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Per capire dove sta andando la trasformazione digitale, forse dovremmo smettere di guardare soltanto alle aziende che producono software e cominciare a osservare quelle che lavorano il ferro, il rame e l'alluminio, come da anni raccontiamo qui su #RadioNext. Come Westrafo, azienda italiana specializzata nella progettazione e produzione di trasformatori elettrici per energie rinnovabili, sistemi di accumulo e data center. Ospite di RadioNext, Alberto Cracco, fondatore e amministratore delegato, racconta una realtà industriale che sembra sfidare gli stereotipi della manifattura tradizionale. Circa 150 milioni di euro di fatturato indicati per il 2026, l'obiettivo di raggiungere 350 milioni nel 2028 e una forza lavoro destinata, secondo il piano aziendale, a crescere da 350 a 600 persone. Numeri che ricordano quelli di una startup tecnologica, ma qui non si sviluppano applicazioni: si producono macchine che pesano tonnellate e alimentano infrastrutture fondamentali per l'economia contemporanea. Come si sostiene una crescita di queste dimensioni? La risposta di Alberto parte dai dati. Il percorso che ha portato le fabbriche dai disegni su carta ai sistemi CAD ed ERP non è più sufficiente. Oggi occorre collegare digitalmente l'intera catena del valore: dalla relazione commerciale con il cliente alla progettazione, dagli acquisti alla produzione, fino alla consegna. CRM, sistemi gestionali e MES diventano strumenti per eliminare attività a basso valore, standardizzare i processi, ridurre i tempi di sviluppo e soprattutto prendere decisioni migliori. Il vero problema, dunque, non è digitalizzare singole attività, ma costruire un'organizzazione capace di utilizzare informazioni affidabili e condivise. E qui emerge una seconda questione: la tecnologia può cambiare rapidamente, ma le persone riescono a farlo con la stessa velocità? Alberto Cracco descrive una crescita che richiede ai manager di evolvere continuamente, talvolta abbandonando competenze e abitudini consolidate. Per questo insiste sul coaching, sul coinvolgimento delle persone e sulla partecipazione dei responsabili operativi alla definizione delle strategie. Non basta comunicare dall'alto una trasformazione: occorre fare in modo che chi lavora nell'organizzazione ne diventi protagonista. Ma la competitività industriale non si costruisce soltanto con i dati. C'è anche l'innovazione di prodotto, quella che modifica concretamente materiali, ingegneria e prestazioni. Un esempio è particolarmente eloquente: un trasformatore da 5 MVA che nel 1980 pesava 18 tonnellate oggi può pesare circa otto tonnellate e mezzo. Non è un miracolo digitale, ma il risultato di decenni di innovazione tecnica e ottimizzazione dei materiali. È anche così che un produttore italiano può competere con concorrenti internazionali a costi inferiori, continuando a investire nella produzione e sviluppando una presenza industriale anche negli Stati Uniti e in Africa. La lezione di Westrafo supera quindi i confini del settore energetico: l'innovazione non coincide con l'adozione di nuove tecnologie, ma con la capacità di ripensare continuamente prodotti, processi e organizzazione. Anche quando il prodotto finale è fatto di ferro, rame e alluminio. E forse proprio qui si misura la maturità della trasformazione digitale: non nella quantità di software utilizzato, ma nella capacità di rendere competitiva l'industria reale.

Per rubare un carico può bastare un’email. Un messaggio credibile, una variazione dell’indirizzo di consegna, qualcuno che si fida: la merce prende un’altra strada mentre l’azienda continua a seguire un processo apparentemente regolare. È uno degli scenari raccontati a RadioNext da Simone Ianniello, IT & Project Director di Rhenus Logistics e presidente del Digital Innovation Advisory Body di Fedespedi. Un esempio che porta la cybersecurity dentro una questione molto concreta: riuscire a consegnare ciò che abbiamo promesso al cliente. Il punto di partenza è il camion, diventato un computer su ruote. Localizzazione, telematica, applicazioni utilizzate dagli autisti e collegamenti con i sistemi dei committenti accompagnano il viaggio. Ogni mezzo partecipa così all’infrastruttura digitale dell’impresa, scambiando informazioni che orientano decisioni operative. Quante aziende lo trattano con la stessa attenzione riservata ai sistemi informatici aziendali dentro gli uffici? La domanda riguarda anche chi produce componenti, vende prodotti o affida a terzi la distribuzione. Se il trasporto si interrompe, le conseguenze arrivano alla produzione, al fatturato e alla relazione commerciale.Non dimentichiamoci che un mezzo connesso continua a evolvere dopo l’acquisto, insieme ai software e alle vulnerabilità che possono interessarlo. Il problema si allarga quando si osserva la filiera. Trasportatori, spedizionieri, clienti e piattaforme devono comunicare per lavorare. Questa interdipendenza rende necessario interrogarsi anche sulla sicurezza delle informazioni ricevute dagli altri. Una falsa istruzione può compromettere una spedizione senza bloccare alcun server. Proteggere l’autenticità delle comunicazioni diventa quindi parte della protezione della merce.È qui che il tema esce definitivamente dal perimetro del reparto informatico: chi può autorizzare un cambiamento? Come viene verificata una richiesta insolita? Nella nostra chiacchierata emerge una distanza tra grandi operatori, dotati di strutture specializzate, e imprese più piccole, che possono sottovalutare il rischio per carenza di risorse o conoscenze. Per un manager, la valutazione economica deve includere il costo dell’interruzione: quanto pesa qualche ora di fermo? E qualche giorno? Aggiornamenti, verifiche delle vulnerabilità e assistenza specialistica vanno letti anche alla luce di queste conseguenze. La formazione completa il quadro. Autisti, impiegati e dirigenti possono ricevere richieste costruite per sfruttare fretta, distrazione o fiducia nell’interlocutore. Prepararli a riconoscerle significa dare loro strumenti per decidere quando fermarsi e chiedere una verifica. Il messaggio conclusivo della conversazione è operativo: la sicurezza digitale contribuisce a far arrivare le merci nel posto previsto, nei tempi concordati e al destinatario corretto. Per le aziende che affidano alla logistica una parte della propria promessa commerciale, è già una responsabilità di gestione.

La Cina sta preparando la prossima grande corsa mondiale all’hardware. Dopo gli smartphone e le auto elettriche, il nuovo terreno di conquista sono i robot umanoidi. Macchine capaci di correre, saltare, ballare e persino combattere. C’è solo un problema: quando devono lavorare davvero, spesso hanno ancora bisogno di qualcuno che le guidi con un joystick. È questo il paradosso emerso a RadioNext nel confronto con Antonio Pisante, fondatore e CEO di Yellow Tech, che ha visitato oltre trenta aziende cinesi per osservare da vicino lo stato dell’innovazione.La prima sorpresa riguarda proprio la forma dei robot. Perché costruire macchine con due gambe, due braccia e un volto vagamente umano quando, per molte applicazioni industriali, sarebbero più efficienti altre configurazioni? La risposta è meno tecnologica di quanto si possa immaginare: l'accettazione sociale: i produttori cinesi ritengono che le persone siano più disposte a convivere con macchine che riproducono forme familiari, umane o animali. Ma dietro questa scelta c’è anche una precisa strategia industriale. La Cina sta investendo massicciamente nella robotica, con un sostegno pubblico che orienta capitali, ricerca e sviluppo verso quella che considera una nuova opportunità di leadership tecnologica.E i risultati sul fronte meccanico sono già impressionanti. I robot dimostrano capacità fisiche straordinarie, ma la loro intelligenza rimane confinata a compiti estremamente specifici. Possono spostare scatole lungo una linea produttiva, sollevare materiali o riordinare oggetti. Cambiate però la disposizione della fabbrica, modificate una procedura o introducete una situazione imprevista e il sistema rischia di non sapere più cosa fare.Perché? Il problema è il passaggio dall’intelligenza artificiale che interpreta il linguaggio a quella che comprende e agisce nel mondo fisico. Non basta collegare un robot a un modello linguistico nel cloud per renderlo autonomo. Le decisioni motorie richiedono velocità, continuità e capacità di interpretare informazioni visive e spaziali che non possono essere ridotte a una sequenza di istruzioni testuali. Provate a spiegare esclusivamente a parole come si allacciano le scarpe: è molto più complicato di quanto sembri. Per questo la ricerca si sta orientando verso modelli addestrati su video, osservazioni e interazioni con l’ambiente.L’obiettivo è passare dall’esecuzione di movimenti programmati alla capacità di apprendere e adattarsi. Ma siamo davvero vicini a una rivoluzione industriale oppure stiamo assistendo a un nuovo fenomeno di hype tecnologico, simile a quello del metaverso? Antonio non esclude il rischio, pur sottolineando che le potenzialità hardware e le risorse investite rendono la prospettiva concreta. Per le imprese la questione diventa allora molto pragmatica: non quanto sia spettacolare un robot, ma quanto sia affidabile, flessibile ed economicamente sostenibile nel lavoro quotidiano. E per la Cina la posta in gioco è ancora più alta: trasformarsi da grande piattaforma mondiale della produzione a basso costo in una potenza capace di dominare le tecnologie che definiranno la produzione del futuro. La vera domanda, dunque, non è quando i robot riusciranno a somigliare perfettamente agli esseri umani. È quando potranno lavorare senza che, dietro le quinte, ci sia ancora qualcuno con un joystick.Un argomento decisamente suggestivo e rilevante. Ci torneremo presto con Corrado La Forgia, General Manager di VHIT e vicepresidente di Federmeccanica.

Quando parliamo di intelligenza artificiale guardiamo quasi sempre verso San Francisco. OpenAI, Anthropic, Google, Nvidia la geografia dell’AI che conosciamo sembra avere un solo centro. Ma se stessimo osservando solo metà della partita? A RadioNext ne abbiamo parlato con Antonio Pisante, founder e CEO di Yellow Tech, appena rientrato da un viaggio in Cina durante il quale ha incontrato decine di aziende e laboratori attivi nell’intelligenza artificiale e nella robotica. La prima sorpresa è che la distanza tecnologica dagli Stati Uniti sembra molto più ridotta di quanto tendiamo a immaginare. Secondo Antonio, sui grandi modelli linguistici la Cina resta dietro alla frontiera americana, ma parliamo di mesi, non di anni. E soprattutto il confronto cambia completamente se dalla pura “intelligenza” del modello passiamo a velocità, efficienza e costo. Qui i cinesi sono già estremamente competitivi.È un dettaglio tutt’altro che secondario per le imprese. Il modello più intelligente in assoluto non è necessariamente quello migliore per ogni processo aziendale: se un task relativamente semplice può essere eseguito bene da un modello molto più economico e veloce, la scelta diventa soprattutto industriale. E infatti sta cambiando anche la metrica con cui valutiamo l’AI: non più soltanto costo per token, ma costo per task.Quanto costa davvero ottenere un risultato? È probabilmente questa la domanda che CFO, CIO e responsabili della trasformazione digitale dovrebbero iniziare a fare con maggiore frequenza. C’è poi una seconda caratteristica che rende il fenomeno cinese particolarmente interessante: molti dei modelli vengono distribuiti in modalità open weight. Possono quindi essere scaricati, eseguiti su infrastrutture diverse oppure utilizzati attraverso cloud provider occidentali. Per un’azienda europea questo cambia il quadro: adottare un modello cinese non significa necessariamente consegnare i propri dati a un provider cinese. Modelli come Qwen, DeepSeek o Kimi possono entrare nelle architetture aziendali attraverso infrastrutture e cloud sottoposti alle regole europee.Il tema della fiducia rimane, naturalmente, e diventa persino più importante quando l’AI accede ai documenti, ai processi e alla conoscenza interna dell’impresa. Ma proprio qui emerge un possibile modello di espansione cinese molto diverso da quello americano: meno servizi proprietari venduti direttamente alle aziende occidentali, più tecnologia aperta che entra nei sistemi attraverso provider, integratori e piattaforme già conosciute.Sullo sfondo resta la grande partita dell’hardware. Le restrizioni sull’accesso ai chip Nvidia più avanzati hanno rallentato lo sviluppo cinese, ma nello stesso tempo stanno accelerando la costruzione di una filiera autonoma, con Huawei tra i protagonisti. E allora la domanda non è più soltanto quanto la Cina sia indietro rispetto agli Stati Uniti. È quanto velocemente stia imparando a competere con regole diverse. Se l’America continua a dominare la frontiera tecnologica, la Cina sembra puntare su scala, efficienza, apertura e costo. Per le imprese europee ignorare uno dei due ecosistemi potrebbe diventare presto un lusso che non possiamo permetterci.

Per anni abbiamo parlato di energia quasi esclusivamente come problema ambientale. Oggi per le imprese il quadro è diventato più complicato: bisogna decarbonizzare, garantire sicurezza e indipendenza degli approvvigionamenti e, contemporaneamente, mantenere il costo dell’energia compatibile con la competitività industriale. È il “trilemma energetico” da cui parte la conversazione di RadioNext con Marco Enrico Ricotti, professore ordinario di Impianti Nucleari al Politecnico di Milano e tra i maggiori esperti italiani di Small Modular Reactors, gli SMR. Un problema tutt’altro che teorico. L’elettrificazione dei trasporti e dei processi industriali aumenta la domanda di elettricità, mentre l’esplosione dell’intelligenza artificiale porta con sé infrastrutture digitali estremamente energivore. Chi produrrà tutta questa energia, a quale costo e con quale livello di dipendenza dall’estero? È qui che il nucleare torna a entrare nel dibattito industriale. Non necessariamente, però, nella forma che conosciamo.Una delle trasformazioni più interessanti riguarda gli Small Modular Reactors: impianti di dimensioni e potenza inferiori rispetto ai grandi reattori tradizionali, pensati per intercettare esigenze differenti e, potenzialmente, integrarsi meglio con alcuni sistemi industriali. Ricotti sottolinea inoltre un aspetto spesso trascurato: un reattore non produce necessariamente soltanto elettricità. Il calore può essere utilizzato per generare idrogeno, alimentare reti di teleriscaldamento e teleraffrescamento, produrre acqua desalinizzata o supportare la produzione di biocombustibili. Per alcuni settori energivori, quindi, la questione nucleare potrebbe diventare molto più vicina alle decisioni industriali di quanto siamo abituati a pensare.Ma quanto è davvero “tascabile” il nucleare del futuro? Poco, se immaginiamo un reattore da mettere nel parcheggio di uno stabilimento. Molto di più se guardiamo alla scala. Un grande impianto nucleare può avere una potenza nell’ordine di 1.000-1.600 megawatt elettrici; gli SMR scendono indicativamente verso i 300-400 MW, mentre esistono progetti di microreattori da appena 1-10 MW. Taglie diverse significano applicazioni diverse e, soprattutto, aprono la possibilità di costruire un portafoglio energetico molto più articolato. Il problema è il tempo.Secondo Ricotti, sul fronte degli SMR l’Occidente parte in ritardo rispetto a Russia e Cina, mentre in Europa l’obiettivo è arrivare alle prime realizzazioni nel prossimo decennio. Ed è forse questo il punto più interessante per manager e imprenditori: l’energia non può più essere considerata soltanto una commodity acquistata a fine mese. Sta diventando una variabile strategica che influenza investimenti, localizzazione delle attività produttive, digitalizzazione e capacità di competere. Se elettrifichiamo tutto, alimentiamo data center sempre più potenti e chiediamo all’industria di ridurre le emissioni, dobbiamo porci una domanda piuttosto semplice: da dove arriverà l’energia necessaria? Il ritorno dell’atomo, questa volta in formato più piccolo e modulare, prova a offrire una delle possibili risposte.

E se il sito web smettesse di essere un insieme di pagine da attraversare e cominciasse a costruirsi mentre lo usiamo? È la domanda al centro della conversazione di RadioNext con Guglielmo Faglioni, cofondatore del progetto Callimacus. Il punto di partenza è familiare a chiunque gestisca un sito aziendale: menu, categorie, schede prodotto e percorsi stabiliti in anticipo. Anche quando personalizziamo una homepage, scegliamo fra versioni che qualcuno ha già progettato. Callimacus propone un passo ulteriore: un sistema di intelligenza artificiale che interpreta le richieste e le azioni del visitatore, seleziona componenti grafici, scrive contenuti e compone l’interfaccia durante la visita. Chi cerca dettagli tecnici può trovarsi davanti un confronto; chi vuole esplorare, immagini e racconti. Il sito può anche diventare, nello stesso spazio, uno strumento di assistenza: alla domanda «Dov’è il mio ordine?» dovrebbe mostrare l’informazione utile, senza costringere il cliente a cercarla fra le pagine. Siamo pronti a progettare un sito senza decidere prima ogni pagina? Per un direttore marketing, la novità cambia il lavoro editoriale. Non basta approvare testi e template: bisogna definire quali informazioni il sistema può usare, che cosa il brand vuole dire, quali risposte deve evitare e come verificarne il comportamento. Guglielmo spiega che i contenuti possono arrivare dai sistemi aziendali esistenti e che il business può provare l’esperienza prima della pubblicazione. Resta però un limite da prendere sul serio: un sistema generativo non offre la certezza assoluta che ogni risposta sarà quella prevista. Servono quindi controlli, misurazioni e responsabilità chiare. C’è poi una distinzione sottile, ma decisiva, fra conoscere una persona e capire che cosa cerca adesso. L’interesse per un paio di scarpe da corsa, osserva Faglioni, non fa di qualcuno un runner per sempre. La sua proposta privilegia l’intenzione espressa durante la visita. Secondo il nostro ospite, l’esperienza può funzionare anche senza cookie; in quella configurazione, però, chi torna viene trattato come un nuovo visitatore. La scelta sulla memoria diventa così una scelta di prodotto e di privacy, non soltanto una funzione tecnica. E i risultati? Faglioni riferisce che, nel primo e-commerce realizzato per Brunello Cucinelli, il tasso di conversione è triplicato e il tempo medio di permanenza è raddoppiato. È un dato comunicato dall’ospite, che invita lui stesso alla cautela perché il lancio è recente e il traffico iniziale può includere curiosi e test. Per le aziende la domanda utile non è se ogni sito debba diventare “senza pagine”. È se le strutture con cui oggi pubblichiamo contenuti aiutino davvero le persone a trovare, capire e scegliere. Se la risposta è no, il cambiamento potrebbe partire da lì.

L’e-commerce italiano funziona. Ma tra riuscire a vendere online e costruire un’organizzazione davvero capace di sostenere quella vendita c’è ancora una distanza importante. È il punto centrale emerso dal confronto ai microfoni di RadioNext con Andrea Spedale, presidente di AICEL – Associazione Italiana Commercio Elettronico.Due episodi descritti in apertura fotografano bene il problema: un acquisto da 1.500 euro interrotto da un errore tecnico e seguito da una risposta del customer care arrivata quando il cliente aveva già comprato altrove; un prodotto acquistato attraverso un marketplace arrivato con un componente sbagliato, con il consumatore rimbalzato tra piattaforma e produttore alla ricerca di qualcuno disposto a risolvere il problema.Eccezioni? Certamente. Ma anche segnali di una fragilità organizzativa che molte imprese continuano a sottovalutare. Perché il punto non è impedire che qualcosa vada storto: il punto è sapere cosa fare quando succede. Un server può cadere, una spedizione può essere sbagliata, un componente può mancare. Ma quanto vale un cliente che resta senza risposta per 48 ore? E quanto costa a un brand un consumatore costretto a inseguire il servizio post vendita? Andrea Spedale sottolinea che il mercato italiano continua a crescere, ma evidenzia anche un tema strutturale: molte aziende arrivano al digitale con processi costruiti per un mondo B2B e scoprono solo dopo che vendere direttamente al consumatore significa affrontare aspettative, obblighi, resi, garanzie e customer care completamente differenti.Siamo davvero pronti a chiamare “nuovo canale” qualcosa che richiede, in realtà, un nuovo modello operativo? La questione diventa ancora più delicata quando entrano in scena i marketplace. Offrono traffico, visibilità, logistica e accesso immediato a una platea enorme, ma il prezzo non si misura soltanto nelle commissioni. Il merchant perde buona parte della relazione con il cliente, dei dati e della possibilità di costruire una relazione diretta. E nasce un paradosso: il brand conosce pochissimo le decine o centinaia di clienti soddisfatti, mentre viene chiamato a intervenire proprio sul cliente problematico, quello che può trasformarsi rapidamente in un danno reputazionale.Da qui il valore strategico del modello diretto, il cosiddetto 1P: e-commerce proprietario, dati di prima parte e controllo della customer experience. Ma costruire traffico costa e competere con la capacità pubblicitaria dei grandi marketplace è sempre più difficile. La risposta, quindi, non può essere semplicemente “marketplace sì” o “marketplace no”. Occorre progettare consapevolmente il ruolo di ogni canale, sapendo quali dati si cedono, quali processi servono e chi deve intervenire quando qualcosa si rompe. Sullo sfondo rimane poi un problema tutto italiano: l’efficienza logistica e distributiva.In una competizione ormai europea, non basta confrontarsi con il negozio della porta accanto: il cliente misura un merchant italiano contro operatori tedeschi, spagnoli o britannici capaci di consegnare rapidamente e con processi estremamente fluidi. Ed è proprio qui che cambia la domanda. Non dobbiamo più chiederci se l’e-commerce italiano funzioni. Dobbiamo chiederci quante aziende italiane siano davvero organizzate per farlo funzionare fino in fondo. Perché il checkout è soltanto l’inizio: la vera promessa di un e-commerce comincia dopo il clic su “Compra”.

La trasformazione digitale non colpisce soltanto banche, media o retail: spesso le opportunità più interessanti si nascondono nei mercati apparentemente meno innovativi, frammentati, locali e protetti per anni dalla forza dell’abitudine. È il caso delle autoscuole, un settore che in Italia conta circa 6.750 operatori e, secondo quanto raccontato nell’intervista, vale intorno a 1,5 miliardi di euro. A RadioNext ne abbiamo parlato con Lorenzo Mannari, co-founder e CEO di Guidoio, startup che sta provando a ridisegnare l’esperienza necessaria per prendere la patente. Il punto interessante, però, va molto oltre la scuola guida. Guidoio rappresenta un caso di studio su ciò che accade quando tecnologia, economie di scala e customer experience entrano in un mercato “hyperlocal”, dove la prossimità geografica ha tradizionalmente rappresentato una barriera competitiva. Il primo elemento di discontinuità è la trasparenza: mentre nell’autoscuola tradizionale il cliente può ancora essere costretto a telefonare, recarsi fisicamente in sede e raccogliere informazioni difficilmente confrontabili, il digitale rende immediatamente visibili servizi, modalità operative e prezzi.Sembra poco? In realtà significa spostare il potere informativo dal venditore al cliente. E quando questo succede, l’intera struttura competitiva di un settore comincia a cambiare. Guidoio non si limita però a sovrapporre un’app al modello esistente. La strategia descritta da Lorenzo prevede l’acquisizione di autoscuole nelle province considerate strategiche, mantenendo competenze e personale ma inserendoli in un’infrastruttura tecnologica comune. È una logica di consolidamento che ricorda i roll-up già visti in altri mercati: centralizzare ciò che può essere centralizzato, standardizzare i processi, aumentare la capacità operativa e lasciare sul territorio ciò che richiede presenza fisica. Digitale dove genera efficienza, persone dove producono valore.La burocrazia viene trattata con logiche simili a quelle bancarie nella gestione della documentazione; la prenotazione delle guide prende ispirazione dalle piattaforme on demand; i pickup point allargano la copertura e indeboliscono il tradizionale vantaggio dell’autoscuola “sotto casa”.Siamo davvero sicuri che il vantaggio competitivo di domani possa ancora essere semplicemente avere la sede più vicina? È forse questa la lezione più interessante per manager e imprenditori. La disruption non coincide necessariamente con l’eliminazione dell’operatore tradizionale: può significare riorganizzare completamente la catena del valore. Nel caso delle autoscuole rimane inoltre un limite decisivo, quello normativo: alcuni passaggi del percorso non possono ancora essere completamente digitalizzati. Ma anche con le regole attuali, sostiene lorenzo Mannari, esistono margini rilevanti per innovare processi ed esperienza cliente.E qui lo sguardo si allarga. Quali altri mercati vivono ancora di frammentazione, prossimità e processi manuali? Nell’intervista emergono amministratori di condominio, commercialisti e, con maggiori difficoltà, notai. Settori diversissimi, ma accomunati da una domanda: quanta parte del loro valore dipende davvero dalla competenza e quanta, invece, da inefficienze che la tecnologia può finalmente eliminare? È probabilmente uno dei territori più interessanti della prossima trasformazione digitale italiana: non inventare necessariamente nuovi mercati, ma ricostruire quelli vecchi attorno alle aspettative di clienti ormai abituati a servizi semplici, trasparenti e disponibili con un clic.

L’Europa non ha un problema di talento, e neppure di ambizione. Ha un problema di infrastrutture finanziarie, velocità decisionale e coraggio politico. È questa la diagnosi netta formulata da Mike Butcher, giornalista, fondatore ed editor di Pathfounders ed ex editor-at-large di TechCrunch, una delle voci più autorevoli dell’ecosistema tecnologico europeo.Oggi una startup può nascere in Europa, mantenere qui le proprie radici e competere sui mercati globali. L’intelligenza artificiale, soprattutto quella generativa, riduce i costi di sviluppo, accelera l’accesso ai mercati e permette anche a organizzazioni relativamente piccole di raggiungere clienti internazionali. Ma siamo davvero pronti a trasformare questa opportunità tecnologica in una strategia industriale?Secondo Butcher, la difficoltà non riguarda le prime fasi di vita delle imprese. I capitali seed sono cresciuti e anche in Italia esiste ormai una rete capace di sostenere la nascita di nuove iniziative. Il vuoto si apre dopo, quando una società deve attraversare la “valle della morte” e finanziare la crescita su larga scala. È in quel momento che il capitale europeo si dirada e i founder sono costretti a rivolgersi agli Stati Uniti, al Medio Oriente o all’Asia.Il risultato è un paradosso: l’Europa forma talenti, sviluppa ricerca e genera imprese, ma spesso lascia ad altri ecosistemi il compito - e il vantaggio economico - di farle diventare grandi. Per invertire la rotta servono due mosse strutturali: coinvolgere maggiormente i fondi pensione nel venture capital e costruire uno o più mercati finanziari europei realmente specializzati nelle aziende tecnologiche.Il Nasdaq non attira soltanto perché offre più visibilità, ma perché garantisce maggiore liquidità e dispone di analisti capaci di comprendere modelli di business complessi e ad alta intensità tecnologica. Perché una scaleup europea dovrebbe quotarsi in un mercato che fatica a valutarla?Accanto al capitale emerge poi il tema della regolazione. Butcher contesta l’approccio dell’AI Act, giudicato troppo rigido nei confronti di una tecnologia ancora immatura, paragonabile a Internet nel 1997. Regolare è indispensabile, ma quando la protezione diventa un freno all’esplorazione? Il rischio è che imprenditori e ricercatori si trasferiscano nei Paesi in cui possono sperimentare più rapidamente, lasciando l’Europa dipendente da tecnologie sviluppate altrove.La questione non è soltanto economica: riguarda autonomia strategica, sicurezza e capacità industriale. A questa rigidità si aggiunge la persistente frammentazione del mercato unico. L’idea di una struttura societaria comune, la cosiddetta EU Inc, potrebbe consentire a una startup di operare in tutta l’Unione senza dover replicare entità giuridiche, stock option e procedure in ogni Paese. Una sorta di Delaware europeo: semplice da immaginare, molto più difficile da realizzare in un continente che continua a procedere con prudenza.Per l’Italia, tuttavia, il messaggio conclusivo è ottimista. Il talento esiste, lo spirito imprenditoriale anche. Ciò che manca sono più capitale, connessioni europee e la capacità di coinvolgere la diaspora italiana che lavora a Londra, San Francisco e in Asia. L’intelligenza artificiale ha aperto una finestra che potrebbe non restare aperta a lungo. Saremo protagonisti della nuova economia tecnologica o continueremo a finanziare, formare e poi esportare il nostro futuro?

Quando si parla di user experience, la Pubblica amministrazione raramente è il primo esempio che viene in mente: login complicati, linguaggio burocratico, percorsi poco intuitivi: per anni il rapporto digitale tra cittadini e istituzioni è stato segnato più dalla frustrazione che dalla semplicità. Ma qualcosa sta cambiando, e l’esperienza dell’INPS  mostra quanto il design possa diventare una leva strategica anche nel settore pubblico.A raccontarlo a RadioNext è Giacomo Grassi, responsabile dell’area Digital Processes & UX Design dell’INPS, chiamato a governare una complessità che non ha molti equivalenti nel mercato privato: quasi 500 servizi digitali rivolti a pubblici profondamente diversi per età, competenze, condizioni economiche e bisogni. Non si tratta soltanto di pensioni o contributi. Dall’assistenza alle categorie fragili alle misure di sostegno, gran parte del welfare italiano passa attraverso l’Istituto, il più grande ente previdenziale europeo.Come si trasforma una macchina di queste dimensioni in un’esperienza comprensibile, accessibile e possibilmente uniforme? La risposta parte da un cambiamento culturale: la UX non può essere considerata una semplice rifinitura grafica, ma deve entrare nella progettazione del servizio, nella comunicazione e nei processi decisionali. Negli ultimi cinque anni l’INPS ha introdotto un design system, cioè un insieme condiviso di regole, componenti e standard per rendere le interfacce più coerenti, riconoscibili e utilizzabili.Il punto, però, non è soltanto rispettare linee guida nazionali, peraltro sempre più solide grazie al lavoro del Dipartimento per la Trasformazione Digitale e di Designers Italia. Bisogna misurare l’effetto reale sui cittadini. Ed è qui che il progetto raccontato da Giacomo diventa particolarmente interessante anche per manager e imprese private: confrontando i servizi precedenti con quelli riprogettati e coinvolgendo circa 2.500 utenti, l’INPS ha registrato miglioramenti significativi nei principali indicatori di soddisfazione, sicurezza percepita e qualità dell’esperienza, con incrementi che in alcuni casi hanno raggiunto il 38-40 per cento.Siamo davvero pronti a considerare il design un investimento misurabile, anziché un costo estetico?L’altro nodo è la frammentazione del pubblico. Un ventenne usa il digitale in modo diverso da un cinquantenne, ma secondo Giacomo la vera sfida non è costruire un servizio diverso per ogni generazione: un servizio progettato bene può essere utilizzato da tutti. Il problema è farlo conoscere, portarlo nei luoghi frequentati dalle diverse comunità e adottare linguaggi capaci di generare attenzione. Da qui nasce, per esempio, la partecipazione dell’INPS a Lucca Comics & Games con carte ispirate all’universo Pokémon, utilizzate per spiegare ai più giovani i servizi a loro destinati. Una provocazione intelligente, ma anche una lezione per le aziende: non basta digitalizzare l’offerta, bisogna renderla culturalmente rilevante per il pubblico.La trasformazione della PA italiana sta accelerando e la disponibilità di servizi online è cresciuta sensibilmente rispetto alla media europea. Resta però un passaggio decisivo: portare il service design ai livelli più alti delle organizzazioni, progettare con l’utente al centro e attivare cicli continui di ascolto, misurazione e miglioramento. Perché un servizio digitale non è mai davvero concluso. E questa, nel pubblico come nel privato, è forse la lezione più importante emersa dall’intervista.

L'intelligenza artificiale non è soltanto una nuova tecnologia da adottare, ma un cambio di paradigma che obbliga imprese, manager e istituzioni a ripensare il proprio ruolo. È questo il filo conduttore dell'intervista a Lapo Mola, professore associato di Organizzazione Aziendale e Sistemi Informativi all'Università di Verona, autore insieme a Damiano Bazzoni del volume Intelligenza Artificiale e Management. Il punto di partenza della conversazione è l'enciclica di Papa Leone XIV dedicata al rapporto tra uomo e tecnologia, uno spunto che diventa rapidamente occasione per riflettere sulle trasformazioni profonde che stanno investendo il mondo del lavoro e dell'impresa. Secondo Mola, il vero cambiamento non nasce dall'intelligenza artificiale in sé, ma da una trasformazione sociale iniziata oltre trent'anni fa, che ha progressivamente sostituito le comunità con una società di individui sempre più mediata dalle tecnologie digitali.In questo scenario la tecnologia smette di essere un semplice strumento e rischia di diventare il fine stesso dell'azione organizzativa. Siamo davvero pronti a distinguere ciò che serve davvero da ciò che inseguiamo soltanto perché tutti lo stanno facendo? Il docente invita a superare la narrazione semplicistica secondo cui la tecnologia sarebbe neutrale. Ogni piattaforma, ogni algoritmo e ogni sistema di AI incorporano infatti la cultura, i valori e le priorità di chi li ha progettati. Per questo motivo l'adozione dell'intelligenza artificiale non può essere affrontata come una semplice decisione tecnica o di investimento, ma richiede consapevolezza strategica e capacità di governance.È proprio il mondo delle imprese a vivere oggi la pressione maggiore. Da una parte esiste il timore di perdere competitività restando fermi, dall'altra il rischio concreto di implementare strumenti senza aver costruito processi, competenze e infrastrutture adeguate. L'esperienza maturata da Mola con oltre 170 PMI venete all'interno di un progetto promosso dalla Regione Veneto dimostra che, una volta seduti allo stesso tavolo, gli imprenditori scoprono come il problema principale non sia scegliere la piattaforma di AI più avanzata, ma comprendere meglio la propria organizzazione, ridefinire i processi e chiarire quale valore vogliono realmente offrire al mercato. La tecnologia arriva soltanto dopo.Anche il tema della gestione dei dati emerge come elemento decisivo. Gli LLM richiedono enormi quantità di informazioni, ma soprattutto una governance rigorosa. Senza una cultura del dato e senza competenze adeguate, il rischio di errori, esposizione di informazioni sensibili e utilizzi impropri aumenta rapidamente. Non basta quindi introdurre ChatGPT o altri strumenti di AI generativa per innovare davvero. Occorre costruire un ecosistema capace di integrare tecnologia, organizzazione e persone. È qui che entra in gioco un altro messaggio centrale dell'intervista: la collaborazione.Secondo Mola, soprattutto nel tessuto produttivo italiano fatto di piccole e medie imprese, nessuna azienda dispone da sola delle risorse necessarie per affrontare questa trasformazione. Fare sistema, collaborare con università, centri di ricerca e altri operatori diventa una necessità competitiva prima ancora che culturale. Non meno importante è il richiamo alla dimensione umana dell'innovazione. Se la conoscenza nasce dal confronto, dall'informalità e dalla socializzazione, il lavoro completamente digitalizzato rischia di impoverire proprio quei momenti che alimentano creatività e innovazione. La produttività non coincide automaticamente con la velocità. Anzi, adottare il "tempo della tecnologia" come unico riferimento può generare quella disumanizzazione del lavoro richiamata anche dal Pontefice. La sfida, allora, non consiste nel rallentare il progresso, ma nel restituirgli un significato.Per le imprese questo significa sviluppare una leadership capace di essere, come la definisce Mola, "ambidestra": proteggere ciò che oggi genera valore ed esplorare contemporaneamente nuovi modelli organizzativi. Perché il vantaggio competitivo del futuro non nascerà semplicemente dall'intelligenza artificiale, ma dall'intelligenza con cui sceglieremo di utilizzarla.

La sanità digitale non è più soltanto una promessa tecnologica: sta diventando un nuovo modello di accesso alle cure. È questa la visione raccontata da Silvia Wang, fondatrice e CEO di Serenis, intervistata ai microfoni di RadioNext durante AI Week.  Il punto di partenza si concretizza nel rendere più facile, veloce e affidabile l'accesso a servizi di medicina, nutrizione e benessere mentale attraverso una piattaforma digitale che non si limita a mettere in contatto pazienti e professionisti, ma si assume direttamente la responsabilità clinica dell'intero percorso. Una distinzione non banale, soprattutto in un momento storico in cui molte piattaforme vengono definite marketplace. Serenis, invece, rivendica un modello diverso: qualità, governance clinica e responsabilità sono parte integrante del servizio.  Una scelta che apre una riflessione più ampia: siamo davvero pronti a delegare la salute a un algoritmo? Secondo Silvia Wang il cambiamento è già iniziato. Sempre più persone, soprattutto tra i più giovani, si rivolgono ai Large Language Model per chiedere consigli sulla propria salute o raccontare problemi personali. L'intelligenza artificiale, osserva, rappresenta un enorme acceleratore di conoscenza e offrirà a tutti una sorta di "superpotere" cognitivo. Ma la conoscenza, da sola, non basta. In particolare nella salute mentale esiste una dimensione che nessuna tecnologia riesce ancora a sostituire: la relazione umana. L'empatia può essere simulata, ma non replicata. È questo il confine che oggi separa un assistente digitale da un terapeuta. L'AI può suggerire esercizi, organizzare informazioni e migliorare l'accesso ai servizi, ma il percorso terapeutico continua a fondarsi sulla fiducia tra due persone.  Anche la fiducia verso il digitale, del resto, è stata una conquista culturale. Quando Serenis è nata, racconta Silvia, il principale ostacolo non era il tabù della psicoterapia, bensì la diffidenza verso le cure online. La pandemia ha modificato radicalmente questo scenario, accelerando un cambiamento che probabilmente avrebbe richiesto molti più anni. Oggi sono le aziende a cercare Serenis per integrare il supporto psicologico nei programmi di welfare, segnale evidente di come il benessere mentale sia diventato un tema strategico anche per il mondo del lavoro.  Colpisce inoltre il cambio generazionale descritto dalla CEO: per molti giovani andare dallo psicologo non rappresenta più uno stigma, ma una scelta consapevole di cura di sé. Forse non sono necessariamente più fragili delle generazioni precedenti; semplicemente possiedono strumenti culturali migliori per riconoscere e nominare il proprio disagio.  Per chi guida un'impresa che opera in un settore tanto delicato, la tecnologia non può essere l'unico criterio decisionale. Silvia sottolinea come Serenis abbia costruito il proprio sviluppo attorno a un codice etico che precede perfino gli obiettivi di business. È un approccio che assume particolare rilevanza anche nella gestione dei dati sanitari, uno degli asset più sensibili dell'economia digitale. Se da un lato queste informazioni potrebbero generare enorme valore per la ricerca e il settore farmaceutico, dall'altro la scelta dell'azienda è quella di mantenere al centro la tutela della privacy, operando all'interno di un quadro regolatorio particolarmente rigoroso come quello europeo e del GDPR. La vera sfida, quindi, non è scegliere tra intelligenza artificiale e professionisti, ma capire come integrare tecnologia e responsabilità clinica in un modello sostenibile.  L'ambizione dichiarata da Serenis è diventare il punto di riferimento per la salute degli italiani. Un obiettivo che riflette una trasformazione più ampia: la digitalizzazione della sanità non passa soltanto attraverso nuove piattaforme, ma attraverso la capacità di costruire fiducia, garantire qualità e utilizzare l'innovazione senza perdere di vista ciò che rende davvero efficace ogni percorso di cura: la relazione umana.

L’intelligenza artificiale non è più la notizia. La vera domanda, oggi, è un’altra: come riusciremo a governarla? È questo il tema centrale emerso dalla conversazione con Paolo Oberti, Head of Solution Consulting Italy, Spain & Portugal di Workday, una riflessione che va  oltre il dibattito sull’AI generativa e prova invece a guardare al prossimo passaggio evolutivo: l’era degli agenti intelligenti.Per mesi il mercato ha raccontato gli agenti come la soluzione definitiva a ogni inefficienza aziendale. Ma siamo davvero pronti a delegare processi, decisioni e relazioni a sistemi che devono dialogare tra loro in un ecosistema ancora frammentato? Secondo Paolo, il tema cruciale è l’interoperabilità. Per la prima volta i grandi player tecnologici stanno lavorando alla definizione di standard condivisi che consentano agli agenti di comunicare e collaborare, superando quella logica di piattaforme chiuse che per anni ha costretto le aziende a investire milioni in integrazioni e personalizzazioni.Tuttavia, l’interoperabilità da sola non basta. Servono dati affidabili, contesto e soprattutto una governance capace di coordinare gli agenti digitali così come oggi vengono coordinati dipendenti e collaboratori. È qui che emerge la visione di Workday: utilizzare la conoscenza organizzativa presente nei sistemi HR e Finance per fornire agli agenti informazioni contestuali, regole e limiti operativi. Non un Far West di automazioni autonome, ma un ecosistema governato, tracciabile e coerente con processi, compliance e sicurezza aziendale.Il punto, però, non è soltanto tecnologico. È profondamente culturale. Durante la chiacchierata emerge una preoccupazione che molti manager iniziano a condividere: se deleghiamo sempre più attività cognitive alle macchine, cosa accadrà alle nostre capacità di analisi, apprendimento e creatività? Se il GPS ci ha fatto perdere il senso dell’orientamento e la calcolatrice quello del calcolo mentale, cosa rischiamo di perdere affidandoci all’intelligenza artificiale per sintetizzare riunioni, scrivere documenti e prendere decisioni?La questione diventa ancora più rilevante osservando le nuove generazioni professionali. Molte attività operative che tradizionalmente rappresentavano il terreno di apprendimento dei futuri manager vengono oggi automatizzate. Ma allora come si formeranno i leader di domani? Come svilupperanno intuizione, capacità relazionale e visione strategica? La risposta proposta da Paolo Oberti non è quella di rallentare l’innovazione, ma di utilizzarla per liberare tempo da investire proprio nelle competenze più umane: creatività, leadership, capacità critica e interpretazione del contesto.Un altro passaggio particolarmente interessante riguarda il rapporto di fiducia con l’AI. L’intelligenza artificiale può produrre sintesi accurate e contenuti utili, ma non comprende davvero sfumature, silenzi, tensioni o dinamiche relazionali. Può identificare ciò che è stato detto, molto più difficilmente ciò che volutamente non è stato detto. Per questo il modello dell’“human in the loop” rimane fondamentale: l’AI come assistente, non come sostituto del giudizio umano.Guardando al futuro, la direzione sembra chiara. Le interfacce tradizionali lasceranno spazio a conversazioni in linguaggio naturale, mentre gli agenti diventeranno sempre più personalizzati, capaci di adattarsi allo stile di lavoro e alle preferenze individuali. Una prospettiva affascinante ma anche delicata. Perché se questi agenti finiranno per rappresentarci, forse dovremo educarli come facciamo con le persone: trasmettendo regole, valori e obiettivi. E allora la vera sfida non sarà costruire agenti più intelligenti. Sarà costruire organizzazioni abbastanza mature da sapere come utilizzarli.

Nella nuova geografia dell’innovazione industriale, i droni non sono più gadget da intrattenimento né soltanto strumenti da difesa: stanno diventando sensori mobili, nodi intelligenti di una rete più ampia, capaci di trasformare il territorio in una piattaforma dati. È questo il punto al centro della puntata di RadioNext con Elmiro Tavolaro, CEO e fondatore di VT Solutions & Consulting, e Natale Leoni, CTO della medesima azienda: due voci che portano il tema fuori dalla retorica futuristica e dentro la concretezza dei problemi reali, dal monitoraggio delle coste alla prevenzione degli incendi, dalla sicurezza dei cantieri alla governance del dato.  L’azienda, nata a Rende e attiva nello sviluppo di soluzioni digitali per imprese e pubbliche amministrazioni, presenta tra le proprie aree anche un portfolio dedicato ai droni e alle applicazioni data-driven per il business. Elmiro racconta una traiettoria interessante: partire dalla Calabria, territorio esposto a rischio idrogeologico, incendi e inquinamento marino, per costruire soluzioni replicabili altrove. La prima applicazione forte riguarda il controllo delle coste, con droni equipaggiati con sonde SAR e algoritmi di object detection in grado di individuare possibili collegamenti abusivi verso il mare, arrivando fino a circa cinque metri di profondità.  Ma il vero salto non è l’hardware: è l’orchestrazione. Natale spiega che il valore nasce dall’integrazione di dati eterogenei, immagini satellitari, sensori, condizioni meteo, rilievi da drone, dentro un’infrastruttura software capace di pianificare missioni, gestire flotte, piloti e flussi informativi. Siamo davvero pronti a considerare il drone non come “occhio volante”, ma come componente edge di una piattaforma IoT?  Il vantaggio competitivo non sarà raccogliere più dati, ma raccogliere quelli giusti, interpretarli velocemente e trasformarli in decisioni operative. Nel caso degli incendi, ad esempio, l’obiettivo non è solo rilevare un’anomalia, ma anticipare l’evoluzione del rischio incrociando vento, umidità, dati storici e sensori sul territorio, così da orientare in modo più intelligente la logistica dei mezzi di intervento. Qui l’intelligenza artificiale smette di essere una promessa generica e diventa una leva di efficienza: meno latenza, più automazione, più capacità predittiva.  C’è però un secondo tema, forse ancora più rilevante per il business digitale: la sovranità del dato. Natale sottolinea la crescente attenzione verso private cloud, modelli LLM portati “in casa” e architetture in cui i dati sensibili non escano dall’ambiente controllato dell’azienda. Non sempre serve il modello più potente: spesso, per un caso d’uso specifico, un modello più leggero, personalizzato e governabile vale più di una “Ferrari” tecnologica. È una lezione importante per molte imprese italiane: l’AI non si compra a catalogo, si integra con processi, vincoli normativi, cultura del dato e obiettivi misurabili.  E poi c’è la privacy, inevitabile quando si parla di immagini, volti, cantieri, territori e persone. Elmiro richiama la necessità di mascherare i dati sensibili e di applicare meccanismi di data governance, anche alla luce delle nuove regole europee sull’intelligenza artificiale. In questa puntata emerge un punto ancora più strategico: il futuro dei droni industriali non sarà nella spettacolarità del volo, ma nella qualità delle decisioni che abiliteranno. Perché il problema non è accumulare dati all’infinito. È evitare che diventino l’ennesimo archivio inutilizzato. La vera domanda per imprese e pubbliche amministrazioni è allora semplice: vogliamo droni che fotografano il mondo o sistemi intelligenti che ci aiutano a capirlo prima degli altri?

L’intelligenza artificiale è ormai entrata nel linguaggio quotidiano delle imprese, ma la distanza tra ciò che la tecnologia rende possibile e ciò che viene realmente implementato nelle organizzazioni resta ancora significativa. È da questa considerazione che nasce Yurang, la startup fondata da Fausto Pagliara, amministratore delegato e cofondatore, protagonista della nuova puntata di RadioNext. L’obiettivo dichiarato è di portare l’intelligenza artificiale all’interno dei processi aziendali in modo accessibile, concreto e immediatamente utilizzabile. Il terreno scelto è quello della comunicazione telefonica, un canale che continua a rappresentare uno snodo cruciale per customer service, prenotazioni, supporto clienti e attività commerciali.La proposta di Yurang va oltre il tradizionale risponditore automatico: l’AI non si limita a fornire informazioni, ma può compiere azioni operative, interagire con CRM, aggiornare database, gestire appuntamenti e dialogare con sistemi aziendali in tempo reale. Un cambio di paradigma che apre opportunità interessanti soprattutto per piccole imprese, professionisti e attività commerciali spesso penalizzate dalla mancanza di risorse dedicate alla gestione delle chiamate. Quante opportunità vengono perse ogni giorno semplicemente perché nessuno riesce a rispondere al telefono? E quante attività potrebbero migliorare la qualità del servizio senza aumentare i costi fissi?La risposta passa attraverso una democratizzazione dell’accesso all’intelligenza artificiale. Non solo sul piano economico, ma anche su quello delle competenze. Uno degli aspetti più interessanti del modello Yurang è infatti la volontà di semplificare l’adozione di sistemi AI avanzati, compresi quelli basati su agenti autonomi, ancora oggi percepiti come complessi da configurare e gestire. La piattaforma permette inoltre di scegliere il modello linguistico più adatto alle esigenze aziendali, evitando il vincolo verso un singolo LLM e offrendo maggiore flessibilità in un mercato che evolve a velocità impressionante.Ma l’elemento decisivo resta il dato. Senza informazioni affidabili nessuna intelligenza artificiale può generare valore. Per questo la piattaforma distingue tra dati statici - come orari, servizi, regole aziendali - e dati dinamici, che richiedono l’accesso in tempo reale a sistemi esterni. È qui che entrano in gioco integrazioni con calendari, CRM e applicazioni gestionali, trasformando la conversazione telefonica in un’interazione realmente operativa.Non si tratta soltanto di rispondere alle domande, ma di risolvere problemi e completare attività. La prospettiva futura raccontata da Fausto Pagliara amplia ulteriormente lo scenario. Yurang sta infatti sviluppando funzionalità di supporto in tempo reale agli operatori umani, creando un modello “human-to-AI-to-human” nel quale l’intelligenza artificiale ascolta le conversazioni, suggerisce risposte, monitora la qualità dell’interazione e fornisce coaching personalizzato al termine della chiamata. Una sorta di team leader virtuale sempre presente, capace di migliorare competenze commerciali, customer care e capacità relazionali.Siamo davvero pronti a lavorare con un coach digitale che ci osserva durante ogni conversazione? O forse la è meglio chiedersi: quanto tempo passerà prima che questo diventi la normalità?