Aziende non pronte al mercato dei dati

Il mercato italiano del Data management & analytics continua a correre, e nel 2025 supererà i 4,1 miliardi di euro, con una crescita del 20% rispetto all’anno precedente. Un quarto del valore complessivo — circa un miliardo di euro — sarà legato a infrastrutture e soluzioni di Generative AI, confermando l’onda lunga dell’intelligenza artificiale generativa nelle imprese.

Secondo l’ultimo Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano, in anteprima su Affari&Finanza, i settori più dinamici sono i servizi (+27%), seguiti da banche (+22%), assicurazioni e manifattura (+21%). Ma dietro la crescita si nasconde una fragilità di fondo: solo il 38% delle grandi imprese ha una strategia chiara per valorizzare i propri dati, e appena una su cinque ha nominato un Chief data officer.

“L’AI è come un motore potentissimo montato su una macchina senza volante - commenta Carlo Vercellis, responsabile scientifico dell’Osservatorio -. Può fare moltissimo, ma senza una gestione dei dati accurata e intelligente e una governance solida si rischia di andare fuori strada”.

Per Vercellis, il punto chiave è l’integrazione tra AI e Data management: “Dati e intelligenza artificiale non possono più viaggiare su binari separati. Un approccio data-centric consente alle organizzazioni di far lavorare insieme intelligenza artificiale e dati, migliorando la qualità delle decisioni e rendendo i processi più intelligenti e sostenibili”.

La tendenza più marcata riguarda la diffusione delle soluzioni di GenAI “pronte all’uso”, che sempre più spesso vengono messe a disposizione anche di personale non tecnico per attività di analisi o coding. Tuttavia, questo entusiasmo apre un fronte di rischio: quello della “Shadow AI”, cioè l’uso non controllato di strumenti esterni da parte dei dipendenti. “È un fenomeno reale, soprattutto nelle realtà più piccole - conferma Vercellis -. Molti utilizzano piattaforme pubbliche, caricando dati aziendali riservati. È come mettere i dati in piazza”.

Le piccole e medie imprese italiane iniziano a mostrare segnali di vitalità. Nel 2025, l’89% delle Pmi svolgerà attività di analisi dati, in crescita di dieci punti percentuali rispetto al 2024. Ma spesso si tratta di pratiche ancora artigianali: fogli Excel, scarsa integrazione delle fonti e assenza di figure specializzate. “Il mondo delle Pmi sta mostrando capacità di adattamento e innovazione, ma serve tempo per sviluppare una vera cultura del dato - osserva Vercellis -. L’ostacolo principale non è economico: oggi molte soluzioni di AI costano poche centinaia o migliaia di euro al mese. Il nodo è culturale”.

Nelle medie imprese la maturità è più alta: una su due ha figure dedicate al data management e circa il 40% ha introdotto tecnologie per integrare le proprie fonti informative. Tuttavia, la carenza di data expert resta cronica: in media, le grandi aziende impiegano 14 professionisti dedicati, le grandissime circa 50. L’86% delle imprese, per i progetti più complessi, ricorre ancora a consulenti esterni.

Un fenomeno emergente, spiega Vercellis, è quello degli “agenti intelligenti”: software autonomi che automatizzano attività ripetitive, come la gestione clienti o la formazione commerciale. “Stiamo assistendo alla diffusione di agenti digitali che dialogano con altri agenti e automatizzano processi prima manuali, dai ticket assicurativi al supporto clienti – racconta -. È un cambiamento strutturale e alla portata anche delle piccole imprese”. Secondo l’esperto, l’impatto economico sarà profondo: queste soluzioni costano molto meno delle tradizionali applicazioni It e consentono un accesso democratico all’automazione. “Non stiamo parlando di progetti da milioni di euro come un Erp, ma di applicazioni economiche, di poche migliaia di euro. Questo abbassa drasticamente la soglia di ingresso per le piccole aziende”.

Nonostante la crescita della spesa e l’entusiasmo per l’AI, permangono ritardi strutturali. Il 90% delle grandi organizzazioni non conosce o non percepisce opportunità nei Data spaces, gli ecosistemi di condivisione dei dati promossi dalla Commissione europea. “È sorprendente e deludente - commenta Vercellis -. Il concetto di Data space è poco compreso. La Commissione europea non è riuscita a comunicare abbastanza la sua utilità. E anche qui si tratta di un problema di cultura, non di costi”. L’assenza di figure apicali dedicate ai dati aggrava la situazione: “Manca ancora la figura del Chief data officer, che garantisca la qualità dei dati. Quando non c’è un responsabile chiaro i progetti si bloccano”.

Un segnale incoraggiante arriva dalla crescente domanda di formazione trasversale: “Molte aziende ci chiedono corsi non solo per i data scientist, ma per creare conoscenza e consapevolezza a tutti i livelli - racconta Vercellis -. Si comincia a capire che la cultura dei dati deve essere diffusa, non confinata agli specialisti”. Anche le funzioni aziendali più tradizionali, come le risorse umane, iniziano a usare l’AI per recruiting, valutazione del personale e talent management.