Ogni conversazione con Andrea Ruscica, chairman & CEO di Altea Federation, si trasforma in un’analisi del ruolo della tecnologia come potente catalizzatore di semplificazione e valore all’interno di un’organizzazione. Ma anche sul ruolo di realtà come Altea nel tradurre la complessità della tecnologia in valore concreto, facendo da ponte con le imprese. Un ruolo chiave nel connettere competenza tecnica ed execution al servizio dell’organizzazione, delle persone e delle risorse, passando dal business ai servizi pubblici, fino a contesti critici come industria e sanità. Questa volta, l’incontro con il team manageriale di Altea serve a presentare un’operazione di rebranding e rifocalizzazione di un system integrator spavaldamente proiettato nel cambiamento per sé e i propri clienti. In occasioni come questa, inevitabilmente centrata sulla trasformazione dell’IT guidata dall’intelligenza artificiale, emerge con chiarezza l’imprinting originario del consulente: un approccio basato su analisi rigorosa e mappatura dei processi aziendali.

Già nel 1993, quando l’acronimo ERP si afferma nel mondo produttivo, prende forma un percorso di crescita continuo – tra sviluppo interno e acquisizioni – con l’obiettivo di trasferire il valore dell’informatica gestionale al business. L’aggregazione di nuovi talenti è la caratteristica peculiare di un modello federativo che oggi raggruppa, sotto un simbolo ancora più unitario, un insieme di oltre venti aziende che operano congiuntamente su un progetto condiviso, pur mantenendo una marcata autonomia nelle scelte di posizionamento in una vasta gamma di specializzazioni.

IDENTITÀ E CONTINUITÀ

Alla fine del 2025, anzi, proprio nei giorni delle feste natalizie, il governo centrale della Federation decide di implementare un cambiamento forte, intervenendo su quello che negli ultimi 20 anni – con un’unica variazione intermedia – è diventato un marchio familiare per centinaia di clienti. «Un logo è un simbolo. I simboli sono ciò che unisce e definisce un’organizzazione. Dalle imprese fino agli Stati. I simboli sono l‘espressione di un’intera cultura, la rappresentazione di quello che sei: decidere di cambiarli non è mai semplice» – spiega Andrea Ruscica. Tanto più nell’assetto volutamente composito di un system integrator, che attraverso il suo logo aziendale deve trasferire la propria identità senza mai oscurare i marchi delle tante tecnologie rappresentate.

Per una scelta di differenziazione – rispetto a una prima fase di focalizzazione esclusiva sull’ambiente gestionale olandese predecessore della piattaforma ERP in seguito acquisita da Infor – la federazione di Ruscica fa la scelta di estendere anche al mondo Microsoft, SAP, Oracle e TeamSystem le proprie competenze in materia di software per la gestione aziendale, allargando il presidio ad altre funzioni organizzative e più in generale a tutte le tecnologie trasformative di infrastrutture e processi, di lavoro e collaborazione, relazione, produzione, comunicazione, in tutti i comparti dell’industria e dei servizi. Contemporaneamente, Altea continua a potenziare le proprie capacità di guida consulenziale e di erogatore di servizi gestiti.

Oggi che la sfida si concentra sulla nuova ondata di automazione dell’intelligenza artificiale agentica – osserva Ruscica – il gruppo sente l’esigenza di attualizzare l’immagine trasmessa da un logo che negli ultimi dieci anni ha puntato – attraverso una sorta di recinto stilizzato verde chiaro – sul concetto di alleanza di forze indipendenti ma coese su un unico principio: l’innovazione nell’impresa e nell’organizzazione. «Con l’evoluzione del logo Altea, abbiamo deciso di rafforzare l’identità di gruppo» – sottolinea il chairman. «Valorizzandola anche nel segno grafico. Secondo Ruscica, la nuova A diventa il simbolo di un’identità condivisa in chiave più contemporanea ma anche la metafora che continua a unire le diverse realtà della Federazione attraverso “l’ala verde” (il tratto orizzontale della A), che riprende l’idea dell’abbraccio del precedente marchio, introducendo una forma stilistica più innovativa. Un tratto che parla di crescita e proiezione verso il futuro.

ALLE RADICI DEL VALORE

Il restyling funziona anche in forma compatta, come suffisso grafico a supporto dei brand delle aziende della federazione. Alcune integrano direttamente la radice Altea – come AlteaUP, AlteaON e Altea365 – mentre altre mantengono il nome originario, come OOBE-XR, attiva nella realtà virtuale ed extended reality, o CompSys, specializzata in managed services per infrastrutture e reti. Entrata nel gruppo nell’estate dello scorso anno, CompSys rafforza il posizionamento della federazione nei settori della pubblica amministrazione e della sanità. Ma c’è anche il caso di Run Time Solutions, entrata da una decina di anni a far parte della costellazione Altea come partner qualificato della practice dedicata alla piattaforma SAP Business One, che con l’avvento della nuova strategia visual del gruppo, sceglie di diventare Altea RT, incrementando il proprio livello di attenzione su tematiche di frontiera come la sovranità dei dati e dell’AI, riformulando in chiave più “federativa” un brand che esiste fin dal 1995.

Il renaming di Run Time Solutions, azienda affermatasi e cresciuta in Altea, oltre a mostrare l’efficacia del messaggio unificante affidato al nuovo logo aziendale, diventa anche una diretta conferma dell’impegno di tutto il gruppo sul fronte di una molteplicità di soluzioni che l’alleanza sa modulare e plasmare in funzione delle esigenze di ciascun cliente. Da poco più di due anni a questa parte, Altea è una realtà partecipata dal fondo di private equity Chequers Capital attraverso una classica operazione di leveraged buy-out. «In questo arco di tempo, siamo passati da 150 a quasi 240 milioni di euro di ricavi» – spiega il CEO. «Con un EBITDA cresciuto da 21 a 32 milioni». Una dinamica che evidenzia un’accelerazione significativa sia sul fronte della crescita sia della marginalità, segnale di un modello che sta scalando in modo strutturato. «L’obiettivo è continuare a crescere ampliando competenze e aree di specializzazione» – prosegue Andrea Ruscica. «Per offrire più valore e concentrare maggiori opportunità in un unico punto».

LA VARIETÀ FA LA PIATTAFORMA

Riflettendo sulla naturale evoluzione dei rapporti che normalmente intercorrono tra le aziende tecnologiche e gli operatori del capitale privato, Ruscica rileva che il rebranding rappresenta un passaggio intermedio di un ciclo che si sviluppa su un orizzonte medio di cinque anni. «Prova dell’equilibrio raggiunto da un rapporto professionale e umano di eccellenza» – commenta Ruscica. Ma anche scelta strategica per presentarsi all’avvio del prossimo ciclo con un’identità più forte e unitaria. In un mercato che tende a percepire le aziende-rete come realtà frammentate, dominate dalle singole componenti, il nuovo marchio nasce proprio per ribaltare questa lettura, rafforzando l’idea di un gruppo coeso, capace di decisioni condivise e di contenere spinte centrifughe. «Da qui nasce l’intenzione di lanciare un segnale chiaro» – sintetizza Ruscica. «Per marcare che il nostro è, a tutti gli effetti, un progetto di piattaforma».

Il concetto, oggi molto presente nella descrizione dell’offerta complessiva dei grandi player tecnologici, spesso cresciuti proprio per aggregazioni successive, rimanda subito alla necessità di integrare i processi delle singole entità che ne fanno parte. Per darsi un insieme di regole condivise di governo, compliance, sicurezza, linee tecnologiche, visione strategica, visione di mercato. E da questa unitarietà di scopi, attivare le sinergie che la piattaforma è in grado di scalare. Tanto più in presenza di un cambiamento esterno come l’intelligenza artificiale nella sua attuale accezione linguistica e agentica: una forza che senza la capacità di governo rischierebbe di fare la parte del classico elefante nella luccicante cristalleria della trasformazione digitale.

Ancora prima di arrivare a questo nuovo punto di svolta, le tecnologie che Altea contribuisce a trasferire in questi 30 anni – al di là di hype, svolte repentine e momentanee battute d’arresto – segnano un enorme impatto trasformativo nel modo di produrre e portare sul mercato beni e servizi. Da semplice ausilio per le registrazioni contabili, il software contribuisce a cambiare processi, organizzazioni e persone. Una triade, quella della tecnologia, dell’organizzazione e del capitale umano, che Altea ha sempre messo al centro della sua visione olistica, mettendo anzi in crescente risalto proprio gli ultimi due aspetti e diventando, insieme ai suoi clienti, artefice e comprimario di questo cambiamento.

DOPO LA CONSUMERIZZAZIONE

Che cosa accadrà domani, nella prospettiva di un livello di automazione “intelligente” e autonomo sul piano decisionale? L’evoluzione non si presenta come un salto unico, ma come una progressione accelerata. Il dato più sorprendente emerge se si osserva il periodo alla fine del 2022, con gli annunci di OpenAI e la rapida diffusione dei modelli linguistici su larga scala. In particolare, il titolo in Borsa registra una crescita della capitalizzazione tra le più veloci mai osservate nel settore tecnologico, Il 2023 si caratterizza da una forte fase di “consumerizzazione” del concetto stesso di modello linguistico.

Come altri system integrator, Altea vive un biennio di relativo attendismo, recependo le basi di una trasformazione che agisce all’interno di specifici task, aiutando i clienti a ragionare sui possibili casi d’uso e sorvegliando da vicino le novità che man mano arrivavano sul fronte dell’integrazione dell’AI agentica nei sistemi gestionali e nelle soluzioni offerte. Preparando il terreno a una rivoluzione annunciata ma ancora non del tutto percepibile, mentre l’attenzione dei Big si concentra sulle infrastrutture, il modo di accelerare lo sviluppo e il training degli LLM, l’integrazione dei primi strumenti AI nelle applicazioni.

Poi, tra febbraio 2025 e i primi mesi di quest’anno, Anthropic lancia tre oggetti – Claude Code, Claude Cowork e il protocollo MCP – che cambiano radicalmente una posizione in parte attendista, squarciando il velo su una rivoluzione di colpo al centro del palcoscenico. «Cowork non si occupa solo di attività banali e ripetitive» – spiega Ruscica. «È un assistente che ti segue in tutto il lavoro da svolgere, ti dà i superpoteri. Sul versante dello sviluppo del software, Code è in grado di darti in poco tempo e con poco sforzo strumenti completamente nuovi». Le notizie sull’AI agentica e sul suo possibile ruolo sostitutivo delle piattaforme ERP mainstream sono un segnale di allarme per tutti. Il passaggio da un semplice supporto cognitivo al lavoro del white collar a una sostanziale automazione nei processi e nelle decisioni implica un ripensamento dei provider SaaS e dei consulenti come Altea che li affiancano.

«Più che integratori, dobbiamo abilitare e governare l’AI nei processi, trasformando la conoscenza accumulata in capacità di interpretare, anticipare e decidere in tempo reale» – afferma Ruscica. Le sfide si concentrano su tre fronti. «Il primo è la conoscenza di dominio, necessaria per addestrare modelli linguistici in grado di produrre risultati affidabili. Il secondo riguarda i dati: strutturati e non, vere e proprie “casseforti” aziendali, in cui questa conoscenza è codificata. Il terzo è rappresentato dall’evoluzione applicativa: un numero crescente di agenti software personalizzati, orchestrati attraverso ecosistemi basati su server MCP, che le aziende dovranno sviluppare per trasformare la conoscenza in operatività. In questo scenario prende forma una token economy – l’unità base delle transazioni tra utenti, modelli e agenti – già oggi caratterizzata da volumi a doppia cifra di grandezza e destinata a ridefinire le logiche di utilizzo e governo dell’AI».

DAL REBRANDING ALLA STRATEGIA

Il rebranding di Altea si accompagna a un riposizionamento dell’offerta in chiave Agentic AI, con un’evoluzione delle modalità operative e dei modelli di intervento. Il percorso prende avvio con ARISE, programma di modernizzazione dell’intero stack applicativo a supporto del gruppo, dei processi e delle dinamiche interne. Un’iniziativa guidata dal general manager e chief business officer Matteo Giovanditti insieme al chief operating officer Franco Vercelli, responsabile esecutivo del progetto. «Siamo consapevoli della responsabilità che accompagna questa fase» – spiega Giovanditti. «Il rebranding non è solo un intervento identitario ma rafforza la coesione del gruppo e rende più chiaro il nostro posizionamento nel mercato». L’obiettivo è esprimere un modello distintivo. «Una capacità diversa di interpretare il ruolo del system integrator in uno scenario sempre più guidato dall’AI».

L’ingresso di Chequers Capital – prosegue il direttore generale – ha infuso nel gruppo una disciplina e un modello di governo strategico che è stato subito recepito da tutte le realtà della Federation, che si sono immediatamente riallineate su una direzione più definita. «Orientamento» è il termine utilizzato per definire quello che a suo parere è il fabbisogno più urgente di fronte alle incertezze di una evoluzione tecnologica il cui potenziale è chiaramente percepito, ma la sua applicazione operativa resta complessa da tradurre in azioni concrete. In un certo senso – lascia intendere Giovanditti – il compito di Altea Federation è definire queste azioni e farle proprie, in modo che l’esperienza maturata diventi una blueprint operativa, replicabile dai clienti. «Questa trasformazione apre nuove opportunità per tutte le realtà del gruppo, a partire da Nextea, la nostra società di consulenza. Oggi il confronto tra clienti, in tutti i settori, non riguarda la scelta dei modelli linguistici, ma come l’AI ben governata, sostenibile e radicata nei processi può abilitare la loro trasformazione».

Forte di un patrimonio consolidato di esperienze maturate in oltre trent’anni al fianco delle aziende mid-market, Altea punta a valorizzare questo capitale traducendo l’innovazione – in particolare l’AI agentica – in applicazioni concrete lungo filiere produttive complesse e in contesti settoriali ad alta specificità. «Si tratta di un know-how che i grandi player globali non presidiano direttamente» – osserva Giovanditti. «Il nostro lavoro è questo e lo sappiamo fare da sempre: portare l’innovazione fino all’ultimo miglio operativo, dove si genera valore reale».

RIPENSARE I PROCESSI

ARISE definisce il perimetro di un’architettura abilitante per un cambiamento che agisce non solo sul piano infrastrutturale e applicativo, ma anche cognitivo a livello enterprise. Inoltre può generare valore nei contesti di trasformazione più tradizionale, indipendentemente dal livello di maturità digitale del cliente. ARISE è una radicale modernizzazione e standardizzazione di tutta la parte applicativa di Altea. «Coinvolge tutti i sistemi dello stack applicativo e permette di rivisitare in modo significativo i processi» – spiega Franco Vercelli, nel suo ruolo di COO e responsabile esecutivo del progetto.

«Fino allo scorso anno eravamo ancora in una fase sperimentale» – racconta Vercelli. «Oggi però abbiamo già alcuni elementi pronti per il delivery. Il più rilevante è GIADA – Gestione Intelligenza Artificiale per Dialoghi in Altea Federation – una piattaforma che integra capacità di discovery documentale, comprensione ed elaborazione dei contenuti, in conformità con le normative NIS2 sulla riservatezza delle informazioni». ARISE si trova nella fase di passaggio dalla sperimentazione all’industrializzazione, con due direttrici principali – prosegue Vercelli. «La prima, interna, punta a integrare nell’operatività quotidiana del gruppo agenti software e tecnologie AI. La seconda riguarda il supporto e l’efficientamento delle attività di delivery tradizionale, oltre alla messa a disposizione di strumenti sviluppati per sostenere l’evoluzione di Altea verso un ruolo di attivazione e governo dell’AI basata sulla conoscenza».

In questa fase, un ruolo molto importante è svolto dalla sinergia con due stretti collaboratori di Ruscica: il chief financial officer Cristiano Daolio e il chief controlling officer Alberto Platini, chiamati a garantire sostenibilità e marginalità di una trasformazione che deve avvenire in modo fluido, senza impatti sull’operatività quotidiana di un gruppo con oltre duemila collaboratori e tremila clienti. Quali risorse economiche sta mettendo in gioco Altea e quali ritorni si attende? Daolio – «guardiano del valore dell’azienda», come si definisce – adotta un approccio rigoroso e pragmatico, soprattutto sul fronte dell’EBITDA. «Nell’ottica di un’azienda che ha il suo socio di maggioranza in un fondo di private equity, stiamo parlando di un investimento che deve dare i suoi frutti in tempi lunghi ma non lunghissimi. Al tempo stesso, in questo momento il nostro punto di vista è quello di un operatore di settore che sta costruendo competenze che diventeranno offerta per il mercato» – afferma il CFO. «L’obiettivo è convertire progettualità e domanda interna in valore e redditività».

In sostanza – osserva Daolio – è necessario considerare che una parte della marginalità generata dall’efficientamento tende fisiologicamente a ridursi, poiché il cliente si aspetta che i benefici di efficienza si riflettano, almeno in parte, in condizioni economiche più favorevoli. «Ma soprattutto si tratta di capire quali opportunità possono scaturire dai progetti che stiamo portando avanti, anche in termini di top line». Il punto è che nel contesto emergente della token economy la valutazione del valore reale di una tech-company diventa più complessa: le dinamiche di mercato sono influenzate da fattori altamente volatili, come dimostra l’impatto che gli annunci legati all’AI hanno avuto negli ultimi mesi sulle capitalizzazioni dei principali player tecnologici.

«La nostra fortuna è che a differenza di altri, stiamo traguardando un orizzonte temporale ampio e possiamo permetterci di agire sulle giuste leve moltiplicative. Certo, se dovessi riassumere l’orizzonte nel quale ci stiamo muovendo in una parola direi “incertezza” o anche “dinamicità”. «Penso a una conferenza del 2000 di Michael Porter, celebre economista della Harvard Business School: Internet non è un vantaggio competitivo in sé, lo diventa quando abilita una strategia. È quello che accade oggi con l’AI».

Le considerazioni del responsabile del controlling si allineano a quelle del CFO. Per Alberto Platini le attività di controllo e reporting contabile sono già oggi profondamente impattate dall’intelligenza artificiale. «Le basi della nuova infrastruttura ARISE – dall’ERP ai data mart che stiamo implementando – servono a preparare il passaggio successivo» – spiega Platini. «L’obiettivo è evolvere verso un controllo che non guarda solo al passato, ma che supporta le decisioni in chiave prospettica». In questo percorso, l’AI gioca un ruolo abilitante. «Ci aspettiamo di liberare tempo oggi assorbito da attività ripetitive, come le riconciliazioni, e di migliorare la qualità dell’output intervenendo a monte sui dati. In questo modo il controlling può offrire il supporto più tempestivo ed efficace sia a livello corporate che delle singole unità operative». Tutto su un livello di potenza, precisione e automazione intelligente, distante anni luce dai primi ERP che Altea integrava nelle aziende negli anni Novanta. Non è solo un’evoluzione tecnologica, ma un cambio di paradigma: dalla gestione dei processi alla capacità di interpretarli, anticiparli e governarli in tempo reale. La nuova identità di Altea Federation si muove in questa direzione, ma con una convinzione che la distingue. Mentre il mercato discute di quale modello linguistico sia il più potente, Altea presidia un’altra frontiera: quella della conoscenza che resta.

Trent’anni di progetti, errori risolti, pattern individuati nelle imprese italiane. Un patrimonio che nessun foundation model può possedere, non per mancanza di potenza di calcolo, ma per mancanza di esperienza vissuta. In un’epoca in cui la grande tecnologia rischia di rendere tutte le aziende uguali, ciò che resta distintivo è quello che ognuna sa fare meglio degli altri. È questo il sapere che Altea sta codificando in un’architettura cognitiva propria. Un’AI che non sostituisce la persona, ma sostituisce la fragilità della sua presenza. Una piattaforma che cresce con chi la usa, e restituisce al cliente la sua stessa intelligenza: organizzata, interrogabile, sempre disponibile. In un orizzonte di manovra che richiede prudenza ma anche capacità di visione. E sul ponte di comando, la bandiera è già cambiata. E oggi somiglia meno a quella degli ERP pionieristici e un po’ di più a quella che sventola sull’astronave di Star Trek, dove la tecnologia non si limita a supportare le decisioni, ma contribuisce a definirle.

Foto di Gabriele Sandrini

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Innovazione, modernizzazione del legacy, AI, automazione, sicurezza e protezione dei dati, governance e sovranità degli asset fisici e digitali, compliance e continuità, open banking. Tutte tendenze di quest’ultima stagione dell’IT in banca e della sua regolarizzazione, che stanno trasformando i servizi e i modelli di business del settore finanziario, favorendo una maggiore customer-centricity e ottimizzazione dei processi. Lo fanno proprio in risposta ai sommovimenti di un mercato ormai maturo e permeato da quelle che potrebbero essere definite le aspettative della vita digitale degli utenti di questi servizi, su tutte le fasce di reddito, qualunque siano le modalità di approccio alla propria banca, dal consulente del risparmio al gestore del patrimonio.

L’intero sistema bancario è tenuto a individuare un nuovo modo di gestire il core system e tutte le attività di back-office, mantenendo la solidità necessaria per rispettare le severe normative e non scalfire in alcun modo il proprio patrimonio di fiducia, ma adottando criteri di flessibilità, velocità e apertura agli stimoli esterni che sono propri del front-end. In altre parole, bisogna assicurare una rapida evoluzione del legacy e un radicale ammodernamento delle applicazioni e dei processi, per essere pronti ad adottare i nuovi paradigmi infrastrutturali del cloud. Alla base di tutto, ci sono i data center, che non possono più fare a meno della virtualizzazione delle risorse fisiche e di strati di automazione sempre più intelligenti e in grado di assicurare un costante supporto a operatori e decisori umani.

È una ricetta irrinunciabile per centrare il traguardo di un sistema del credito più resiliente e capace di coniugare capacità decisionale e innovazione. Sia che si tratti di avanzati modelli di insourcing, sia che le scelte ricadano su modelli di partnership con provider e system integrator altamente qualificati, le risposte tecnologiche a queste domande ci sono e tutto il sistema dell’offerta di tecnologie e dei servizi di consulenza e integrazione si sta muovendo in linea con i trend delineati.

RETROBOTTEGA E VETRINA

Ma la trasformazione del back-office procede di pari passo con quella dell’interfaccia phygital esposta verso un mercato sempre più stratificato e sub-profilato, che evolve e si trasforma a sua volta ed è sempre più autonomo e al tempo stesso coinvolto nelle decisioni in materia finanziaria. E perché no, anche di natura più tecnologica. E qui scatta un problema di execution e governance, le cui componenti sono soprattutto culturali, legate alla capacità di gestire i piani di digitalizzazione e i processi (rinnovati, non cosmeticamente adattati) che ne scaturiscono.

Per tutti i responsabili interni al sistema – dal team di management ai quadri divisionali fino al singolo collaboratore – è un percorso di formazione e ibridizzazione, che richiede una pronta capacità di acquisire linguaggi e schemi mentali dei colleghi, definendo uno scenario in cui sempre più CIO e CTO dialogano con CISO e data strategist, sedendo insieme allo stesso tavolo con tutte le funzioni di business, sotto l’ispirazione, la guida e la motivazione che arrivano dal top management.

Questo dossier si basa su una serie di conversazioni con gli invitati alla tavola rotonda virtuale dedicata a un futuro tecnologico che per le banche è già presente. Tre operatori che rappresentano diverse modalità di interpretare il business: Banca Popolare di Sondrio, Cassa di Risparmio di Bolzano – Sparkasse e Banca Finint. Con loro, in rappresentanza di un’istituzione votata a misurare il polso del mercato, Ipsos Doxa, società leader in Italia nei sondaggi di opinione e nelle ricerche di mercato, appartenente al Gruppo internazionale Ipsos.

Il confronto si svolge lungo il filo della progettualità che gli operatori finanziari mettono in atto in ambito infrastrutturale, dentro ai data center, nella relazione con il cloud; nella modernizzazione applicativa e trasformazione e automazione della loro operatività; nelle data strategy. Tutti prendono in esame sia la natura più tecnologica delle scelte fatte – con un particolare riguardo ai servizi cloud, al data analytics e agli strumenti dell’intelligenza artificiale. – sia i cambiamenti che avvengono sui piani dell’organizzazione e delle competenze formate al proprio interno o acquisite esternamente, rispetto alle scelte di governance.

Con altrettanta libertà, la discussione va a toccare anche le zone critiche della trasformazione, in particolare la sicurezza e la compliance. Il cambiamento apre anche nuove criticità: la cultura del dialogo diretto, pensata per superare i silos organizzativi e informativi, si scontra spesso con resistenze, incomprensioni e conflitti. Nell’evoluzione della banca, la tecnologia resta centrale, ma sono ancora le persone – con paure, aspettative e comportamenti – a determinare il vero ritmo del cambiamento.

LA BANCA SPERIMENTA

Simone Pizzoglio, responsabile delle ricerche sulla customer experience nell’area Finance di Ipsos Doxa è un acuto osservatore dell’evoluzione che il sistema bancario nazionale ha avuto fin dall’avvento del tema della multicanalità. Riconosce innanzitutto il ruolo che molti istituti hanno avuto nella sperimentazione di inedite forme di ibridazione, per esempio la vendita di prodotti commerciali non-finance di fascia alta (elettrodomestici, veicoli e altri beni e servizi), attraverso formule di promozione legate al conto corrente. «La banca come shop è un esempio di sperimentazione che non ha avuto molto seguito, ma che in una fase iniziale, in alcuni casi, era stata accolta positivamente» – riconosce Pizzoglio.

Il suo contributo alla tavola rotonda virtuale si sviluppa lungo due assi prospettici. Il primo, di natura qualitativa, analizza la corrispondenza tra l’espansione di un’offerta bancaria sempre più ampia e diversificata e i reali bisogni espressi dai consumatori, nonché le modalità con cui gli istituti rispondono a tali richieste. Il secondo, fondato su dati e ricerche, riguarda invece il contesto digitale, le percezioni e le aspettative. In particolare, Pizzoglio si sofferma sull’uso dell’intelligenza artificiale e i timori riguardanti la privacy. È indubbio che in questi anni le banche si sono estese, senza mai rinunciare al presidio di certi fabbisogni, aprendo sempre di più alla necessità di gestire il mondo del denaro, il quale a sua volta si è molto ampliato. «La strategia delle banche è rafforzare la specializzazione dell’offerta, adottando modelli verticali nei settori in cui sono richieste competenze mirate» – rileva Pizzoglio. Prendiamo per esempio la voce “conto corrente“, un prodotto anch’esso molto cambiato, sempre più aperto a fenomeni come concorrenza da parte e tra i cosiddetti “pure digital“ non convenzionali, le varie fintech alla “Revolut”, che nascono dall’idea di una card associata a un proprio codice Iban o ridiventano banca, come Hype di Banca Sella. Se osserviamo il più ampio ecosistema dei pagamenti – cresciuto anche grazie alla deregolamentazione e al superamento di alcuni monopoli favorito da normative come la PSD2 – emerge con chiarezza come fenomeni quali Satispay e l’open banking abbiano aperto un fronte del tutto nuovo, indipendentemente dai rispettivi volumi di mercato.

Sui conti correnti la concorrenza arriva da aree “semi-esterne“. Per esempio le società, quasi sempre controllate da banche o consorzi di banche che fanno credito al consumo, specie quello definito con il termine generico di “lower mass“, i piccoli prestiti concessi a chi non ha bisogno di grossi finanziamenti. Anche qui, c’è la tendenza ad associare al credito gli strumenti di gestione tipici del conto corrente, determinando la nascita di Compass Banca (l’istituto di credito al consumo del gruppo Mediobanca) o Findomestic Banca (BNP Paribas), entrambe molto attive su questa fascia di mercato in rappresentanza di operatori molto target specific che offrono prestiti, cessione del quinto dello stipendio e altri prodotti finendo per costituire una sorta di collettore al quale contribuiscono – reinventando in chiave contemporanea e digitale i prodotti tradizionali – sia le banche storiche sia i brand pure digital emersi più recentemente. Crescendo sull’asse del valore, un altro settore da osservare è quello della gestione del risparmio, un argomento centrale nella cultura e nell’economia familiare italiana. Tradizionalmente legate a fattori congiunturali, le masse monetarie destinate al risparmio sono cresciute negli anni della pandemia. Se oggi la capacità di accumulo risente del rincaro dei prezzi e della sotto-occupazione, il patrimonio già detenuto e il bisogno di affiancamento e consulenza restano elevati.

«Con i loro consulenti finanziari le banche continuano a garantire presenza fisica attraverso gli sportelli e una capacità di assistenza personale molto dinamica e flessibile» – sottolinea Pizzoglio. «Il risparmio tende inoltre a confondersi con il tema degli investimenti, dove si muovono anche le realtà assicurative. Assistiamo a una grande mole di ibridazioni e contaminazioni esplose negli ultimi cinque anni».

FISICITÀ IRRINUNCIABILE

In un arco di tempo relativamente breve – ironizza Pizzoglio di Ipsos Doxa, ricordando che dieci o quindici anni fa era buona regola farsi pagare un canone aggiuntivo per il conto corrente online – si è passati a uno scenario in cui è difficile immaginarsi tassonomie troppo rigide o una capacità di presidio solo parziale. L’omnicanalità è ormai un prerequisito: nessun cliente si aspetta più che la propria banca tradizionale non sia all’altezza degli standard digitali o che non consenta di passare in modo fluido e trasparente da un canale di accesso all’altro, in un ecosistema in cui convivono prodotti, servizi e interfacce sia fisiche sia digitali. Viceversa, sul versante degli operatori pure digital la spinta sembra essere quella di inglobare, direttamente o attraverso opportune alleanze, una fisicità nella relazione che nessuno può ancora permettersi di eliminare del tutto.

«La macchina tecnologica necessaria per rispondere a una domanda di mercato che richiede il prodotto giusto, nel canale giusto e nel momento giusto, comporta investimenti enormi» – osserva Pizzoglio. «Un servizio come il bonifico istantaneo irrevocabile, che deve tutelare il cliente anche in caso di errore, implica uno sforzo rilevante non solo sul piano tecnologico, ma anche su quello organizzativo». Questa complessità, tuttavia, resta in gran parte invisibile agli occhi della clientela, che tende a dare per scontata sia la ricchezza dell’offerta – e dei servizi collaterali che la accompagnano – sia la possibilità di accedere a ogni funzionalità in pochi clic dallo smartphone. Un’aspettativa che si estende ormai ben oltre i servizi bancari tradizionali, includendo anche nuove soluzioni come le polizze assicurative istantanee.

Una concorrenza sempre più ampia costringe le banche a misurarsi con nuovi competitor: da un lato operatori capaci di introdurre servizi innovativi, dall’altro attori, spesso esterni al settore bancario, che stanno ridefinendo in chiave digitale la gestione tradizionale del denaro. Dispositivi come SumUp stanno progressivamente spezzando il tradizionale legame tra banca e artigiano o negoziante, che fino a oggi aveva bisogno di un punto sicuro dove depositare gli incassi giornalieri in contanti. Secondo Pizzoglio questo tipo di concorrenza è destinata ad aumentare ancora sulla scia di una deregulation che si appresta a liberare nuove risorse patrimoniali in caccia di capacità di gestione e investimento. «Pensiamo solo ai ragionamenti fatti sui trattamenti di fine rapporto e sulle possibilità di non lasciarli più alla gestione delle aziende. Nonostante la concorrenza, la banca rimane un punto di riferimento capace di dare tutto, incluso un capitale di fiducia che altri non hanno».

RISCHI E BENEFICI

Nella seconda parte del suo intervento, Pizzoglio di Ipsos Doxa entra ancora di più nel suo ruolo di ricercatore con una serie di dati che riguardano il sentiment nei confronti delle due principali problematiche che preoccupano il consumatore digitale, soprattutto in un ambito delicato come il mercato dei prodotti finanziari: l’uso improprio delle informazioni personali e un’applicazione distorta dell’intelligenza artificiale. Le valutazioni espresse da Pizzoglio si basano sui numeri pubblicati in due survey: il WIN World Survey 2024 Technology, per il capitolo riguardante la riservatezza delle informazioni digitali e il più recente WIN Worldwide AI Index. Si tratta di analisi effettuate su campioni molto vasti, con più di 32mila persone intervistate in 35 Paesi. L’obiettivo è misurare il feeling su diversi temi che possono influire sulle decisioni di aziende e istituzioni.

Alla domanda: Siete preoccupati quando condividete digitalmente i vostri dati personali? «C’è un forte livello di accordo sulla risposta» – spiega Pizzoglio. «A livello globale quelli che si dicono da moderatamente a molto preoccupati sono il 45% del campione. Si deduce quindi che c’è una certa asimmetria tra il livello di fruizione dei servizi e l’aspettativa che tutti i servizi funzionino sempre, e il timore di condividere troppe informazioni» – sottolinea Pizzoglio, che nota anche come in tutto il mondo maggiore è il grado di istruzione (e quindi si presume di conoscenza dei meccanismi che stanno dietro ai servizi online), più cresce il disagio nel mettere i propri dati in mano a terzi.

Analizzando lo spaccato geografico, non sorprende che il dato più elevato (54%) sia nelle Americhe, mentre l’Europa si attesta al 44%. Quest’ultimo valore appare in parziale contraddizione, se si considera la presenza di normative europee volte proprio a tutelare gli utenti da un uso disinvolto dei dati. A questo proposito è interessante osservare che l’Italia, pur rimanendo in una fascia di preoccupazione intermedia, mostra un valore leggermente più elevato (47%) e soprattutto in crescita costante nel tempo.

In merito alla consapevolezza sull’utilizzo dei dati personali online, i risultati europei non sono rassicuranti: solo un utente su quattro dichiara di essere ben informato. Il dato italiano, pari al 30%, risulta leggermente migliore, evidenziando forse una maggiore efficacia e completezza delle informazioni fornite da chi i dati li riceve. Lo studio del 2024 contiene altre misurazioni che riguardano per esempio il senso di sopraffazione rispetto a un uso eccessivo dei social network. La percentuale di persone che ritengono troppo dominante il ruolo dei social sulla propria vita comincia a essere elevato in Europa, con una media continentale del 57%.

Il capitolo degli abusi digitali, dal semplice spamming al vero e proprio furto di informazioni sensibili, offre altri numeri su cui riflettere. Lo spam è un fenomeno sperimentato da più di quattro persone su dieci; il phishing da tre persone su dieci. Sono numeri dall’andamento opposto, se si guarda ai fenomeni sull’asse temporale: mentre lo spamming diminuisce tendenzialmente, anche per le azioni “sistemiche“ che vengono adottate, il phishing è in costante crescita. Per concludere, mediamente un individuo su dieci rivela di essere stato oggetto di un vero e proprio abuso: un furto di informazioni, l’hacking del proprio account di posta elettronica, o un hacking di natura finanziaria. Complessivamente il 38% del campione dichiara di essere rimasto vittima di uno o più di questi incidenti. Non sono disponibili dati “italiani“, ma l’Italia non è nel novero delle nazioni in cui le percentuali di “incidentati“ sono nettamente superiori al 40%.

IL BELLO DELL’AI

Un’ultima informazione riguarda proprio l’intelligenza artificiale che è protagonista della seconda ricerca citata da Pizzoglio. L’indagine analizza il livello di conoscenza dell’AI dichiarato dagli intervistati. In particolare, un individuo su quattro – in Italia uno su cinque – afferma di sentirsi sufficientemente preparato sulla materia, rispondendo positivamente alla domanda: “Ritiene di avere una buona conoscenza dell’intelligenza artificiale?”. Si tratta, però, di un dato da interpretare con molta cautela – avverte Pizzoglio. «Il rapporto che i consumatori digitali instaurano con un tema così complesso e recente non è semplice da studiare. Eppure esistono molte ragioni per farlo, visto che gli strumenti di AI stanno entrando in modo diretto e significativo nelle interazioni quotidiane, sia in ambito commerciale che oltre. Basti pensare al ruolo massiccio dei chatbot, utilizzati a integrazione o in sostituzione degli operatori umani, o alle interfacce web che gli utenti navigano autonomamente. Per una banca, capire come i clienti percepiscono e interagiscono con queste tecnologie può fare la differenza».

Il WIN AI Index interroga il campione lungo tre assi: frequenza d’uso, motivazioni e feeling rispetto ai rischi e alle opportunità. «Vediamo paesi cosiddetti “emergenti“ che mostrano di avere un indice molto più alto rispetto ad altri» – spiega Pizzoglio. «In Europa il 41% dichiara di non aver mai usato strumenti di AI, anche se la percentuale varia sensibilmente in base a fattori come l’età, il livello di istruzione e l’accessibilità tecnologica». In Italia l’utilizzo è tendenzialmente più basso rispetto alla media, anche tra gli utenti attivi, la fascia di chi utilizza l’AI con frequenza elevata – spesso o quotidianamente – supera di poco il 10%. In sostanza, l’Europa in questa valutazione si caratterizza per una maggiore cautela.

Volendo tirare le somme sul rapporto che la società di oggi ha con i servizi bancari, Pizzoglio individua due fronti di polarizzazione. Da un lato emerge un atteggiamento diffuso di scetticismo e cautela – oppure, all’estremo opposto, un uso imprudente dettato dalla scarsa consapevolezza. Dall’altro si consolida una forte aspettativa verso servizi sempre più estesi, seamless e in tempo reale: una domanda crescente che non lascia margini alle banche, chiamate semplicemente a essere pronte e capaci di rispondere. Quanto all’ampliamento della gamma dei servizi, l’aspetto più interessante – osserva l’esperto – non riguarda tanto le sperimentazioni del passato sulla diversificazione dell’offerta, quanto la consapevolezza che la digitalizzazione sta ampliando e rendendo più complesso il perimetro della relazione con il cliente. Il rapporto bancario non si esaurisce più in singoli prodotti, ma si sviluppa lungo una pluralità di piani, dove conto corrente, mutui, prestiti e gestione del risparmio si intrecciano in ecosistemi sempre più articolati.

«È una relazione ibrida che integra sportello fisico, self-service digitale e consulenza personale, ma che deve essere seamless, omogenea, always-on» – spiega Pizzoglio. «Basta guardare ai sistemi di pagamento: anche i nuovi competitor vengono percepiti come autorevoli e specializzati, ma il cliente si aspetta comunque una risposta immediata e senza interruzioni». Sul tema centrale della fiducia del consumatore, al crocevia tra canali tradizionali e digitali, l’esperto di Ipsos Doxa ritiene che il settore finanziario abbia ormai raggiunto un livello elevato di maturità. «La vera frontiera riguarda altri ambiti: gli abusi digitali, le deleghe affidate all’intelligenza artificiale e i dilemmi etici che ne derivano emergono oggi soprattutto nel settore della sanità».

La cartella clinica elettronica, la condivisione dei dati con datori di lavoro e assicuratori, così come i sistemi di personalizzazione che possono migliorare le cure ma anche generare asimmetrie pericolose, aprono questioni complesse: dal costo delle prestazioni fino all’accessibilità di servizi che vanno oltre il perimetro sanitario. «Le banche, invece, devono continuare a concentrarsi su omnicanalità, user experience e capacità di rendere la tecnologia al tempo stesso potente e invisibile, così da garantire servizi seamless e coerenti con i bisogni dei clienti. Senza trascurare, però, le implicazioni etiche: essere oggi un’infrastruttura indispensabile significa assumersi una responsabilità sociale che va oltre la tecnologia».

TRASFORMAZIONE PARALLELA

Data Manager raccoglie il contributo di Milo Gusmeroli, protagonista di una lunghissima carriera in Banca Popolare di Sondrio, dove arriva a ricoprire il ruolo di vicedirettore generale e CIOO. A poche settimane dal passaggio, fissato per la seconda metà di aprile 2026, come responsabile di tutti i servizi alla clientela sotto l’egida dell’IT di BPER Banca.  Una fusione lampo, quella tra la storica banca valtellinese e il gruppo emiliano, che ha alle spalle però una lunga e stabile relazione tra i due istituti e un percorso delineato alla fine del 2024, che si è formalmente concluso nel novembre 2025, con l’approvazione del progetto da parte dei rispettivi CdA. Gusmeroli ragiona sulla governance della trasformazione digitale sulla base dell’esperienza passata ma in prospettiva futura, scrivendo in pratica un capitolo che è allo stesso tempo conclusivo e di esordio. La convinzione del manager è che il pieno funzionamento e soprattutto la resilienza dell’IT – ossia la capacità di ritrovare il pieno funzionamento dopo un’interruzione – e la resilienza del business debbano essere due facce di una stessa medaglia dell’operatività bancaria. «Non ha più senso parlare di digital transformation» – afferma con decisione Gusmeroli. «Oggi il vero tema è la convergenza tra digitale e trasformazione del business».

Su questo fronte, continuità digitale e resilienza operativa coincidono. «Basta leggere le statistiche sulla crescita delle operazioni online per rendersi conto che la banca digitale è il nuovo “imperatore“ e che l’IT della banca nel suo complesso è chiamata non solo a progettare e costruire ma anche a misurare i suoi risultati. Tutto dipende sempre dal posizionamento strategico deciso dal Board, perché ormai non esiste una strategia buona per tutti. Per questo è fondamentale che i progetti IT siano coerenti con la strategia sia sul piano dei servizi digitali, sia su quello del risk management, ovvero dell’appetito al rischio che si intende assumere» – sottolinea Gusmeroli.

Sul mercato convivono modelli bancari differenti. Da un lato operano le banche “phygital”, che integrano presenza fisica e servizi digitali, in competizione con i player interamente digitali. Dall’altro ci sono realtà come Banca Popolare di Sondrio, che fondano il proprio posizionamento sulla prossimità territoriale e sul rapporto fiduciario con il cliente. Per realtà come queste, i servizi digitali sono qualcosa di più di un importante nice-to-have: quasi sempre sono una necessità che evita di veder soffocare il proprio modello distributivo dalla “Revolut” del momento. Ma il focus resterà sempre sulla relazione personale e umana, anche quando questa sarà supportata dall’intelligenza artificiale.

ALLINEAMENTO INDUSTRIALE

Il messaggio di Gusmeroli è chiaro: progettualità e governance tecnologica devono essere pienamente allineate ai piani industriali e alle strategie di posizionamento dell’azienda. «In passato si parlava di banche specializzate, poi di banche “omnibus”. Oggi gli istituti possono teoricamente offrire di tutto, ma devono selezionare con precisione i propri modelli di business. La banca universale, intesa come modello indistinto e onnicomprensivo, non è più sostenibile, se non assume una chiara identità e distintività». Il rischio, nel seguire troppo le logiche dettate dagli hype e dai trend tecnologici è di perdere di vista questo allineamento. In questo scenario, si entra in un loop autoreferenziale da cui non si esce e che riporta l’IT in un limbo dominato dalla tecnologia “in camice bianco” di cui nessuno più sente nostalgia. «Vedo ancora una forte tendenza a fare business della tecnologia e non business con la tecnologia» – ammonisce il Gusmeroli, che esorta a scegliere le tecnologie che meglio si adattano al posizionamento della banca e soprattutto a ripensare radicalmente i processi, senza limitarsi alle iniezioni forzate di high-tech in contesti procedurali ereditati dal passato.

Nell’imminente perfezionamento della fusione per incorporazione di Banca Popolare di Sondrio in BPER Banca, Gusmeroli non si dilunga troppo sui progetti che BPS ha portato avanti negli ultimi tempi, ma si sofferma sulle aspettative legate all’intelligenza artificiale, che non possono essere disgiunte da una prima, impegnativa fase dedicata alla data quality e alla classificazione dei dati in chiave business, cui si aggiunge un ulteriore percorso di approfondimento sulla compliance rispetto all’AI Act europeo.

«Solo dopo basi solide, anche tecniche architetturali, è possibile avviare i primi proof of concept e poi portare a scala l’AI, di base, generativa o agentica del caso. Ciò sebbene il nostro percorso in tale direzione non poteva non tener conto del merger e dell’integrazioni informatica in atto» – spiega Gusmeroli. «In ogni caso, al di là delle contingenze e del run, i piani evolutivi per l’IT e per l’intelligenza artificiale nel nostro previgente piano industriale più che sui classici filoni dell’efficientamento e dell’analisi della clientela, erano guidati dal business, nonchè dalla competenza e dalla sensibilità al dato di coloro che definiamo gli owner non tecnici del dato». Insomma, un percorso a quattro mani, fatto insieme tra IT e business

Per un esempio concreto di innovazione congiunta o a “quattro mani” si può citare il prodotto che Popolare Sondrio ha lanciato inizialmente per gli studenti, una carta digitale “double face“ capace di funzionare come libretto universitario e registro curricolare e come strumento di pagamento. Iniziativa che, in modo simile ma non uguale, è stata replicata per diverse categorie professionali, commercialisti, avvocati, e così via. “L’iniziativa si è accompagnata alla costituzione di unità centrale dedicata a tali clienti primariamente digitali, alla scelta di una apposita piattaforma di cloud privato, ridisegnando i processi anche in ottica AI e machine learning, nonché la parte di integrazione con il back-end» – riferisce Gusmeroli. In sintesi, BPS ha lavorato su un percorso di cloud transformation a tutto campo, costruendo un portafoglio di servizi progettato dal business per target specifici di clientela. In questo quadro, gli accordi con partner terzi ampliano l’offerta con servizi complementari, secondo una logica di ecosistema.

ONLINE O SPORTELLO?

La visione espressa da Francesco Ortesta, CISO di Cassa di Risparmio di Bolzano – Sparkasse, è segnata dall’esperienza vissuta nel 2020, con l’esplodere della pandemia di Covid. Per un istituto di dimensioni più contenute rispetto a Banca Popolare di Sondrio, ma ancora più radicato in un territorio ad altissima specificità, quell’emergenza segna uno spartiacque. Per la banca altoatesina, l’emergenza sanitaria impone un rapido cambio di paradigma: clienti abituati a una presenza quasi quotidiana in filiale si trovano improvvisamente costretti a trasferire online gran parte delle loro interazioni. Servizi digitali già esistenti diventano così centrali, e Ortesta è chiamato a rafforzarli in tempi molto rapidi. «Abbiamo ripensato in particolare tutta l’area mobile e web, introducendo nuove funzionalità e costruendo una banca online molto più ricca» – spiega Ortesta. «Siamo stati anche la prima banca italiana a integrare Microsoft Teams nella nostra piattaforma digitale».

Quel che più conta è che tutto il lavoro è stato svolto con l’IT e le funzioni business della banca sempre sedute allo stesso tavolo, cercando di eliminare qualsiasi gap tra le due ed evitando il rischio di isolamento e commoditizzazione della tecnologia paventato da Gusmeroli. Per Ortesta, questa omogeneità è legata a un contesto in cui il rapporto con il cliente fisico è ancora un valore fondamentale. Per servire questa clientela è stata creata una struttura incaricata di seguire il cliente attraverso i canali online, riempiendo la banca virtuale di account fisici, un punto di riferimento trasversale a tutti i canali e senza vincoli di tempo, rispetto ai tradizionali orari di sportello. «Cerchiamo di venire incontro al tipo di relazione scelto dal cliente, mettendo al suo servizio consulenti specializzati in tutti gli aspetti, dall’onboarding alla consulenza finanziaria» – sottolinea Ortesta.

Per garantire questo salto di qualità abbiamo integrato un ampio ventaglio di tecnologie dedicate all’identificazione e alla sicurezza del cliente. Siamo stati tra i primi in Italia ad adottare l’autenticazione tramite SPID e CIE, affiancandola a sistemi antifrode avanzati basati su intelligenza artificiale». L’integrazione dei canali di accesso consente ai clienti di CRB – Sparkasse di fruire degli stessi servizi in filiale, via web – da desktop e mobile – e attraverso gli sportelli automatici. «Questa continuità omnicanale, unita a un approccio tecnologicamente avanzato, ha favorito lo sviluppo di nuove linee di prodotto rivolte ai clienti più giovani, con l’obiettivo di accompagnarli nella costruzione di una futura cultura bancaria e del risparmio». – spiega Ortesta.

«Si tratta di una relazione in cui il servizio non risponde solo a un bisogno immediato, ma contribuisce a generare una domanda futura». Su questo fronte la banca altoatesina investe da tempo. Ortesta porta all’attenzione l’adozione della piattaforma CRM di Microsoft come leva strategica per rafforzare il supporto alla clientela. «il sistema integra nativamente Copilot per accelerare il lavoro. L’intelligenza artificiale, e in particolare l’AI agentica, è uno dei campi su cui ci stiamo concentrando di più. Personalmente, preferisco parlare di “autonomazione” invece di semplice automazione: l’AI rappresenta qualcosa di molto diverso dalla tradizionale automazione di processo».

Ortesta guarda con convinzione al ruolo dell’intelligenza artificiale, ma richiama anche la necessità di una riflessione collettiva sulle sue implicazioni tecnologiche, giuridiche e sociali. Più che di etica in senso astratto, si tratta di affrontare il tema sul piano della responsabilità concreta, che resta in capo a chi progetta e governa questi sistemi. «Sorrido quando sento parlare di rischio di sostituzione» – commenta Ortesta. «Cinquant’anni fa, temevamo la robotica in fabbrica, introdotta soprattutto per esigenze di precisione e per ridurre gli scarti. Eppure, la conoscenza e l’esperienza umana non sono venute meno. Con l’AI accadrà qualcosa di simile. Nell’utilizzare questi nuovi strumenti non dobbiamo rinunciare alla nostra funzione di controllo e validazione».

AVANTI SULLA RESILIENZA

La scelta di Sparkasse di affidarsi a un modello di partnership con service provider esterni rende il ruolo di Ortesta, sul versante back-end, fortemente concentrato sugli aspetti di governance e compliance, con particolare attenzione ai regolamenti europei che disciplinano la resilienza dei servizi digitali. Si tratta di un ambito che – secondo Ortesta di CRB – Sparkasse, offre alle banche italiane un’opportunità inedita di leadership culturale, anche grazie al lavoro svolto da Banca d’Italia fin dai tempi di Basilea 2.

In questa prospettiva, la normativa DORA rappresenta un linguaggio regolatorio condiviso che gli istituti italiani hanno interiorizzato con anticipo rispetto a molti omologhi europei. «Il divario tra mondo del business e tecnologia in qualche modo si sta riducendo. Le due visioni si integrano perché il digitale è inevitabile» – afferma Ortesta. Sull’evoluzione dei modelli incide molto l’adozione dell’AI con la sua fame di architetture di calcolo innovative, capaci di spostare i ruoli di predominio persino sul mercato dei microprocessori. A questa evoluzione si affiancherà presto anche l’avvento del quantum computing, destinato ad ampliare ulteriormente il perimetro del cambiamento.

«L’informatica quantistica cambia radicalmente il modo di approcciare la risoluzione dei problemi e dovremo abituarci a un mondo digitale che ragiona a una velocità che non ancora non conosciamo» – spiega Ortesta. Cassa di Risparmio di Bolzano – Sparkasse ha già avviato investimenti in questa direzione e, a inizio marzo, è stata la prima banca in Italia – e tra le prime in Europa – ad annunciare, insieme a Telsy (Gruppo TIM), lo sviluppo di un’infrastruttura digitale progettata per resistere agli attacchi crittografici di nuova generazione, offrendo ai clienti una connessione “a prova di futuro” per la protezione dei dati. Il nuovo sistema – spiega Ortesta – si basa sulla Quantum Key Distribution e risponde alla minaccia del cosiddetto “store‑now, decrypt‑later“, «La possibilità che dati intercettati e archiviati oggi possano essere decifrati in futuro, quando le tecnologie quantistiche saranno mature. Quando si parla di rischi legati alla tecnologia, ormai è indispensabile giocare d’anticipo».

LA SICUREZZA COME ARCHITRAVE

In un panorama così diversificato, non poteva mancare un esempio di specializzazione come Banca Finint, un istituto che vanta già oltre quarant’anni di esperienza in ambito puramente finanziario: corporate e investment banking, private banking e asset management. Il responsabile dell’innovazione e dell’ICT è Marco Cozzi. Convinto assertore di una trasformazione infrastrutturale capace di sostenere i modelli di business. «L’approccio è modulare: il legacy si modernizza senza essere dismesso, mentre il cloud ibrido abilita il cambiamento. A fare la differenza è la capacità di tenere insieme innovazione, rischio e fiducia». L’head of Innovation & ICT di Banca Finint, riprendendo l’intervento di Gusmeroli, sottolinea come il dibattito su tecnologia, cloud e modernizzazione rischi di trascurare un punto essenziale: la trasformazione raramente è solo una questione tecnologica. «La tecnologia, di per sé, è matura e affidabile; sono piuttosto le organizzazioni a dover intervenire, in primo luogo, su processi e modelli di governance del business. Se non si vuole che un progetto di modernizzazione fallisca – ammonisce Cozzi – è necessario trasformare non l’IT, ma l’intera organizzazione».

Gli strumenti tecnologici che operano sui dati – dalla business intelligence all’intelligenza artificiale – sono sempre più centrali. «Ma non dimentichiamo che il vero vantaggio risiede nella capacità di trasformare il dato in decisione. Gli analytics di ieri e l’AI di oggi sono leve fondamentali, a condizione di saper governare il rischio e, al tempo stesso, la personalizzazione dei servizi». Secondo Cozzi bisogna attribuire un ruolo cruciale al decisore umano: «È ciò che consente di amplificare il valore di questi strumenti, che spesso tendiamo a sopravvalutare». Non si può – insiste Cozzi – sostituire integralmente un processo con la tecnologia: «L’AI può automatizzare alcune decisioni, ma se lasciata operare in autonomia rischia di aumentare la complessità anziché ridurla».

La trasformazione digitale richiede anche una trasformazione delle competenze, che devono evolvere e operare in modo integrato. In altre parole, si impone un modello di interdisciplinarità in cui le varie funzioni dell’IT devono collaborare affinché la trasformazione coinvolga armonicamente l’intera organizzazione in una governance trasversale e condivisa. «In generale, nel campo della cybersecurity, di cui mi occupo direttamente in Banca Finint, persiste ancora l’idea che la sicurezza rappresenti un freno all’innovazione. In realtà è vero il contrario: la sicurezza è un fattore abilitante, soprattutto in un settore sempre più aperto e interconnesso».

Non a caso, la regolamentazione europea parla di resilienza di un intero ecosistema, rovesciando i vecchi paradigmi di una sicurezza presa a singoli pezzi. «Anche qui – ribadisce il responsabile tecnologico di Finint – la vera sfida sarà più culturale che tecnologica e ci vede impegnati a superare una visione troppo compartimentalizzata della protezione».

In Finint tutto questo si traduce in un grande progetto di rinnovamento dell’IT che l’istituto annuncerà nel corso dei prossimi mesi. «Abbiamo voluto rivedere la parte infrastrutturale per renderla più dinamica e a supporto del business, in modo tecnologicamente più avanzato. Il piano comporta un completo ridisegno dell’infrastruttura al cui centro c’è la governance e la nazionalità del dato». Pur utilizzando il cloud e i big player del settore, Finint vuole rimanere la sola titolare del governo del dato, mantenendo tutto il relativo know-how all’interno del gruppo.

«Ci stiamo preparando a integrare l’intelligenza artificiale, ma senza “cedere” all’esterno il patrimonio di conoscenze costruito negli anni. Al contrario, vogliamo valorizzarlo in continuità con la relazione con i nostri clienti» – spiega Cozzi. Ancora coperto da riservatezza, il piano emergerà progressivamente nei prossimi documenti di bilancio di Banca Finint, che pone al centro il valore delle persone e considera la relazione con il cliente un asset strategico, capace di generare valore e fiducia nel tempo.

Inserita in un gruppo attivo su diversi segmenti del mercato finanziario, Finint concentra il proprio posizionamento sulla gestione patrimoniale, mantenendo al tempo stesso un forte orientamento all’omnicanalità. Un approccio che, però, trova senso solo quando è governato da un presidio umano diretto. «Gli strumenti digitali devono supportare il consulente, non sostituirlo. Al centro della relazione restano le persone: nei momenti di difficoltà, poter contare su un interlocutore umano – e non su un software – fa ancora la differenza».

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In questi ultimi anni le imprese stanno vivendo una trasformazione profonda, guidata da digitalizzazione, maggiore disponibilità di dati e tecnologie di analisi avanzata. In questo contesto, le aziende devono ripensare modelli operativi, processi decisionali e strutture organizzative, adottando approcci orientati ai dati e alla flessibilità. Il cambiamento coinvolge tutte le funzioni, comprese quelle più operative come l’amministrazione del personale. Tradizionalmente, la gestione delle retribuzioni era considerata un’attività tecnica, finalizzata alla corretta elaborazione degli stipendi e al rispetto degli obblighi normativi, valutata per precisione, puntualità e conformità. Oggi, però, l’aumento della complessità normativa, la diffusione di diverse tipologie di contratti e del lavoro ibrido hanno messo in discussione questo approccio, evidenziando il valore del payroll anche come fonte strategica di dati e informazioni a supporto delle decisioni aziendali.

In questo quadro, l’intelligenza artificiale rappresenta uno dei principali fattori di discontinuità. Le tecnologie basate su machine learning, automazione intelligente e analisi avanzata dei dati permettono, infatti, di superare i limiti dei modelli tradizionali, trasformando il payroll in un sistema informativo evoluto. Non si tratta soltanto di gestire un processo amministrativo, ma di sviluppare una piattaforma in grado di generare conoscenza e supportare concretamente le decisioni aziendali. Grazie all’impiego dell’AI, che permette di analizzare grandi volumi di dati relativi ai dipendenti, è infatti possibile individuare relazioni tra variabili retributive, comportamenti organizzativi e risultati di business.

Oggi, il mercato delle soluzioni payroll si colloca in una dimensione globale significativa e in costante crescita. Secondo diversi studi di mercato, il valore complessivo del segmento Human Capital Management (HCM) e payroll si aggira tra i 20 e i 30 miliardi di dollari a livello mondiale, con previsioni che indicano un’espansione fino a oltre 30 miliardi nel medio periodo, insieme a tassi di crescita medi annui compresi tra il 6% e l’8% circa. Da un’analisi condotta da IDC (Worldwide HCM and Payroll Applications Software Market Shares, 2024) emerge come il mercato delle applicazioni HCM e payroll abbia registrato, in alcuni periodi, fasi di crescita anche a doppia cifra, confermando la solidità e la capacità di tenuta di un settore intrinsecamente connesso a processi critici, imprescindibili per il funzionamento delle organizzazioni.

Deloitte e Gartner evidenziano, inoltre, come più del 60% delle imprese a livello globale stia investendo in tecnologie HR digitali avanzate, con una quota crescente destinata proprio all’AI. Questi dati confermano che il payroll evolve da funzione ancillare a elemento centrale nei modelli organizzativi data-driven. La sua gestione sta evolvendo all’interno di piattaforme sempre più integrate e globali, in cui complessità normativa, dimensione multi-country e interoperabilità con gli altri sistemi aziendali costituiscono leve chiave di investimento tecnologico. Inoltre, la crescente diffusione di soluzioni cloud e SaaS sta accelerando l’adozione di strumenti più flessibili, scalabili e accessibili anche per le piccole e medie imprese.

AUTOMAZIONE E AI

L’automazione delle attività operative rappresenta uno dei principali fattori abilitanti. Riducendo il carico amministrativo e le attività a basso valore aggiunto, infatti, le tecnologie digitali e intelligenti consentono di liberare risorse che possono essere utilizzate su attività di analisi e di supporto al management. Questo cambiamento si riflette anche nell’evoluzione del ruolo dei professionisti del payroll, sempre più orientati allo sviluppo di competenze analitiche e a un contributo attivo nei processi decisionali aziendali. L’integrazione tra sistemi di gestione delle retribuzioni e piattaforme HR permette di costruire una visione più completa e coerente del capitale umano, rafforzando il ruolo del payroll all’interno dell’ecosistema informativo aziendale.

Alla luce di questo, è evidente che l’automazione dei processi rappresenti uno dei principali driver di innovazione, poiché consente di intervenire direttamente sulle attività operative migliorandone efficienza, qualità e scalabilità. In passato, in effetti, molte delle attività legate all’elaborazione delle retribuzioni richiedevano un elevato livello di intervento manuale, con conseguenti rischi di errore e lunghi tempi di lavorazione. La trasformazione digitale ha progressivamente superato questi limiti, introducendo strumenti in grado di automatizzare gran parte delle operazioni e di standardizzare i processi.

Uno degli ambiti più rilevanti riguarda la gestione dei dati: le informazioni relative a presenze, assenze, straordinari, benefit e variabili retributive, oggi, possono essere acquisite automaticamente dai sistemi aziendali e integrate nei processi di calcolo. Questo approccio riduce significativamente gli errori legati all’inserimento manuale e migliora la qualità complessiva del dato. Inoltre, l’intelligenza artificiale consente di introdurre meccanismi di controllo avanzati, capaci di analizzare grandi volumi di dati e individuare anomalie o incoerenze prima della finalizzazione delle buste paga.

Dal punto di vista dell’efficienza operativa, i benefici sono rilevanti: secondo stime di McKinsey, l’automazione dei processi amministrativi può portare a una riduzione dei costi fino al 30%, oltre a un miglioramento considerevole della qualità dei dati. Applicato al payroll, ciò si traduce in una maggiore affidabilità delle elaborazioni, una riduzione dei contenziosi e una più elevata capacità di gestire la crescente complessità normativa. I sistemi digitali, infatti, possono essere aggiornati automaticamente in funzione delle modifiche legislative, garantendo livelli elevati di compliance.

La digitalizzazione contribuisce, inoltre, a migliorare la tracciabilità e la trasparenza dei processi. Le piattaforme cloud permettono di centralizzare le informazioni e renderle accessibili in tempo reale, favorendo l’integrazione tra le diverse funzioni aziendali e superando la frammentazione dei sistemi. Allo stesso tempo, l’introduzione di portali self-service consente ai dipendenti di accedere direttamente alle proprie informazioni, migliorando l’esperienza utente e riducendo il carico operativo sulle funzioni HR. Infine, un ulteriore elemento distintivo è rappresentato dalla capacità di anticipare le criticità. Grazie all’analisi predittiva, infatti, i sistemi basati su AI possono individuare potenziali anomalie prima che si manifestino, consentendo alle organizzazioni di adottare un approccio proattivo anziché reattivo.

FILO DIRETTO COL DIPENDENTE

Il percorso di evoluzione digitale del payroll comprende anche l’introduzione di chatbot e assistenti virtuali basati su AI. Si tratta di un elemento distintivo, che contribuisce a rendere la gestione delle informazioni che formano la busta paga del dipendente più fluida, accessibile e intelligente. Questi strumenti intervengono sulle modalità di interazione, fruizione e valorizzazione dei dati.

In sostanza, si configurano come interfacce conversazionali avanzate, integrate con i sistemi payroll e HR, capaci di tradurre la complessità normativa e amministrativa in risposte immediate, contestualizzate e comprensibili, riducendo la distanza tra l’utente finale e il dato retributivo. Il loro contributo si manifesta innanzitutto nella gestione quotidiana delle richieste di informazioni, dove la possibilità di accedere con un linguaggio naturale a contenuti – cedolini, componenti dello stipendio, ferie, trattenute – consente di semplificare in modo sostanziale l’esperienza del dipendente. In questo modo, si limita il ricorso a canali tradizionali e viene alleggerito il carico operativo delle strutture HR. Il valore di questi strumenti, tuttavia, non si esaurisce nella funzione di risposta, ma si estende alla capacità di apprendere dalle interazioni, generando un flusso continuo di dati che permette di individuare aree di criticità, ambiti di maggiore incertezza e bisogni informativi emergenti. In questo senso, contribuisce a migliorare progressivamente la qualità della comunicazione interna e a costruire basi di informazioni più coerenti e accessibili.

In particolare, l’analisi delle conversazioni consente di sviluppare e aggiornare in modo dinamico sistemi di FAQ realmente aderenti alle esigenze degli utenti, superando la logica statica delle repository tradizionali. In questa maniera, si definiscono modelli organizzati per intenti e contesti d’uso più vicini alle modalità con cui le persone formulano le proprie domande. Tale approccio non solo aumenta l’efficacia delle risposte, ma favorisce anche una maggiore trasparenza, rendendo più comprensibili le logiche che regolano i diversi elementi della retribuzione.

L’integrazione con i sistemi gestionali permette ai chatbot di svolgere una funzione di supporto operativo, per esempio, nella raccolta e verifica dei dati di input o nella segnalazione di incoerenze, contribuendo a rafforzare il controllo sui processi senza introdurre complessità aggiuntive. Un altro elemento rilevante riguarda la possibilità di utilizzare questi strumenti come canali proattivi di comunicazione, in grado di notificare scadenze, aggiornamenti normativi o variazioni contrattuali, migliorando la tempestività delle informazioni e riducendo il rischio di disallineamenti.

In una visione più ampia, i chatbot e gli assistenti virtuali si inseriscono nel modello di payroll data-driven, come punti di accesso intelligenti al patrimonio informativo aziendale, agevolando la lettura dei dati e supportando una maggiore consapevolezza sia a livello individuale sia organizzativo. La loro capacità di tracciare le interazioni consente di generare insight utili per l’ottimizzazione continua dei processi e per il miglioramento dei servizi HR. Rimangono centrali alcuni aspetti critici legati in particolare alla qualità dei dati, alla sicurezza delle informazioni e alla necessità di garantire un adeguato presidio umano nei casi più complessi. In certe situazioni, possono emergere elementi che necessitano di un’organizzazione solida e integrata, che sia capace di combinare governance, procedure e tecnologia. In prospettiva, l’evoluzione di questi strumenti sarà sempre più orientata verso modelli predittivi e personalizzati, capaci non solo di rispondere alle richieste, ma anche di anticipare esigenze informative e supportare in modo proattivo la gestione del payroll.

IL CAPITALE INFORMATIVO DELL’HR

La crescente disponibilità di dati rappresenta uno degli elementi più rilevanti nella trasformazione del payroll, non solo in termini quantitativi, ma soprattutto per la loro qualità, granularità e frequenza di aggiornamento. I dati retributivi, infatti, non si limitano alle componenti fisse dello stipendio, ma comprendono un insieme articolato di informazioni, quali variabili incentivanti, benefit, straordinari, assenze, dati contrattuali e fiscali. Questi, se opportunamente integrati, consentono di ricostruire in modo dettagliato le dinamiche economiche e organizzative della forza lavoro. In tal senso, l’area retributiva si configura come uno dei principali contenitori di informazioni a disposizione delle aziende.

L’applicazione di strumenti avanzati di analytics consente, poi, di valorizzare questo patrimonio informativo attraverso analisi sempre più sofisticate. Le organizzazioni possono, per esempio, esaminare la definizione delle retribuzioni per ruolo, livello, anzianità o area geografica; valutare il peso delle componenti variabili rispetto al totale della remunerazione, oppure monitorare in modo puntuale l’evoluzione del costo del lavoro nel tempo. Questo tipo di analisi permette non solo di avere una fotografia accurata della situazione attuale, ma anche di individuare specifiche aree di inefficienza, disallineamenti rispetto al mercato o incoerenze interne nelle politiche retributive.

L’intelligenza artificiale amplia ulteriormente queste possibilità, introducendo modelli predittivi e strumenti analitici avanzati, in grado di individuare pattern ricorrenti e relazioni non immediatamente evidenti. Per esempio, è possibile prevedere l’impatto di modifiche contrattuali sui costi futuri, stimare l’evoluzione della spesa per straordinari o identificare fattori che incidono sulla variabilità delle retribuzioni. Queste capacità consentono di spostare l’attenzione da una logica descrittiva a una prospettiva previsionale, rafforzando il ruolo del payroll come supporto concreto alla definizione delle strategie aziendali.

Un ambito in cui la disponibilità e l’analisi dei dati assumono particolare rilevanza è quello della Pay Transparency, soprattutto alla luce della recente direttiva europea sulla trasparenza retributiva (Direttiva UE 2023/970). Tale normativa impone alle organizzazioni obblighi più rigorosi in termini di raccolta, analisi e comunicazione dei dati salariali, con l’obiettivo di contrastare il gender pay gap e promuovere una maggiore equità. Le aziende sono chiamate non solo a monitorare in modo sistematico eventuali disparità retributive, in particolare quelle di genere, ma anche a dimostrare in maniera oggettiva la coerenza e la trasparenza delle proprie politiche salariali. Ne deriva che la disponibilità di dati accurati, aggiornati e facilmente interrogabili non rappresenta più un elemento accessorio, bensì un prerequisito fondamentale per garantire conformità normativa, accountability e una gestione strategica delle risorse umane. L’AI supporta questo processo attraverso sistemi di reporting evoluti e dashboard dinamiche, che permettono di analizzare gli scostamenti retributivi, tracciare indicatori chiave (KPI) e produrre report conformi alle richieste normative. Inoltre, la possibilità di automatizzare queste analisi riduce il rischio di errore e garantisce una maggiore continuità nel monitoraggio.

La gestione più trasparente e data-driven delle retribuzioni risponde a esigenze di compliance, ma contribuisce anche a rafforzare la fiducia dei dipendenti e a migliorare la qualità complessiva delle relazioni organizzative.

INTEGRAZIONE HR–PAYROLL

L’integrazione tra payroll e processi HR non si limita a un semplice allineamento tecnologico, ma rappresenta un cambio di approccio nella gestione delle HR. Infatti, a un livello più avanzato, tale integrazione abilita una gestione dinamica e continua del ciclo di vita del dipendente, in cui le informazioni non vengono semplicemente raccolte, ma costantemente aggiornate e reinterpretate alla luce del suo sviluppo professionale, dei cambiamenti organizzativi e di mercato. In questo modo, il payroll contribuisce a costruire una base informativa che supporta non solo decisioni puntuali, ma anche processi di revisione strategica nel medio-lungo periodo.

Un aspetto particolarmente rilevante riguarda la possibilità di segmentare la popolazione aziendale, secondo logiche multidimensionali, combinando variabili economiche e qualitative. Ciò consente, per esempio, di identificare cluster di dipendenti con caratteristiche simili in termini di contributo, potenziale o rischio di uscita, pianificando interventi mirati e differenziati. Questa più approfondita capacità di lettura del capitale umano favorisce un approccio meno standardizzato e più personalizzabile nella definizione delle strategie HR.

Inoltre, l’integrazione tra payroll e sistemi HCM apre la strada a una maggiore coerenza tra le diverse leve gestionali, riducendo il rischio di disallineamenti tra ciò che viene definito a livello strategico e ciò che viene effettivamente implementato. In questo modo, le decisioni relative a promozioni, revisioni salariali o piani di sviluppo possono essere supportate da evidenze più solide, contribuendo a rafforzare l’equità interna e la credibilità delle politiche aziendali.

Un ulteriore passo avanti nell’evoluzione del payroll è rappresentato anche dalla crescente interoperabilità tra piattaforme, che consente di collegare non solo i sistemi HR tradizionali, ma anche gli strumenti di pianificazione finanziaria e controllo di gestione. In questo modo, è possibile comprendere l’impatto delle decisioni relative al personale sugli equilibri economico-finanziari dell’organizzazione.

ORGANIZZAZIONE E COMPETENZE

La ridefinizione digitale del payroll produce effetti che si estendono oltre il perimetro della funzione amministrativa, incidendo in modo trasversale sull’intera architettura organizzativa. L’introduzione di sistemi evoluti, basati su automazione, integrazione dei dati e tecnologie di intelligenza artificiale, contribuisce, di fatto, a ridefinire i flussi operativi, rendendoli più snelli, tracciabili e interconnessi. Questo comporta una progressiva riduzione delle attività manuali e ripetitive, a favore di processi maggiormente standardizzati e governabili, con un impatto diretto sull’efficienza complessiva.

Parallelamente, cambia in modo significativo anche il profilo delle funzioni coinvolte: i professionisti del payroll e delle risorse umane non sono più chiamati esclusivamente a garantire correttezza operativa e compliance normativa, ma assumono un ruolo più attivo nell’interpretazione dei dati e nel supporto alle dinamiche organizzative. Si assiste, pertanto, a una progressiva evoluzione delle competenze richieste, che integrano conoscenze tecniche con capacità analitiche e di lettura del contesto, rendendo sempre più rilevante il contributo di queste funzioni nei processi aziendali. Ancora, la disponibilità di dati accurati, aggiornati e integrati consente di rafforzare la coerenza tra le diverse dimensioni della gestione aziendale. Le informazioni provenienti dal payroll, se opportunamente valorizzate, permettono di monitorare in modo continuo l’andamento del costo del lavoro, di individuare tempestivamente eventuali criticità e di supportare una pianificazione più consapevole. Questo si traduce in una maggiore capacità di adattamento, particolarmente rilevante in contesti caratterizzati da elevata volatilità e complessità.

Accanto a queste opportunità, emergono tuttavia nuove sfide: la crescente centralità del dato rende fondamentale definire modelli di governance chiari, in grado di garantire qualità, coerenza e integrità delle informazioni lungo tutto il loro ciclo di vita. Allo stesso tempo, la gestione di volumi sempre più ampi di dati sensibili richiede un’attenzione crescente ai temi della sicurezza e della protezione delle informazioni, anche in relazione ai requisiti normativi. In quest’ottica, diventa essenziale adottare approcci strutturati alla gestione del rischio e investire in infrastrutture tecnologiche adeguate. Un altro elemento critico riguarda, poi, lo sviluppo delle competenze. Lo shift operativo necessita di profili professionali in grado di operare in modo trasversale tra ambiti diversi, combinando conoscenze di natura amministrativa, tecnologica e analitica. Le organizzazioni sono, quindi, chiamate a ripensare i propri modelli di formazione e sviluppo, promuovendo percorsi di aggiornamento continuo e favorendo la diffusione di una cultura orientata ai dati.

Dal punto di vista organizzativo, si osserva anche un progressivo salto di qualità verso modelli più flessibili e integrati, in cui le barriere tra ruoli e funzioni tendono a ridursi. Il payroll, in tale contesto, si configura sempre più come un nodo centrale all’interno dell’ecosistema informativo aziendale, in grado di connettere dimensioni operative, finanziarie e strategiche. Questa posizione favorisce una maggiore collaborazione tra le diverse aree aziendali e contribuisce a una visione più unitaria della gestione del capitale umano. Guardando al futuro, è plausibile che il ruolo del payroll continui a rafforzarsi e ad assumere sempre più importanza. L’ulteriore sviluppo di soluzioni basate su AI e analisi predittiva potrà ampliare le capacità di interpretazione dei dati, permettendo di anticipare trend e fabbisogni con maggiore accuratezza. Allo stesso tempo, la crescente diffusione di modelli di lavoro flessibili e distribuiti richiederà sistemi sempre più adattabili e in grado di gestire una complessità crescente.

DALLA TEORIA ALLA PRATICA

In linea con quanto emerge dalle analisi di mercato, anche le aziende italiane stanno cavalcando l’onda dell’intelligenza artificiale applicata al mondo HCM. È il caso di Sixtema, società del gruppo Tinexta, che supporta imprese e organizzazioni con soluzioni tecnologiche, consulenza e servizi per migliorare efficienza, compliance e innovazione. Da inizio anno, l’azienda ha avviato un progetto basato su AI in ambito HR, ancora in fase iniziale ma già concreto. La finalità è sviluppare un assistente virtuale capace di rispondere alle domande dei dipendenti, analizzando policy aziendali e contratti integrativi, semplificando in questo modo l’accesso alle informazioni. La componente più critica del progetto riguarda l’addestramento del sistema, basato sulla costruzione di una knowledge base che integra l’intero corpus normativo fiscale e giuslavoristico. Questo patrimonio informativo viene aggiornato in modo continuo da esperti interni, responsabili anche dell’interpretazione e dell’applicazione delle normative nei diversi contesti operativi.

L’obiettivo è ambizioso: evolvere verso un sistema in grado di fornire risposte sempre più avanzate, fino a interpretare elementi complessi come il cedolino e spiegarne le voci, chiarire dubbi su trattenute, imposte, contributi e così via. «L’intelligenza artificiale oggi è paragonabile alla prima ondata di informatizzazione: un cambiamento destinato a ridefinire processi e modelli operativi» – afferma il CEO, Claudio Scaramelli. «È un treno che non si può lasciare passare. Non è solo una questione tecnologica, ma soprattutto di approccio». Il progetto Sixtema punta a migliorare non solo l’efficienza aziendale, ma anche a valorizzare le professionalità interne. «Spesso si sente parlare del rischio che gli strumenti AI possano sostituire parte del lavoro umano, ma in realtà questo progetto nasce per facilitare e non per sostituire» – spiega Scaramelli. «L’area HR dedica molto tempo a rispondere a domande tecniche e ripetitive. Un assistente di questo tipo consente di fornire risposte rapide ai dipendenti e, allo stesso tempo, libera risorse per attività a maggior valore aggiunto».

Il vero tema non è adottare l’AI, ma come la si addestra e con quali dati – evidenzia il CEO di Sixtema. Perché un sistema sia davvero efficace servono competenze specifiche, conoscenza normativa e capacità di interpretare le regole nel contesto operativo. «L’AI non eliminerà il lavoro, ma ne cambierà profondamente la natura: crescerà il peso delle capacità analitiche e del contributo umano. Qualcuno dovrà progettare, aggiornare e “insegnare” a questi sistemi come ragionare». Un percorso ancora in evoluzione, ma con una traiettoria definita: utilizzare l’intelligenza artificiale come leva operativa per aumentare efficienza e qualità, senza rinunciare al valore delle competenze.

SD Worx trasforma il payroll in piattaforma dati

L'articolo Payroll intelligente, dal cedolino agli insight proviene da Data Manager Online.

Il dibattito sulla customer experience nell‘era dell‘intelligenza artificiale si concentra su una dicotomia artificiosa: automazione completa contro l’interazione umana tradizionale. La realtà è invece un paradigma ibrido, nel quale l‘AI non sostituisce gli operatori ma ne amplifica le capacità. La customer experience rappresenta uno degli asset strategici più critici per le organizzazioni. Secondo i dati dello “State of the Connected Customer Report 2025“ di Salesforce, l‘84% dei clienti considera l‘esperienza offerta da un‘azienda importante quanto i prodotti o servizi stessi.

In questo contesto, l‘intelligenza artificiale si pone come strumento di potenziamento. Il 2025-2026 segna un punto di svolta significativo: per Avaya, il 34% delle aziende riporta l‘utilizzo attivo dell‘AI in tutti i processi di interazione con i clienti, mentre il 52% dei decision-maker aziendali la sceglie per migliorare l‘efficienza del supporto clienti.

Tuttavia, i dati rivelano anche una crescente complessità: la fiducia dei consumatori nella tecnologia è scesa dal 62% del 2023 al 59% del 2025, con la percentuale di persone che considerano l’intelligenza artificiale “molto inaffidabile“ più che raddoppiata dal 5% al 12%. Questi numeri suggeriscono che l‘implementazione nella customer experience richiede un approccio sofisticato, che bilanci automazione ed empatia umana.

«Per anni abbiamo immaginato l’operatore come l’ultimo anello della catena: quello che risponde alle domande, gestisce il problema, chiude il ticket» – spiega Francesco Aimi, consulente e docente, esperto di Moda, Lusso e Retail. «Oggi non è più così. L’intelligenza artificiale sta spostando il baricentro del lavoro umano: meno esecuzione, più comprensione. Meno gestione meccanica, più relazione». Nel suo recente libro “Il modello partecipativo nella moda. Personalizzazione e velocità grazie all‘intelligenza artificiale“ (Franco Angeli, 2025), Aimi scrive che il customer service non è più presidio post-vendita ma luogo di relazione continua con la persona. Questo vale ancora di più quando l’AI entra nei processi. «L’AI si occupa della parte che le riesce meglio: cercare, correlare dati, suggerire procedure, individuare pattern» – spiega Aimi. «L’essere umano resta dove serve davvero: interpretare il contesto, riconoscere l’emozione, costruire la fiducia».

QUESTIONE DI MODELLI

Nella customer experience il modello ibrido AI-human si basa sulla distribuzione intelligente dei compiti secondo le competenze specifiche: l‘intelligenza artificiale gestisce interazioni strutturate ad alto volume, analisi di dati complessi e attività ripetitive, mentre gli agenti umani si concentrano su situazioni che richiedono giudizio contestuale, empatia e risoluzione di problemi complessi. Questo approccio si fonda su tre pilastri. L’automazione intelligente, dove l‘AI gestisce query strutturate, raccolta dati e routing iniziale, riducendo il carico di lavoro ripetitivo; l’escalation contestuale, in cui i sistemi di trasferimento intelligente garantiscono che le situazioni complesse raggiungano agenti umani con il contesto completo della conversazione; e il supporto decisionale in tempo reale, che permette all’AI di fornire agli agenti umani suggerimenti, analisi del sentiment e dati rilevanti durante le interazioni.

Per Ornella Urso, research director di IDC, l‘automazione rappresenta il primo livello di impatto dell‘AI. «Il futuro della customer experience non è “AI vs persone“, ma una sinergia evoluta tra capacità algoritmiche ed empatia umana, in cui la tecnologia ha la funzione di orchestrare l’intero customer journey, unificando dati, interpretando contesti e fornendo suggerimenti in tempo reale. In questo scenario, il ruolo umano non scompare: si trasforma. Le interazioni ad alto valore, quelle che richiedono comprensione emotiva, negoziazione e fiducia, restano saldamente nelle mani delle persone». L’AI diventa quindi un moltiplicatore di efficacia, non un sostituto. Human-in-the-loop rappresenta uno dei concetti ricorrenti nelle ricerche IDC. «Non solo gli esseri umani restano coinvolti nei processi decisionali, ma ne diventano il fulcro strategico. Nell‘ambito del retail, gli addetti, sia in store che nei contact center, sono sempre più affiancati da copiloti, knowledge base intelligenti e insight predittivi. Questo modello di digital augmentation consente di aumentare la qualità e la coerenza del servizio, ridurre il carico operativo, liberare tempo per interazioni a maggiore valore relazionale. Il risultato è un duplice miglioramento: customer experience più personalizzata e employee experience più qualificata».

AI IN AZIONE

I sistemi di self-service basati su AI dimostrano di poter risolvere le richieste dei clienti in modo autonomo, per query semplici e complesse. In India HDFC Bank ha implementato EVA (Electronic Virtual Assistant), un chatbot che gestisce 3,5 milioni di richieste clienti giornaliere, riducendo il tempo medio di risposta da ore a pochi secondi. Questo ha permesso alla banca di riallocare gli agenti umani su richieste più complesse, migliorando simultaneamente efficienza e soddisfazione del cliente.

Gli agenti che utilizzano strumenti AI possono gestire il 13,8% in più di richieste da parte dei clienti senza aumentare il personale. Questo incremento di produttività deriva dal fatto che l‘AI si occupa del recupero delle informazioni, degli aggiornamenti di sistema e dei follow-up di routine, mentre gli agenti si concentrano sulla conversazione e sulla risoluzione dei problemi.

Ancora Urso: «Alcuni grandi player del retail stanno già ridefinendo il rapporto tra AI e servizio clienti. Carrefour ha sviluppato un ecosistema CX unificato basato su GenAI, capace di offrire supporto omnicanale personalizzato. The Home Depot integra un assistente in-store che combina consulenza esperta e supporto digitale. Levi’s ha introdotto un “super assistant“ che fornisce ai dipendenti accesso immediato a informazioni su prodotti e processi, migliorando engagement e produttività. Questi esempi dimostrano che l’AI, se ben integrata, può elevare l’esperienza cliente in un‘ottica contestuale e real-time».

C’è chi immagina un futuro in cui l’intelligenza artificiale sostituirà completamente gli operatori dei customer center. Ma questa visione, secondo diversi esperti, rischia di essere semplificata. Per Daniele Cazzani, strategy partner di Kiki Lab (Promotica Group) e docente alla 24Ore Business School in Retail, Marketing e Sales, il punto di partenza di questa convinzione è la percezione del customer service come un costo “obbligato” per aziende e retailer. Un’attività considerata necessaria, quasi come un “airbag” da attivare nei momenti critici: un pacco smarrito, una fatturazione errata o un prodotto difettoso. Una lettura – osserva Cazzani – che rischia però di essere miope, perché non considera come l’assistenza clienti sia ormai un vero e proprio touchpoint strategico dell’esperienza complessiva del consumatore, distribuito su canali sempre più diversi, dal telefono ai social media.

Da questa impostazione nasce l’idea che l’AI possa allo stesso tempo ridurre i costi e migliorare la qualità del servizio. Uno scenario che, secondo l’esperto, è in parte già realtà: «L’intelligenza artificiale è oggi in grado di gestire numerose attività ripetitive nell’assistenza clienti e può diventare un supporto concreto per aumentare la produttività degli operatori umani».

Resta però un elemento centrale da non trascurare: il cliente. «Non va dimenticato che una parte delle persone può preferire ancora l’interazione umana rispetto a una conversazione con un chatbot» – sottolinea Cazzani – avvertendo che ignorare questa dinamica sarebbe un errore già visibile in alcuni segnali del mercato. In questa prospettiva, l’AI non dovrebbe essere vista come un sostituto, ma come uno strumento abilitante. Per il docente, può diventare il sistema in grado di raccogliere e organizzare il know-how aziendale, rendendolo accessibile a tutti. Un aspetto non secondario, considerando che molte aziende dispongono già di grandi quantità di dati spesso frammentati tra funzioni diverse o difficili da estrarre e condividere. L’intelligenza artificiale, conclude, rappresenta quindi un’opportunità per strutturare e rendere realmente fruibile la conoscenza interna delle imprese.

PERSONALIZZAZIONE SCALABILE

L‘iper-personalizzazione rappresenta una delle applicazioni più promettenti dell‘AI. Secondo gli esperti di NICE (specializzata in soluzioni per la CX), nel 2025 le esperienze iper-personalizzate hanno generato fino al 40% in più di fatturato per i retailer rispetto a esperienze non personalizzate.

L‘AI analizza in tempo reale il comportamento di navigazione, la cronologia degli acquisti, le interazioni social e persino l‘intento del cliente per fornire un‘esperienza cucita specificamente su di lui. L‘analisi del sentiment identifica clienti frustrati o insoddisfatti, permettendo agli agenti umani di intervenire con supporto personalizzato prima che la situazione si deteriori. Un approccio proattivo che trasforma la customer experience da reattiva a preventiva.

Un caso studio interessante riguarda Rio, una startup di elettronica di consumo che ha collaborato con Crescendo per implementare un assistente CX alimentato da AI. I risultati sono stati significativi: oltre il 90% delle richieste prevendita e il 60% delle richieste post-acquisto sono state risolte senza intervento umano, con un risparmio stimato di 10mila dollari mensili in personale e tecnologia. Le piattaforme avanzate utilizzano algoritmi di machine learning per analizzare vasti volumi di dati e prevedere preferenze e comportamenti dei clienti. Così possono fornire agli agenti raccomandazioni in tempo reale sulla migliore azione successiva basandosi sul contesto dell‘interazione cliente. Se un cliente sta chiedendo informazioni su un problema con un prodotto, l’AI potrebbe suggerire di offrire uno sconto su un acquisto futuro o un upgrade gratuito.

Secondo Cazzani, basta osservare per poche ore il lavoro – spesso sottovalutato – di un operatore di call center per coglierne la complessità. Qualsiasi soluzione capace di snellire le attività ripetitive e liberare tempo per la relazione con il cliente dovrebbe essere accolta con favore. «Oltre al miglioramento della produttività dovremmo pensare di più al benessere degli operatori umani. L’attenzione alla qualità relazionale del servizio non può che nascere da un reale approccio customer-centrico, oggi ancora poco diffuso. Attualmente, il driver nell’adozione è la ricerca di efficienza, ovvero la riduzione dei costi.  È ancora troppo diffuso un approccio top-down, in cui l’AI viene attivata sui software degli operatori senza averli ingaggiati appieno sugli obiettivi a 360 gradi del progetto».

UN ESOSCHELETRO COGNITIVO

Secondo Aimi, l’intelligenza artificiale non guida la macchina, così come la macchina non può fare a meno di un pilota. Allo stesso modo, l’AI non agisce in autonomia: è la persona a operare attraverso di essa. «Se la consideriamo come un “esoscheletro cognitivo”, diventa più chiaro il suo ruolo. L’AI amplifica alcune capacità umane – memoria, velocità di accesso alle informazioni, sintesi, riconoscimento di pattern – ma non sostituisce giudizio, sensibilità ed empatia. Fornisce contesto, suggerimenti e dati organizzati: la decisione resta sempre in capo alla persona». Eppure – continuiamo a immaginare l’AI come se fosse un’entità autonoma» – spiega Aimi. «Cinema e narrativa ci hanno abituati a scenari alla HAL 9000 o Matrix. Ma nella realtà non siamo di fronte a una coscienza artificiale». C’è poi il pregiudizio che l’AI serva solo per tagliare costi o sostituire persone. «Se viene usata bene, accade l’opposto» – continua Aimi. «Aumenta il valore del lavoro umano. Quando togli alle persone la parte ripetitiva e burocratica del lavoro, emergono le competenze che fanno davvero la differenza». L’altro equivoco è pensare che l’AI renda la relazione più fredda. «In realtà può renderla molto più personalizzata, se viene progettata con intelligenza».

INSIGHT NEI PUNTI DECISIONALI

Le tendenze indicano che l‘iper-personalizzazione continuerà a espandersi, con l‘AI che analizza dati dei clienti per fornire interazioni cucite su misura, migliorando soddisfazione e fedeltà. Il modello ibrido uomo–AI consentirà alle aziende di scalare il supporto in modo efficiente sotto il profilo dei costi, senza compromettere la qualità. La combinazione tra velocità operativa dell’intelligenza artificiale ed empatia umana permette infatti di offrire un’esperienza di assistenza più fluida, coerente e affidabile. Il report “Signals of Connection” (Avaya Connected Consumer Research) analizza le previsioni per il 2026, evidenziando che l’83% dei clienti ritiene fondamentale l’interazione umana, mentre la velocità è un fattore chiave per il 60% degli utenti.

Nelle organizzazioni, le principali resistenze all’adozione dell’AI restano legate al timore di impatti sugli organici. Un rischio reale che – secondo Cazzani – non può essere ignorato senza conseguenze sull’equilibrio interno. «Dal lato dei clienti, l’AI è percepita in modo diverso a seconda delle generazioni. Ma il punto chiave è un altro: oggi gli utenti chiedono semplicità, prima ancora che velocità. Se l’AI saprà rispondere a questa esigenza, le diffidenze iniziali si ridurranno rapidamente. Al contrario, se saranno i clienti a doversi adattare a questi strumenti, la curva di adozione rischia di allungarsi, con possibili impatti anche sul business».

Ci sono almeno quattro aree in cui l’impatto dell’AI è già evidente – come spiega Francesco Aimi. La prima è l’accesso alla conoscenza operativa. «Gli operatori non devono più cercare informazioni in manuali o documenti dispersi: l’AI le recupera e le sintetizza in tempo reale». La seconda è l’analisi dei feedback. «Oggi possiamo leggere e interpretare migliaia di segnali provenienti da clienti e staff in modo sistematico». La terza è la personalizzazione della relazione. «L’AI permette di ricostruire un ritratto molto più completo della persona che abbiamo davanti». La quarta è la formazione continua. «Possiamo capire dove una persona ha bisogno di supporto e offrirglielo in modo mirato».

Le persone non si stancano tanto del lavoro in sé, quanto della frustrazione. «La frustrazione nasce quando le informazioni sono difficili da trovare, le procedure sono confuse, gli strumenti non aiutano. Quando l’AI elimina il lavoro meccanico e rende più chiari i processi, succedono due cose: aumenta la produttività e il benessere; perché le persone tornano a fare ciò che dà senso al loro lavoro: relazionarsi con altre persone».

In altre parole, l’AI lavora nel backstage: organizza i dati, suggerisce informazioni, supporta l’operatore. La persona resta nel frontstage: ascolta, interpreta, costruisce fiducia. Questo perché gli algoritmi sono molto bravi ad analizzare dati, riconoscere pattern, suggerire probabilità, sintetizzare le informazioni. Ma l’empatia non è solo riconoscimento di segnali. È riconoscimento dell’identità dell’altro.

La coerenza – secondo Aimi – nasce da due fattori chiave: un’identità di brand ben definita e una formazione allineata delle persone. «L’AI può essere addestrata sul linguaggio del marchio, sui valori e sulle linee editoriali. Ma serve comunque una regia umana. Paradossalmente, più cresce la tecnologia, più diventano centrali le competenze umane: empatia, ascolto attivo, comunicazione efficace, capacità narrativa, intelligenza emotiva e abilità nell’interagire con strumenti intelligenti».

In questo quadro, evolve anche il ruolo manageriale: meno controllo gerarchico e più capacità di facilitare, coordinare e valorizzare le persone. L’intelligenza artificiale può diventare un alleato concreto per ridurre la variabilità del tone of voice tra operatori e canali, contribuendo a definire un perimetro coerente entro cui lasciare spazio allo human touch, ancora oggi elemento distintivo e apprezzato dagli utenti. «Le competenze tecnologiche si acquisiscono» – spiega Cazzani. «Ma sarà decisiva la capacità di adattamento delle persone, che dovranno essere accompagnate dalle organizzazioni in un percorso continuo di evoluzione e ridefinizione del proprio ruolo. Una dinamica che non riguarda solo il customer service, ma tutte le funzioni aziendali. Dalle interlocuzioni degli ultimi mesi, emerge chiaramente come questa esigenza sia trasversale ai settori e rappresenti una delle principali sfide organizzative e culturali».

IL VALORE DA COSTRUIRE

In molti contesti applicativi (customer service, call center, CRM, assistenza tecnica) si sta andando verso modelli di “AI-assisted agents”. Detto questo, non è corretto parlare di un vero e proprio passaggio lineare dagli “AI agents autonomi”, che eseguono compiti end-to-end (prenotazioni, workflow automatici, task digitali ripetitivi) agli “AI-assisted agents”. In realtà stanno evolvendo entrambi gli approcci in parallelo.

Don Scheibenreif, VP Distinguished Analyst di Gartner e co-autore del libro “When Machines Become Customers”, prevede che i “machine customers” (agenti AI e dispositivi IoT autonomi) diventeranno un driver di crescita da mille miliardi di dollari entro il 2030. Nel prossimo futuro vedremo tre evoluzioni molto chiare – spiega Aimi. «La prima è nel customer service sempre più proattivo. Non si aspetta più il problema: lo si anticipa. La seconda: una conoscenza più profonda della persona. Non solo comportamenti, ma motivazioni. La terza, un’integrazione dei sistemi. Retail, HR, customer experience e marketing smetteranno di lavorare a silos». Già oggi possiamo analizzare il sentiment, il linguaggio, le intenzioni implicite. «Ma la gestione autentica delle emozioni richiede qualcosa che le macchine non possiedono: esperienza vissuta» – continua Aimi. «L’empatia non è solo interpretazione, è risonanza. Per questo credo che la relazione resterà un terreno profondamente umano. Se l’AI serve solo per spingere vendite o raccogliere informazioni, genera diffidenza. Se invece migliora davvero l’esperienza, diventa un elemento di fiducia».

L’equilibrio tra componente umana e artificiale sarà determinato dalle scelte strategiche delle aziende, in coerenza con il proprio posizionamento e con le specificità del settore di riferimento: un aspetto che si conferma centrale nel dialogo con la C-suite. In questo scenario – evidenzia Cazzani – si sta delineando una prima fase guidata dagli “ice-breaker”, aziende pronte a investire in modo significativo per introdurre soluzioni di intelligenza artificiale avanzate, accettando anche il rischio di un ROI inizialmente non positivo. A questi seguiranno i tradizionali “follower”, che potranno beneficiare sia della crescente accessibilità delle tecnologie sia di un contesto di mercato in cui i clienti saranno sempre più abituati a interagire con sistemi di AI al posto degli operatori umani.

Dalle analisi di IDC emergono quattro dimensioni chiave per implementare con successo l’AI nella CX: dati unificati e accessibili, gestione del cambiamento e sviluppo delle competenze, definizione di nuovi KPI human-centric, oltre a governance ed etica. «La personalizzazione scalabile richiede una base dati integrata, governata e disponibile in tempo reale» – spiega Ornella Urso. «Senza questa base, l’AI agentica perde efficacia. L’adozione tecnologica è prima di tutto una trasformazione organizzativa. Upskilling, comunicazione e coinvolgimento sono essenziali per superare resistenze interne».

Sul fronte delle priorità, i dati indicano un’evoluzione significativa: il 54% delle organizzazioni considera il miglioramento delle metriche customer-centric – come retention, soddisfazione e effort – il principale obiettivo dell’AI agentica. Seguono le metriche operative (49%) e quelle finanziarie (36%). L’efficienza resta un fattore rilevante, ma non esclusivo: crescono infatti l’attenzione a fiducia, loyalty e qualità complessiva dell’esperienza.

Centrale anche il tema della trasparenza, dell’explainability e della supervisione umana, elementi considerati indispensabili per preservare la fiducia dei clienti e la reputazione dei brand. Le previsioni indicano inoltre una rapida evoluzione – conferma Urso. «Entro il 2027, il 60% delle organizzazioni gestirà esperienze basate su ecosistemi multi-agente distribuiti su più canali. Entro il 2029, quasi due terzi delle interazioni con i clienti saranno mediate da sistemi di intelligenza artificiale o da agenti automatizzati. Nonostante ciò, il valore percepito “premium” per il consumatore continuerà a essere legato alla componente umana, soprattutto nelle fasi ad alto valore relazionale come consulenza, loyalty e interazioni in-store».

HNRG – Verso l’Ecosystem Experience

Formula AI Tech: innovazione software tra usabilità, automazione e AI generativa

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Le organizzazioni gestiscono quotidianamente enormi quantità di documenti: contratti, report, fatture, documentazione tecnica, comunicazioni interne ed esterne e, nonostante la crescente digitalizzazione dei processi, il mondo del printing aziendale continua a rappresentare un passaggio importante in numerosi workflow. Proprio per questo motivo organizzare e gestire i documenti in modo efficiente è diventato un obiettivo strategico per molte imprese.

L’integrazione di tecnologie AI-driven nei sistemi di printing impatta il ruolo delle infrastrutture documentali: le piattaforme smart sono in grado di analizzare i flussi informativi, ottimizzare l’utilizzo dei dispositivi, prevenire malfunzionamenti e migliorare la sicurezza dei dati. Allo stesso tempo, le multifunzioni evolute si trasformano in veri e propri nodi digitali connessi a piattaforme cloud, sistemi di identity management e ambienti di collaborazione. Accanto all’innovazione tecnologica, cresce anche l’attenzione alla sostenibilità: l’uso di dispositivi a basso consumo, materiali riciclabili e software di monitoraggio consentono di ridurre l’impatto ambientale delle attività di stampa.

DALLA STAMPA AI DATI

Il printing vive una metamorfosi strutturale che va oltre il semplice aggiornamento tecnologico. La gestione dei documenti non è più un’attività marginale o un servizio di supporto, ma una parte integrante del modo in cui le organizzazioni funzionano, collaborano e prendono decisioni. Sempre più spesso ciò che accade nei flussi documentali incide direttamente sul lavoro quotidiano, sulla qualità delle informazioni che circolano e sulla capacità delle aziende di muoversi con rapidità e coerenza. In altre parole, la gestione della stampa non riguarda soltanto la produzione di documenti cartacei, ma il modo in cui le informazioni vengono generate, condivise e utilizzate all’interno delle imprese. L’integrazione tra intelligenza artificiale, cloud e piattaforme data-driven ridefinisce il ruolo del printing: da voce di costo a leva per semplificare le attività, rendere più trasparenti i processi e ottimizzare l’uso delle risorse. Secondo le principali società di analisi, il settore della stampa e dei servizi documentali attraversa una trasformazione significativa.

Secondo Mordor Intelligence, il mercato globale dei Managed Print Services (MPS) vale 54,4 miliardi di dollari nel 2026 e supererà gli 83 miliardi entro il 2031, con una crescita annua dell’8,9%. IMARC Group prevede una crescita simile, da 52,9 miliardi di dollari nel 2025 a oltre 95 miliardi entro il 2034, evidenziando la crescente domanda di soluzioni cloud, automazione e analytics. Secondo IDC, i servizi di stampa gestiti continuano a crescere, mentre la stampa tradizionale è in progressivo calo. I principali fornitori stanno concentrando gli investimenti su cloud, sicurezza dei flussi documentali e automazione, leve chiave per rispondere alle esigenze delle imprese. In Italia, il mercato MPS tocca i 2,5 miliardi di dollari nel 2025 e potrebbe raggiungere i 6,9 miliardi entro il 2034, a conferma della crescente adozione di servizi digitali e dell’attenzione a sostenibilità ed efficienza operativa.

L’AI NEI DOCUMENTI

L’AI applicata ai flussi documentali permette di comprendere come vengono utilizzati i sistemi di stampa, quali documenti circolano, dove si creano colli di bottiglia e dove si concentrano inefficienze o sprechi. Da queste informazioni nascono scelte più consapevoli: infrastrutture più leggere, processi meno frammentati e organizzazioni meno appesantite da passaggi inutili. Il documento con il suo patrimonio di informazioni non è più qualcosa di statico che si limita a essere prodotto, archiviato e stampato. Diventa un elemento dinamico che attraversa persone, uffici e sistemi, accompagnando i processi invece di rallentarli. L’inserimento dell’intelligenza artificiale nei sistemi di stampa rappresenta uno dei cambiamenti più rilevanti nel modo in cui le aziende gestiscono i flussi documentali. Le piattaforme AI-driven analizzano grandi quantità di dati provenienti dai dispositivi di stampa: volumi di utilizzo, tipologie di documenti, frequenza dei guasti, consumi energetici e comportamenti degli utenti. Attraverso tecniche di machine learning, queste informazioni vengono trasformate in conoscenza operativa che consente di ottimizzare l’infrastruttura documentale.

Uno degli ambiti più interessanti è quello della manutenzione predittiva: grazie all’analisi dei parametri di funzionamento delle stampanti, i sistemi intelligenti sono in grado di individuare anomalie prima che si trasformino in guasti, pianificando interventi preventivi. Questo approccio riduce i tempi di fermo macchina, migliora la continuità operativa e consente di contenere i costi di gestione. L’intelligenza artificiale permette, inoltre, di studiare i pattern di utilizzo dei dispositivi e suggerire configurazioni più efficienti del parco macchine. Inoltre, le tecnologie di riconoscimento dei contenuti consentono di classificare automaticamente i documenti e indirizzarli verso le applicazioni aziendali corrette, facilitando l’integrazione con sistemi gestionali, archivi digitali e piattaforme di collaborazione.

EVOLUZIONE MULTIFUNZIONALE

Le moderne multifunzioni non sono più semplici periferiche collegate alla rete, ma vere e proprie piattaforme digitali integrate nell’ecosistema informativo dell’impresa, capaci di interagire con applicazioni, archivi documentali e servizi cloud. Dotate di sistemi operativi evoluti, capacità di elaborazione locale e interfacce utente sempre più intuitive, queste macchine permettono agli utenti di accedere a numerosi servizi digitali direttamente dal dispositivo. È possibile acquisire documenti tramite scansione avanzata, indicizzarli automaticamente e archiviarli in repository aziendali o piattaforme cloud: avviare flussi di approvazione documentale oppure stampare file provenienti da sistemi gestionali, piattaforme di collaborazione o archivi digitali condivisi. In molti casi, la multifunzione diventa il primo punto di ingresso nel ciclo di vita del documento, trasformando l’informazione cartacea in contenuto digitale immediatamente utilizzabile nei processi aziendali.

Un elemento chiave di questa evoluzione è l’integrazione con le piattaforme di gestione documentale e con i sistemi aziendali quali ERP, CRM o strumenti di workflow management. Attraverso connettori software e applicazioni dedicate, i documenti acquisiti possono essere automaticamente classificati, arricchiti con metadati e instradati verso le applicazioni corrette, riducendo la necessità di interventi manuali e migliorando la velocità dei processi. Questo approccio consente di trasformare la stampa e la scansione in passaggi pienamente integrati nei flussi digitali dell’organizzazione.

L’integrazione con i sistemi di Identity management permette agli utenti di accedere tramite badge aziendale, credenziali di rete o sistemi di autenticazione avanzata. Ogni operazione diventa così tracciabile e associata a un’identità verificata, migliorando il controllo sui flussi informativi e garantendo maggiore sicurezza nell’accesso ai documenti. Le impostazioni dei permessi possono essere configurate in modo granulare, definendo quali funzioni o documenti siano disponibili per specifici ruoli o reparti.

Un ulteriore elemento di innovazione riguarda la possibilità di gestire i dispositivi di stampa in modo centralizzato attraverso piattaforme cloud di amministrazione e monitoraggio. I responsabili IT possono configurare impostazioni, aggiornamenti e politiche di utilizzo da remoto, mantenendo una visibilità costante sull’intero parco macchine distribuito nelle diverse sedi aziendali. Questo modello semplifica la gestione operativa, riduce i costi di manutenzione e consente di adattare rapidamente l’infrastruttura alle esigenze organizzative. Grazie a queste evoluzioni, la multifunzione si trasforma progressivamente in un hub documentale intelligente, capace di collegare il mondo fisico con quello digitale e di facilitare la circolazione delle informazioni all’interno dell’impresa. Invece di rappresentare un semplice punto di stampa, diventa un nodo attivo della rete informativa aziendale, contribuendo a rendere i processi documentali più fluidi, integrati e coerenti con le strategie di digitalizzazione delle imprese.

SICUREZZA E GESTIONE DEI DATI

I documenti rappresentano spesso uno dei principali vettori di dati sensibili all’interno delle organizzazioni: possono contenere informazioni finanziarie, dati personali, proprietà intellettuale o elementi critici per il funzionamento delle attività operative. Anche l’infrastruttura di stampa deve essere considerata parte integrante del perimetro di sicurezza IT. Le stampanti e le multifunzioni, infatti, sono a tutti gli effetti dispositivi di rete e, se non adeguatamente protette, possono diventare punti vulnerabili attraverso cui è possibile accedere ai sistemi aziendali o intercettare informazioni riservate.

Per rispondere a queste esigenze, le soluzioni di stampa di nuova generazione integrano un insieme articolato di funzionalità di protezione, progettate per garantire sicurezza lungo l’intero ciclo di vita del documento. Tra le più diffuse c’è la stampa protetta, che richiede l’autenticazione dell’utente direttamente sul dispositivo prima che il documento venga effettivamente rilasciato. Questo meccanismo riduce il rischio che file riservati rimangano incustoditi nei vassoi di uscita e garantisce che solo il destinatario autorizzato possa accedere al contenuto. In molti contesti aziendali la stampa protetta è affiancata da sistemi di autenticazione avanzata, quali badge, PIN personali, credenziali di rete o autenticazione multifattore.

Un altro elemento fondamentale riguarda la protezione dei dati durante le diverse fasi del processo di stampa. I documenti possono essere crittografati sia durante la trasmissione sulla rete, sia durante la memorizzazione temporanea sui dispositivi, riducendo il rischio di intercettazione o accesso non autorizzato. Alcuni sistemi integrano anche funzionalità di cancellazione sicura dei dati presenti nei dischi interni delle stampanti, impedendo il recupero delle informazioni dopo l’elaborazione del documento. Le piattaforme AI-driven di gestione della stampa, inoltre, svolgono un ruolo centrale nel garantire visibilità e controllo sulle attività documentali. Attraverso sistemi di logging e auditing è possibile registrare tutte le operazioni effettuate sui documenti – stampa, copia, scansione o invio – associandole agli utenti che le hanno eseguite. Questa tracciabilità consente alle aziende di monitorare l’utilizzo delle risorse, individuare comportamenti anomali e rispondere con maggiore efficacia a eventuali minacce alla sicurezza, oltre a facilitare il rispetto delle normative sulla protezione dei dati.

Infatti, algoritmi di analisi comportamentale sono in grado di identificare pattern di utilizzo inconsueti, accessi fuori orario o attività di stampa anomale che potrebbero indicare tentativi di sottrazione di dati sensibili. Grazie a questi sistemi di monitoraggio intelligente, le organizzazioni possono intervenire in modo proattivo prima che si verifichino violazioni. In questo scenario, la gestione documentale diventa parte integrante delle strategie di cybersecurity e di data governance. Integrare i sistemi di stampa nelle policy di sicurezza aziendale significa rafforzare la protezione dell’informazione lungo tutta la catena documentale. Così anche le attività di routine, come stampare o acquisire un documento, avvengono in modo sicuro, controllato e nel rispetto dei permessi e delle regole interne.

MENO SPRECHI, PIÙ CONTROLLO

Oltre all’efficienza operativa e alla sicurezza dei dati, la sostenibilità rappresenta uno dei principali driver di innovazione nel settore della stampa. Le organizzazioni sono chiamate a ridurre l’impatto ambientale delle proprie attività e a dimostrare in modo concreto il proprio impegno verso obiettivi ESG.

La gestione della stampa può incidere significativamente su consumi energetici, utilizzo delle risorse e produzione di rifiuti. Negli ultimi anni, i produttori di dispositivi hanno investito nello sviluppo di tecnologie sempre più efficienti dal punto di vista energetico e ambientale. Le stampanti e le multifunzioni di nuova generazione sono progettate per ridurre i consumi energetici durante tutte le fasi di utilizzo, grazie a sistemi avanzati di gestione dell’energia, modalità di standby intelligenti e componenti hardware ottimizzati per limitare gli sprechi. In parallelo cresce l’attenzione verso l’utilizzo di materiali riciclati o facilmente riciclabili nella produzione dei dispositivi e delle cartucce, oltre allo sviluppo di programmi di recupero e rigenerazione dei consumabili.

Oltre all’innovazione hardware, anche il software gioca un ruolo chiave nel migliorare la sostenibilità dei sistemi di printing. Le piattaforme di gestione documentale permettono di monitorare in tempo reale i volumi di stampa, l’utilizzo della carta, i consumi energetici e l’impatto ambientale associato. Attraverso strumenti di analisi e reportistica avanzata, le organizzazioni possono ottenere una visione dettagliata delle proprie abitudini di stampa e individuare aree di inefficienza.

Queste informazioni consentono di adottare politiche più responsabili e orientate all’ottimizzazione delle risorse. Per esempio, è possibile incentivare la stampa fronte-retro come impostazione predefinita, limitare la stampa a colori quando non strettamente necessaria, ridurre le copie multiple o promuovere la digitalizzazione di determinati processi documentali. In molti casi, l’analisi dei flussi documentali rivela la presenza di attività ridondanti o passaggi non necessari che possono essere semplificati attraverso workflow digitali più efficienti.

La gestione intelligente della stampa permette anche di ottimizzare la distribuzione dei dispositivi all’interno delle organizzazioni. Ridurre il numero di macchine sottoutilizzate e centralizzare alcune funzioni documentali può contribuire non solo a migliorare l’efficienza operativa, ma anche a diminuire i consumi complessivi e l’impatto ambientale dell’infrastruttura.

Un ulteriore elemento riguarda la possibilità di integrare i dati relativi alla stampa nei sistemi di reporting sulla sostenibilità aziendale. Le informazioni raccolte dalle piattaforme di monitoraggio possono essere utilizzate per misurare indicatori ambientali specifici. In questo modo, la sostenibilità non rimane un obiettivo astratto o puramente dichiarativo, ma diventa un processo concreto e misurabile. La stampa, tradizionalmente associata a un elevato consumo di carta ed energia, può quindi trasformarsi in un ambito in cui innovazione tecnologica e responsabilità ambientale convergono per generare valore sul lungo periodo.

L’ECOSISTEMA DOCUMENTALE

L’evoluzione delle tecnologie di stampa deve essere letta all’interno di un quadro più ampio di trasformazione digitale, che coinvolge l’intera infrastruttura informativa delle imprese. Negli ultimi anni le organizzazioni hanno progressivamente adottato strategie cloud-first, architetture IT ibride e modelli operativi sempre più orientati al digitale. Per molto tempo la stampa è stata considerata un’attività periferica, separata dalle strategie digitali e gestita come un semplice servizio di supporto. Oggi, questa visione sta cambiando radicalmente.

Le soluzioni AI-driven si inseriscono, infatti, all’interno di un ecosistema documentale più ampio che integra gestione dei contenuti, automazione dei workflow, sicurezza delle informazioni e strumenti avanzati di analisi dei dati. Le piattaforme moderne consentono di collegare i sistemi di stampa con repository di documenti aziendali, piattaforme di content management, collaboration e ambienti cloud. In questo modo i documenti non sono più file isolati o archiviati in modo frammentato, ma diventano parte di un flusso informativo continuo che attraversa i diversi sistemi aziendali. La stampa e la scansione si trasformano, pertanto, in punti di ingresso e di uscita di questo ecosistema digitale, consentendo di convertire materiali cartacei in informazioni strutturate.

Un ruolo importante è svolto anche dall’automazione dei processi documentali. Grazie all’integrazione con piattaforme di workflow management e automation tools, i documenti possono attivare automaticamente determinate procedure: dall’approvazione di una fattura alla gestione di un contratto, dalla protocollazione di una pratica alla distribuzione di report interni. Inoltre, le tecnologie di riconoscimento dei contenuti e di classificazione automatica permettono di indirizzare i documenti verso i sistemi o i reparti corretti, riducendo i tempi di elaborazione e limitando l’intervento manuale.

Allo stesso tempo, cresce l’importanza degli strumenti di analytics applicati alla gestione documentale. L’analisi dei dati generati dalle attività di stampa, scansione e condivisione consente alle organizzazioni di comprendere meglio come circolano le informazioni all’interno dell’azienda. Questo tipo di insight può essere utilizzato per ottimizzare i flussi di lavoro, individuare inefficienze e migliorare la distribuzione delle risorse tecnologiche.

Ripensare il ruolo della stampa, in sostanza, significa rivedere in modo più ampio la circolazione dell’informazione all’interno delle organizzazioni. Il documento non è soltanto l’output finale di un processo, ma diventa un elemento dinamico che accompagna tutte le fasi del lavoro: dalla creazione alla revisione, dalla condivisione alla conservazione. In questo percorso può passare più volte dal formato digitale a quello cartaceo e viceversa, mantenendo però sempre la propria tracciabilità e il proprio valore informativo. Questo approccio favorisce anche modelli di lavoro più flessibili e distribuiti. In ambienti caratterizzati da smart working, sedi decentralizzate e collaborazione tra team geograficamente distanti, la possibilità di accedere ai documenti in modo sicuro e integrato con i sistemi aziendali diventa fondamentale. Le infrastrutture di smart printing contribuiscono a rendere questa esperienza più fluida, permettendo agli utenti di recuperare o produrre documenti da qualsiasi sede o dispositivo autorizzato (che sia un PC, smartphone o tablet).

Inserita in un ecosistema documentale evoluto, la stampa AI-driven contribuisce a migliorare l’efficienza dei processi, rafforzare la sicurezza delle informazioni e supportare obiettivi di sostenibilità. Il documento diventa, così, il punto di connessione tra persone, sistemi e processi, favorendo la costruzione di organizzazioni più agili, consapevoli e orientate all’innovazione.

I BIG APRONO LA STRADA

Queste trasformazioni non sono più solo prospettive teoriche, ma trovano già applicazione concreta, soprattutto nei grandi gruppi internazionali. In Audi, per esempio, l’AI generativa rivoluziona il modo di analizzare le offerte nell’ambito del proprio processo di gara con il progetto “Tender Toucan”, nuova frontiera della stampa AI-driven: il documento stampato diventa origine di un processo decisionale automatizzato. La stampa guidata dall’AI trasforma migliaia di pagine di capitolati tecnici in flussi di dati utilizzabili, agendo come una testina di stampa intelligente che scansiona, interpreta ed estrae requisiti di conformità, generando report istantanei. Si passa così dalla stampa statica a documenti “vivi”, con una riduzione dei tempi di revisione del 30%. A tale riguardo Gerd Walker, member of the Board of Management for Production and Logistics – dichiara: «L’intelligenza artificiale rappresenta una vera e propria rivoluzione nel nostro settore. Utilizzandola in modo mirato, stiamo creando un ambiente produttivo non solo più efficiente ed economicamente vantaggioso, ma che soddisfa anche i più elevati standard qualitativi».

Il mondo del packaging e della stampa commerciale vede Nestlé all’avanguardia nell’uso del design generativo per la personalizzazione di massa. Con un servizio interno basato su AI che utilizza i digital twins, repliche virtuali 3D dei prodotti, l’azienda punta a creare contenuti visivi di alta qualità destinati a e-commerce e media digitali. Questa tecnologia consente di modificare e adattare digitalmente packaging e ambientazioni senza ricorrere a nuovi servizi fotografici, rendendo la produzione più rapida, scalabile ed economica. «Vogliamo entrare in contatto con i consumatori dove si trovano e nelle modalità che preferiscono, con il messaggio giusto al momento giusto. Ciò significa fornire contenuti coinvolgenti in molteplici formati per adattarsi all’ampia varietà di piattaforme e formati multimediali online disponibili» – commenta David Rennie, head of Strategic Business Units, Marketing & Sales.

Questa capacità di leggere e processare il dato documentale si riflette anche nel settore dell’audit, come nel caso di Deloitte che, attraverso la piattaforma Omnia, integra funzionalità di AI generativa e agentica per trasformare i processi di revisione. Qui l’intervento non si limita all’analisi dei dati, ma si estende anche alla produzione e rielaborazione della documentazione di audit, supportando attività come l’estrazione di informazioni, la sintesi di evidenze e la redazione di memorandum e report. Si delinea così un modello di audit documentation assistita dall’AI, in cui la tradizionale produzione manuale dei working papers viene progressivamente affiancata da sistemi automatizzati di generazione e strutturazione dei contenuti.

«La rapidità del cambiamento tecnologico richiede soluzioni che integrino e valorizzino l’enorme talento e la profonda conoscenza del settore che i nostri auditor apportano a ogni incarico» – afferma a questo proposito Nigel Thomas, A&A chief strategy officer e Digital Change leader di Deloitte Global. «Con oltre un decennio di investimenti nella nostra piattaforma Omnia, stiamo fornendo ai nostri collaboratori in tutto il mondo le risorse necessarie per operare con efficacia in un contesto dinamico». Un contesto che vede il printing “intelligente” affermarsi come nodo in cui convergono dati, processi e sicurezza. A rafforzare questa evoluzione contribuisce la progressiva democratizzazione delle tecnologie: intelligenza artificiale, cloud e servizi gestiti stanno diventando accessibili anche alle PMI, riducendo le barriere economiche e accelerando l’adozione di modelli più evoluti di gestione documentale.

Per i CIO, il cambiamento impone una revisione dell’architettura digitale. La stampa fa parte a pieno titolo dei flussi core, integrandosi con piattaforme dati, ambienti collaborativi e sistemi di automazione. Sul fronte della sicurezza, invece, il tema si fa ancora più delicato. Le infrastrutture di stampa sono tra le meno presidiate, ma allo stesso tempo rappresentano uno dei punti più esposti del perimetro IT, con implicazioni dirette sulla protezione delle informazioni e sulla conformità normativa.

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La nuova realtà di Kyndryl sotto la sapiente guida di Paolo Degl’Innocenti – manager di lunga data con solide esperienze nel mondo dello sviluppo e della commercializzazione del software e dei servizi – sta affrontando il delicato tema della modernizzazione dei sistemi legacy quale sfida del business digitale Varata alla fine del 2021 con la quotazione al NYSE, Kyndryl conta 70mila collaboratori in 60 sedi in tutto il mondo. In Italia, il blasonato system integrator mette a disposizione dei suoi clienti 1700 esperti in servizi di progettazione, gestione operativa e ammodernamento di infrastrutture IT. Nel costante allineamento tra business e infrastrutture digitali, entra prepotentemente il tema della gestione dei rischi e delle minacce cyber, una missione che il presidente di Kyndryl Italia considera come una vocazione naturale.

DALLO STACK ALLE COMPETENZE

«Kyndryl nasce su una solida base tecnologica. L’obiettivo è rafforzare l’offerta» – racconta Degl’Innocenti. «Nei primi nove mesi, assumiamo circa 600 persone. In un anno, raggiungiamo 700 certificazioni nei principali ambienti cloud». Questa iniezione di know-how – come sottolinea Degl’Innocenti – contribuisce alla creazione di un Security Operations Center di assoluta eccellenza. «Da subito la nostra visione si basa sul fatto che cloud e sicurezza non sono due dimensioni separate. E così decidiamo di sviluppare a Roma una centrale in grado di coprire tutte le esigenze di sicurezza dei clienti».

Nel giro di due anni, Kyndryl può contare su oltre 60 referenze che scelgono di affidare al nuovo player la protezione dei loro asset IT. Un successo – come spiega Degl’Innocenti – che i vertici aziendali a livello globale premiano all’inizio del 2026 con la nascita del Security Briefing Center – estensione del SOC – attraverso il potenziamento di piattaforme e strumenti di cybersecurity. «Il cloud non è solo sinonimo di modernizzazione e standardizzazione, ma significa anche accompagnamento della crescita delle imprese. Protezione e continuità sono al centro di questo percorso». Sul fronte della resilienza, Kyndryl consolida una posizione di forza grazie a competenze specialistiche e centri dedicati al disaster recovery. L’integrazione con la cybersecurity porta l’area sicurezza ai vertici del portafoglio servizi sia in Italia sia a livello globale.

RUN, TRANSFORM AND SECURE

Nell’attuale quadro competitivo, il fabbisogno di sicurezza non accenna a diminuire, premiando soprattutto chi può anche garantire una certa capacità di scala. Da un lato i fornitori storici sono messi sotto pressione da clienti che chiedono livelli di servizio adeguati. Dall’altro i modelli tradizionali vengono messi in discussione dai decisori aziendali che, consapevoli della sfida della modernizzazione continua, concentrano le risorse e finiscono per esternalizzare i SOC aziendali. «La combinazione di questi due elementi rafforza la fiducia nell’area della sicurezza e della resilienza, che si conferma un importante driver di crescita per il prossimo anno fiscale» – dichiara Degl’Innocenti. «La modernizzazione digitale sicura rappresenta la principale leva competitiva».

In pochi anni, Kyndryl si trasforma radicalmente e lancia Kyndryl Consult, in crescita a doppia cifra. «Il successo nei servizi gestiti ci permette di consolidare la conoscenza del “run”, dell’operatività IT dei clienti. L’ambizione è di intercettare il “transform”, integrando gestione e trasformazione in un’unica capability. Per farlo, abbiamo attinto al mercato delle competenze e investito in un upskilling interno, rafforzando così la nostra dimensione consulenziale».

COME MISURARE LA PRONTEZZA

Nel giro di 18 mesi, Kyndryl ridisegna i propri sistemi IT, offrendo un esempio concreto di approccio “run and transform”. Il patrimonio applicativo legacy, composto da 1800 applicazioni custom – molte in ambiente mainframe – si riduce a circa un sesto, grazie all’introduzione di piattaforme standard che gestiscono ciclo attivo e passivo e HR.

Un’altra piattaforma standard supporta la collaborazione interna, mentre i mainframe legacy vengono dismessi a favore di una migrazione completa sul cloud pubblico. Come sottolinea Degl’Innocenti, questo modello abilita Kyndryl a dialogare con i clienti su due piani paralleli: l’operatività e la trasformazione.

Dal 2024, l’azienda conduce un’indagine intervistando i C-level di 3700 aziende a livello globale che confluisce nel Kyndryl Readiness Report, che misura la loro percezione sull’adeguatezza dello stack tecnologico rispetto alla rivoluzione dell’intelligenza artificiale. L’indagine interroga i manager in ambito esecutivo, operativo, finanziario. «Nel report di quest’anno – spiega Degl’Innocenti – emergono due principali freni all’adozione. Da un lato il gap di competenze e l’adattamento della forza lavoro. Dall’altro il peso delle infrastrutture legacy ormai obsolete, che nel 60% dei casi non risultano più adeguate a proteggere le aziende dai rischi futuri».

COME SUPERARE IL LEGACY

Il risvolto culturale dello studio – sottolinea il presidente di Kyndryl Italia – è che la valutazione della “prontezza” e della capacità di innovazione non riguarda solo i responsabili IT. «La modernizzazione dell’IT arriva direttamente nei consigli di amministrazione. Il fattore tecnologico ridefinisce il perimetro competitivo e spinge le decisioni di investimento». Sono tre le direttrici principali, che definiscono i diversi approcci: modernize on, integrate with e move off. La prima indica l’aggiornamento delle infrastrutture legacy esistenti, intervenendo sui sistemi già in uso per migliorarne prestazioni, sicurezza e scalabilità senza sostituirli completamente.

La seconda rappresenta un modello ibrido, in cui il legacy viene mantenuto ma integrato con nuove piattaforme cloud e digitali. La terza è l’opzione più radicale, che prevede l’abbandono dei sistemi esistenti e la migrazione verso nuove infrastrutture cloud-native, con la sostituzione integrale del legacy.

Per questi progetti mirati, Kyndryl mette a disposizione le sue risorse interne e la sua rete di partner qualificati, adottando metodologie avanzate basate su AI agentica, che accelera l’analisi delle relazioni tra dati e processi e supporta la riprogettazione delle applicazioni. Tra le referenze più recenti, emerge il caso Alpitour World, che ha completato in 16 mesi la migrazione in cloud delle proprie procedure, contestualmente riscritte in linguaggi più moderni. «L’intervento segna il passaggio da un sistema informativo monolitico a una piattaforma modulare, progettata per essere gestita in logica evolutiva e non più solo manutentiva» – spiega Degl’Innocenti. «Il nuovo assetto rafforza sicurezza e resilienza e apre concretamente all’innovazione, grazie a un’architettura più flessibile e scalabile. Sul piano gestionale, la trasformazione rende i costi più trasparenti e l’intero ecosistema IT più leggibile e governabile».

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L’informatica, con la sua capacità di accelerare e automatizzare anche molte attività riferibili al mondo fisico popolato dal lavoro dell’uomo, è sempre stata accompagnata da discussioni che a volte si sono tradotte in principi normativi e giuridici che coinvolgono direttamente l’uso della tecnologia.

Inevitabilmente è accaduto e continuerà ad accadere anche per l’AI, specie nell’accezione più recente di una tecnologia, che in realtà ha una storia e una dignità che precedono di gran lunga annunci fatti al mondo meno di quattro anni fa. A meno di 18 mesi dalla prima consumerizzazione dell’intelligenza artificiale, l’Unione Europea approva l’AI Act, un percorso normativo ancora in divenire (le graduali implementazioni delle direttive previste dalla legge dureranno fino al 2027) che non può essere liquidato come l’ennesima prova di una irrefrenabile voglia di legiferare su tutto: in realtà diverse altre nazioni studiano come delimitare un ambito in cui giudizio umano e giudizio della macchina dovranno sempre più convivere.

Alla soglia di un futuro – l’intelligenza agentica – che sta muovendo ora i primi passi è arrivato il momento di accelerare la discussione ed estenderne il più possibile la base, perché la convivenza di cui stiamo parlando non è proprio uguale a quelle a cui crediamo di esserci assuefatti, dopo tanti decenni di presenza dei robot nelle fabbriche e dopo infinite ore della nostra vita, perse in inutili conversazioni con gli assistenti virtuali degli operatori telefonici.

Nei mesi recenti sono emerse situazioni e voci critiche che vanno al cuore di diverse questioni “centrali”. Una di queste riguarda la trasparenza e l’accountability degli algoritmi che sono alla base dei modelli linguistici dell’AI generativa e dunque del ruolo che i proprietari di questi algoritmi hanno, alla luce della stessa informatica, della sua sicurezza, dell’economia, della politica, dell’etica e, non meno importante, del nostro spazio epistemologico collettivo. Lo spazio cioè in cui si formano e sedimentano – al di là delle temporanee nuance di natura ideologica ed esterna – le nostre idee condivise di verità e autorevolezza, sapere e conoscenza. Su questo punto si succedono a ritmo serrato gli studi dei computer scientist della Sapienza guidati dal professore Walter Quattrociocchi, guru dello studio quantitativo delle fake news e della post-verità. Studi che mettono in risalto la sofisticata natura probabilistica delle risposte degli LLM e il serio rischio sistemico di attribuire il crisma della conoscenza a tutto ciò che è mera plausibilità.

Non va dimenticato che intorno all’AI si stanno già muovendo enormi investimenti. Un microscopico esempio, legato al momento in cui questo Grandangolo è in preparazione: Reuters riferisce che, nel premercato di lunedì 27 aprile, il titolo Qualcomm guadagna il 13% sulle voci originate da un singolo analista, in relazione alla collaborazione tra il chip maker, la taiwanese MediaTek e OpenAI per la realizzazione dei processori dello smartphone che quest’ultima intenderebbe realizzare. Lo stesso giorno OpenAI, che ha una capitalizzazione stimata in quasi 900 miliardi di dollari e la cui possibile IPO potrebbe valere più di mille miliardi, annuncia la possibile fine dei rapporti di esclusività con Microsoft per alcuni prodotti AI, aprendo la strada a relazioni ancora più profittevoli.

In gioco non ci sono semplicemente gli ormai consolidati meccanismi degli hype tecnologici e delle annesse bolle speculative. I cambiamenti potrebbero essere molto più che strutturali ed è bene esserne il più possibile consci.

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La NIS2 introduce elementi significativi di innovazione nella governance della cybersecurity. Nell’ottavo incontro del Tavolo di attuazione, ACN continua l’impegno sinergico con le autorità di settore per l’attuazione della NIS2. Nella determinazione 155238/2026 vengono identificate dieci macro-aree per organizzare attività e servizi, associando ciascuna a quattro livelli di rilevanza (impatto minimo, basso, medio, alto).

La determinazione 127434/2026 fissa termini per i soggetti iscritti per la prima volta nell’elenco NIS nel 2026 (notifica incidenti e misure di sicurezza), definisce la designazione del referente CSIRT entro fine 2026 e l’obbligo di notifica degli incidenti dal primo gennaio 2027. I nuovi soggetti NIS 2026 devono adottare le misure di sicurezza di base entro il 31 luglio 2027. L’analisi di impatto va comunicata tramite il portale ACN tra il primo maggio e il 30 giugno 2026.

Per quanto riguarda l’aggiornamento obblighi e fornitori, la det. 127437/2026 sostituisce la precedente, inserendo l’obbligo di dettagliare i fornitori rilevanti NIS durante l’aggiornamento annuale delle informazioni sul portale ACN.

DEFINIZIONE E IMPATTO

La determinazione 127437/2026 interviene sulle modalità di utilizzo della piattaforma digitale ACN, definendo con precisione sia i contenuti informativi richiesti sia le tempistiche di aggiornamento. Ma soprattutto porta con sé due obblighi destinati a incidere profondamente sull’organizzazione interna: la comunicazione dei fornitori rilevanti e la categorizzazione di attività e servizi. Sul primo punto, il dettato normativo è chiaro: l’art. 18 prevede l’inserimento, tra il 15 aprile e il 31 maggio, dei fornitori rilevanti nel portale ACN, con indicazione dei dati identificativi; l’art. 19 impone l’aggiornamento tempestivo di ogni variazione. La nozione di “fornitore rilevante” ha generato un ampio dibattito, ma troviamo chiarimento nella direttiva e nelle FAQ che ACN propone. Rientrano in questa categoria i fornitori di servizi ICT e, più in generale, tutti quei soggetti – anche non ICT – la cui interruzione o compromissione impatta in modo significativo sulla capacità del soggetto NIS di erogare i propri servizi (per esempio, fornitori non fungibili, assenza di alternative o ridondanze).

Il processo di identificazione dei fornitori rilevanti riflette la logica strutturata prevista da ACN e basata su una chiara relazione causa-effetto. Un soggetto NIS2 (essenziale o importante) deve innanzitutto categorizzare le proprie attività e i propri servizi, attribuendo a ciascuno un livello di rilevanza. I servizi ICT che supportano attività critiche ereditano tale rilevanza; di conseguenza, i fornitori da cui dipendono diventano essi stessi rilevanti.

SUPPLY CHAIN SOTTO CONTROLLO

Il vero elemento innovativo, tuttavia, non è l’analisi interna, quanto la sua formalizzazione verso l’esterno. L’obbligo di comunicare i fornitori rilevanti sul portale ACN, con dati puntuali, integra un livello di trasparenza senza precedenti. Si tratta, inoltre, di un processo continuo. L’aggiornamento non è episodico ma permanente, come previsto dall’art. 19, al fine di riflettere in tempo reale l’evoluzione della catena di fornitura. Ne deriva la necessità, per le organizzazioni, di dotarsi di una visione strutturata e aggiornata della propria supply chain, supportata da un’efficace collaborazione tra i diversi dipartimenti aziendali. Dal punto di vista organizzativo, l’impatto è significativo.

La mappatura e classificazione dei fornitori richiedono processi strutturati e un forte coordinamento tra funzioni aziendali – procurement, IT, Quality Assurance, compliance, legal – spesso caratterizzate da approcci non uniformi. Diventa quindi essenziale standardizzare criteri, soglie di rilevanza e metodologie, oltre a definire flussi informativi chiari verso il punto di contatto, responsabile di aggiornare il portale ACN. La vera sfida non è compilare un elenco, ma dimostrare una conoscenza aggiornata e consapevole delle proprie dipendenze critiche.

CATEGORIZZAZIONE E BIA

Analogo livello di attenzione è richiesto per la categorizzazione. L’art. 20 della det. 127437/2026 stabilisce che, tra il primo maggio e il 30 giugno di ogni anno, i soggetti NIS debbano comunicare e aggiornare le attività e i servizi, associando a ciascuno una categoria di rilevanza. L’art. 31 del DL 138/2024 chiarisce che gli obblighi sono modulati proprio sulla base di tali categorie. Il messaggio emerso anche durante il Security Summit di marzo 2026 a Milano è chiaro: non basta valutare quanto un servizio sia importante, ma è necessario comprendere cosa accade concretamente in caso di compromissione e adottare misure proporzionate alla criticità.

In questo scenario, un impatto operativo rilevante sarà la revisione della Business Impact Analysis (BIA). L’approccio promosso da ACN suggerisce sia una BIA “semplificata”, in altre parole focalizzata sui servizi NIS più critici, ma anche una BIA “completa”, che in pratica considera tutte e tre le dimensioni della sicurezza informatica secondo il modello CIA (Confidentiality, Integrity, Availability).

Nell’evento organizzato dal CLUSIT del 29 aprile 2026, i vertici di ACN confermano che l’obbligo di comunicare i fornitori rilevanti sul portale consente ad ACN di individuare componenti strategiche della catena di approvvigionamento e nominare d’ufficio, quali soggetti importanti o essenziali, fornitori sistemici precedentemente non inclusi. Per consentire alle aziende di prepararsi e mettere a budget per il 2027 le risorse necessarie a implementare le misure a lungo termine, l’ACN indica che entro ottobre sarà pubblicata una norma tecnica che anticiperà, anche se non definitiva, quali misure sono in discussione.

VERSO UN MODELLO INTEGRATO

La NIS2 non è un’iniziativa isolata, ma si inserisce in un ecosistema più ampio che include, tra gli altri, il Cyber Resilience Act (CRA) e aggiornamenti normativi settoriali come il nuovo Annex 11 in ambito farmaceutico. In particolare, il CRA introduce obblighi che si sovrappongono in modo diretto con quelli della NIS2, estendendoli lungo la filiera dei prodotti digitali. A partire da settembre 2026, il CRA imporrà ai fabbricanti l’obbligo di notificare qualsiasi vulnerabilità attivamente sfruttata e ogni incidente grave che impatti la sicurezza dei prodotti digitali. Si tratta di un principio pienamente allineato con la NIS2. Questa convergenza rafforza il messaggio che la gestione degli incidenti e delle vulnerabilità non è più confinata all’interno del perimetro dell’organizzazione ma diventa un requisito esteso ai prodotti digitali che le organizzazioni creano con l’obiettivo finale di salvaguardare i consumatori.

Accanto a questo, anche altri ambiti mostrano elementi di sovrapposizione. Il nuovo Annex 11 sui sistemi computerizzati in ambito GMP (Good Manufacturing Practices), pur in un contesto settoriale specifico farmaceutico, richiama principi già presenti nella NIS2, come l’approccio basato sul rischio lungo il ciclo di vita dei sistemi, il controllo degli accessi, la necessità di garantire la data integrity, la tracciabilità delle operazioni e la necessità di mantenere sistemi aggiornati e sicuri nel tempo.

In questo scenario, affrontare le normative in modo separato rischia di generare inefficienze. Diventa invece fondamentale adottare un approccio integrato, capace di armonizzare i requisiti e costruire un modello di sicurezza coerente, trasversale e sostenibile nel tempo.

Giuseppe Rosario Bungaro head of Digital Transformation di Adeodata SA

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Il 27 novembre 2025 ha segnato nella storia della regolamentazione finanziaria europea un punto di svolta quasi silenzioso, ma di grande portata. In quella data, il Parlamento europeo e il Consiglio dell’Unione hanno raggiunto un accordo politico provvisorio sui testi della PSD3 e della Payment Services Regulation (PSR), completando il percorso avviato nel giugno 2023 dalla Commissione. Il messaggio è chiaro: l’Europa non considera più l’Open Banking un esperimento regolatorio, ma l’ossatura di una nuova architettura economica. Con la pubblicazione attesa nel primo semestre del 2026 e l’applicabilità prevista per la seconda metà del 2027, l’industria dispone ora di una finestra temporale precisa per trasformare gli obblighi normativi in un vantaggio competitivo.

Per comprendere il significato di questa transizione, occorre allargare l’orizzonte. Il mercato globale dell’open banking, valutato in circa 35,3 miliardi di dollari nel 2025, è proiettato a superare i 190 miliardi entro il 2034, con l’Europa che, secondo Allied Market Research, passerà dai 6,14 miliardi del 2020 ai 48,3 miliardi del 2030 (CAGR del 23,18%). Secondo Juniper Research, gli utenti globali dell’open banking passeranno dai 183 milioni del 2025 a oltre 645 milioni nel 2029, con un incremento superiore al 250%. Non parliamo più di una nicchia tecnica: parliamo della nuova geografia dei servizi finanziari.

L’EVOLUZIONE DI UN PARADIGMA

La PSD2 ha introdotto in Europa il principio secondo cui i dati di conto appartengono al cliente e non alla banca che li custodisce. Sei anni dopo, il bilancio è ambivalente. Secondo l’European Banking Authority, oltre il 94% delle banche europee autorizzate è oggi conforme a PSD2, ma la qualità delle API, i livelli di disponibilità e la frammentazione dei modelli implementativi hanno spesso frenato la scalabilità dei servizi. Il Berlin Group, con lo standard NextGenPSD2, ha garantito una convergenza tecnica rilevante in Germania, Austria, Scandinavia e in parte dell’Europa meridionale, ma la realtà resta quella di un mosaico di specifiche, schemi di consenso e livelli di affidabilità disomogenei.

La PSD3 e il PSR nascono per correggere questi limiti strutturali. Il nuovo pacchetto, articolato in una direttiva (PSD3) che disciplina l’autorizzazione e la vigilanza, e in un regolamento (PSR) direttamente applicabile che armonizza le regole operative, introduce quattro innovazioni cardine. In primo luogo, la verifica obbligatoria della corrispondenza tra il nome del beneficiario e IBAN (Verification of Payee) per prevenire le frodi APP, con responsabilità oggettiva del PSP in caso di mancata adozione. In secondo luogo, l’obbligo per le banche di offrire bonifici istantanei in euro senza costi aggiuntivi rispetto ai bonifici ordinari. In terzo luogo, un regime unificato per gli istituti di pagamento e gli istituti di moneta elettronica. Infine, barriere di accesso al mercato ridotte per i fornitori di servizi di informazione sui conti (AISP) e di disposizione degli ordini di pagamento (PISP), accompagnate da interfacce API di qualità certificata e dashboard di consenso più trasparenti per il cliente.

OLTRE IL CONTO

Se la PSD3 ridisegna il pavimento dell’open banking, è la Financial Data Access Regulation (FiDA) a costruire l’intero edificio dell’Open Finance. FiDA estende il principio di portabilità dei dati ben oltre il perimetro dei conti di pagamento, includendo anche mutui, risparmi, investimenti, pensioni e prodotti assicurativi. È la transizione concettuale dall’Open Banking all’Open Finance: dal permesso di leggere una transazione all’autorizzazione a orchestrare l’intero patrimonio finanziario di un cittadino. I negoziati informali mirano a un testo definitivo nel primo semestre del 2026.

Il compromesso è orientato a una regolamentazione più leggera e consumer-centric, con l’esclusione delle grandi imprese dal lato del cliente e l’introduzione di Financial Data Sharing Schemes (FDSS) – accordi contrattuali tra data holder e data user che definiscono standard tecnici, modelli di compensazione e regole di governance. Il principio-guida resta fedele alla filosofia europea: il dato è una risorsa strategica del cittadino, non un asset di proprietà dell’istituzione.

L’ITALIA, UN LABORATORIO EUROPEO

Nel panorama continentale, l’Italia occupa una posizione singolare. Il Consorzio CBI, attraverso la piattaforma CBI Globe, ha federato oltre l’80% dell’industria bancaria nazionale e processato più di 700 milioni di chiamate API generate da oltre 200 Payment Service Provider attivi come AISP, PISP o CISP (fonte: CBI, 2025). Eppure, come documenta la Banca d’Italia nel rapporto “Open Banking in Italy: A Comprehensive Report“ pubblicato nell’ottobre 2025, l’open banking rappresenta ancora soltanto lo 0,13% dei bonifici online, concentrato prevalentemente nel segmento B2B, grazie all’integrazione con i sistemi ERP aziendali.

Il paradosso è istruttivo: infrastruttura tecnologica avanzata, copertura quasi totale del mercato, ma penetrazione del retail marginale. La diagnosi di Via Nazionale è lucida: carte di pagamento e wallet digitali occupano già lo spazio del valore percepito, le API soffrono di limiti tecnici residui e manca, soprattutto, una proposta di valore chiara per l’utente finale. La lezione per l’industria è che l’Open Finance non si impone per decreto, ma si conquista attraverso esperienze d’uso superiori. La Banca dei Regolamenti Internazionali, con il progetto delle linee guida EBA sulle API PSD2, conferma che il prossimo salto di qualità dipenderà meno dalla normativa e più dalla capacità di orchestrare dati, identità e fiducia in un’unica esperienza fluida.

La democratizzazione dei dati bancari esige un’architettura di fiducia altrettanto democratica. Tre pilastri tecnologici sosterranno l’ecosistema post-PSD3. Il primo è l’identità digitale qualificata: il regolamento eIDAS 2.0 e l’European Digital Identity Wallet, la cui adozione da parte degli Stati membri è prevista entro la fine del 2026, offriranno ai cittadini europei un’identità digitale sovrana, interoperabile e cifrata end-to-end, capace di autenticare l’accesso ai dati finanziari senza intermediazioni opache. Il secondo è la crittografia post-quantistica: l’Europa, attraverso la roadmap coordinata da ENISA e i primi standard NIST (FIPS 203, 204 e 205), richiederà che le API finanziarie migrino verso algoritmi quantum-resistant entro il 2030, integrando i requisiti di DORA e NIS2.

Il terzo è il consenso dinamico e granulare: cruscotti intelligibili, revocabili in tempo reale e accessibili tramite wallet digitale, che sostituiranno i consensi statici e monolitici di prima generazione. In questa triade risiede la differenza ontologica tra l’Open Finance europea e i modelli americani o asiatici. Negli USA, la Section 1033 del Dodd-Frank Act procede in ordine sparso, con la CFPB che ha finalizzato le regole sulle Personal Financial Data Rights nell’ottobre 2024. In India, il DEPA framework privilegia l’efficienza sistemica; in Europa, la costellazione PSD3-PSR-FiDA-eIDAS-DORA costruisce un tessuto unitario in cui trasparenza, sicurezza e diritti individuali avanzano di pari passo.

LA STRATEGIA SUPERA LA COMPLIANCE

Le istituzioni finanziarie che tratteranno PSD3 e FiDA come un mero esercizio di compliance perderanno la partita. Secondo le analisi McKinsey, l’adozione di ecosistemi open-data potrebbe generare un incremento del PIL tra l’1% e l’1,5% nell’UE entro il 2030. L’Open Finance non è la fine della banca: è l’inizio della banca come piattaforma di fiducia, capace di operare non più ai margini del dato, ma al centro della vita economica del cliente. Non sono le API a segnare la svolta, ma il principio che le ispira: riportare la sovranità dei dati nelle mani dei cittadini e imporre alle istituzioni di guadagnarsi la fiducia.

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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Il panorama normativo europeo degli ultimi anni ha imposto alle organizzazioni requisiti tecnici e organizzativi articolati e spesso sovrapposti. Mantenere un quadro aggiornato degli obblighi e implementarli non è operazione semplice. La disponibilità di strumenti di AI generativa gratuiti può agevolare questo processo.

ChatGPT, Gemini e molti altri si aggiornano costantemente, replicando le funzionalità dei concorrenti, con un livellamento che rende l’esperienza d’uso molto simile: una chat, un prompt, una risposta. Fanno eccezione strumenti con vocazioni specifiche: NotebookLM privilegia l’analisi dei documenti dell’utente; Perplexity sintetizza decine di fonti online in una risposta originale.

Ho dedicato tre libri all’uso professionale di questi strumenti: il primo all’audit, il secondo all’analisi delle normative, il terzo alla gestione dei rischi della supply chain. In ciascuno di questi ambiti, la scelta dello strumento più adatto dipende fortemente dalla natura del compito: non esiste uno strumento migliore in assoluto, ma strumenti più o meno indicati per specifiche attività in un determinato periodo. A causa della continua evoluzione infatti, fare meglio degli altri in un determinato ambito è solo una questione temporanea. Per questo motivo, consiglio di utilizzarne più di uno, approccio praticabile lavorando con le versioni gratuite, e di effettuare una formazione continua, anche grazie alla presenza di canali YouTube gratuiti sul tema.

Le applicazioni pratiche

Al di là degli usi specialistici, che spaziano dal confronto fra normative alla sintesi delle stesse, dalla creazione di policy e procedure alla generazione di checklist di audit, fino alla formazione e alla gestione dei rischi, questi strumenti offrono un valore aggiunto anche in attività di carattere generale. Non serve alcun manuale: è lo strumento stesso a spiegare come si usa.

La creazione dei prompt

Interrogare efficacemente un sistema di AI generativa è diventata una competenza a sé stante, anche se, a mio avviso, vi è una esagerata sopravvalutazione di questo aspetto. È vero che il risultato dell’output prodotto dai modelli è condizionato dalla qualità del prompt, ma è anche vero che si può chiedere direttamente a qualsiasi modello di creare esso stesso il prompt ideale con cui ottenere un determinato risultato.

I limiti da considerare

Il rischio principale sul fronte della riservatezza è che le informazioni inserite nei prompt o nei documenti allegati vengano usate per addestrare il modello. Più complesso, il tema della privacy. Utilizzare dati personali, sia online o in locale, può comportare violazioni normative, in quanto la profilazione e il trattamento dei dati sono regolamentati in modo specifico. Chi vuole una garanzia assoluta può installare modelli in locale: ne esistono diversi gratuiti e adatti a varie potenze di calcolo. In alternativa può acquisire uno spazio dedicato sul cloud del fornitore. Per quanto attiene gli aspetti legati alla privacy o si anonimizzano i dati oppure è necessario mettere in atto tutti gli adempimenti previsti dalla normativa. In ogni caso è sconsigliabile usarli su strumenti online.

Gli errori rappresentano un problema strutturale: questi sistemi forniscono sempre una risposta anche senza informazioni sufficienti, producendo le cosiddette allucinazioni. La qualità dipende inoltre dalle fonti: il modello, i documenti allegati o le ricerche online. Queste ultime sono le più rischiose. Per ridurre il problema è consigliabile usare questi strumenti solo nelle materie in cui si è già esperti e confrontare le risposte di sistemi diversi.

Perché usare più strumenti contemporaneamente

Le versioni gratuite hanno limitazioni per incentivare l’abbonamento. Fanno eccezione strumenti come NotebookLM o diversi prodotti cinesi, i cui limiti delle versioni gratuite sono così elevati che difficilmente si superano. È comunque possibile superare i limiti usando più account. Anche l’uso simultaneo di più strumenti, supera i limiti delle versioni gratuite e aumenta la confidenza nelle risposte sfruttando le specificità di ciascuno. I risultati dipendono spesso più dal prompt che dallo strumento: una richiesta generica produce esiti molto diversi, mentre specificare ad esempio che una checklist deve contenere almeno 100 domande li rende più omogenei. La qualità del prompt rimane il fattore determinante.

Giancarlo Butti Comitato scientifico CLUSIT

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