Il superamento dei silos informativi rappresenta una delle sfide più complesse per le grandi aziende che affrontano processi di fusione e integrazione societaria. Quando ecosistemi, culture e dati nati in contesti differenti si stratificano nel tempo, l’architettura tecnologica rischia di trasformarsi in un collo di bottiglia, frenando l’innovazione e frammentando la governance delle informazioni. Per rispondere a questa complessità, il passaggio da una gestione rigida del dato a un modello federato e flessibile non è solo una scelta infrastrutturale, ma una vera e propria trasformazione organizzativa end-to-end. Come ha sottolineato Luca Arietta, responsabile del team di Platform Governance di Unipol Assicurazioni, durante il Use Case Session 2026 degli Osservatori Digital Innovation: “Se questo livello di dati non è solido, consolidato, sicuro e presidiato, ahimè, forse l’intelligenza artificiale avrà qualche problema in più”.
Indice degli argomenti
Il superamento dei silos informativi nella strategia di un grande gruppo
Dalla rigidità architetturale alla flessibilità del modello data mesh
Il perimetro di un grande gruppo assicurativo spesso si estende ben oltre il core business tradizionale, includendo società verticali che spaziano dai servizi di telepedaggio all’hotellerie, fino al noleggio a lungo termine e alla produzione vitivinicola. Questa diversificazione, frutto di integrazioni e fusioni societarie avvenute nel corso del tempo, porta con sé la coesistenza di piattaforme nate in ambienti totalmente differenti. La conseguenza diretta di questa stratificazione è la proliferazione di silos informativi, caratterizzati da una governance centralizzata molto bassa, una forte ridondanza delle informazioni e una difficile integrazione dei concetti utili al business di gruppo.
Per superare queste criticità, la progettazione di una nuova piattaforma dati richiede l’adozione di un approccio architetturale decentralizzato e modulare. Il modello Data Mesh risponde a questa esigenza superando la rigidità delle vecchie strutture per posizionarsi come un abilitatore flessibile. In questo modo, i produttori di dati possono condividere facilmente le informazioni e i consumatori possono accedervi in modo fluido, standardizzato e sicuro, trasformando i dati da elementi isolati in asset strategici pronti all’uso.
Come funziona l’approccio di federated data governance per la gestione di ecosistemi complessi
La ripartizione delle responsabilità organizzative attraverso la tecnologia cloud
L’implementazione di una governance federata non si esaurisce nella scelta degli strumenti tecnologici, ma richiede una profonda revisione delle dinamiche interne e delle modalità operative dei vari data team. La responsabilità della piattaforma viene quindi ripartita su tre livelli distinti e complementari. Il primo piano, strettamente infrastrutturale, si occupa dell’identificazione e dell’astrazione delle tecnologie abilitanti. Il secondo livello, legato allo sviluppo, definisce le linee guida strutturali per la creazione dei Data Product.
Il terzo pilastro, identificato nel Mesh Experience Plane, introduce un layer fondamentale di policy, standard e linee guida per garantire un trattamento comune di tutti i prodotti dati. Attraverso l’automatizzazione dei processi e l’identificazione di metodologie specifiche, questo livello eleva il grado di governance e la qualità complessiva delle informazioni aziendali.
Questo sforzo congiunto consente di unificare la gestione di un ecosistema che comprende numerose company federate, governando migliaia di flussi informativi e decine di migliaia di asset integrati in un catalogo unico.
FAQ: Intelligenza Artificiale
Che cos’è l’Intelligenza Artificiale?
L’Intelligenza Artificiale è la disciplina che studia come realizzare sistemi informatici in grado di simulare il pensiero umano. Secondo la Treccani, si tratta della disciplina che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che permettono di progettare sistemi hardware e software capaci di fornire prestazioni che sembrerebbero appartenere esclusivamente all’intelligenza umana. Rifacendosi alle teorie di Alan Turing, l’AI può essere definita come “la scienza di far fare ai computer cose che richiedono intelligenza quando vengono fatte dagli esseri umani”. Oggi l’intelligenza artificiale è diventata parte della vita quotidiana, consentendo alle macchine di eseguire vari compiti che un tempo erano prerogativa degli umani.
Quali sono le origini dell’Intelligenza Artificiale?
Le origini dell’Intelligenza Artificiale risalgono al XVII secolo quando filosofi come Leibniz, Thomas Hobbes e René Descartes esplorarono la possibilità che il pensiero razionale potesse essere sistematizzato come l’algebra o la geometria. Tuttavia, il “padre” del concetto nell’età moderna è considerato Alan Turing, che nel 1950 pubblicò “Computing Machinery and Intelligence” introducendo il “test di Turing”. Il termine “Artificial Intelligence” venne coniato ufficialmente il 31 agosto 1955 come titolo di un workshop organizzato da John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon. Questo seminario, tenutosi nel 1956, è considerato la data di nascita ufficiale di questo campo di studio e sperimentazione.
Quali sono le principali tecnologie di Intelligenza Artificiale?
L’Intelligenza Artificiale comprende diverse tecnologie chiave: il Natural Language Processing (NLP) che permette alle macchine di comprendere e generare linguaggio umano; il Speech Recognition per la trascrizione e trasformazione del parlato; i Virtual Agents come chatbot e assistenti virtuali; le piattaforme di Machine Learning che permettono ai computer di apprendere dai dati; l’AI-optimized Hardware specificamente progettato per calcoli AI; i sistemi di Decision Management che inseriscono regole logiche nei sistemi AI; le Deep Learning Platform basate su reti neurali artificiali; la Biometrica per interazioni naturali uomo-macchina; la Robotic Process Automation per automatizzare azioni umane; e il Text Analytics per comprendere strutture e significati dei testi.
Che differenza c’è tra Intelligenza Artificiale Generale (AGI) e Intelligenza Artificiale specializzata?
L’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) e l’intelligenza artificiale specializzata (o “debole”) sono concetti distinti. Mentre l’AGI è un sistema dotato di capacità cognitive universali, che consentono di apprendere, comprendere e operare in una vasta gamma di domini e contesti, l’intelligenza artificiale specializzata è progettata per eseguire compiti specifici e ben definiti, come il riconoscimento di immagini, la traduzione linguistica o il gioco degli scacchi. L’IA specializzata eccelle nell’ottimizzazione di compiti particolari, ma non può andare oltre i limiti del suo ambito predefinito ed è già ampiamente utilizzata, guidando l’innovazione in molteplici industrie e applicazioni pratiche.
Quali sono le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nei diversi settori?
L’Intelligenza Artificiale trova applicazione in numerosi settori. Nell’industria, l’AI ottimizza la produzione, riduce gli sprechi e migliora la progettazione dei prodotti. Nel settore sanitario, gli algoritmi di deep learning analizzano immagini diagnostiche, predicono l’evoluzione delle patologie e suggeriscono trattamenti personalizzati. In agricoltura, AI, droni e sensori intelligenti monitorano la salute delle colture e ottimizzano irrigazione e fertilizzazione. Nel settore finanziario, l’AI analizza grandi volumi di dati per identificare frodi e valutare rischi. Nell’istruzione, permette percorsi didattici personalizzati. Nelle smart city, l’AI gestisce traffico, trasporti pubblici e rifiuti per città più sostenibili. Nella logistica, ottimizza ogni fase della catena di approvvigionamento, dalla previsione della domanda alla consegna.
Come funziona l’Intelligenza Artificiale prescrittiva?
L’Intelligenza Artificiale prescrittiva è una branca avanzata dell’AI che non si limita a prevedere eventi futuri (come fa quella predittiva), ma fornisce raccomandazioni operative su cosa fare per ottenere il miglior risultato possibile. Utilizza algoritmi di ottimizzazione, simulazione e modelli matematici per analizzare una vasta gamma di variabili, vincoli e obiettivi, generando scenari decisionali ottimali. È in grado di valutare milioni di possibili soluzioni e selezionare quella più efficiente, tenendo conto delle condizioni reali del contesto aziendale. È particolarmente utile in ambiti complessi come la supply chain, la logistica, la produzione e la pianificazione strategica, dove le decisioni devono essere rapide, data-driven e ad alto impatto.
Quali sono le sfide etiche legate all’Intelligenza Artificiale?
L’adozione dell’intelligenza artificiale nei processi di innovazione apre scenari straordinari, ma anche nuove complessità da governare. Le principali criticità etiche includono la gestione dei bias nei modelli generativi, i rischi di allucinazione nei sistemi di GenAI e la mancanza di framework di governance adeguati a monitorare la qualità e l’affidabilità dei risultati prodotti. Si aggiungono problemi legati alla protezione dei dati sensibili, alla proprietà intellettuale delle soluzioni co-create con l’AI e alla readiness culturale delle organizzazioni. La sfida non è più se adottare l’AI, ma come farlo in modo etico, controllato e sostenibile, bilanciando la potenza predittiva degli algoritmi con la necessaria supervisione umana.
Cos’è l’Explainable AI (XAI) e perché è importante?
L’Explainable AI (XAI), o intelligenza artificiale spiegabile, è un ramo dell’AI che sviluppa metodi e tecniche per fornire spiegazioni chiare e interpretabili rispetto alle decisioni prese dai modelli di machine learning e deep learning. Grazie a queste spiegazioni, gli utenti possono comprendere il “perché” e il “come” si è arrivati ai risultati proposti dagli algoritmi. L’XAI è fondamentale per aumentare la fiducia nelle soluzioni AI, garantire la conformità alle normative (come l’AI Act europeo), ottimizzare i processi decisionali identificando errori o bias, e migliorare la relazione con clienti e utenti. In settori come la sanità, dove le decisioni hanno impatto diretto sulla vita dei pazienti, l’XAI è cruciale per permettere ai medici di comprendere e validare le predizioni dei modelli AI.
Quali sono le startup italiane che utilizzano l’Intelligenza Artificiale?
In Italia esistono diverse startup innovative che utilizzano l’Intelligenza Artificiale per offrire servizi in vari settori. Tra queste troviamo Eyra (Horus), che ha sviluppato un dispositivo indossabile che osserva la realtà e la descrive alle persone non vedenti; The Energy Audit (TEA), che si occupa di efficienza e diagnosi energetica; Unfraud, specializzata nell’individuazione di frodi nelle transazioni; Expert System, che sviluppa tecnologie semantiche per la gestione dei big data; Stamplay, una piattaforma che aiuta gli sviluppatori a integrare servizi esistenti; e Indigo, che utilizza chatbot e machine learning per automatizzare la comunicazione con gli utenti in chat, fornendo assistenti virtuali personalizzati.
Perché molti progetti di Intelligenza Artificiale falliscono nelle aziende?
Secondo una ricerca del Massachusetts Institute of Technology, il 95% dei progetti di intelligenza artificiale generativa nelle aziende non produce risultati misurabili. Le cause principali di questo fallimento includono: scarsa integrazione con i sistemi esistenti, strategie AI deboli o assenti, budget mal allocati che privilegiano la tecnologia rispetto all’integrazione, competenze insufficienti per gestire progetti complessi, e aspettative irrealistiche sui tempi di implementazione. Al contrario, le startup mostrano risultati migliori grazie a un approccio AI-first: niente legacy tecnologiche da gestire, agilità organizzativa e focus su problemi specifici. Il messaggio è chiaro: senza integrazione, governance e strategia, i progetti AI falliscono nella grande maggioranza dei casi.
Come sta evolvendo l’automazione grazie all’Intelligenza Artificiale?
L’automazione sta evolvendo significativamente grazie all’Intelligenza Artificiale, che la rende più intelligente, flessibile e capace di rispondere in tempo reale alle complessità del mondo reale. L’RPA (Robotic Process Automation) si sta trasformando grazie all’IA, rendendo i software robotici capaci di prendere decisioni basate su dati contestuali, elaborare linguaggio naturale e apprendere dai feedback. I veicoli autonomi rappresentano una frontiera visibile dell’AI in azione, interpretando l’ambiente circostante e prendendo decisioni in millisecondi. Nell’industria 4.0, l’IA analizza dati in tempo reale per ottimizzare produzione e manutenzione, mentre chatbot e assistenti virtuali ridefiniscono la relazione tra brand e clienti. Secondo PwC, entro il 2030 l’AI potrebbe contribuire fino a 15.700 miliardi di dollari all’economia globale.
Partecipa alla community