Il 2 marzo 2026 Lidl Italia ha annunciato la nomina di Martin Brandenburger a Chief Executive Officer, con l’obiettivo di guidare una nuova fase di sviluppo dell’insegna leader della GDO. La direzione strategica indicata dall’azienda punta su tre leve: accelerazione degli investimenti, innovazione del modello di business e valorizzazione della filiera italiana, anche in ottica di export del Made in Italy.

Brandenburger assume la guida in un momento in cui Lidl Italia ha raggiunto il traguardo degli 800 punti vendita sul territorio nazionale e conta oltre 23.000 collaboratori.

“Assumo la guida di Lidl Italia con determinazione e con lo sguardo rivolto al futuro”, dichiara il nuovo CEO. “Vogliamo accelerare il nostro percorso di innovazione per contribuire a definire nuovi standard della distribuzione in Italia, mettendo al centro persone, sostenibilità e Made in Italy”.

Martin Brandenburger porta una solida esperienza internazionale: ha guidato per 4 anni Lidl Grecia e Lidl Cipro come CEO e vanta 18 anni di percorso nel Gruppo, con incarichi in diversi Paesi europei (tra cui Croazia, Svizzera, Italia e Malta) e un’esperienza in ambito logistico presso la Casa Madre.

Riorganizzazione del top management

Contestualmente, Lidl Italia ha comunicato alcuni cambiamenti nella struttura direzionale: Sebastiano Sacilotto, attuale Chief People Officer, assume il ruolo di Chief Operations Officer. Roberto Eretta, che ricopriva il ruolo di COO, proseguirà il proprio percorso professionale in Lidl Gran Bretagna, dove svolgerà la stessa funzione. Marco Monego subentra come nuovo Chief People Officer, ruolo che ricopriva in precedenza in Lidl Germania. Il ruolo di Chief Merchandising Officer viene affidato a Maria Lovecchio.

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Negli Usa Goldman Sachs sta eliminando considerazioni relative alla razza, al genere e ad altri aspetti legati alla diversità nella valutazione dei potenziali candidati al proprio Consiglio di amministrazione. L’indiscrezione è stata riportata dal Wall Street Journal e simboleggia il dietrofront (almeno formale) da parte della finanza Usa sul fronte Diversity & Inclusion. Le aziende hanno promosso per anni la diversità come leva di innovazione, resilienza e migliore governance. Se ora questi principi sono accantonati per convenienza, il messaggio che passa è che l’impegno etico è subordinato al contesto politico del momento.

In vista della Giornata Internazionale dei Diritti delle Donne, l’8 marzo, in questa puntata del PdM Talk – in onda come sempre il venerdì dalle 12 alle 13 – commentiamo come e se l’abbandono del D&I possa impattare sull’occupazione e sulla leadership femminile (nonostante i progressi, le donne manager in Italia sono solo il 27% dei dirigenti, contro il 33,9% della media europea).

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Torna il bonus pubblicità 2026: ci sono solo 30 giorni di tempo per richiedere l’incentivo.

Per sostenere gli investimenti pubblicitari da parte di imprese, lavoratori autonomi ed enti non commerciali è stato rinnovato il credito di imposta che permette di avere l’agevolazione sulle campagne pubblicitarie sulla stampa quotidiana e periodica, anche online (articolo 57-bis del dl 50/2017). Il termine è stato posticipato al 1° aprile 2026 dal Dipartimento per l’Informazione e l’Editoria, rispetto alla scadenza ordinaria del 31 marzo.

Per beneficiare dell’agevolazione, è però necessario che l’ammontare degli investimenti pubblicitari realizzati nel 2026 abbia un incremento minimo dell’1% rispetto al 2025. L’incentivo riconosce un credito d’imposta del 75% calcolato proprio sul valore incrementale degli investimenti realizzati.

Il plafond della misura è di 30 milioni di euro e vale il perimetro degli aiuti “de minimis”. Pertanto, se l’importo complessivo dei crediti richiesti dovesse superare l’ammontare delle risorse disponibili, queste verranno ripartite percentualmente tra tutti coloro che hanno diritto al bonus. La procedura si articola in due fasi: prima la comunicazione (che è una sorta di ‘prenotazione’), poi la dichiarazione sostitutiva sugli investimenti effettuati, da inviare dal 9 gennaio al 9 febbraio dell’anno successivo. Il credito, una volta riconosciuto, si usa solo in compensazione con F24 (codice tributo 6900).

Investire per garantire la qualità della stampa

La notizia interessa il mercato non solo per il beneficio fiscale, ma soprattutto per il segnale politico: l’agevolazione nasce, infatti, con l’obiettivo di sostenere l’editoria periodica italiana di qualità (dalla misura sono infatti escluse radio e televisione). Incentivando l’acquisto di spazi su testate giornalistiche registrate, l’obiettivo è sostenere il pluralismo e l’autorevolezza dell’informazione professionale.

Investire oggi nella stampa significa alimentare il lavoro di redazioni che garantiscono la qualità dell’approfondimento, ricevendo in cambio un forte sostegno fiscale. C’è infine una lettura manageriale più ampia: spostare (o far crescere) una quota di investimento verso l’editoria significa anche presidiare contesti ad alta credibilità, dove la comunicazione punta sul valore del contenuto e del pubblico.

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Da quando l’essere umano ha iniziato a farsi domande, ha anche cercato di capire cosa sarebbe successo dopo. Dalla lettura delle foglie di tè allo studio delle stelle, l’idea di conoscere il futuro esercita da millenni un fascino e un potere speciali. Le simulazioni hanno a lungo alimentato l’immaginario collettivo.

In Permutation City di Greg Egan, interi universi sono calcolati a partire da automi cellulari e la coscienza sopravvive come software attraverso infinite iterazioni, mostrando una potenza computazionale tale da riscrivere la realtà stessa. E in Westworld, Bernard Lowe utilizza motori predittivi per far girare milioni di linee temporali alternative, simulando ogni possibile decisione per anticipare e modellare esiti migliori.

Ma se questo potere di previsione non fosse pura finzione? Perché forse non ce ne rendiamo conto, ma i progressi dell’Intelligenza Artificiale (AI) – in particolare della simulazione accelerata dall’AI – stanno creando qualcosa che gli somiglia in modo sorprendente.

Dalla fantascienza alla simulazione accelerata dall’AI

Tradizionalmente, se volessimo fare ciò che Bernard Lowe fa in Westworld – ossia far girare milioni di simulazioni ramificate per esplorare ogni possibile esito – e provassimo a replicarlo con risorse computazionali reali, avremmo bisogno di un’infrastruttura enorme e i tempi di calcolo si misurerebbero in giorni, settimane o persino mesi.

Finora, l’unico modo per conoscere l’esito di una simulazione era… eseguirla. Questa modellazione ad alta fedeltà è da sempre fondamentale in campi come la Scienza del clima, la Manifattura, lo sviluppo di farmaci e la fisica delle particelle. Tuttavia, queste simulazioni richiedono spesso risorse computazionali immense, consumando tempo ed energia su grandi cluster di High‑performance computing (HPC) prima ancora di generare un singolo risultato utilizzabile.

La modellazione ad alta fedeltà condotta sul nuovo supercomputer Cresco8 dell’Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sostenibile (Enea) mostra chiaramente quanto la scienza moderna sia diventata esigente. Prima di qualunque test fisico sulla fusione in ambiente di ricerca, i ricercatori dell’Enea utilizzano Cresco8 per produrre simulazioni dettagliate del comportamento del plasma surriscaldato sotto diverse condizioni di confinamento magnetico.

Questi modelli prevedono tutto – dai pattern di turbolenza alle interazioni tra plasma e pareti – permettendo agli scienziati di confrontare i comportamenti previsti con i risultati reali e affinare i progetti dei reattori in modo molto più sicuro ed efficiente. Fino a poco tempo fa, eseguire una singola simulazione del plasma ad alta risoluzione poteva richiedere molte ore di calcolo distribuito su migliaia di core in parallelo, consumando una notevole quantità di energia per modellare pochi millisecondi di realtà fisica.

Un cambiamento radicale nelle capacità scientifiche

Con Cresco8, Enea può ora integrare tecniche di modellazione accelerate dall’AI direttamente nel proprio flusso di lavoro dedicato alla ricerca sulla fusione. Modelli neurali leggeri, addestrati su simulazioni tradizionali basate sulla fisica, possono prevedere quasi istantaneamente il comportamento del plasma o l’evoluzione della turbolenza, agendo come ‘AI solver’ in grado di replicare lo stato finale di simulazioni su larga scala senza l’enorme carico computazionale. Attività che un tempo richiedevano complesse esecuzioni High Performance Computing (HPC) possono ora essere svolte con una frazione dell’hardware, spesso con una singola Gpu (Graphics Processing Unit), riducendo drasticamente sia il consumo energetico sia i tempi di elaborazione, pur mantenendo l’accuratezza scientifica.

Allo stesso modo, al Cern (The european organization for nuclear research), l’utilizzo di modelli generativi avversari (Gan) nella ricerca in fisica delle particelle ha già dimostrato che l’AI può replicare, in pochi secondi, immagini di eventi di collisione che prima richiedevano enormi cluster Hpc e ore di elaborazione. Per Enea e Cern, l’impatto è trasformativo: flussi di simulazione che rappresentavano veri colli di bottiglia stanno diventando strumenti in tempo reale, aprendo la strada a sperimentazioni più rapide, a un uso dell’energia più pulito e a una nuova era di agilità scientifica.

Simulare una galassia in settimane, non in mesi

Questa trasformazione non riguarda solo la fisica delle particelle e la ricerca sulla fusione nucleare: anche gli astrofisici stanno sperimentando salti analoghi nella velocità e nella fedeltà delle simulazioni grazie ai progressi nell’infrastruttura Hpc.Modellare l’evoluzione cosmica significa tracciare processi che si sviluppano su scale temporali immense. Una stella impiega centinaia di migliaia di anni per formarsi, e una galassia può impiegare decine di milioni di anni per compiere una singola rotazione.

Eppure, come affermaAna Duarte Cabral, Royal Society University Research Fellow presso il Cardiff Hub for Astrophysics Research and Technology, oggi siamo in grado “di creare il modello di un’intera galassia, seguendo la formazione e la morte di intere generazioni di stelle, nel giro di poche settimane. Prima, le simulazioni richiedevano oltre tre volte tanto”.

Alla Cardiff University, sistemi migliorati basati su architetture server d’avanguardia hanno raddoppiato la capacità computazionale disponibile e superato i benchmark iniziali del 46%. Questo permette ai ricercatori di elaborare eventi di rilevamento delle onde gravitazionali e condividere i dati con la comunità astronomica globale in modo significativamente più rapido. Il risultato è un’altra forma di ‘visione del futuro’: la possibilità di esplorare l’evoluzione del cosmo con tempi che non si misurano più in mesi o anni, ma in settimane. I ricercatori possono testare ipotesi sulla formazione stellare, le interazioni dei buchi neri e la dinamica galattica con una rapidità e una scala che un tempo erano impensabili.

Le implicazioni vanno ben oltre l’efficienza. Quando una simulazione richiede 24 ore, gli scenari esplorabili sono pochi. Quando richiede pochi secondi (o quando un’intera galassia può essere modellata in settimane anziché mesi) gli scenari diventano migliaia. Questa capacità di esaminare milioni di possibili esiti prima ancora di condurre un esperimento reale offre agli scienziati qualcosa di straordinario: un modo per calcolare il futuro, invece di aspettarlo.

Dalla ricerca all’industria: farmaci, trasporti, progettazione e manifattura

Sebbene la modellazione cosmica possa sembrare lontana dall’esperienza quotidiana, gli stessi approcci accelerati dall’AI stanno entrando in ambiti che influenzano direttamente le nostre vite. In Farmaceutica, gli ‘AI solver’ accelerano in modo drastico la modellazione delle interazioni molecolari, supportando lo sviluppo rapido di nuovi farmaci e rendendo economicamente sostenibile la ricerca sulle malattie rare. Nei Trasporti, invece, i sistemi autonomi possono addestrarsi su milioni di scenari di guida sintetici, su ogni possibile rischio o condizione meteo, creando un patrimonio di ‘esperienza’ impossibile da accumulare per un guidatore umano. Per quanto riguarda Ingegneria e Manifattura, le squadre di progettazione possono esplorare compromessi prestazionali in pochi minuti, accelerando l’innovazione e riducendo la necessità di prototipi fisici.

Non possiamo ancora prevedere il futuro alla lettera. Ma stiamo entrando in un’era in cui scienziati e industrie possono calcolare il futuro più probabile, con una velocità e una precisione senza precedenti. Gli ‘AI solver’ non sostituiscono l’Hpc: lo potenziano. Comprimono la ‘saggezza’ di innumerevoli simulazioni in modelli capaci di fornire risposte in pochi secondi. Questa combinazione di high‑performance computing e high‑performance intelligence offre ai ricercatori qualcosa che l’umanità insegue da millenni: una visione più chiara di ciò che ci attende. Non è magia, ma forse è ciò che più le si avvicina.

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Quasi 60 anni dopo sembra che il mondo si sia rovesciato. Erano gli Anni 70 quando in Italia partiva la stagione che avrebbe portato a introdurre una serie di diritti mai riconosciuti ai lavoratori: la giornata da 40 ore, l’articolo 18 che tutelava contro il licenziamento illegittimo (in parte smontato dalle successive riforme), i permessi di maternità, tanto per citare qualche esempio. Arriva il 2026 e, anche se dall’altra parte dell’Oceano, in quella stessa Argentina che ha accolto milioni di emigranti italiani si dice addio a tutte quelle conquiste che avevano riguardato buona parte del mondo occidentale. 

È notizia recente, che il Paese del Presidente Javier Milei ha varato una nuova riforma del lavoro. Cosa prevede? Per lo più, nel suo complesso, una pesante restrizione dei diritti dei lavoratori. Tale che l’approvazione, arrivata dopo una maratona parlamentare di 12, ore come ha ricordato il sito del network arabo Aljazeera, ha scatenato una serie di proteste di piazza, con scontri anche violenti. In particolare è stato il sindacato Confederación General del Trabajo (CGT) a mettersi di traverso, proclamando uno sciopero generale nazionale che ha paralizzato diversi settori, dai trasporti alle banche.

L’allungamento dell’orario di lavoro 

L’aspetto più eclatante è questo: d’ora in poi in Argentina i datori di lavoro potranno arbitrariamente estendere l’orario di lavoro dalle 8 alle 12 ore giornaliere. In più potranno creare una sorta di banca del tempo dei dipendenti per ripagare gli straordinari maturati non con un salario extra, bensì con più… tempo libero. Una mannaia soprattutto per le donne, che – sostengono i detrattori della riforma – avranno ancora più difficoltà a conciliare lavoro e responsabilità familiari in assenza di una politica che garantisca flessibilità oraria sul lavoro. Tra le altre previsioni c’è anche la possibilità per gli imprenditori di ridurre la quantità di ferie continuative di cui è possibile usufruire. 

Un bel passo indietro insomma rispetto a diritti che si davano per acquisiti. La scure è caduta anche sulle tutele contro i licenziamenti. Che diventeranno meno costosi perché si ridurranno alcune voci indennizzabili fino ad ora dalle aziende, come bonus e premi. Anche per lo sciopero ci saranno limiti più stringenti: andranno rispettati alcuni minimi essenziali nelle attività, depotenziando quindi di fatto le proteste.

Argentina will be great again?

La riforma malgrado le criticità ha però i suoi sostenitori. In primis nel partito di maggioranza guidato da Milei, La Libertad Avanza. “Abbiamo compiuto un altro passo nella direzione di rendere di nuovo grande l’Argentina”, ha scritto in un post l’esponente del partito Gabriel Bornoroni. Facendo proprio lo slogan Maga di Donald Trump.

Chi è a favore delle novità ritiene anche che la riforma possa spingere sulla produttività e attrarre investitori esteri. Poi si aggiunge il capitolo lavoro nero. La nuova legge include incentivi per chi assume. Il che potrebbe contribuire ad abbassare la quota di lavoro sommerso, molto diffuso nel Paese sudamericano. Ma c’è un problema di fondo, ha osservato per esempio Ricardo Diab, Presidente della Confederazione argentina delle medie imprese Came. “Per assumere ci deve essere un bisogno, e per avere un bisogno ci deve essere produzione e consumo”, ha detto in una intervista al canale tv Cadena 3. Il riferimento è alla grave crisi economica che attraversa il Paese. 

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La progressiva riduzione della presenza produttiva di Stellantis in Italia e l’invito ai fornitori a valutare trasferimenti verso Algeria, Marocco e Tunisia non rappresentano un episodio isolato. Sono il sintomo di una trasformazione strutturale che riguarda l’intera industria automobilistica europea. La differenza è che altrove il dibattito è strategico. In Italia è ancora ideologico.

Nel nostro Paese si discute di responsabilità politiche, di difesa dell’occupazione, di ‘tradimento industriale’. Ma raramente si affronta la domanda centrale: ha senso sostenere con fondi pubblici produzioni economicamente insostenibili in Italia che sono comunque destinate a spostarsi altrove? E soprattutto: cosa stiamo ottenendo e costruendo mentre le difendiamo? Il dato di partenza è brutale. Il costo del lavoro nella filiera Automotive italiana può essere fino a 10 volte superiore rispetto ai Paesi del Nord Africa e tre volte rispetto a diversi paesi dell’Europa orientale.

In un settore dove le linee produttive sono altamente robotizzate e le tecnologie ormai standardizzate, il differenziale di costo pesa più della tradizione industriale. Non siamo più negli Anni 80, quando competenze meccaniche sofisticate rappresentavano un vantaggio competitivo difficilmente replicabile. Oggi gran parte della componentistica è prodotta su scala globale con tecnologie simili ovunque. Se il costo è triplo, la produzione ovviamente si sposta. Non è un’opinione: è una dinamica industriale.

Dinamiche industriali e produzioni che diventano marginali

La transizione verso l’auto elettrica ha accelerato ulteriormente il processo. Un motore termico tradizionale contiene tra 2mila e 3mila componenti; un motore elettrico ne richiede solo tra 100 e 300. Meno di un decimo… Il che vuol dire: volumi di produzione molto più bassi, meno pezzi, meno lavorazioni, meno fornitori. Intere specializzazioni costruite in decenni diventano marginali nel giro di pochi anni.

Eppure, il dibattito italiano continua a concentrarsi sulla difesa della filiera meccanica dell’Automotive, come se fosse ancora il cuore della produzione industriale italiana. Non lo è più… Il valore oggi si concentra nel software, nell’elettronica di potenza, nella gestione delle batterie, nei sistemi di guida assistita, nella progettazione integrata. Nel frattempo, l’outsourcing non è più solo extraeuropeo. È diventato sostitutivo e intraeuropeo. Molte lavorazioni che una volta si svolgevano in Italia sono trasferite stabilmente in Polonia, Romania, Slovacchia, Ungheria. Non come delocalizzazione temporanea, ma come riallocazione strutturale della filiera.

L’Europa dell’Est offre costi inferiori, normative più flessibili e, spesso, una maggiore coerenza tra formazione tecnica e industria. Il paradosso è evidente: mentre si invocano sussidi per mantenere linee produttive in Italia, intere parti della filiera si ricostruiscono altrove dentro lo stesso spazio europeo. E non si tratta di dumping selvaggio, ma di una strategia industriale che quei Paesi hanno perseguito con costanza per 20 anni e che possono sostenere grazie al loro minor costo del lavoro (e anche dell’energia). Per di più realizzando fabbriche con i sussidi europei (pagati per il 13% dall’Italia). 

Destinare risorse pubbliche: sì, ma dove serve davvero

Perché allora continuiamo a destinare risorse pubbliche al settore? Perché non le destiniamo a ciò che può essere sostenibile e allo sviluppo? La prima risposta è sociale. La filiera Automotive italiana coinvolge centinaia di migliaia di lavoratori. Un ridimensionamento rapido produrrebbe effetti devastanti su territori già fragili. I sussidi servono a evitare uno choc immediato. La seconda risposta è di carenza strategica. Paesi come la Germania hanno deciso di non difendere più il passato: investono massicciamente nella riconversione tecnologica, trasformando l’industria esistente (con l’opportuno pilotato transitorio overboost della sostitutiva produzione bellica). Ma qui emerge la differenza italiana.

In Germania il sostegno pubblico è accompagnato da una strategia industriale di lungo periodo con ricerca applicata. Da noi il sostegno rischia di essere prevalentemente difensivo. In Italia ‘si compra tempo’, cercando di allontanare i problemi, ma non si vede proprio cosa si sta costruendo con quel tempo. Stiamo rallentando la transizione per rinviarla, non per governarla… A tal riguardo occorrerebbe una chiara strategia, che purtroppo invece è completamente inesistente.

Il consenso politico si misura in anni (in Italia addirittura in pochi mesi). Le trasformazioni industriali richiedono decenni, e quindi non interessano ai nostri politici. Difendere ciò che esiste è più semplice e popolare che pianificare ciò che ancora non c’è. E così il dibattito si concentra sulle responsabilità immediate, mentre la competizione globale ridefinisce le gerarchie industriali. Il rischio non è la perdita di qualche linea di montaggio. Tutte le economie avanzate hanno delocalizzato le fasi più standardizzate. Il rischio è non aver costruito, nel frattempo, una nuova specializzazione di scala sufficiente.

Progettare il futuro è la vera sfida per l’industria italiana

L’Italia conserva eccellenze nella Meccatronica, nel Design, nell’Ingegneria. Ma spesso sono frammentate, sottodimensionate, prive di massa critica. Senza una politica industriale coerente su ricerca, formazione tecnica avanzata, attrazione di investimenti ad alto contenuto tecnologico, la filiera rischia un’erosione lenta, ma costante (che in questo momento assume anche la connotazione di crollo).

E qui la provocazione è inevitabile: stiamo finanziando la conservazione del passato perché non siamo riusciti a progettare il futuro? È opinione di chi scrive che le cose stanno proprio così e che non ci sono sintomi del contrario. Continuare a sostenere l’Automotive tradizionale potrebbe essere una scelta anche razionale, se il tempo guadagnato fosse usato per costruire nuove competenze: software automotive, gestione energetica, materiali avanzati, Intelligenza Artificiale applicata alla mobilità… Ma se il tempo è speso solo per attenuare il conflitto sociale, allora diventa un rinvio molto costoso.

L’outsourcing delle filiere automotive verso l’Europa dell’Est non è una minaccia esterna. È il risultato di scelte interne. Quei Paesi hanno investito sistematicamente in formazione tecnica, fiscalità competitiva, infrastrutture industriali. Hanno accettato di essere piattaforme produttive e stanno progressivamente salendo nella catena del valore (anche con il supporto dei finanziamenti europei). Noi rischiamo di restare nel mezzo: troppo costosi per i montaggi e i componenti standardizzati, troppo poco strutturati per dominare le nuove tecnologie chiave. La questione, allora, non è se la produzione si sposterà. Questo è già in atto. La questione è: quale ruolo l’Italia intende occupare nella nuova geografia industriale europea e globale.

Il tempo comprato oggi con le risorse pubbliche può essere un investimento strategico o uno spreco storico. Dipende da che cosa faremo domani. Ma una cosa è certa: se continuiamo a raccontarci che la politica può decidere contro la realtà economica, rischiamo di scoprire troppo tardi che la realtà ha già deciso per noi. Ma, soprattutto, il vero problema è che non si sente parlare di una nuova strategia né da parte del Governo né dell’opposizione…

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Il business non può prescindere dal digitale. E l’Italia, storicamente caratterizzata da una certa ritrosia alle novità, deve adeguarsi e stare al passo dei tempi. “Perché il mondo corre e il rischio è che siano gli altri a prendersi pezzi di mercato”, ha sintetizzato Giovanni Scandova in occasione del convegno dell’Associazione degli specialisti dei servizi informativi (Assi).

L’evento si è tenuto a inizio febbraio 2026 al Dama Tecnopolo di Bologna per celebrare il 50esimo dalla fondazione, ed è stata occasione per parlare di questioni trasversali in tema business e tecnologia. In primis, quello dell’esigenza di essere online, specie per le organizzazioni. “I dati non dormono mai e chi non è connesso e digitale è praticamente come se non esistesse”, ha affermato Luciano Bononi, Vicedirettore del Dipartimento di Computer Science dell’ateneo Alma Mater.

Decine gli interventi di accademici, imprenditori e manager. Tutti sul filo conduttore della centralità del mondo online. Qui si compra e si vende, ma si vive anche. Anche se in Italia sembra tutto più lento. Come nel caso dell’Intelligenza Artificiale (AI). “Se la curva del progresso tecnologico è esponenziale, l’assorbimento a livello sociale e dentro le aziende è ancora una curva lineare”, ha spiegato Gianni Previdi, consigliere Assi e autore del saggio Logoi dell’innovazione – Contro la trappola del si è “sempre fatto così” (Edizioni ESTE, 2026). 

Le lungaggini nonostante la velocità della tecnologia 

Si osserva un ritardo nel recepimento delle novità. Ed è tutt’altro che una rarità: “Stiamo vivendo una accelerazione sul piano tecnologico, ma il gap tra progresso e uso che se ne fa si crea per ragioni squisitamente culturali”, ha proseguito Previdi. L’uomo ha sempre visto un po’ controvoglia le ‘diavolerie tecnologiche’, fin dalla notte dei tempi: “Già Platone se la prendeva con la scrittura perché pensava che avrebbe impoverito la memoria”. 

E la storia continuò con Leibniz che si impuntò addirittura contro i libri: “In quel caso la paura era che avrebbero banalizzato il sapere”, ha spiegato l’autore di Logoi dell’innovazione. Nulla di nuovo sotto il sole, quindi, se le imprese italiane adottano ancora poco gli strumenti digitali a disposizione, AIin primis. “C’è un retaggio che si trascina, ed è un paradosso già osservato, per esempio, dal celebre storico medievalista Le Goff”, ha continuato l’autore. È prerogativa degli esseri umani inventare macchine, ma poi usarle secondo modalità di epoche precedenti.”È ciò che porta alla patologia della pilotite. Non si scala mai, è un continuo lanciare pilot senza mai nessuna vera svolta”, ha concluso Previdi.

L’ecommerce, questo sconosciuto

I follower non contano poi così tanto per gli affari di un’azienda. La vera chiave sta in quanto si vende. Lo ha illustrato Andrea De Marco, Direttore all’Innovazione di BitBang, azienda di consulenza su dati e trasformazione digitale.. “Il traffico di per sé è quello che noi chiamiamo una vanity metrics, della quale ci si può tutt’al più vantare”. Tradotto: avere milioni di follower indistinti non serve, conta quanto hai venduto e quanto hai fatturato. In questo, il commercio online può offrire una sponda, ma l’occasione non è stata cavalcata a dovere.

“Nonostante Internet sia nato in Europa, tutto il Continente e l’Italia sono rimasti a guardare dalla finestra, mentre negli Stati Uniti si correva”, è stata la riflessione di Giovanni Scandova, Amministratore Delegato di Deda Digital, azienda che progetta e sviluppa piattaforme digitali. Non deve stupire allora se Oltreoceano nell’ultimo trentennio la produttività è cresciuta così come gli stipendi, mentre da noi restavano entrambi al palo: “È comprensibile voler attendere, ma poi il mondo è molto più veloce nello sperimentare”.

Tema ancora più cruciale adesso che è appena stato lanciato un nuovo protocollo per agenti AI di vendita che potranno sostituire i consumatori negli acquisti. Quanto si impiegherà a recepirli? Forse non tanto considerando che le tempistiche si sono via via accorciate: “Per il telefono ci sono voluti 70 anni, per la televisione 13, per Internet e i social qualche anno, mentre per ChatGpt pochi mesi”, ha commentato Previdi. Ma la lentezza italiana nell’applicare le novità resta, e la strada è una soltanto: alzare la temperatura culturale per capire di cosa stiamo parlando, che processi fare e dove vogliamo andare

La rivincita dell’hardware

Alle aziende serve una sferzata anche in termini di hardware. Se da un lato è complesso abbandonare una visione prettamente antropologica per cui l’essere umano sarà sempre al centro, dall’altro si sta scommettendo su una presenza più fitta di agenti artificiali autonomi con cui interagire. Ed è in tal senso che è in corso una rivalsa dell’hardware. Serviranno somme ingenti; le stime – così come emerse nel corso del convegno – indicano spese per 10 miliardi di euro entro il 2030 per l’Italia, che diventeranno 100 per l’Europa e 1.000 in tutto il mondo. 

Un’altra incognita che si porrà, una volta effettuato l’aggiornamento delle infrastrutture, sarà il consumo energetico: “Se Francia e Spagna hanno puntato rispettivamente su nucleare e rinnovabili, in Italia invece resta il problema del costo dell’energia, che è in media del 30% superiore alla media europea”, ha chiarito Alessandro Aiello, Direttore di Herabit, digital company del Gruppo Hera. “I data center costano 10 milioni al megawatt, ovunque si costruiscano”. Chi avrà in mano le piattaforme avrà però vinto la battaglia, specie in un contesto geopolitico come l’attuale. “Il potere sarà di chi possiede le piattaforme attraverso cui ragiona l’AI”, ha chiosato Previdi. 

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Un nuovo genere letterario è comparso sulla scena ed è la cosiddetta ‘lettera di dimissioni dal mondo dell’Intelligenza Artificiale (AI)’. Sempre più addetti ai lavori stanno facendo un passo indietro, abbandonando le aziende per cui operano. E anche se non è sempre possibile conoscere a fondo le motivazioni – spesso si frappongono accordi di riservatezza tra lavoratori e aziende – si tratta di autentici spaccati di vita su quanto accade all’interno delleorganizzazioni di primo piano nel campo dell’AI. 

Un esempio recente è quello di Mrinank Sharma, ex ricercatore dell’azienda statunitense leader della sicurezza dell’AI Anthropic. Sul social network ‘X’ ha postato una lunga lettera, perfino con riferimenti letterari ai poeti Rainer Maria Rilke e Mary Oliver, che è stata riportata dal quotidiano statunitense Business Insider. Sharma sottolinea sì l’importanza di lavorare, come nel suo caso, contro bioterrorismo e poli-crisi, ma lancia un allarme: “Ho sperimentato quanto sia difficile lasciare che siano i valori che ci appartengono a governare le nostre azioni”. Lasciando intendere come il progresso possa portare verso scenari inquietanti, che si spingono troppo oltre. 

Le relazioni pericolose con i chatbot

Uno dei progetti a cui Sharma stava lavorando in Anthropic riguardava proprio l’analisi di come gli assistenti AI potessero allacciare relazioni con gli umani tali da distorcerne la condizione di umanità, scrive nella missiva. Senza sapere cosa gli sarebbe toccato successivamente. Non è un esempio isolato: anche lo stesso CEO di OpenAI Sam Altman aveva accennatoai rischi legati a uno sviluppo troppo veloce e senza regole dell’Intelligenza Artificiale. 

In tutte le dichiarazioni il punto in comune è lo stesso: il timore che chi è a capo di queste aziende non stia facendo abbastanza per mitigare i rischi dei potenziali danni di un’AI senza controllo. Scrive ad esempio Dylan Scandinaro, passato da Anthropic a una posizione apicale in OpenAI: “L’AI avanza rapidamente. I potenziali benefici sono enormi, ma sono tali anche i rischi di estremi e irreparabili danni”.Gli fa eco Daniel Kokotajlo, dimissionario sempre da OpenAI: “I loro sistemi potrebbero essere i migliori mai messi in campo dall’umanità, ma anche i peggiori se non procediamo con accortezza”. E ancora il ricercatore Steven Adler: anche lui ha detto addio all’azienda fondata da Altman, adducendo più o meno sempre le stesse ragioni: “Sono terrorizzato dal ritmo di crescita dell’AI”. Chiedendosi se si tratta di una tecnologia in grado, un domani, di fare fuori l’umanità.

Si aggiunge il problema degli ads

OpenAI è tra la società che più di tutte sta subendo un’ondata di abbandoni, o per dimissioni o per licenziamenti. E adesso alle preoccupazioni se ne aggiunge un’altra: l’annuncio dato dall’azienda che comincerà a inserire pubblicità all’interno di ChatGPT. È a quel punto che Zoë Hitzig ha deciso di andarsene. In una lettera pubblicata dal Times mette in guardia proprio dai potenziali effetti dell’utilizzo degli ads come substrato a una conversazione con un chatbot: “Gli utenti di ChatGpt hanno creato un archivio che non ha precedenti, in cui peraltro dimostrano tutto il loro candore”.

Sono ingenui, in poche parole: “Perché credono che la piattaforma non abbia scopi che vanno oltre quel dialogo”. Mentre OpenAI, così come già fatto da Facebook, sta già pensando a come inserire meccanismi che possano manipolare le decisioni dell’utente, anche riguardo i suoi acquisti. La chiosa alla lettera del ricercatrore Mrinank Sharma assume contorni ancora più cupi. La citazione è infatti di una poesia di William Stafford, che recita più o meno così: “Le tragedie accadono. Nulla di ciò che fai può fermare lo svolgersi del tempo”.  

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Quando siamo andati a immortalare i luoghi di Milano che si preparavano a ospitare i Giochi di Milano Cortina 2026 con il fotografo Diego Alto, prima dell’apertura, la cosa più evidente era l’assenza: arene quasi pronte, strade delineate dai new jersey, poche persone. La città sembrava sospesa. Eppure, il lavoro era già ovunque: solo non faceva rumore. Da lì a pochi giorni, il 6 febbraio 2026, l’Olimpiade avrebbe scandito la vita della città per due settimane. Dalla cerimonia di apertura allo stadio Meazza, alle gare nella nuovissima Unipol Arena di Santa Giulia, fino alla moltitudine di strutture pop up sorte nei luoghi cardine della città.

Nel complesso, Milano Cortina 2026 ha mosso numeri da progetto industriale: 36mila lavoratori coinvolti, accanto a 18mila volontari, e oltre 1,3 milioni di biglietti venduti. Le ricadute stimate parlano di 5,3 miliardi di euro di ricavi e 500-600 milioni di gettito aggiuntivo.
Per la città di Milano, lo studio Assolombarda-Milano & Partners ha stimato circa 1 miliardo di spesa diretta sul territorio e un impatto complessivo di 2,5 miliardi di produzione (pari a 1.045 miliardi di valore aggiunto), con un Pil cittadino atteso a +1,7% nel 2026. Non sorprende che la fetta più grande passi dall’ospitalità, seguita da costruzioni e trasporti: è lì che l’evento si è tradotto empiricamente in lavoro.

Foto Credit: Diego Alto

L’eredità olimpica: non solo infrastrutture

Fin qui i numeri. Poi c’è un’altra prospettiva: la legacy delle Olimpiadi in quanto a capitale umano. La pianificazione degli effetti a lungo termine degli eventi sportivi ha radici storiche più profonde di quanto si pensi. Il termine legacy è stato utilizzato per la prima volta in relazione ai Giochi di Melbourne 1956, ma solo negli Anni 80 ha iniziato a essere studiato in modo più strutturato. Sino ad allora, gli effetti trasformativi dei grandi eventi sportivi erano analizzati principalmente per quanto riguarda gli investimenti infrastrutturali, come parchi Olimpici e strutture sportive, ma ben poco sulle ricadute occupazionali e sul trasferimento di competenze alle persone coinvolte nella realizzazione, organizzazione e gestione di queste manifestazioni.

Un evento come i Giochi, per dimensione, portata e struttura, costituisce un unicum e come tale è in grado di trasmettere ai vari soggetti direttamente coinvolti competenze uniche che possono costituire un bagaglio di esperienza che rimane e che risulta spendibile nel mercato del lavoro. Il rapporto Ranstad, HR Partner ufficiale dei Giochi Olimpici e Paralimpici Invernali di Milano Cortina 2026, dal titolo Oltre il traguardo; la legacy delle competenze di Milano-Cortina 2026 , ha stimato circa 36mila posti di lavoro complessivi creati dall’evento. I principali settori coinvolti: Edilizia, Ingegneria, Comunicazione, Marketing, Hospitality, Logistica, Spettacolo, Trasporti, Sicurezza, Turismo.

Dall’analisi degli oltre 750 annunci di lavoro pubblicati dalla Fondazione Milano Cortina (dal 2023 al 2026), sono emerse le soft skill maggiormente ricercate: problem solving sotto pressione, teamwork tra funzioni e culture, capacità di comunicare e coordinare flussi digitali. Skill che raccontano un mercato del lavoro ‘a scadenza’, dove l’imprevisto è la regola. In un’epoca contrassegnata dal (per ora solo annunciato) dominio dell’Intelligenza Artificiale (AI), un grande evento human-based come l’Olimpiade vale come training intensivo di learning by doing. La prova? Oltre 100mila candidature raccolte. È un tipo di esperienza che in azienda richiederebbe anni e che sul campo si misura invece in settimane.

Il lavoro resta se viene riconosciuto

Il punto critico è che questo apprendimento accelerato funziona solo se l’organizzazione regge e sostiene nel tempo gli investimenti. Il sindacato Filcams Cgil ha denunciato, nei siti olimpici, turni fino a 12 ore, esposizione a temperature molto rigide, assenza di Dispositivi di protezione individuale (Dpi), postazioni di lavoro inadeguate, turni estesi e mansioni spostate. Fino al caso limite della morte di un addetto alla sicurezza a Cortina d’Ampezzo, avvenuta il 9 gennaio 2026, oggi sotto il vaglio della Procura di Belluno che sta indagando se ci sia o meno un nesso causale fra la morte dell’uomo e le condizioni di lavoro effettive.

La qualità del lavoro non è un dettaglio logistico. Per un grande evento è parte del brand stesso. Milano Cortina 2026 lascia davvero un’eredità di competenze se poi le aziende – del territorio, ma non solo – riusciranno a metterle a valore secondo programmi strutturati di People management. Ma prima è necessario un altro passaggio: come ‘certificare’ ciò che le persone hanno imparato durante l’Olimpiade, per riportarlo nelle imprese e nei territori ora che i riflettori dei Giochi si sono spenti?

Foto credit: Diego Alto – www.diegoalto.com

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Dietro ogni gesto apparentemente banale della nostra vita digitale è nascosto un mercato invisibile, sofisticato e in continua espansione. La pubblicità ha sempre avuto un obiettivo chiaro: vendere. Con l’Intelligenza Artificiale (AI), però, ha cambiato profondità e modalità, trasformandosi in un ecosistema che rimodella il perimetro delle informazioni che possiamo vedere, la nostra fiducia e persino la nostra percezione di normalità.

A mettere a nudo questo processo, che gira silenziosamente nel background delle nostre vite digitali, è Alessandra Di Lorenzo, esperta internazionale di Digital Advertising e prima Media Mentor italiana, con il suo libro Pubblicità Oggi, edito da Edizioni ESTE. Pubblicato di recente in inglese su Amazon con il titolo Adjust, il libro ha raggiunto la prima posizione nella categoria ‘Online Advertising’ negli Stati Uniti.

Di Lorenzo, che ha guidato la direzione commerciale di realtà come eBay, Vodafone, Nokia, Yahoo e lastminute.com media, porta il lettore dietro le quinte di un ecosistema che, grazie all’AI, ha trasformato la pubblicità da semplice strumento di vendita in una vera e propria economia della persuasione. Messaggi iper-personalizzati, algoritmi che anticipano i desideri, feed costruiti per amplificare emozioni: tutto concorre a rimodellare non solo le nostre abitudini di consumo, ma la nostra percezione della realtà.

Il valore dello screen time: la tassa dell’attenzione

I numeri danno la misura del fenomeno. Secondo i dati 2025 dell’Osservatorio Internet Media del Politecnico di Milano, il mercato della pubblicità digitale in Italia vale oggi quasi 6 miliardi di euro e si avvia verso i 7,6 miliardi entro il 2028. Tradotto in termini individuali, significa circa 100 euro l’anno a testa. Quella che Di Lorenzo chiama ‘tassa dell’attenzione‘: il valore economico del tempo che ciascuno di noi dedica, spesso inconsapevolmente, alle piattaforme digitali.

Numeri che scattano la fotografia di un ecosistema mediatico dove ogni ricerca o scroll è un ingresso in un mercato invisibile, dove tutto viene filtrato da algoritmi che decidono cosa merita di emergere, ordinandolo e mettendolo all’asta per catturare e monetizzare la nostra attenzione. Visibilità, influenza e fiducia diventano la valuta di scambio. Algoritmi, aste e metriche che decidono quali idee emergono e quali no. Un meccanismo che, secondo Madgicx (Report 2025), ha fatto lievitare del 15% i tassi di conversione delle campagne ottimizzate tramite AI rispetto a quelle tradizionali.

Ma il libro non si ferma alla diagnosi. Di Lorenzo propone strumenti concreti per recuperare autonomia decisionale: dalla ‘Regola dei 10 minuti‘ (una pausa intenzionale prima di ogni acquisto d’impulso), alla cura attiva del proprio feed digitale, fino alla sovranità sui dati personali, limitando i tracker e negando il consenso al tracciamento quando non strettamente necessario. Un invito, in sintesi, a trasformare la Fomo (Fear of Missing Out) in JOMO, la gioia consapevole di disconnettersi.

Pubblicità Oggi arriva in Italia con un messaggio che riguarda tutti: manager, professionisti della comunicazione, ma anche semplici utenti che vogliono capire (e riprendere il controllo) del sistema che li osserva ogni giorno.

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Cosa temono di più in assoluto i CEO di tutto il mondo? I Top manager sparsi nel Globo sono alle prese con un mondo che sembra più fragile e imprevedibile che mai, partendo dalle fratture geopolitiche e arrivando fino alle minacce cibernetiche e i potenziali pericoli che nasconde l’Intelligenza Artificiale (AI). A fornire l’elenco delle principali preoccupazioni è stato il Ceoworld Boardroom Risk Index 2026, riportato dal sito di notizie Yahoo Finance.

La prima della lista è proprio l’incertezza economica globale. A mancare è la fiducia e la comprensione su quale direzione stia prendendo il business internazionale. Ed ecco spiegato il perché si riscontri tanta cautela nelle assunzioni, negli investimenti e nell’espansione delle aziende. Subito dopo, seconda sul podio, si colloca l’instabilità geopolitica. Le tensioni tra Usa e Cina stanno ridisegnando il commercio globale, con la spada di Damocle dei dazi. Costringendo a ripensare dove fare approvvigionamenti, vendere e costruire sedi.

Spaventano AI e cyber rischio

Al terzo e quarto posto si posizionano rispettivamente la minaccia degli attacchi hacker e ipotenziali pericoli derivanti dall’uso dell’AI. Circa il 79% dei CEO intervistati nella ricerca si dicono spaventati da quello che fino a poco tempo fa sembrava solo un problema per chi lavorasse nel campo IT, ovvero la cyberecurity. E poi l’AI: si investe, ma si teme di andare troppo veloci senza garanzie.

Il desiderio è quello di abbracciare il futuro ma senza inciampare in incidenti di percorso. Non da ultimo poi c’è la preoccupazione per gli investimenti nelle infrastrutture che ospitano l’AI, i data center. Ormai una voce costante da spuntare nei bilanci, accompagnata però dal timore che i risultati non ripaghino dei costi sostenuti.

Le altre incognite globali

Ma le paure non finiscono qui. A far perdere il sonno ai CEO ci sono anche le catastrofi climatiche: uragani, ondate di calore, eventi estremi sempre più frequenti che costringono ad accettare la realtà dei rischi che la crisi climatica porta con sé. Seguono i conflitti globali, al sesto posto, con una cartina geografica sempre più segmentata. Per le multinazionali si traduce in barriere commerciali, accessi limitati ai mercati e aumenti di spese in assicurazioni e sicurezza.

Infine, il peso dell’indebitamento e dell’inflazione, che si posiziona al settimo posto. Si teme che ci sia meno disponibilità di cassa e minor accesso al credito. E ancora, all’ottavo posto, la crescente regolamentazione nei campi più disparati, dalla privacy alle tutele dei lavoratori, che per una società di dimensioni globali può significare uno sforzo costante di aggiornamento. A chiudere la lista, al decimo posto, la Supply chain: la paura è che possa rimanere implicata in qualche evento improvviso come sempre più spesso accade. Dallo scoppiare di conflitti locali, fino alle sanzioni, agli eventi climatici estremi o a qualche choc politico.

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Per chiarire le idee sull’Intelligenza Artificiale (AI) è utile il ricorso alla metafora. “Con l’invenzione della lampadina le prime conseguenze positive sono state l’illuminazione: si vedeva meglio, si lavorava in condizioni migliori. Ma quella non è stata una trasformazione del mondo del lavoro. La trasformazione è arrivata quando l’elettricità ha cambiato i processi delle fabbriche”. A proporla è stato Alessandro La Volpe, Amministratore Delegato di IBM Italia, che ha spiegato così come l’AI non sia ancora nella fase di poter aprire una nuova rivoluzione industriale. In sintesi: i primi benefici sono evidenti e misurabili, ma il salto vero si vedrà quando l’AI smetterà di essere un accessorio e diventerà infrastruttura che ridisegna processi, organizzazioni e modelli operativi.

Secondo La Volpe, in Italia il 56% delle aziende ammettono di star facendo qualcosa con l’AI e di ottenere qualche vantaggio di produttività; tuttavia, solo il 13% sta avendo un impatto di tipo trasformativo all’interno della propria azienda. Numeri che raccontano un Paese curioso e in movimento, ma ancora lontano dal pieno cambio di paradigma. L’idea di fondo è che l’AI stia entrando nelle imprese in modo disomogeneo: spesso come iniziativa tattica, più raramente come leva strategica guidata dal vertice.

La Volpe ha descritto un percorso in tre passaggi che molte aziende stanno attraversando. La prima fase è quella del riflesso immediato, quasi emotivo. Board e CEO chiedono in sostanza l’AI per dimostrare che l’azienda sta facendo qualcosa sul tema. La seconda fase è quella in cui molte imprese si trovano in questo momento storico: l’AI è considerata come la tecnologia in grado di offrire accesso rapido a informazioni e conoscenza. Quindi: funziona, produce piccoli vantaggi, ma resta un impiego di superficie. È però la terza fase quella decisiva: quando l’AI andrà a trasformare i processi, il modo in cui lavoriamo al nostro interno e poi esternamente. È qui che, secondo La Volpe, l’AI cambia la struttura della fabbrica e la struttura del business.

Agentic AI e boom di applicazioni

Lo scenario che IBM intravede è un’accelerazione massiccia, trainata dall’AI Agentica, cioè da quei sistemi capaci non solo di rispondere, ma anche di agire, automatizzare, coordinare attività e dialogare con altre applicazioni. La Volpe ha proposto un confronto che rende l’idea della velocità attesa: dall’arrivo dell’iPhone e dell’App Store, in 10 anni sono nate circa 2 milioni di App. Con l’AI, invece, la previsione è radicale: “Dal 2026, nell’arco di tre anni, avremo 1 miliardo di nuove App”, ha detto l’Amministratore Delegato di IBM.

Un’esplosione che non riguarda solo il numero, ma l’interazione tra applicazioni: più automazione, più integrazione, più orchestrazione. E infatti il cuore della sfida, ha spiegato La Volpe, è proprio questo: capire, organizzare e governare con trasparenza un ecosistema di AI. Il messaggio è pragmatico: non si parte dal tool, ma si parte dalla strategia. “L’adozione delle AI va guidata in modalità top down e poi culturalmente anche bottom up”, ha affermato La Volpe. Prima si definisce dove l’azienda vuole andare, poi si scelgono use case coerenti, quindi si verifica la condizione abilitante: i dati. La checklist è stringente e molto concreta: abbiamo raccolto i dati, li abbiamo organizzati, puliti, correlati? Siamo in grado di analizzarli? Solo in seguito, ha senso chiedersi: quale modello usare?

IBM rivendica un approccio aperto ed è vicina ai modelli open source, tanto che ciò che è sviluppato è pubblicato anche sulla community (per esempio su Hugging Face). Ma il punto non è ideologico: è operativo. Esistono modelli enormi e altri molto più piccoli; e nel mondo enterprise, ha sostenuto La Volpe, spesso i modelli più piccoli, ma performanti, possono risolvere meglio problemi specifici: sono più facili da addestrare, più veloci da portare in produzione e soprattutto più controllabili nei costi quando l’adozione diventa pervasiva. Senza dimenticare l’impatto energetico e le emissioni.

Portare il modello vicino ai dati

Rispetto all’architettura, La Volpe ha indicato l’hybrid cloud come l’architettura naturale. Addestrare un modello sul cloud pubblico può essere la strada più semplice, ma quando si passa all’esecuzione, spesso conviene lavorare vicino ai dati per ragioni di latenza, sicurezza, controllo. Il parallelo con la prima ondata di public cloud è esplicito: molte aziende, ha raccontato l’AD di IBM, si sono accorte troppo tardi di non sapere quanto stessero spendendo o di non riuscire a controllare la spesa. Con l’AI, che può essere ancora più dirompente, la governance dei costi diventa parte della strategia.

IBM insiste su un principio interno: sperimentare su se stessa ciò che propone ai clienti. La Volpe lo ha chiamato ‘Approccio Client Zero‘. È qui che entrano i dati più forti citati nel suo intervento: la trasformazione interna legata alla AI Generativa avrebbe portato a un risparmio su base annuale di 4,5 miliardi a livello corporate. E porta esempi concreti. Uno è lo sviluppo software: con una nuova metodologia interna (“Project Bob”) basata su modelli di Large language model (LLM), oggi sono 6mila sviluppatori coinvolti e l’aumento di produttività dichiarato è dal 40 al 45% a seconda delle aree.

Un altro è l’Human Resources: processi amministrativi e di back office automatizzati e riprogettati, con un assistente conversazionale che consente ai dipendenti di gestire molte richieste in linguaggio naturale, spostando le persone HR su attività più consulenziali e di supporto alla trasformazione.

I trend del 2026

Nell’incontro con la stampa da parte di IBM è emersa anche una cornice di tendenze che dominerà per tutto il 2026: l’incertezza è un’opportunità e l’AI Agentica è destinata a diventare il motore di decisioni più rapide; le persone chiedono più AI nel lavoro; l’AI libera tempo per attività ad alto valore; i consumatori chiedono trasparenza; e l’AI responsabile è il requisito minimo per la fiducia.

La fiducia è uno dei punti più delicati: La Volpe ha riferito che i consumatori possono ‘perdonare’ qualche errore tecnico, ma non perdonano l’opacità. Se non capiscono come l’AI lavora, su quali dati, cosa automatizza e con quali regole, la fiducia nel brand può rompersi in modo irreversibile. Nel quadro finale, compaiono due temi che vanno oltre l’adozione immediata. Il primo è la sovranità: sapere dove girano dati e modelli, poter rispondere a normative locali e reagire a scenari geopolitici mutevoli. La resilienza, in questa lettura, richiede una rete di sicurezza locale e una governance piena di sistemi, dati e infrastrutture.  Il secondo è il quantum: IBM ha indicato il 2026 come un anno chiave per arrivare a evidenze di “quantum advantage”, sottolineando che, per trasformare la tecnologia in valore, serviranno ecosistemi collaborativi: competenze, dati, industria, ricerca, più che iniziative isolate.

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