Negli ultimi anni, abbiamo assistito a una vera e propria rivoluzione digitale che ha trasformato profondamente il nostro modo di vivere, lavorare e interagire. Le aziende hanno abbracciato le nuove tecnologie per migliorare l’efficienza, ottimizzare i processi e offrire esperienze sempre più personalizzate ai clienti. Le imprese sono chiamate ad andare oltre la semplice adozione di strumenti digitali e a interrogarsi su come la tecnologia possa essere un motore di cambiamento ancora più profondo. Come nel mondo di Tolkien, la “Terra di Mezzo” dell’innovazione è una metafora che richiama l’idea di uno spazio di transizione: un luogo intermedio in cui vecchie e nuove logiche si intrecciano, definendo nuovi equilibri. Superata la fase dell’adozione tecnologica, le aziende più avanzate si interrogano su come ridefinire modelli di business, cultura organizzativa e catene del valore.

Questo è il punto di partenza del confronto promosso da Data Manager, che riunisce manager e leader della trasformazione digitale provenienti da alcune tra le realtà più rappresentative del panorama industriale italiano – diverse per storia, dimensione e settore di appartenenza: Amadori, Aria Spa, Autostrade per l’Italia, Cogne Acciai Speciali, Illva Saronno Holding, Leroy Merlin, Saipem e Coolidea, system integrator del Gruppo Altea Federation. In Italia, la trasformazione digitale corre veloce: il mercato, secondo le stime, è destinato a raggiungere i 75,36 miliardi di dollari entro il 2025, spinto da un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 17,12% fino al 2030 (Fonte: Mordor Intelligence). Un’accelerazione che conferma come l’innovazione tecnologica non sia più un’opzione, ma un driver strategico per la competitività del sistema produttivo. Nel 2024, gli investimenti in tecnologie digitali in Italia hanno superato i 25 miliardi di euro, un aumento del 7% rispetto all’anno precedente. L’automazione industriale, il 5G e la digitalizzazione dei processi stanno ridefinendo interi settori, e ciò spinge le aziende a integrare soluzioni innovative per rimanere competitive. Per quest’anno la crescita stimata è di circa l’1,5% rispetto al 2024, confermando un trend di crescita registrato nel corso degli ultimi 9 anni, sebbene appaia più una crescita fisiologica che di espansione. Secondo i dati degli Osservatori del Politecnico di Milano, tra le priorità di investimento in Innovazione Digitale per il 2025 le grandi imprese confermano la Cybersecurity (55%) seguita da business intelligence (44%) e di Big data management (41%). A queste aree si affianca la costante crescita dell’interesse a investire in applicazioni di artificial intelligence, cognitive computing e machine learning (43%), con una particolare accelerazione di interesse per le soluzioni di Generative AI (39%).

Guardando invece ai dati rilevati del programma politico comunitario Digital Decade 2030, che ha inglobato il codice DESI, ritroviamo una limitata integrazione di nuove tecnologie e difficile scale-up delle imprese. L’Italia è debole per quanto riguarda l’analisi dati, utilizzata soltanto dal 26,6% delle aziende, a fronte di una media europea del 33,2% (diciassettesima posizione nel confronto con gli altri Stati membri).

Bassa digitalizzazione della popolazione e pochi specialisti ICT. Una delle principali lacune del Paese rimangono le competenze digitali: solo il 45,8% delle persone in Italia possiede almeno un livello base, con criticità che riguardano tutte le fasce d’età e scarsa dinamicità negli anni. Un’incidenza che colloca il Paese sotto la media Ue (55,6%) e ventitreesima tra gli Stati membri (per confronto, 52,2% in Germania, 59,7% in Francia, 66,2% in Spagna). A sostenere quanto rilevato, il World Economic Forum stima che in Italia, entro il 2025, saranno necessari 2,7 milioni di nuovi professionisti del digitale, in particolare secondo l’ANPAL, le figure più richieste nel settore digitale sono data scientist, sviluppatori software e digital marketing specialist. Dati che manifestano chiaramente ancora alcuni gap da colmare prima di poter confermare la raggiunta maturità digitale da parte del nostro Paese. Elementi che coinvolgono l’organizzazione e le infrastrutture di un’azienda che però non bastano per guidare un percorso di trasformazione digitale perché a completamento si devono aggiungere i cosiddetti fattori “soft” come una leadership forte e una cultura d’azienda diffusa.

Ciò che conta è comprendere che la trasformazione digitale non rappresenta una semplice fase evolutiva dell’azienda, ma è il percorso stesso su cui si costruisce il suo futuro. Pertanto, una leadership capace di coniugare visione strategica e modello operativo sarà quella che meglio riuscirà a far crescere l’azienda seppur in un panorama sempre più complesso ed incerto. Tuttavia, secondo la terza edizione del Digital Transformation Index 2024 di Alkemy, dedicato alle aziende italiane quotate in Borsa, il 12% del campione analizzato si trova ancora in una fase di «Poor digital», mentre il 60% non ha ancora sviluppato una visione strategica di lungo periodo capace di guidare una reale evoluzione del modello operativo, e solo il 28% ha avviato un percorso di digitalizzazione e trasformazione del proprio modello di business, facendo leva su innovazione, dati e tecnologie.

La sfida di questo percorso è raggiungere la “digital maturity” che non solo rappresenta l’adozione delle tecnologie più avanzate, ma il raggiungimento di un equilibrio sofisticato tra persone, processi e strumenti tecnologici, volto a generare valore continuo e sostenibile. La maturità digitale richiede la capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti, sfruttare i dati per decisioni strategiche, anticipare le tendenze del mercato e rispondere in modo proattivo alle esigenze dei clienti. Un’organizzazione digitalmente matura sa integrare l’innovazione nella propria DNA aziendale, investendo non solo in tecnologia, ma anche in competenze e leadership. I leader devono guidare con una visione chiara, promuovere la collaborazione e incoraggiare una cultura orientata alla sperimentazione e al miglioramento continuo. Il percorso non è lineare perché richiede spesso di superare ostacoli importanti, come la frammentazione dei dati, la resistenza al cambiamento e la gestione della cybersecurity. È un percorso impegnativo, ma necessario per mantenere un vantaggio competitivo in un mercato globale in rapida evoluzione, connotato da discontinuità e imprevisti. Per accelerare il percorso verso la maturità digitale, le aziende italiane devono adottare un approccio strategico articolato: investire nello sviluppo delle competenze digitali, abbracciare la cultura del dato, integrare tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale, promuovere l’innovazione attraverso la sperimentazione e la collaborazione con partner strategici, università, centri di ricerca e altre imprese, condividendo conoscenze e risorse.

La digital transformation non è tanto l’infrastruttura, ma è il modo di fare le cose. Nel modo di fare le cose c’è prima di tutto la capacità di guardare oltre: avere una visione strategica sul futuro, una chiara centralità del cliente, e saper tradurre il proprio modello di business in un modello operativo concreto. McKinsey sottolinea come la maturità digitale rappresenti un equilibrio sofisticato tra strategia e tecnologia, e tra competenze, processi e macchine. Deloitte evidenzia la necessità di operare all’interno di ecosistemi integrati e la capacità di convertire un modello di business in un modello operativo realmente trasformato. In questo quadro generale, si colloca la riflessione chiave che guida la tavola rotonda di Data Manager: la Trasformazione Digitale è un processo continuo, iterativo, non una meta, ma un percorso che evolve ciclicamente. Di fronte a questa dinamica, è fondamentale interrogarsi su quale sia il livello di maturità raggiunto e quali siano i nuovi paradigmi e leve da considerare in uno scenario sempre più discontinuo dominato da una forte accelerazione delle tecnologie digitali.

BERSAGLIO MOBILE

Il dibattito si apre con una visione dell’innovazione non come atto tecnico, ma come atteggiamento strategico e culturale. Mattia Pontacolone, CEO di Coolidea – Gruppo Altea Federation, sottolinea quanto la digital transformation sia un bersaglio mobile, non sempre chiaro, che richiede flessibilità e capacità di navigare l’incertezza. In questa fase storica, caratterizzata da una crescita esponenziale dell’attività innovativa, in particolare nel campo dell’intelligenza artificiale, la velocità del cambiamento è straordinaria. Tuttavia, secondo Mattia Pontacolone resta aperta la questione se tale velocità sia realmente sostenibile o se rischi di essere troppo elevata. Con la velocità entra in gioco un altro tema centrale, la diversa propensione al rischio. L’Italia è ancora reticente al rischio, come mostrano i dati sulle imprese quotate e – ancor più – sulle PMI, che rappresentano l’ossatura del tessuto economico nazionale.

Spesso, queste aziende risultano meno digitali, meno innovative e meno propense a correre rischi, un atteggiamento che inevitabilmente rallenta l’adozione di nuove tecnologie. Eppure, Pontacolone evidenzia che il momento è favorevole: «Le tecnologie disponibili sono supportate da investimenti imponenti, sia da parte dei grandi vendor, sia da comunità open source, dove l’investimento richiesto si misura spesso in tempo e risorse umane, più che in capitali milionari. È finito il tempo della sperimentazione. È il momento di fare». L’invito è di abbandonare l’atteggiamento attendista, il continuo ricorso a progetti pilota per passare all’azione, credendo nella propria visione e strategia. Occorre quindi interrogarsi sul grado di rischio che le imprese sono disposti a sostenere per favorire l’innovazione. Il trade-off tra rischio e valore aggiunto pende chiaramente a favore dell’innovazione, per esempio, i benefici derivanti dall’adozione dell’intelligenza artificiale generativa superano i potenziali rischi, e questo vale trasversalmente per molti settori.

Parlare di maturità digitale significa anche essere consapevoli della reale difficoltà nell’accesso al talento qualificato, soprattutto in Italia. È un limite strutturale già noto, ma che di fatto risulta non essere ancora pienamente indirizzato. Infatti, come rilevato nel Digital Decade 2030 – solo il 45,8% delle persone in Italia possiede almeno un livello base, con criticità che riguardano tutte le fasce d’età e scarsa dinamicità negli anni. Un’incidenza che colloca il Paese sotto la media UE (55,6%) e ventitreesima tra gli Stati membri (per confronto, 52,2% in Germania, 59,7% in Francia, 66,2% in Spagna).

L’INNOVAZIONE NEL TOOLKIT

È tempo di andare oltre il mito romantico e “garage-based” delle origini della Silicon Valley. Come sottolinea Alessio Setaro, Digital Solutions leader di Leroy Merlin, l’intuizione geniale da sola non basta: «Non possiamo più immaginare l’innovazione come ai tempi in cui Apple o Microsoft nascevano in un garage. Oggi l’innovazione è nel toolkit: è la capacità di sfruttare al massimo le risorse a disposizione, rendendo i processi più efficaci, performanti e antifragili». In quest’ottica, l’innovazione è soprattutto di processo: è l’integrazione delle competenze, delle tecnologie digitali e delle capacità organizzative nei flussi operativi quotidiani. Il focus si sposta sulla resilienza trasformativa, cioè la capacità delle aziende non solo di reggere l’urto, ma di imparare da esso e uscirne rafforzate. Oggi, la tecnologia è una commodity per oltre il 90% delle aziende a livello globale. Non si tratta più di una scelta, ma di una condizione necessaria per sostenere e potenziare il proprio modello di business. Quando si parla di digital transformation, si parla innanzitutto di una trasformazione del business, abilitata dal digitale, necessaria per rispondere ai profondi cambiamenti in atto. Guardando i dati e le statistiche, emerge chiaramente un ritardo diffuso: la digital transformation, infatti, è ormai da considerarsi un prerequisito per la sopravvivenza stessa nell’era digitale. Un’era che ha già più di 25 anni e che molte aziende stanno ancora cercando di comprendere e affrontare pienamente. In questo contesto, il rapporto tra azienda e cliente si è ribaltato, non è più l’azienda a guidare il cliente, ma è il cliente a guidare l’azienda. Il vero nodo, dunque, è comprendere come trasformare modelli di business nati decenni fa, spesso radicati in una cultura aziendale storica, per renderli ancora competitivi. Si tratta di un processo che richiede ingenti investimenti nell’evoluzione delle strategie, nel cambiamento del mindset interno, nell’adeguamento delle infrastrutture.

È fondamentale saper stabilire delle priorità, pianificare nel tempo e bilanciare con attenzione il cambiamento. In questo quadro, Leroy Merlin ha avviato il proprio percorso di digital transformation oltre cinque anni fa. L’azienda ha dovuto affrontare un profondo cambiamento nella gestione delle persone e nella cultura organizzativa. Il lockdown ha prodotto effetti inattesi: da un lato ha accelerato l’e-commerce, dall’altro ha indebolito il senso di appartenenza, generando un turnover elevato. La ricostruzione delle squadre ha richiesto anni, ma ha anche offerto un’opportunità di rinnovamento. «Durante il Covid abbiamo compreso l’importanza di dedicare maggiore attenzione al benessere dei collaboratori. Le squadre non vanno solo coordinate, ma realmente motivate e supportate. Il ruolo del manager si evolve, spostandosi sempre più dalla gestione operativa alla leadership empatica». Oggi l’azienda si trova in una fase avanzata del percorso, anche se non si può ancora parlare di “maturità digitale”. Secondo Setaro, infatti, il concetto di maturità è dinamico: «Essere maturi oggi potrebbe voler dire essere obsoleti domani». Per questo, la trasformazione digitale viene vista come un processo asintotico e continuo. Leroy Merlin ha ormai ultimato – o si appresta a chiudere – la fase preparatoria che ha dotato l’azienda di un “toolkit digitale” per competere efficacemente nell’era digitale. Ma questa preparazione non equivale alla trasformazione vera e propria, rappresenta l’ingresso in un contesto in cui il cambiamento è costante. Serve la capacità di adattare rapidamente il business e le strategie in risposta alle esigenze del mercato, di costruire relazioni bidirezionali con i clienti, e di interagire con gli altri stakeholder del sistema.

Un elemento centrale in questo approccio è l’accettazione del fallimento come parte integrante del processo di innovazione. La logica del “fail fast” – fallire velocemente – consente di identificare rapidamente le strade non percorribili e ridurre i costi degli errori. L’adozione di una cultura sperimentale, basata su test continui e iterazioni rapide (come l’A/B testing), è una condizione necessaria per l’innovazione. In passato, progetti digitali di tipo tradizionale (come quelli legati alla business intelligence) potevano durare anni, prima di arrivare a risultati, spesso superati già in corso d’opera. Oggi, invece, l’approccio è diametralmente opposto: più veloce è il fallimento, minore è il danno, più utile è l’apprendimento e più velocemente si corregge la direzione. Tuttavia, l’accettazione del fallimento è ancora culturalmente difficile in molti contesti. In ambienti multinazionali, per esempio, l’attitudine varia molto a seconda del contesto geografico. In alcune realtà è ancora forte la tendenza a camuffare il fallimento per presentarlo come un successo. È un retaggio culturale che frena l’innovazione. Per questo motivo, la trasformazione digitale non può prescindere da un profondo cambiamento culturale, che deve partire dal top management. Spetta al management creare un ambiente che favorisca la sperimentazione, la tolleranza verso l’errore e la flessibilità. Infine, non va sottovalutata l’eterogeneità dei team, soprattutto il lavoro con la Generazione Z, che richiede approcci distinti rispetto a quelli adottati con i Millennials. Le aspettative, i comportamenti e le modalità di lavoro stanno cambiando radicalmente, e le aziende sono chiamate a interpretare e accogliere questa trasformazione con consapevolezza. «I giovani talenti oggi sanno dire “no”: non accettano più passivamente, ma portano in dote velocità, adattabilità e competenze digitali innate» – spiega Setaro di Leroy Merlin. «Al tempo stesso, chiedono benessere, rispetto e un senso profondo nel proprio lavoro». Per questo, la leadership deve evolvere, passando da un modello basato sul controllo a uno centrato sulla cura del valore umano. Il manager non è più un semplice esecutore di ordini, ma diventa l’abilitatore di team coesi, motivati e protagonisti del cambiamento. In questo nuovo paradigma, il benessere organizzativo si trasforma in un KPI strategico. «L’investimento sul benessere dei collaboratori è una priorità, che va misurato e gestito come parte integrante della performance aziendale».

#BeyondDX L’innovazione nel toolkit – Alessio Setaro #Leroy Merlin
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IL RUOLO DEL BUSINESS

Nel percorso di trasformazione digitale, Amadori, azienda del settore alimentare e dei beni di largo consumo, punta sull’efficienza operativa. Solo quando il business ha iniziato a guidare il cambiamento, i progetti digitali hanno trovato terreno fertile per crescere. Sandro Salvigni, head of digital transformation di Gruppo Amadori, rileva un aspetto spesso trascurato nel discorso sull’innovazione: «Il rischio di andare troppo forte». Un’accelerazione eccessiva, infatti, può compromettere l’equilibrio organizzativo e la sostenibilità del cambiamento. È un richiamo lucido alla complessità della trasformazione digitale, un percorso iniziato da tempo – pur con nomi diversi – e che oggi continua a evolversi in profondità, imponendo alle imprese scelte consapevoli, graduali e strategiche. Nel caso di Amadori, Sandro Salvigni chiarisce che la trasformazione digitale non ha comportato una rivoluzione del modello di business, che è rimasto sostanzialmente invariato. Il cambiamento si è invece concentrato sull’evoluzione delle modalità operative, con un focus strategico sull’efficienza in tutte le sue forme. Questa ricerca di efficienza ha preso avvio nelle aree di back office, dove i benefici dell’automazione e della digitalizzazione si sono manifestati più rapidamente, per poi estendersi gradualmente anche ai processi core che sono stati toccati solo in un secondo momento. La spinta innovativa ha interessato prima l’area commerciale e quella di relazione con il cliente, e solo successivamente la parte produttiva. Un cambiamento facilitato anche dall’ingresso nel mondo del lavoro di nuove generazioni con un background e una quotidianità digitale, che stanno contribuendo ad accelerare il cambiamento.

Riflettendo sul percorso di innovazione intrapreso, Salvigni riconosce che non sono mancati errori o inciampi. Molte criticità sono derivate da una mancanza di convinzione strategica a livello aziendale. In passato in diverse occasioni, il cambiamento è stato spinto soprattutto dalla componente IT, mentre è mancata una reale partecipazione da parte del business. Questo disallineamento e mancanza di ingaggio ha portato a iniziative poco comprese e mal digerite dal business che non hanno raggiunto gli obiettivi attesi o nella migliore delle ipotesi hanno richiesto sforzi molto maggiori di quelli realmente necessari. Oggi, invece, lo scenario è mutato. Gli strumenti digitali sono più familiari e le tecnologie risultano più accessibili e comprensibili. Per Salvigni, restano quindi centrali la chiarezza della strategia, la gestione del cambiamento nelle persone, la convinzione del business. Quando la spinta al cambiamento parte realmente dal business e si accompagna a unitarietà di intenti tra le componenti aziendali – utenti, business, IT e tecnologia – allora anche i progetti più complessi, pur con difficoltà, trovano la forza per arrivare a compimento.

STRATEGIA CHIARA

Nonostante le note complessità strutturali che caratterizzano la Pubblica Amministrazione, Aria Spa, società in-house della Regione Lombardia, traccia una traiettoria di trasformazione digitale fondata su una visione strategica solida. Il focus è su infrastrutture resilienti, adozione del cloud e sviluppo delle competenze interne: una combinazione che dimostra come il cambiamento, anche nei contesti più articolati, sia non solo possibile ma replicabile. Nel panorama della trasformazione digitale, la Pubblica Amministrazione si trova ad affrontare sfide peculiari, legate a vincoli normativi, rigidità organizzative e difficoltà nell’acquisizione di risorse. L’esperienza di Aria Spa rappresenta un esempio concreto di come un ente pubblico possa affrontare questi limiti con una strategia chiara e un approccio graduale ma determinato al cambiamento.

Il suo percorso di trasformazione digitale di Aria Spa affonda le radici in una lucida analisi delle proprie fragilità strutturali. Tra i principali ostacoli emersi: una rigidità organizzativa ereditata, difficoltà nell’attrarre competenze tecnologiche strategiche e i vincoli stringenti della spesa pubblica, che impongono trasparenza ma rallentano l’adozione tempestiva di nuove soluzioni. A questi si aggiungono le limitazioni nella gestione del capitale umano, dove l’acquisizione di nuove professionalità è vincolata a iter approvativi e concorsuali lunghi e complessi. Per superare queste criticità, Aria Spa ha ripensato l’approccio operativo per rispondere in modo efficace alle esigenze dei “clienti interni” – gli enti pubblici regionali – e, indirettamente, ai cittadini e alle imprese del territorio lombardo.

La strategia si basa sull’adozione del cloud come architettura abilitante, implementata in due fasi: la prima di trasformazione e consolidamento infrastrutturale, iniziata circa 12 anni fa, e la seconda orientata alla modernizzazione applicativa e all’integrazione dei servizi. Per dare una misura concreta dell’impatto, oggi Aria Spa gestisce circa 600 servizi digitali per la Regione Lombardia, supportati da un’infrastruttura che conta quasi duemila server. L’obiettivo: rendere il modello di erogazione più flessibile, scalabile, efficiente e sostenibile. Il percorso di consolidamento ha portato alla razionalizzazione dei data center – da quattro a uno – abilitato da una piattaforma multi-cloud capace di ospitare i workload applicativi regionali e di offrire servizi anche ad altre amministrazioni pubbliche. I benefici sono tangibili: maggiore resilienza delle infrastrutture e costruzione di un ecosistema operativo condiviso, orientato alla continuità e all’efficienza. La seconda fase, attualmente in corso, rappresenta il cuore della trasformazione digitale: l’integrazione avanzata delle tecnologie offerte dai principali service provider per accelerare la digitalizzazione dei servizi regionali. Non si tratta solo di adottare nuovi strumenti innovativi, ma di affrontare con rigore aspetti fondamentali come la compliance, indispensabile per garantire una trasformazione sostenibile e conforme alle normative vigenti. Questa fase si svolge in un contesto complesso, dove è essenziale ottimizzare l’uso delle risorse pubbliche a disposizione. Su questo fronte, l’impegno rimane costante, considerata la rilevanza strategica per l’intero sistema amministrativo. «Il passaggio a un’organizzazione più evoluta richiede una gestione attenta delle competenze» – spiega Giuseppe Ceglie, dirigente della struttura Piattaforme Applicative di Aria Spa, che racconta come l’azienda abbia affrontato le resistenze interne alla trasformazione digitale attraverso workshop di ascolto e condivisione. Il risultato? Chi ha colto la nuova direzione ha acquisito nuove competenze strategiche. «Non abbiamo assunto nuovi talenti. Le stesse persone che prima si occupavano di configurare sistemi oggi sono in grado di proporre ottimizzazioni economiche direttamente al top management».

#BeyondDX Strategia chiara per la PA – Giuseppe Ceglie #AriaSpa
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L’IT CAMBIA PELLE

Da supporto tecnico a motore culturale, l’IT di Cogne Acciai Speciali è oggi protagonista di una trasformazione profonda. Leader mondiale nella produzione di acciai inossidabili lunghi e leghe di nichel, con oltre un secolo di storia alle spalle, l’azienda ha compiuto negli ultimi anni un autentico salto evolutivo: da una realtà ancora in gran parte analogica a un’organizzazione immersa nella digitalizzazione. Oggi l’innovazione nasce dal business, alimentata da una crescente maturità interna, da un investimento diffuso in formazione e da una leadership consapevole che guida il cambiamento. Nel 2019, però, lo scenario era ben diverso: sistemi frammentati, processi debolmente strutturati, un’IT percepita come funzione marginale e distante dalle priorità aziendali. Emblematica, in quel contesto, l’introduzione della posta elettronica in cloud, accolta con diffidenza e timori legati alla sicurezza e alla proprietà dei dati.

Negli anni successivi, l’azienda ha maturato una nuova consapevolezza. Il cloud è diventato una tecnologia abilitante, adottata non come mantra ma in modo selettivo per rispondere a esigenze concrete. Un cambiamento che ha richiesto prima di tutto un investimento culturale, più ancora che tecnologico. Oggi Cogne si presenta radicalmente trasformata. Non è più l’IT a spingere l’innovazione, ma è il business stesso a richiederla. Le persone – dalla produzione al commerciale – chiedono strumenti utili, efficaci, capaci di abilitare i propri obiettivi. È proprio questa domanda interna di innovazione il segnale più forte di un cambiamento profondo e duraturo. Come sottolinea Flavio Desandrè, ICT manager dell’azienda, il percorso non è stato lineare né privo di errori. Al contrario, sono stati proprio gli errori a generare apprendimento condiviso e reale. L’esperienza ha insegnato che le “lessons learned” non sono un incidente di percorso, ma una risorsa comune. In questo contesto, il ruolo dell’IT si è evoluto: da semplice gestore di ticket a “ammortizzatore tecnologico”, capace di rendere accessibili e comprensibili le soluzioni digitali anche nei contesti più operativi. Non è più il tempo della sola “ricerca”: oggi serve concretizzare, diffondere e accompagnare l’adozione tecnologica, affinché generi vero impatto.

A testimonianza di questo approccio, l’azienda ha lanciato un’Academy interna con programmi di training on the job dedicati ai nuovi ingressi. Che una realtà siderurgica investa sulla formazione digitale è un segnale forte: l’innovazione è parte integrante della visione industriale. Un cambiamento reso possibile anche grazie a un endorsement deciso da parte del CEO, la cui leadership ha garantito coerenza e spinta al cambiamento. «Senza una guida consapevole – spiega Desandrè – la digitalizzazione rischia di restare una firma in calce a un assegno. Ma senza impatto, non è vera trasformazione».

RIPENSARE I PROCESSI

Una trasformazione culturale e organizzativa profonda guida il ripensamento dei processi in Autostrade per l’Italia. Da funzione tecnica a leva strategica, l’IT supporta un cambiamento concreto nei modelli operativi, con attenzione al valore, alla trasversalità delle competenze e all’impatto reale delle tecnologie. Autostrade per l’Italia si è trovata a gestire un percorso di radicale trasformazione dopo il crollo del ponte Morandi di Genova, avvenuto il 14 agosto 2018. Da allora, il gruppo ha intrapreso una revisione profonda della propria struttura, operando non solo come gestore ma anche come progettista e realizzatore delle infrastrutture, affrontando così la complessità propria di un’organizzazione industriale multifunzionale. L’evento traumatico ha imposto una riflessione su tutti i fronti: tecnologico, organizzativo e culturale.

L’IT non è stato semplicemente coinvolto nel cambiamento, ma ne è diventato uno degli assi portanti, cogliendo l’opportunità di dare concretezza al concetto di digital transformation nel senso pieno del termine, ben oltre la semplice digitalizzazione. La trasformazione ha avuto un impatto esteso sui processi, sul modo di lavorare delle persone, sulla governance e sul linguaggio stesso con cui si concepisce la tecnologia in azienda. A supporto di questo percorso, Autostrade per l’Italia ha avviato un programma triennale di trasformazione, sostenuto da un investimento di circa duecento milioni di euro. Sul piano infrastrutturale, l’azienda è passata da tre data center on premise a un’architettura cloud-first, con un approccio ibrido di workload onprem e su ambienti gestiti da provider esterni. Tuttavia, il cambiamento più rilevante non è stato tecnologico, ma culturale e ha riguardato il change management, l’evoluzione dei ruoli e il ripensamento dei processi. «Non è stata solo un’iniezione di tecnologia, ma un lavoro mirato sui processi, allineati e modellati sull’organizzazione» – sintetizza Riccardo Marchiani, Agile, Digital Innovation and IT Group Excellence di Autostrade per l’Italia. Durante questa fase, l’organizzazione ha adottato un approccio Agile lavorando fino a 40 stanze di sviluppo in parallelo e producendo oltre 100 prodotti digitali. I risultati sono stati significativi: «In tre anni abbiamo raggiunto circa l’80% di digital coverage, un indicatore che misura il nostro grado di digitalizzazione dei processi». Un progresso che ha trasformato anche il rapporto tra IT e business, dando vita a un dialogo continuo, strutturato e bidirezionale. Un aspetto distintivo di questo processo è stato l’approccio differenziato ai contesti “greenfield” e “brownfield” iniziando con ambiti poco digitalizzati per poi affrontare anche i settori core, come quello dei processi di esazione, dove era più radicato il debito tecnologico.

Anche in quei casi, però, il focus non è stato sull’upgrade tecnologico fine a sé stesso, ma sulla reingegnerizzazione dei processi. Oggi, Autostrade per l’Italia ha riorganizzato la propria struttura IT con un orientamento chiaro alla produzione di valore, superando la classica struttura verticale dell’IT per dare spazio a competenze trasversali e processuali. La tecnologia è ormai considerata un fattore abilitante, ma non sufficiente se non supportata da una chiara visione di business. L’adozione di nuove tecnologie, incluse soluzioni avanzate come l’intelligenza artificiale, è subordinata alla presenza di use case concreti in grado di generare valore misurabile per il business. La maturità acquisita negli ultimi anni ha portato l’organizzazione a ridefinire il ruolo dell’IT, riconoscendone la centralità strategica. Da funzione di supporto, l’IT è diventa un elemento abilitante e integrato, in grado di connettere processi e obiettivi di business. Guardando al futuro, Autostrade per l’Italia si prepara ad affrontare le sfide poste dalle tecnologie emergenti – «con una struttura value and data-driven» – per sostenere e accelerare il proprio percorso di trasformazione.

#BeyondDX Come ripensare i processi – Riccardo Marchiani #Autostradeperl’Italia
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CULTURA DEL DATO

Una delle evidenze emerse con maggiore forza nel corso della tavola rotonda è la centralità del dato all’interno dei processi di trasformazione. Il dato non è più soltanto un elemento di supporto, ma un asset strategico, che guida le scelte operative, abilita l’adozione dell’intelligenza artificiale e, soprattutto, consente di generare vero valore di business. L’esperienza di Illva Saronno Holding nasce dalla consapevolezza che la trasformazione digitale non è un evento isolato con un inizio e una fine, ma un processo continuo e ciclico, fatto di fasi successive che si rinnovano costantemente. «Il dato deve essere al centro della trasformazione digitale. Se non so quale informazione mi serve e quale valore intendo generare, il progetto è destinato a fallire» – spiega il CIO Enrico Clerici. Capofila del gruppo multinazionale italiano con sede a Saronno (VA), fondata nel 1947 dalla famiglia Reina, riconosciuta a livello globale per il suo portafoglio di marchi eccellenza nel settore degli alcolici e dei semilavorati alimentari, Illva Saronno Holding ha affrontato questo percorso con una predisposizione favorevole, grazie a una cultura interna già orientata al cambiamento.

La digital transformation viene declinata attraverso quattro elementi chiave: processi, tecnologie, competenze digitali e dati, riconosciuti come punto di partenza e obiettivo centrale del percorso di trasformazione. «Nessun progetto viene avviato senza una chiara definizione preliminare dei requisiti informativi. Io posso gestire un progetto in modo eccellente dal punto di vista operativo, ma se non arrivo a qualificare correttamente il requisito informativo, il progetto fallisce» – spiega Clerici. È quindi fondamentale rivedere i criteri di valutazione del valore, includendo non solo l’efficienza operativa, ma anche il valore informativo, quello per il cliente e l’impatto culturale sull’azienda.

In questo quadro, il fallimento viene distinto dall’errore: «Sbagliare è lecito, anzi necessario, perché rappresenta una tappa nel percorso verso il successo. Il fallimento, invece, viene visto come una condanna definitiva». Una visione che incoraggia la sperimentazione, nella consapevolezza che l’innovazione è un processo di apprendimento continuo. Per Illva Saronno, la trasformazione digitale è anche un processo di misurazione della cultura digitale. «Sebbene difficile da quantificare, rappresenta una variabile chiave per valutare la vera maturità di un’organizzazione. È una dimensione spesso invisibile ma essenziale, che impone l’adozione di nuovi strumenti di misurazione».

Essendo molto vicina a clienti e consumatori, la multinazionale italiana dà priorità all’adozione di tecnologie immediate, intuitive e coinvolgenti. «Il consumatore stesso diventa il banco di prova delle soluzioni digitali, mentre il dato rappresenta il vero motore che abilita tutte le altre tecnologie, inclusa l’intelligenza artificiale». Un tema ricorrente è la necessità di superare una visione dell’efficienza fine a sé stessa. «Il rischio concreto è investire in tecnologie digitali solo per contenere i costi, trascurando il valore che possono generare in termini di qualità della relazione con il cliente, cultura aziendale e sviluppo delle persone». Per questo è fondamentale imparare a misurare anche il valore qualitativo, per esempio, quanto un progetto abbia migliorato il customer service o rafforzato il posizionamento competitivo.

VISIONE DEL CAMBIAMENTO

Seguire un percorso strutturato, adottare gli strumenti adeguati, trasformare la comunicazione interna in un alleato strategico e monitorare attentamente le diverse fasi dei progetti: questi sono i quattro pilastri del change management che permettono alle organizzazioni di evolversi mantenendo il passo con i tempi. La percentuale di iniziative di cambiamento che falliscono o non raggiungono gli obiettivi rimane ancora troppo alta. Secondo Assochange, oggi più che mai è urgente diffondere e applicare la disciplina del change management per costruire una nuova cultura dell’organizzazione alla luce della trasformazione digitale. Saipem è leader globale nella progettazione, realizzazione e gestione di infrastrutture e impianti complessi nel settore energetico, sia offshore che onshore. Per Roberto Chiarion, head of Transformation Projects and Change Management di Saipem, siamo nel pieno di una trasformazione epocale. «Un cambiamento che non è solo tecnologico, ma anche sociale e culturale, e che si muove con una velocità e imprevedibilità senza precedenti». Questo percorso di trasformazione richiede prima di tutto un cambiamento di mindset, che significa accettare l’errore, adottare un approccio agile, muoversi per micro-obiettivi e rimettere continuamente in discussione strategie e tempi. È essenziale, infatti, rivedere costantemente obiettivi e scelte, mantenendo la capacità di adattarsi e correggere la rotta, anche nel breve periodo.

In un contesto così dinamico, è importante fare sistema, mantenere una visione strategica, ma anche coltivare prudenza e capacità di gestire il rischio. La sponsorship del top management rappresenta un fattore critico nella trasformazione digitale: «Una leadership coesa permette di definire strategie credibili e di comunicarle efficacemente». In settori complessi come quello energetico, dove opera Saipem, questa sfida si fa ancora più stringente, data la rapidità con cui gli scenari globali mutano, spesso a causa di fattori geopolitici imprevedibili. «La trasformazione non è un evento unico, ma un processo da governare quotidianamente». Per gestire il cambiamento servono coraggio, la capacità di accettare il rischio e, soprattutto, politiche di accompagnamento delle persone. «L’aspetto umano – spiega Chiarion – è imprescindibile per garantire valore a questo percorso di trasformazione». La componente umana è centrale ed è uno dei pilastri fondamentali della cosiddetta Industria 5.0. In tal senso «il change management gioca un ruolo chiave, non solo come metodo, ma come supporto concreto per abilitare le persone a vivere il cambiamento con fiducia anziché con timore».

#BeyondDX La centralità della componente umana #Industria50 – Roberto Chiarion #Saipem
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RESILIENZA DINAMICA

L’Industria 5.0 non si limita a ottimizzare i processi produttivi, ma mira a creare un’armonia tra uomo e macchina, valorizzando le competenze umane e promuovendo un’economia circolare. In particolare, le PMI, possono abbracciare questo paradigma, sfruttando da un lato le tecnologie emergenti come l’intelligenza artificiale, l’IoT e i big data, e investendo dall’altro in formazione e sviluppo delle competenze. La nuova roadmap europea si fonda su tre principi fondamentali: la centralità dell’essere umano, la sostenibilità ambientale e l’antifragilità, intesa come capacità del sistema industriale di reagire alle crisi e turbolenze economico-finanziarie cicliche. La direzione indicata dalla Commissione Europea punta con decisione verso un approccio human-centric nello sviluppo e nell’adozione delle tecnologie, inclusa l’intelligenza artificiale. Tra le priorità: rafforzare e riqualificare le competenze dei lavoratori, con un focus specifico sulle skill digitali; promuovere l’impiego di risorse, materiali e pratiche sostenibili per supportare la transizione verso un’economia circolare; e accelerare gli investimenti in ricerca e innovazione, rendendoli leve strategiche per una crescita inclusiva e responsabile.

Una presa d’atto di come la tecnologia applicata ai modelli di produzione può essere messa al servizio dell’uomo e della società per disegnare un futuro dove la collaborazione uomo-macchina diventa realtà. Ma cosa rappresenta “l’oltre” delineato dal piano Industria 5.0 per le aziende sedute al tavolo? Il confronto diventa l’occasione per esplorare quanto le imprese si sentano pronte ad abbracciare un nuovo modello di sviluppo, fondato su centralità umana, sostenibilità sistemica e innovazione guidata dal valore. Ne emerge una riflessione concreta sul livello di maturità organizzativa necessario per integrare questi principi nelle strategie operative e nelle decisioni di business.

ECOSISTEMI IBRIDI

Per Coolidea – oltre la digital transformation significa costruire contesti lavorativi dove la tecnologia potenzia e non sostituisce le capacità umane. L’attenzione si sposta dalla semplice automazione alla collaborazione uomo-macchina, dove l’intelligenza artificiale, i dati e i sistemi intelligenti diventano strumenti per amplificare creatività, decision-making e apprendimento continuo. In questo scenario, la leadership aziendale gioca un ruolo cruciale: non solo guida la trasformazione, ma la interpreta come leva culturale per generare impatto, attrarre nuovi talenti e rafforzare la resilienza dell’impresa nel tempo. A differenza di molte narrative europee incentrate sulla regolazione, la difesa o la correzione, Coolidea propone un approccio che guarda all’innovazione come occasione di ripensamento radicale. In questa visione, l’intelligenza artificiale non è semplicemente uno strumento da integrare nei processi, ma una vera e propria soglia evolutiva, che segna un punto di discontinuità nella relazione tra l’essere umano e la tecnologia. E come accaduto in altri passaggi storici – dall’introduzione delle prime automobili all’arrivo della telefonia mobile – ciò che all’inizio appare dirompente finisce, col tempo, per diventare parte della normalità.

Emerge un ecosistema ibrido, in cui gli esseri umani condividono lo spazio operativo con agenti intelligenti e comunità digitali. I documenti non sono più solo destinati alla lettura da parte di persone, ma diventano fruibili anche da intelligenze artificiali, generando una nuova forma di accessibilità e condivisione della conoscenza. È la dualità informativa – leggibile dall’uomo e dalla macchina – a diventare un elemento chiave di questo “oltre”. L’essenza delle organizzazioni non è messa in discussione, ma ha l’opportunità di rafforzarsi e rigenerarsi, trovando nuove forme di espressione e valore. L’innovazione diventa uno strumento per rinnovare la missione originaria, senza snaturarla. L’esempio di Nintendo, nata nel 1870 con lo scopo di far giocare le persone, e oggi ancora fedele a quella stessa vocazione, dimostra come la coerenza nel tempo non escluda il cambiamento dei mezzi. La presenza dell’essere umano nei processi, inoltre, non deve più essere data per scontata. Alcune attività sono già gestite autonomamente da sistemi intelligenti.

Il numero di processi a “supervisione zero” è destinato ad aumentare. Non si tratta di sostituzione, ma di riposizionamento, in molti contesti. Il contributo umano può spostarsi verso ruoli più strategici, mentre le macchine si fanno carico delle operazioni ripetitive o standardizzabili. In mercati come quelli del Golfo o di alcune aree africane, la trasformazione ha saltato intere fasi intermedie, adottando soluzioni digitali che bypassano modelli precedenti, abilitando un’interazione uomo-macchina immediata e diretta, anche nei servizi pubblici. In questi contesti, l’adozione di tecnologie come gli LLM non è sperimentazione, ma risposta concreta a esigenze quotidiane. Oltre la digital transformation – per Coolidea – si apre una visione di sistema più fluida e meno gerarchica, dove l’uomo non è più al centro in senso esclusivo, ma diventa parte di un disegno più ampio, adattivo, aperto e coabitato da attori digitali autonomi.

#BeyondDX La trasformazione digitale come un bersaglio mobile – Mattia Pontacolone #Coolidea
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TRASFORMAZIONE DI SISTEMA

Nel caso di Amadori, l’oltre non è un orizzonte tecnologico, ma una trasformazione di sistema, in cui digitale, sostenibilità e capitale umano si intrecciano per rispondere a sfide complesse e interconnesse. In un’impresa con una filiera articolata (dagli allevamenti alla GDO) e fortemente legata al territorio, la digitalizzazione è parte di un disegno più ampio, che riguarda l’organizzazione, i modelli decisionali e la relazione tra le persone e i processi. L’azienda – essendo asset intensive in una filiera ad alta eterogeneità – adotta un approccio simile a quello del restauro: intervenire con precisione e rispetto sulle infrastrutture esistenti, ottimizzando risorse e processi senza possibilità di spostamenti o sostituzioni radicali. Andare oltre significa riconoscere che l’innovazione non può essere verticale né calata dall’alto, ma deve essere orizzontale, distribuita, trasversale. L’impulso non arriva solo dalla tecnologia, ma anche dalle tensioni esterne come la transizione energetica, l’instabilità climatica, l’incremento dei costi e la carenza di manodopera. La risposta non può essere automatica o standardizzata, ma richiede una profonda riorganizzazione culturale.

In questo scenario, i dati e gli strumenti digitali sono fondamentali, ma non sufficienti. Servono per migliorare l’efficienza, per tracciare, per ridurre gli sprechi, ma da soli non bastano. Così come la cybersecurity, ormai prioritaria e urgente, da sola non basta perché richiede adeguati comportamenti e una attenta gestione da parte dell’uomo. Quindi per Amadori, l’oltre significa costruire un’intelligenza diffusa, mettere in connessione i saperi interni e quelli esterni, coinvolgere le persone, formarle, renderle parte attiva del cambiamento. «Non possiamo parlare di intelligenza artificiale senza parlare di intelligenza naturale» – sintetizza Sandro Salvigni. «Il valore dell’impresa non sta solo nell’adozione delle tecnologie, ma nella capacità di connetterle al contesto umano e sociale». Oltre la digital transformation, c’è la sfida più radicale di rinnovare il senso dell’impresa stessa, facendone un luogo dove il cambiamento non è imposto, ma co-progettato, sperimentato e sostenuto nel tempo.

#BeyondDX Il ruolo del Business – Sandro Salvigni #Amadori
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ETICA E SOSTENIBILITÀ

Per Leroy Merlin l’oltre significa aver appreso che non basta adottare la tecnologia più all’avanguardia disponibile sul mercato per fare la differenza, ma che è necessario capire come integrare le nuove competenze tecnologiche e digitali all’interno dei processi aziendali per renderli più efficienti, performanti e soprattutto antifragili. Questa capacità di adattarsi, di rialzarsi dopo un “cazzottone” e di farlo in modo più intelligente, è ciò che si chiama antifragilità. Non basta più essere resilienti, cioè semplicemente resistere agli urti e continuare a stare in piedi: bisogna imparare a evitarli, a schivarli, per essere davvero pronti al futuro. È questa una delle ragioni profonde per cui la trasformazione digitale è imprescindibile, non solo per restare competitivi, ma anche per mettere l’essere umano al centro del cambiamento.

Se da un lato si teme che l’intelligenza artificiale possa un giorno sostituire l’uomo, dall’altro abbiamo finalmente la possibilità di affrontare tematiche come la qualità del lavoro, il work-life balance e il valore del tempo in modo disruptive. Stiamo passando dalla digital transformation all’AI transformation. L’automazione e l’intelligenza digitale evolvono da strumenti di semplice esecuzione di compiti monotoni a sistemi capaci di muoversi lateralmente, di comprendere contesti, di supportare team di lavoro ibridi che aumentano produttività e controllo. Il vero bivio è capire da che parte vogliamo stare, se sulla barricata dei nostalgici e dei contrari al cambiamento, o su quella di chi, invece, ha saputo cavalcare le rivoluzioni industriali per creare vantaggi competitivi, migliorare la vita dei propri collaboratori e far fiorire il business. Rispetto alle rivoluzioni industriali precedenti, oggi convivono due fattori: maggiore consapevolezza e velocità senza precedenti. Se un tempo servivano decenni, persino secoli, per assistere a cambiamenti significativi, oggi l’intelligenza artificiale rimodella interi settori in pochi mesi, imponendo alle organizzazioni una flessibilità e una capacità di integrazione mai viste prima.

Il modello economico alla base dell’AI generativa è oggi profondamente sbilanciato. I grandi provider stanno sostenendo costi enormi in perdita, in cambio della raccolta massiva di dati degli utenti. L’AI è in fase di adozione ed è anche aperta e gratuita. Ma un domani, queste tecnologie, che saranno integrate nei processi, potrebbero diventare inaccessibili o non controllabili. Questa considerazione apre al tema strategico del failover. Cosa succede se l’AI si blocca, se un servizio cloud viene sospeso, se un modello viene reso inaccessibile? Le organizzazioni devono essere pronte a regredire in sicurezza, senza perdere operatività. «L’AI deve essere integrata con equilibrio, mantenendo sempre un piano B. Il valore delle persone resta centrale» – afferma Alessio Setaro. L’innovazione deve integrarsi con la responsabilità sociale, tenendo conto dell’impatto ambientale e sociale delle scelte tecnologiche.

La trasformazione digitale è parte integrante di un percorso verso la decarbonizzazione e la sostenibilità. Oggi più che mai, il rapporto tra azienda e collaboratore non è più un semplice scambio di prestazioni, ma un gioco di squadra basato su fiducia, responsabilità reciproca e capacità di adattamento. La trasformazione digitale si conferma quindi come un processo umano oltre che tecnologico, un ritorno alle questioni etiche fondamentali, all’equilibrio tra uomo e macchina, che ci spinge a utilizzare l’esperienza del passato per non ripetere gli stessi errori e per valorizzare le competenze specialistiche che oggi sono richieste.

Il futuro di Leroy Merlin si gioca sulla capacità di integrare le nuove tecnologie senza mai perdere di vista la centralità dell’uomo, promuovendo il benessere dei collaboratori e costruendo team coesi e motivati. Solo così la trasformazione digitale si potrà realmente superare, diventando un’opportunità di crescita sostenibile e duratura, capace di andare oltre la digitalizzazione e abbracciare una nuova concezione dell’industria 5.0, dove tecnologia, etica e sostenibilità convivono per generare valore.

GOVERNANCE E COMPLIANCE

Dal punto di vista di Aria Spa, l’evoluzione digitale va affrontata con una strategia strutturata e responsabile, soprattutto nei percorsi di adozione dell’intelligenza artificiale. Non si tratta solo di conoscere la tecnologia, ma di definire un vero processo di adozione, in cui alla trasformazione si accompagnino concetti come l’etica e soprattutto la compliance normativa. Quest’ultima è fondamentale per poter utilizzare i dati nel rispetto dei vincoli che regolano i contesti pubblici e istituzionali, diventando così un prerequisito per l’adozione consapevole delle tecnologie. La trasformazione digitale è continua, ma si caratterizza anche per alcuni punti di discontinuità che ne accelerano l’evoluzione come il PC, Internet, il mobile, e ora l’intelligenza artificiale. «Proprio per questo – spiega Giuseppe Ceglie – la governance non può più essere gestita con modalità tradizionali, ma deve essere affrontata con approcci innovativi, che richiedono anche nuove competenze». Diventa così centrale la gestione delle risorse umane perché sarà la loro capacità di evolvere a determinare il successo o l’insuccesso della trasformazione. Di certo non manca l’attenzione alla sostenibilità come valore presente e futuro, come dimostra il consolidamento dei data center che ha portato alla dismissione di migliaia di server fisici obsoleti e ad alto consumo energetico, con un impatto significativo sulla sostenibilità e sulla razionalizzazione dei costi. Infine, Aria porta nella sua visione dell’oltre il concetto di antifragilità che si è toccata con mano durante il periodo della pandemia, portando l’azienda a realizzare un SOC (Security Operations Center) interamente da remoto, trasformando così un’esigenza di emergenza in un’opportunità. Questo SOC è poi diventato un servizio offerto anche ad altri enti del Sistema sanitario lombardo, dimostrando come affrontare in modo resiliente e proattivo situazioni di rischio possa generare valore condiviso. L’antifragilità, quindi, non è solo un concetto affascinante, ma un vero paradigma operativo che permette di intercettare i rischi e prepararvisi con competenza e visione. Questo è oggi parte integrante della missione di Aria.

GESTIONE DELLA COMPLESSITÀ

In Cogne Acciai Speciali, l’adozione della tecnologia ha prodotto fin da subito risultati tangibili: maggiore velocità nei processi, riduzione dei costi, ottimizzazione operativa. Ma in un contesto industriale complesso e ad alta intensità come il nostro, l’efficienza non è tutto: entra in gioco anche la sicurezza delle persone. «Se una macchina alimentata da intelligenza artificiale compie un’azione imprevista – per un errore o per un attacco informatico – le conseguenze possono essere gravissime» spiega Flavio Desandrè. «Pensiamo, ad esempio, a un forno fusorio che lavora 80 tonnellate di acciaio liquido a oltre 1.500 °C: un errore minimo può diventare un evento catastrofico».

Questi temi sono da tempo al centro dell’attenzione dell’azienda, che ha adottato un approccio orientato alla security by design: non solo per conformarsi alla normativa, ma per garantire affidabilità e continuità anche a clienti che operano in settori altamente regolamentati. La lezione appresa è chiara: la tecnologia va governata, non semplicemente implementata. Guardando oltre il percorso di trasformazione intrapreso, l’azienda ha individuato tre direttrici strategiche per sostenere la propria evoluzione: eccellenza operativa, non è un’opzione, ma una condizione necessaria per competere in mercati globali; data empowerment, i dati diventano leva decisionale: da valorizzare con strumenti come l’AI per abilitare scelte rapide, consapevoli e scalabili; governo della complessità, ogni innovazione introduce nuovi livelli di articolazione. Senza una visione d’insieme, la complessità rischia di diventare fragilità. «Viviamo in un’epoca in cui ogni salto tecnologico ci rafforza, ma ci espone anche a una complessità crescente. Non possiamo più limitarci a essere “muratori” che intervengono in emergenza. Dobbiamo diventare anche “architetti” dei nostri sistemi: progettare, integrare e mantenere tecnologie nuove senza compromettere l’affidabilità di impianti che non si possono semplicemente sostituire».

In questo scenario, l’intelligenza artificiale non è solo un fattore abilitante per il business, ma anche per le persone e per chi nell’IT ci lavora. Inizialmente, lo leggevamo spesso nei forum di settore, permaneva una certa diffidenza, legata alla percezione dell’AI come potenziale minaccia per i programmatori. In realtà, si tratta di uno strumento che amplifica le competenze, non che le sostituisce. L’introduzione dell’AI nello sviluppo software non serve a delegare la scrittura del codice, ma a rendere il lavoro più efficiente, accurato e sostenibile. La vera sfida, oggi, è estendere l’adozione dell’AI oltre la produzione, portandola anche nelle funzioni di supporto: un passaggio che richiede un cambiamento culturale profondo, ma che apre la strada a un nuovo paradigma industriale, in cui le persone si riscoprono progettisti del futuro.

#BeyondDX L’IT cambia pelle – Flavio Desandré #CogneAcciaiSpeciali
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IL FATTORE UMANO

Per Autostrade per l’Italia, il passaggio verso un’industria sempre più digitale e interconnessa richiede prima di tutto una profonda riflessione sul ruolo del capitale umano. Il vero punto di svolta non è rappresentato solo dall’adozione di nuove tecnologie, ma dalla capacità delle persone di relazionarsi in modo consapevole. «In azienda, l’adozione di certi strumenti digitali non ha fatto davvero presa al momento della loro introduzione tecnica, ma quando le persone ne hanno colto l’impatto concreto sul proprio modo di lavorare. È stato allora che la tecnologia ha smesso di sembrare distante, indossando un vestito nuovo: più vicino, più accessibile, più rilevante» – spiega Riccardo Marchiani.

La trasformazione digitale è stata solo il primo passo. Dopo una fase iniziale, più divergente e incentrata sugli investimenti e sull’ampliamento delle capacità, oggi l’attenzione si sta spostando sulla razionalizzazione dei modelli organizzativi, sulla governance e sulla costruzione di standard condivisi. Sono in corso processi di certificazione (come ISO 20000 per i servizi IT di gruppo), che mirano a garantire un livello più alto di qualità anche nel rapporto con il cliente interno. La digitalizzazione, infatti, viene affrontata non come un progetto tecnico, ma come una trasformazione del modo stesso di erogare valore all’interno e all’esterno dell’organizzazione. L’intelligenza artificiale è uno dei fronti più strategici. L’azienda è tra le prime in Italia ad aver avviato un percorso di certificazione per una gestione dell’AI strutturato, che implica anche possibili cambiamenti organizzativi.

Si tratta di un passaggio delicato, in cui la vera innovazione non risiede tanto nella potenza dell’algoritmo, quanto nella capacità attiva del business di comprenderne le implicazioni e governarne l’impiego, mantenendo l’equilibrio tra funzionalità e responsabilità. La sostenibilità è un altro asse centrale del cambiamento. Il tema non riguarda solo le infrastrutture fisiche, ma anche la progettazione e lo sviluppo del software: l’adesione ai principi della Green Software Foundation, per esempio, spinge verso codici meno impattanti e più efficienti, che per loro natura risultano anche meglio scritti. Una virtuosa convergenza tra qualità tecnica e responsabilità ambientale.

Sul piano strategico, l’azienda riconosce l’elemento umano come invariante fondamentale, l’unico vero fattore capace di dare senso e direzione al cambiamento. È l’essere umano a determinare come la macchina viene usata, non viceversa. Questa centralità, oggi, si traduce nella necessità di integrare la cultura del lavoro con una nuova cultura della relazione con la tecnologia, in una logica di “augmented humanity”, più che di sostituzione. Come ricordato anche dal CEO di Microsoft Satya Nadella, non si tratta di uomo «contro» macchina, ma di uomo «con» la macchina, in una relazione evolutiva.

In questa prospettiva, la sfida non è solo tecnologica, ma educativa e culturale. Bisogna saper distinguere chi ha la capacità di anticipare, di immaginare scenari nuovi, da chi si limita a seguire l’onda. E oggi che l’accesso agli strumenti è sempre più diffuso, ciò che fa la differenza è proprio la passione, la preparazione, la voglia di mettersi in gioco. In un contesto che evolve rapidamente, rimettere la persona al centro non è solo un atto etico, ma una vera scelta strategica. 

LA FRAGILITÀ DIGITALE

I concetti di Industry 4.0 e Industry 5.0 sono spesso percepiti come elementi legati principalmente all’ufficio investimenti o alla conformità normativa, più che come reali opportunità di innovazione tecnologica e strategica. Per Illva Saronno Holding, tale percezione rischia di ridurre tali processi a semplici obblighi da assolvere, invece che a leve per ripensare in profondità i modelli produttivi, la gestione dei magazzini e l’intera catena del valore. L’adozione di tecnologie avanzate dovrebbe essere guidata da un’analisi accurata delle informazioni necessarie a migliorare la produzione, aumentarne la sostenibilità e valorizzare i dati per indirizzare le decisioni aziendali. Molte imprese si concentrano principalmente sul raggiungimento della compliance normativa invece che sulla sicurezza effettiva dei propri sistemi, investendo risorse più per rispettare le regole che per garantire la reale protezione operativa.

Nel modo di andare oltre la digital transformation – Enrico Clerici evidenzia la crescente preoccupazione per la “fragilità digitale” delle aziende: «Una dipendenza critica da infrastrutture come cloud, data center, reti, sistemi ERP e CRM che espone le organizzazioni a rischi di interruzione, con potenziali impatti diretti su produzione e fatturato». Questo stato di vulnerabilità richiede piani di continuità operativa ben strutturati, con definizione di parametri come RPO (Recovery Point Objective) e RTO (Recovery Time Objective), per assicurare il rapido ripristino delle funzioni critiche. Ne consegue che il concetto di antifragilità, inteso come capacità di crescere a seguito di uno shock, sia una caratteristica ancora lontana per molte aziende.

Vi è quindi la necessità di sviluppare strategie e progettualità proprie, oltre la mera conformità alle normative come la NIS 2 (per garantire la protezione e la resilienza aziendale. Illva Saronno guarda all’Industry 5.0 come l’integrazione di sistemi informativi con le unità produttive e l’adozione di tecnologie sempre più sofisticate dove la componente umana rappresenta ancora una parte significativa del processo produttivo. Tale integrazione permette di ottenere risparmi energetici, incrementi di efficienza e migliori programmazioni delle attività produttive, purché l’obiettivo sia quello di migliorare concretamente i processi. Non manca una riflessione sul contesto europeo, in cui la regolamentazione etica dello sviluppo tecnologico è più stringente rispetto ad altri Paesi. Inoltre, si considera come problema di fondo che l’Europa rischia di abbandonare lo sviluppo scientifico e tecnologico, fondamentale per sostenere la competitività, affidandosi quasi esclusivamente a normative che non sempre sono accompagnate da adeguati investimenti in ricerca e innovazione. «La trasformazione è un flusso continuo: i progetti possono concludersi, ma il cammino non si arresta».

#BeyondDX La cultura del dato al centro – Enrico Clerici #Illva SaronnoHolding
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HUMAN AUGMENTATION

Saipem considera il fattore umano elemento centrale del proprio modello di business e la trasformazione digitale in atto – «veloce, pervasiva e inarrestabile» – ha reso ancora più evidente il ruolo delle persone come asset strategico per il successo aziendale, aumentando la consapevolezza che il capitale umano non possa essere relegato a un ruolo secondario. Questa visione ispira la people strategy di Saipem, che integra approcci culturali, organizzativi e tecnologici eterogenei, coerentemente con l’identità complessa e globale dell’azienda: 35mila dipendenti, attività in oltre 70 paesi, business differenziati che spaziano dall’offshore all’ingegneria impiantistica, fino alle energie rinnovabili e alla robotica. In questo contesto, l’interazione tra uomo e tecnologia rappresenta una delle sfide chiave rappresentata dalla Human Augmentation, un pilastro della strategia che riconosce nell’automazione e nell’intelligenza artificiale gli strumenti al servizio dell’uomo, capaci di potenziarne le capacità e non di sostituirle. L’adozione concreta dell’intelligenza artificiale per supportare le attività ingegneristiche e la progettazione è già una realtà, così come l’utilizzo di soluzioni digitali per ottimizzare la sicurezza sul lavoro e per migliorare il benessere fisico e psicologico del personale. «La sicurezza è storicamente un elemento centrale della cultura aziendale e del modello di business di Saipem» – spiega Roberto Chiarion.

Il collegamento tra people strategy e business strategy non è solo necessario, ma vitale: «Ogni progetto – spesso pluriennale e ad alta specializzazione – impone la pianificazione attenta delle risorse, la gestione dinamica delle competenze e la capacità di integrare rapidamente know-how critico quando serve». La people strategy di Saipem nasce proprio dalla consapevolezza che, oggi più che mai, uno dei fattori chiave per il raggiungimento degli obiettivi di lungo periodo è la capacità di generare un ecosistema orientato alla crescita, alla motivazione e al benessere delle persone, creando le condizioni affinché ciascuno possa esprimere pienamente il proprio valore. In questo scenario, l’integrazione tra automazione, sostenibilità e centralità dell’essere umano delinea un orizzonte che va oltre la digital transformation, verso una prospettiva riconducibile ai principi dell’Industry 5.0.

LE PAROLE CHIAVE

Tutte le imprese sono nel mezzo di una fase di transizione strategica: da Industry 4.0 a Industry 5.0. La tavola rotonda “Oltre la Digital Transformation” ha evidenziato il passaggio dall’efficienza di macchine e processi alla centralità delle persone. Questo nuovo paradigma riconosce l’importanza del fattore umano come elemento chiave per guidare e sostenere l’innovazione tecnologica. I partecipanti hanno condiviso una visione chiara che consiste nella sfida di riuscire a organizzare e sviluppare competenze che permettano di creare sinergie efficaci tra uomo e macchina. In questo scenario emergono le cosiddette capacità aumentate: la possibilità di valorizzare l’interazione tra l’intelligenza umana e le potenzialità della tecnologia avanzata. L’obiettivo non è solo ottimizzare i processi, ma costruire modelli di lavoro più integrati, flessibili e creativi.

Questa prospettiva pone al centro il ruolo delle persone, non più semplici utilizzatori di strumenti digitali, ma protagonisti attivi del cambiamento, capaci di orientare le scelte strategiche e culturali dell’impresa. Tuttavia, mentre si procede lungo questo percorso evolutivo, cresce anche la complessità da gestire che porta con sé nuove vulnerabilità e dipendenze da comprendere e affrontare. Tra queste, assume particolare rilievo il tema del failover. In un contesto sempre più automatizzato e guidato dall’AI, l’eventualità di un’interruzione, sia tecnica che sistemica, non può essere ignorata. Serve un cambio di mentalità che integri la continuità operativa nei modelli di progettazione, prevedendo meccanismi di resilienza e piani di fall-back. Il failover non è solo una misura d’emergenza, ma una condizione strutturale per garantire affidabilità e fiducia. Alla fine, la domanda che più di tutte incalza imprese e decision maker è forse la più semplice, ma anche la più decisiva: qual è il vero valore generato dalla trasformazione digitale?

Non basta innovare, è anche necessario misurarne l’impatto sia in termini quantitativi che qualitativi. Solo così sarà possibile comprendere se le scelte intraprese producono benefici concreti e duraturi per l’impresa e per il mercato. Oggi, però, solo l’8% delle aziende italiane ha strumenti adeguati per valutare i progressi e i risultati ottenuti dalla digital transformation (Fonte: Osservatori PoliMI). Un dato che conferma quanto la misurabilità sia non solo una sfida, ma una condizione abilitante per rendere la trasformazione davvero strategica. Un percorso che non si esaurisce e che continua a generare nuovi interrogativi, sfide e dubbi che dovranno essere indirizzati e compresi.

Proprio per questo a conclusione della tavola rotonda è stato chiesto quali saranno gli elementi fondamentali appresi in questi anni che continueranno a guidare il successo del percorso trasformativo. Le risposte le abbiamo volute condensare in una parola chiave per ogni partecipante: sintesi simbolica del loro approccio ma anche tasselli di una visione plurale. Processi: per rimarcare l’importanza dell’efficienza e dell’ottimizzazione. Marche: a indicare il cammino e il percorso di crescita necessario in un contesto in continua evoluzione. Co-formazione: pratica di apprendimento condiviso, intragenerazionale e continuo. Dati: pilastro per decisioni informate e alimentare l’intelligenza artificiale. Mindset: per sottolineare la necessità di un cambiamento culturale profondo delle aziende nel modo di pensare e agire. Perché: per valorizzare la visione dietro le azioni. Competenze: come risorsa indispensabile per affrontare le sfide sia quelle di una tecnologia in costante evoluzione che quelle del mercato sempre più imprevedibile e discontinuo. Hybrid: per rappresentare la ricerca di una dimensione integrata tra digitale e umano. Questi concetti costituiscono la base per costruire un futuro sostenibile e innovativo, in cui la trasformazione digitale si traduce in valore reale e duraturo. Possiamo concludere dicendo che oltre la digital transformation, quando cala il sipario e si guarda al backstage, ciò che si scopre sono sempre le persone.

Foto di Gabriele Sandrini

Point of view

Intervista a Mattia Pontacolone CEO di Coolidea – Gruppo Altea Federation: Co-formazione, AI e partnership

Brother – Digital Transformation e Printing Security

CRIF – La digital sovereignty nel finance

Formula – Carioca: l’innovazione digitale come leva strategica di crescita

L'articolo Oltre la digital transformation. La Terra di Mezzo dell’innovazione proviene da Data Manager Online.

Nei processi di trasformazione digitale, nuove competenze e una nuova cultura organizzativa rappresentano elementi imprescindibili. Per accelerare davvero questo cambiamento, è fondamentale adottare un approccio basato sullo scambio reciproco di saperi e prospettive tra figure esperte e nuove generazioni.

In quest’ottica, Coolidea crede fortemente nel valore della co-formazione come leva di innovazione, mentre si trasferiscono competenze tecniche e metodologiche, si ricevono in cambio nuove visioni e modalità di affrontare i problemi, più aperte, agili e digital-native. Questa dinamica virtuosa si riflette sia all’interno dei team di lavoro sia nel rapporto con i clienti, dove l’integrazione tra conoscenza di processo e innovazione tecnologica crea valore tangibile.

IL MOTORE DELLA TRASFORMAZIONE

Coolidea nasce dall’esperienza maturata in oltre 15 anni nel settore manifatturiero, in particolare nel supporto ad aziende che operano in mercati complessi e non lineari, con reti di agenti, distributori e partner. L’obiettivo è accompagnare queste realtà lungo un percorso di innovazione del processo di vendita esteso, che abbraccia ingegnerizzazione del prodotto, marketing, trattativa commerciale, consegna, installazione e gestione dei servizi post-vendita. In questo percorso, la partnership con Salesforce rappresenta un asset strategico.

Salesforce, piattaforma leader a livello mondiale che ha rivoluzionato il concetto di CRM e oggi è all’avanguardia in ambiti come il Data cloud, l’Experience cloud, e soprattutto l’AI. Con strumenti come Agent Force, Salesforce permette di automatizzare task a bassa creatività grazie a modelli di linguaggio avanzati (LLM), Coolidea integra queste tecnologie con una forte componente consulenziale: i team sono composti da professionisti esperti di processo e sviluppatori capaci di adattarsi rapidamente all’evoluzione degli strumenti. L’azienda ha scelto di investire in un hub internazionale a Dubai, per attrarre talenti globali difficilmente reperibili nel contesto europeo e rispondere con agilità all’innovazione continua proposta dal vendor Salesforce.

#Coolidea Un hub a Dubai per attrarre i talenti tech #BeyondDX
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UN PONTE TRA ESPERIENZA E KNOW-HOW

Con Salesforce, Coolidea punta sull’adozione di soluzioni emergenti come l’Experience cloud, che trasforma il classico “portale fornitori” in veri ecosistemi digitali in cui aziende, partner, clienti e fornitori interagiscono in modo fluido e trasparente. E questo vale in ogni direzione della value chain: verso il cliente finale, con portali B2C che integrano il digital twin del prodotto; e lato B2B, con accesso ai dati, gestione dei servizi, monitoraggio delle performance. Parallelamente, stanno emergendo soluzioni basate su agenti intelligenti (LLM-based) capaci di automatizzare compiti ripetitivi ma complessi, mantenendo sempre sotto controllo il comportamento grazie a precisi guardrail di sicurezza e tono.

Queste soluzioni, oltre a ridurre i rischi, permettono alle aziende di affrontare con fiducia l’introduzione dell’AI nei processi. Coolidea opera in sinergia con il Gruppo Altea, una federazione di aziende che condivide una missione comune: orchestrare persone, processi e tecnologie per accompagnare l’evoluzione delle imprese. La visione che guida Coolidea è chiara: la trasformazione digitale non è solo una questione di strumenti, ma un processo culturale e collaborativo. E questa cultura oggi passa dalla co-formazione, dall’abbattere la paura dell’innovazione, e dal fidarsi di strumenti che sono ormai maturi, pronti per essere utilizzati con responsabilità e fiducia.

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L’intelligenza artificiale è la regina indiscussa di convegni, keynote e tavole rotonde. La si invoca come panacea e si discute di modelli predittivi, etica computazionale e futuri post-umani con una naturalezza che rasenta, a volte, la mistificazione. Ma in mezzo al rumore di fondo dell’hype e della retorica tecnologica, pochi osano dire quello che Bob Messier, senior vice president Global Technology Services di SAS afferma con sincerità disarmante: «Modernizing for modernizing’s sake doesn’t always achieve the business outcome you want». Spendere denaro per progetti AI dal dubbio futuro solo per dire di averlo fatto è il modo più costoso per non cambiare nulla. Lo abbiamo incontrato durante la tappa italiana di SAS Innovate on Tour 2025.

L’AI, questa sconosciuta?

«Una delle difficoltà principali sia con i clienti che internamente alle organizzazioni, è accordarsi su cosa intendiamo davvero per intelligenza artificiale» – spiega Messier, con tono pacato ma affilato. «Alcuni pensano che si tratti di un report generato sulla base di regole predefinite. Altri la confondono con l’analisi descrittiva». Una confusione semantica che porta a scelte sbagliate. Per SAS, l’intelligenza artificiale è un insieme di discipline – computer vision, machine learning – da usare solo quando servono davvero e non un’etichetta da appiccicare su ogni processo automatizzato. «Per noi, quelle sono le vere frontiere dell’AI. Ecco perché è fondamentale assicurarsi che tutti – clienti, partner, sviluppatori – abbiano una comprensione condivisa di opportunità e limiti dell’AI» – continua Messier, che di trasformazione in quasi trent’anni di attività, ne ha viste e guidate parecchie. Prima nei sistemi finanziari e oggi ai vertici di SAS.

Ma sempre impegnato a far dialogare modelli matematici, compliance e business insieme. «Troppi progetti partono dall’idea di usare l’AI a tutti i costi, come se bastasse invocarla per risolvere qualsiasi inefficienza. Invece, bisogna partire da un business case misurabile, e costruire intorno a questo un progetto snello, capace di generare risultati tangibili nel breve termine». Un approccio quasi “artigianale” nel senso migliore del termine. Poca ideologia, molta concretezza. Invece di bruciare budget in sperimentazioni fumose, Messier propone una metrica semplice: Funziona? Genera valore? È sostenibile? E se la risposta è no, forse non serve un modello AI, ma tornare a farsi le domande giuste. Una lezione di realismo che molte aziende, ancora oggi, faticano a metabolizzare.

Modello giusto, cultura sbagliata

Nel mondo ideale dell’AI, tutto è fluido, ottimizzato, scalabile. In realtà – racconta Messier – le cose vanno diversamente. «Molte aziende trasferiscono codice legacy nel cloud senza nemmeno adattarlo. Così facendo, però, non si sfruttano appieno né le potenzialità dell’infrastruttura né i nuovi modelli di distribuzione delle applicazioni. In molti casi, ci ritroviamo a spiegare che esistono approcci più efficienti ed economicamente più vantaggiosi. Si tratta di un equilibrio delicato: non possiamo imporre soluzioni, possiamo solo accompagnare». È un nodo che va oltre l’IT. Legato a doppio filo con la resistenza al cambiamento e al tempo stesso con la tendenza, molto diffusa, di trattare l’AI come uno slogan più che come uno strumento.

#SAS I modelli non bastano: quando la cultura aziendale è il vero ostacolo #AIadoption
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Interoperabilità e sicurezza

In un mercato che si sta rapidamente popolando di nuovi competitor, con le soluzioni open source a fare da grimaldello, SAS ha scelto di aprire la propria piattaforma, senza rinunciare alla propria identità. «Con SAS Viya abbiamo adottato un’architettura aperta, basata su API, che dialoga con Azure, Google, Python, e così via. Con Workbench offriamo un ambiente ideale per sviluppare sfruttando la capacità di calcolo SAS». La strategia è di abbracciare il mondo open source senza sacrificare la precisione ingegneristica. E intanto, continuare a distinguersi: nel risk management, nella lotta antifrode, nella modellazione predittiva dei comportamenti. «Sviluppiamo applicazioni per rischio e frode da oltre vent’anni. E questo costituisce un nostro tratto distintivo importante» – sottolinea Messier.

Risultato, interoperabilità reale, ma infrastruttura che resta solida. Una risposta alla complessità crescente di ambienti multicloud, dati distribuiti e regolamenti divergenti. «I nostri clienti chiedono flessibilità e garanzie. Noi offriamo entrambe». L’AI, si sa, può produrre risultati inattesi. Ma a volte il problema non è l’output, quanto l’incapacità di accettarlo. «Costruiamo modelli che dimostrano l’irrilevanza di talune metriche sull’utile operativo. Questo in alcuni casi spiazza il cliente. Che magari ha gestito l’azienda per vent’anni utilizzandole ripetutamente» – racconta Messier con un mezzo sorriso. Da qui, la necessità di educare il management, non solo l’IT. «Con gli executive parliamo di implicazioni strategiche. Con gli user, invece, offriamo ambienti di test con dati fittizi, per imparare a usare il software senza rischi».

Prevenire i bias potenziali

Parlare di AI oggi, significa anche parlare di etica. Da quattro anni, SAS ha creato una data ethics practice, guidata da Reggie Townsend. Il focus? Prevenire danni invisibili. «Abbiamo individuato 31 tipi di bias potenziali nei modelli. Li intercettiamo già nella fase di ingestion dei dati. Continuiamo a lavorare affinché gli strumenti di interpretabilità e alert inseriti nel software siano sempre aggiornati. E per rendere il tutto verificabile e trasparente direttamente sulla piattaforma» – spiega Messier. «Con un clic, il cliente “vede” l’intero processo. Chi ha costruito il modello, con quali algoritmi e variabili. Uno strumento utile per i regolatori, ma soprattutto per la trasparenza interna».

Ma perché l’adozione dell’AI stenta, anche dove la tecnologia è matura? La resistenza prima che tecnica è culturale. «A volte l’AI contraddice decenni di decisioni prese in base a pratiche consolidate. Se l’algoritmo ti dice che le metriche su cui hai sempre basato la tua strategia non servono a nulla, il problema non è il codice. È la fiducia».

#SAS Con #Viya4, l’AI è open e trasparente. Adozione critica, risultati concreti: l’Italia laboratorio d’élite
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Italia, laboratorio avanzato

SAS opera in Italia da quasi 40 anni. E il rapporto con le grandi banche italiane, ha creato un ecosistema tecnico-culturale d’élite. «I clienti italiani, specie nel settore bancario, sono tra i più sofisticati. Alcuni erano pionieri degli analytics già vent’anni fa: il passaggio all’AI per loro è stato naturale». In SAS circola una frase che la dice lunga: “Guardiamo cosa stanno facendo in Italia”. «È vero, l’Italia non è il nostro mercato più grande ma di certo è uno di quelli che detta il passo. Alcuni dei nostri migliori use case arrivano da qui» – racconta Messier. Merito di tanti fattori – dalla preparazione alla pressione normativa – ma anche di una capacità critica tutta italiana. Quella di non adottare una tecnologia solo perché è di moda. Messaggio condiviso da Messier che rilancia: «Si adotta quando serve e se serve davvero. Quando non danneggia, non mente e non discrimina».

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L’agroindustria ha affrontato una vera e propria prova di resilienza dentro e fuori i confini UE, aggravata da tensioni geopolitiche e cambiamento climatico: prima l’esplosione dei costi energetici, poi l’impennata delle materie prime e infine l’impatto dei dazi. Eppure, il settore non solo ha retto l’impatto, ma ha reagito rilanciando in termini di innovazione. Le aziende italiane sono prime in Europa per esportazioni e valore aggiunto. A trainare la ripresa è la tecnologia, con l’intelligenza artificiale che assume un ruolo sempre più centrale in progetti strategici, dalla gestione predittiva delle colture all’automazione dei processi industriali. Un vero cambio di paradigma, che concentra l’attenzione su efficienza operativa, completa tracciabilità delle filiere, pianificazione dinamica della supply chain e approccio sostenibile all’intera produzione.

Il comparto agrifood sta adottando un articolato mix di strategie: dall’autoproduzione di energia al miglioramento dell’efficienza nei processi, dalla diversificazione dei mercati di sbocco alla tutela della biodiversità, fino allo sviluppo di pratiche di economia circolare. A questi si aggiungono ingenti investimenti sia nelle attività primarie sia nelle tecnologie, in particolare nel digitale e nell’intelligenza artificiale, per rafforzare la resilienza necessaria. Nonostante le previsioni in chiaroscuro, gli analisti confermano un outlook positivo anche per il 2025, sostenuto principalmente dalla domanda interna.

Tuttavia, si tratta di una realtà a doppia velocità: mentre l’industria alimentare registra anni da record, le imprese agricole crescono a un ritmo più contenuto, pur restando sopra la media dei principali Paesi europei. Secondo il report ISTAT di gennaio, nel 2024 il settore agricolo ha visto un aumento dell’1,4% nei volumi prodotti e una crescita dello 0,8% nei prezzi di vendita. Di conseguenza, il valore complessivo della produzione agricola a prezzi correnti è salito del 2,2%, in controtendenza rispetto a Francia e Germania, dove si sono registrate diminuzioni rispettivamente del 7,7% e dello 0,9%. In termini di valore aggiunto, invece, l’Italia ha conquistato lo scorso anno la leadership europea, superando Spagna e Francia – quest’ultima detentrice del primato nel 2023 – e consolidando così la sua posizione di eccellenza.

CRESCITA E COMPETITIVITÀ

L’ottimo stato di salute del settore agroalimentare è confermato dall’ultimo rapporto ISMEA, l’istituto di servizi per il mercato agricolo alimentare. Nel 2024 è cresciuta non solo l’importanza del settore nell’economia nazionale, ma si è anche consolidata la capacità di esportazione delle produzioni più rappresentative del “Made in Italy”. In dieci anni, le esportazioni agroalimentari italiane sono quasi raddoppiate, superando la cifra record di 69 miliardi di euro: un risultato che testimonia la qualità e la competitività delle nostre produzioni, ovunque riconosciute e apprezzate. Non a caso il nostro Paese è primo al mondo per numero di DOP, IGP e STG, con più di un quinto dei prodotti agroalimentari e quasi un terzo dei vini certificati in UE. Il peso della DOP Economy (20 miliardi di euro e 850mila occupati) rispetto all’agroalimentare nazionale è di circa il 20%, in aumento di tre punti percentuali rispetto a dieci anni fa. Secondo la ricerca “Analisi di scenario e sfide future per il settore agro-alimentare” di Intesa San Paolo, l’export è cresciuto dell’8,3% nel 2024 rispetto all’anno precedente, registrando un’ulteriore crescita nel primo trimestre di quest’anno. In particolare, i prodotti agricoli hanno mostrato un aumento tendenziale del 7,3%, mentre i prodotti alimentari e le bevande sono cresciuti del 4,9%.

#agrifood Export italiano da record e sostenibilità al centro della crescita
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Nonostante la potenziale minaccia di dazi aggiuntivi possa avere un impatto rilevante sulle esportazioni, il posizionamento qualitativo dei prodotti italiani può giocare un ruolo cruciale: il 54,1% dell’export alimentare italiano verso gli USA è infatti rappresentato da prodotti di alta gamma. Le imprese stanno reagendo attivamente alle sfide dei dazi; non hanno solo  intrapreso strategie mirate a rimanere competitivi sul mercato americano, perché oltre il 60% dei rispondenti ha dichiarato di aver anche iniziato la ricerca di nuovi clienti in altri mercati. Inoltre, la domanda interna di prodotti agroalimentari è prevista in crescita a un ritmo stabile (+0,6% annuo a prezzi costanti) nel biennio 2025-26, sostenuta dal recupero delle spese finali delle famiglie, e dal contributo del canale Horeca, grazie alle previsioni del buon andamento dei flussi turistici, anche in concomitanza con eventi come il Giubileo e le Olimpiadi.

CRITICITÀ STRUTTURALI

Secondo l’Osservatorio del Politecnico di Milano, tra il 2010 e il 2020 il numero delle aziende agricole in Italia è diminuito del 30%, con una chiusura particolarmente accentuata tra le realtà di piccole dimensioni. Anche i dati Istat evidenziano una riduzione del 2,6% degli addetti agricoli, trainata da un calo significativo dei lavoratori indipendenti (-4,4%), parzialmente bilanciato solo dal lieve aumento degli occupati dipendenti (+0,9%). Il settore agricolo italiano è in piena trasformazione. Per restare competitivo, gli operatori puntano a ottimizzare i processi produttivi, allargare le aziende, diversificare l’offerta e innalzare la qualità dei prodotti.

I dati dell’Osservatorio evidenziano che, dopo anni di crescita a doppia cifra negli investimenti in tecnologie digitali lungo tutta la filiera, lo scorso anno si è registrata per la prima volta una flessione. Il calo riguarda principalmente gli investimenti in hardware – in particolare macchinari e accessori connessi – mentre gli investimenti in software hanno continuato a crescere in modo costante. Dopo aver rinnovato il parco macchine e avviato la raccolta dei dati, il settore è ora focalizzato sul loro utilizzo strategico per ottimizzare il monitoraggio e la gestione dei processi. Cresce così l’adozione di soluzioni avanzate come i FMIS (Farm Management Information System), i sistemi di monitoraggio e mappatura delle colture e le piattaforme di supporto alle decisioni, che trasformano i dati in leve operative concrete. Nel contesto attuale, segnato da forti perturbazioni, l’Osservatorio evidenzia come le imprese agricole italiane sentano soprattutto l’esigenza di migliorare la capacità previsionale (41%), potenziare le attività di controllo e gestione (38%), ottimizzare la pianificazione operativa (32%) e aumentare la consapevolezza interna sulle dinamiche aziendali (31%).

Tuttavia, la maturità digitale degli operatori resta ancora molto limitata: oltre il 90% delle aziende non ha investito in soluzioni digitali e non è certa di farlo nei prossimi anni. Un fattore chiave che influenza la propensione all’innovazione è la dimensione aziendale, con le realtà più piccole spesso frenate da risorse e capacità limitate. Questo riflette una delle criticità strutturali più rilevanti della filiera agroalimentare italiana: l’eccessivo frazionamento delle imprese. Per evitare che la trasformazione digitale resti appannaggio di una ristretta minoranza, e per garantire un aumento generalizzato della competitività, anche sui mercati internazionali, è fondamentale favorire la crescita dimensionale delle aziende e promuovere forme di aggregazione, come cooperative, consorzi e organizzazioni di produttori. In questo contesto, un ruolo determinante può essere svolto dalle imprese di trasformazione, che, in qualità di capofila della filiera, possono accompagnare le aziende agricole nell’adozione di tecnologie digitali, valorizzando anche economicamente la qualità delle produzioni. Particolarmente nel settore agricolo, diventa necessario potenziare le conoscenze tecniche relative alle nuove tecnologie digitali e formare nuove figure professionali in grado di comprendere i bisogni, le sfide e gli obiettivi delle aziende, guidandole nel percorso di digitalizzazione e facilitando il dialogo con i provider tecnologici. Solo così si potrà costruire un’agricoltura più moderna, efficiente e competitiva.

#agrifood Outlook 2025 positivo per fatturato e investimenti in trasformazione digitale
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TUTELA DEL MARCHIO

Oltre agli investimenti nel digitale, le aziende dell’agroalimentare da tempo hanno iniziato a interessarsi all’intelligenza artificiale e al machine learning, prima con delle sperimentazioni, poi con delle soluzioni anche complesse basate su queste tecnologie. L’intelligenza artificiale viene impiegata per migliorare l’efficienza nelle diverse fasi produttive, ottimizzare l’uso delle risorse, garantire la sicurezza alimentare, supportare l’approvvigionamento delle materie prime, rafforzare la tracciabilità e rendere più efficiente la gestione logistica. Nel settore agricolo, inoltre, l’AI viene sfruttata per la gestione delle attività in campo, l’agricoltura di precisione, la protezione delle colture, la creazione di una agricoltura sempre più sostenibile, il controllo di fattori di produzione come agrofarmaci e acqua.

Le aziende trasformatrici con l’AI monitorano e gestiscono anche la qualità dei prodotti e la loro tracciabilità. Alcune aziende hanno anche creato chatbot per fornire consigli personalizzati sui loro prodotti ai consumatori, basati sulle loro preferenze e sulle loro esigenze nutrizionali. Interessanti anche le soluzioni per il marketing AI-based, che impiega di algoritmi di machine learning per analizzare i dati e aumentare l’efficacia delle strategie di vendita. Si stanno diffondendo anche applicazioni per il settore R&D, per facilitare la progettazione e la formulazione di prodotti alimentari innovativi, attività che necessita di processi complessi con la gestione di numerosi parametri di progettazione: l’AI e le reti neurali possono elaborare grandi volumi di dati per guidare le aziende a trasformare più rapidamente le tendenze di mercato e le esigenze dei consumatori in prodotti gustosi, sani ed apprezzati. Le tecniche di AI si sono anche evolute in strumenti pratici, rapidi ed efficaci utilizzati con dispositivi per la valutazione della qualità, per il rilevamento di adulterazioni e di difetti dei prodotti agricoli e alimentari. Tra le applicazioni più interessanti, vi è la protezione dei marchi di qualità.

Un esempio è il sistema di tracciabilità, unico in Europa, del Consorzio di tutela della Mozzarella di Bufala Campana DOP, in grado di tutelare allevatori e produttori e garantire ai consumatori finali che il latte utilizzato per la produzione della Mozzarella di Bufala Campana DOP sia 100% latte di bufala intero fresco, proveniente da bufale allevate solo in precise zone, che costituiscono l’area territoriale della DOP. Questo sistema è frutto del lavoro congiunto dell’Istituto zooprofilattico sperimentale del Mezzogiorno, del Ministero delle Politiche agricole, del Dipartimento Qualità Alimentare Certificazioni e del Consorzio di Tutela Mozzarella di Bufala Campana DOP. Tutti gli attori della filiera, che a qualsiasi titolo entrano in contatto con la materia prima, sono obbligati a registrare quanto è stato prodotto, trasferito o trasformato. Il sistema si basa su AI, addestrata attraverso l’esame di tutte le etichette dei soci del consorzio (oltre seimila e settecento etichette singole) per verificare i riferimenti specifici al prodotto, identificando imitazioni e contraffazioni sulle confezioni e distinguendo l’autentico dal falso.

#agrifood Materie prime, costi energetici e climate change in cima alle preoccupazioni della filiera
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PRODUZIONE INTELLIGENTE

L’intelligenza artificiale, attraverso l’integrazione di reti neurali e sistemi di controllo predittivo, consente di sviluppare un’agricoltura di precisione sempre più avanzata, capace di adattarsi in modo dinamico alle diverse condizioni ambientali e strutturali. Un approccio che trasforma i dati in decisioni operative, aumentando efficienza, produttività e sostenibilità. Questo è reso possibile dall’analisi di migliaia di dati generati dai sensori presenti in azienda: informazioni dettagliate sulla mappatura dei terreni, sul loro stato, sulla presenza di parassiti e malattie, integrate con previsioni meteorologiche e dati storici relativi ai raccolti degli anni precedenti.

I sistemi, potenziati dall’intelligenza artificiale, monitorano in tempo reale parametri chiave come temperatura, umidità, anidride carbonica, irrigazione e fertilizzazione. Grazie all’apprendimento automatico, sono in grado di adattare le decisioni operative anche di fronte a variazioni improvvise delle condizioni meteo, ottimizzando la crescita delle colture, regolando il microclima in ambienti controllati, migliorando la gestione dello stato vegetativo e aumentando l’efficienza energetica complessiva del sistema agricolo.

È il caso della Società Agricola Egiziaca, che in provincia di Napoli coltiva su 300 ettari diversi prodotti orticoli, soprattutto pomodori, insalata, meloni, colture con diverse necessità e diverse problematiche, da gestire su una vasta superficie. Questa la sfida che l’azienda affronta ogni giorno: ogni lotto ha una gestione a sé, ed è importante tracciare cosa succede su ciascun appezzamento, per creare uno storico su cui basarsi quando si prendono decisioni. La mole di dati che si possono ricavare dal campo è immensa, da tutte le informazioni relative alle varie operazioni svolte nei campi a quelle raccolte dai sensori installati, o quelle amministrative: dati relativi ai macchinari, difesa delle colture dai patogeni, dati di irrigazione, persino le ore di lavoro dei dipendenti. Per avere prodotti a residuo zero, vengono usati modelli predittivi dell’andamento delle popolazioni di insetti o delle patologie fungine e batteriche, che elaborando i dati raccolti in campo aiutano a razionalizzare l’uso dei prodotti fitosanitari.

Questi strumenti indicano quando è opportuno evitare i trattamenti – per esempio in assenza di rischio reale di infezioni o attacchi parassitari – e quando, al contrario, è necessario intervenire tempestivamente per prevenire infestazioni più gravi. Ridurre o eliminare gli interventi non strettamente necessari non solo consente alle aziende agricole un significativo risparmio economico, ma rende anche l’intero processo produttivo più sostenibile, contribuendo al raggiungimento dell’obiettivo “residuo zero”. Negli ultimi anni, la crescente scarsità d’acqua legata alla riduzione delle piogge ha reso indispensabile un uso più efficiente delle risorse idriche. Anche in questo ambito, la tecnologia permette di fare la differenza: attraverso sistemi intelligenti, è possibile pianificare strategie irrigue mirate, ricevendo indicazioni precise su quando e quanto irrigare in base alle reali esigenze della coltura, riducendo gli sprechi e tutelando l’ambiente.

#agrifood Capacità di previsione e pianificazione AI-driven
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TRACCIABILITÀ E SICUREZZA

Per il settore agroalimentare è vitale tenere traccia di un alimento o di un prodotto, poter risalire alla sua storia in ogni fase della supply chain. La tracciabilità è alla base della food safety, garantisce una piena trasparenza, fornendo ai consumatori informazioni chiare e precise sui prodotti in circolazione per poter fare scelte consapevoli, e consente di assicurare la distribuzione di alimenti sicuri e sani e di gestire in modo rapido le eventuali situazioni problematiche. Le filiere agroalimentari stanno diventando sempre più digitali e automatizzate grazie all’impiego di tecnologie come l’IoT, la blockchain e l’intelligenza artificiale.

In particolare, blockchain e AI stanno rivoluzionando la tracciabilità degli alimenti, permettendo la costruzione di un modello informativo più rapido, affidabile e sicuro. Queste tecnologie garantiscono una gestione dei dati più riservata e trasparente, identificano in modo univoco ogni controllo lungo la filiera e assicurano la piena visibilità delle informazioni, dalla produzione alla distribuzione.

È il caso del Pastificio 28 Pastai di Gragnano, che ha implementato un sistema di tracciabilità basato su blockchain lungo l’intera filiera del grano: dai campi di coltivazione, passando per il mulino che trasforma il grano in semola, fino al confezionamento del prodotto finale. Il Pastificio 28 Pastai è il primo in Italia a certificare l’assenza di pesticidi e glifosato nei grani utilizzati. Una scelta che non solo garantisce un prodotto più sano per il consumatore, ma rappresenta anche una conferma indiretta della provenienza 100% italiana della semola impiegata. La produzione si basa su una miscela di cinque varietà di grano duro coltivate nelle Colline Frentane, un’area caratterizzata da un clima fresco e asciutto, ideale per ridurre in modo naturale la presenza di funghi dannosi. La gestione agronomica adotta tecniche a basso impatto ambientale: arature profonde eseguite prima della semina e l’utilizzo di strumenti meccanici come lo “striatore” permettono di eliminare le erbe infestanti senza ricorrere a diserbanti chimici.

L’intera filiera del Pastificio 28 Pastai – dall’origine del grano fino ai tempi e alle temperature di essiccazione della pasta – è tracciata, certificata e consultabile tramite il QR Code presente su ogni confezione. Grazie al collegamento diretto tra la piattaforma blockchain e le celle di essiccazione, è possibile monitorare in tempo reale i consumi energetici e certificare in modo trasparente durata e temperatura del processo: un modo concreto per verificare se la pasta è stata davvero sottoposta alla “lenta essiccazione a basse temperature” spesso evocata nelle comunicazioni di marketing. L’azienda ha inoltre implementato soluzioni per il risparmio idrico nei campi di coltivazione e sistemi di monitoraggio dei consumi energetici sulle linee produttive, parzialmente o totalmente compensati da energia rinnovabile generata da impianti fotovoltaici.

#agrifood Data-driven food chain, soluzioni AI-based per la logistica integrata
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DATI INTEROPERABILI

Nella filiera agroalimentare, la frammentazione tecnologica rappresenta una criticità crescente: molte aziende agricole e alimentari adottano strumenti digitali tra loro incompatibili, con conseguenti difficoltà nell’interoperabilità dei sistemi e nella condivisione efficace dei dati lungo la catena del valore. Negli ultimi anni è stato introdotto un riferimento georeferenziato condiviso per il settore, pensato per abilitare l’interoperabilità tra i diversi strumenti digitali utilizzati lungo l’intera catena del valore. Questo standard comune favorisce la collaborazione tra attori della filiera, semplifica la tracciabilità dei prodotti e rappresenta un passo strategico verso la costruzione di un sistema alimentare più integrato, trasparente e sostenibile. Il Global Field ID (GFID) è un identificativo univoco, assegnato a ogni appezzamento agricolo a livello globale. Attualmente, il sistema conta oltre 200 milioni record, ciascuno associato a un codice esclusivo che ne garantisce la tracciabilità e l’univocità su scala mondiale.

L’obiettivo principale del Global Field ID (GFID) è facilitare l’accesso degli agricoltori alle piattaforme digitali, ridurre i costi legati all’interoperabilità dei sistemi e promuovere la condivisione dei dati agricoli tra aziende agricole e alimentari, istituzioni governative, finanziatori, assicuratori, distributori e consumatori. La tecnologia GFID assegna un confine univoco a ogni appezzamento, minimizzando così il rischio di doppie contabilizzazioni e rendendo il sistema uno strumento efficace per il reporting sulla sostenibilità ambientale.

Proprio per questi vantaggi, Simpsons Malt – storica azienda fondata nel 1862 e fornitore di malto per brand prestigiosi come Chivas e Macallan – ha adottato il GFID per migliorare la tracciabilità delle pratiche agricole e misurare con maggiore precisione la riduzione delle emissioni di carbonio lungo la propria filiera. Integrando il GFID nel sistema digitale, Simpsons Malt è riuscita ad associare i dati agronomici direttamente alle singole parcelle di coltivazione del luppolo, garantendo così una misurazione più accurata delle emissioni e semplificando la rendicontazione ambientale.

#agrifood Blockchain e AI per la tracciabilità e tutela del marchio
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LOGISTICA INTEGRATA

I sistemi di intelligenza artificiale stanno rivoluzionando anche la gestione della domanda e l’ottimizzazione delle scorte nel settore agroalimentare, migliorando il monitoraggio dei livelli di magazzino e riducendo sprechi e scarti alimentari. Un caso emblematico è Geldi, storica realtà della provincia di Chieti, attiva da quasi cinquant’anni nella distribuzione di prodotti freschi e surgelati per bar e ristoranti. Partita come impresa locale, Geldi ha ampliato la sua presenza nel Centro Italia e, con il lancio dell’e-commerce Puntoqui.com, ha esteso la propria offerta direttamente ai consumatori, garantendo consegne a domicilio rapide e affidabili. Oggi l’azienda conta oltre 250 dipendenti e agenti, un fatturato di 47 milioni di euro e un servizio di distribuzione attivo 24 ore su 24. La gestione dei magazzini e degli approvvigionamenti è sempre più avanzata: attraverso un sistema di monitoraggio continuo dei lotti e delle scadenze, Geldi evita il deterioramento degli alimenti e minimizza la produzione di rifiuti e scarti. Il cuore dell’efficienza è un sistema predittivo che calibra gli ordini in base alle previsioni di vendita per ogni singola referenza, tenendo conto di variazioni stagionali e picchi di domanda legati a periodi particolari come il Natale. Questo approccio permette all’azienda di evitare accumuli eccessivi di prodotti invenduti, ottimizzando il flusso logistico e riducendo l’impatto ambientale.

EFFICIENZA E QUALITÀ

L’AI ha molte applicazioni anche nell’analisi predittiva e nella manutenzione preventiva delle attrezzature di produzione: in questo modo contribuisce a ridurre i tempi di inattività e a massimizzare l’efficienza operativa. L’introduzione dell’AI nei processi produttivi consente di ridurre le attività manuali, garantendo standard qualitativi elevati. È il caso di Simonelli Group (simonelligroup.com), azienda fondata nel 1936, con sede in Italia, leader nel settore della produzione di macchine da caffè e macinacaffè professionali e domestici distribuiti attraverso due marchi: Nuova Simonelli e Victoria Arduino.

Con circa 160 dipendenti e un fatturato annuo vicino ai 110 milioni di euro, Simonelli Group si colloca tra i primi cinque produttori mondiali nel suo settore, esportando in oltre 110 paesi e collaborando con le principali catene di ristorazione e torrefazioni internazionali. L’azienda ha sviluppato una macchina professionale pensata per grandi catene di ristorazione e coffee shop, che consente di erogare un caffè di alta qualità anche in contesti dove il personale ha scarsa specializzazione nella torrefazione. Grazie all’intelligenza artificiale e al machine learning, la macchina da caffè e il macinacaffè sono in grado di comunicare tra loro, riconoscendo automaticamente filtri e miscele, e impostando in modo autonomo i parametri di macinatura ed erogazione. Questo riduce drasticamente le operazioni a carico del barista, minimizzando gli sprechi di caffè, energia e acqua. La tecnologia C-Automation, implementata nel nuovo modello “Nuova Aurelia”, consente di erogare una bevanda perfetta senza ulteriori interventi manuali, calibrandosi automaticamente in base alle variazioni delle condizioni ambientali, come umidità, temperatura e composizione della miscela, per garantire sempre un caffè eccellente.

Brother: Data Product Management

Eos Solutions: Industria alimentare 4.0. Sostenibilità e competitività nell’era dell’AI

Formula: L’industria alimentare nell’era della trasformazione digitale

Sinfo One: Marginalità e ESG: come sopravvivere?

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Un’interruzione operativa causata da un attacco informatico o da un guasto tecnologico può generare perdite economiche paragonabili a quelle di un lancio di prodotto fallito o di una crisi reputazionale. Mentre l’integrazione tra sicurezza e cloud si fa sempre più stretta, il 2024 si è chiuso con un segnale chiaro: le imprese italiane stanno rafforzando i propri investimenti in cybersecurity e business continuity Ma quanto sono davvero preparate a questo cambio di paradigma? Solo una minoranza di CISO si dice pienamente pronta ad affrontare un attacco o un incidente senza subire danni significativi o interruzioni prolungate. Un segnale allarmante che evidenzia quanto la sicurezza digitale sia ormai una leva critica di sopravvivenza, non solo di competitività.

Secondo l’ultimo rapporto CLUSIT, l’associazione italiana per la sicurezza informatica, il 10% dei cyberattacchi globali colpisce l’Italia: il dato evidenzia non solo la crescente esposizione del nostro Paese, ma anche la persistente fragilità di molte realtà produttive. Il report fotografa con lucidità una dinamica già nota agli analisti del settore: si amplia il divario tra chi può investire in cybersicurezza e chi ne resta escluso. Le grandi imprese – a seconda del grado di maturità e del settore di appartenenza – hanno rafforzato i propri presidi digitali, adottando policy evolute, strumenti di prevenzione avanzati e infrastrutture costantemente aggiornate. PA e PMI, invece, continuano a soffrire un divario crescente: risorse limitate, carenza di competenze specialistiche e, in molti casi, una scarsa consapevolezza del rischio. Senza test operativi sui piani di risposta, la resilienza resta solo teorica. In questo scenario, l’intelligenza artificiale emerge come un alleato per abilitare un approccio Zero Trust, considerato il framework più efficace per proteggere identità, accessi e flussi informativi. L’utilizzo dell’AI introduce però nuove superfici di attacco: algoritmi mal addestrati, automazioni non presidiate o manipolazioni dei dati possono trasformare la tecnologia in un punto di vulnerabilità.

La sfida per le organizzazioni non è solo adottare strumenti innovativi, ma farlo in modo consapevole, integrando l’AI in un framework di governance chiaro, verificabile e costantemente aggiornato. Il gap da colmare non è solo tecnologico: spesso mancano una strategia integrata, un assessment realistico delle vulnerabilità e – soprattutto – una cultura condivisa della resilienza digitale. Nel bilancio tradizionale, la cybersecurity viene spesso trattata come un costo operativo necessario – al pari di una polizza assicurativa: utile solo in caso di incidente. Un approccio che si rivela non solo riduttivo, ma anche strategicamente miope e, nel lungo periodo, economicamente insostenibile in un contesto ad alta esposizione digitale. Ed è proprio qui che i vendor possono giocare un ruolo abilitante: un’opportunità concreta per mettere a sistema competenze, visione e capacità di innovazione, accompagnando le imprese verso un modello di resilienza proattiva – fondato su tecnologia avanzata, governance strutturata e cultura della sicurezza diffusa.

#CyberResilience Continuità operativa sotto attacco. Dati e identità da blindare
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LOGICHE OLTRE IL PERIMETRO

Cosa vuol dire essere cyber-resilienti? E come si traduce questa capacità nelle strategie dei principali attori della cybersecurity? Dal confronto con sette protagonisti di primo piano – Bitdefender, Check Point Software Technologies, CY4GATE Spa, Gyala, Kaspersky, Rubrik e Semperis – prende forma un panorama articolato, fatto di tecnologie avanzate, ma anche di cambiamenti culturali, organizzativi e operativi. Nel nuovo scenario cyber, la differenza non la fa chi riesce a evitare tutti gli attacchi, ma chi sa sopravvivere e ripartire subito dopo. Se la prevenzione è prioritaria, la velocità è tutto. Il tempo di reazione è ormai un indicatore tanto critico quanto la capacità di difesa preventiva. Una minaccia contenuta in pochi minuti può fare la differenza tra un disservizio gestibile e una crisi reputazionale irreparabile. Identità e dati sono i nuovi perimetri.

Bitdefender si concentra sulla prevenzione tecnica proattiva e sulla riduzione della superficie d’attacco, con attenzione agli attacchi “living-off-the-land”. L’approccio mira a rafforzare i sistemi dall’interno, intervenendo su vulnerabilità, patching automatico e controllo degli accessi. Check Point Software Technologies promuove un paradigma “prevention-first”, sostenuto da AI, threat intelligence condivisa e automazione. L’assessment continuo, automatizzato e fondato su metriche oggettive è un pilastro della strategia: la resilienza non dipende solo dalla tecnologia, ma anche da governance, processi e cultura della formazione. CY4GATE Spa adotta un modello olistico e operativo, valorizzando strumenti come il cyber range, i backup automatici, e un forte focus sulla preparazione pratica. La resilienza è vista come la capacità di gestire un incidente in tempo reale, con ruoli chiari tra IT, security e business continuity. Gyala pone l’accento su ambienti OT e automazione della reaction, integrando detection e controllo diretto sugli asset (anche legacy o segregati). Kaspersky unisce tecnologia e cultura. Promuove difesa multilivello con AI ma punta molto anche su formazione continua e gamificata. L’azienda è tra le più attive nel contrastare il divario di competenze legate alla cybersecurity AI-driven. Rubrik ribalta la logica difensiva tradizionale e adotta un paradigma data-centric. Presuppone che la violazione sia già avvenuta e lavora per minimizzare impatto e tempo di recupero, grazie a backup immutabili, monitoraggio dei comportamenti e protezione delle identità. L’attenzione è sulla resilienza post-breach, più che sulla sola prevenzione. Semperis mette l’identità al centro della resilienza, concentrandosi su Active Directory, privilegi minimi e ITDR. Lo schema è molto organizzativo: gestione della crisi, simulazioni, runbook, visibilità su modifiche, e risposta coordinata in caso di attacco. AI, automazione e XDR costituiscono la triade della detection intelligente. L’intelligenza artificiale non è più percepita come tecnologia emergente, ma come elemento strutturale nei modelli di difesa e risposta: su questo punto tutte le aziende coinvolte concordano. Che si tratti di correlare segnali deboli, automatizzare la risposta o potenziare il lavoro dei SOC, l’AI consente di ridurre i falsi positivi, rilevare attacchi sofisticati e intervenire in tempo reale. Tuttavia, anche qui c’è un rischio crescente: quasi la metà delle aziende italiane ha già subito attacchi AI-assisted, ma solo una minoranza ha formato il personale su queste minacce.

#CyberResilience Si amplia il divario tra chi investe e chi non può, ma il gap non è solo tecnologico
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LA BASE DELLA RESILIENZA

L’assessment non è un semplice check, ma un processo continuo per misurare la resilienza, identificare vulnerabilità e orientare le priorità. «Un imperativo strategico per la sopravvivenza e la competitività aziendale» – dichiara Federica Maria Rita Livelli, esperta di risk management e business continuity, tra le figure di riferimento del comitato direttivo CLUSIT. L’incremento degli attacchi informatici si accompagna a un corrispondente aumento della consapevolezza sul tema a livello di board. «Minacce digitali sempre più intense spingono verso un rafforzamento urgente della cyber-resilience a livello globale. Sempre più CdA riconoscono la resilienza digitale come leva di competitività e fiducia sul mercato. La resilienza va costruita in tempo di pace, per agire in tempo di guerra» – spiega Livelli. «Ma se la sicurezza tradizionale è focalizzata sulla difesa, la resilienza è una capacità adattiva: la capacità di un’organizzazione di assorbire l’urto, mantenere la continuità e ripristinare in fretta. Serve passare da una logica di difesa tecnica a una governance integrata, dove tecnologia, persone e processi suonano all’unisono come in un’orchestra. La cyber resilienza non è più un tema IT. Il board deve guidare questo cambiamento, promuovendo una visione integrata tra cybersecurity, business continuity e risk governance».

Il quadro normativo europeo – con NIS2, DORA, GDPR, CRA e AI Act – impone standard elevati di preparazione, test e formazione. Tuttavia, non tutti i settori sono allo stesso livello. Il report ENISA NIS360 del 2024 evidenzia forti disallineamenti di maturità. Tra i settori maturi: energia elettrica, telecomunicazioni, banche e infrastrutture digitali. Settori vulnerabili: PA, sanità, marittimo, spazio, ICT services, gas. L’elemento critico è la governance, che nella pratica si traduce nella capacità di orchestrare business continuity, cybersecurity, risk management e formazione sotto una visione unitaria e attiva, anziché delegare tutto all’IT. Federica Maria Rita Livelli propone un modello “bionico”, dove la resilienza emerge dalla sinergia tra tecnologie integrate, formazione continua e collaborazione interfunzionale. L’adozione di architetture Zero Trust, la protezione AI-driven degli endpoint e le piattaforme orchestrate di security (con visibilità su cloud, dati, IoT e reti) sono gli elementi indispensabili di questo modello. Tuttavia, ciò che fa davvero la differenza è la verifica costante: testare i piani di recovery, simulare attacchi, sfruttare cyber range, digital twin e strumenti di gamification per formare i team. L’AI generativa sta ridefinendo la rapidità e la precisione della risposta agli incidenti, automatizzando detection, analisi comportamentale, classificazione delle vulnerabilità e azioni di contenimento. «Strumenti che, nelle mani giuste, abilitano decisioni più rapide e data-driven» – spiega Livelli.

#CyberResilience L’elemento critico è la governance – Federica Maria Rita Livelli #CLUSIT
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VISIBILITÀ E REAZIONE

Molti strumenti giocano un ruolo chiave nel rafforzare la resilienza di un’azienda di fronte alle minacce informatiche. «Le tecnologie di sicurezza proattiva, come le valutazioni delle vulnerabilità e la gestione automatizzata delle patch, contribuiscono a colmare tempestivamente le criticità, migliorando l’efficacia delle difese» – spiega Richard De La Torre, technical product marketing manager di Bitdefender. Parallelamente, gli strumenti di ispezione della rete agiscono in modo attivo per contrastare attacchi come la diffusione di malware e i movimenti laterali non autorizzati all’interno dell’infrastruttura. «Le soluzioni di rilevamento e risposta estese (XDR) sono essenziali per individuare attività sospette lungo un’ampia superficie di attacco. Per essere davvero efficaci – continua De La Torre – queste soluzioni devono offrire visibilità su sistemi, reti, piattaforme di identificazione, carichi di lavoro in cloud e dispositivi IoT. Al tempo stesso occorre adottare un approccio Zero Trust, integrando strumenti avanzati per la gestione dell’identità e degli accessi (IAM), soluzioni di monitoraggio dell’integrità e meccanismi di autenticazione a più fattori (MFA), così da rafforzare ogni punto di accesso e contenere i rischi in modo proattivo». La crescita degli attacchi “living-off-the-land”, in cui gli hacker sfruttano strumenti legittimi già integrati nei sistemi – come PowerShell, Netsh, Sudo o SSH – mettono a dura prova le normali operazioni di amministrazione IT.

Secondo i dati di Bitdefender, questa tecnica è stata riscontrata in quasi l’85% degli incidenti di sicurezza più gravi. Mitigare tali minacce rappresenta una sfida significativa, poiché l’intervento potrebbe interferire con i processi aziendali ordinari. Soluzioni avanzate come Bitdefender GravityZone Proactive Hardening and Attack Surface Reduction (PHASR) offrono un supporto concreto, riducendo dinamicamente la superficie di attacco e limitando l’accesso a strumenti sensibili laddove non strettamente necessario. «Oggi le aziende hanno a disposizione numerosi strumenti per rafforzare la propria resilienza contro gli attacchi informatici» – afferma De La Torre. «Tuttavia, è fondamentale che le aziende siano consapevoli del valore strategico di queste soluzioni e compiano scelte mirate, privilegiando quelle in grado di offrire il massimo ritorno sugli investimenti, sia in termini di protezione che di continuità operativa».

#CyberResilience Riduzione della superficie d’attacco e tecnologie proattive – Richard De La Torre #Bitdefender
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IMPRESE ALLA PROVA

Con un dwell time medio superiore ai 21 giorni, un attacco informatico può agire indisturbato per settimane – come spiega David Gubiani, regional director sales engineering, EMEA Southern & Israel di Check Point Software Technologies. «L’assessment non può ridursi a un’attività una tantum, ma deve essere continuo, contestuale e automatizzato. Solo così diventa un pilastro solido della strategia di cyber resilienza». «Un’organizzazione resiliente non si limita a implementare soluzioni di sicurezza, ma ne valuta continuamente l’efficacia in un ciclo virtuoso: identificazione, protezione, rilevamento, risposta e recupero. Un assessment periodico è determinante per mantenere e migliorare la postura di sicurezza di un’organizzazione, consentendo di Identificare vulnerabilità e punti deboli nell’infrastruttura IT che potrebbero essere sfruttati da attori malintenzionati. Inoltre, permette di valutare l’efficacia delle misure di sicurezza per sapere realmente quanto le attuali difese siano efficaci nel prevenire o mitigare gli attacchi, assicurando la conformità normativa».

In Check Point, l’assessment è parte integrante dell’offerta di Threat Exposure Management, potenziata attraverso l’integrazione con ThreatCloud AI. Per valutare l’efficacia delle strategie, le organizzazioni devono guardare a indicatori concreti. Tra i più significativi: il tempo medio di rilevamento (MTTD) e quello di risposta (MTTR), che indicano rispettivamente quanto rapidamente si individua una minaccia e quanto tempo serve per mitigarla. Fondamentali anche il numero di vulnerabilità critiche rilevate, la percentuale di sistemi conformi alle policy aziendali e la frequenza degli incidenti registrati. Monitorare queste metriche consente non solo di reagire, ma di migliorare in modo continuo la postura di sicurezza. «Questi indicatori – continua Gubiani – permettono di passare da una sicurezza “intuitiva” a una basata su dati concreti e misurabili, abilitando il ciclo continuo di valutazione e miglioramento che permette ai CISO di quantificare e ridurre il rischio in modo concreto».

L’automazione e l’intelligenza artificiale stanno trasformando la risposta agli incidenti. La quantità di dati da analizzare supera le capacità umane, e le minacce richiedono una reazione in tempo quasi reale. Secondo i dati di Check Point Research, oltre il 60% delle aziende presenta almeno una vulnerabilità critica esposta, spesso per mancanza di visibilità trasversale. In base agli assessment emergono errori ricorrenti: confondere compliance e sicurezza, lasciare la gestione solo all’IT senza coinvolgere il business, sottovalutare le minacce interne e operare senza una visione integrata. Tra le cause principali: sistemi non aggiornati, piani di risposta mai testati, formazione insufficiente del personale e reti poco segmentate. «La resilienza si misura sul campo – sottolinea Gubiani – affrontando questi errori attraverso strategie mirate e best practice per migliorare la postura di sicurezza e la resilienza dell’organizzazione».

#CyberResilience Modello “prevention-first” e automazione – David Gubiani #CheckPointSoftware
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LA RESILIENZA SI ALLENA

Per affrontare uno scenario digitale sempre più instabile, le organizzazioni devono andare oltre la semplice sicurezza per costruire una vera cyber-resilience by design. «Una realtà davvero resiliente è quella che riesce a garantire la continuità anche durante un attacco» – spiega Alessio Paccariè, head of marketing CY4GATE Spa.  «Ciò è possibile solo se tecnologia, processi e persone sono pronti a prevenire, rispondere e adattarsi in tempo reale». Il passaggio è culturale: dalla difesa statica alla gestione dinamica dell’incidente. La capacità di contenere l’impatto, garantire la continuità e recuperare rapidamente si trasforma in un vantaggio competitivo. La velocità di reazione diventa tanto strategica quanto la prevenzione. «MTTD e MTTR – tempo medio di rilevamento e di risposta – sono metriche fondamentali: fanno la differenza tra un problema circoscritto e una crisi sistemica». Sul piano tecnologico, la resilienza si fonda su strumenti evoluti: piattaforme di log analysis, AI per l’analisi comportamentale, monitoraggio continuo, backup immutabili, segmentazione delle reti e threat hunting. «Queste tecnologie consentono non solo di rilevare minacce in tempo reale, ma anche di anticiparle e contenerle» – spiega Paccariè.

«L’AI gioca un ruolo chiave: accelera la detection, automatizza le risposte e riduce i falsi positivi, liberando risorse nei team di sicurezza». Ma la tecnologia non basta. «Un errore che vediamo spesso negli assessment è credere che bastino policy e strumenti. Invece mancano test realistici, backup efficaci, e i piani di risposta, quando esistono, spesso non sono noti al personale». I settori più vulnerabili? PA, sanità e manifattura. «Non tutti i settori viaggiano alla stessa velocità. Finanza e assicurazioni, spinte da regolamenti e obblighi di compliance, hanno costruito presidi maturi. Diverso il discorso per PA, sanità, manifattura e PMI: comparti in cui la resilienza è spesso frenata da limiti culturali, mancanza di risorse e carenze infrastrutturali». Una delle criticità ricorrenti è la scarsa collaborazione tra IT, sicurezza e continuità operativa. «Serve un coordinamento continuo, con ruoli chiari e processi condivisi. L’obiettivo è costruire un’unica strategia, non approcci a silos». Dal backup al comportamento: la resilienza si allena. «La strategia di backup e disaster recovery gioca un ruolo centrale, ma deve essere pensata per garantire il ripristino rapido» – spiega Paccariè. «Servono automazione, isolamento dei dati, test periodici e parametri di RTO (Recovery Time Objective) ben definiti. La resilienza non è teoria, ma azione concreta. Anche se molte aziende dichiarano di avere piani di ripristino, questi non vengono testati regolarmente, soprattutto nelle PMI o in settori meno regolamentati». Ecco perché sempre più aziende adottano cyber range, ambienti simulati per esercitarsi su scenari reali. «Formazione continua, esercitazioni regolari, cultura condivisa sono gli ingredienti per una postura solida». Non basta avere un piano: bisogna aggiornarlo e integrarlo nel disegno complessivo dell’organizzazione, in modo da legare cybersecurity, business continuity e risk governance sotto una regia unitaria.

#CyberResilience Integrazione tra tecnologie, processi e persone – Alessio Paccariè #CY4GATESpa
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LA VELOCITÀ È TUTTO

La cyber resilienza va oltre la cybersecurity. «Se la security si concentra sulla prevenzione, l’identificazione e gestione di un incidente, la resilienza si ottiene quando oltre al contenimento dell’impatto si ha il ripristino delle funzionalità operative dell’infrastruttura» – spiega Nicola Mugnato, CTO & co-founder di Gyala. «Un’organizzazione cyber-resiliente è in grado di assorbire l’impatto di un attacco, proteggere la continuità operativa e ripristinare in modo rapido i servizi essenziali, inclusi quelli OT, come per esempio la riattivazione automatica di un PLC compromesso». La piattaforma Agger di Gyala nasce con questa logica e integra automazione e reaction personalizzabili a livello di ogni singolo agent o device, il che permette di assicurare l’operatività e riprendere facilmente il controllo. Per abilitare un nuovo approccio alla cyber resilienza, è necessario superare la logica puramente difensiva. «Tecnologie come XDR e sonde di rete con algoritmi di Intelligenza artificiale, contribuiscono a prevenire le minacce» – spiega Mugnato. «La possibilità di personalizzare le regole di reaction, anche per singolo device, oppure funzionalità come il Tag System per individuare facilmente dove e con quale impatto sia avvenuto un incidente rappresentano un vero salto di qualità nelle logiche di recovery. Inoltre, il monitoraggio dello stato dei device OT e la capacità di intervenire direttamente dalla piattaforma per isolare un asset o guidarne il ripristino – sono elementi essenziali per accelerare il ritorno alla piena operatività». Prevenzione e reazione non sono più alternative, ma componenti sinergiche. «Prevenire resta fondamentale, ma oggi la velocità di reazione è il vero abilitatore della resilienza» – afferma Mugnato.

«Perché consente di bloccare rapidamente gli incidenti, minimizzare l’impatto e ripristinare l’operatività anche in assenza di intervento umano diretto». A fare la differenza sono le tecnologie capaci di adattarsi al contesto e agire in tempo reale: «Dalla possibilità di personalizzare le regole di detection e reaction per singolo asset, all’analisi avanzata del traffico di rete a livello applicativo (layer 7), fino al monitoraggio attivo e passivo degli apparati OT. Un altro elemento critico è la capacità di operare anche in reti segregate, supportando ambienti misti con sistemi legacy». Raggruppate in una piattaforma unificata come Agger, queste funzionalità offrono una base solida per sviluppare una resilienza cyber concreta e duratura.

#CyberResilience Continuità operativa anche nei sistemi OT – Nicola Mugnato #Gyala
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L’AI CAMBIA LE REGOLE

L’intelligenza artificiale accelera in modo significativo la risposta agli incidenti di sicurezza grazie alla sua capacità di analizzare grandi volumi di dati in tempo reale, individuare comportamenti anomali e automatizzare le azioni di contenimento. «Nelle soluzioni EDR e XDR, l’AI consente di rilevare anche minacce sofisticate o sconosciute, riducendo i falsi positivi e alleggerendo il carico dei team di sicurezza» – spiega Cesare D’Angelo, general manager Italy, France & Mediterranean di Kaspersky. «Inoltre, è in grado di attivare risposte automatiche – come l’isolamento di dispositivi compromessi o la quarantena di file sospetti – che permettono di limitare l’impatto dell’attacco sin dai primi istanti. In questo modo, le organizzazioni possono intervenire con maggiore tempestività ed efficacia, migliorando la loro resilienza complessiva».

Secondo una ricerca Kaspersky, il 43% delle aziende italiane ha già rilevato attacchi informatici guidati dall’AI, di conseguenza l’integrazione di un ecosistema XDR completo consente una visione unificata e una risposta tempestiva. «Inoltre, servizi gestiti, come Kaspersky Managed Detection & Response, permettono di rilevare e contenere minacce complesse anche in assenza di competenze interne. Infine, la Threat Intelligence migliora la reattività agli incidenti. In uno scenario ad alto rischio reputazionale, queste tecnologie rappresentano una difesa essenziale». Per migliorare la resilienza aziendale è essenziale adottare soluzioni di sicurezza multilivello, integrate e alimentate da tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale – continua D’Angelo. «Le soluzioni Kaspersky Next integrano funzionalità basate sull’intelligenza artificiale per rilevare automaticamente le minacce emergenti, affiancate da avanzate misure di hardening, come application control, web control e gestione di vulnerabilità e patch». La formazione continua è una leva decisiva per costruire la resilienza aziendale. «L’82% delle aziende italiane ne riconosce il valore, ma il 43% denuncia una carenza di competenze specifiche, soprattutto in ambito cybersecurity e intelligenza artificiale. Per colmare questo gap – spiega D’Angelo – servono percorsi pratici e mirati, come quelli offerti da Kaspersky Cybersecurity Training e Kaspersky Automated Security Awareness Platform, che includono moduli sulle minacce AI-assisted». La teoria, però, non basta. Strumenti interattivi come il nuovo Kaspersky interactive ransomware game e risorse aggiornate come AI Technology Research e Kaspersky Daily rafforzano l’apprendimento continuo. «Un approccio olistico alla formazione combina contenuti tecnici, pratici e culturali, trasformando i dipendenti da anello debole a prima linea di difesa, contribuendo in modo determinante alla resilienza complessiva».

#CyberResilience Difesa multilivello e formazione continua – Cesare D’Angelo #Kaspersky
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RESILIENZA DATA-DRIVEN

«La capacità di operare efficacemente in un ambiente caratterizzato da minacce costanti definisce un’organizzazione cyber-resiliente». Parola di Alessio Stellati, regional director Italy di Rubrik. Non si tratta solo di difendersi. «La vera resilienza consiste nell’identificare precocemente le minacce, contenerne l’impatto e garantire la continuità operativa anche durante un attacco. Una strategia cyber-resiliente integra sicurezza, protezione dei dati e business continuity. Significa saper reagire in fretta, ripristinare sistemi e dati in modo efficace. Ma significa anche apprendere dagli incidenti, adattare le strategie, formare i dipendenti e attivare team di risposta strutturati». Alla base, però, c’è un cambio di paradigma: «Occorre agire come se una violazione fosse già avvenuta, pianificando ogni azione per essere pronti al peggio».

Se la resilienza parte dal dato, diverse tecnologie possono contribuire a una reale resilienza IT – soprattutto nel momento in cui si parte dal concetto che la violazione è più che probabile. «In primo luogo, è essenziale una sicurezza incentrata sui dati, che dia la priorità alla loro protezione, andando ad analizzare dove risiedono i dati sensibili e chi li usa, con la capacità di implementare solidi controlli di accesso con verifiche continue, sia umane che automatizzate» – spiega Stellati. «L’intelligenza artificiale può e deve essere un alleato prezioso, in quanto apprende comportamenti in grado di rilevare anomalie e segnali deboli di un attacco in corso, tra cui modelli di login insoliti, esfiltrazioni di dati inaspettate o sottili modifiche alle configurazioni di sistema che altrimenti potrebbero passare inosservate».

La resilienza dell’identità rappresenta una criticità strategica, spesso sottovalutata ma centrale nella sicurezza delle organizzazioni: «Autenticazione forte, monitoraggio continuo e gestione dei privilegi limitano le possibilità di compromissione. L’analisi del comportamento, il rilevamento di privilegi eccessivi e il blocco degli account compromessi sono elementi ugualmente importanti. Sebbene gli attacchi siano inevitabili – spiega Stellati – queste misure riducono significativamente l’impatto e il tempo di permanenza di una violazione, limitando i danni che gli attaccanti possono infliggere. Infine, anche i backup immutabili costituiscono un elemento fondamentale di una strategia completa di protezione, perché garantiscono il ripristino dei sistemi in caso di attacco».

#CyberResilience  La sicurezza adattiva, data-driven e guidata dall’AI – Alessio Stellati #Rubrik #ZeroTrust
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L’IDENTITÀ AL CENTRO

Per Antonio Feninno, vice president of sales per il Sud Europa di Semperis, la cyber resilienza richiede un cambiamento del modello di sicurezza: non più solo la protezione perimetrale, ma l’identità digitale al centro della strategia, test continui di gestione della crisi e awareness diffusa a ogni livello. «Resilienza significa cambiare prospettiva: l’identità va messa al centro, le crisi simulate vanno affrontate come fossero reali, e la consapevolezza deve diventare parte del DNA aziendale. La resilienza reale integra prevenzione, rilevamento e risposta, garantendo continuità operativa anche sotto attacco».

Il cuore della sicurezza si sposta su Active Directory – oggi tra i bersagli primari di minacce avanzate. «Tecnologie come ITDR, EDR/XDR, SIEM con UEBA, backup immutabili e architetture Zero Trust sono essenziali per costruire un modello di difesa proattivo. I settori più maturi hanno adottato framework come NIST o MITRE ATT&CK, mentre sanità, manufacturing e PA sono spesso esposti, soprattutto sul fronte identity e AD» – spiega Feninno. La continuità operativa diventa la nuova metrica del business: «Quando l’obiettivo è restare operativi, la sicurezza evolve in una funzione abilitante, dove la gestione dell’identità e la risposta a crisi cyber devono essere coordinate». Il cyber crisis management assume un ruolo chiave: «Serve un team trasversale, con runbook condivisi e simulazioni regolari. Gli assessment periodici devono misurare la postura delle identità, il tempo medio di rilevamento e risposta (MTTD/MTTR), il privilegio minimo e la capacità di recovery di AD».

#CyberResilience Identity-first e gestione della crisi – Antonio Feninno #Semperis
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Gli errori più frequenti? «Privilegi eccessivi, assenza di test sui backup e scarsa visibilità sulle modifiche critiche». Anche Feninno evidenzia come la velocità di reazione sia oggi cruciale quanto la prevenzione: «L’AI gioca un ruolo chiave nella detection comportamentale e nella risposta automatizzata, riducendo il dwell time e limitando i danni». A completare il quadro, serve una formazione continua – tecnica, organizzativa e decisionale – per alimentare una cultura della resilienza a tutti i livelli dell’organizzazione. «Cambiare paradigma è l’unico modo per rafforzare davvero la resilienza».

Code Blue: Cyber Resilience su misura

L'articolo Cyber resilienza. Fattore assessment proviene da Data Manager Online.

Immaginate di essere su un treno ad alta velocità che sfreccia verso un nodo industriale in cui ogni scambio è orchestrato da modelli generativi: codici PLC scritti al volo, e-mail rifinite con tono perfetto, contratti assicurativi spiegati in linguaggio naturale, checklist di qualità create in tempo reale. Non è la sceneggiatura di un nuovo film in lavorazione, ma la realtà che emerge mettendo insieme le voci dei CIO leader dell’innovazione in Italia. Nasce così questo racconto: non un white paper tecnico, ma un diario di bordo che attraversa cinque tappe fondamentali nell’adozione dell’AI generativa.

Gli analisti di Gartner stimano 644 miliardi di dollari di spesa globale in GenAI entro il 2025. Ma accanto all’entusiasmo, c’è un dato che invita alla cautela: oltre il 70% dei Proof of Concept avviati negli ultimi due anni non ha superato la fase pilota. Il motivo? Governance assente, mancanza di controllo dei costi e difficoltà nel reperire i talenti giusti. Dalle e-mail ricevute e dalle interviste sul campo, il messaggio dei CIO è netto: «Non vogliamo un altro fuoco di paglia. Vogliamo ROI, sicurezza e scalabilità».

È da qui che inizia il nostro viaggio, costruito attraverso i contributi di Angelini, BMW, Ferrovie dello Stato, Generali, Hera, Intesa Sanpaolo e Siemens. Taccuino alla mano, da una tavola rotonda all’altra, abbiamo raccolto visioni, sfide e priorità per esplorare da vicino dati, rischi, architetture. E alla fine, tracciare la rotta per i primi dodici mesi di implementazione concreta.

IL PANORAMA DAL FINESTRINO

Prima tappa: il paesaggio è fatto di numeri. Oltre l’80% della spesa in AI generativa si concentra su hardware GPU e infrastruttura cloud, solo una quota minore è destinata a licenze di modello e servizi di consulenza. Questo significa che la corsa è soprattutto infrastrutturale e a trazione CapEx.

Cambiano anche le metriche con cui si misura il valore. Non contano più le righe di codice scritte, ma la percentuale di processi “co-pilotati”, la riduzione del time-to-market, il riutilizzo strutturato del know-how aziendale. E questo indica il passaggio da un’adozione sperimentale a una logica di piattaforma e di impatto trasversale. Mentre scorriamo i “binari digitali” del nostro viaggio, ci appaiono due curve che si incrociano.

La prima è la “curva dell’incanto”: quella in cui ogni dipendente esplora ChatGPT dal proprio browser personale, affascinato dalle possibilità, ma senza regole né struttura. La seconda è la “curva dell’industrializzazione”: qui, i foundation model e le tecniche di Retrieval Augmented Generation (RAG) non sono più esperimenti isolati, ma vengono ingabbiati in piattaforme sicure, governate, integrabili.

Lo spartiacque nella trasformazione reale dell’AI generativa non è la scelta del modello, ma la qualità con cui vengono gestiti i data contract. Senza validazione, governance e monitoraggio, i modelli perdono affidabilità, i progetti non scalano, e il ROI resta incerto. Al contrario, con data contract robusti, il foundation model diventa uno strumento industrializzabile, governabile e sicuro. Ma non basta. Senza un glossario condiviso, un audit log immutabile e un vector database trattato come un asset critico, anche l’architettura più promettente rischia di arenarsi.

#GenAI treno in corsa: investimenti da 644 mld $ entro il 2025, ma il 70% dei PoC non supera il pilota
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DALLA TEORIA ALLA PRATICA

Seconda tappa: è il momento di mettere i piedi a terra. I casi concreti ci raccontano dove l’AI generativa ha già iniziato a creare valore. I PoC di successo hanno una cosa in comune: partono da problemi ben definiti, con metriche di business chiare. L’AI non sostituisce, ma aumenta la capacità dei team: suggerisce, sintetizza, automatizza. E quando funziona, non resta nel cassetto. Diventa microservizio, plug-in interno, acceleratore di processo. Ma sempre, e solo, quando è inserita in un ecosistema controllato: con dati verificabili, accessi tracciati e ruoli chiari. Intesa Sanpaolo adotta un approccio strategico e strutturato alla GenAI, con l’obiettivo di potenziare la produttività e rafforzare la gestione del rischio.

Sebbene i dettagli quantitativi restino riservati, il disegno appare chiaro, come ci conferma Marco Ditta, group head Data & AI Officer. Dalla Torre di Torino, Intesa Sanpaolo punta sull’intelligenza artificiale per rivoluzionare il banking, investendo su due asset interni chiave: un AI Lab integrato nell’Innovation Center e un Democratic Data Lab su Google Cloud, focalizzato sul controllo del rischio. Un ulteriore tassello è la partnership con iGenius che ha portato all’introduzione di Crystal, un modello GPT per la business intelligence generativa: un assistente conversazionale capace di fornire insight in linguaggio naturale e aumentare l’efficienza operativa nei processi decisionali. Più di un esperimento, quasi una roadmap. E l’investimento non è solo tecnologico: è culturale.

Da Torino ci spostiamo a Mogliano Veneto (Tv), sede della direzione per l’Italia del gruppo Generali. Qui l’adozione della GenAI si fa concreta e multilingue. Il chatbot Chatty dialoga in quattro lingue (italiano, inglese, francese e tedesco), supportato da un microservizio di explainability che rilegge e rende trasparente il sign-off finale nei processi di gestione sinistri. La metrica chiave è un Trust Index, costruito tramite sondaggi flash post-interazione: la fiducia diventa un KPI.

Il progetto non è isolato: anche Generali Svizzera ha adottato Chatty, questa volta in collaborazione con Enterprise Bot e HITS (House of Insurtech Switzerland). Il motore? Una combinazione tra ChatGPT e DocBrain, per accompagnare il cliente nella scelta delle polizze e nella gestione dei sinistri. Accanto a Chatty, il gruppo utilizza anche Leo (chatbot) e Leonie (assistente vocale), entrambi basati su Azure OpenAI. Ma l’AI generativa non è solo tecnologia: è capacità di visione.

Philippe Donnet (Group CEO di Generali) ha evidenziato l’evoluzione dell’AI e il suo impatto dal punto di vista sociale, economico, lavorativo ed etico, promuovendo la creazione di Agorai Innovation Hub per guidare lo sviluppo tecnologico, centro dedicato alla ricerca e all’applicazione dell’intelligenza artificiale e della data science, sotto la regia di Generali (nella sede di Palazzo Carciotti, simbolo di Trieste e prima sede del gruppo assicurativo), con il coinvolgimento di numerosi attori pubblici e privati.

Giancarlo Fancel (country manager & CEO di Generali Italia) ha ribadito l’investimento significativo nella trasformazione tecnologica, inclusa l’accelerazione dell’uso di dati, AI Generativa e automazione. Gian Maria Mossa (CEO di Banca Generali) ha enfatizzato il valore dell’innovazione dell’AI per migliorare la produttività e i servizi, puntando a diventare la prima AI Private and Investment Bank. Anche Steven Zuanella (Group Chief Digital Officer) e Yanna Winter (CIO, Head of IT, Generali UK) sono stati di recente relatori in discussioni sulla GenAI nel settore assicurativo. Questo quadro conferma un forte impegno di Generali nell’adozione della GenAI per migliorare l’esperienza del cliente e l’efficienza operativa, con un’attenzione particolare alla governance e alla conformità normativa, come evidenziato dalle discussioni sull’AI Act dell’UE. Nel “garage” bolognese di via Carlo Berti Pichat, troviamo Salvatore Molè (direttore centrale innovazione) che ha guidato, in collaborazione con Bain & Company, la definizione e la prioritizzazione di circa 150 casi d’uso di AI generativa, distribuiti in tutte le aree di business e articolati in tre ondate di implementazione.

Il primo proof of concept, un chatbot per il contact center, è già operativo e sta potenziando l’interazione sia con i clienti sia con i dipendenti. Gruppo Hera conferma un approccio strutturato e di lungo respiro all’adozione della GenAI, con un focus strategico sulla flessibilità della piattaforma, segno di una visione orientata all’integrazione graduale e scalabile nelle operazioni. Un elemento chiave emerso è la necessità di una piattaforma flessibile, innovativa e tecnologicamente agnostica, capace di adattarsi all’evoluzione rapida degli strumenti AI e alle esigenze aziendali. C’è anche il settore delle infrastrutture al centro della rivoluzione digitale in corso. Il Gruppo FS, nel suo piano industriale da oltre 190 miliardi di euro, indica l’AI come tecnologia abilitante per trasformare la mobilità verso modelli sempre più sostenibili nei prossimi dieci anni.

#GenAI ROI, sicurezza e scalabilità: la formula vincente per non lasciare i progetti nel cassetto
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L’intelligenza artificiale facilita l’adattamento delle infrastrutture alle condizioni operative e il dialogo con gli utilizzatori, come nel caso della comunicazione tra treno e binario, rendendo le infrastrutture più intelligenti e reattive. Un punto chiave è la condivisione di dati omogenei e interoperabili tra paesi, modello già avviato dall’UE con i Common European Data Spaces, essenziali per infrastrutture integrate a livello transnazionale.

Da Bologna ci spostiamo a Roma, nel quartiere Appio-Tuscolano, in Viale Amelia, dove troviamo la sede centrale di Angelini Industries. Carlo Torniai (group chief data and analytics officer di Angelini Industries) ha lanciato AskAI, un’applicazione enterprise integrata in Microsoft Teams, progettata per essere accessibile a tutti i dipendenti a livello globale sin dallo scorso anno. Basata su modelli OpenAI erogati tramite la piattaforma Azure, AskAI supporta la redazione di testi e contenuti, ed è già stata declinata in verticalizzazioni specifiche per i team HR, Legal e Field Service. L’obiettivo strategico è trasformare l’AI generativa in un “copilota” diffuso nei processi aziendali, abilitando nuove forme di efficienza operativa, automazione e valorizzazione del know-how interno. Angelini Industries sta quindi investendo in un’adozione responsabile dell’AI, con grande attenzione alla sicurezza dei dati e all’impatto sulle dinamiche organizzative. A sostenere questa visione c’è la funzione Innovation, guidata da Stefano Brandinali, che si propone di sviluppare e diffondere una cultura dell’innovazione e della trasformazione digitale in tutte le società del gruppo.

A circa 100 km a nord-est di Monaco di Baviera, nello stabilimento BMW di Ratisbona, ogni 57 secondi un nuovo veicolo lascia la linea di assemblaggio. È qui che prende forma il progetto GenAI4Q, che integra l’intelligenza artificiale nel controllo qualità per renderlo più efficiente, rapido e affidabile. L’AI analizza in tempo reale una vasta quantità di dati – non solo legati al modello e alle specifiche del veicolo, ma anche ai parametri di produzione individuali – per generare schede d’ispezione personalizzate. L’obiettivo: suggerire controlli mirati, riducendo i tempi e aumentando la precisione delle verifiche. Il sistema, accessibile tramite un’app mobile, determina autonomamente l’entità e la sequenza delle ispezioni, ottimizzando i flussi di lavoro. Si tratta di un passo decisivo verso la smart factory – come spiega Armin Ebner, responsabile dello stabilimento – dove la qualità viene garantita non solo a valle, ma integrata nel processo in modo intelligente. Con GenAI4Q, BMW rafforza la sua strategia di digitalizzazione applicata alla produzione: l’intelligenza artificiale diventa leva per l’efficienza, il valore aggiunto e l’esperienza cliente.

Rientriamo in Italia, a Buttrio, provincia di Udine, con il caso di Danieli Automation, azienda italiana leader mondiale in automazione di processo per impianti siderurgici, protagonista di una collaborazione strategica tra Siemens e Microsoft. Il futuro della manifattura passa dall’intelligenza artificiale generativa. Al centro, la soluzione Siemens Industrial Copilot, basata sulla piattaforma Xcelerator e potenziata da Azure OpenAI, progettata per trasformare la produttività degli impianti industriali. La soluzione introduce una nuova interfaccia uomo-macchina per la programmazione. Gli ingegneri possono generare codice per PLC utilizzando prompt in linguaggio naturale, tradotti automaticamente in SCL. Secondo i dati condivisi, questa soluzione consente una riduzione fino al 60% nei tempi di sviluppo del codice, oltre a una significativa riduzione degli errori sintattici e logici. Nel caso Danieli, l’AI generativa viene integrata direttamente nei sistemi di automazione industriale: una combinazione di cloud, edge computing e AI capace di alleggerire il lavoro degli operatori, ridurre gli errori e migliorare l’efficienza. Grazie a una connessione continua tra tecnologie OT e IT, l’ecosistema Siemens-Microsoft consente risposte rapide agli imprevisti e un controllo più intelligente della produzione.

Stefano Martinis (CEO di Danieli Automation) ha evidenziato il potenziale trasformativo dell’AI generativa per i progettisti e l’intera filiera industriale. Un’opportunità condivisa da Microsoft, che stima un impatto di 384 miliardi di euro per il solo comparto manifatturiero europeo, con un risparmio di oltre 6,5 milioni di ore di lavoro annue. La GenAI approda in produzione solo se inserita in un rigoroso framework di gestione del rischio, evitando così una corsa frenetica e poco ponderata verso l’automazione.

Anche nelle iniziative più avanzate, l’adozione dell’AI generativa è accompagnata da una governance consapevole e da solide misure di controllo. La GenAI, insomma, non è una scorciatoia all’automazione, ma un moltiplicatore di valore. Accanto ai casi già citati, meritano una menzione speciale alcune esperienze emblematiche che offrono ulteriori segnali su come l’adozione si stia estendendo in modo selettivo ma strategicamente rilevante. Illycaffè, per esempio, è partner dell’Agorai Innovation Hub di Generali, dove sperimenta applicazioni di intelligenza artificiale avanzata per migliorare l’esperienza del cliente.

#GenAI L’adozione della GenAI come prodotto per superare la trappola dei PoC isolati
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L’impiego di tecnologie basate su linguaggio naturale e sistemi intelligenti riflette una strategia di innovazione incrementale, orientata a una customer experience sempre più personalizzata, efficiente e data-driven. La GenAI è un asset strategico per ogni impresa, non più solo una tecnologia emergente. TIM Enterprise, in collaborazione con Google Cloud, ha avviato un programma rivolto a sviluppatori e IT manager con l’obiettivo di accelerare il ritorno sugli investimenti. L’iniziativa si inserisce in un piano più ampio di promozione dell’adozione dell’AI nei servizi alle imprese, con particolare attenzione alla scalabilità delle soluzioni.

Leonardo ambisce a un ruolo di leadership europea nell’innovazione industriale attraverso l’iniziativa LHyC – Leonardo Hypercomputing Continuum. Il progetto integra calcolo ad alte prestazioni (HPC), digital twin e intelligenza artificiale generativa per ottimizzare processi complessi in contesti ad alta criticità, come la difesa aerospaziale e l’analisi satellitare. Obiettivo dichiarato: costruire una vera e propria “sovranità tecnologica” europea, facendo leva su AI avanzata e infrastrutture di frontiera.

DENTRO LA CABINA DI COMANDO

Siamo arrivati alla terza tappa del viaggio, quella in cui si entra nella cabina di comando. È qui che si decide tutto: la direzione, la velocità e, soprattutto, se l’intelligenza artificiale generativa sarà un asset strategico o solo un fuoco di paglia. Davanti a noi, cinque leve strategiche – integrate, interdipendenti, tutte decisive. La prima è il business: ogni progetto deve stare in piedi economicamente. Significa bilanciare soluzioni rapide, che portano cassa in tempi brevi – come la generazione automatica di report o l’ottimizzazione dei processi – con progetti più ambiziosi, pensati per innovare i modelli di business. In altre parole: la GenAI deve parlare la lingua del P&L.

Poi c’è la qualità dei dati: invisibile agli occhi, ma essenziale come le fondamenta di una casa. Non si implementa l’AI generativa con dati generici o poco curati. Ogni documento aziendale diventa un asset da gestire con attenzione: deve essere aggiornato, affidabile, privo di bias. Serve una base dati strutturata, coerente, interrogabile da modelli avanzati. Le tecnologie ci sono – dai database vettoriali alla RAG – ma vanno orchestrate con disciplina.

La terza leva è la piattaforma. Qui si apre il grande tema delle scelte tecnologiche: costruire o acquistare, fare fine-tuning o usare modelli generalisti? Serve un’infrastruttura solida, ma anche strumenti di controllo. Alcune aziende usano già firewall AI per limitare le allucinazioni sotto l’1%. E iniziano a trattare gli errori dei modelli come si fa con i disservizi critici: si misurano, si analizzano, si correggono. È la cultura dell’operatività che entra nell’intelligenza artificiale.

La quarta leva è la governance. L’Europa si è mossa con normative come l’AI Act, la ISO 42001 e la NIS2. Non è più tempo di approcci artigianali. Servono trasparenza, tracciabilità, responsabilità. Le aziende più mature fanno stress test regolari, registrano ogni output, tracciano digitalmente i contenuti generati. Il messaggio è chiaro: senza fiducia, l’AI non scala. Infine, le persone costituiscono la quinta leva. Nessuna tecnologia si integra da sola. Serve un cambiamento culturale. L’alfabetizzazione AI sta diventando una soft skill trasversale. Crescono i programmi di formazione per i knowledge worker. E si stanno formando team nuovi, che mettono insieme data scientist, ingegneri della resilienza, giuristi. Anche i sistemi di incentivazione cambiano: alcuni bonus oggi si legano ai KPI sull’adozione della GenAI. Perché trattenere i talenti è parte della partita. Se l’architettura va trattata come un prodotto, allora questo significa budget ricorrente, backlog priorizzato e product owner con mandato chiaro. Chi gestisce la GenAI come una “commessa IT” rischia di finire sui binari morti del pilot purgatory.

#GenAI Non più progetti IT a scadenza, ma piattaforme evolutive e scalabili
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DALLA PARTENZA AL DEPOSITO

Nel viaggio di ritorno, mentre rivediamo gli appunti raccolti e le lezioni apprese, emerge una mappa operativa per il primo anno di adozione della GenAI. Una sorta di checklist pragmatica, utile per evitare sia l’entusiasmo disordinato che l’inerzia analitica. Nei primi trenta giorni, va istituita una task force AI cross-funzionale con deleghe chiare e un mandato esplicito. È il momento di stabilire policy provvisorie sull’uso responsabile e sulla classificazione dei dati, e avviare un assessment sistematico dei processi per individuare i quick win misurabili e a breve termine.

Entro novanta giorni, si passa all’azione: lanciare fino a tre proof of concept, preferibilmente basati su RAG con dati interni, fissando KPI con il CFO per garantire allineamento tra innovazione e conto economico. Nel frattempo, bisogna predisporre una landing zone cloud conforme ai principi FinOps, con sistemi di logging, crittografia e controllo dei costi. In parallelo, parte la formazione dei primi AI champion, con un focus su prompt design e casi d’uso rilevanti per la realtà aziendale. Entro dodici mesi, i PoC che hanno dimostrato efficacia devono essere trasformati in piattaforme enterprise scalabili e multi-modello. Qui entrano in gioco strumenti di telemetria, audit, incident response e gestione completa del ciclo di vita dei modelli. Ma soprattutto, è necessario allineare il ciclo strategico annuale con budget dedicato alla GenAI e bonus del management legati a metriche di adozione e valore prodotto.

Non è teoria. Questo approccio è già realtà in aziende come Hera, con la pianificazione in tre ondate; Intesa Sanpaolo, che ha definito KPI trimestrali di adozione; e Ferrovie dello Stato, che ha introdotto policy di logging immutabile. Ogni fase ha metriche precise, perché – per dirla con una frase di Carlo Bozzoli (board member, senior advisor, former CIO di Enel Group) – «ciò che non misuriamo non esiste, men che meno nei consigli di amministrazione». Infine, è utile ricordare che molte aziende, come Enel, stanno già sviluppando una cultura AI-driven che unisce efficienza, sostenibilità del codice e ottimizzazione dei processi. Anche quando non si parla esplicitamente di GenAI, i principi sono gli stessi: manutenzione predittiva, digital twin, gestione intelligente delle risorse. È una trasformazione industriale silenziosa – ma profonda – e già in movimento.

#GenAI Corsa guidata dal CapEx: l’80% degli investimenti concentrati su GPU e cloud
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STAZIONE DI ARRIVO

Il nostro viaggio nell’adozione dell’AI Generativa volge al termine. Il treno rallenta, le luci della stazione si fanno più nitide. Abbiamo attraversato casi d’uso, architetture operative, modelli di governance e sfide culturali. Una cosa è certa: quando la GenAI è guidata da una cabina di comando solida, porta risparmi misurabili, nuove fonti di ricavo e vantaggi competitivi. L’analisi di quanto accade oggi nel tessuto industriale italiano ed europeo ci racconta una trasformazione già in atto, anche se molte aziende si muovono ancora in ordine sparso, con strumenti diversi e risultati disomogenei. La GenAI sta passando rapidamente dalla soglia di sperimentazione alla produzione. Le difficoltà non mancano – dalla misurazione del ROI alla trasparenza sui dati – ma l’adozione procede, spinta da esigenze concrete di efficienza, innovazione e differenziazione.

Al centro di tutto c’è la governance del dato. I CIO che vogliono guidare il cambiamento devono partire dalle fondamenta: i dati. Nessuna intelligenza artificiale può funzionare senza dati di qualità. Per superare la trappola dei PoC isolati, la GenAI deve essere trattata come un prodotto continuo: non più progetti IT a scadenza, ma piattaforme evolutive e scalabili. Per farlo, bisogna misurare quanto impatta sui processi e puntare su formazione diffusa e specializzata. C’è poi il tema dei costi di adozione, spesso sottovalutati. L’implementazione non è gratuita né “plug and play”. Richiede investimenti infrastrutturali e, soprattutto, risorse umane qualificate. Partnership con hyperscaler, startup, centri di ricerca e innovation hub sono fondamentali per accelerare l’innovazione e ridurre i costi di sviluppo. Nessuna azienda può costruire internamente tutto ciò che serve per scalare la GenAI. La vera sfida, ora, non è più capire “se” adottarla, ma “come” farlo con coerenza strategica, responsabilità e visione di lungo termine. Tutto questo non è tecnologia: è orchestrazione.

Il treno è arrivato. Dopo un anno di sperimentazioni e discussioni, è il momento delle scelte. Ora tocca ai board decidere se restare a terra, guardare il treno passare o salire a bordo. I CIO sono i macchinisti di questo viaggio. Perché la prossima fermata – quella della piena industrializzazione della GenAI – sarà già realtà nel giro di un trimestre. E ricordate: l’hype corre sempre veloce, ma il valore si costruisce nel tempo.

L'articolo AI Generativa, dal PoC al ROI proviene da Data Manager Online.

La funzione IT, in sinergia con il marketing, può diventare leva strategica per creare esperienze personalizzate, ottimizzare il customer journey e abilitare nuovi modelli di relazione più predittivi, reattivi e omnicanale? La domanda può sembrare fuori tempo, visto e considerato che di questo tema si parla da anni. Ma non lo è perché l’avvento su larga scala dell’intelligenza artificiale generativa ha imposto un ripensamento nel modo di usare sistemi e applicazioni (e naturalmente i dati) per aiutare le componenti di business a essere più vicine ai clienti, a dare loro migliori strumenti per interpretare la domanda e le variabili del mercato. Questa nuova alleanza è essenziale per sfruttare al meglio le potenzialità dell’intelligenza artificiale, che richiede infrastrutture integrate, governance dei dati rigorosa e competenze multidisciplinari. L’IT diventa così il garante dell’affidabilità tecnologica, della compliance e dell’etica nell’uso dell’AI, bilanciando innovazione e responsabilità. L’IT non ha semplicemente “vinto”, ma ha conquistato un ruolo da protagonista nella strategia aziendale.

Lo scorso anno, agli inizi dell’estate, IDC prevedeva che solo nel 2027 la maggior parte delle organizzazioni marketing delle aziende Global 2000 avrebbe adottato l’AI per offrire esperienze omnicanale personalizzate lungo l’intero customer journey. Un anno dopo, è già evidente che il cambiamento avanza a un ritmo decisamente superiore. Un recente studio ha infatti rilevato che il 50% dei casi d’uso attualmente implementati nelle imprese di tutto il mondo riguarda il marketing. Non si tratta più, come si può facilmente intuire, di semplici sperimentazioni: l’intelligenza artificiale è già integrata nelle operations, nel content marketing, nella pubblicità e nei servizi creativi, nelle attività di campaign e di web marketing. E ad usare attivamente questa tecnologia, non sono solo i marketer ma anche gli stessi consumatori, per interagire meglio e più velocemente con i brand.

SI PARTE (SEMPRE) DAI DATI

Secondo l’ultimo FutureScape di IDC dedicato alla figura del chief marketing officer (CMO), entro il 2027 le aziende investiranno oltre 150 miliardi di dollari in infrastrutture, piattaforme, software e servizi legati all’AI per competere su esperienze cliente altamente personalizzate. «I marketer sono abituati a mappare il customer journey, ma raramente tracciano il percorso che compiono i dati del cliente all’interno dell’azienda. I clienti condividono informazioni eterogenee con le diverse funzioni aziendali: dal marketing alle vendite, dall’e-commerce alla logistica, fino al finance e al customer service. Tutti questi dati sono essenziali per comprendere a fondo la qualità della relazione tra brand e consumatore» – spiega Marco Tennyson, marketing director, Southern Europe Lead di IDC Europe.

Affinché la personalizzazione sia davvero efficace lungo l’intero customer journey, i dati devono poter circolare liberamente, anche attraverso percorsi non lineari. Quando invece restano intrappolati in processi batch o confinati in repository inaccessibili al marketing, il valore relazionale si disperde e l’esperienza del cliente ne risente. Secondo Tennyson, una solida customer data infrastructure è la chiave per ottenere una visione unificata del cliente. «Integrando i dati raccolti dai diversi touchpoint, consente di riconoscere ogni utente in tempo reale, su più canali e dispositivi, assicurando messaggi coerenti, rilevanti e personalizzati lungo l’intero percorso di interazione». Il risultato finale? Una migliore customer experience, il rafforzamento del posizionamento del brand e una maggiore differenziazione competitiva. Una base dati solida, centralizzata e affidabile consente al marketing di prendere decisioni più informate in termini di branding e customer engagement. Allo stesso tempo, ottimizza le performance delle campagne, favorisce l’allineamento tra i team e garantisce coerenza nei messaggi e nelle interazioni con i clienti.

Marketing sotto pressione, l’AI cambia le regole per i #CMO – Marco Tennyson #IDCEurope
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IL VERO IMPATTO DELL’AI

Entro il 2026 – stando alle previsioni di IDC – i marketer che non sapranno adottare pratiche di digital trust per l’intelligenza artificiale e la Gen AI rischieranno di perdere la fedeltà dei clienti e danneggiare la reputazione del brand. «I consumatori sono sempre più attenti a come i loro dati vengono raccolti e utilizzati. Chiedono trasparenza, responsabilità e pratiche etiche da parte dei brand. In assenza di queste condizioni, cresce la sfiducia, con un impatto diretto su loyalty e reputazione aziendale» – spiega Tennyson.

Secondo IDC, infatti, quasi l’80% dei clienti potrebbe abbandonare un brand che non rispetta questi standard. Al contrario, le aziende che investono nel digital trust rafforzano la fedeltà dei clienti, si differenziano sul mercato e mettono i marketer nella condizione di poter sfruttare con maggiore sicurezza tecnologie innovative come l’AI per aumentare il livello di personalizzazione e creare un vantaggio competitivo duraturo per le proprie organizzazioni.

L’impatto dell’intelligenza artificiale nella funzione marketing sarà infine significativo per quanto riguarda l’operatività quotidiana degli addetti: entro il 2028, infatti, tre ruoli su cinque saranno svolti da AI worker, che si occuperanno delle attività più ripetitive e data-driven (dall’analisi del comportamento all’ottimizzazione degli annunci) consentendo ai marketer di concentrarsi su creatività, strategia, etica e storytelling.

Il ruolo delle persone non sarà ridimensionato, ma acquisirà ancora maggiore centralità. Di conseguenza, sarà necessario ripensare la struttura organizzativa del marketing, sviluppando competenze in grado di guidare team ibridi – composti da risorse umane e AI agent – garantendo supervisione, precisione operativa e aderenza ai principi etici. «I CMO – conclude Tennyson – sono quindi chiamati a migliorare l’efficienza della propria funzione e a generare, nel contempo, valore dagli investimenti in intelligenza artificiale, le cui principali implementazioni si concentrano al momento su attività quotidiane e sull’uso di copiloti o assistenti virtuali. Per scalare innovazione e produttività, emergeranno via via AI worker completamente autonomi, capaci di operare a fianco dei marketer umani. Questi agenti intelligenti saranno in grado di gestire in modo del tutto indipendente workflow complessi, comprendere contesto, comportamento ed emozioni e agire di conseguenza in modo proattivo». Ciò che appare certo, in definitiva, è che le operations di marketing cambieranno radicalmente, proiettandosi verso l’accelerazione delle attività di segmentazione dei clienti, l’ottimizzazione delle campagne, l’analisi della concorrenza e la generazione di insights.

HIGH-PERFORMANCE MARKETING

Velocità, precisione e personalizzazione – assicura Domenico Rossi, regional vice president Service Cloud, Field Service & Revenue Cloud di Salesforce per l’Italia – sono le priorità per marketing e customer care. Non è quindi un caso che le tecnologie più richieste in questo ambito integrino strumenti di AI generativa, dati in tempo reale e automazione avanzata per trasformare ogni interazione in valore. Agentforce, la piattaforma AI di Salesforce, è progettata per supportare i professionisti della customer experience, offrendo la capacità di generare contenuti contestuali personalizzati, suggerire azioni intelligenti e apprendere in modo continuo dai dati, integrandosi con Salesforce Data Cloud. «Tutto questo avviene sempre con un approccio human-in-the-loop, perché l’intelligenza artificiale automatizza, propone e assiste ma è sempre l’operatore umano a decidere» – spiega Rossi. Il tema dell’integrazione con i sistemi IT già presenti in azienda è parte integrante dell’adozione di queste tecnologie, e nel caso di Salesforce è completamente gestibile grazie all’approccio nativamente aperto della piattaforma e all’utilizzo di soluzioni come MuleSoft, che consente di connettere sistemi di terze parti, collegando dati e processi in modo fluido anche in contesti complessi. «Così facendo – conclude Rossi – l’IT non è più solo infrastruttura, ma diventa motore strategico per il processo di innovazione aziendale».

Nella lettura di Fabrizio Marella, solution sales manager, CRM & Industry Workflows EMEA South di ServiceNow, il focus delle direzioni marketing e customer care è puntato su soluzioni capaci di abilitare esperienze omnicanale, coerenti e personalizzate, oltre che basate su dati aggiornati in tempo reale. «Le tecnologie più richieste includono AI conversazionale, workflow automatizzati, analytics predittivi e strumenti di orchestrazione del customer journey» – spiega Marella. In questo contesto, ServiceNow si propone come piattaforma unificata in grado di abbracciare sistemi eterogenei offrendo una vista a 360 gradi in tempo reale e di garantire un’integrazione nativa con i processi IT e operativi, favorendo una risposta coerente tra front e back-office e aumentando la velocità e la qualità del servizio.

#FutureOfMarketing Digital Trust come driver di fedeltà – Fabrizio Marella #ServiceNow
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Luisa Ferrari, solution director di Formula Spa, conferma il cambiamento in atto, evidenziando il ruolo sempre più proattivo e strategico dell’IT. «L’obiettivo è portare efficienza e innovazione nei processi di marketing e customer relationship management, lungo tutto il ciclo pre e post-vendita. A questa esigenza risponde l’integrazione nei sistemi di marketing automation e CRM non solo di AI conversazionale, ma di veri e propri agenti intelligenti, capaci di operare in autonomia e apprendere dai dati». L’AI agentica, nella visione di Formula Spa, affianca i team nella loro quotidianità, offrendo un supporto di valore e di efficacia nella gestione delle attività specifiche e nell’automazione dei processi: le applicazioni che abbracciano questa tecnologia sono quindi capaci di monitorare ed adattare il customer journey, offrendo esperienze dinamiche e specializzate sugli specifici bisogni (si parla non a caso di AI driven personalization). Con un ulteriore possibile vantaggio: aumentare le competenze dei gruppi di lavoro e l’efficacia operativa (si possono fare più cose e meglio) e creare le condizioni ideali per costruire un vero sistema di workforce con team “ibridi”.

Un altro tema caldo in pancia all’area IT è, come abbiamo visto, quello dei dati. «I responsabili marketing hanno a disposizione una quantità di dati senza precedenti, un vantaggio competitivo che permette di prendere decisioni più efficaci e guidare la crescita aziendale» – spiega Marika Lilla, country manager Italia di Snowflake. «Il customer journey si fa sempre più complesso e frammentato. Le normative sulla privacy sono in continua evoluzione. Mentre il settore si prepara alla rivoluzione dell’intelligenza artificiale generativa, i marketer devono essere in grado di andare oltre i silos di dati e creare una solida data foundation che supporti le loro attività». Se l’obiettivo delle aziende è quello di soddisfare i clienti e individuare nuove opportunità di crescita, diventa oltre modo necessario incorporare nella strategia di marketing funzionalità AI native e strumenti per ottenere una visione unica e completa dei clienti. Ed è quanto promette la piattaforma Marketing Data Cloud di Snowflake, fra le cui peculiarità c’è anche quella di facilitare l’accesso a un ampio catalogo di applicazioni e dati pubblicitari che consentono di governare l’intero ciclo delle attività di marketing: dalla pianificazione intelligente, all’attivazione, fino all’ottimizzazione e alla misurazione dei risultati.

#FutureOfMarketing La CX sempre più complessa e frammentata – Marika Lilla #Snowflake
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La tecnologia, ancora una volta, risulta quindi decisiva per trasformare (in modo più efficiente e valoriale) i processi anche in considerazione del fatto che – come ricorda Domenico Rossi di Salesforce – il marketing oggi lavora su un ritmo completamente diverso rispetto al passato. «Le campagne non possono più aspettare settimane di preparazione e devono nascere, evolversi e adattarsi in tempo reale. Per questo, i marketer chiedono strumenti che permettano di agire con rapidità e flessibilità mantenendo coerenza, personalizzazione e orientamento alla relazione, ed è la combinazione tra AI generativa, automazione e dati in tempo reale a fare per davvero la differenza». È proprio in questo contesto che soluzioni come Agentforce si rivelano preziose: supportano gli utenti nella creazione rapida di contenuti rilevanti, nell’orchestrazione di customer journey personalizzati e nella capacità di rispondere con precisione ai cambiamenti del mercato, garantendo sicurezza e governance dei dati.

CX TRASFORMATIVA

Un altro protagonista della trasformazione dei processi di customer management attraverso le nuove tecnologie – in primis l’intelligenza artificiale – è Microsoft. La visione dell’azienda sulla customer experience è chiara, come sottolineano le parole di Denise Alessiani, senior go-to-market lead Business Applications di Microsoft Italia. «L’AI generativa e gli strumenti di personalizzazione in tempo reale stanno ridefinendo il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti, mettendo sempre più al centro le loro esigenze e dando vita a esperienze uniche. Grazie a strumenti come Copilot e agli AI agent, le aziende possono offrire esperienze su misura, scalabili e coerenti su tutti i canali, ma affinché questa visione diventi realtà è essenziale affrontare alcune sfide chiave: dalla qualità dei dati alla governance dei contenuti generati fino alla collaborazione efficace tra area IT e area di business».

Non meno rilevante, secondo Microsoft, è l’avvio di un cambiamento culturale capace di valorizzare le competenze trasversali e favorire lo sviluppo e la crescita dei talenti. «Solo in questo modo – sottolinea Alessiani – l’AI potrà diventare una leva concreta di crescita, fare davvero la differenza nella customer experience e contribuire alla competitività delle imprese». Lo sforzo richiesto alle aziende è tutt’altro che marginale, ma la direzione è chiara: rispondere alla crescente domanda di esperienze iper-personalizzate, predittive e orchestrate in tempo reale.

#Marketing Data quality e governance dei contenuti: la sfida per IT e Business – Denise Alessiani #Microsoft
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«L’AI generativa sarà il motore principale per creare contenuti, suggerire azioni, gestire conversazioni complesse e migliorare l’efficienza operativa» – precisa Fabrizio Marella di ServiceNow. «Privacy, trasparenza, gestione del dato e governance dell’AI sono le sfide da superare. Il futuro della CX sarà sostenibile solo se costruito su fiducia, controllo e valore condiviso».

Le soluzioni di nuova generazione giocano un ruolo determinante nel migliorare la customer experience, grazie all’impiego di algoritmi avanzati e modelli LLM. Nel caso di ServiceNow, questo si traduce in un’applicazione dell’AI concreta e contestuale, capace di trasformare ogni interazione in un’opportunità di valore tangibile. «L’AI generativa – continua Marella – migliora l’autonomia del cliente risolvendo in pochi istanti problemi comuni, mentre il machine learning e l’intelligenza predittiva supportano gli agenti umani con suggerimenti proattivi, assegnazione automatica delle richieste e gestione delle priorità. Il valore aggiunto sta nella combinazione tra workflow intelligenti e dati integrati, che permettono alle aziende di anticipare i bisogni del cliente, ridurne il tasso di abbandono e aumentandone il livello di fedeltà».

Domenico Rossi di Salesforce invita sia i marketer sia i professionisti IT a prepararsi a una customer experience sempre più personalizzata, predittiva e conversazionale, confermando una visione condivisa nel settore. «Agentforce utilizza l’intelligenza artificiale per supportare i team, apprendere dai dati e guidare interazioni personalizzate in tempo reale. Ma perché questo scenario diventi la norma, ci sono ancora ostacoli da superare e serve innanzitutto un cambio culturale per comprendere come l’AI non sia solo tecnologia, ma una leva strategica per ottenere gli obiettivi aziendali». Ugualmente centrale è la qualità dei dati che devono essere affidabili, coerenti e sempre aggiornati. Al tempo stesso, la fiducia resta il pilastro centrale: privacy, etica e trasparenza devono essere integrate fin dall’inizio di ogni iniziativa. «Solo così – spiega Rossi – l’intelligenza artificiale potrà davvero trasformare il modo in cui le aziende si relazionano con i propri clienti».

ROADMAP PER I LEADER IT

La traiettoria per i manager IT intenzionati a rivoluzionare la relazione con il cliente è ormai definita. Secondo Denise Alessiani di Microsoft, per guidare con successo la trasformazione della customer experience attraverso l’AI è fondamentale integrare tecnologia, dati e cultura aziendale. Al centro di questo percorso c’è lo sviluppo di una data strategy focalizzata sul cliente, basata su una piattaforma unificata e accessibile in tempo reale. «L’intelligenza artificiale generativa è efficace quanto i dati che la alimentano. Per sfruttarla al meglio, è fondamentale impiegarla nella progettazione di esperienze personalizzate, integrando strumenti come Copilot che consentono di creare interazioni dinamiche e pertinenti, capaci di adattarsi in tempo reale al contesto e alle esigenze del cliente». Microsoft sottolinea con forza che la trasformazione non è solo tecnologica, ma soprattutto culturale. Per questo occorre adottare un modello operativo condiviso, in cui IT, marketing e vendite collaborino per orchestrare esperienze coerenti e misurabili. «Solo così – afferma Alessiani – l’AI può diventare un autentico acceleratore di valore nella relazione con il cliente».

Domenico Rossi di Salesforce traccia una roadmap chiara per CIO, CTO e leader IT chiamati a guidare la trasformazione digitale. Il primo passo è costruire una base dati solida, aggiornata e integrata: «Senza questo requisito, nessuna intelligenza artificiale potrà generare valore reale». Il secondo passo, altrettanto cruciale, è adottare un’AI che sia realmente al servizio del business: «Non un progetto a sé stante, ma una leva per raggiungere obiettivi concreti, che siano l’efficienza operativa del marketing, l’incremento delle vendite o il miglioramento del customer service». Tuttavia, il consiglio più importante rimane un altro: «Utilizzare l’intelligenza artificiale per potenziare le persone, non per sostituirle». Con soluzioni come Agentforce, la tecnologia diventa un alleato capace di amplificare competenze e accelerare le decisioni, mantenendo sempre trasparenza e controllo. «Ed è proprio da questa sinergia tra dati, algoritmi e persone che nasce una customer experience veramente evoluta».

Velocità, precisione e personalizzazione: l’agenda del #CMO – Domenico Rossi #Salesforce
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Secondo Marika Lilla di Snowflake, i manager IT chiamati a supportare la nuova frontiera della relazione con il cliente devono concentrarsi su tre priorità. «La prima è adottare piattaforme con intelligenza artificiale nativa – come quella proposta da Snowflake – pensate per gestire la crescente complessità dei dati in un’ottica di marketing moderno». La seconda priorità è assicurare una solida data governance, capace di garantire compliance normativa e di costruire fiducia tra i clienti. Terzo, ma non meno importante, è favorire una sinergia profonda e strategica tra IT e marketing, essenziale per sfruttare appieno il potenziale dell’AI, fidelizzare i clienti nel lungo termine e, di conseguenza, incrementare i ricavi.

Un’altra serie di indicazioni strategiche arriva da Fabrizio Marella di ServiceNow, che identifica tre “to do” per CIO e CTO. In cima alla lista c’è l’automazione mirata, che però non deve mai sostituire il tocco umano dove è davvero necessario: «L’intelligenza artificiale – spiega Marella – moltiplica il valore solo se inserita in un contesto costruito su fiducia, coerenza e risultati concreti». Il secondo passo è investire in una visione a 360 gradi del cliente reale, basata su dati accessibili, aggiornati e integrati nei processi operativi, non relegati ai soli report. Infine, il manager invita ad abbandonare le logiche a silos, puntando su piattaforme che abilitino processi end-to-end, capaci di mettere in sinergia IT, marketing e customer care.

#FutureOfMarketing Il ruolo sempre più proattivo e strategico dell’IT – Luisa Ferrari #Formula Spa
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Anche per Luisa Ferrari di Formula Spa, le raccomandazioni sono tre: prima di scegliere la tecnologia, è fondamentale definire chiaramente l’obiettivo di efficientamento, sganciandosi dalla tentazione di seguire mode passeggere e concentrandosi invece sul focus più rilevante per il business. Il secondo consiglio – sottolinea Ferrari – riguarda la qualità dei dataset su cui si basano machine learning e modelli LLM: «Dalla nostra esperienza, un grande volume di dati sporchi e non strutturati impedisce di raggiungere risultati validi in termini di qualità e rilevanza».

A chiudere la lista c’è la sfida più complessa: costruire una cultura aziendale orientata all’uso responsabile e strategico dell’AI, per reinventare il modo in cui le imprese generano valore per i clienti. Questo significa progettare processi con nuovi modelli di “hyper automation”, integrando risorse, CRM, ERP e un approccio multi AI-agent. I risultati concreti non mancano: Formula, per esempio, ha attivato progetti pilota di AI agentica che dimostrano l’efficacia di questo modello. Uno riguarda il customer service, dove l’AI interagisce con l’operatore umano per analizzare le richieste, suggerire soluzioni o richiedere ulteriori dettagli. «I risultati finora sono molto promettenti – spiega Ferrari – con gli agenti in grado di fornire autonomamente una risoluzione corretta in circa il 37% dei casi».

L'articolo L’IT torna al comando. CMO alla prova dell’AI proviene da Data Manager Online.

La superficie di attacco delle organizzazioni non è più limitata ai propri asset, ma si estende ben oltre il perimetro aziendale, seguendo le connessioni operative e tecnologiche che legano imprese, partner, fornitori e clienti: dalla gestione logistica ai servizi cloud, dalle piattaforme di pagamento alle attività di manutenzione, ogni azienda è ormai parte di un sistema, fatto di dipendenza reciproca.

Ad oggi, il rischio cyber associato alla supply chain, si configura come uno dei principali vettori di vulnerabilità, troppo spesso trascurato in fase di analisi del rischio, ma sempre più sfruttato nei moderni modelli di attacco. Non si tratta solo di incidenti isolati: i dati raccolti negli ultimi anni dimostrano che una parte significativa delle violazioni trae origine da debolezze presenti nei sistemi di fornitori terzi.

L’attaccante non colpisce più frontalmente l’azienda – che spesso ha configurato una protezione robusta – ma cerca i nodi deboli dell’ecosistema, sfruttando apparati OT legacy, configurazioni errate o, semplicemente, la mancanza di presidi minimi di sicurezza da parte dei partner esterni che interagiscono con l’infrastruttura stessa (come, per esempio, i manutentori dei sistemi IIoT, degli apparati elettromedicali o fornitori di supporto specialistico e così via). Questo fenomeno sta di fatto modificando il concetto stesso di cybersecurity: da difesa del perimetro a sfida di governance estesa.

Le nuove normative europee vanno in questa direzione, ecco infatti che la risposta del legislatore europeo si è fatta più concreta: la direttiva NIS 2 amplia in modo significativo il perimetro della sicurezza informatica, includendo esplicitamente anche il monitoraggio e la gestione del rischio associato ai fornitori critici.

#ceosuite Dalla difesa del perimetro alla governance estesa – Andrea Storico #Gyala #supplychain #cyberRisk
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Alle aziende non è più chiesto solo di “proteggersi”, ma anche di valutare e sorvegliare l’affidabilità cyber dei soggetti con cui operano. Parallelamente, il regolamento DORA (Digital Operational Resilience Act), in vigore da gennaio 2025, impone alle imprese l’obbligo di mappare, categorizzare e verificare con continuità i fornitori ICT, con un’attenzione particolare alla business continuity e alla gestione degli incidenti.

Si tratta di un’evoluzione culturale: la cybersecurity non è più confinata all’IT, ma diventa una componente integrante della governance aziendale e della continuità e sostenibilità operativa. NIS 2 e DORA impongono alle organizzazioni – soprattutto nei settori essenziali – di assumersi piena responsabilità non solo della propria postura di sicurezza, ma anche di quella dei soggetti terzi da cui dipendono: un cambio di paradigma che chiama in causa anche le funzioni apicali. Le decisioni di business devono incorporare indicatori di rischio digitale. Inoltre, la selezione di un fornitore non può più basarsi esclusivamente su parametri economici o temporali.

Un nuovo equilibrio, dove la sicurezza diventa parte integrante della qualità del servizio. Tutto ciò ha un impatto molto importante, poiché significa ridefinire priorità e metriche di valutazione, adottando una visione in cui la resilienza non è costo ma fattore abilitante per la continuità operativa, la reputazione e la competitività dell’organizzazione. In Gyala abbiamo raccolto la sfida della governance estesa e della sicurezza integrata per tutelare le aziende dai rischi terzi, con l’obiettivo di costruire – insieme ai nostri clienti –ecosistemi affidabili in cui la fiducia si basi su visibilità dei dati e responsabilità condivisa.

Andrea Storico, chairman & co-founder di Gyala

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I portafogli digitali stanno ridefinendo il panorama dei pagamenti globali con una crescita esplosiva che ha raggiunto i 5,2 miliardi di utenti nel 2024, rappresentando oltre il 60% delle transazioni e-commerce mondiali. Questa trasformazione digitale non ha solo un aspetto tecnologico, ma anche una componente comportamentale che incide profondamente le nostre relazioni con il denaro. Il mercato globale dei portafogli digitali è valutato 195,6 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede raggiungerà i 701 miliardi di dollari entro il 2029, con un tasso di crescita annuo composto del 15-19%. Questa crescita straordinaria riflette un cambiamento fondamentale nelle preferenze dei consumatori verso soluzioni di pagamento più veloci, sicure e convenienti.

La crescita dei portafogli digitali rappresenta una delle trasformazioni più significative nel settore finanziario degli ultimi decenni. Il valore delle transazioni tramite mobile payment è cresciuto del 12% anno su anno nel 2024, raggiungendo 8,146 trilioni di dollari in 47 mercati analizzati. Questa espansione è alimentata da diversi fattori convergenti: l’aumento della penetrazione degli smartphone, l’accesso migliorato a Internet ad alta velocità, e soprattutto la crescente domanda di soluzioni di pagamento contactless accelerata dal COVID-19. Le proiezioni indicano che il numero di utenti di portafogli digitali passerà a 5,8 miliardi entro il 2029, rappresentando oltre due terzi della popolazione mondiale. Questa crescita è particolarmente impressionante, considerando che solo nel 2020 gli utenti erano 2,8 miliardi, dimostrando un’accelerazione senza precedenti nell’adozione di queste tecnologie.

LA CRESCITA GLOBALE DEGLI E-WALLET

L’adozione dei portafogli digitali mostra marcate differenze regionali che riflettono vari livelli di sviluppo dell’infrastruttura tecnologica, ambienti normativi e atteggiamenti culturali verso la finanza digitale. L’Asia-Pacifico mantiene la leadership globale con un tasso di adozione del 78%, guidata da giganti come Cina e India, dove ecosistemi come Alipay e WeChat Pay si sono profondamente integrati nella vita quotidiana. L’Africa emerge sorprendentemente al secondo posto con il 68% di adozione, principalmente grazie al successo di M-Pesa in Kenya e soluzioni simili che hanno permesso alle regioni di superare direttamente i metodi di pagamento tradizionali, passando dalla dipendenza dal contante a un ecosistema completamente digitale. Il Medio Oriente segue con il 58% di adozione, trainato da paesi come Emirati Arabi Uniti (UAE) e Arabia Saudita (KSA) che stanno investendo massicciamente nell’innovazione finanziaria.

Il contrasto è evidente con l’Europa, che nonostante la sua maturità economica registra solo il 32% di adozione generale, anche se i paesi nordici come Norvegia, Svezia e Danimarca raggiungono tassi dell’83-94%, significativamente superiori alla media europea. Negli Stati Uniti, Apple Pay domina con il 92% delle transazioni tramite portafoglio mobile, elaborando circa 10 trilioni di dollari annualmente.

#digitalwallet La Gen Z guida l’adozione. Ma spendono anche il 31% in più @djegerson
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GENERAZIONI A CONFRONTO

L’analisi demografica rivela un netto divario generazionale nell’adozione dei portafogli digitali che ha implicazioni profonde per l’industria finanziaria. La Generazione Z (18-26 anni) guida l’adozione con il 79% di utilizzo, seguita dai Millennials (27-42 anni) al 67%, mentre la Generazione X (43-58 anni) si attesta al 45% e i Baby Boomers (59-77 anni) raggiungono solo il 26%. Questa differenza non è solo quantitativa ma anche qualitativa. I giovani della Generazione Z preferiscono carte di debito rispetto alle carte di credito, con il 69% che le usa quotidianamente o settimanalmente, guidati da un forte desiderio di evitare debiti e spese eccessive. Inoltre, il 57% della Generazione Z utilizza portafogli digitali come Apple Pay, Google Pay e Cash App, con oltre il 60% che cita i dispositivi mobili come strumento primario per gli acquisti. L’impatto comportamentale è significativo: gli utenti di portafogli digitali spendono in media il 31% in più rispetto ai non utenti, con questo trend coerente attraverso varie demografiche e livelli di reddito. Per la Generazione Z questo aumento è del 31%, per i Millennials del 28%, per la Generazione X del 15% e per i Baby Boomers dell’8%.

I portafogli digitali incidono sui modelli di spesa dei consumatori, con implicazioni che vanno oltre la semplice convenienza tecnologica. Ricerche mostrano che l’incorporazione degli e-wallet nelle transazioni finanziarie di routine causa cambiamenti significativi nelle abitudini di acquisto dei consumatori. La convenienza, le capacità di transazione in tempo reale e gli strumenti di monitoraggio delle spese sono caratteristiche degli e-wallet che incoraggiano sia gli acquisti impulsivi che migliori pratiche di budgeting. Uno studio condotto su 750 individui in Arabia Saudita, ha rivelato che l’adozione degli e-wallet ha un impatto statisticamente significativo e positivo sui modelli di acquisto dei consumatori e sulla gestione finanziaria. Tuttavia, emergono anche preoccupazioni significative. Gli utenti di mobile payment hanno una probabilità del 34% più alta di spendere oltre il loro reddito annuale rispetto ai non utenti. Sono anche il 31% più propensi ad avere difficoltà nella gestione di bollette e spese, il 46% più inclini a pagare solo l’importo minimo sui saldi delle carte di credito, e il 60% più propensi a incorrere in commissioni per ritardi nei pagamenti.

I #pagamentidigitali riconfigurano le relazioni economiche e sociali @djegerson
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DAI PAGAMENTI ALLE SUPER APP

L’evoluzione dei portafogli digitali è caratterizzata da diverse tendenze convergenti che promettono di rivoluzionare ulteriormente il settore. L’emergere delle “super app” rappresenta una delle evoluzioni più significative, particolarmente prominente in Asia, dove applicazioni come Alipay e WeChat Pay combinano pagamenti con servizi di taxi, shopping online, consegna cibo e altri servizi. Nel 2025, l’ecosistema dei portafogli digitali si è espanso esponenzialmente, offrendo una gamma diversificata di tipologie, ognuna che soddisfa esigenze e preferenze specifiche. I portafogli chiusi, offerti da aziende specifiche come Amazon Pay, permettono agli utenti di effettuare transazioni esclusivamente all’interno del loro ecosistema, offrendo programmi di fedeltà, sconti e un’esperienza utente senza soluzione di continuità. La rivoluzione dei portafogli digitali rappresenta molto più di una semplice evoluzione tecnologica: è una trasformazione fondamentale del modo in cui concepiamo, gestiamo e utilizziamo il denaro. Con oltre 5,2 miliardi di utenti globali e proiezioni che indicano una crescita fino a 6,1 miliardi entro il 2029, i portafogli digitali stanno ridefinendo l’intero ecosistema finanziario.

NUOVI EQUILIBRI

Le implicazioni di questa trasformazione sono profonde e multisfaccettate. Dal punto di vista comportamentale, stiamo assistendo a cambiamenti significativi nelle abitudini di spesa, con gli utenti di portafogli digitali che spendono in media il 31% in più rispetto ai non utenti. Questo fenomeno riflette sia la convenienza di questi strumenti sia la necessità di sviluppare nuove competenze di gestione finanziaria nell’era digitale. Guardando al futuro, l’evoluzione verso le super app, l’integrazione delle CBDC (Central Bank Digital Currencies) e di altri digital assets suggeriscono che i portafogli digitali diventeranno sempre più centrali nella nostra vita quotidiana, estendendosi oltre i semplici pagamenti per diventare piattaforme complete di gestione della vita digitale.

La rivoluzione dei portafogli digitali rappresenta una riconfigurazione delle relazioni economiche e sociali nell’era digitale. Mentre navighiamo attraverso questa trasformazione, sarà determinante mantenere l’equilibrio tra innovazione, sicurezza e inclusività per garantire che i benefici di questa rivoluzione siano accessibili a tutti i segmenti della popolazione globale.

Dr. Devid Jegerson 

Architetto dell’evoluzione dei Pagamenti Digitali e del Banking, Devid è da oltre 25 anni in prima linea nell’innovazione FinTech, trasformando idee visionarie in realtà di mercato di successo nell’E-commerce e nel Banking.

Dal lancio della prima carta prepagata ricaricabile in Italia (2002) e del primo conto di moneta elettronica (2006), alla creazione di gateway di pagamento con licenza acquiring (2008) e all’introduzione dei pagamenti istantanei P2P (Jiffy, 2014) e delle prime piattaforme di pagamento cloud in Medio Oriente (noon.com, 2016), il suo focus è sempre stato sul costruire ‘il nuovo’.

Il suo percorso include ruoli di leadership e contributi fondamentali in noon.com, PayPal, Fastweb, IWBank, e UBI Banca, dove ha guidato l’innovazione nei pagamenti mobile e ha contribuito alla gestione della normativa PSD2.

Oggi, applica questa combinazione di visione strategica ed eccellenza nell’esecuzione come Membro del CdA di diverse società, guidando la Trasformazione Digitale nel FinTech. La sua passione è supportata da un PhD, un EMBA, una laurea magistrale in strategia e una laurea in economia, dalla pubblicazione del libro (“Pagamenti elettronici. Dal baratto ai portafogli digitali” 2016, goWare).

Appassionato nel costruire il futuro della finanza, Devid rappresenta un punto di riferimento nel settore.

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Secondo il neuroscienziato Chris Summerfield, è esattamente ciò che sta accadendo alla nostra civiltà nel rapporto, solo ai primordi, con l’intelligenza artificiale. Nel suo nuovo libro, “These Strange New Minds”, il messaggio non è “stiamo per cadere”, ma “siamo già caduti”. L’AI ha oltrepassato un punto di non ritorno: è diventata capace di generare conoscenza, una prerogativa che per millenni è stata esclusiva dell’essere umano. La svolta è avvenuta nel linguaggio. I cosiddetti Large Language Models – come ChatGPT o Gemini – non si limitano a ripetere contenuti. Costruiscono frasi nuove, ragionano in linguaggio naturale, mettono insieme idee in modi originali. Non sappiamo se e in che misura “capiscano” nel senso profondo del termine, ma il risultato è che parlano come noi. E questo basta, spesso, per farci dimenticare che sono algoritmi.

Ci si chiede se l’AI sarà mai cosciente o senziente. Già oggi però la trattiamo come se lo fosse. Ci affidiamo a lei per decidere, creare, chiedere un parere, chiarirci le idee. Quando siamo soddisfatti la ringraziamo, e quando non accade, ci sforziamo di formulare domande più precise, articolando le nostre richieste proprio come se fosse una persona. Dimenticando che l’AI non ha emozioni, valori e interessi, se non quelli che noi – o le aziende che la gestiscono – le attribuiamo. Con l’irrompere degli AI agent – assistenti intelligenti progettati per raggiungere un obiettivo in modo autonomo, prendendo decisioni in base all’ambiente in cui si trovano – il processo di delegare potrebbe subire un’accelerazione.

Summerfield mette in guardia da alcuni rischi immediati: l’automazione che distrugge il lavoro umano, la concentrazione di potere nelle mani di poche big tech, la disinformazione personalizzata, l’uso malevolo delle tecnologie e l’impatto ambientale della corsa all’intelligenza computazionale. Ma cosa accadrà quando le AI inizieranno a interagire tra loro in maniera sempre più autonoma? Uno dei rischi è che sviluppino forme di cooperazione e linguaggi propri, escludendoci progressivamente dai processi decisionali.

#grandangolo #AI Quando gli agenti AI agiscono da soli, l’errore diventa invisibile e incontrollabile
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Come esseri umani, la nostra intelligenza si è sviluppata grazie ai legami sociali. Da soli, non siamo molto più svegli di uno scimpanzé. È nella rete di relazioni che costruiamo cultura, etica, politica. Ma cosa succede se reti artificiali, progettate per automigliorarsi, iniziano a decidere in autonomia, e soprattutto sbagliare senza alcun bisogno di interagire con noi? Microsoft 365 Copilot, l’agente AI integrato nelle app Office e in Teams, può essere violato senza nemmeno un clic. La vulnerabilità, battezzata Echoleak e scoperta dalla startup israeliana Aim Security, rappresenta il primo attacco zero-click noto contro un’intelligenza artificiale generativa. La gravità del bug? Basta un’email: l’utente non deve fare nulla. Copilot può essere trasformato in un cavallo di Troia digitale, con accesso a file, mail e chat riservate. Permettendo a chi attacca di accedere a informazioni sensibili semplicemente sfruttando i collegamenti con app e fonti dati.

Se l’agente AI agisce in autonomia, l’errore diventa invisibile, sottraendosi a ogni forma di controllo. Non è fantascienza, ma una transizione concreta, che potrebbe compiersi sotto i nostri occhi. L’AI, oltre a sostituirci nella produzione della conoscenza – fatto già sufficiente a cambiare per sempre il nostro ruolo nel mondo – rischia di innescare decisioni autonome dal potenziale catastrofico. L’unico vero antidoto, come spesso si ripete, non è tecnologico ma culturale: tornare a chiederci cosa significa essere umani, quale società vogliamo costruire e chi controlla gli strumenti che possono influenzare il nostro pensiero. Ma siamo davvero in grado di dare un’applicazione concreta e tempestiva alle nostre riflessioni?

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