Durante un incontro riservato alla stampa, Axiante ha offerto una fotografia lucida e concreta sullo stato dell’adozione dell’AI in Italia. Un tema che continua a generare entusiasmo, ma che resta ancora marginale nei processi aziendali. Come ha spiegato Romeo Scaccabarozzi, Amministratore Delegato di Axiante, in Italia le aziende che hanno davvero messo l’AI come priorità sono ancora poche. Mancano concretezza, applicazioni verticali e una chiara misurazione del ROI.
Un approccio più maturo all’intelligenza artificiale passa da una condizione imprescindibile: la disponibilità di dati adeguati, affidabili, aggiornati. Non solo. In contesti dove la privacy o la scarsità dei dati rappresentano un ostacolo, crescono le soluzioni basate su dati sintetici: informazioni artificialmente generate ma statisticamente coerenti con i dati reali, ideali per addestrare modelli AI senza compromettere la compliance.
L’AI è utile solo se ben alimentata
Il quadro tratteggiato da Axiante trova riscontro nei dati pubblicati da Netconsulting Cube. Solo una minoranza delle 3.000 aziende intervistate ha già avviato progetti di AI, concentrati soprattutto nei settori bancario, telecomunicazioni, media, energia e utilities. Ma anche lì, prevalgono i POC (proof-of-concept): progetti sperimentali, utili per testare benefici e limiti dell’AI.
Come ha sottolineato Scaccabarozzi, l’adozione concreta dell’AI dipende dalla capacità di generare ritorni misurabili. In questa prospettiva, l’ultima edizione del report “The State of AI” di McKinsey (marzo 2025) evidenzia un interesse crescente nelle aree sales e marketing (offerte mirate, personalizzazione su larga scala), nello sviluppo prodotti e, in misura minore, nelle operation, IT e knowledge management.
Dati sintetici: da alternativa a risorsa strategica
Per molte aziende, il problema non è solo raccogliere i dati, ma conservarli, organizzarli e riutilizzarli in modo conforme alle normative. Come ha spiegato Mirko Gubian, Global Demand Senior Manager & Partner di Axiante, i dati sintetici permettono di superare queste barriere. Inoltre, non basta generare numeri, servono test, analisi e competenze per evitare che i modelli si portino dietro bias impliciti.
Gartner stima che nel 2024 oltre il 50% dei dati utilizzati per allenare l’AI erano sintetici. Entro il 2030, questa percentuale potrebbe superare il 90%. L’obiettivo non è creare “dati finti”, ma riprodurre fedelmente le caratteristiche statistiche e di business degli originali, nel rispetto di vincoli etici, legali e operativi.
Axiante sta già applicando queste tecnologie a progetti reali: dalla creazione di immagini sintetiche per il riconoscimento di timesheet cartacei, alla simulazione di andamenti di prezzo e domanda per ottimizzare le politiche commerciali.
CDP e Customer Intelligence: il valore della personalizzazione
Come ha ricordato Antonio D’Agata, Strategic Accounts Director & Partner, l’intelligenza artificiale è sempre più utilizzata nei progetti di Customer Data Platform (CDP) e Customer Intelligence (CI). La prima unifica i dati provenienti da molteplici touchpoint in un unico profilo cliente; la seconda analizza questi dati per generare insight, prevedere comportamenti e personalizzare campagne. In Italia, l’adozione è ancora contenuta, ma destinata a crescere anche grazie all’AI generativa e al cloud. Il mercato globale delle CDP è stimato in forte espansione: da 5,7 miliardi nel 2024 a oltre 24 miliardi nel 2029, con un tasso annuo superiore al 30%.
L’AI come leva di produttività
Nel corso dell’incontro, Axiante ha ribadito il proprio posizionamento come Business Innovation Integrator: dal supporto alla business intelligence fino allo sviluppo di modelli predittivi, l’azienda opera per abilitare un uso realmente strategico dei dati. La posta in gioco è alta. Come ricorda Scaccabarozzi, “La produttività reale in Italia è cresciuta solo del 2,3% negli ultimi anni, contro il +18% della Spagna. Serve un cambio di passo e l’AI può essere l’elemento chiave per colmare il gap. Ma senza una solida base dati, resta solo una promessa”.
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