Il 2025 sarà l’anno in cui le organizzazioni supereranno la fase di sperimentazione e adotteranno pienamente il potenziale trasformativo dell’intelligenza artificiale.
di Mauro Bonfanti, Emea Regional VP per la regione NorMed di Snowflake
L’imminente arrivo del 2025 porterà con sé una serie di evoluzioni tecnologiche destinate a rimodellare i mercati globali. L’intelligenza artificiale, in particolare, non è più un concetto futuristico, ma una realtà concreta che sta già mostrando il suo potenziale trasformativo in diversi settori, dal finanziario al manifatturiero, dal retail ai beni di largo consumo.
Sulla base di un’approfondita conoscenza del mercato e dell’analisi delle tendenze tecnologiche attuali, le previsioni seguenti intendono offrire una panoramica di come l’AI rivoluzionerà il business nel prossimo anno. Questi insight, focalizzati su specifici mercati, esaminano opportunità e sfide emergenti: dal crescente controllo sugli investimenti in AI nel settore finanziario, all’ascesa delle soluzioni di sostenibilità basate sull’intelligenza artificiale nel manifatturiero, fino all’impatto dirompente della data science nel mondo retail. L’obiettivo è fornire alle organizzazioni una “bussola” per orientarsi nelle complessità degli scenari futuri.
Servizi finanziari – Nel 2025 l’adozione dell’AI nel settore dei servizi finanziari raggiungerà un punto di svolta. Le organizzazioni si concentreranno maggiormente sulla dimostrazione di ritorni economici tangibili degli investimenti, abbandonando le iniziative che prevedono investimenti spesso difficili da valutare. I Consigli di amministrazione e gli investitori esigeranno evidenze concrete, spingendo le aziende a sviluppare iniziative AI mirate e con risultati misurabili. L’aumento di potenziali incidenti legati all’intelligenza artificiale promuoverà lo sviluppo di nuove normative, accelerando la supervisione dell’AI nel settore. Le istituzioni finanziarie dovranno implementare rapidamente framework di governance e solide protezioni per i loro sistemi di AI, garantendo la compliance ed evitando sanzioni. Infine, assisteremo a un passaggio da modelli linguistici generici di grandi dimensioni a sistemi specializzati e specifici per il settore, progettati per soddisfare le esigenze e i flussi di lavoro unici delle organizzazioni che operano in ambito finanziario.
Industrie manifatturiere – Le imprese manifatturiere sfrutteranno l’intelligenza artificiale per ottenere significativi miglioramenti in termini di efficienza e sostenibilità, ottimizzando il consumo energetico e riducendo la loro impronta di carbonio e i costi operativi. Questo cambiamento sarà determinato dalle pressioni normative, dall’evoluzione delle aspettative dei clienti e dalle richieste degli azionisti. L’intelligenza artificiale svolgerà un ruolo cruciale anche nell’ottimizzazione dei processi di controllo qualità, riducendo la dipendenza dall’ispezione manuale e accelerando la produzione. Inoltre, soluzioni AI personalizzate e specifiche per il settore supereranno di gran lunga quelle generiche, offrendo analisi su misura e garantendo un ROI più elevato.
Retail e Beni di largo consumo – L’AI generativa rivoluzionerà le industrie del retail e dei beni di largo consumo, spinta dall’avanzamento della data science. L’attenzione si sposterà dalle applicazioni rivolte ai consumatori a quelle dedicate ai suoi utilizzi fondamentali, come l’accelerazione del processo decisionale basato sui dati operativi e l’integrazione di fonti di dati eterogenee. L’adozione di una strategia dati più ampia aprirà grandi opportunità per la data science e l’apprendimento automatico all’interno delle aziende, stimolando l’intero settore ad accelerare il percorso verso l’adozione di questa tecnologia. Le data clean room favoriranno nuove forme di collaborazione e analisi nell’ecosistema, facilitando la condivisione sicura dei dati e sbloccando nuovi insight. Infine, l’upskilling alimentato dall’AI trasformerà la forza lavoro del settore, dotando i dipendenti di strumenti basati sull’intelligenza artificiale e promuovendo una cultura data-driven a tutti i livelli dell’organizzazione.
Conclusioni – Nei diversi settori esaminati emerge un filo conduttore comune: l’applicazione strategica e mirata dell’AI per rispondere a precise sfide aziendali. Il 2025 sarà l’anno in cui le organizzazioni supereranno la fase di sperimentazione e adotteranno pienamente il potenziale trasformativo dell’intelligenza artificiale. Questo cambiamento richiede un approccio diversificato, che combini competenze tecnologiche con una profonda comprensione delle esigenze specifiche del settore e del panorama normativo. Sarà fondamentale concentrarsi su risultati misurabili, governance solida e soluzioni personalizzate. Le aziende che sapranno muoversi con successo in questo panorama in evoluzione saranno nelle migliori condizioni per prosperare, sfruttando l’AI al fine di promuovere efficienza, innovazione e crescita sostenibile. La capacità di adattarsi e rispondere al rapido ritmo dei cambiamenti tecnologici costituirà, inoltre, un elemento di differenziazione fondamentale.
Molte industrie manifatturiere hanno promosso una cultura che privilegia il cambiamento incrementale, piuttosto che quello trasformativo. Il settore è in ritardo nella modernizzazione e innovazione: su sei settori chiave intervistati nel recente “
Le aziende faticano a colmare i gap di competenze, a tenere il passo con il cambiamento e a vedere i risultati di business dei loro investimenti nell’AI. Nel prossimo anno, le industrie manifatturiere dovranno fare i conti con la loro preparazione tecnologica: la digitalizzazione, per quanto sia un percorso di cui si parla da tempo, non è ancora in direttura d’arrivo, la sicurezza (dagli impianti alla supply chain) rimane una priorità da risolvere e, con la corretta gestione dei dati, funzionale per poter utilizzare e beneficiare appieno delle tecnologie emergenti come l’AI generativa. Di conseguenza, una corretta strategia di conciliazione tra vecchie e nuove tecnologie diventa fondamentale per accelerare la trasformazione di un settore su cui aziende e consumatori fanno affidamento ogni giorno.
Anche nel settore dei servizi finanziari è in corso una trasformazione profonda: le transazioni digitali sono aumentate drasticamente (basta pensare agli ultimi dati dell’Osservatorio Innovative Payments del Politecnico di Milano, secondo cui i pagamenti digitali hanno raggiunto un valore complessivo di 223 miliardi in Italia nei soli primi sei mesi del 2024, con una crescita solida anno su anno), le banche e i vari operatori stanno cercando di gestire i trasferimenti in tempo reale e di consentire i pagamenti internazionali. Ma la trasformazione non è solo data da una spinta interna verso l’innovazione, perché anche il contesto normativo sta cambiando rapidamente, influenzato da fattori geopolitici e dalla necessità di proteggere la privacy dei dati e garantire la sicurezza informatica. La tecnologia in questo scenario gioca un ruolo fondamentale, rappresentando sia una risposta alle esigenze degli utenti sia un catalizzatore per l’innovazione. Due ambiti principali di investimento sono il cloud e l’intelligenza artificiale (IA), ma non sono gli unici.
Il settore banking è, tra i vari intervistati nel recente 
Il settore bancario e finanziario, secondo i dati emersi dal “
Il 2025, pertanto, sarà caratterizzato da un’importante razionalizzazione e semplificazione delle applicazioni di pagamento, con un focus sull’integrazione tra i vari sistemi per ridurre i costi operativi, ma anche a migliorare significativamente l’esperienza utente, rendendo i pagamenti più fluidi e accessibili. Questo slancio verso l’innovazione e l’efficienza nel settore dei pagamenti porterà probabilmente a un aumento delle acquisizioni e dei consolidamenti tra applicazioni di pagamento indipendenti, favorendo la creazione di ecosistemi più coesi e interconnessi, con l’obiettivo di rispondere in maniera più efficace alle esigenze degli utenti e affrontare la crescente competizione tra operatori tradizionali, fintech e neobank.
Le aziende dei settori bancario e dei pagamenti si concentreranno nel creare un ponte tra i dati che risiedono sui loro mainframe e l’IA per migliorare la cybersecurity e la compliance (anche spinti dell’entrata in vigore del regolamento DORA il 17 gennaio 2025), con applicazioni significative per i controlli normativi, il rilevamento delle frodi, il recupero rapido delle frodi e la protezione dei dati dei consumatori. L’IA generativa, infatti, può aiutare le aziende ad aggiornare rapidamente la documentazione per rispondere ai requisiti di conformità, riducendo il tempo di controllo necessario. Lo stesso utilizzo dell’IA generativa nel settore dell’antiriciclaggio è destinato a crescere, grazie alla possibilità di identificare con maggiore precisione le attività sospette e, così, di poter anticipare le relative problematiche.
