati alla fase successiva di questo percorso, con l’obiettivo di sbloccare nuove opportunità di crescita dei ricavi e generare ulteriore valore per il business di McDonald’s attraverso la modernizzazione dei ristoranti, l’evoluzione delle tecnologie consumer, l’accelerazione del time-to-market e il passaggio a modelli operativi più efficienti in termini di costi, il tutto abilitato dall’intelligenza artificiale.

Grazie a questo accordo, Capgemini continuerà a fornire servizi di ingegneria, implementazione e supporto per alcune tecnologie dei ristoranti e per specifici canali digitali rivolti ai clienti all’interno dell’ecosistema globale di McDonald’s.

“Siamo focalizzati sulla modernizzazione dei nostri ristoranti e sul miglioramento dell’esperienza sia per i clienti sia per il personale,” ha dichiarato Brian Rice, Global CIO di McDonald’s Corporation. “Nel ripensare il modo in cui collaboriamo e nel proseguire il nostro percorso come sistema globale, insieme a partner di fiducia come Capgemini, continuiamo a sbloccare nuove possibilità per modernizzare i nostri ristoranti e migliorare l’esperienza dei clienti.”

L’approccio multidisciplinare di Capgemini si basa su competenze integrate nei campi della strategia, del design, dell’innovazione e dell’ingegneria, con l’obiettivo di accelerare la trasformazione delle piattaforme digitali destinate sia al personale dei ristoranti sia ai clienti. Capgemini applica inoltre intelligenza artificiale e analisi avanzata attraverso il suo Applied Innovation Exchange, per supportare il più ampio ecosistema tecnologico di McDonald’s e la sua strategia di adozione del cloud pubblico.

“Siamo entusiasti di continuare a collaborare con McDonald’s per migliorare le esperienze digitali e quelle all’interno dei ristoranti,” ha dichiarato Anirban Bose, CEO delle Americhe e membro del Group Executive Board di Capgemini. “Questa collaborazione riflette un impegno condiviso nel contribuire a plasmare l’esperienza del ristorante del futuro.”

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Margini sotto pressione, domanda incerta e competizione sempre più intensa. L’industria automobilistica mondiale si muove in equilibrio instabile tra ripresa e trasformazione strutturale. La transizione tecnologica resta la sfida centrale: elettrico, software, digitalizzazione e controllo della supply chain richiedono investimenti e nuove competenze. Se la redditività passa dalla complessità configurativa, il PLM è la chiave per trasformare il dato in valore industriale. Per Pininfarina, icona di eccellenza progettuale, la sfida si affronta partendo dalla trasformazione dei processi legati allo sviluppo del prodotto.

Per superare la frammentazione informativa che rallentava sviluppo e produzione, Pininfarina ha scelto di ripensare l’architettura del dato adottando la piattaforma 3DEXPERIENCE di Dassault Systèmes come fulcro di un nuovo modello operativo digitale. Non un semplice progetto PLM, ma l’implementazione della piattaforma 3DEXPERIENCE capace di abilitare la continuità lungo l’intero ciclo di vita del prodotto. Una piattaforma che abilita anche la creazione di virtual twin per simulare, testare e ottimizzare la catena del valore in ambiente virtuale, prima di intervenire sulla linea produttiva reale. Grazie al supporto strategico e tecnico di Capgemini, Pininfarina ha integrato tutte le fasi dall’ideazione del concept alla gestione dei requisiti, definendo la distinta di produzione e i relativi processi.

CLOUD SENZA LATENZE

«Lo scenario dell’automotive è cambiato in maniera sostanziale» – spiega Marco Busi, SVP Global Operations & Coachbuilding di Pininfarina. «Sono cambiati i processi, i requisiti dei sistemi di qualità e ciò che i clienti si aspettano di ricevere dai fornitori. Un cambiamento di sistema che intercetta la volontà di Pininfarina di dotarsi di un’architettura più strutturata». Il successo di questo progetto nasce dalla collaborazione strategica dei tre protagonisti che si contraddistinguono per visione industriale, competenza e leadership tecnologica. Capgemini ha messo in campo non solo competenze di system integration, ma una profonda conoscenza dei processi manifatturieri e ingegneristici. L’approccio “out-of-the-box” con l’utilizzo di funzionalità standard della piattaforma e senza troppe personalizzazioni ha permesso di accelerare i tempi di delivery. Decisiva la scelta di una soluzione cloud che ha azzerato le latenze operative legate all’installazione di infrastrutture fisiche e ha garantito accesso immediato a tutti gli strumenti.

Alla luce dell’implementazione della piattaforma 3DEXPERIENCE e della successiva integrazione con l’ERP di Pininfarina, Busi sottolinea il ruolo strategico del PLM come connettore per trasformare i processi tradizionali in flussi digitali end-to-end. Il PLM fornisce i dati e i processi digitalizzati che rendono i sistemi MRP (Material Requirements Planning) più efficaci e integrati con l’ERP. L’MRP esiste da decenni, non nasce dall’integrazione con un PLM, ma un PLM moderno può alimentare i sistemi di pianificazione, rendendo la gestione della produzione e della supply chain più efficiente. L’MRP può funzionare anche senza PLM, perché si basa su dati di produzione, distinte base (BOM) e scorte gestite nell’ERP, ma il collegamento con il PLM integra dati coerenti e aggiornati, riduce errori e tempi di pianificazione e facilita l’allineamento con i clienti che già utilizzano queste piattaforme.

SINERGIA STRATEGICA TOTALE

«Uno degli aspetti più interessanti risolti da questa sinergia riguarda la gestione della configurazione e la tracciabilità delle modifiche» – spiega Umberto Arcangeli, managing director EUROMED e amministratore delegato di Dassault Systèmes Italia. «In qualità di partner di grandi produttori, Pininfarina gestisce progetti con personalizzazioni avanzate e varianti illimitate in base alle specifiche del cliente. Prima della trasformazione digitale, tracciare ogni modifica su componenti originali o custom era un compito molto complesso. Oggi, grazie alla piattaforma 3DEXPERIENCE, l’azienda centralizza requisiti, simulazioni e modifiche tecniche, affiché ogni veicolo prodotto corrisponda alla specifica approvata». Il sistema collega l’ufficio tecnico alla linea di produzione, fornendo istruzioni digitali che guidano l’operatore nell’assemblaggio corretto di ogni variante. In questo modo, non gestisce solo i flussi PLM centrali, ma abbraccia l’intero ciclo di sviluppo prodotto dalle relazioni con i fornitori alle distinte materiali, rafforzando coerenza, tracciabilità e rapidità.

Il progetto con Pininfarina è partito dalla sfida di integrare i dati generati dagli strumenti di modellazione e design direttamente nella piattaforma 3DEXPERIENCE – come ci spiega Roberto Del Boca, managing director di Capgemini Engineering in Italia. «Questa fase preliminare permette di organizzare i flussi di dati, anche storici, e trasformarli in valore concreto. Aggregando informazioni prima isolate, siamo riusciti a far dialogare archivi di design, di processo e relazioni tra diverse unità, creando finalmente un ecosistema interoperabile». Per Pininfarina, ottimizzare la gestione delle configurazioni, la numerosità delle modifiche e il conseguente impatto sui processi di produzione richiede rapidità di intervento e tracciabilità assoluta, e la nuova piattaforma consente di farlo. Continua Roberto Del Boca: «Non si tratta solo di digitalizzare, ma di affrontare in modo completo e olistico l’intero progetto: ogni cliente riceve informazioni precise su componenti, linee di assemblaggio, tempistiche e personalizzazioni».

Il monitoraggio non serve solo a rilevare lo stato di avanzamento di una lavorazione, ma funziona da interfaccia di controllo qualità, in modo che ogni fase rispetti gli standard del marchio e permettendo interventi tempestivi su eventuali criticità. «Modifiche, sostituzioni e rilavorazioni su componenti personalizzate sono passaggi decisivi nel processo produttivo» – spiega Umberto Arcangeli di Dassault Systèmes. «3DEXPERIENCE é una soluzione affermata nel mondo automotive, utilizzata dai principali attori del mercato. Con questa piattaforma, Pininfarina porta in produzione gli strumenti necessari per affrontare le sfide dell’innovazione e della personalizzazione del prodotto».

L’EVOLUZIONE DELLA FILIERA

L’obiettivo di Pininfarina è di ottimizzare l’intera filiera digitale entro il 2026, integrando moduli avanzati per la gestione dei progetti, il monitoraggio di tempi e costi e il collegamento ai sistemi ERP aziendali. La prima fase si è conclusa con successo già prima di Natale 2025, fornendo ai tecnici gli strumenti base per la formazione e il caricamento dei dati reali. Un passaggio chiave per consolidare la leadership tecnologica dell’azienda. «La comprensione reciproca ha permesso di allineare obiettivi e strumenti, ottimizzare i processi interni e accelerare l’adozione della piattaforma 3DEXPERIENCE con un impatto immediato su controllo, efficienza e decision making» – dichiara Busi di Pininfarina. «Capgemini e Dassault Systèmes hanno saputo interpretare le nostre esigenze, guidandoci con un approccio consapevole e strutturato. Grazie a questa collaborazione, abbiamo colmato le lacune nei processi che si sarebbero tradotte in ritardi e interventi correttivi». Una sinergia triangolare tra consulenza, strategia e tecnica che ha reso Pininfarina più consapevole dei propri processi di sviluppo e produzione, migliorando il controllo operativo e accelerando la capacità di essere business-ready.

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In qualità di membro fondatore dell’OpenAI Frontier Alliance, Capgemini lavorerà per colmare il divario nelle opportunità offerte dall’AI, concentrandosi sulle sfide affrontate dai clienti in ambito business, dati, organizzazione e integrazione dei sistemi, al fine di implementare l’intelligenza artificiale su scala aziendale. Grazie alla combinazione di una profonda competenza settoriale e di processo, di solide capacità in ambito dati e governance e di asset digitali e AI pronti all’uso, Capgemini è nella posizione ideale per aiutare le aziende a ridefinire il modo in cui gli agenti vengono progettati e gestiti, consentendo un’adozione sicura, affidabile e scalabile.

Capgemini mette a disposizione una solida esperienza nei settori di riferimento, capacità strategiche e di trasformazione, nonché asset avanzati in ambito AI, dati e cloud, per offrire ai clienti una trasformazione integrata end-to-end a livello globale. Forte delle competenze di ricerca e di sviluppo prodotto di OpenAI nell’ambito del cloud enterprise AI, degli agenti, delle API e di ChatGPT Enterprise, Capgemini svilupperà processi operativi di nuova generazione per l’AI e riprogetterà flussi di lavoro multi-agente, consentendo ai clienti di accelerare il time-to-value in tutte le aree aziendali.

Con il 2026 che rappresenta il “banco di prova” per l’intelligenza artificiale e con oltre la metà delle aziende impegnate in investimenti strutturali su orizzonti pluriennali, è in corso un passaggio dalla sperimentazione dell’AI alla creazione di valore di lungo periodo. Allo stesso tempo, i leader riconoscono che il principale ostacolo alla scalabilità dell’AI non è più la tecnologia in sé, bensì il livello di maturità di dati, modelli operativi, infrastrutture tecnologiche e competenze digitali, insieme al know-how settoriale, funzionale e specialistico.

“La nostra partnership pluriennale con Capgemini contribuirà a portare i collaboratori AI nelle aziende”, ha dichiarato Brad Lightcap, Chief Operating Officer di OpenAI. “L’esperienza di Capgemini in ambito di trasformazione e delivery a livello globale, unita alla leadership di OpenAI nella ricerca e nei prodotti, contribuiranno a colmare il divario tra ciò che l’AI di frontiera è in grado di fare e ciò che le aziende possono concretamente implementare attraverso gli agenti”.

“La nostra partnership strategica con OpenAI sulla piattaforma Frontier rafforza la nostra posizione all’avanguardia nella trasformazione aziendale basata sull’AI”, ha affermato Aiman Ezzat, CEO di Capgemini. “Unendo le nostre competenze specialistiche e i nostri asset ai modelli e alla piattaforma di ultima generazione di OpenAI, acceleriamo, operiamo in modo più intelligente e sviluppiamo soluzioni che prima non erano possibili. Consideriamo questa collaborazione come un’alleanza strategica di lungo periodo, che contribuirà a definire il futuro del nostro settore”.

In qualità di partner dell’OpenAI Frontier Alliance, Capgemini istituirà una funzione di delivery di riferimento su scala globale per OpenAI Enterprise Frontier, composta da esperti di intelligenza artificiale provenienti dal proprio ecosistema internazionale, che lavoreranno a stretto contatto con il team di Forward Deployed Engineering (FDE) di OpenAI. Questo team dedicato di professionisti certificati OpenAI supporterà i clienti nel passaggio dalla sperimentazione dell’AI alle operazioni su larga scala, attraverso unità di business, mercati e aree geografiche, mantenendo al contempo elevati standard qualitativi e adeguati livelli di governance per garantire un impatto misurabile. Le due organizzazioni co-svilupperanno, inoltre, soluzioni verticali personalizzate per specifici settori, tra cui beni di consumo e retail, servizi finanziari, life sciences, energia e utility.

Considerato che la maggior parte maggior parte delle aziende riconosce la necessità di scalare l’adozione dell’AI per non perdere opportunità strategiche e competitività, questa partnership rappresenta un momento cruciale per le aziende. Insieme, Capgemini e OpenAI intendono offrire ai clienti una combinazione di soluzioni AI di livello enterprise e capacità di implementazione in grado di generare risultati di business concreti e misurabili in tutte le aree aziendali.

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Il 2026 vedrà cambiare le priorità dei consumatori. La correttezza delle pratiche commerciali emergono come fondamento per la percezione di valore da parte dei consumatori: è quanto emerge dal report ‘What matters to today’s consumers 2026: How AI is transforming value perception’ del Capgemini Research Institute.  In un contesto in cui i consumatori sono preoccupati dalla riduzione del loro potere d’acquisto e dall’incertezza finanziaria, stanno diventando più consapevoli di come risparmiare e di quando concedersi qualche gratificazione. Di conseguenza, bilanciano la spesa per i beni essenziali con intenzionali acquisti di piacere che offrono un beneficio emotivo. La quinta edizione del report evidenzia inoltre che i consumatori stanno adottando l’AI per orientarsi tra gli acquisti, pur avendo forti preoccupazioni sul controllo dei dati e sulla trasparenza, e privilegiano i brand che combinano convenienza digitale e assistenza umana.

Oggi la fiducia in un brand si misura sulla trasparenza dei prezzi e sulla chiarezza della comunicazione. Quasi tre consumatori su quattro (74%) dichiarano che cambierebbero brand a fronte di un prezzo regolare più basso, o se la dimensione della confezione o la qualità del prodotto venissero ridotte senza una comunicazione trasparente (71%). La maggioranza dei consumatori considera la shrinkflation una pratica scorretta e molti preferiscono un piccolo aumento di prezzo dichiarato piuttosto che una riduzione nascosta delle quantità.

La ricerca evidenzia che circa la metà dei consumatori acquista quantità minori e sceglie alternative più economiche per poter gestire il proprio budget. Tuttavia, la fiducia nel brand prevale nelle categorie in cui la qualità e le prestazioni sono fondamentali, con il 77% dei consumatori di tutte le fasce di reddito che evita i private label (prodotti a marchio del distributore) per articoli di elettronica e i prodotti per la cura dei bambini.  Eppure, in un contesto di crescente pressione finanziaria, il bisogno di gratificazione emotiva gioca un ruolo chiave negli acquisti: sette consumatori su dieci cercano piccoli piaceri per alleviare le preoccupazioni economiche, a conferma che il concetto di valore è al tempo stesso pratico ed emotivo.

«Oggi il valore va oltre prezzo e qualità: si fonda su equità, trasparenza e connessione emotiva. I consumatori desiderano un’AI “invisibile” che li aiuti a prendere decisioni consapevoli, integrando comodità e coinvolgimento emotivo», afferma Gerardo Ciccone, CPRD (Consumer Product, Retail, Distribution) Director di Capgemini in Italia. Dreen Yang, Global Consumer Products & Retail Leader di Capgemini. «L’AI sta ridefinendo l’esperienza d’acquisto, ma il successo dipende da chiarezza, uso responsabile e garanzie che tutelino i consumatori. I brand che sapranno unire tecnologia, fiducia e purpose conquisteranno una fedeltà duratura».

L’AI sta diventando una guida affidabile negli acquisti, ma i consumatori vogliono controllo sui propri dati

L’AI è passata da semplice abilitatore a consulente di fiducia per i consumatori. Dall’interpretazione delle preferenze e dei comportamenti degli utenti fino alla fornitura di supporto conversazionale in tempo reale tramite chatbot e assistenti virtuali, gli strumenti di AI sono ormai centrali nel modo in cui i consumatori si orientano. Un consumatore su quattro ha utilizzato strumenti di shopping basati sulla Gen AI nel 2025 e un ulteriore 31% prevede di adottarli in futuro. Tuttavia, solo il 19% è disposto a pagare un abbonamento mensile o un pagamento una tantum per chatbot o assistenti virtuali.

La maggioranza dei consumatori (76%) desidera poter impostare limiti per gli assistenti di AI e due terzi affermano di fidarsi maggiormente dell’AI quando questa spiega le ragioni alla base delle proprie raccomandazioni e azioni. La trasparenza dei dati rimane un fattore cruciale: il 71% dei consumatori è preoccupato per il modo in cui la Gen AI utilizza le informazioni personali e due terzi esige che i brand dichiarino chiaramente quando la pubblicità è generata dall’intelligenza artificiale.

La facilità d’uso abilitata dalla tecnologia e migliorata dal contatto umano è alla base della brand loyalty

I consumatori vogliono che efficienza, rilevanza e connessione umana coesistano. Quasi due terzi desiderano che la Gen AI offra contenuti iper-personalizzati e il 65% afferma che la tecnologia ha reso lo shopping meno stressante. Tuttavia, oltre sette su dieci attribuiscono grande valore all’assistenza umana durante acquisti complessi come la pianificazione dei pasti o la risoluzione di problemi di servizio. I brand che sapranno combinare velocità e personalizzazione con rassicurazioni umane tempestive conquisteranno la fedeltà dei consumatori.

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Secondo il nuovo CMO Playbook del Capgemini Research Institute, “From complexity to clarity: How CMOs can reclaim marketing to build competitive edge”, il ruolo del Chief Marketing Officer (CMO) è arrivato a un punto di svolta e richiede una profonda ridefinizione strategica.

Le aspettative nei confronti dei CMO non sono mai state così alte, ma si moltiplicano le sfide: budget sempre più ridotti, minor peso strategico, controllo limitato dei budget martech e complessità nell’integrazione dell’AI. Nonostante l’elevato ottimismo sull’impatto dell’AI generativa e agentica, oltre la metà dei responsabili marketing (55%) afferma che questi progetti sono oggi finanziati principalmente dall’IT, lasciando al marketing un margine di controllo limitato.

Quasi il 70% dei CMO si trova ad affrontare aspettative crescenti, ma la loro influenza strategica è in calo

Sebbene le responsabilità dei CMO continuino ad ampliarsi, i budget si stanno riducendo: il report mostra come negli ultimi due anni la spesa marketing sia scesa in media al 5% del fatturato aziendale. Parallelamente, la percentuale di CMO coinvolti nelle decisioni critiche si è ridotta dal 70% al 55% in soli due anni. Nonostante la Gen AI si stia diffondendo nel marketing, dalla creazione di contenuti alla segmentazione dei clienti, fino alle campagne digitali, solo il 15% dei responsabili marketing dichiara che le attività a basso valore sono realmente automatizzate. La maggior parte dei team continua a occuparsi manualmente dei compiti, riducendo il tempo da dedicare a costruzione del brand, innovazione e relazione con i clienti.

Il report evidenzia inoltre che le strategie martech e data oggi in uso non riescono a sfruttare i dati in tempo reale per offrire esperienze integrate. Solo il 18% dei marketer afferma con sicurezza di essere in grado di personalizzare efficacemente le interazioni con i clienti, migliorando coinvolgimento e risultati. Una maggiore collaborazione tra la leadership del marketing e quella della tecnologia, capace di unire le competenze dei CIO sulle infrastrutture e quelle dei CMO sulla strategia cliente, sarà fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dell’AI.

“Negli ultimi dieci anni il marketing, come molte altre funzioni aziendali, ha subito una forte spinta verso la digitalizzazione e l’iper-automazione. Dunque, occorre che i CMO ridefiniscano il marketing come motore per guidare un futuro AI-centric: da ruolo di supporto a driver della customer experience e della crescita aziendale. Si rende necessario costruire un’organizzazione marketing ‘future-fit’ e integrare le nuove tecnologie in una struttura end-to-end per generare un impatto coerente con i propri obiettivi”, ha dichiarato Umberto Larizza, Managing Director di Capgemini Invent in Italia.

L’AI è considerata un motore di crescita, ma il suo impatto concreto sul marketing è ancora limitato

Oggi quasi 7 grandi aziende su 10 utilizzano la Gen AI nel marketing, in modo estensivo o limitato. Il suo peso sugli investimenti martech è salito dal 64% nel 2023 al 79% nel 2025. Eppure, l’impatto resta contenuto: solo il 7% degli intervistati afferma con convinzione che l’AI abbia migliorato l’efficacia del marketing, e molti segnalano difficoltà a portare su scala i progetti pilota.

Anche le aspettative sull’AI agentica sono elevate, ma le aziende rimangono prudenti. Quasi il 70% concorda sul fatto che sistemi autonomi o multi-agente possano essere applicati a diversi casi d’uso in ambito marketing, ma poche aziende stanno realmente testando o implementando soluzioni di AI agentica. Tra gli ostacoli principali emergono carenza di competenze adeguate, problemi di privacy, rischi legati alla sicurezza, questioni etiche e scarsa fiducia nelle decisioni autonome prese dall’AI.

Integrare l’AI lungo tutta la value chain e ripensare i modelli operativi per riportare il marketing al centro

L’integrazione tra marketing, vendite e go-to-market è una priorità per il 61% dei marketer, ma meno di un quarto dichiara di lavorare con KPI condivisi, portando a un’esecuzione frammentata e a una customer experience poco fluida. Allo stesso modo, una collaborazione più stretta tra CMO e CIO si sta affermando come un fattore decisivo per ottenere maggiore influenza e risultati misurabili, garantendo coerenza tra dati, sistemi e team. Le competenze rappresentano un ulteriore punto critico: quasi 7 responsabili marketing su 10 (68%) ritengono che i team debbano sviluppare nuove skill in ambito di AI, etica e strategia di business per rimanere competitivi.

Per recuperare pieno controllo sul marketing in un futuro dominato dall’AI, il report suggerisce ai CMO di ripensare i propri modelli operativi e integrare l’AI lungo l’intera catena del valore del marketing. Sarà essenziale costruire un marketing più human-centric, ottimizzato e orientato al futuro, posizionando i CMO come driver della customer experience e della crescita aziendale. La collaborazione con i CIO, l’eliminazione dei silos organizzativi, l’investimento nelle competenze AI e la creazione di una vera chimica tra esseri umani e AI saranno elementi fondamentali per allineare tecnologia, dati e obiettivi strategici.

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“Ve l’avevamo detto”, potrebbero gongolare in quel di Capgemini, dopo che i forecast per il 2025 annunciati al termine dello scorso anno si sono concretizzati sotto ai nostri occhi. Ma piuttosto che soffermarsi sul passato, anche stavolta preferiscono volgere lo sguardo a ciò che verrà. «Una nuova fase per l’AI, non più di sperimentazione, ma di maturità», per riassumere nel modo più sintetico le parole del CIO Pascal Brier. «L’anno della verità per l’AI sarà uno dei cinque temi», dichiara, «mentre il secondo sarà il modo in cui essa influenza il software. Il terzo tema sarà la nuova evoluzione del cloud. Il quarto sarà l’ascesa delle intelligent operations, mentre il quinto sarà la sovranità tecnologica».

Per Mark Roberts, Head of Capgemini AI Future Labs, «dopo tanti esperimenti nell’ultimo anno la conversazione sull’AI si sposterà dai proofs of concept al valore concreto. Anche l’etica passerà da essere mero argomento filosofico a parte vitale nell’implementazione di queste nuove tecnologie, anche e soprattutto per quanto riguarda le realtà multi-agentiche. Sarà importante trovare un equilibrio tra cosa fare nell’immediato e come prepararsi alle trasformazioni che l’AI apporterà nel lungo termine».

Come software e cloud cambieranno a causa dell’AI

Dopo un decennio in cui “il software ha divorato il mondo”, a detta di Sudhir Pai, Deputy Group CTO di Capgemini, ora sarà il turno dell’AI di sedersi a tavola. «Negli ultimi anni cloud e SaaS sono diventati sempre più predominanti, ma il modo di sviluppare software non ha subito grosse rivoluzioni. Ma dal 2026 anche questo cambierà: l’AI divorerà il software non solo per quanto concerne la sua codificazione, ma lungo tutto il suo ciclo vitale. Non si tratterà di una brusca virata, ma di un progressivo ritorno a una fase di ricostruzione che necessiterà di un cambio di mentalità da parte degli sviluppatori. I ruoli verranno ridefiniti, ma la supervisione umana rimarrà comunque centrale».

Quella che contrariamente all’AI può invece definirsi una tecnologia già matura è il cloud, che però non sarà esente da innovazioni. «Il cloud 3.0», commenta Georgia Smith, Cloud Transformation Leader di Capgemini UK, «costituirà la base necessaria per le trasformazioni apportate dall’AI. Oggi si stima che 9 organizzazioni su 10 utilizzino multi-cloud e con l’avvento di sistemi agentici saranno necessari ambienti sempre più diversificati, dal momento che un singolo provider non può soddisfare l’intera domanda del mercato in autonomia. Multi-cloud, edge e ibrido diventeranno sempre più mainstream».

Intelligent operations e sovranità tecnologica

La quarta rivoluzione sarà guidata dalle intelligent operations, che Simone Neser, AI Taskforce Program Manager per Capgemini Business Services, definisce come «processi iper-automatizzati che combinano dati, AI e digitale. Sono i task quotidiani su cui si regge il business dell’azienda e questo li rende perfetti per essere potenziati dall’AI. Con l’avvento dei sistemi agentici si passerà dall’orchestrare singole fasi isolate a interi processi end-to-end, abbattendo i silos e creando catene del valore integrate e interconnesse. La collaborazione tra uomo e AI sarà sempre più centrale e il focus si sposterà dal risparmio alla generazione di nuovo valore».

Infine, vi è il tema della sovranità, sempre più rilevante a livello globale. «Per quanto riguarda il mondo tecnologico», conclude Nicolas Gaudilliere, CTO di Capgemini Invent France, «ci troviamo di fronte a un paradosso. In un mondo interconnesso, basato su catene globali, la totale autonomia tecnologica è impossibile: non potendo essere garantita dall’isolamento, la sovranità proverrà da un’interdipendenza di tipo strategico e da un controllo selettivo».

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OpenText, leader globale nella gestione sicura delle informazioni per l’AI, in collaborazione con Capgemini – società attiva nella trasformazione tecnologica e di business potenziata dall’AI – e Sogeti (parte del gruppo Capgemini), hanno presentato la 17ª edizione del World Quality Report 2025: Adapting to Emerging Worlds. Il report evidenzia che, sebbene quasi il 90% delle aziende stia già sperimentando o adottando l’intelligenza artificiale generativa (Gen AI) nei processi di quality engineering (QE), solo il 15% è riuscito a implementarla su scala aziendale.

Il report segnala un crescente divario tra l’interesse verso la Gen AI e la reale capacità di adottarla in modo efficace nel QE. Il passaggio dalla fase di test all’implementazione richiede infatti un percorso più complesso del previsto, che impone uno stretto coordinamento tra innovazione operativa e supervisione strategica.

“Il quality engineering sta vivendo una trasformazione profonda grazie all’AI. Restare fermi non è più un’opzione: le aziende devono abbracciare un cambiamento guidato dall’AI per restare competitive e accelerare la delivery con maggiore sicurezza”, afferma Tal Levi-Joseph, Senior Vice President, Application Delivery Management di OpenText. “L’AI sta spingendo le aziende oltre il testing tradizionale, integrando la qualità lungo l’intero ciclo di sviluppo del software”.

“Confrontando i dati delle diverse edizioni del World Quality Report, notiamo che l’impiego della Gen AI nel quality engineering è passato dalla fase di sperimentazione iniziale a una vera integrazione strategica. I progressi tecnici sono evidenti, ma molte aziende faticano ancora ad allineare il QE potenziato dall’AI agli obiettivi di business. Nel 2025 osserviamo un’attenzione crescente alla governance, al ritorno sull’investimento e agli impatti cross-funzionali. La sfida ora è colmare il divario nella Gen AI, trasformando gli investimenti in valore misurabile”, sottolinea Roberto Scolamiero, COO di Capgemini in Italia.

Principali evidenze del report:

• Adozione diffusa: l’89% delle aziende intervistate sta testando o implementando workflow potenziati dalla Gen AI, con il 37% che li ha già in produzione e il 52% che è in una fase pilota.
• Slancio e riallineamento: la quota di chi non utilizza la Gen AI è salita all’11% (dal 4% del 2024), restando comunque nettamente inferiore al 31% registrato nel 2023. Il dato indica che l’entusiasmo iniziale ha lasciato spazio a strategie più ponderate su readiness e valore effettivo.
• Scalabilità limitata: solo il 15% degli intervistati è riuscito a implementare la Gen AI su scala aziendale, mentre il 43% resta in fase sperimentale e il 30% applica la Gen AI solo in casi d’uso circoscritti.
• Evoluzione dei casi d’uso: la Gen AI si sta spostando dall’analisi degli output (es. analisi dei difetti, reportistica) alla generazione degli input, con la progettazione dei test e il miglioramento dei requisiti che rappresentano oggi le principali aree di adozione.
• Benefici operativi con alcune criticità: in media le aziende rilevano un incremento di produttività del 19%, ma un terzo non registra miglioramenti significativi, evidenziando la necessità di strategie di integrazione più efficaci.
• Nuove barriere: nel 2025 le principali sfide riguardano complessità di integrazione (64%), rischi per la privacy dei dati (67%) e timori legati ad allucinazioni e affidabilità (60%). Nel 2024 gli ostacoli erano più strategici: mancanza di strategie di validazione (50%), carenza di competenze AI (42%) e QE non strutturato (41%).
• Competenze insufficienti: il 50% delle aziende continua a segnalare una mancanza di expertise in AI/ML, un dato invariato rispetto al 2024.
• Disallineamento strategico: molte aziende trattano la Gen AI come un miglioramento tattico anziché come un asset strategico, con conseguente frammentazione delle iniziative e sottofinanziamento dei programmi.

“Per liberare tutto il potenziale della Gen AI nel quality engineering, le aziende devono investire in competenze, governance, dati e allineamento sugli outcome. L’AI amplifica la capacità, ma non può sostituirla”, aggiunge Levi-Joseph. “Il report mostra che le aziende più efficaci sono quelle che rafforzano le basi del quality engineering e utilizzano l’AI per potenziare le attività chiave di progettazione, sviluppo e test”.

Il report evidenzia inoltre l’emergere dell’“intelligenza collaborativa”, un modello in cui competenze umane e capacità dell’AI si integrano per ottenere risultati di qualità superiori. Il modello ibrido sta diventando essenziale per bilanciare innovazione e accountability. Il report mostra anche che, sebbene l’approccio “shift left” resti dominante, lo “shift right” sta acquisendo sempre più rilevanza.

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