gianluigizarantonello 🎯Business Transformation con le persone al centro

🇨🇳🇺🇸Gli americani si stanno convertendo ai modelli AI cinesi? 🔎Secondo il reportage di Rest of World, sviluppatori e startup statunitensi stanno virando su modelli AI cinesi perché la differenza di costo è enorme: emergono casi in cui sessioni di programmazione passano da circa 10 dollari a meno di 50 centesimi! Ne ha parlato Mario Moroni su Il Caffettino e non è un tema banale dato che spesso e volentieri il costo della Ai non è gestito e monitorato adeguatamente. 💰⚠️Di sicuro, in ottica di Agentic Enterprise, quando il costo di esecuzione diventa irrisorio, l’AI non è più solo un assistente individuale, ma diventa un motore operativo di massa. Tuttavia, come ho analizzato sul mio blog, un errore molto pericoloso è inseguire il risparmio tecnologico senza una visione organizzativa e strategica. Il dilemma non è più "quale modello costa meno", ma "quale architettura stiamo costruendo", dato che lo stesso Satya Nadella ha dichiarato che non conta più il modello, conta chi controlla la conoscenza. 💡La vera sfida per le organizzazioni oggi è quindi il passaggio da una visione tool-centrica a una architettura ad agenti.  Questo richiede: 1️⃣ Segmentazione del carico: Usare i modelli premium per le task a valore critico e modelli "low-cost" per le automazioni seriali. 2️⃣Governance tecnologica e dei dati: La convenienza non deve mai compromettere la proprietà intellettuale o la sicurezza. 3️⃣Digital Literacy: la capacità di capire ed orchestrare questi agenti è una competenza distintiva del prossimo futuro. La tecnologia deve restare subordinata al framework strategico e gli obiettivi dettano la scelta della tecnologia, non viceversa, anche perché come ci insegnano le recenti vicende di Anthropic l’imprevisto è sempre dietro l'angolo.

🇫🇷Che cosa mi porto a casa dalla decima edizione di Vivatech a Parigi? Sicuramente è stata un’edizione particolarmente grande: tre piani, moltissima gente, un numero enorme di soluzioni anche più piccole (ci torno tra poco). Com’era prevedibile, la AI è stata la grande protagonista, come anche già a Shoptalk Europe a Barcellona (l’altro grande evento di successo dove sono stato questo mese) e in mille altri contesti di varie dimensioni. ❓Che cosa ho notato qui di particolare? 1️⃣Il primo punto è l'aumento considerevole della presenza di stand nazionali e regionali che ospitano startup del proprio territorio: grandi nazioni dall’India al Giappone passando per i principali stati europei (Italia inclusa), AfricaTech e molto altro. Un segnale che la AI sta diventando un asset competitivo a livello nazionale per tutti, e non solo per i detentori dei grandi modelli. 2️⃣Collegato con questo primo aspetto, molte altre realtà più piccole sono state ospitate da grandi incubatori aziendali o altri aggregatori, allargando ancora di più l’offerta di soluzioni che da sole avrebbero fatto fatica a sbarcare in un contesto come questo. 3️⃣Terzo punto, Vivatech si continua a distinguere dagli altri eventi paragonabili per la presenza di grandi aziende non tecnologiche che sponsorizzano e che hanno grandi stand dove mostrano la propria innovazione, anche interna: quest'anno allo storico duo LVHM e L’Oreal si è unita, con successo anche Luxottica portando un tocco italiano. In questi grandi stand si inizia a vedere della tecnologica che non è più solo scenica ma che si inserisce in modo significativo nei processi, interni ed esterni, raccontando come ci sia molta più innovazione dentro il comparto di quando si creda (i problemi casomai sono altri, li ho raccontati qui e qui). 4️⃣Non mancavano poi tanti grandi player tecnologici con stand imponenti ma l’ultima menzione è per la parte di robotica, con la Cina che conferma la sua leadership in materia con Unitetree e Agibot in testa. Questi robot oggi sono ancora una curiosità e fanno cose divertenti come ballare e salutare ma dietro questa parte “scenica” c’è una tecnologia che va alla velocità della luce. 💡Per concludere, è stato tutto bello e stimolante ma c’era davvero tantissima offerta, con decine di grandi player e centinaia di realtà piccole: per orientarsi serve avere consapevolezza delle proprie fondamenta e la necessità di un’appropriata comprensione, danto che l’intelligenza artificiale non è gratis e l’agentic Ai è una gara di chiarezza prima che di velocità.

🇪🇺🚫L’Europa frena l’innovazione con la sua regolamentazione e penalizza i suoi cittadini con le feature che arrivano tardi? È la narrativa di Apple con la nuova Siri, che non arriverà subito con tutte le novità nel vecchio continente. Ma è proprio così? La realtà è più articolata e la spiega bene Matteo Flora in questo video. Non è una buona idea cedere i nostri diritti e il controllo (in questo caso dello smartphone) a un soggetto privato straniero, che per altro può essere poi “spento” arbitrariamente dal proprio governo…

🦾La Ai ormai non è più solo una questione tecnologica, questo lo abbiamo già capito, ma ora più che mai con le ultime vicende su Claude Mythos e Fable 5 il livello politico ed economico si alza. 💣La notizia è pesante: il 12 giugno alle 17:21 ora della costa Est USA, il governo americano ha imposto lo stop all’accesso a tutti i cittadini stranieri, dentro e fuori il territorio nazionale, ai nuovi modelli di Anthropic, compresi di fatto i dipendenti della stessa azienda. 🔎Il provvedimento è stato emanato a seguito di un potenziale jailbreak (una tecnica per aggirare le protezioni del modello) su cui l’azienda di Claude nel suo comunicato sostiene di aver ricevuto solo elementi «verbali», che sia ristretto, non universale, e afferma che il comportamento mostrato dal modello riguarderebbe vulnerabilità minori, già note e individuabili anche da altri sistemi disponibili pubblicamente. 🤔Il risultato è che questi due modelli sono stati universalmente sospesi da Anthropic dopo solo 3 giorni dal lancio ma la cosa più significativa, evidenziata da Matteo Flora nella sua newsletter di questo sabato (assolutamente da leggere) è che stato usato un export control, un controllo all’esportazione amministrato dal Bureau of Industry and Security del Dipartimento del Commercio, quindi “una comunicazione delle autorità di sicurezza nazionale, ricevuta a metà pomeriggio, che impone a un’azienda privata di staccare la spina a due modelli di intelligenza artificiale già nelle mani di centinaia di milioni di utenti”.  ⚠️Questo è possibile perché con la specifica categoria ECCN 4E091, introdotta a gennaio 2025, i pesi dei modelli di intelligenza artificiale più potenti sono trattati “come beni a duplice uso, soggetti a licenza per l’esportazione verso il resto del pianeta, esattamente come un componente militare”, sotto un livello di discrezionalità dell’esecutivo praticamente nullo con il criterio della sicurezza nazionale. Come dice Raffaele Gaito qui, si tratta probabilmente di un punto di non ritorno in queste dinamiche, che già avevano visto di recente delle novità preoccupanti da parte del regolatore federale USA. 🇺🇲🇪🇺E forse, come dicono molti commentatori, dobbiamo rivalutare il modello di regolamentazione europeo, che sarà anche lento ma è decisamente più trasparente.

⁉️Il lusso può innovare con gli agenti Ai? Se lo chiede McKinsey in un articolato ragionamento su tecnologia e desiderio, di cui vi consiglio la lettura diretta. 🤖Dai dati della loro indagine, i consumatori di beni di lusso utilizzano già l'IA in modo significativo e sembrano soddisfatti di ciò che ottengono: l'85% utilizza un assistente IA multifunzione per supportare le decisioni di acquisto (il 52% dichiara di utilizzarlo frequentemente), il 74% ha utilizzato la ricerca visiva per prodotti o stili simili e il 55% ha utilizzato strumenti di virtual try on. E solo il 4% si dichiara insoddisfatto dei tool. 🔎Una cosa però è informarsi e una cosa è completare le transazioni, con maturità diversa fra i settori, e visto il valore economico ed emotivo dei beni di lusso è difficile immaginare a breve una forte automazione degli acquisti ma questo non significa che non ci siano delle implicazioni (e delle opportunità) forti. 1️⃣La prima è i brand non possono continuare a ignorare l’importanza di organizzare il proprio capitale semantico per renderlo visibile agli LLM e agli agenti: come ho scritto qualche giorno fa sempre di più le proprietà digitali dovranno parlare anche a dei clienti agentici e questa per il lusso potrebbe essere un’occasione per fare convivere estica (rivolta agli umani) e informazioni strutturate di prodotto (per gli agenti) nel codice prima ancora che a front end.  Il capitale intangibile del brand e il savoir faire di chi crea il prodotto sono i veri creatori di valore, e la tecnologia può aiutare ad amplificarli e portarli a scala, tanto più che l’alto di gamma non avrà mai le moli di dati di altri settori, e sarà quindi la qualità semantica a garantirne il valore differenziale. In un ambiente mediato da un agente, il giudizio sul marchio non può più rimanere implicito e deve essere codificato, ovvero tradotto in indicazioni su cosa può essere raccomandato, a chi, a quali condizioni e con quale ritmo. E il negozio? Nella ricerca si riporta che “solo il 29% dei consumatori di lusso afferma di preferire l'utilizzo di strumenti di shopping basati sull'intelligenza artificiale nei negozi, il che sottolinea il ruolo differenziato della boutique. In un ambiente mediato da un agente, il negozio non perde importanza, ma diventa più specifico: il luogo in cui vengono confermate vestibilità, sensazione al tatto, proporzioni e sicurezza” 2️⃣In questo si apre la seconda opportunità, legata al fatto di dotare di “superpoteri” le persone della boutique: ricordiamoci sempre che il vero valore della Ai è quello di permettere alle persone di fare cose che prima erano impossibili, come in questo caso ad esempio poter lavorare sulla personalizzazione e la conoscenza di tutti i clienti e non solo dei “VIC” del proprio portafoglio. 💡Le ambizioni per la AI agentica possono essere diverse ma devono essere basate sul valore, specie in settore basato su relazioni e fiducia.

👩‍🎓Dove si concentra la maggiore crescita di talenti AI? 🇮🇳Uno studio di Linkedin citato nel rapporto Ai Index della Stanford University rileva che l'India ha il secondo tasso di crescita più veloce in IA tra gli utenti di Linkedin, +120%, dietro solo agli UAE (ma pensiamo alla differenza di popolazione). 📈Il Primo Ministro Narendra Modi ha l'obiettivo di rendere l'India una delle prime 3 superpotenze dell'IA nel 2047, sia nel consumo che nell'innovazione, cercando di attirare oltre 200 miliardi di dollari in infrastrutture nel corso dei prossimi 2 anni. 👍🏻Anche il trust sulla Ai resta positivo nel paese, a metà tra quello basso USA e quello alto cinese, nonostante l’impatto importante sui lavoratori del paese.

⁉️Che impatto reale sta avendo l’Ai agentica sull’infrastruttura dei software di marketing (e non solo quelli)? 🔎Scott Brinker nella sua newsletter del 28 maggio parla di una vera “guerra delle infrastrutture Martech” con tre grandi trend: 1️⃣L'ascesa degli "Agenti AI" indipendenti: Gli utenti non vogliono più essere limitati dalle capacità di AI (spesso limitate o generiche) fornite dal vendor. Vogliono usare i propri agenti (es. un'istanza personalizzata di Claude o GPT) per analizzare i dati, scrivere contenuti o ottimizzare le performance. 2️⃣Apertura vs. Chiusura: I vendor che si ostinano a mantenere ecosistemi chiusi stanno perdendo attrattiva. La pressione del mercato ha costretto giganti come Salesforce e come HubSpot ad abbracciare l'API-first strategy: la loro interfaccia grafica (UI) non è più l'unico modo per interagire con il sistema, ma diventa solo uno dei tanti client. 3️⃣Infrastruttura come API: La vera innovazione è che queste piattaforme stanno esponendo i loro database e le loro logiche di business tramite interfacce come il Model Context Protocol (MCP). In pratica, il software di marketing non è più "il posto dove faccio marketing", ma "il motore su cui girano i miei agenti AI". 💡Se è vero quindi che le aziende stanno ancora mettendo a fuoco il concetto di Agentic Enterprise è altrettanto un dato di fatto che le piattaforme invece si stanno già evolvendo per il prossimo futuro: nel report “The New Martech “Stack” for the AI ​​Age" dello stesso Brinker con Databricks viene tratteggiata una nuova architettura in cui dati, semantica, contesto, processi decisionali, app e agenti sono combinati in modo più dinamico rispetto al vecchio modello a strati del martech (e del software in genere). ⚙️Il concetto di Context-as-a-Service che verrà diventa quindi la risposta alla "Caotic-Evil" (la confusione incontrollata) generata dal proliferare di migliaia di app e agenti AI in azienda, dove se ogni agente lavora per conto suo senza conoscere la storia, le regole o i dati aziendali si avrà come risultato il caos, nei costi e nella governance. 🔭Come dice lo stesso Scott, non credo che sarà un tema limitato alla sola Marketing Technology e credo che sia importante mantenere uno sguardo aperto e attento a questo mondo in continuo divenire.

❓La mia azienda può diventare un’impresa agentica, con un’adozione importante di agenti Ai? E in che cosa questo è diverso da usare l’intelligenza artificiale generativa come abbiamo fatto finora? Sono le conversazioni che immagino in molte aziende italiane e globali, di tutti i settori. 🤔Tutte le ricerche delle grandi società di consulenza oggi parlano di un elevato interesse ma anche di un senso di bassa preparazione da parte delle organizzazioni, che prima di tutto devono capire meglio che cosa siano questi nuovi “employee virtuali”. 🔎L'AI generativa prende un input, produce un output (testo, immagine, codice) e si ferma. Gli agenti invece, come dice il nome, agiscono. e non si limitano a suggerire, inoltre segnano un passo importante rispetto all'automazione tradizionale (RPA, workflow rule-based) perché eseguono i compiti in modo autonomo e con strategie che si adattano al momento. 💡Agire però è un concetto molto vasto e anche l’impatto può essere molto diverso, quindi, prima di tutto, c'è uno snodo di ambizione e cultura: dobbiamo e vogliamo rendere tutto automatico o solo fare dell'efficienza puntuale? Vogliamo dare dei superpoteri ai singoli o avere pochi esperti a sviluppare centralmente questo soluzioni? Vogliamo ottimizzare l’esistente mantenendo i processi che abbiamo oggi o vogliamo ridisegnare completamente un'organizzazione con gli agenti come il motore del cambiamento?  E una volta capita questa ambizione, per noi è anche chiaro come ci si arriva?  ⚙️Sono domande che vanno oltre i puri aspetti tecnologici, e toccano l’organizzazione e la cultura aziendale su molteplici ambiti: revisione dei processi, organizzazione della conoscenza, sistemazione delle fondamenta e molto altro. Non c’è un punto di equilibrio uguale per tutti, e la strada si trova sperimentando con metodo, sapendo cosa si vuole ottenere e conoscendo i propri limiti organizzativi prima ancora che tecnologici. Non è una gara di velocità, è una gara di chiarezza. 🔗Ne ho parlato nella mia newsletter di maggio: https://gianluigizarantonello.substack.com/p/agenti-ai-come-adottare-in-azienda-tra-strategia-e-concretezza  🔗L’editoriale è disponibile in italiano qui e in inglese qui 

💰Come si fa ad investire in Ai con disciplina? Gartner propone un modello in quattro fasi: 1️⃣Business Value: partiamo dai problemi reali e dal valore generato. 2️⃣Technology layer: Non date per scontato che l'IA, o più specificamente l'IA generativa (GenAI), sia sempre la soluzione giusta. Pensate alle alternative e non semplificate troppo. 3️⃣Data layer: sappiamo che i dati sono una delle prime cose che la Ai mette alla prova. 4️⃣Organizational layer: occorre investire nella cultura aziendale, nelle competenze e nella comunicazione prima di implementare l'IA su larga scala. Come sempre, non è solo un tema di tecnologia.

🇮🇹🤖Il made in Italy è pronto per l’agentic Ai? Il filo conduttore tra l'I/O 2026 (19-20 maggio) e l'evento Google di Milano (21 maggio) è la transizione verso un ecosistema "agent-first", che nella tappa italiana è stata collegata con le eccellenze del nostro paese premiate sul palco. 🔎Google sicuramente sta spingendo sul concetto di agentic enterprise, come d’altra parte tutte le big tech, e sono stati presentati diversi aggiornamenti importanti: 1️⃣Gemini 3.5 Flash: il modello default per l'AI Mode in Search e per il coding. Fondamentale per le aziende che necessitano di velocità estrema per l'inferenza di agenti in tempo reale. 2️⃣Antigravity 2.0: la nuova piattaforma di sviluppo "agent-first". È il cuore operativo che permette di costruire, gestire e scalare agenti senza dover riscrivere lo stack ingegneristico. 3️⃣Gemini Spark: l'agente "always-on" che monitora e agisce autonomamente (es. gestione abbonamenti, riorganizzazione note). In ambito aziendale, questo si traduce in una riduzione drastica del carico operativo. 4️⃣Agentic Data Cloud: la capacità di connettere i dati (anche su AWS, tramite Cross-Cloud Lakehouse) permette agli agenti di "capire" il contesto aziendale unico, fondamentale per chi, come te, lavora sulla trasformazione digitale. ⚠️Tecnologicamente parlando è un progresso fantastico. Siamo pronti però a gestire l'AI non come un software, ma come un nuovo livello di middle management? Infatti, se consideri l'agentic Ai come una risorsa, la governance non è un freno, ma il "manuale delle procedure" che permette a questa nuova forza lavoro digitale di non creare danni. ⚙️Concetti come Agent Identity, Agent Gateway e Model Armor (introdotti con Antigravity) diventeranno i nuovi standard di "sicurezza perimetrale" nelle architetture IT del prossimo futuro. 💡Ma nello stesso momento, servirà un grande lavoro di formazione sulle persone: una formazione non solo tecnica, ma sul "governo del delegato". Come supervisionare un'AI? Come mantenere la capacità critica umana quando l'AI gestisce l'operatività? 🔗Una serie di sfide affascinanti, su cui tornerò nel prossimo weekend con la mia newsletter numero 11 che potete sottoscrivere su https://gianluigizarantonello.substack.com/. 

🎨🖌️Che cosa succede se diciamo sui social che un vero quadro originale di Monet è un’immagine generata con la AI, con tanto di apposito bollino? 🔎Succede che frotte di utenti, in buona fede, si scatenano a trovare difetti e motivi per cui quell’immagine è palesemente finta, per motivi evidenti e tutti attentamente documentati, anche se…falsi! E’ l’esito di un esperimento fatto lo scorso 13 maggio e descritto qui da Matteo Flora: un utente di X che si firma @SHL0MS ha scritto “ho appena generato un’immagine nello stile di un quadro di Monet usando l’AI. Descrivete, nel maggior dettaglio possibile, cosa la rende inferiore a un vero Monet.” Con il risultato di cui sopra. 🤔Come osserva Matteo, nessuno sembra avere dubbi e c’è grande convinzione nello scovare i difetti, “non hanno guardato il quadro, hanno guardato l’etichetta” e questo ha attivato una classica scorciatoia nel pensiero, dato che “il frame precede l’esperienza e la riscrive, esattamente come l’effetto nocebo trasforma una pillola di zucchero in un sintomo reale”. ⚠️Nel post si passa poi da questo test apparentemente innocuo ad un analogo meccanismo che lo è molto meno, quello della polarizzazione, dove un simbolo o un riferimento creano delle sicurezze altrettanto forti e altrettanto immotivate. Il punto che è la polarizzazione e la sua “compagna” disinformazione continuano ad essere dei rischi molto gravi secondo il Global Risk 2026 Report del World Economic Forum 2026, in continuità con l’edizione 2024 e quella 2025, dato che la GenAI che ha aggravato il rischio di polarizzazione sociale attraverso gli AI slop. 💡Come scrivevo qui, il fatto che tutto sia messo in dubbio per definizione porta al rafforzamento delle proprie bolle digitali. Se vedo qualcosa che non mi piace nemmeno delle evidenze visive mi potranno far cambiare idea perché dirò che è un fake e sicuramente troverò qualche artefatto che mi dimostra il contrario. Per questo l’educazione all’uso, e al dubbio, resta un tema fondamentale oggi.

📉Un aumento di appena lo 0,79% a 15.505 prodotti, con “solo” 121 soluzioni in più. Dopo 15 anni di espansione inarrestabile, abbiamo finalmente raggiunto il picco del martech, o quantomeno una fase di stallo? 🔎Potrebbe essere la conclusione più immediata leggendo il report State of Martech 2026, della rodata coppia Scott Brinker e Frans Riemersma, che è stato presentato a inizio maggio e che poi ho avuto il piacere di risentire spiegato di persona dagli stessi autori a Milano la settimana scorsa. ❓Questo significa che non c’è più innovazione? In realtà no, perché: 1️⃣ Il numero è il frutto del saldo di molte soluzioni uscite versus molte entrate, specie nelle piccole e media SaaS company, con i big che non sono stati di certo a guardare. 2️⃣C’è una dinamica sempre più articolata nel rapporto tra grandi soluzioni storiche e i tool AI, con nuove architetture emergenti. 3️⃣Il make or buy non è più una scelta così netta. 🦋Quindi, il report non vede un mercato che si restringe, ma un mercato che si metabolizza, una crisalde dove il valore non risiede più nella singola funzione del software, ma nella capacità di far fluire il contesto aziendale attraverso questi diversi strati tecnologici. ⚙️Ne abbiamo già parlato, Il passaggio chiave per le aziende nel 2026 è l'evoluzione dal "prompt engineering" al Context Engineering. Questa “disciplina” consiste nell'assemblare i dati, i contenuti, gli strumenti e le istruzioni corretti affinché un sistema di IA possa agire in modo efficace in una situazione specifica. 💡Ma perché questo sia efficace davvero  serve una forte organizzazione della conoscenza aziendale unita a un lavoro (finalmente) sulle fondamenta. 🔗Ne ho parlato in modo più dettagliato sul mio blog, dove trovate anche tutti i link alla report completo e alle risorse collegate: https://internetmanagerblog.com/2026/05/13/state-of-martech-2026-brinker-riemersma-che-cosa-ci-insegna-la-crisalide-della-marketing-technology-ai-strategy/ 

💎🤖E se la diffusione degli agenti Ai fosse un’opportunità per il lusso? Normalmente, siamo inclini a pensare che l’alto di gamma sia un mondo a forte base relazionale; per fortuna lo è e lo resterà a lungo, secondo me, quando parliamo di interagire con i clienti "umani". 🔎 Ho anche scritto però di recente del fatto che il capitale semantico per il lusso e la moda in genere sia una parte costitutiva fondamentale del brand e del valore percepito dal cliente ma che questo valore è destrutturato e spesso poco valorizzato nella comunicazione di immagine e “dopaminica” di questi tempi. Sempre di più poi nel futuro le proprietà digitali dovranno parlare anche a dei clienti agentici che non guardano le immagini e non sono sensibili alle emozioni, ma che cercano informazioni di valore che giustifichino il prezzo e che non necessariamente sono visibili a frontend, insieme e per conto dei loro titolari umani. 📉 Per molto tempo il valore dei siti e delle app è stato oggetto di un (legittimo entro certi limiti) compromesso tra aspetti estetici e aspetti tecnici, di solito a sfavore dei secondi anche oltre un livello equilibrato ma se ora la dicotomia tra pubblico umano e pubblico “sintetico” si amplia questa potrebbe essere un’occasione per fare convivere le due cose. 💡Da un lato, tutta una serie di caratteristiche poco visibili all'occhio potranno offrire molto più materiale e molto più corredo informativo che in una fase di ricerca sia gli agenti che gli umani potranno fruire nelle interazioni che precedono la visita delle proprietà digitali. Dall'altra, il pubblico umano che atterra su questi siti e app potrà continuare a beneficiare di un’estetica emozionale e sofisticata senza perdere (come ora) una grande parte della componente di racconto che viene sacrificato perché “c’è troppo testo” o per altre ragioni più o meno condivisibili. Tutto questo immaginando un cliente journey dove LLM e agenti aiutano nella ricerca e nella selezione ma non saranno ancora per un po' l’acquirente finale. ⚠️Questa convivenza può funzionare però solo se la frammentazione organizzativa tipica di questo settore verrà superata, perché serve coerenza assoluta tra i due aspetti. 🚀Il futuro del lusso e della moda non è tech-first, è human-centric, tech-empowered.

⁉️Solo Ai, agenti e tecnologia nel futuro del commercio? Si è parlato molto di Agentic Commerce ma al contempo il tema dell’ultimo Netcomm Forum è stato Value Commerce. Come si mettono insieme le due cose? Dagli interventi di Roberto Liscia, Federica Pontiggia e Alberto Carnevale Maffè nella plenaria del primo giorno emerge una traiettoria per cui stiamo passando da un e-commerce basato solo sull'emozione e sulla "cattura" del cliente sul sito proprietario (o sul marketplace) a uno fatto di ecosistemi e basato sulla semantica e sulla delega algoritmica. 1️⃣La Nuova Equazione del Valore (Liscia). Roberto Liscia ha lanciato una sfida numerica: il 50% degli italiani usa già l’AI per cercare prodotti. Questo cambia il Customer Journey, che non è più lineare. La nuova metrica del successo è: Valore × Tempo Risparmiato² Il consumatore del 2026 vuole tutto, subito e con il minimo sforzo cognitivo. Il futuro secondo questo intervento? Gli AI Agents che comprano per noi, integrati nei nostri wallet. Se il tuo e-commerce non parla la lingua degli agenti, diventerà invisibile. 2️⃣Dalla Vendita all'Ecosistema di Servizi (Pontiggia). Il mercato sfiorerà i 67 miliardi di euro, ma la crescita vera non è più nel "pezzo di ferro" o nel "capo di abbigliamento". Il prodotto è solo la porta d'ingresso e il  valore reale risiede nei servizi collegati (assicurazioni, manutenzione, second-hand). Non vendiamo più oggetti, vendiamo relazioni di lungo termine basate sui dati. 3️⃣Il Prezzo come Conversazione (Maffè). Tra le tante provocazioni dell'intervento, riporto quella per cui il marketing come lo conosciamo (fatto per "ammaliare") deve convivere con Ian torna "sindacalizzata" dove il software tutela l'utente cercando la massima utilità. In questo scenario, il prezzo non è più un cartellino statico, ma l'esito finale di una conversazione dinamica tra sistemi. Vince chi sa rappresentare la propria offerta attraverso una semantica precisa, non chi urla più forte. 🔎La cosa che mi salta all'occhio i puntini è che la tecnologia è l'infrastruttura, ma la semantica è il carburante. - Se non hai dati strutturati, non puoi alimentare l'equazione di Liscia. - Se non conosci il significato profondo del tuo servizio, non puoi costruire l'ecosistema di Pontiggia. - Se non sai "conversare" tecnicamente, non entrerai nella funzione di utilità descritta da Maffè. ⚠️Per arrivare a questa visione quindi servono basi molto più solide di quelle che oggi hanno le aziende, sia come preparazione (e leadership) tecnologica sia come trasformazione interna. 💡Se il commerce del futuro è "cablare" la propria unicità dentro ai sistemi che i clienti useranno per decidere, bisogna essere in grado di organizzarla ed esprimerla. E di misure il valore generato. Da questo punto vedo ancora parecchia strada da fare, almeno in Italia.

🚀🐢Le capacità dell'IA avanzino rapidamente, ma il mercato del lavoro necessita di tempo per assorbire il cambiamento, evitando l'errore di sovrastimare l'impatto immediato e sottovalutare quello a lungo termine. 🔎Secondo un'analisi di Ronnie Chatterji, capo economista di OpenAI, l'esposizione all'IA non è l'unico parametro per valutare la vulnerabilità di un impiego. Su oltre 900 professioni esaminate: Il 18% dei settori presenta un elevato rischio di automazione a breve termine. Il 25% dei posti di lavoro subirà una profonda riorganizzazione, poiché l'intervento umano rimarrà centrale per giudizio e responsabilità. Il 46% non subirà cambiamenti immediati. Il 12% potrebbe addirittura crescere grazie alla riduzione dei costi e all'aumento della domanda. L'impatto sull'occupazione, secondo lui, dipende dall'elasticità della domanda: se l'IA riduce i costi, in settori "elastici" come lo sviluppo software o la grafica, la domanda può crescere al punto da compensare l'automazione. Al contrario, professioni come i vigili del fuoco risultano meno elastiche e quindi meno influenzate da queste dinamiche di mercato. 🪫Nonostante l'IA possa teoricamente svolgere il 90% dei compiti in alcune mansioni, il suo utilizzo effettivo è fermo al 24% (in settori come il fashion e luxury anche meno). Anche nella ricerca di OpenAI si parla del "debito di conoscenza". Molte organizzazioni operano con dati non contestualizzati, processi non formalizzati o logiche codificate da persone non più presenti in azienda. In ambienti così opachi, l'IA non può ragionare su basi pulite, rendendo necessaria la presenza umana per verificare risultati che nessuno può altrimenti convalidare.  ⚠️Per tutti questi motivi, sul fronte delle persone il quadro è abbastanza critico. Ne ho già parlato pochi giorni fa e ora ho visto anche un'indagine di Roloff Consulting che rivela che il 77% dei dipendenti si sente scettico, spaventato o sopraffatto dalle iniziative legate all'IA. Le principali critiche riguardano: Aumento del carico di lavoro: Per il 45% degli intervistati, l'IA ha creato più lavoro invece di ridurlo, a causa della necessità di validare i risultati e gestire le incoerenze tra diversi strumenti. Leadership inadeguata: Solo il 7% ritiene che l'IA sia guidata dalle persone giuste, mentre il 61% considera i dirigenti incompetenti in materia. Assenza di strategia: Il 71% percepisce la strategia aziendale come reattiva o inesistente, riducendo l'IA a una "performance senza direzione" dettata da un'urgenza spesso artificiale. 💡Il divario tra aspettative e realtà è alimentato da una grave carenza formativa: solo il 20% dei dipendenti ha accesso a percorsi di apprendimento specifici. I lavoratori non si oppongono all'IA in sé, ma alla mancanza di una visione chiara e di un supporto adeguato. La richiesta che emerge è quella di un dialogo aperto che valorizzi le competenze specifiche dei dipendenti, senza essere superficiali semplificando troppo e facendo invece un grande lavoro sulla conoscenza per identificare dove l'IA possa essere davvero utile, ricordando che la trasformazione digitale riguarda prima le persone e poi la tecnologia.

🗺️🦾“L’AI non può più essere gestita come una sequenza di progetti indipendenti, ma come un portfolio strategico, con una roadmap evolutiva, criteri di priorità e momenti strutturati di revisione”. 🔎Lo scrive Zero Uno in un articolo recente dove ho trovato molti elementi in comune con le cose che ho scritto in questi ultimi anni. ⚙️In generale, la sequenza di progetti indipendenti e non integrati ha già mostrato i suoi limiti nella sfera della trasformazione digitale in genere, ma di sicuro la AI sta presentando un conto più alto oggi. 💡Questo conto però deriva soprattutto da decisioni non prese, o rimandate, negli ultimi vent’anni e più. Dati mai puliti, fondamenta instabili, conoscenza mai codificata, organizzazioni mai ripensate e scarso ingaggio dei dipendenti.  Ancora, le stesse logiche di valutazione del valore delle iniziative AI sono ancora piuttosto fuorvianti, mentre si tendono a sottostimare i costi e si fatica a guardare in modo maturo ai costi di questa rivoluzione. 🚀In un simile scenario, i CIO e i Digital leader sono sono sotto pressione ma hanno anche delle grandi opportunità davanti a loro, a patto di lavorare con la giusta mentalità. 💶Secondo il report di Gartner “AI After the Hype Amplifying Human + Machine Value 2026 CIO Leadership Forum Keynote Insights”, i CIO più maturi adotta già roadmap di lungo periodo (84%), strategie multivendor per evitare lock-in (77%) e valutazioni periodiche del valore generato (57%) . 🧠Anche Forrester parla dell’importanza di un dipartimento tecnologico performante come elemento chiave per avere successo nell’era della AI, e sottolinea molto bene il tema della “business confidence": ho scritto quasi un anno fa dell’importanza (tra le altre cose) di essere propositivi, i leader tecnologici che oggi attendono di ricevere solo un “demand” creano per loro stessi un posizionamento da follower e, peggio ancora, da “centro di costo”.

💸L’anno scorso lo scarso coinvolgimento dei lavoratori è costato 10 mila miliardi di dollari, ovvero il 9% del Pil globale! 😱A leggere l’ultimo State of the Global Workplace di Gallup, citato sull’Huffington Post, sembra proprio che il tema dell’employee experience e della relativa soddisfazione dei dipendenti non sembra essere stato gestito in modo ottimale nel mondo (la ricerca è su scala globale, con diversi migliaia di lavoratori nel campione). 🤖L’articolo mette come contraltare di questo numero la spesa in Ai, 250 miliardi di dollari di “adozione” (che io mi sentirei di definire più di acquisto di tecnologia), che è quindi 40 volte minore del valore della perdita causata dallo scarso engagement. Ammesso quindi che i benefici siano già maturi e il ritorno chiaro, questo effetto è lontano dal compensare il problema. 🧑‍💼Soffrono particolarmente i manager. Un sondaggio globale condotto dal National Bureau of Economic Research americano con un campione di 6.000 dirigenti ha avuto come esito il fatto che ben l’89% di loro non aveva ancora registrato impatti sulla produttività delle nuove tecnologie. E la pressione da parte dei vertici aumenta. Simmetricamente, le persone che stanno più sotto nella gerarchia sono disilluse, tanto che sempre Gallup nel suo rapporto stima che solo il 12% dei dipendenti di organizzazioni che hanno adottato sistemi AI hanno registrato un significativo cambiamento dei loro processi lavorativi, oltre ad avere alte preoccupazioni sulla perdita del proprio lavoro proprio a causa di queste tecnologie. 💡La ricerca è ricca di altri dati, da parte mia mi sento di sottolineare come la tecnologia probabilmente sta mettendo a nudo ancora di più tensioni e problemi precedenti (e non di natura tecnica), che vanno dalla gestione della conoscenza fino alla frammentazione organizzativa. L’AI stessa può essere un alleato in questo consolidamento. Può aiutare a documentare processi che esistono solo nella testa di chi li esegue, a estrarre pattern da dati dispersi, a rendere esplicito ciò che è sempre rimasto implicito. Ma solo se si decide di usarla con questa intenzione, non come scorciatoia, bensì come strumento per costruire basi più solide.

🤔Troppo spesso quando si parla di AI rivedo l’atteggiamento di vent’anni fa applicato al web: l’idea che, essendo tutto virtuale, non ci siano costi reali e tutto sia semplice ed immediato. 💸Purtroppo invece c’è poco da fare: l’AI non è gratis, e tanto meno lo è quando si parla di contesti aziendali. Non lo è in termini puramente economici, non lo è per lo sforzo organizzativo e strutturale che richiede, non lo è culturalmente. 🧮Ogni interrogazione, ogni elaborazione, ha un costo di consumo. 📐Bisogna misurarlo e soprattutto contestualizzare: il punto infatti, non è quanto spendiamo, ma se quel costo sta producendo un vantaggio e un valore. In azienda, un picco di spesa AI non è necessariamente un errore: potrebbe essere il segnale che qualcuno ha trovato un modo più intelligente di risolvere un problema. Oppure no. 💰Il passaggio cruciale, come ho già scritto in passato, è dall’ingegneria del software all’ingegneria del valore. La tecnologia deve essere uno stimolo al cambiamento, ma il cambiamento va fatto dalle persone e l’AI non può creare coraggio o idee chiare dal nulla. 🪏In questo però c’è però un altro costo da valutare, quello necessario a mettere in ordine le proprie fondamenta. Il tema non è tecnologico, ma organizzativo e culturale, la tecnologia generativa è uno specchio spietato che riflette tutti i limiti interni che le aziende hanno ignorato per vent’anni,a mano a mano che si stratificavano le altre innovazioni digitali. Il vero collo di bottiglia dell’intelligenza artificiale è la reinvenzione organizzativa, non la potenza di calcolo. 🎓Per rendere poi l’AI davvero efficace anche serve un layer semantico. Non basta più il prompt engineering (saper chiedere bene) ma serve il context engineering, ossia la capacità di rendere esplicita la conoscenza che un’organizzazione ha accumulato nel tempo e che di solito vive solo nella testa delle persone. ⁉️Quindi: l’AI fa crescere i costi, invece che ridurli? No. Ma li rende visibili per la prima volta. 💡Molto di quello che oggi sembra un costo nuovo è in realtà il conto che arriva da decisioni non prese, o rimandate. Dati mai puliti, processi mai documentati, conoscenza mai codificata, organizzazioni mai ripensate. L’AI non ha creato questi problemi: li ha portati in superficie, e ha messo un prezzo su ciò che prima sembrava semplicemente “come funzionano le cose qui”. Questo è scomodo. Ma è anche un’opportunità. 🔗Ne ho parlato nella newsletter che è uscita oggi e che potete leggere e ascoltare qui: https://gianluigizarantonello.substack.com/p/ai-non-e-gratis-come-ottimizzare-i-costi-e-creare-opportunita 🔗L’editoriale è disponibile anche sul mio blog, in italiano https://internetmanagerblog.com/2026/04/22/ai-non-e-gratis-token-economy-e-costi-organizzativi-tecnici-culturali/ e in inglese https://medium.com/gianluigizarantonello/ai-isnt-free-and-the-highest-cost-isn-t-what-you-think-0e20c53360f9

☠️📱La Ai ucciderà le App! Oppure no? 📈Nella puntata del 20 aprile di Il Caffettino di Mario Moroni sono stati raccontati i dati di Appfigures raccontati da TechCrunch, che mostrano una storia piuttosto chiara: nel primo trimestre 2026 sono state pubblicate e rilasciate il 60% di applicazioni in più rispetto al 2025, con l’App Store IOS che cresce addirittura di circa l’80% e con un picco di +104% YoY ad aprile su entrambi gli app store. 🔎Non esattamente una crisi. D’altra parte, già tanti anni fa, nel 2010, “era morto il web” per citare Wired (una lacrima per l’edizione italiana che chiude) proprio per colpa di app e walled garden dei social e poi erano arrivati a dare il colpo di grazia il metaverso e tutte le sue derivazioni. E in realtà niente è scomparso ma tutto si è stratificato, perché ormai abbiamo imparato che molti di questi cicli hanno diversi punti in comune e che occorre sapere collegare i puntini, non procedere solo a strappi. ⚠️Chiaramente, come dice Mario, oggi è più che mai facile creare applicazioni grazie agli strumenti Ai e, come rovescio della medaglia, questa democratizzazione si porta dietro rischi per la sicurezza dovuti sia a maggiore “capacity” di soggetti malevoli sia a maggiore accessibilità allo sviluppo da parte di più persone, anche se ben intenzionate. 💡Ma la chiave resta sempre una: la creazione di valore. Che sia un'app, un sito o una nuova interfaccia che ancora non conosciamo, chiedersi come queste nuove tecnologie possono far crescere il senso che diamo alla nostra azienda nella vita dei nostri clienti è davvero l’unico modo di fare sia sperimentazione che industrializzazione dei nostri tool digitali.

Il mondo degli strumenti basati sull’intelligenza artificiale generativa non dorme davvero mai, e questa settimana, tra le altre cose, ci ha portato l’annuncio di Claude Design, il 17 aprile. Il nuovo arrivato di casa Anthropic si focalizza su visual e design, un tipo di capacità che finora aveva in modo abbastanza basilare, ed è disponibile per ora in anteprima di ricerca per i piani Pro, Max, Team ed Enterprise. Ci sono già disponibili ottime guide al tool, come questa di Fabio Lalli, per cui non entro troppo nel dettaglio di come funziona, ma mi interessa fare alcune riflessioni più generali. 1️⃣ La stessa pagina introduttiva di Claude fa una premessa quasi subito: “questa guida presuppone che il sistema di design della tua organizzazione sia già stato configurato, quindi tutto ciò che crei utilizzerà automaticamente i colori, la tipografia e i modelli di componenti del tuo marchio”. Ossia tradotto, questo oggetto funziona bene se avete delle basi solide e una conoscenza ben codificata, tutte cose di cui abbiamo già parlato ma che sono tutt’altro che scontate. 2️⃣Come ha ben scritto Giorgio Sacconi su Linkedin “chi lavora in azienda dovrebbe leggerlo come un segnale organizzativo, non tecnologico. Per anni abbiamo costruito strutture basate su specializzazioni verticali, passaggi di consegna, ownership frammentate [...] Ma come lavora ora un team interdisciplinare (grazie all'Ai)? Non significa che tutte le competenze si equivalgano. Significa che il valore si sposta dalla pura esecuzione specialistica alla capacità di integrare discipline diverse intorno a un risultato. Per questo molte organizzazioni rischiano un paradosso: investire in AI mantenendo la stessa struttura che ne limita l’impatto”.   3️⃣Collegato con il punto precedente e riprendendo delle vecchie considerazioni, le nuove tecnologie devono essere incorporate in modo fluido in ciò che facciamo già e non possono essere delle risorse stand alone di cui capiamo poco ma su cui riponiamo infinite aspettative che vengono tristemente non confermate in mancanza delle condizioni ottimali. La Ai non sostituisce chi sa già fare una cosa, lo potenzia a patto che la competenza di dominio e quella tecnica si fondano veramente.