case study

Basta con l’anarchia dei fogli Excel: il metodo di Banca Patrimoni Sella per industrializzare i dati



Indirizzo copiato

La gestione dei dati evolve verso il modello dei data product per superare l’inefficienza delle richieste spot nelle aziende. Pierluigi Modesti, Data Manager, spiega come Banca Patrimoni Sella, istituto private del gruppo Banca Sella, sta industrializzando il patrimonio informativo aziendale ed eliminando così il caos dei file Excel

Pubblicato il 23 lug 2026



Pierluigi Modesti, Data Manager & Process-Centric Data Governance Banca Patrimoni Sella
Pierluigi Modesti, Data Manager & Process-Centric Data Governance Banca Patrimoni Sella
AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti

Punti chiave

  • Trasformare il dato in prodotto: Banca Patrimoni Sella con Irion promuove il data product per centralizzare la data governance e distribuire conoscenza certificata alle linee di business.
  • Definizione di valore: un asset diventa prodotto se garantisce utilità decisionale, ricercabilità, fruibilità, affidabilità tecnica e percepita, oltre a sicurezza e interoperabilità.
  • Industrializzazione operativa: via i fogli isolati (Excel), processi basati su data contract, catalogo e data marketplace supportati da un metadato comune per integrare legacy e agenti AI.
Riassunto generato con AI


Nel panorama della trasformazione digitale delle imprese, la gestione ordinata delle informazioni rappresenta una delle sfide operative più complesse per i vertici aziendali. Spesso i dipartimenti interni si trovano sommersi da richieste frammentate e ripetitive, che rallentano i processi e disperdono il valore degli asset aziendali.

Durante la Use Case Session 2026 degli Osservatori Digital Innovation, tenutasi il 18 giugno, esperti e manager si sono confrontati su una soluzione strutturale: la trasformazione del dato in un vero e proprio prodotto aziendale. L’evento ha fatto emergere l’esperienza di Banca Patrimoni Sella, l’istituto private del gruppo Banca Sella, che ha avviato una collaborazione strategica con il vendor tecnologico Irion per ridefinire radicalmente la propria governance informativa. L’obiettivo fondamentale è abbandonare la logica delle risposte estemporanee per costruire un’infrastruttura capace di distribuire conoscenza certificata a tutte le linee di business. (Un momento del convegno nella foto sotto)

data product
Pierluigi Modesti, BPS Al e Dati – Data Manager di Banca Patrimoni Sella;
Giacomo Saggioro, Principal Domain Advisor di Irion

Che cosa significa gestire i dati come un prodotto

Il passaggio concettuale dai semplici database aziendali ai prodotti dati scaturisce dalla necessità di applicare le logiche del mercato dei beni di consumo ai patrimoni informativi interni. Un prodotto tradizionale esiste per soddisfare un bisogno specifico, possiede requisiti di fruibilità immediata, offre una chiara garanzia di qualità e ha un valore economico o un costo quantificabile associato. Allo stesso modo, un patrimonio informativo può essere definito come un data product esclusivamente se risponde a queste medesime caratteristiche all’interno dell’organizzazione aziendale. L’approccio prevede il confezionamento di pacchetti informativi pronti all’uso, dotati di una semantica trasparente e di metodi di consegna predefiniti che supportino concretamente le decisioni dei manager.

La democratizzazione dei dati poggia su dinamiche industriali precise. Riprendendo i modelli di analisi elaborati da Gartner, emergono due componenti essenziali per abilitare questo cambiamento organizzativo: da un lato la produzione del dato, che si occupa di leggere e catalogare le informazioni tramite connettori dedicati; dall’altro la sua distribuzione all’interno di un mercato interno, un vero e proprio data marketplace. All’interno di questo spazio condiviso, i consumatori di dati possono cercare e utilizzare gli asset di cui hanno bisogno, mentre i responsabili della governance possono tracciare l’utilizzo e pianificare i miglioramenti necessari. Il valore finale del modello risiede nella capacità di assegnare a ciascun elemento un costo o un valore chiaro, definito da figure responsabili, consentendo all’azienda di comprendere l’effettivo ritorno sull’investimento tecnologico.

Le caratteristiche fondamentali per definire un data asset di valore

Per implementare con successo questo paradigma, le organizzazioni devono definire criteri rigoroso per stabilire l’effettivo valore di un asset informativo. La prima caratteristica irrinunciabile è l’utilità decisionale, ovvero la chiara associazione del pacchetto dati a una specifica destinazione d’uso aziendale. Un dato privo di contesto o non orientato a una scelta strategica perde la sua natura di prodotto. A questa si affiancano la ricercabilità e la fruibilità: gli utenti interni devono essere in grado di individuare l’informazione in modo autonomo, guidati da definizioni chiare che collegano il dato logico alle sue controparti fisiche.

L’elemento cardine che determina il successo o il fallimento dell’intera architettura rimane tuttavia l’affidabilità. Le aziende che scelgono di integrare l’intelligenza artificiale nei propri processi operativi sanno che la qualità dell’output dipende interamente dalla qualità dell’input informativo. Irion, che da vent’anni sviluppa sistemi dedicati alla qualità e alla governance dei dati, sottolinea come questo fattore presenti una duplice natura. Esiste un’affidabilità tecnica, legata all’efficacia degli impianti di controllo e dei monitoraggi automatizzati, e un’affidabilità percepita, che si sviluppa sul fronte dell’utente finale.

Come ha evidenziato Giacomo Saggioro, Principal Domain Advisor di Irion, durante il suo intervento: “l’affidabilità non è solo quella dell’impianto di controllo, ma è anche un’affidabilità percepita da parte del consumatore, che dovrà poi consumare il Data Product e quindi deve essere in grado anche di assegnare un certo grado di affidabilità al prodotto che vuole comprare, che vuole utilizzare”. L’utente aziendale deve quindi poter verificare il livello di precisione del pacchetto informativo prima di integrarlo nei propri flussi di lavoro, esattamente come farebbe un acquirente che esamina la scheda tecnica di un bene di consumo. Infine, i requisiti di sicurezza regolati da rigorosi controlli degli accessi e la piena interoperabilità dei sistemi completano l’identikit dell’asset di valore.

Dall’anarchia dei file excel all’industrializzazione del patrimonio informativo

La spinta verso l’adozione dei data product nasce spesso da un’esigenza di sopravvivenza operativa dei dipartimenti tecnici, costantemente impegnati a risolvere urgenze quotidiane che si ripetono in modo ciclico. Nelle strutture aziendali tradizionali, il business esprime bisogni informativi estemporanei attraverso richieste mirate. Il team dei dati lavora l’informazione, la consegna e chiude l’attività; tuttavia, a distanza di pochi giorni, un’altra area aziendale o lo stesso richiedente avanzano la medesima richiesta, innescando una duplicazione degli sforzi e una frammentazione dei flussi lavorativi. Questo meccanismo genera una proliferazione incontrollata di fogli di calcolo isolati, privi di allineamento centrale e difficili da monitorare.

Banca Patrimoni Sella ha individuato in questa inefficienza il punto di partenza per una trasformazione profonda dei propri processi di gestione informativa, focalizzandosi sulla necessità di industrializzare la risposta alle esigenze interne. Pierluigi Modesti, Data Manager dell’istituto, ha descritto in modo trasparente la realtà operativa che caratterizza molte istituzioni finanziarie: “noi siamo abituati nel mondo bancario a ricevere tante richieste di Excel e questo è quello che noi dobbiamo evitare.” L’abbandono del foglio Excel come strumento primario di scambio dati rappresenta una svolta non solo tecnologica, ma soprattutto culturale e organizzativa. Industrializzare il processo significa sostituire la risposta alla richiesta spot con una struttura organizzativa e processuale stabile, capace di mettere a disposizione del business uno strumento sempre accessibile, pronto e verificato, progettato fin dal principio per coprire le esigenze delle diverse aree aziendali in modo centralizzato e riproducibile.

Il ruolo del data contract nella contrattualizzazione tra business e governance

Il perno operativo che consente a Banca Patrimoni Sella di concretizzare questa transizione industriale è il concetto di data contract. Si tratta di un vero e proprio accordo formalizzato che regola i rapporti tra l’area di business che manifesta il bisogno informativo, il team di data governance e i responsabili tecnici dell’infrastruttura. Il processo si attiva attraverso i tradizionali canali di ticketing aziendali, ma la richiesta non viene inserita come testo libero; segue invece una struttura rigida e predefinita, volta a raccogliere tutte le informazioni necessarie a garantire che il futuro asset nasca già integrato nelle regole di governo della banca.

Il ciclo di vita del data contract si articola in tre macro-sezioni fondamentali. La prima parte raccoglie i dati anagrafici della richiesta, identificando l’origine e lo scopo dell’esigenza aziendale. La seconda sezione è interamente dedicata alla governance e si focalizza sulla definizione dei temi di ownership. Stabilire con precisione chi sia il proprietario del dato e chi ne risponda a livello aziendale è il passaggio cruciale per evitare la creazione di asset orfani o privi di controllo qualitativo. La terza e ultima sezione riguarda la fruizione, normando nel dettaglio le autorizzazioni di accesso, i profili di sicurezza e i criteri di promozione dell’asset a rango di vero e proprio data product. Quando un asset soddisfa pienamente i requisiti di riproducibilità e riusabilità ad ampio spettro, viene ufficialmente registrato nel mercato interno, diventando un bene comune disponibile per l’intera organizzazione.

Come costruire un data marketplace per integrare sistemi legacy e agenti intelligenti

L’efficacia di un modello basato sui data product dipende in larga misura dalla flessibilità tecnologica della piattaforma che deve ospitarli. Un’azienda complessa, in particolare nel settore bancario, non opera su un’unica infrastruttura uniforme, ma convive con una stratificazione di tecnologie accumulate nel corso del tempo. La sfida raccolta da Banca Patrimoni Sella insieme a Irion è consistita nella realizzazione di un data marketplace capace di dialogare con ambienti eterogenei, superando i vincoli di una produzione limitata a una sola tecnologia chiusa o a una singola data fabric proprietaria.

L’architettura implementata permette di integrare e governare asset informativi provenienti dalle fonti più disparate. Il sistema accoglie e indicizza i data product legacy ereditati da vecchi data mart strutturati su database Oracle, ma al contempo gestisce dashboard analitiche sviluppate in ambienti moderni, salvaguardando gli investimenti passati e mantenendo il controllo centrale sulla qualità del dato. La flessibilità della piattaforma consente inoltre di guardare alle innovazioni più recenti, aprendo le porte all’integrazione di agenti intelligenti e soluzioni basate sull’intelligenza artificiale all’interno del medesimo framework di governo.

Il valore del metadato comune per governare l’evoluzione degli asset informativi

Il segreto di questa interoperabilità risiede nella definizione di un metadato comune. Questo strato informativo unificato garantisce la costruzione di un quadro di governo coerente, che si occupa di censire l’asset a sinistra della filiera tecnologica per poi guidarlo verso le fasi di pubblicazione sul lato destro del sistema, gestendo anche i collegamenti ipertestuali verso ecosistemi di terze parti.

Come ha spiegato Modesti nel corso dell’evento milanese: “se noi disponiamo di una struttura che non è soltanto una risposta a una richiesta spot, ma è effettivamente la possibilità di industrializzare il processo e di fornire non soltanto il dato, ma piuttosto una struttura organizzativa e processuale che sia in grado di fornire uno strumento sempre disponibile e pronto a coprire le esigenze del business, sicuramente questo è molto meglio.” L’infrastruttura così concepita supera la semplice catalogazione dell’esistente per supportare l’evoluzione continua degli asset informativi. Attraverso l’uso quotidiano, la ricerca attiva e un sistema di feedback costante da parte degli utenti interni, i prodotti dati possono essere costantemente migliorati e raffinati nel tempo, trasformando il marketplace da semplice archivio tecnologico a un motore di efficienza organizzativa per tutte le aree di business dell’istituto.

FAQ: Fintech – BankingUp

Il Fintech rappresenta la trasformazione digitale nell’industria del banking e dei servizi finanziari. È l’applicazione dell’innovazione tecnologica al settore finanziario che sta rivoluzionando il modo in cui vengono erogati i servizi bancari tradizionali. Questa trasformazione coinvolge diversi ambiti: dal retail banking alle criptovalute, dalla blockchain agli instant payments, dal mobile banking all’open banking. BankingUp è il primo canale dedicato al futuro delle banche e dei servizi finanziari, che monitora news, tendenze, scenari e startup del settore. La digitalizzazione sta permettendo lo sviluppo di nuovi modelli di business e l’ingresso di nuovi player nel mercato, creando un ecosistema finanziario più integrato e collaborativo dove clienti, banche tradizionali e nuovi operatori possono interagire per offrire soluzioni innovative e personalizzate.

Il mercato delle startup Fintech in Italia sta attraversando una fase di maturità e consolidamento. Secondo l’Osservatorio Fintech & Insurtech del Politecnico di Milano, a fine 2024 si contavano 596 startup fintech attive, in lieve calo rispetto alle 622 del 2023. Nonostante questa riduzione numerica, le startup esistenti hanno rafforzato la propria posizione attraverso sinergie con partner industriali e finanziari, dimostrando capacità di adattamento e resilienza. Tra le realtà italiane più affermate troviamo Satispay, Scalapay e Credimi. Altri esempi significativi includono Cardo AI, specializzata nello sviluppo di tecnologie avanzate per la finanza strutturata, che ha recentemente concluso un’exit totale con un round Series A da 15 milioni di dollari, e Volume, startup fintech fondata a Londra dall’italiano Simone Martinelli, specializzata in pagamenti account-to-account, che ha raccolto 6 milioni di dollari in un round di finanziamento. I finanziamenti complessivi sono aumentati del 44% rispetto all’anno precedente, raggiungendo i 250 milioni di euro, e anche i ricavi hanno registrato una crescita del 29%.

Le startup Fintech devono affrontare diverse sfide significative nel loro percorso di crescita. Una delle principali è l’accesso ai capitali: il 46% è impegnato nella ricerca fondi e solo il 12% ha identificato investitori adeguati al round pianificato. I round sono spesso destinati allo sviluppo del prodotto più che all’espansione in nuovi mercati, e l’ammontare dei fondi è generalmente contenuto (oltre il 50% delle richieste è inferiore a 2 milioni di euro). Un’altra sfida importante è il passaggio dalla sperimentazione all’industrializzazione di prodotti e servizi, in un mercato che sta entrando in una nuova fase di maturità. Inoltre, le startup devono affrontare la complessità normativa e la concorrenza sia delle banche tradizionali che stanno digitalizzando i loro servizi, sia di altre fintech. La capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato e di costruire partnership strategiche con attori consolidati diventa quindi fondamentale per la sopravvivenza e il successo in questo settore.

Nel 2024, le tecnologie sono il fulcro dell’offerta delle startup fintech, che puntano soprattutto su quelle più consolidate, come API (adottate dal 70%) e Artificial Intelligence (43%). Tra le tecnologie emergenti, si distingue la crescita significativa della Generative AI, adottata dal 26% delle startup, principalmente per ottimizzare processi di back-office. Altre tecnologie rilevanti includono la blockchain, utilizzata per garantire maggiore sicurezza e trasparenza nelle transazioni finanziarie, e l’Internet of Things (IoT), che sta collegando dispositivi fisici alla rete per consentire una gestione più intelligente delle risorse finanziarie. Queste innovazioni tecnologiche permettono di analizzare i rischi in tempo reale, prevedere insolvenze e migliorare la precisione delle decisioni strategiche. L’adozione di queste tecnologie sta trasformando radicalmente il modo in cui vengono erogati i servizi finanziari, rendendo possibili nuovi modelli di business e migliorando l’esperienza utente.

L’Open Banking è una condivisione dei dati tra i diversi attori dell’ecosistema bancario, autorizzata dai clienti, scaturita dalla PSD2 (Payment Services Directive 2), direttiva europea sui pagamenti digitali emanata nel 2018. Questa innovazione ha portato una vera disruption nel mondo bancario, obbligando per la prima volta le banche europee ad aprire le proprie API (Application Program Interface) a società fintech e altre aziende che si occupano di prodotti e servizi finanziari. Grazie all’Open Banking, la capacità di servire direttamente i clienti non è più una prerogativa esclusiva delle banche tradizionali, ma viene condivisa con società fintech e tech retailer. La fiducia degli italiani nell’Open Banking continua a crescere: nel primo semestre 2024 quasi la metà degli utenti (49,2%) ha almeno un conto connesso. A partire dal 2025, con l’introduzione della versione finale del Regolamento europeo FIDA (Financial Data Access), si entrerà nell’epoca dell’Open Finance, che estenderà il concetto di Open Banking prevedendo la condivisione e l’accesso a una gamma ancora più ampia di dati e prodotti bancari tramite API.

Il settore dei pagamenti digitali nelle assicurazioni sta vivendo una profonda trasformazione. Secondo l’Osservatorio Innovative Payments del Politecnico di Milano, nel 2024 il valore transato tramite strumenti di pagamento digitali ha raggiunto 481 miliardi di euro, pari al 43% del totale delle transazioni, segnando per la prima volta il sorpasso sul contante. Nei punti vendita fisici, il valore incassato con strumenti digitali è stato di 385 miliardi di euro, in crescita del 7% rispetto al 2023. Nuovi modelli per incassi e rimborsi, tokenizzazione, wallet, approcci mobile-first e formule in abbonamento stanno ridefinendo la relazione tra compagnie e assicurati. Secondo un recente report di Adyen ed EY, oltre la metà dei clienti insurance online desidera acquistare polizze tramite canali mobile-first, mentre per le generazioni più giovani (Gen Z e Millennial) la semplicità del pagamento rientra tra i primi cinque fattori decisionali nella scelta di un’assicurazione. Le soluzioni mobile-first stanno diventando lo standard per la sottoscrizione di polizze temporanee, on-demand o basate sull’utilizzo, mentre i modelli in abbonamento, particolarmente apprezzati dai clienti tra i 25 e i 34 anni, aprono la strada a logiche di pagamento più vicine ai servizi digitali.

Secondo una ricerca di EY per Italian Insurtech Association, clima, invecchiamento demografico e cybersecurity sono le nuove priorità per l’industria assicurativa. Il rischio climatico si conferma la minaccia più urgente e trasversale, con il 79% delle compagnie che dichiara di avere già a catalogo coperture contro le catastrofi naturali (NatCat). L’offerta attuale include polizze property con estensione agli eventi catastrofali (80%), soluzioni stand-alone per terremoti, alluvioni e grandinate (73%), prodotti dedicati al settore agricolo e soluzioni multirischio (entrambi al 40%). Per quanto riguarda il cyber risk, il 53% degli operatori ha già soluzioni a catalogo, ma la domanda resta debole: il 59% degli operatori la considera bassa. Le coperture più diffuse riguardano malware, ransomware e cyber estorsioni (100%), violazione dei dati (78%) e interruzione dell’attività (56%). Infine, la Long Term Care si afferma come risposta strategica all’invecchiamento demografico, con il 65% delle compagnie che ha già prodotti dedicati. Per aumentare il valore percepito di queste coperture, le compagnie puntano su servizi integrativi come l’assistenza domiciliare certificata (70%), il care management personalizzato (50%) e le convenzioni con RSA e strutture sanitarie (45%).

Il Banking-as-a-Service (BaaS) è la messa a disposizione da parte delle banche dei propri servizi finanziari al di fuori dei rami tradizionali. Ciò avviene attraverso il cloud e le API (Application Programming Interface), a vantaggio di società esterne, come fintech o altre aziende digitali. Queste ultime sono così in grado di offrire ai loro clienti servizi bancari tradizionali, come conti bancari online, carte di debito, prestiti e soluzioni di pagamento, senza aver bisogno della licenza bancaria. Grazie al BaaS, qualunque azienda può fornire servizi bancari ai suoi clienti. Affinché il BaaS abbia successo, è cruciale che si instauri una collaborazione tra gli istituti di credito e le società fintech. Le banche possono utilizzare strumenti già testati dalle fintech, riducendo i tempi di go-to-market, mentre grazie al digitale possono raggiungere più facilmente i clienti delle Generazioni Y e Z. Il BaaS non va confuso con l’open banking: nel BaaS la società che si appoggia alla piattaforma non entra mai veramente in possesso dei soldi o dei dati del cliente, agisce semplicemente come un intermediario e non è soggetta agli obblighi normativi e di compliance che una banca si trova quotidianamente a dover adempiere.

Secondo un rapporto realizzato da Cb Insights, dal 2013 al 2017 le principali banche mondiali hanno investito complessivamente 118 miliardi di dollari nel settore del fintech. A guidare la classifica degli istituti di credito più “innovativi” è Goldman Sachs con 37 miliardi di dollari, seguita da Citi Banks (25 miliardi) e J.P. Morgan (14 miliardi). Ogni banca ha una preferenza di investimento specifica: J.P. Morgan si è focalizzata sul settore dei pagamenti, Citi Banks ha puntato sulla sicurezza e l’ecommerce, mentre Goldman Sachs ha scommesso sul settore dei prestiti e sul regtech. Le banche italiane, invece, sembrano essere ancora in affanno rispetto al processo di trasformazione digitale. Secondo un censimento realizzato da ABI, il 70% delle banche italiane analizzate sta lavorando per sviluppare relazioni con le startup fintech, con spese in tecnologia che hanno raggiunto quota 4,5 miliardi di euro. Tuttavia, gli investimenti sono ancora limitati rispetto ai colossi internazionali.

Le startup fintech operano in una vasta gamma di settori emergenti. Tra i principali troviamo i pagamenti digitali, la gestione patrimoniale, i prestiti peer-to-peer, le assicurazioni digitali (insurtech), la blockchain e le criptovalute. Altri settori in crescita includono le regtech (tecnologie regolamentari) e le soluzioni di cybersecurity finanziaria. In particolare, nel panorama italiano, circa 86 startup sono attive nell’insurtech, il settore che applica la tecnologia al mondo delle assicurazioni. Il settore dei pagamenti digitali sta vivendo una forte crescita, con il valore transato che ha raggiunto 481 miliardi di euro nel 2024, pari al 43% del totale delle transazioni. Anche l’Open Banking sta guadagnando terreno, con quasi la metà degli utenti italiani (49,2%) che ha almeno un conto connesso nel primo semestre 2024. Questa diversificazione permette di affrontare e risolvere problemi specifici attraverso soluzioni tecnologiche mirate, contribuendo alla trasformazione digitale dell’intero settore finanziario.

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

L’intelligenza artificiale per l’innovazione

Tutti
Che cos'è InnoverAI
AI & STARTUP
AI & INNOVAZIONE
AI TRANSFORMATION
Leggi l'articolo Come l’AI sta cambiando il lavoro dell’innovazione? Guarda il primo Future Talk di InnoverAI
VIDEO
Come l’AI sta cambiando il lavoro dell’innovazione? Guarda il primo Future Talk di InnoverAI
Leggi l'articolo Startup AI-native: il vantaggio competitivo non sono gli strumenti, è il modello operativo
AI transformation
Startup AI-native: il vantaggio competitivo non sono gli strumenti, è il modello operativo
Leggi l'articolo Creare valore con i progetti AI: percorsi e modelli
L'approfondimento
Creare valore con i progetti AI: percorsi e modelli
Leggi l'articolo l purgatori dei pilot AI e l’errore che blocca le aziende
DA ZERO A LOOP
l purgatori dei pilot AI e l’errore che blocca le aziende
Leggi l'articolo Edison, Dotti e Montelatici: “Dall’AI alla GenAI, ora abbiamo superpoteri per gestire impianti e processi”
INNOVATION LEADER
Edison, Dotti e Montelatici: “Dall’AI alla GenAI, ora abbiamo superpoteri per gestire impianti e processi”
Leggi l'articolo L’ascesa dei Solo founder: come la tecnologia riscrive l’impresa
Approfondimenti
L’ascesa dei Solo founder: come la tecnologia riscrive l’impresa
Leggi l'articolo InnoverAI, l’intelligenza artificiale per l’innovazione: un cambio di paradigma da affrontare insieme
NEXTWORK360-Economyup
InnoverAI, l’intelligenza artificiale per l’innovazione: un cambio di paradigma da affrontare insieme
Leggi l'articolo Perché nell’era dell’AI “farsi vedere” è una competenza necessaria per chi fa innovazione in azienda
INNOVATION MANAGEMENT
Perché nell’era dell’AI “farsi vedere” è una competenza necessaria per chi fa innovazione in azienda
Leggi l'articolo AI Resilience: il criterio che manca nella valutazione dell’innovazione in ambito AI
L'ANALISI
AI Resilience: il criterio che manca nella valutazione dell’innovazione in ambito AI
Leggi l'articolo One-Person Unicorn: come gli AI agent stanno riscrivendo il concetto di startup
LA TENDENZA
One-Person Unicorn: come gli AI agent stanno riscrivendo il concetto di startup
Leggi l'articolo Cosa sono le “20x Companies”: team minuscoli che competono con gli operatori storici grazie all’AI
TENDENZE
Cosa sono le “20x Companies”: team minuscoli che competono con gli operatori storici grazie all’AI
Leggi l'articolo Costruire da soli una startup con l’AI in 7 mosse (come ha fatto a San Francisco Vittorio Viarengo)
OPEN WORLD
Costruire da soli una startup con l’AI in 7 mosse (come ha fatto a San Francisco Vittorio Viarengo)
Leggi l'articolo Harsh Wardhan, Innovation Manager Google: “Così cambiano open innovation e design thinking nell’era della Gen-AI”
ai transformation
Harsh Wardhan, Innovation Manager Google: “Così cambiano open innovation e design thinking nell’era della Gen-AI”
Leggi l'articolo Come l’AI sta cambiando il lavoro dell’innovazione? Guarda il primo Future Talk di InnoverAI
VIDEO
Come l’AI sta cambiando il lavoro dell’innovazione? Guarda il primo Future Talk di InnoverAI
Leggi l'articolo Startup AI-native: il vantaggio competitivo non sono gli strumenti, è il modello operativo
AI transformation
Startup AI-native: il vantaggio competitivo non sono gli strumenti, è il modello operativo
Leggi l'articolo Creare valore con i progetti AI: percorsi e modelli
L'approfondimento
Creare valore con i progetti AI: percorsi e modelli
Leggi l'articolo l purgatori dei pilot AI e l’errore che blocca le aziende
DA ZERO A LOOP
l purgatori dei pilot AI e l’errore che blocca le aziende
Leggi l'articolo Edison, Dotti e Montelatici: “Dall’AI alla GenAI, ora abbiamo superpoteri per gestire impianti e processi”
INNOVATION LEADER
Edison, Dotti e Montelatici: “Dall’AI alla GenAI, ora abbiamo superpoteri per gestire impianti e processi”
Leggi l'articolo L’ascesa dei Solo founder: come la tecnologia riscrive l’impresa
Approfondimenti
L’ascesa dei Solo founder: come la tecnologia riscrive l’impresa
Leggi l'articolo InnoverAI, l’intelligenza artificiale per l’innovazione: un cambio di paradigma da affrontare insieme
NEXTWORK360-Economyup
InnoverAI, l’intelligenza artificiale per l’innovazione: un cambio di paradigma da affrontare insieme
Leggi l'articolo Perché nell’era dell’AI “farsi vedere” è una competenza necessaria per chi fa innovazione in azienda
INNOVATION MANAGEMENT
Perché nell’era dell’AI “farsi vedere” è una competenza necessaria per chi fa innovazione in azienda
Leggi l'articolo AI Resilience: il criterio che manca nella valutazione dell’innovazione in ambito AI
L'ANALISI
AI Resilience: il criterio che manca nella valutazione dell’innovazione in ambito AI
Leggi l'articolo One-Person Unicorn: come gli AI agent stanno riscrivendo il concetto di startup
LA TENDENZA
One-Person Unicorn: come gli AI agent stanno riscrivendo il concetto di startup
Leggi l'articolo Cosa sono le “20x Companies”: team minuscoli che competono con gli operatori storici grazie all’AI
TENDENZE
Cosa sono le “20x Companies”: team minuscoli che competono con gli operatori storici grazie all’AI
Leggi l'articolo Costruire da soli una startup con l’AI in 7 mosse (come ha fatto a San Francisco Vittorio Viarengo)
OPEN WORLD
Costruire da soli una startup con l’AI in 7 mosse (come ha fatto a San Francisco Vittorio Viarengo)
Leggi l'articolo Harsh Wardhan, Innovation Manager Google: “Così cambiano open innovation e design thinking nell’era della Gen-AI”
ai transformation
Harsh Wardhan, Innovation Manager Google: “Così cambiano open innovation e design thinking nell’era della Gen-AI”

Articoli correlati

0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x