La calza della Befana

🎁 Quando ero piccolo il regalo più bello arrivava il 6 gennaio dalla Befana che veniva a portare i doni a tutti i dipendenti del distretto militare dove lavorava mio padre. Era proprio brutta ed aveva i baffi, però ci prendeva sempre! Non ho mai capito come facesse a sapere esattamente cosa desideravo 🤔 Oggi ho chiesto alla Befana di dirmi cosa ci porterà la Business Intelligence quest'anno. Chissà se ci prende ancora!🧹

Con un recente prompt condiviso di Giandomenico Santamaria mi sono cimentato nella previsione del futuro della BI. L’output continua ad avvalorarmi la tesi che l’AI è un collaboratore / consulente decisamente utile, se non altro per gli spunti su cui riflettere, alcuni che già stavo valutando, altri ai quali non avevo minimamente pensato. Vi riporto il sunto non volendo fare un pippone copiando tutto ciò che ha prodotto il prompt. Dopo che mi ha detto la sua, ho iniziato ad interagire ed ho sintetizzato uno schema e delle considerazioni, che mi appunto qui così da poterle rivedere durante l’anno, sulle implicazioni pratiche azionabili per il mondo delle PMI. Vedremo tra qualche mese se la calza della Befana conteneva dolcetti o carbone.

La Business Intelligence è un’area di ricerca e applicazione dinamica, in cui convivono aree consolidate (Data Warehousing tradizionale, dashboard interattive), direzioni emergenti (augmented analytics, data fabric) e ambiti prossimi alla saturazione (BI on-premises tradizionale, KPI standard). L’Intelligenza Artificiale sta spingendo la BI verso approcci sempre più intelligenti e automatizzati, offrendo nuove opportunità imprenditoriali legate alla creazione di piattaforme, servizi di consulenza specializzata e tool verticali “as-a-service”. Per gli imprenditori la chiave è individuare nicchie ad alto potenziale e integrare soluzioni di AI capaci di semplificare o automatizzare processi critici (data preparation, modellazione, interpretabilità). L’adozione del cloud e dei modelli di AI “spiegabili” sta delineando un futuro in cui la BI sarà sempre più pervasiva, democratica e real-time, aprendo spazi di innovazione anche nelle aree considerate vicine alla saturazione, purché ci si focalizzi su specializzazioni di settore o integrazioni con tecnologie emergenti. Questo è lo schema che ho sintetizzato:

E questi sono alcuni suggerimenti pratici per gli imprenditori di piccole e medie imprese (PMI) che vogliono dare seguito alle previsioni e alle tendenze individuate:

1. Consolidare le Basi Esistenti Punto di Partenza

Prima di tutto, conviene assicurarsi di avere una solida “fondazione” di Business Intelligence. Molte PMI hanno già un qualche sistema di reporting o un data warehouse di base, ma spesso mancano la governance dei dati e gli standard qualitativi che garantiscono la validità degli insight.

Azioni Raccomandate

• Migliorare la Qualità dei Dati: Strutturare processi di data cleaning e definire responsabilità chiare (chi gestisce i dati, come e con quali strumenti).
• Standardizzare i KPI: Scegliere indicatori chiari e condivisi da tutto il team, in modo che tutti si riferiscano ai medesimi numeri.
• Dashboard Mirate: Implementare almeno un cruscotto interattivo, facilmente accessibile dai decisori, che mostri i KPI più importanti in tempo reale (ad es. vendite, margini, customer satisfaction).

E questo potrebbe già essere l’obiettivo del 2025 per molte aziende, a prescindere da settore e dimensione!

2. Orientarsi verso le Direzioni Emergenti

Punto di Partenza

Tendenze come l’Augmented Analytics, i paradigmi di Data Mesh o l’analisi Real-Time possono sembrare troppo “avanzate” per una PMI. In realtà, adottare parzialmente queste tecnologie (es. una parte di analytics in streaming su dati di vendita online) può fornire un vantaggio competitivo rilevante.

Azioni Raccomandate

• Pianificare Implementazioni Graduali: Non è necessario fare tutto in una volta. Avviare un progetto pilota su un singolo flusso di dati (ad es. monitoraggio della logistica in tempo reale).
• Valutare Soluzioni in Cloud: Spesso i principali fornitori (Azure, AWS, Google Cloud) mettono a disposizione servizi gestiti di analytics e AI a costi sostenibili.
• Formazione del Personale: Introdurre corsi di base su come usare piattaforme di self-service analytics e, progressivamente, sugli strumenti “augmented”.

3. Identificare Nicchie nelle Aree Vicine alla Saturazione

Punto di Partenza

Le aree “vicine alla saturazione” non vanno ignorate: se il mercato generale è affollato, le PMI possono comunque ritagliarsi nicchie specifiche. Ad esempio, può esserci spazio per BI on-premises in settori con forte regolamentazione o per soluzioni di reporting statico “certificate” in ambito auditing.

Azioni Raccomandate

• Specializzarsi su Problemi Specifici: Se avete già competenze in un particolare settore (ad es. sanitario, manifatturiero), puntate su soluzioni verticali ad alto contenuto di compliance o sicurezza.
• Offrire Servizi “Bridge”: Molte aziende stanno migrando dai vecchi sistemi ETL a piattaforme cloud. Potete proporvi per progetti di transizione, colmando il divario tra soluzioni legacy e architetture moderne.
• Integrare la Standardizzazione: Chiudere il cerchio puntando su servizi di standard e certificazioni (es. ISO, GDPR) nel contesto della BI.

4. Valorizzare la Trasformazione con l’IA

Punto di Partenza

L’IA (ad es. Generative AI, AutoML, MLOps) sta trasformando il modo in cui si fa Business Intelligence. Anche le PMI possono trarne vantaggio, affidandosi in parte a servizi e piattaforme già pronte.

Azioni Raccomandate

• Sperimentare con la Generative AI: Implementare chatbot interni per generare report o risposte alle domande più comuni sui dati aziendali.
• Usare Tool di AutoML: Iniziare con soluzioni AutoML per le previsioni di vendita o l’analisi del churn, così da sviluppare “sensibilità” verso l’analisi predittiva.
• Integrare la Governace con MLOps: Se i progetti di ML iniziano a crescere, impostare subito procedure MLOps per tenere traccia delle versioni dei modelli, monitorare la qualità e garantire la compliance.

5. Approccio Strategico e Organizzativo

Punto di Partenza

Le PMI spesso non dispongono di risorse infinite; è cruciale pianificare strategicamente quali investimenti in BI e AI siano più in linea con i propri obiettivi di crescita e il proprio posizionamento di mercato.

Azioni Raccomandate

• Assessment Interno: Valutare livello di maturità dei processi, competenze interne, budget e urgenze.
• Roadmap Pratica: Stabilire una sequenza di progetti (breve, medio, lungo termine) e assegnare responsabilità (data scientist interni, consulenti esterni, team IT).
• KPI di Successo: Definire metriche di successo chiare (riduzione costi, aumento vendite, miglioramento della customer satisfaction, tempo di go-to-market ridotto).
• Cultura del Dato: L’innovazione parte anche da una corretta gestione del cambiamento. Coinvolgere gradualmente le persone, formare i team e comunicare i risultati ottenuti per favorire l’adozione dei nuovi strumenti.

Qui possiamo dare una mano!

Chiedici come

Considerazioni (quasi) personali: le PMI possono cogliere le opportunità di queste tendenze in modo intelligente, partendo da progetti pilota di piccola scala, sfruttando la flessibilità del cloud e puntando su soluzioni verticali o di nicchia.

La chiave è non subire l’evoluzione tecnologica, ma trasformarla in vantaggio competitivo, integrando gradualmente la cultura del dato e l’IA in modo coerente con gli obiettivi di business.

Buona Befana!