Futures Thinking, AI, dati: la trasformazione digitale vista da chi la porta dentro le aziende
Molte aziende oggi parlano di intelligenza artificiale, dati, automazione e trasformazione digitale. La vera sfida, però, non è più capire cosa la tecnologia potrebbe fare, ma come integrarla concretamente nei processi aziendali, nelle modalità di lavoro, nei modelli organizzativi e nei servizi.
Oggi l’AI non rappresenta solo uno strumento di efficientamento interno: sta diventando anche un acceleratore di business, capace di ampliare l’offerta, introdurre nuovi servizi e creare esperienze a maggior valore per clienti e utenti finali.
Orbyta Tech opera proprio in questo spazio, accompagnando le aziende nel trasformare la visione tecnologica in iniziative concrete, sostenibili e con un impatto reale sul business. L’obiettivo non è adottare tecnologia fine a sé stessa, ma costruire soluzioni che migliorino operatività, competitività e capacità di innovazione.
Abbiamo intervistato Roberto Brogi, Digital Innovation Lead.
In questi anni molte aziende hanno accumulato tecnologia, piattaforme e dati, ma non sempre sono riuscite a trasformarli in valore. Dal vostro osservatorio, qual è oggi il principale ostacolo alla trasformazione digitale: tecnico, culturale o organizzativo?
Oggi il principale ostacolo alla trasformazione digitale è un mix tra cultura e organizzazione, più che tecnologia. Le aziende hanno accumulato negli anni piattaforme, software, cloud, strumenti di AI e una quantità enorme di dati, ma spesso tutto questo è cresciuto in modo poco integrato, creando ecosistemi frammentati e difficili da governare.
In Italia vedo anche un tema molto forte di alfabetizzazione digitale. Siamo in un momento storico in cui tutto è guidato dai dati e dal digitale, ma in molte realtà i fogli Excel sono ancora il centro operativo di processi critici. Questo non è solo un limite tecnologico, ma soprattutto culturale, perché rende difficile costruire una vera governance del dato e prendere decisioni basate su informazioni affidabili e condivise.
Inoltre, la tecnologia evolve più velocemente delle organizzazioni. C’è una dinamica molto “bottom up”, dove strumenti AI, automazione e nuove piattaforme entrano in azienda direttamente dai team operativi, spesso senza una strategia chiara o una governance centrale. Da una parte questo accelera l’innovazione, dall’altra crea complessità: i manager fanno fatica a capire quali strumenti abbiano realmente valore, quali rischi comportino e soprattutto quale sarà l’impatto economico nel tempo.
L’intelligenza artificiale sta amplificando ancora di più questo scenario, perché introduce costi, modelli operativi e modalità di lavoro completamente nuovi, spesso difficili da prevedere e controllare. Per questo oggi la vera trasformazione digitale non riguarda solo l’adozione della tecnologia, ma la capacità delle aziende di creare cultura, governance e una visione chiara su come far evolvere processi, persone e business in modo sostenibile.
Orbyta Tech lavora sui processi di innovazione, trasformazione, design, software, data architecture. Come si tiene insieme questa complessità senza trasformare l’innovazione in una somma di strumenti scollegati?
Il modo per tenere insieme questa complessità è smettere di ragionare per singole tecnologie e tornare a ragionare sulle fondamenta dell’informatica, dei processi e del business. Oggi il mercato corre velocissimo e ogni giorno nasce un nuovo tool, una nuova piattaforma o una nuova soluzione AI. Il rischio è inseguire continuamente le mode, accumulando strumenti scollegati tra loro e aumentando ancora di più la frammentazione.
Allo stesso tempo però sarebbe sbagliato anche rimanere fermi sulle proprie convinzioni o pensare che bastino approcci costruiti dieci anni fa. Serve equilibrio tra innovazione e solidità.
Per questo credo che oggi facciano davvero la differenza metodo, consapevolezza ed esperienza. Metodo significa avere una visione architetturale chiara, governance del dato, processi coerenti e obiettivi concreti di business. Consapevolezza significa capire quando una tecnologia porta realmente valore e quando invece è solo hype. Esperienza significa conoscere le complessità reali delle aziende, perché la trasformazione digitale non avviene mai in un contesto perfetto, ma dentro ecosistemi già esistenti, spesso frammentati e difficili da evolvere.
L’innovazione funziona quando design, software, dati e processi non vengono trattati come mondi separati, ma come parti di una strategia unica. Per questo quando i nostri clienti sono nel mondo retail, oppure quando andiamo a sviluppare soluzioni che impattano sui processi di marketing o sulla user experience, prima di lavorare sulla tecnologia sviluppiamo insieme ai clienti dei percorsi di Futures Design Thinking in grado di definire la visione di trasformazione e innovazione e poi a partire da questa capire quali sono le tecnologie disponibili oggi oppure che crediamo saranno disponibili a breve in base alle nostre competenze di contesto consentono di andarla a realizzare. In questo modo i brand riescono a sviluppare soluzioni allineate alla propria visione strategica e soprattutto ad avere un vantaggio competitivo rispetto ai brand che seguono le tendenze dell’oggi.
Si parla molto di intelligenza artificiale generativa, ma tante imprese sono ancora ferme alla fase di sperimentazione. Che cosa distingue un progetto AI interessante da un progetto AI realmente utile per il business?
Oggi molte aziende sono ancora in una fase in cui non hanno davvero chiaro cosa possa fare l’intelligenza artificiale e soprattutto dove abbia senso inserirla. In alcuni casi viene vista come uno strumento interno per aumentare produttività ed efficienza, in altri come qualcosa da aggiungere all’offerta o all’esperienza utente, ma spesso manca ancora una visione concreta dei limiti, dei costi e del reale impatto sul business.
La differenza tra un progetto AI interessante e uno realmente utile sta proprio nella capacità di integrare le caratteristiche di questa tecnologia all’interno dei processi o del modello di business in modo coerente e misurabile.
Un esempio molto concreto è quello della generazione di immagini di catalogo o del virtual try-on in tempo reale partendo da un selfie dell’utente. In questo scenario l’AI non è solo una demo tecnologica, ma porta benefici reali sia all’azienda sia al cliente finale. Da una parte riduce costi e tempi di produzione dei contenuti, eliminando molte attività tradizionali come shooting fotografici, modelli o location. Dall’altra migliora l’esperienza dell’utente, aiutandolo a capire se un capo è coerente con il proprio stile o mood, con un impatto diretto sulla gestione del carrello e sulle conversioni.
Quando l’AI riesce a generare valore concreto, migliorare l’esperienza e avere un impatto misurabile sul business, allora smette di essere semplice sperimentazione e diventa una leva strategica reale.
Le architetture RAG sono una delle strade più concrete per usare l’AI sui documenti, sulle knowledge base e sui processi aziendali riducendo il rischio di risposte inventate. Quanto sarà centrale questo approccio nei prossimi anni per portare l’AI dentro aziende, banche, assicurazioni, sanità e pubblica amministrazione?
Per le aziende questo è un punto fondamentale. Uno dei temi principali oggi è permettere all’AI di reperire informazioni che non fanno parte dei dati di addestramento pubblici, andando a lavorare su documenti aziendali, knowledge base, procedure interne, contratti o dati operativi. Tutto questo però deve avvenire rispettando privacy, governance e proprietà del dato, soprattutto in settori regolamentati o molto sensibili.
Le architetture RAG sono diventate così importanti proprio perché permettono di sfruttare dati proprietari mantenendo maggiore controllo sulle informazioni e riducendo il rischio di risposte inventate o fuori contesto.
Già oggi molte aziende stanno utilizzando questi approcci per creare assistenti documentali, sistemi di ricerca intelligente, supporto agli operatori o strumenti capaci di rendere accessibile la conoscenza aziendale in tempo reale. In questo scenario l’AI non sostituisce il patrimonio informativo dell’azienda, ma lo valorizza e lo rende realmente utilizzabile.
Il vero tema però non è solo tecnologico. Anche con architetture molto evolute, senza qualità del dato, governance e una strategia chiara, il rischio è costruire sistemi poco affidabili o difficili da gestire nel tempo.
Se doveste indicare una sola trasformazione che nei prossimi cinque anni cambierà davvero il modo in cui lavorano le aziende, quale scegliereste: AI agentica, automazione dei processi, spatial computing, dati in tempo reale o altro?
Tra tutte queste trasformazioni credo che AI agentica e automazione dei processi avranno l’impatto più forte nei prossimi anni.
L’AI agentica invece rappresenta un cambio di paradigma molto più profondo, perché non si limita ad assistere le persone ma può eseguire attività, interagire con sistemi e prendere decisioni contestuali. Questo avrà un impatto sia lato enterprise sia lato utente finale. Si stima che entro il 2030 gran parte della navigazione web sarà gestita da agenti AI.
Dal lato aziendale invece vedremo sempre più processi automatizzati e supervisionati, con agenti capaci di supportare attività operative, documentali e decisionali. Tutto questo porterà inevitabilmente anche a ripensare il valore umano in azienda, spostando il contributo delle persone verso attività più strategiche, creative e di governance.
Parallelamente la gestione dei real time data è qualcosa che esiste da tempo, su cui noi abbiamo costruito una forte specializzazione e che pur non essendo un cambio di paradigma forte come quello dell’AI agentica, non è ancora così sfruttato dalle realtà per sviluppare servizi innovativi o strumenti interni di analisi e previsione strategica.
Future Week Torino vuole rendere più leggibile il futuro che la città sta già costruendo. Quale innovazione, oggi ancora poco visibile, secondo voi diventerà normale nella vita delle imprese torinesi nei prossimi anni?
I modelli AI oggi evolvono a una velocità impressionante, praticamente ogni 3-4 mesi vediamo salti in avanti molto importanti. Probabilmente già entro fine 2026 avremo capacità molto più avanzate rispetto a quelle attuali.
Per questo credo che una delle innovazioni che diventerà normale nei prossimi anni sarà avere una sorta di “io digitale” basato sull’AI, capace di lavorare insieme a noi e diventare un’estensione delle nostre competenze.
Non sarà solo un assistente che risponde a domande, ma un sistema capace di conoscere il nostro contesto, supportare decisioni, automatizzare attività e collaborare con noi e con gli altri in modo sempre più naturale, sia nella vita personale sia all’interno delle aziende.
Orbyta Tech è sponsor di Future Week Torino e organizzatore dell’hackathon Augmented Retail, pensato per aiutare brand e aziende del settore a esplorare i futuri possibili del mercato attraverso il Futures Design Thinking e sfruttando le potenzialità dei dati.
