Autore: Lorenzo Sernicola

Come si costruisce un team efficace? In teoria, dovrebbe essere sufficiente selezionare le persone giuste al posto giusto, definire obiettivi chiari e comunicare apertamente. La realtà, invece, non è così semplice. “Costruire un team davvero efficace è dannatamente difficile”, spiegano gli autori di Join the Club, Kobe Verdonck e Bruce Fecheyr – Lippens, rispettivamente CEO e CHRO di SD Worx.

Nel raccontare il progetto di crescita di SD Worx, che da azienda locale belga è diventata un player europeo nei servizi HR, gli autori illustrano il framework operativo che ha contribuito alla definizione dell’impact culture che ha reso questa crescita possibile. Il framework si articola in sei ingredienti fondamentali (Team, Critical Friend, Airport Model, Trust, Full Potential e Inner You) che traducono la crescita in un modello concreto di comportamento organizzativo.

Nel primo capitolo del libro, dedicato al Team, gli autori illustrano il loro punto di partenza programmatico: la consapevolezza che la qualità dei team al vertice avrebbe determinato la bontà della cultura che avrebbe permeato l’intera organizzazione. E il primo passo è stato proprio il più scomodo: prendere delle decisioni difficili, ma che si sarebbero rivelate capaci di rimodellare il futuro della società.

“Nella realtà, anche il gruppo di persone più talentuoso può non riuscire a esprimere tutto il proprio potenziale. Gli ego entrano in conflitto, la fiducia si dimostra fragile e le decisioni restano intrappolate in cicli infiniti di confronto senza arrivare a una conclusione. Il risultato? Un enorme potenziale inespresso, opportunità perse e frustrazione individuale. I progetti non raggiungono gli obiettivi attesi, le energie si disperdono e, diciamolo, si lasciano sul tavolo anche importanti opportunità economiche”, spiegano gli autori.

Per questo è stato necessario operare delle scelte difficili come, per esempio, il dividersi dai vari Peter aziendali, nome di fantasia che sta a rappresentare tutti quei manager che faticavano a lasciarsi alle spalle il passato e ad abbracciare il modello della cultura dell’impatto, reagendo ai feedback con controllo e resistenza, anziché con entusiasmo.

“Una cultura distintiva nasce dalle persone giuste. Abbiamo sempre puntato ad attrarre talenti di alto livello. Quando ci rivolgiamo a candidati per ruoli senior – CEO, Executive e manager apicali – alcuni ci chiedono: ‘Non è forse un’azienda un po’ troppo piccola per una persona con il mio background?’ Ed è proprio questo il tipo di persone di cui abbiamo bisogno”, spiegano gli autori nel primo capitolo di Join the Club.

Il passaggio chiave: dalla continuità alla discontinuità

Tra il 2022 e il 2025, il gruppo prende una decisione che segna una trasformazione evidente: circa l’80% dell’Executive Committee viene rinnovato. Non si tratta di un semplice turnover fisiologico, ma di una scelta esplicita di trasformazione della leadership come leva culturale e spinta organizzativa. Il concetto di partenza poteva sembrare forte, ma si è rivelato quello giusto, osservano gli autori: il team che ha portato l’azienda fino a un certo punto non è necessariamente quello che può accompagnarla nella fase successiva.

Da qui si è aperto un lavoro più ampio che ha coinvolto anche gli altri Paesi europei e le filiali: interrogarsi sulla qualità della leadership locale, sulla sua capacità di guidare il cambiamento, sulla coerenza con la direzione strategica. In diversi mercati sono stati inseriti nuovi Managing Director, spesso selezionati internamente o all’interno delle acquisizioni. Con un intento ben preciso: la leadership non è un’eredità, è una condizione che si costruisce nel tempo.

“Questo principio vale tanto per il CEO di SD Worx quanto per ciascun componente dei nostri team. Non si può costruire una cultura efficace se il cambiamento non parte dai vertici. Avere leader competenti è un requisito fondamentale. Per questo motivo abbiamo iniziato costruendo un Executive Committee ad alte prestazioni. Complessivamente, tra il 2022 e il 2026 abbiamo sostituito il 60% dei nostri leader nei diversi mercati. La maggior parte dei nuovi leader è cresciuta all’interno della nostra organizzazione; alcuni, invece, sono stati scelti all’esterno e hanno portato competenze ed esperienze particolarmente rilevanti”, spiega Verdonck.

Il team come unità di energia collettiva

“Un CEO ambizioso incarna la mentalità del critical friend: una figura capace di offrire confronto sincero, stimolare la riflessione e mettere in discussione le idee in modo costruttivo. Questo leader deve essere il modello di riferimento per eccellenza”, proseguono gli autori.

Nel modello di crescita di SD Worx, il team non corrisponde alla somma degli individui, ma a un sistema di energia collettiva. La metafora più calzante è quella della squadra sportiva: il valore non risiede nei singoli talenti, ma nella capacità di coordinamento, fiducia e allineamento verso un obiettivo comune. Questo sposta il focus dalla performance individuale alla qualità delle interazioni. E introduce un elemento chiave: la leadership come presenza attiva, non solo come ruolo. I leader devono essere figure prossime all’operatività, in grado di leggere il contesto reale, mantenere un contatto diretto con clienti e organizzazione. All’interno di questo quadro, il team assume una funzione precisa: diventare il luogo in cui la strategia prende forma concreta.

Uno dei passaggi più strutturati del capitolo riguarda il tema della fiducia. Il riferimento a Lencioni, e al suo lavoro The Five Dysfunctions of a Team, viene utilizzato per stabilire un punto centrale: senza fiducia, il sistema si blocca prima ancora di attivare dinamiche di confronto o responsabilità. SD Worx l’ha costruita attraverso strumenti espliciti: momenti strutturati di feedback, sessioni individuali e collettive, e soprattutto il cosiddetto critical-friend feedback circle, un momento di feedback reciproco tra membri del team in cui si impara a non temere il feedback altrui, fino ad essere in grado di costruire un linguaggio comune.

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Ifoa ha approvato il bilancio 2025 con 25,9 milioni di euro di proventi, in crescita rispetto all’anno precedente, e un risultato economico positivo che conferma un trend di sviluppo. Nel corso del 2025 sono stati anche redistribuiti oltre 250mila euro ai dipendenti attraverso strumenti di welfare.  Ma il risultato, come è emerso anche dal racconto interno all’Ente di formazione no-profit e Agenzia per il lavoro di Reggio Emilia, va al di là del solo dato economico. Il bilancio racconta un’organizzazione dinamica che non ha paura di evolvere. Ifoa non si limita più a fare formazione, ma si sta posizionando come una vera infrastruttura che collega persone, imprese e territori. La formazione diventa così uno strumento più ampio: non solo serve a entrare nel mercato del lavoro, ma aiuta a far funzionare meglio l’intero sistema produttivo.

“Nel mondo dell’economia italiana ci stiamo rendendo conto che il tema delle risorse umane e, ancora di più, il tema delle competenze è comunque l’elemento qualificante per molte realtà imprenditoriali, la vera differenza la fanno le persone. In molte realtà si vorrebbe, si potrebbe anche immaginare un futuro più in grande, ma senza le persone questo non è realizzabile”, ha affermato Umberto Lonardoni, Direttore Generale di Ifoa.

Nel 2025, Ifoa ha formato oltre 36mila persone e attivato migliaia di percorsi tra corsi, politiche attive e orientamento. Più di 4mila persone hanno trovato lavoro, grazie anche a tirocini e percorsi di inserimento strutturati. Il modello a cui si tende è quello di una formazione sempre più legata all’occupabilità reale, costruita insieme alle imprese. “Notiamo ultimamente come i giovani che si affacciano al mondo del lavoro vogliano scegliere attivamente il proprio percorso, e non semplicemente venire selezionati dalle aziende. Questo spostamento della scelta impatta in maniera oggettiva sulle organizzazioni: il progetto di business deve essere condiviso, così come le politiche di sviluppo del capitale umano”, ha specificato Lonardoni.

Il rapporto diretto con le aziende e con il sociale

Un ruolo centrale lo giocano le Academy aziendali: percorsi costruiti direttamente con le imprese per formare competenze mirate e inserire rapidamente le persone nel lavoro. Dal 2019 al 2025 sono state attivate 42 Academy con oltre 60 aziende e quasi nove persone su 10 sono poi rimaste in azienda al termine del percorso. “In Ifoa sono sempre più centrali le figure che accompagnano e guidano i momenti di transizione: il passaggio da scuola a lavoro, il riposizionamento professionale, l’affiancamento verso ruoli di maggiore responsabilità in azienda. Figure di questo tipo, secondo me, sono le professionalità del futuro nei soggetti della formazione”, ha continuato Lonardoni.

Accanto ai percorsi più tradizionali, cresce una parte sempre più rilevante legata all’inclusione. Ovvero progetti specifici dedicati a soggetti sensibili: giovani Neet, persone con fragilità occupazionali, neurodivergenze e progetti di reinserimento per chi arriva da percorsi difficili, come il carcere. Qui la formazione non ha come fine lo sviluppo della sola competenza, ma diventa parte integrante della creazione di una nuova possibilità di lavoro. “La scarsità di persone, dovuta all’attuale situazione demografica e sociale, impone di ampliare il bacino in cui intercettare le risorse. Questo significa rivolgersi a persone che sono al di fuori dei tradizionali percorsi di formazione o occupazione”. ha proseguito Lonardoni.

Opportunità e cambiamento

Un altro fronte strategico rilevante riguarda l’Intelligenza Artificiale (AI). Ifoa sta progressivamente integrando l’AI sia nei percorsi formativi sia nei processi interni, con l’obiettivo di aumentare efficienza, qualità e capacità di personalizzazione dell’offerta. Tuttavia, l’adozione dell’AI è letta come uno strumento di potenziamento del lavoro umano, non come sua sostituzione. In questa prospettiva, la formazione assume un ruolo decisivo nel guidare la transizione, aiutando persone e aziende a comprendere e utilizzare la tecnologia in modo consapevole, trasformandola in un acceleratore di competenze, senza che venga letta come una minaccia per l’occupazione futura.

“La prima sfida è che cresca il livello delle competenze in ambito di tecnologia e uso dell’AI, perché spesso si tratta di introdurre le risorse a percorsi di alfabetizzazione digitale, in modo che comincino o a usare questi strumenti. E allora la prima cosa è proprio rompere quel muro che in qualche modo fa sì che la persona si senta inadeguata rispetto a questi strumenti”, ha precisato Lonardoni. Il 2025 segna anche un cambio di governance con la nomina di Serena Foracchia alla Presidenza. In sintesi, Ifoa sta cambiando pelle: da realtà che forma persone a infrastruttura che tiene insieme lavoro, imprese e inclusione. Un ruolo sempre più centrale in un mercato del lavoro che cambia rapidamente.

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Toglie lo smart working, così il dipendente si licenzia e nel mentre l’azienda – un po’ in sordina – riduce il personale. La tecnica, che si sarebbe già diffusa negli Stati Uniti, si chiama quiet purging, letteramente “epurazione silenzionsa”. In sostanza, dopo il quite quitting post pandemico, l’espressione che alludeva a un fenomeno per cui – invece di dimettersi del tutto – il personale iniziava a produrre sul lavoro il minimo sindacale, adesso si è passati a un’altra forma, sempre molto sottile, di erosione della forza lavoro. In questo caso però ad agire sarebbero, silenziosamente, le imprese. 

Che ottengono in un colpo solo due obiettivi: spacciando la revoca dello smart working per policy aziendale, fanno sì che almeno qualcuno cada nella trappola e si opponga, al punto da rassegnare le dimissioni. Risultato: abbattimento delle spese senza nessuno sforzo, nessuna buona uscita e reputazione salva, in assenza di licenziamenti di massa e difficili trattative sindacali. 

Non è solo un’idea ma un dato

A confermarlo un dato. Ed è l’indagine condotta in USA nel 2024 dalla società di consulenza BambooHR, che rivelava come un quarto dei dirigenti intervistati ammettesse di aver sperato in dimissioni volontarie come effetto della richiesta di rientro obbligatorio in ufficio. Il 37% di questi aveva anche dichiarato di aver in seguito proceduto a licenziare parte dell’organico essendosi ritrovato con uscite spontanee inferiori alle attese. In un Paese, come il nord America, dove lo smart working è diffusissimo: riguarda ben 34 milioni di lavoratori, per lo più concentrati nei servizi. 

C’è un altro numero a cui prestare attenzione. Da una ricerca del 2025 del think tank nordamericano Pew Research Center è emerso come circa la metà dei dipendenti “casalinghi” rinuncerebbe al posto di lavoro se dovesse venire meno la modalità smart. Non si tratta insomma solo di sensazioni per il quite purging, ma di certezze corroborate da dati. 

A dirla tutta, c’era stato anche un’altra fase dai tratti simili in precedenza, in quel caso chiamata quite firing. Anche allorai datori di lavoro perseguivano la finalità di licenziare. Ma per farlo, invece di comunicarlo platealmente ai diretti interessati, si limitavano a rendere insostenibili le condizioni di lavoro. 

Smart working, odi et amo

C’è chi non ne è un fan accanito: specie le generazioni più avanti con l’età, indicativamente over 50, avendo alle spalle decenni di giornate lavorative trascorse in ufficio, farebbero volentieri a meno di passarle grazie allo smart working tra le mura di casa davanti un computer. All’opposto ci sono i più giovani, che invece lo apprezzano particolarmente, abituati come sono alla connessione perenne e purtroppo anche all’isolamento che ne deriva. Un caso è stato ad esempio lo sciopero indetto all’unanimità dai dipendenti di Palazzo Chigi, a giugno 2026, per il dimezzamento dei giorni di lavoro da remoto concessi, da 104 a 52. Appena uno a settimana. 

Fatto sta che lavorare da casa è ormai parte integrante delle vite delle persone. In piccola misura anche in Italia. Dove a usufruirne nel 2025 sono stati 3,57 milioni di lavoratori, secondo l’Osservatorio Smart Working del Politecnico di Milano. Un dato stabile rispetto all’anno precedente. Anche se chi lavora per almeno metà della settimana a distanza è appena il 4,4% del totale degli occupati. Una percentuale bassa rispetto all’Europa, dove in media adotta la formula il 9% degli occupati. 

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C’è un dato che, più di altri, dovrebbe orientare il dibattito economico italiano: negli ultimi anni l’occupazione è cresciuta, ma i salari reali sono diminuiti. È una combinazione che, a prima vista, può sembrare contraddittoria. In realtà racconta con precisione la trasformazione in atto: il lavoro in Italia non sta semplicemente cambiando, si sta impoverendo. E lo sta facendo lungo due direttrici parallele e complementari: da un lato, attraverso una progressiva proletarizzazione dovuta al cambiamento in atto nel mix dei settori della nostra economia; dall’altro, tramite una svalutazione del lavoro anche nei settori industriali tradizionali.

La prima dinamica è ormai evidente. Negli ultimi anni, la crescita dell’occupazione si è concentrata in larga parte nei settori a basso salario: turismo, ristorazione, servizi alla persona, logistica. Ambiti caratterizzati da un limitato valore aggiunto per occupato. Questo spostamento strutturale ha un effetto quasi automatico: il salario medio si riduce, anche se il numero di occupati aumenta. Non si tratta di una semplice fase ciclica, ma di una traiettoria consolidata. L’Italia ha progressivamente costruito un modello di crescita fondato sull’espansione di attività labour-intensive, spesso poco qualificate e scarsamente scalabili. In questo contesto, l’aumento dell’occupazione non è accompagnato da un corrispondente aumento della ricchezza prodotta per lavoratore. Il risultato è una forma di proletarizzazione moderna: più lavoro, ma meno valore.

Questa dinamica è già sufficiente a spiegare parte del declino dei salari medi. Ma non basta. Perché anche isolando i settori a maggiore valore aggiunto, il quadro non migliora. Anzi, si aggrava. Negli ultimi anni, i salari reali italiani hanno registrato una perdita significativa, tra il 7% e il 12% a seconda del periodo considerato, e nel 2025 restavano ancora sotto i livelli precedenti allo shock inflazionistico. Al contrario, Germania e Francia hanno subito cali molto più contenuti e hanno recuperato quasi completamente il potere d’acquisto. Questo significa che a parità di lavoro, il lavoratore italiano guadagna sempre meno rispetto ai suoi omologhi europei. Il divario è strutturale: i salari medi tedeschi risultano circa il 45% più alti di quelli italiani, quelli francesi circa il 18%.

Il salario che (non) conta

Questa distanza non riguarda solo i settori a bassa qualificazione. Si manifesta in modo evidente anche nell’industria, e in particolare nell’Automotive, uno dei comparti simbolo della manifattura europea. Qui il confronto è ancora più significativo, perché avviene tra lavori comparabili per contenuto tecnologico, competenze e inserimento nelle catene globali del valore. Eppure, anche in questo caso, il divario è netto. Nel settore automotive, i salari tedeschi risultano mediamente superiori del 40–60% rispetto a quelli italiani, mentre quelli francesi si collocano tra il 15 e il 25% in più.

Non solo: negli ultimi anni, mentre Germania e Francia hanno sostanzialmente preservato il potere d’acquisto dei lavoratori industriali, l’Italia ha registrato una perdita reale di circa il 5% anche in questi settori. Qui la spiegazione non può essere la crescita dei lavori poveri. Si tratta di una dinamica diversa, più profonda: il lavoro industriale italiano perde valore relativo anche quando resta formalmente lo stesso. È una seconda forma di proletarizzazione, meno visibile ma più pericolosa, perché colpisce il cuore produttivo del Paese.

Per comprendere le cause di questo fenomeno, bisogna mettere in discussione un presupposto che ha guidato le politiche industriali italiane degli ultimi decenni: l’idea che aumentare l’efficienza sia sufficiente per aumentare la produttività e, quindi, i salari. La produttività è il rapporto tra valore prodotto e costo per produrlo. Nella pratica italiana, questo rapporto è stato perseguito quasi esclusivamente agendo sul denominatore: riduzione dei costi, ottimizzazione dei processi, contenimento del lavoro. Si è cercato di diventare più produttivi facendo le stesse cose a costi più bassi, non producendo cose di maggior valore. Questo approccio ha un limite strutturale. L’efficienza può migliorare i margini, ma non genera automaticamente più valore. E senza un aumento del valore aggiunto per lavoratore, i salari non possono crescere in modo sostenibile. È un vincolo economico prima ancora che politico.

Prendere il buon esempio

Il confronto con Germania e Francia è illuminante. In questi Paesi, l’aumento della produttività è stato perseguito principalmente attraverso l’innovazione: nuovi prodotti, servizi ad alto contenuto tecnologico, modelli di business evoluti. Non si è trattato solo di produrre meglio, ma di produrre qualcosa che vale di più. Il risultato è evidente nei dati di lungo periodo. Negli ultimi cinquant’anni, la produttività italiana è cresciuta appena dell’1–2%, mentre nei principali Paesi dell’Europa occidentale l’aumento si colloca tra il 40% e il 60%. Questo divario non è casuale, ma riflette scelte precise.

Come si potrebbe sintetizzare: l’Italia ha provato ad aumentare la produttività tagliando i costi; gli altri Paesi l’hanno fatto aumentando il valore. Questa divergenza si riflette anche nella struttura dell’economia. Negli altri Paesi europei è profondamente cambiato il mix tra produzione manifatturiera tradizionale e servizi ad alto valore aggiunto. In Italia, invece, questo mix è rimasto sostanzialmente invariato. Il risultato è che il Paese si colloca nelle ultime posizioni internazionali per sviluppo dei servizi ad alto valore. A tal riguardo dovrei aggiungere che spesso i nostri imprenditori non sanno neanche di cosa si tratta. Ad esempio, per loro, ‘servitizzare i prodotti’ e ‘innovare il modello di business’, sono due concetti di significato poco chiaro. Basterebbe chiedere alle PMI italiane leader mondiali nei sistemi di allarme: loro dovrebbero avere capito il perchè il modello ‘servitizzato’ della svedese Verisure le sta facendo fallire.

In questo contesto, competere sull’efficienza diventa una strategia perdente. Il costo del lavoro in Italia si aggira intorno ai 30–32 euro l’ora, mentre in molti Paesi dell’Europa dell’Est è compreso tra gli 8 e i 12 euro. Nel frattempo, questi stessi Paesi stanno rapidamente colmando il gap qualitativo, producendo beni sempre più simili a quelli italiani. Se la competizione si gioca sui costi, oramai ci sarà sempre qualcuno più competitivo in qualche paese a minor costo del lavoro. Le eccellenze italiane continuano a esistere, ma rappresentano nicchie. Non bastano a trainare l’intero sistema. Nel frattempo, una parte rilevante dell’industria resta intrappolata in una posizione intermedia: troppo costosa per competere sui prezzi, troppo poco innovativa per competere sul valore.

Le politiche pubbliche sostengono leve inefficaci

A rendere questo quadro ancora più problematico è il ruolo delle politiche pubbliche. Negli ultimi decenni, lo Stato ha sostenuto le imprese con ingenti risorse: incentivi, crediti d’imposta, programmi di investimento come Industria 4.0, interventi straordinari durante la pandemia. Tuttavia, la logica prevalente è rimasta la stessa: finanziare l’efficientamento di ciò che già esiste, non la trasformazione di ciò che si produce. Questa scelta, peraltro non completamente razionale, si è rivelata nel tempo una leva inefficace per la crescita del Paese. Efficientare significa fare le stesse cose a costi più bassi o con maggiore produttività interna, ma non implica necessariamente creare più valore né aumentare il fatturato. E senza un incremento del valore aggiunto non crescono i salari, non aumenta il PIL pro capite e il sistema economico non diventa più attrattivo per giovani e talenti. In altre parole, si ottimizza l’esistente senza trasformarlo.

Peggio ancora: non si incentiva l’innovazione di prodotti e servizi, e ancor meno quella dei modelli di business. Ne è prova il fatto che, negli altri Paesi, è cambiato profondamente il mix del Pil tra prodotti fisici e servizi ad alto valore, mentre in Italia è rimasto pressoché invariato da decenni. Ciò che invece è effettivamente cresciuto, anche grazie agli incentivi pubblici, sono in molti casi i margini delle imprese. Le aziende che hanno mantenuto livelli di fatturato stabili e hanno migliorato l’efficienza attraverso investimenti tecnologici finanziati dallo Stato hanno inevitabilmente aumentato i propri utili.

Questo non è di per sé negativo, ma diventa problematico quando tali guadagni non si traducono in maggiore produttività complessiva o in benefici diffusi per il sistema economico. Si osserva così un fenomeno apparentemente paradossale. Lo Stato immette risorse, spesso facendo debito, con l’obiettivo di aumentare la produttività. Tuttavia, questa produttività non cresce in modo significativo, mentre una parte rilevante delle risorse sembra riemergere sotto forma di risparmio privato. Si crea così un disallineamento tra risorse impiegate e risultati ottenuti che non può essere ignorato.

Un problema culturale

È qui che emerge il nodo centrale: abbiamo sostenuto ciò che esiste, invece di incentivare e costruire ciò che manca. Il problema non è solo economico, ma anche culturale. Un sistema che incentiva l’efficienza più dell’innovazione finisce per scoraggiare il rischio. Se è più conveniente attendere un sussidio per migliorare un processo esistente piuttosto che investire in un nuovo prodotto o in un nuovo modello di business, l’economia tende a cristallizzarsi.

Questo contribuisce a spiegare un altro fenomeno tipicamente italiano: la presenza di liquidità privata significativa a fronte di una bassa propensione all’investimento innovativo. Le imprese accumulano risorse, ma preferiscono non impiegarle in progetti a rischio. In un contesto del genere, il finanziamento pubblico rischia di diventare un sostituto dell’iniziativa privata, non un suo moltiplicatore. Il risultato finale è un circolo vizioso. Lo Stato immette risorse per aumentare la produttività. Le imprese le utilizzano per migliorare l’efficienza. I margini crescono, ma il valore aggiunto no. I salari restano fermi o diminuiscono. La domanda interna si indebolisce. La crescita ristagna. E il ciclo ricomincia.

In questo scenario, la proletarizzazione del lavoro italiano non è un effetto collaterale, ma la conseguenza logica di un modello di sviluppo. Da un lato, cresce il peso dei lavori a basso salario; dall’altro, anche i lavori qualificati perdono valore relativo perché inseriti in un sistema che non genera abbastanza ricchezza. Invertire questa tendenza richiede un cambio di paradigma radicale. Non basta aumentare l’occupazione, né migliorare l’efficienza. Occorre spostare l’asse della crescita dal costo al valore. Questo significa ripensare anche il ruolo delle politiche pubbliche. Gli incentivi dovrebbero essere indirizzati esclusivamente verso attività che aumentano il valore aggiunto: nuovi prodotti, servizi innovativi, modelli di business scalabili (le eccellenze italiane in genere non sono facilmente scalabili, in quanto di nicchia). Dovrebbero essere legati a risultati concreti, come l’aumento del fatturato o dell’export, e non semplicemente all’investimento effettuato.

Significa anche adottare un approccio selettivo, concentrando le risorse nei settori a maggiore potenziale, come già fanno Germania, Francia e Spagna. E soprattutto, significa accettare che senza un aumento del valore prodotto, ogni incentivo rischia di trasformarsi in debito mascherato. Il punto, in ultima analisi, è semplice quanto decisivo. Un Paese può crescere aumentando il numero di lavoratori o aumentando il valore del lavoro. L’Italia, negli ultimi anni, ha scelto (o subito) la prima strada. Ma senza la seconda, la prima non basta. E così, mentre il lavoro aumenta, il suo valore diminuisce. È questa la vera questione economica italiana. Ed è da qui che bisogna ripartire.

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Nelle sale riunioni delle aziende manifatturiere italiane si sta consumando una trasformazione silenziosa. Non è una rivoluzione fragorosa, annunciata da proclami e conferenze stampa: è qualcosa di più sottile e più profondo. Il modo in cui si decide sta cambiando. I dati stanno prendendo il posto dell’intuizione, con gli algoritmi che lavorano fianco a fianco con i manager. I sistemi di Intelligenza Artificiale Generativa (AI Gen) producono report, simulano scenari, tracciano previsioni. E qualcuno comincia a fidarsi un po’ troppo di ciò che la macchina suggerisce.

Quali sono i vantaggi reali, i rischi nascosti, e il confine tra il supporto algoritmico e la responsabilità umana alla luce delle tecnologie di AI? Attraverso le voci di questa frontiera la attraversa ogni giorno – ricercatori, manager, imprenditori e sviluppatori di software industriale – la nostra inchiesta prova a dare risposte agli interrogativi. Non ci sono però posizioni univoche. Ma c’è una certezza che emerge da ogni conversazione: decidere è ancora un atto di coraggio umano. La vera questione è per quanto tempo ancora potremo ragionarci sopra, prima che gli esseri umani non abbiano più voce in capitolo. Ma questa sarebbe un’altra storia…

AI Gen e pianificazione industriale: dai dati all’azione

Per capire dove si annida davvero la decisione, conviene partire dal luogo in cui questa trasformazione è già realtà concreta: la pianificazione industriale. È qui, nel passaggio dai dati all’azione, che la domanda di fondo – chi decide? – smette di essere una questione filosofica e diventa pratica quotidiana. L’automazione industriale è da sempre un terreno di trasformazione continua. Ma l’ingresso dell’AI Gen nei sistemi ERP, nei software di pianificazione e negli strumenti di Supply chain management segna qualcosa di qualitativamente diverso rispetto a quanto visto in precedenza. Non si tratta più solo di automatizzare i compiti ripetitivi: si tratta di assistere – e in alcuni casi di sostituire – il ragionamento umano nella fase più delicata del ciclo produttivo, che poi è quella in cui si decide.

Dal punto di vista di chi produce software industriale, il quadro è quello di una tecnologia ad alto potenziale ma ancora in fase di maturazione. Giorgio Mini, Vicepresidente e Responsabile della Business Unit ERP di Zucchetti, uno dei principali player italiani del settore, descrive con pragmatismo lo stato dell’arte: “L’utilizzo dell’AI Gen all’interno dei prodotti ERP è un processo in corso; è un grande cantiere dove abbiamo intravisto grandi possibilità: piani produttivi più stabili, previsioni più affidabili, decisioni più tempestive. L’AI ci dà un boost notevole: mette a disposizione dati più freschi e rielaborati, pronti per prendere decisioni. Decisioni che, però, stanno comunque in capo all’essere umano”. Il modello che emerge dalla visione di Zucchetti è dunque quello di un ciclo virtuoso in quattro fasi: raccolta, elaborazione, proposizione e – sempre e comunque – decisione in capo all’essere umano.

L’approccio sull’essere umano che decide riflette anche la visione di Filippo Torriani, Senior Product Manager di sedApta, parte di Elisa Industriq, software house specializzata in soluzioni di Supply chain management e pianificazione integrata: “La svolta avviene quando le aziende collegano i layer decisionali, cioè le decisioni strategiche sono informate in modo continuo dai segnali operativi a breve termine e viceversa. Lavoriamo esattamente su questo collegamento verticale, dal S&OP fino al dettaglio produttivo, perché è lì che si sfrutta il valore strategico dell’AI, non tanto nella singola decisione, ma nella coerenza tra decisioni che riguardano orizzonti temporali diversi”.

Nella pianificazione industriale, i benefici dell’AI sono oggi misurabili su più fronti: dalla simulazione di scenari produttivi all’ottimizzazione della Supply chain, dalla manutenzione predittiva all’analisi dei Kpi. La velocità con cui i dati sono elaborati e trasformati in informazioni azionabili rappresenta, secondo tutti gli interlocutori, il vantaggio più immediato e concreto.

Se l’AI impara da un mondo che non esiste più

Per comprendere i modelli di AI è bene sapere che questi ultimi sono addestrati attraverso dati storici. Ed è proprio qui che si annida uno dei rischi più insidiosi dell’adozione dell’AI nei processi decisionali industriali: il rischio di bias, ovvero le distorsioni strutturali che i sistemi non solo ereditano dai dati, ma che addirittura amplificano. I mercati evolvono, la struttura organizzativa si trasforma; eppure, i modelli continuano a imparare da fotografie di un passato che non esiste più.

Alessandro De Biasio, CEO di Cefriel, centro d’innovazione digitale del Politecnico di Milano, inquadra il problema con precisione: “I dati storici fotografano ciò che l’azienda è stata. Contengono conoscenza preziosa, ma inglobano anche errori, eventi del passato non ripetibili, dati di processi o prodotti che nel frattempo sono cambiati. I mercati evolvono, la struttura organizzativa si trasforma; se prendiamo i dati storici così come sono, esiste il rischio di leggere in modo distorto la realtà presente”.

La questione è tecnica, ma ha radici profonde nella statistica di base. Luca Mari, docente presso Liuc – Università Cattaneo e membro della faculty ESTE – Scuola d’Impresa, è impegnato da tempo nello studio dei processi di misura e di conoscenza dell’AI: con gli studenti usa un esempio che ha il dono dell’immediatezza. “Se volessimo stimare l’altezza media degli italiani e andassimo a raccogliere dati fuori da una palestra di basket, non dovremmo stupirci di trovare risposte sbagliate. Se il training set è distorto, il sistema impara da quella distorsione. Vale per le reti neurali, come vale per noi esseri umani: se impariamo l’italiano e poi ci aspettassimo di capire chi parla inglese, qualcosa andrà storto”, è la tesi del docente.

Nelle aziende manifatturiere, la questione sollevata da Mari si traduce in problemi molto concreti: dati di domanda ‘sporcati’ da stockout passati, lead time registrati in condizioni eccezionali, stagionalità distorta da eventi irripetibili. Torriani descrive così il modo con il quale sedApta – parte di Elisa Industriq affronta il tema: “Nella Supply chain i bias storici sono spesso presenti. Il nostro approccio si basa su due principi: l’analisi sistematica per identificare outlier e distorsioni nei dati; la presentazione di scenari alternativi. Le nostre soluzioni non forniscono un output singolo come risposta definitiva, ma comparazioni tra scenari differenti, perché è nel confronto che emergono i presupposti nascosti e i punti di fragilità di un piano”.

De Biasio sintetizza il framework teorico che applica nei propri progetti: il ciclo di vita del dato, dalla materia grezza all’informazione azionabile: “Si parte dai dati grezzi. Solo dopo essere stati ripuliti, ordinati e validati, diventano informazione strutturata. Quando questa è collocata nel contesto del business, diventa conoscenza. Applicando capacità analitiche, questa conoscenza diventa predittiva o prescrittiva. Infine, quando tutto questo è messo nelle mani di esperti di dominio, diventano dati actionable: capacità di decidere meglio, più in fretta, con maggiore consapevolezza. La vera differenza la fa la capacità di far collaborare chi conosce il business e chi sa come lavorare con i dati”.

Sycophancy, overconfidence e il rischio del manager che si fida troppo

A proposito di bias, c’è un fenomeno meno noto, ma ugualmente insidioso, che i ricercatori chiamano sycophancy (alla lettera: “adulazione servile”). È la tendenza dei modelli linguistici ad allinearsi al tono e alle aspettative di chi formula le domande, restituendo risposte che confermano ciò che l’interlocutore sembra voler sentire. Per un manager che usa l’AI per supportare decisioni già prese, il rischio è di costruire una cassa di risonanza digitale piuttosto che uno strumento di analisi critica.

Alfonso Fuggetta, Professore Ordinario di Informatica al Politecnico di Milano, mette in guardia proprio da questo aspetto, e lo fa con parole nette: “È un rischio gravissimo, anche perché i modelli sono addestrati a riflettere, in qualche modo, il pensiero e il tono di chi formula domande e prompt. È ciò che si chiama sycophancy o, in italiano discorsivo, adulazione servile. C’è un rischio di bias di conferma molto elevato. Inoltre, il tema delle allucinazioni non è affatto stato eliminato. Quindi serve una grande maturità e consapevolezza nell’uso dei risultati generati dall’AI generativa”.

Per il docente del Politecnico, riconoscere il rischio è solo il punto di partenza. Usare l’AI generativa in modo responsabile richiede un profilo manageriale preciso, che Fuggetta scompone in tre caratteristiche complementari: “Un manager che voglia usare questi strumenti in modo responsabile deve possedere diverse caratteristiche. In primo luogo, essere consapevole dei rischi di cui parlavo. In secondo luogo, deve essere capace di confrontare ciò che l’AI produce con le proprie conoscenze, sapendo valutare con grande attenzione la qualità e l’affidabilità delle fonti utilizzate per generare una risposta. In terzo luogo, deve imparare a formulare domande e richieste nel modo più neutro possibile, per evitare i problemi di sycophancy”.

Il punto è cruciale: la qualità della risposta dipende dalla qualità — e dalla neutralità — della domanda. Un prompt che incorpora già la conclusione desiderata otterrà, con ogni probabilità, una conferma. È il rovescio speculare della competenza critica che Fuggetta colloca al centro del lavoro manageriale: non basta interrogare la macchina, occorre saperlo fare con disciplina e saper soppesare ciò che restituisce.

A tutto questo si aggiunge un secondo rischio, che Mirko Menecali, Responsabile Service Line BI e EPM di Sinfo One, definisce in modo originale, spostando il quadro concettuale dalle ‘allucinazioni’ alla governance: “Quando un LLM produce informazioni false, non sta ‘allucinando’ come un umano che vede cose inesistenti; sta facendo esattamente ciò per cui è stato progettato, cioè generare la sequenza di parole più plausibile e non la più vera. Le allucinazioni non sono bug accidentali, sono caratteristiche intrinseche dell’architettura. Questo sposta radicalmente la responsabilità che ricade su chi usa questi strumenti senza predisporre adeguati meccanismi di verifica”.

Nel contesto aziendale, l’impatto di questo problema è amplificato dalla difficoltà di riconoscerlo. Un report finanziario ‘plausibile, ma sbagliato’ può superare indisturbato i controlli interni, proprio perché la sua forma è impeccabile. Mari identifica un cambio di paradigma rispetto ai sistemi digitali tradizionali: “Non conosco una persona che, usando una calcolatrice o Excel, rifaccia due volte lo stesso conto. Abbiamo sviluppato in decenni un’attitudine per cui se faccio una domanda a un sistema digitale quello che ottengo è corretto. Il cambio di paradigma con l’AI è che questi sistemi, avendo un comportamento che deriva non da programmazione ma da addestramento, commettono errori. Dall’altra parte non c’è una calcolatrice: c’è un sistema che cerca di capire cosa stiamo chiedendo. E a volte non capisce bene”.

Se il singolo manager deve attrezzarsi sul piano delle competenze, resta aperta una domanda di livello superiore: chi, dentro l’organizzazione, è responsabile della qualità dei dati su cui questi sistemi vengono addestrati e interrogati? Per Fuggetta la questione rimanda a un tema più ampio e per molti versi irrisolto, quello del ruolo del CIO nella trasformazione digitale dell’impresa: “Il CIO non può più essere semplicemente colui che compra prodotti e servizi IT su richiesta e li fa funzionare. Il CIO deve diventare un attore centrale nelle strategie e nella governance aziendali. È un tema di cui si parla da anni, ma che non è mai davvero decollato, o quantomeno non in modo diffuso come dovrebbe”.

La responsabilità, osserva il docente, è doppia: “È colpa sia dei CEO e dei COO che ancora vedono l’IT come una commodity, con tutte le conseguenze del caso, sia dei manager IT che non hanno compiuto quel salto qualitativo per diventare un partner credibile nello sviluppo e nella governance della strategia aziendale”. L’AI, in questo quadro, non è un’eccezione ma un acceleratore: “L’AI deve divenire parte di questo scenario, con una governance della funzione IT solida, in allineamento con le diverse direzioni di business e con i CXO”. In altre parole, per Fuggetta la qualità del dato non è un problema tecnico da delegare verso il basso, ma una posta in gioco strategica che chiama in causa il vertice dell’azienda.

È su questo crinale che si innesta la proposta di Menecali, che sposta l’accento dalle competenze individuali alle policy aziendali strutturate: quali output richiedono verifica obbligatoria? Quali decisioni l’agente può prendere in autonomia? La tesi del manager di Sinfo One è netta: un’azienda con policy chiare e competenze medie sarà sempre più protetta di un’impresa senza regole, ma con il miglior data scientist sul mercato.

Dove inizia la responsabilità umana

La domanda che attraversa ogni conversazione sull’AI applicata ai processi decisionali è sempre la stessa: fino a dove si può delegare? La risposta, come emerge dalle voci che abbiamo raccolto, non è tecnica: è etica, organizzativa, e profondamente umana. Fuggetta è il primo a riconoscere che il confine è mobile: “È ancora presto per definire confini netti”. Ma proprio per questo propone un criterio guida che ricorda più la filosofia che l’informatica: il discriminante non è il contenuto della decisione, bensì la disponibilità ad assumersi la responsabilità delle sue conseguenze. “La chiave di lettura risiede nell’usare come criterio guida quello della responsabilità: sono disposto ad accettare la responsabilità derivante dalle scelte fatte insieme con gli strumenti di AI? L’impatto delle scelte non sarà mai imputato alla tecnologia, né a chi la produce: sarà sempre il manager che dovrà risponderne, nel bene e nel male”.

A sostegno di questa tesi, il docente recupera un riferimento che colloca la questione su un piano apertamente etico. “Sto riscoprendo un saggio letto alcuni anni fa, Managing in the Gray di Joseph Badaracco”, racconta. “Discute cinque criteri per prendere una buona decisione in situazioni complesse, nelle quali non è facile caratterizzare tutto come bianco o nero: da qui il riferimento al grigio”. È in quelle zone grigie, sostiene Fuggetta, che si misura la qualità della leadership. E cita il passaggio che apre il saggio, nella sua traduzione dall’inglese: “Quando si affrontano decisioni davvero difficili, non c’è modo di sfuggire alla responsabilità personale di scegliere, impegnarsi, agire e convivere con le conseguenze”. È un criterio — quello della responsabilità non delegabile — che finisce per funzionare da bussola anche per le altre voci raccolte in questo approfondimento.

De Biasio traduce quel principio in una distinzione operativa basata sulla natura delle decisioni: “Tutto ciò che è ripetitivo, standardizzabile e totalmente misurabile può essere delegato in modo efficace a un sistema di AI. Tutto ciò che implica responsabilità, valori e che definisce la direzione futura di un’azienda deve invece rimanere in controllo delle persone. Anche quando si delegano parti del processo decisionale, la supervisione umana non può mai venire meno: bisogna progettare sistemi che rendano osservabile il comportamento dell’AI”.

Torriani articola uno schema a tre livelli di autonomia differenziata: le decisioni operative routinarie (potenzialmente delegabili all’AI); le decisioni tattiche (AI come acceleratore, ma con supervisione umana importante); le decisioni strategiche (AI come simulatore di scenari, giudizio finale sempre e comunque umano). È un ragionamento che fotografa bene la realtà operativa delle fabbriche italiane più avanzate. Menecali introduce infine un concetto che merita particolare attenzione: il rischio di path dependency. Come spiega il manager di Sinfo One, le decisioni operative automatizzate, anche quando ciascuna appare innocua, possono creare dipendenze che vincolano le scelte strategiche future. È per questo, sottolinea, che le dashboard devono mostrare le traiettorie, non solo le fotografie: la direzione conta quanto la posizione

C’è un vantaggio (nascosto) per le PMI

Se nelle grandi aziende l’adozione dell’AI nei processi decisionali è ancora frammentata, nelle PMI il quadro è ancora più variegato: cultura del dato spesso assente, infrastrutture digitali carenti, competenze rare. Eppure, le imprese con dimensioni più limitate hanno un potenziale vantaggio inatteso. Fuggetta invita però alla prudenza, partendo da una fotografia d’insieme che definisce in movimento ma profondamente disomogenea: “La situazione è molto dinamica e, per certi versi, caotica. È caratterizzata al tempo stesso da interesse, paura, prudenza ed entusiasmo. AI e AI generativa sono tecnologie dalle caratteristiche così dirompenti da non poter non incidere sui pensieri e sui comportamenti delle persone: molti ne sono spaventati, altri entusiasti. È fisiologico”.

I dati, ricorda il docente, raccontano un’adozione in crescita ma a velocità diverse, e su questo punto Fuggetta non nasconde una convinzione di lungo corso: “I dati Istat confermano un’adozione in aumento. Le PMI fanno più fatica, com’è per molti versi ovvio. Ciò riflette ciò che credo da sempre: che ‘piccolo’ non sia bello. Per adottare tecnologie così complesse servono competenze, risorse e capacità organizzative spesso difficili da sviluppare nelle aziende troppo piccole o poco strutturate”.

È una posizione che funziona da contrappunto critico rispetto all’ottimismo di chi vede nelle PMI un terreno privilegiato. Perché — ed è qui il paradosso che anima il dibattito — proprio le imprese che Fuggetta giudica più fragili sul piano delle risorse potrebbero rivelarsi, secondo altri interlocutori, le più agili nell’adozione. De Biasio individua, infatti, un paradosso positivo: “Le PMI italiane hanno un punto di forza straordinario: competenze molto profonde, spesso concentrate in pochissime persone. Queste figure chiave rappresentano un patrimonio prezioso, ma anche una vulnerabilità. L’AI può fare una grande differenza, perché permette di amplificare e rendere scalabili queste competenze; le rende disponibili lungo tutta la catena del valore, trasformando il sapere individuale in un asset dell’intera impresa”, dice il CEO di Cefriel.

Anche Menecali, la cui attività lavorativa avviene proprio a stretto contatto con le PMI della Manifattura, contraddice l’assunto comune per cui la maturità digitale sia un prerequisito indispensabile: “La premessa è sbagliata; il predominio cognitivo non è più complesso e costoso, è più semplice e sostenibile. Il paradosso è che le PMI sono spesso più adatte delle grandi aziende a questo approccio, perché hanno meno burocrazia, decisori più vicini all’operatività e possono muoversi velocemente. Il predominio cognitivo non richiede maturità digitale avanzata, bensì richiede chiarezza su chi decide che cosa”.

Quando l’AI cancella i giovani dall’apprendistato del sapere

C’è un rischio che nessuno — di solito — nomina mai. Non riguarda i bias nei dati né le allucinazioni dei modelli linguistici. Riguarda qualcosa di più lento, più silenzioso e, alla lunga, potenzialmente devastante per le organizzazioni: il mancato passaggio generazionale delle competenze. Mari lo propone come una domanda che non ha ancora una risposta e che per questo risulta ancora più inquietante: “Nel momento in cui il senior non ha più bisogno di chiedere le cose da fare a un essere umano più giovane, ma le fa fare a una macchina, questo passaggio di competenze come si realizza? I giovani come imparano?”. Secondo il docente, uno dei contesti più a rischio è la consulenza: “È un settore che ha molto dell’artigianale, si impara facendola, si impara con il senior che fa vedere come si fa. Se il senior non insegna più perché lavora con i chatbot, che succede ai junior?”.

Una parte della risposta, suggerisce Fuggetta, spetta alle istituzioni formative, chiamate a presidiare più fronti contemporaneamente. Interrogato sul compito del Politecnico di Milano di fronte a una tecnologia che evolve più in fretta di quanto le istituzioni riescano a seguire, il docente non sceglie tra formare i tecnici che progettano questi sistemi, i manager che li utilizzano e chi contribuisce a definire le regole del gioco: “Tutte e tre le cose. Non è superbia, ma una valutazione oggettiva che deriva dalle competenze e dalle strutture che l’ateneo è in grado di mettere a disposizione”.

E ricostruisce una storia lunga: “Il dipartimento a cui appartengo, il Deib, si occupa di tecnologie ICT e ha un gruppo molto competente dedicato all’AI, nato già negli anni Sessanta e Settanta grazie al lavoro pionieristico del compianto professor Marco Somalvico. Oggi conta decine di colleghi che studiano queste tematiche e le loro ramificazioni applicative. Il Dipartimento di Ingegneria Gestionale aiuta i manager a comprendere come utilizzare queste tecnologie e a valutarne l’impatto sulla vita delle imprese. Altri colleghi, in altri dipartimenti, studiano la relazione tra l’AI e i principali settori scientifico-disciplinari del nostro ateneo, e il contesto sociale in cui operiamo. È la ricchezza della cultura politecnica”. È una risposta che ricongiunge i due fili: formare chi costruisce i sistemi e, insieme, chi dovrà usarli con discernimento. Perché il passaggio generazionale delle competenze — il timore sollevato da Mari — non si gioca soltanto dentro le aziende, ma anche nei luoghi in cui quelle competenze nascono.

Il tema si interseca con quello della qualità del giudizio manageriale nel tempo. De Biasio identifica un doppio livello di risposta: da un lato la formazione critica che permette di non trasformare i manager in tecnologi, ma di metterli in condizione di interpretare le raccomandazioni dell’AI; dall’altro la progettazione responsabile dei sistemi, con guardrail incorporati e piena sovranità dell’azienda sui dati e sui modelli. Mari aggiunge una nota che merita la riflessione: la competenza non è più necessariamente di realizzazione, ma di comprensione. Anche se non fai più le cose da solo, devi poter valutare ciò che qualcuno o qualcosa ha prodotto. Essere responsabile in modo consapevole richiede di non svuotarsi di conoscenza, anche mentre si delega.

Il futuro dell’AI nei processi decisionali

La domanda sul futuro dell’AI nei processi decisionali è, nella sua essenza, una domanda sul futuro del lavoro manageriale. Sarà l’AI un co-pilota che prende il comando oppure è lecito immaginarla come uno strumento sofisticato che rimane nelle mani del pilota umano? Le aziende di software industriale convergono su una visione comune, anche se con sfumature diverse. Torriani la esprime con chiarezza: “Il vero co-pilota non è un sistema che decide al posto delle persone: è un sistema che permette alle persone di decidere meglio, più velocemente e con più consapevolezza dei trade off. È questo che abbiamo costruito nella nostra proposizione commerciale”.

Mini sottolinea il valore dell’AI su ciò che è oggettivamente misurabile, e la necessità che la componente soggettiva, fatta di volontà aziendale, istinto imprenditoriale e variabili non codificabili, rimanga saldamente umana: “Ci sono molte variabili soggettive, sia nel mondo delle M&A sia degli investimenti industriali, che integrano le variabili oggettive che l’AI può aiutare a elaborare. Il cambio generazionale all’interno di un’azienda concorrente può essere un’opportunità di investimento: queste sono informazioni non scientificamente rilevabili dai dati. L’AI è importantissima perché ci dà la vita, ci dà la pancia. Ma i dati sono la fotografia del passato”.

De Biasio aggiunge un criterio di misura per valutare se un progetto di AI stia davvero migliorando la qualità delle decisioni, e non solo la velocità di produzione: “Attraverso survey strutturate, valutiamo se l’uso dell’AI ha aumentato la comprensione profonda del problema e la consapevolezza dei trade off. Se un manager si sente più sicuro e meno sovraccarico cognitivamente nel prendere una decisione complessa, allora l’AI ha smesso di essere un semplice software ed è diventata un vero moltiplicatore di valore per l’intera organizzazione”.

Menecali offre, invece, una sintesi più provocatoria, con un richiamo che suona come un monito per l’intero sistema manageriale italiano. La governance dell’AI, sostiene il manager, non è altro che il punto di arrivo naturale di qualcosa che le aziende avrebbero dovuto fare da tempo: diventare organizzazioni data driven (con o senza AI): “L’AI Act europeo chiede una cosa molto semplice: governance dei processi e costruzione di aziende data driven. Quante aziende manifatturiere italiane oggi lo sono realmente? Non molte. La maggioranza gestisce ancora budget su Excel, ha dati dispersi in molteplici sistemi che non si parlano, prende decisioni strategiche basandosi su intuito ed esperienza più che su evidenze strutturate. Il predominio cognitivo è esattamente questo: rifiutarsi di delegare la responsabilità insieme con la decisione”.

L’AI generativa non sta per sostituire i manager. Li sta mettendo davanti a uno specchio. Mostra ciò che le aziende fanno bene e ciò che non hanno mai fatto: strutturare i dati, documentare le decisioni, distribuire le competenze, costruire una cultura dell’evidenza. Il vero cambiamento che l’AI chiede non è tecnologico. È culturale. La responsabilità, come ripetono con voce unanime tutti gli interlocutori coinvolti in questo approfondimento, non si delega né a un algoritmo né a una rete neurale né al migliore modello linguistico disponibile sul mercato. E forse è proprio questo il contributo più prezioso che l’AI sta offrendo al management: ricordare che decidere è ancora e sempre un atto di… coraggio umano.

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Sono troppe le ferie estive? Lo aveva detto chiaro e tondo Sergio Marchionne, ex CEO della Fiat, mancato a 66 anni nel 2018: “Ma in ferie da cosa?”. L’occasione era stata un discorso all’università milanese Bocconi, nel 2004, quando aveva raccontato di come in un agosto di qualche tempo prima avesse trovato gli uffici dell’azienda deserti, nonostante la Fiat perdesse cinque milioni al giorno. Il provincialismo italiano, lo coniò lui. Fatto sta che in Italia il mese di agosto resta tra gli intoccabili. Ma a ben vedere, allargando il discorso, a durare molto – per alcuni troppo – sono le vacanze estive scolastiche. Le più lunghe del resto d’Europa. Che influenzano a loro volta (o forse il contrario) le ferie dei lavoratori.  

A fare il confronto tra Italia e Paesi europei è stata la Commissione europea in un post su Facebook pubblicato il 20 luglio 2026. Che ha suscitato più di una polemica. “Gli studenti italiani sono quelli che hanno le vacanze estive più lunghe nell’UE, circa 14 settimane lontani dai banchi”, si legge. “Al contrario, in Danimarca la pausa estiva dura molto meno, con circa 6 settimane di vacanza”. Lo stesso di Germania e Paesi Bassi. La Spagna ne ha 11 di fila, il Portogallo 10 come l’Irlanda e la Finlandia, la Francia 8. E poi la domanda: “Se potessi scegliere, preferiresti il “modello italiano” (un lungo stop estivo) o quello nordico (vacanze più brevi ma distribuite meglio durante l’anno)?”. 

In realtà facciamo meno vacanze degli altri

Il punto forse non è tanto quanti giorni si lavora – o si va a scuola – e quanti invece si resta “off”. Perché il confronto tra giorni liberi e lavorativi non sembra essere a vantaggio dell’Italia che conta peraltro anche una somma di giorni festivi all’anno più bassa di altri: 12, contro la Spagna che ne ha invece 14. E ha anche pochi giorni di ferie retribuiti, all’incirca 20, se confrontati con il resto della UE. Austria, Francia, Lussemburgo, Svezia e Danimarca ne hanno infatti 25. 

Quanto ai giorni di presenza scolastica, in Italia se ne contano circa 200: un primato che il nostro Paese possiede insieme al Lussemburgo. Il nodo va spostato altrove, dunque. Ed è nella concentrazione di settimane di vacanza in un solo blocco che va da giugno a settembre. “Francia e Belgio francofono sono tra i Paesi con più giorni di sospensione delle lezioni” fa notare sotto il post l’utente Antonello Rapuano. “L’Italia si colloca nella fascia medio-bassa: gli studenti hanno meno giorni di vacanza rispetto a molti altri Paesi europei. La Germania risulta tra i sistemi con meno giorni complessivi di sospensione, ma distribuiti in numerose pause durante l’anno”.

La questione climatica 

Superare il “provincialismo italiano” con vacanze scolastiche e ferie lavorative tutte concentrate in tre mesi sarebbe in realtà fattibile. Ma solo agendo attraverso interventi che riducano il livello di surriscaldamento degli spazi scolastici, già a partire dalla tarda primavera. “Prima di copiare i loro calendari, bisognerebbe copiare anche le loro scuole: edifici moderni, ben coibentati e climatizzati, adatti a lavorare anche d’estate” è il commento di un altro utente, Marcello Mazzella, in riferimento ai Paesi nordici.

“Penso che con la crisi climatica attuale, che non farà che peggiorare, sarà assolutamente indispensabile climatizzare scuole e città” gli fa eco un’altra commentatrice, Antonella Malberti. Non sarebbe male, sottolinea poi, anche rivedere gli stipendi del personale scolastico. “Gli insegnanti italiani sono tra i meno pagati d’Europa” ricorda. Forse questo, insieme alle ristrutturazioni dell’edilizia, sarebbero i primi passi da fare per ripensare il calendario scolastico. E mettersi alle spalle quel provincialismo di cui l’Italia secondo Marchionne era e resta intrisa.   

L’articolo Ma quanto durano le vacanze italiane? proviene da Parole di Management.

Svolta in arrivo per il pubblico impiego. Il personale della Pubblica Amministrazione ha bisogno di essere ringiovanito, e in più occorre tappare i buchi d’organico lasciati dal turnover, vale a dire da chi esce dal posto di lavoro ad esempio per dimissioni o l’agognata pensione. Con queste finalità è stato varato il DPCM del 2 luglio 2026: una norma che recepisce le ultime novità in tema di occupazione statale e che lancia una maxi campagna di reclutamento per nuove risorse. Quelle da inserire negli uffici pubblici entro il 2026 saranno 3.742. Tutte posizioni a tempo indeterminato e con procedure da chiudere nell’anno in corso. 

Attenzione però: la parte destinata a nuovi contratti riguarda solo circa 1.700 unità sul totale. Il resto si riferisce a chi è già dentro. Il provvedimento sblocca infatti anche scorrimenti di graduatorie già esistenti, eliminando il tetto del 20% previsto in precedenza per il riconoscimento di candidati idonei oltre i posti a bando. Poi la mobilità volontaria: alle amministrazioni che prevedono piani da dieci o più assunzioni il decreto legge 25/2025 impone di riservare almeno il 15% dei nuovi ingressi alle procedure di mobilità. E ancora, l’altro motivo dietro il grande numero di assunzioni è che la nuova norma stabilisce che in presenza di turn over il reintegro di chi abbandona il posto dovrà essere al 100%. Niente più posti vacanti, in sostanza.

I concorsi in arrivo 

Per chi punta a un futuro contrassegnato dal posto fisso è bene non lasciarsi sfuggire il calendario dei concorsi in arrivo e quali sono quelli che garantiscono maggiori opportunità. Sono due le amministrazioni che metteranno a bando il numero più elevato di posti disponibili: una è il Ministero dell’Interno, con 1.086 nuovi ingressi, seguito dall’Agenzia delle Entrate con 1.022 nuove posizioni. Per il primo, le selezioni riguarderanno soprattutto l’area funzionari, con 378 posti, e l’area assistenti, con 347 unità da assumere; a cui si aggiungono 25 posizioni nell’area elevate professionalità e 9 nell’area operatori. L’Agenzia delle Entrate aprirà invece le porte a 400 unità nell’area funzionari e a 335 risorse nell’area assistenti. 

Tra gli altre enti con più posti a bando figurano anche il Ministero della Cultura (482), l’Agenzia delle Dogane (449), l’INPS (145), il Ministero della Giustizia (144), il Ministero degli Affari Esteri (66), il Ministero dell’Agricoltura (65) e infine il Consiglio di Stato (63). Per restare aggiornati su requisiti e scadenze per l’invio delle candidature andrà monitorato il portale InPA, canale istituzionale dedicato al reclutamento nella P.A. 

Le procedure appena chiuse

È già da tempo che nella Pubblica Amministrazione si moltiplicano le occasioni di impiego. Solo guardando alle ultime settimane si trovano almeno due maxi concorsi, per i quali però non è più possibile candidarsi. Uno all’INPS, per assumere 1.695 nuovi funzionari a tempo indeterminato, con domande scadute il 27 luglio. 

E poi la selezione al Ministero degli Affari Esteri e della Cooperazione Internazionale per il reclutamento di 95 unità di personale non dirigenziale da inquadrare anche in questo caso nella sezione funzionari. L’invio delle candidature si è concluso in questo caso il 30 luglio.

L’articolo Assunzioni d’autunno, ecco i maxiconcorsi in arrivo proviene da Parole di Management.

Svolta in arrivo per il pubblico impiego. Il personale della Pubblica Amministrazione ha bisogno di essere ringiovanito, e in più occorre tappare i buchi d’organico lasciati dal turnover, vale a dire da chi esce dal posto di lavoro ad esempio per dimissioni o l’agognata pensione. Con queste finalità è stato varato il DPCM del 2 luglio 2026: una norma che recepisce le ultime novità in tema di occupazione statale e che lancia una maxi campagna di reclutamento per nuove risorse. Quelle da inserire negli uffici pubblici entro il 2026 saranno 3.742. Tutte posizioni a tempo indeterminato e con procedure da chiudere nell’anno in corso. 

Attenzione però: la parte destinata a nuovi contratti riguarda solo circa 1.700 unità sul totale. Il resto si riferisce a chi è già dentro. Il provvedimento sblocca infatti anche scorrimenti di graduatorie già esistenti, eliminando il tetto del 20% previsto in precedenza per il riconoscimento di candidati idonei oltre i posti a bando. Poi la mobilità volontaria: alle amministrazioni che prevedono piani da dieci o più assunzioni il decreto legge 25/2025 impone di riservare almeno il 15% dei nuovi ingressi alle procedure di mobilità. E ancora, l’altro motivo dietro il grande numero di assunzioni è che la nuova norma stabilisce che in presenza di turn over il reintegro di chi abbandona il posto dovrà essere al 100%. Niente più posti vacanti, in sostanza.

I concorsi in arrivo 

Per chi punta a un futuro contrassegnato dal posto fisso è bene non lasciarsi sfuggire il calendario dei concorsi in arrivo e quali sono quelli che garantiscono maggiori opportunità. Sono due le amministrazioni che metteranno a bando il numero più elevato di posti disponibili: una è il Ministero dell’Interno, con 1.086 nuovi ingressi, seguito dall’Agenzia delle Entrate con 1.022 nuove posizioni. Per il primo, le selezioni riguarderanno soprattutto l’area funzionari, con 378 posti, e l’area assistenti, con 347 unità da assumere; a cui si aggiungono 25 posizioni nell’area elevate professionalità e 9 nell’area operatori. L’Agenzia delle Entrate aprirà invece le porte a 400 unità nell’area funzionari e a 335 risorse nell’area assistenti. 

Tra gli altre enti con più posti a bando figurano anche il Ministero della Cultura (482), l’Agenzia delle Dogane (449), l’INPS (145), il Ministero della Giustizia (144), il Ministero degli Affari Esteri (66), il Ministero dell’Agricoltura (65) e infine il Consiglio di Stato (63). Per restare aggiornati su requisiti e scadenze per l’invio delle candidature andrà monitorato il portale InPA, canale istituzionale dedicato al reclutamento nella P.A. 

Le procedure appena chiuse

È già da tempo che nella Pubblica Amministrazione si moltiplicano le occasioni di impiego. Solo guardando alle ultime settimane si trovano almeno due maxi concorsi, per i quali però non è più possibile candidarsi. Uno all’INPS, per assumere 1.695 nuovi funzionari a tempo indeterminato, con domande scadute il 27 luglio. 

E poi la selezione al Ministero degli Affari Esteri e della Cooperazione Internazionale per il reclutamento di 95 unità di personale non dirigenziale da inquadrare anche in questo caso nella sezione funzionari. L’invio delle candidature si è concluso in questo caso il 30 luglio.

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Il sistema produttivo delle medie imprese manifatturiere italiane oggi naviga in un contesto complesso, segnato da instabilità geopolitica, blocchi di mercato e forte esposizione alla concorrenza internazionale. Come distretto produttivo, il territorio di Confindustria Toscana Sud cela al suo interno una gemma preziosa: il distretto orafo di Arezzo, il primo a livello europeo per fatturato esportato. La produzione orafa aretina (che riprende una tradizione millenaria, storicamente riconducibile al periodo etrusco) rappresenta un esempio emblematico di questa vulnerabilità strutturale ma anche della sua capacità di adattamento.

“Nello scenario odierno, le leve considerate strategiche per la competitività delle imprese della Toscana Sud, così come quelle del resto d’Italia, sono trasversali: infrastrutture, accesso al credito, innovazione, formazione e capitale umano, sostenibilità e rapporti più fluidi con le istituzioni” ha precisato Giordana Giordini, imprenditrice del settore orafo e Presidente di Confindustria Toscana Sud, nonché della sezione Gioielleria della stessa.

Il nodo infrastrutturale e il limite della competitività territoriale

Tra i fattori critici emerge con forza il tema delle infrastrutture. Il territorio compreso fra Arezzo, Siena e Grosseto è penalizzato da collegamenti ferroviari insufficienti che incidono direttamente sulla capacità delle imprese di operare sui mercati. La difficoltà di connessione tra aree produttive e reti di trasporto rappresenta un limite strutturale alla crescita, soprattutto per imprese fortemente orientate all’export.

Accanto alle infrastrutture, il secondo asse strategico per le imprese è l’accesso al credito e alla finanza. Le imprese necessitano di strumenti che sostengano gli investimenti, in un contesto in cui la competitività globale non si gioca più solo sul costo, ma sulla capacità di innovare. In questo quadro, il Made in Italy resta un asset centrale, ma richiede una trasformazione: “Se non integriamo tecnologia, innovazione, digitalizzazione e intelligenza artificiale, rischiamo di perdere il valore della nostra artigianalità. Per questo stiamo lavorando affinché queste leve rendano le nostre imprese sempre più competitive a livello globale. Oggi, infatti, i competitor non sono più solo locali, ma globali. Il Made in Italy resta il principale fattore distintivo, ma può esprimere tutto il suo potenziale solo attraverso la sinergia tra innovazione, digitalizzazione e industrializzazione, da un lato, e capacità manuale e artigianale dall’altro” ha osservato Giordini.

Il passaggio dalla competizione alla filiera

Un tema ricorrente è il superamento della logica competitiva interna ai distretti. Per rimanere profittevoli nel tempo, le aziende devono dimostrarsi capaci di costruire filiere e reti tra imprese, capaci di rafforzare la posizione del sistema produttivo italiano nei mercati globali, superando vecchi schemi competitivi che la realtà globale ha reso desueti.

“Credo che il futuro delle imprese del territorio passi dalla capacità di unirsi e costruire sinergie, anche all’interno di un contesto concorrenziale. Per questo la partita non può più essere più giocata sul prezzo. Senza chiamare in causa i prodotti di Paesi lontani come la Cina o l‘India, la vicina industria orafa turca produce una buona qualità a prezzi bassi.  Il vero terreno su cui dobbiamo puntare quindi è la qualità: l’estro e il design italiani sicuramente, ma anche il rafforzamento delle sinergie sul territorio” è stato l’auspicio della Presidente Giordini.

Il distretto orafo di Arezzo rappresenta anche un modello avanzato di economia circolare, in cui materiali di scarto industriale e altri settori produttivi vengono reimmessi nel ciclo dell’oro Questo approccio rafforza il posizionamento competitivo del territorio, combinando sostenibilità, recupero delle materie prime e qualità produttiva.

Capitale umano e trasformazione delle competenze

Un altro elemento centrale per la competitività delle imprese riguarda le competenze. La transizione digitale ha modificato profondamente il fabbisogno delle imprese: non solo figure produttive tradizionali, ma anche competenze digitali, ingegneristiche, gestionali e creative. “Oggi tutti i macchinari, anche quelli puramente meccanici, sono dotati di un software: cresce la domanda di profili in grado di integrare produzione e tecnologia, dalla meccatronica al design digitale, fino all’intelligenza artificiale e al marketing” ha spiegato Giordini.

Un altro dei nodi più critici, a livello locale e nazionale, riguarda la carenza di forza lavoro. La difficoltà nel reperire giovani disponibili a ruoli operativi sta spingendo le imprese a fare sempre più affidamento su lavoratori esteri, in particolare nei reparti produttivi. Questo fenomeno si intreccia con il tema del ricambio generazionale: per questo molte aziende del territorio hanno attivato collaborazioni con Istituti Tecnici Superiori (Its) e Università per intercettare giovani da inserire nei reparti produttivi.

Passaggio generazionale e continuità delle imprese

Un altro tema molto attuale e sentito nelle medie imprese italiane è quello del ricambio generazionale. Le imprese familiari affrontano una transizione progressiva tra generazioni diverse, con modelli organizzativi sempre più articolati e una crescente integrazione tra ruoli produttivi, commerciali e creativi. In sintesi, dalle esperienze dei territori emerge la necessità di passare da una logica di isolamento competitivo a una logica di collaborazione tra imprese e fra generazioni. Un cambio di mentalità già in atto in diversi distretti, dove esperienze di aggregazione e risposta collettiva a crisi e criticità hanno rafforzato la coesione del sistema produttivo locale.

L’articolo Manifattura e distretti: infrastrutture, competenze e nuove alleanze proviene da Parole di Management.

Come si resta umani al tempo dell’Intelligenza Artificiale (AI)? E come la si usa senza esserne usati? È una delle domande al centro del dialogo tra il Cardinale Matteo Zuppi, Presidente della Conferenza Episcopale Italiana (CEI) e Arcivescovo di Bologna, e il Direttore di Parole di Management Dario Colombo, di cui questa puntata speciale di PdM Talk propone alcuni estratti. Nel talk show del nostro quotidiano sono proposti alcuni passaggi del dialogo con l’alto prelato, la cui versione integrale è pubblicata sul numero 325 della rivista Sviluppo&Organizzazione.

Prima ancora delle regole esterne, sostiene il Cardinale, serve una disciplina interiore capace di distinguere quando la tecnologia resta uno strumento e quando invece comincia a manipolare chi la usa: è il concetto di “disarmarsi” di fronte al digitale, uno dei passaggi più densi del colloquio.

Nel confronto c’è ampio spazio per l’analisi della Enciclica di Papa Leone XIV, Magnifica Humanitas, dedicata alla dignità della persona nell’era dell’AI, ma anche per la responsabilità della classe dirigente chiamata a decidere con il supporto sempre più pervasivo degli algoritmi.

L’articolo PdM Talk, il Cardinal Zuppi: “Per disarmare l’AI dobbiamo disarmarci” proviene da Parole di Management.

C’è un’immagine che descrive il rapporto tra Intelligenza Artificiale (AI) e sistemi gestionali meglio di qualsiasi altra spiegazione. Quella che paragona l’AI a un bambino di sei anni chiuso in una casa di cristallo: impara con una rapidità sorprendente, ma senza barriere e regole intorno a sé più che produrre risultati, rischia di fare danni. Traslato in azienda, il parallelismo proposto da Paola Pomi, Amministratore Delegato di Sinfo One, vuol dire andare incontro a seri pericoli. Per fortuna, però, le barriere di cui parla l’imprenditrice, esistono e si chiamano “processo” e “governance”; e tra gli strumenti che lo definiscono, lo presidiano e lo rendono misurabile ci sono gli Enterprise resource planning (ERP) e gli Enterprise performance management (EPM).

È partendo da questo presupposto che si sono affrontati i temi più di frontiera della tecnologia per le imprese all’interno di “Colazione Da Oracle”, iniziativa nella sede milanese del colosso americano promossa dalla società di consulenza IT, partner sulle nuove frontiere dell’AI. Al centro del confronto più che lo strumento è stato messo il percorso che porta un’azienda a decidere meglio e più in fretta.

L’attesa che supera l’azione

Il punto di partenza è stata la fotografia del mercato restituita dalla Survey 2026 sulle soluzioni EPM in Italia, presentata da Mirko Menecali, Partner & Analytics Division Lead di Sinfo One. Il campione, nell’edizione 2026 composto da 87 professionisti concentrati sui settori manifatturieri core – Food & Beverage, Meccanica ed Elettronica, Automotive, Chimico-Farmaceutico, saliti da circa un terzo rispetto alla rilevazione precedenti (quasi l’80% del totale) – racconta un mercato in piena transizione.

Sul fronte dell’AI, il quadro emerso è quello di una grande attesa che fatica a tradursi in azione: quasi la metà delle aziende (44,8%) prevede di adottare la tecnologia nei processi EPM in un arco di tempo non inferiore ai 12 mesi, circa il 17% la sta valutando nel breve periodo, mentre poco meno del 18% non ne prevede alcuna integrazione. Tuttavia, è interessante evidenziare che solo un’azienda su cinque ha un progetto concreto a breve termine e che circa il 60% del campione è, di fatto, ancora fermo.

Da rilevare che ciò che frena l’adozione non ha nulla di tecnologico: scarsità di risorse (41,4%); mancanza di competenze interne (37,9%); eccesso di attività manuali e ripetitive (34,5%) segnale almeno della presa di coscienza del peso dei processi non automatizzati. Come ha osservato Menecali, la tecnologia disponibile supera ormai la capacità organizzativa di adottarla: il vero limite non è lo strumento, ma il processo e i dati su cui lo strumento dovrebbe lavorare.

Tornando alla survey, uno dei dati che più colpisce è quello secondo cui solo il 13,8% delle aziende opera su un’unica piattaforma EPM integrata, capace di accogliere in modo coerente dati interni ed esterni provenienti da più sistemi; oltre un terzo del mercato lavora ancora su processi frammentati. La conclusione è chiara: una data strategy strutturata è la condizione necessaria per ogni passo successivo, AI compresa.

L’EPM esce dall’area Finance

Nel frattempo, l’EPM sta uscendo dai confini strettamente legati all’area Finance. La chiusura e il consolidamento contabile restano i processi più gestiti (75,9%), seguiti da budgeting (72,4%) e forecasting (65,5%), ma crescono il demand planning e soprattutto il reporting ESG, già adottato dal 44,8% del campione: un’adozione sorprendente per un tema considerato emergente, spinta più dalle richieste di banche e Supply chain che dall’obbligo normativo.

Le piattaforme EPM, in altre parole, stanno diventando il tessuto connettivo della gestione aziendale e non più uno strumento esclusivo dell’area amministrazione e finanza. Lo conferma anche la composizione del campione: per la prima volta i responsabili IT e i CIO (51,7%) hanno superato i CFO (37,9%), segno che la governance del dato è ormai una responsabilità condivisa tra più funzioni aziendali.

La gerarchia tra gli strumenti è stata riassunta da Stefano Iorio, Master Principal Solution Engineer di Oracle: l’ERP dice all’azienda ‘che cosa sta facendo’ (per esempio quanti prodotti ha a magazzino); l’EPM dice ‘come lo sta facendo’, confrontando i risultati con le aspettative; l’AI, infine, risponde alla domanda sull’accuratezza delle informazioni, attingendo anche a fonti esterne al perimetro del singolo cliente. Tre livelli distinti, che appartengono però a un’unica catena.

L’AI entra nel gestionale

Se l’AI non sostituisce il gestionale, qual è il rapporto virtuoso tra le due tecnologie? Nel caso della piattaforma JD Edwards, Sinfo One, insieme con Fusion5 – partner australiano del network Redfaire International di cui la società di Parma fa parte da 10 anni – ha sviluppato una soluzione di AI che consente di dialogare con il gestionale in linguaggio naturale: si può interrogare l’ERP – per esempio rispetto a fatturato, quantità, clienti, ordini aperti, crediti, previsioni di vendita – e chiedergli di compiere azioni; inoltre è possibile costruire agenti AI su misura da affiancare ai 25 specializzati già disponibili sui singoli moduli.

Il cambio di paradigma è stato descritto da Paolo Borriello, Master Principal di Oracle: se in passato a interrogare il gestionale e il database era un utente umano, ora il nuovo ‘utente’ può essere anche un agente che accede all’ERP e ai suoi dati. Ma attenzione, come dice Pomi: l’AI non ‘scavalca’ il gestionale; meglio sarebbe dire che lo attraversa – anche grazie all’Orchestrator di JD Edwards –  e restituisce le informazioni per monitorare i fenomeni che interessano il management.

È questa, l’essenza di quella che viene chiamata “digital workforce”: la capacità di lavoro digitale che nasce dall’incontro tra le piattaforme sviluppate dal vendor e le competenze dei partner che – nel caso della multinazionale Usa – hanno volutamente ampia libertà di sviluppo. Da questa stessa visione l’AI si può descrivere come un ‘collega digitale’, che accompagna l’utente nelle sue attività senza sostituirlo.

Una soluzione ‘ponte tra mondi’

Perché ERP, EPM e Analytics parlino davvero la stessa lingua serve, però, un elemento di raccordo. Nel caso di Sinfo One, la soluzione si chiama Si By ed è la data platform proprietaria sviluppata in 15 anni di lavoro sulla Business Intelligence, attraverso un team dedicato on più di 25 persone e oltre 80 clienti. La soluzione funziona come un hub di consolidamento: raccoglie i dati del gestionale, li ‘pulisce’ e li standardizza, rendendoli fruibili a un sistema EPM o agli strumenti di analisi, costruendo quella single source of truth condivisa che è il presupposto di ogni decisione affidabile.

La sua forza, per le aziende della Manifattura, sta nella concretezza: la soluzione offre connettori precostituiti per i processi critici di settore – Sales & Distribution, Procurement, Inventory Management e Financial Accounting – con svariate metriche, report e dashboard già pronti all’uso. Questo significa rendere nativa e automatizzata l’integrazione tra l’ERP e i sistemi di pianificazione e simulazione, eliminando i costi e i tempi delle personalizzazioni su misura e accelerando il ritorno sull’investimento. Il principio – emerso più volte nel corso dell’iniziativa promossa da Sinfo One – è che Si By non sostituisce l’esistente, ma si aggiunge a esso: aggiunge integrazione e proprio per questo non impone all’azienda di smontare ciò che già funziona.

Decidere partendo dai processi

Per capire che cosa abilita la soluzione, sono stati presentati quattro casi concreti di aziende – parte del Made in Italy manifatturiero – già al lavoro con questa tecnologia. Si tratta di storie diverse, ma che hanno un denominatore comune: l’analisi, la simulazione e la pianificazione funzionano perché sotto di esse c’è un processo codificato e un dato governato.

Per esempio, una storica realtà vitivinicola di Montalcino ha implementato una soluzione EPM la cui chiave di successo è stata la solidità dell’integrazione con l’ERP: la base affidabile – informazioni di vendita, costo e inventario – permette di arricchire il controllo e la pianificazione commerciale con dati esterni, raccolti automaticamente dal web e da banche dati terze.

Un’altra prestigiosa realtà vinicola che riunisce sei cantine tra Franciacorta, Toscana e Sardegna, ha invece costruito un’architettura cloud integrata interamente su infrastruttura Oracle (JD Edwards come ERP operativo, Oracle EPM per la pianificazione della domanda e il budget, Oracle Analytics per il reporting direzionale) con Si By che riveste il ruolo di collante ed è chiamata a operare per orchestrare i flussi tra i sistemi  garantendo coerenza, qualità e tempestività lungo l’intera catena decisionale.

Più orientato alla produzione il caso di un’importante azienda manifatturiera internazionale, dove la sfida era integrare la pianificazione della domanda con la gestione operativa in uno dei contesti manifatturieri più avanzati al mondo: ne è nato un processo capace di conciliare la flessibilità degli strumenti da ufficio con il calcolo previsionale algoritmico e la governance del dato propria di una grande impresa.

Infine l’ultima azienda, punto di riferimento globale per il Food & Beverage, rappresenta un approccio maturo all’EPM: la piattaforma presidia l’intero ciclo di governo della performance – dalla pianificazione strategica al budgeting, dal controllo della marginalità fino al consolidamento di gruppo a fini gestionali e statutari – ed elimina i silos informativi per garantire un flusso continuo di dati dal piano industriale al bilancio consolidato. Il risultato è una visione unica e coerente della performance, su basi dati certificate, che consente di simulare scenari, analizzare gli scostamenti e decidere in tempi rapidi.

Il vero collo di bottiglia

Teoria e pratica aiutano a smorzare i facili entusiasmi intorno all’AI, visto che spesso c’è l’idea che la tecnologia, da sola, possa colmare le lacune . Partendo dalle informazioni della survey presentata da Sinfo One, è chiaro che la tecnologia c’è ed è matura; ma è ancora inutilizzabile laddove mancano la data governance, le competenze e processi puliti su cui poggiarla. Dunque, il collo di bottiglia è organizzativo prima che tecnologico.

Torniamo allora al messaggio lanciato nell’incontro  evitando gli slogan altisonanti in favore della solidità e del pragmatismo: l’AI non sostituisce i gestionali né è una tecnologia in contrasto con essi, ma ha un senso se convive con gli ERP. I gestionali definiscono e presidiano il processo, mentre soluzioni come Si By assicurano l’integrazione. Su queste fondamenta, l’AI può accelerare il percorso che dal dato porta alla decisione. Toglierle quelle fondamenta significherebbe, per tornare alla metafora di Pomi, riportare il “bambino di sei anni nella casa di cristallo”: grande potenziale, ma senza le pareti che permettono alla tecnologia di muoversi con agilità e in sicurezza, disastro assicurato.  

L’articolo ERP ed EPM, strutturare il processo per sfruttare il potenziale dell’AI proviene da Parole di Management.

Di fronte all’Intelligenza Artificiale il Cardinale Matteo Zuppi, Presidente della Conferenza episcopale italiana (CEI) e Arcivescovo di Bologna, dice: “Siamo tutti adolescenti”. È uno dei passaggi di un lungo dialogo con l’alto prelato sull’impatto etico e sociale del digitale, che passa anche dall’Enciclica Magnifica Humanitas di Papa Leone XIV, dedicata alla dignità della persona nell’era dell’AI.

Numerosi sono gli spunti proposti dal Cardinale, come l’aneddoto dei tanti professori che gli hanno segnalato un fenomeno diffuso tra i ragazzi: l’abitudine a chiedere all’AI se una propria reazione sia stata ‘giusta’ o ‘sbagliata’. “L’AI costa niente, ma nasconde una presunzione di oggettività, nonostante sia il risultato dell’attività di un algoritmo che risponde a logiche precise”, osserva Zuppi. Il rischio, per il Presidente della CEI, è che questa delega silenziosa finisca per “dismettere le forme di intelligenza umane, come quella relazionale e spirituale, che ci dovrebbero contraddistinguere”, proprio mentre restiamo, collettivamente, impreparati a governare uno strumento capace di “arrivare ovunque”.

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PdM Talk, il Cardinal Zuppi: “Per disarmare l’AI dobbiamo disarmarci”

In questa puntata speciale di PdM Talk, sono proposti alcuni pensieri del Presidente della CEI sul rapporto tra etica, tecnologia e responsabilità della classe dirigente.

È a questo punto che si è arrivati all’Enciclica, con il Cardinal Zuppi che introduce una distinzione importante. Chi si aspetta dal Papa – dalla Chiesa in generale – indicazioni pronte all’uso su che cosa sia lecito fare con l’AI e cosa no, resta deluso: “Non c’è un navigatore che offre risposte preconfezionate né un’AI cristiana. Al contrario, è la persona che deve usare l’AI in modo etico”. La Magnifica Humanitas, spiega il Cardinale, avverte dei rischi, senza però esplicitare che cosa è bene e che cosa è male: “Questo è ciò che dobbiamo capire da soli”. Un metodo, dunque, non una soluzione: la responsabilità del discernimento resta, inevitabilmente, in capo a chi decide.

Partendo da questo concetto, il Cardinal Zuppi costruisce il passaggio più denso dell’intervista, quello sul “disarmarci” di fronte all’AI: prima ancora di regolare la tecnologia dall’esterno, è la sua tesi, serve una disciplina interiore capace di distinguere quando uno strumento resta tale e quando invece comincia a manipolare chi lo usa.

Su quale bussola orienti questo discernimento, il Presidente della CEI non ha dubbi, e cita Dante: “Fatti non foste a viver come bruti ma per seguir virtute e canoscenza”. Virtù e conoscenza restano “gli elementi fondamentali della nostra umanità”, anche, e soprattutto, di fronte alla tecnologia più potente mai creata.

L’intervista completa al Cardinal Matteo Zuppi, tra le responsabilità della classe dirigente, le regole per l’AI in un mondo diseguale e la sfida della ‘magnificenza’ umana, è disponibile sul numero 325 della rivista Sviluppo&Organizzazione.

L’articolo Intelligenza Artificiale, Cardinal Zuppi: “Siamo tutti adolescenti digitali” proviene da Parole di Management.