Cybersecurity su 4 ruote: come ti hackero il camion

Abbiamo probabilmente più tecnologia che idee. È da questa considerazione, apparentemente provocatoria, che parte la conversazione con Nino Guarnacci, Director Solution Engineering Public Sector Italia di Salesforce, ospite di #RadioNext. Mentre il dibattito pubblico si concentra sui rischi dell’intelligenza artificiale, Nino Guarnacci propone di guardare prima alle opportunità di una trasformazione che sta cambiando radicalmente il nostro rapporto con la tecnologia. Il passaggio fondamentale è quello dal come al cosa.Fino a ieri, per ottenere un risultato, dovevamo conoscere il processo necessario per raggiungerlo: compilare moduli, navigare tra applicazioni, comprendere procedure. Oggi possiamo limitarci a esprimere ciò che desideriamo ottenere. È un cambiamento profondo, perché il linguaggio naturale sta diventando la principale interfaccia tra persone e sistemi digitali. Ma siamo davvero preparati a questa rivoluzione? Il problema non è soltanto imparare a formulare richieste efficaci. È sviluppare le competenze necessarie per comprendere e valutare ciò che le macchine producono. Nino identifica tre pilastri indispensabili per portare l'AI nelle organizzazioni: tecnologia, competenze e governance.E lo scenario è destinato a evolvere ulteriormente con l'arrivo dell'intelligenza ambientale, nella quale gli agenti artificiali non aspetteranno necessariamente una nostra istruzione, ma anticiperanno i bisogni intervenendo proattivamente. Un assistente che prepara una proposta commerciale prima ancora che gliela chiediamo, oppure una casa intelligente che riconosce cambiamenti nelle abitudini di una persona anziana: applicazioni potenzialmente straordinarie, ma che aprono una questione fondamentale.Se non conosciamo più il processo, come possiamo giudicare la qualità del risultato? Guarnacci propone un'equazione tanto semplice quanto significativa: la qualità finale dipende dall'anello più debole tra le capacità dell'intelligenza artificiale, la nostra capacità di formulare richieste e quella di giudicare i risultati. È qui che emerge il rischio dell'atrofia digitale. Più diventiamo abituati a delegare alle macchine, più rischiamo di perdere le competenze necessarie per verificarne il lavoro.Immaginiamo un collaboratore che affida un report all'AI e lo inoltra senza controllarlo. Il suo responsabile, fidandosi del collaboratore, fa altrettanto. Il documento attraversa l'organizzazione senza che nessuno ne abbia verificato davvero la correttezza. Una catena di fiducia che può trasformarsi in una catena di errori. Ma c'è un secondo effetto, ancora più insidioso: quando smettiamo di comprendere i processi, perdiamo anche la capacità di migliorarli. È l'esatto contrario della filosofia del miglioramento continuo.La soluzione non consiste nel tornare a eseguire manualmente ogni attività, ma nell'imparare a supervisionare il lavoro dell'intelligenza artificiale, mantenendo le competenze necessarie per intervenire. E soprattutto nel cambiare il modo in cui misuriamo le performance. Se valutiamo l'adozione dell'AI soltanto attraverso velocità, produttività e quantità di lavoro prodotto, rischiamo di celebrare un'efficienza apparente. Occorrono KPI capaci di misurare anche accuratezza, affidabilità e qualità dei risultati. Perché produrre dieci documenti nel tempo che prima serviva per scriverne uno non rappresenta necessariamente un progresso.La vera sfida per manager e imprese non sarà quindi semplicemente adottare agenti sempre più intelligenti, ma costruire organizzazioni capaci di governarli. E forse la domanda più importante da porci non è quanto lavoro potremo delegare all'AI, ma quanto giudizio umano saremo ancora capaci di esercitare sul lavoro che avremo delegato. Un tema che approfondiremo nuovamente l'11 novembre al TedX di IULM . Ci vediamo di persona!

Per capire dove sta andando la trasformazione digitale, forse dovremmo smettere di guardare soltanto alle aziende che producono software e cominciare a osservare quelle che lavorano il ferro, il rame e l'alluminio, come da anni raccontiamo qui su #RadioNext.Come Westrafo, azienda italiana specializzata nella progettazione e produzione di trasformatori elettrici per energie rinnovabili, sistemi di accumulo e data center. Ospite di RadioNext, Alberto Cracco, fondatore e amministratore delegato, racconta una realtà industriale che sembra sfidare gli stereotipi della manifattura tradizionale.Circa 150 milioni di euro di fatturato indicati per il 2026, l'obiettivo di raggiungere 350 milioni nel 2028 e una forza lavoro destinata, secondo il piano aziendale, a crescere da 350 a 600 persone. Numeri che ricordano quelli di una startup tecnologica, ma qui non si sviluppano applicazioni: si producono macchine che pesano tonnellate e alimentano infrastrutture fondamentali per l'economia contemporanea.Come si sostiene una crescita di queste dimensioni? La risposta di Alberto parte dai dati. Il percorso che ha portato le fabbriche dai disegni su carta ai sistemi CAD ed ERP non è più sufficiente. Oggi occorre collegare digitalmente l'intera catena del valore: dalla relazione commerciale con il cliente alla progettazione, dagli acquisti alla produzione, fino alla consegna. CRM, sistemi gestionali e MES diventano strumenti per eliminare attività a basso valore, standardizzare i processi, ridurre i tempi di sviluppo e soprattutto prendere decisioni migliori.Il vero problema, dunque, non è digitalizzare singole attività, ma costruire un'organizzazione capace di utilizzare informazioni affidabili e condivise. E qui emerge una seconda questione: la tecnologia può cambiare rapidamente, ma le persone riescono a farlo con la stessa velocità? Alberto Cracco descrive una crescita che richiede ai manager di evolvere continuamente, talvolta abbandonando competenze e abitudini consolidate. Per questo insiste sul coaching, sul coinvolgimento delle persone e sulla partecipazione dei responsabili operativi alla definizione delle strategie. Non basta comunicare dall'alto una trasformazione: occorre fare in modo che chi lavora nell'organizzazione ne diventi protagonista. Ma la competitività industriale non si costruisce soltanto con i dati.C'è anche l'innovazione di prodotto, quella che modifica concretamente materiali, ingegneria e prestazioni. Un esempio è particolarmente eloquente: un trasformatore da 5 MVA che nel 1980 pesava 18 tonnellate oggi può pesare circa otto tonnellate e mezzo. Non è un miracolo digitale, ma il risultato di decenni di innovazione tecnica e ottimizzazione dei materiali. È anche così che un produttore italiano può competere con concorrenti internazionali a costi inferiori, continuando a investire nella produzione e sviluppando una presenza industriale anche negli Stati Uniti e in Africa.La lezione di Westrafo supera quindi i confini del settore energetico: l'innovazione non coincide con l'adozione di nuove tecnologie, ma con la capacità di ripensare continuamente prodotti, processi e organizzazione. Anche quando il prodotto finale è fatto di ferro, rame e alluminio. E forse proprio qui si misura la maturità della trasformazione digitale: non nella quantità di software utilizzato, ma nella capacità di rendere competitiva l'industria reale.

Per rubare un carico può bastare un’email. Un messaggio credibile, una variazione dell’indirizzo di consegna, qualcuno che si fida: la merce prende un’altra strada mentre l’azienda continua a seguire un processo apparentemente regolare. È uno degli scenari raccontati a RadioNext da Simone Ianniello, IT & Project Director di Rhenus Logistics e presidente del Digital Innovation Advisory Body di Fedespedi.Un esempio che porta la cybersecurity dentro una questione molto concreta: riuscire a consegnare ciò che abbiamo promesso al cliente. Il punto di partenza è il camion, diventato un computer su ruote. Localizzazione, telematica, applicazioni utilizzate dagli autisti e collegamenti con i sistemi dei committenti accompagnano il viaggio. Ogni mezzo partecipa così all’infrastruttura digitale dell’impresa, scambiando informazioni che orientano decisioni operative. Quante aziende lo trattano con la stessa attenzione riservata ai sistemi informatici aziendali dentro gli uffici? La domanda riguarda anche chi produce componenti, vende prodotti o affida a terzi la distribuzione. Se il trasporto si interrompe, le conseguenze arrivano alla produzione, al fatturato e alla relazione commerciale.Non dimentichiamoci che un mezzo connesso continua a evolvere dopo l’acquisto, insieme ai software e alle vulnerabilità che possono interessarlo. Il problema si allarga quando si osserva la filiera. Trasportatori, spedizionieri, clienti e piattaforme devono comunicare per lavorare. Questa interdipendenza rende necessario interrogarsi anche sulla sicurezza delle informazioni ricevute dagli altri. Una falsa istruzione può compromettere una spedizione senza bloccare alcun server. Proteggere l’autenticità delle comunicazioni diventa quindi parte della protezione della merce.È qui che il tema esce definitivamente dal perimetro del reparto informatico: chi può autorizzare un cambiamento? Come viene verificata una richiesta insolita? Nella nostra chiacchierata emerge una distanza tra grandi operatori, dotati di strutture specializzate, e imprese più piccole, che possono sottovalutare il rischio per carenza di risorse o conoscenze. Per un manager, la valutazione economica deve includere il costo dell’interruzione: quanto pesa qualche ora di fermo? E qualche giorno? Aggiornamenti, verifiche delle vulnerabilità e assistenza specialistica vanno letti anche alla luce di queste conseguenze. La formazione completa il quadro. Autisti, impiegati e dirigenti possono ricevere richieste costruite per sfruttare fretta, distrazione o fiducia nell’interlocutore. Prepararli a riconoscerle significa dare loro strumenti per decidere quando fermarsi e chiedere una verifica. Il messaggio conclusivo della conversazione è operativo: la sicurezza digitale contribuisce a far arrivare le merci nel posto previsto, nei tempi concordati e al destinatario corretto. Per le aziende che affidano alla logistica una parte della propria promessa commerciale, è già una responsabilità di gestione.

La Cina sta preparando la prossima grande corsa mondiale all’hardware. Dopo gli smartphone e le auto elettriche, il nuovo terreno di conquista sono i robot umanoidi. Macchine capaci di correre, saltare, ballare e persino combattere. C’è solo un problema: quando devono lavorare davvero, spesso hanno ancora bisogno di qualcuno che le guidi con un joystick.È questo il paradosso emerso a RadioNext nel confronto con Antonio Pisante, fondatore e CEO di Yellow Tech, che ha visitato oltre trenta aziende cinesi per osservare da vicino lo stato dell’innovazione.La prima sorpresa riguarda proprio la forma dei robot. Perché costruire macchine con due gambe, due braccia e un volto vagamente umano quando, per molte applicazioni industriali, sarebbero più efficienti altre configurazioni? La risposta è meno tecnologica di quanto si possa immaginare: l'accettazione sociale: i produttori cinesi ritengono che le persone siano più disposte a convivere con macchine che riproducono forme familiari, umane o animali. Ma dietro questa scelta c’è anche una precisa strategia industriale. La Cina sta investendo massicciamente nella robotica, con un sostegno pubblico che orienta capitali, ricerca e sviluppo verso quella che considera una nuova opportunità di leadership tecnologica.E i risultati sul fronte meccanico sono già impressionanti. I robot dimostrano capacità fisiche straordinarie, ma la loro intelligenza rimane confinata a compiti estremamente specifici. Possono spostare scatole lungo una linea produttiva, sollevare materiali o riordinare oggetti. Cambiate però la disposizione della fabbrica, modificate una procedura o introducete una situazione imprevista e il sistema rischia di non sapere più cosa fare.Perché? Il problema è il passaggio dall’intelligenza artificiale che interpreta il linguaggio a quella che comprende e agisce nel mondo fisico. Non basta collegare un robot a un modello linguistico nel cloud per renderlo autonomo. Le decisioni motorie richiedono velocità, continuità e capacità di interpretare informazioni visive e spaziali che non possono essere ridotte a una sequenza di istruzioni testuali. Provate a spiegare esclusivamente a parole come si allacciano le scarpe: è molto più complicato di quanto sembri. Per questo la ricerca si sta orientando verso modelli addestrati su video, osservazioni e interazioni con l’ambiente.L’obiettivo è passare dall’esecuzione di movimenti programmati alla capacità di apprendere e adattarsi. Ma siamo davvero vicini a una rivoluzione industriale oppure stiamo assistendo a un nuovo fenomeno di hype tecnologico, simile a quello del metaverso? Antonio non esclude il rischio, pur sottolineando che le potenzialità hardware e le risorse investite rendono la prospettiva concreta. Per le imprese la questione diventa allora molto pragmatica: non quanto sia spettacolare un robot, ma quanto sia affidabile, flessibile ed economicamente sostenibile nel lavoro quotidiano. E per la Cina la posta in gioco è ancora più alta: trasformarsi da grande piattaforma mondiale della produzione a basso costo in una potenza capace di dominare le tecnologie che definiranno la produzione del futuro. La vera domanda, dunque, non è quando i robot riusciranno a somigliare perfettamente agli esseri umani. È quando potranno lavorare senza che, dietro le quinte, ci sia ancora qualcuno con un joystick.Un argomento decisamente suggestivo e rilevante. Ci torneremo presto con Corrado La Forgia, General Manager di VHIT e vicepresidente di Federmeccanica.   

Quando parliamo di intelligenza artificiale guardiamo quasi sempre verso San Francisco. OpenAI, Anthropic, Google, Nvidia la geografia dell’AI che conosciamo sembra avere un solo centro. Ma se stessimo osservando solo metà della partita? A RadioNext ne abbiamo parlato con Antonio Pisante, founder e CEO di Yellow Tech, appena rientrato da un viaggio in Cina durante il quale ha incontrato decine di aziende e laboratori attivi nell’intelligenza artificiale e nella robotica.La prima sorpresa è che la distanza tecnologica dagli Stati Uniti sembra molto più ridotta di quanto tendiamo a immaginare. Secondo Antonio, sui grandi modelli linguistici la Cina resta dietro alla frontiera americana, ma parliamo di mesi, non di anni. E soprattutto il confronto cambia completamente se dalla pura “intelligenza” del modello passiamo a velocità, efficienza e costo. Qui i cinesi sono già estremamente competitivi.È un dettaglio tutt’altro che secondario per le imprese. Il modello più intelligente in assoluto non è necessariamente quello migliore per ogni processo aziendale: se un task relativamente semplice può essere eseguito bene da un modello molto più economico e veloce, la scelta diventa soprattutto industriale. E infatti sta cambiando anche la metrica con cui valutiamo l’AI: non più soltanto costo per token, ma costo per task.Quanto costa davvero ottenere un risultato? È probabilmente questa la domanda che CFO, CIO e responsabili della trasformazione digitale dovrebbero iniziare a fare con maggiore frequenza. C’è poi una seconda caratteristica che rende il fenomeno cinese particolarmente interessante: molti dei modelli vengono distribuiti in modalità open weight. Possono quindi essere scaricati, eseguiti su infrastrutture diverse oppure utilizzati attraverso cloud provider occidentali. Per un’azienda europea questo cambia il quadro: adottare un modello cinese non significa necessariamente consegnare i propri dati a un provider cinese. Modelli come Qwen, DeepSeek o Kimi possono entrare nelle architetture aziendali attraverso infrastrutture e cloud sottoposti alle regole europee.Il tema della fiducia rimane, naturalmente, e diventa persino più importante quando l’AI accede ai documenti, ai processi e alla conoscenza interna dell’impresa. Ma proprio qui emerge un possibile modello di espansione cinese molto diverso da quello americano: meno servizi proprietari venduti direttamente alle aziende occidentali, più tecnologia aperta che entra nei sistemi attraverso provider, integratori e piattaforme già conosciute.Sullo sfondo resta la grande partita dell’hardware. Le restrizioni sull’accesso ai chip Nvidia più avanzati hanno rallentato lo sviluppo cinese, ma nello stesso tempo stanno accelerando la costruzione di una filiera autonoma, con Huawei tra i protagonisti. E allora la domanda non è più soltanto quanto la Cina sia indietro rispetto agli Stati Uniti. È quanto velocemente stia imparando a competere con regole diverse. Se l’America continua a dominare la frontiera tecnologica, la Cina sembra puntare su scala, efficienza, apertura e costo. Per le imprese europee ignorare uno dei due ecosistemi potrebbe diventare presto un lusso che non possiamo permetterci.

Per anni abbiamo parlato di energia quasi esclusivamente come problema ambientale. Oggi per le imprese il quadro è diventato più complicato: bisogna decarbonizzare, garantire sicurezza e indipendenza degli approvvigionamenti e, contemporaneamente, mantenere il costo dell’energia compatibile con la competitività industriale. È il “trilemma energetico” da cui parte la conversazione di RadioNext con Marco Enrico Ricotti, professore ordinario di Impianti Nucleari al Politecnico di Milano e tra i maggiori esperti italiani di Small Modular Reactors, gli SMR.Un problema tutt’altro che teorico. L’elettrificazione dei trasporti e dei processi industriali aumenta la domanda di elettricità, mentre l’esplosione dell’intelligenza artificiale porta con sé infrastrutture digitali estremamente energivore. Chi produrrà tutta questa energia, a quale costo e con quale livello di dipendenza dall’estero? È qui che il nucleare torna a entrare nel dibattito industriale. Non necessariamente, però, nella forma che conosciamo.Una delle trasformazioni più interessanti riguarda gli Small Modular Reactors: impianti di dimensioni e potenza inferiori rispetto ai grandi reattori tradizionali, pensati per intercettare esigenze differenti e, potenzialmente, integrarsi meglio con alcuni sistemi industriali. Ricotti sottolinea inoltre un aspetto spesso trascurato: un reattore non produce necessariamente soltanto elettricità. Il calore può essere utilizzato per generare idrogeno, alimentare reti di teleriscaldamento e teleraffrescamento, produrre acqua desalinizzata o supportare la produzione di biocombustibili. Per alcuni settori energivori, quindi, la questione nucleare potrebbe diventare molto più vicina alle decisioni industriali di quanto siamo abituati a pensare.Ma quanto è davvero “tascabile” il nucleare del futuro? Poco, se immaginiamo un reattore da mettere nel parcheggio di uno stabilimento. Molto di più se guardiamo alla scala. Un grande impianto nucleare può avere una potenza nell’ordine di 1.000-1.600 megawatt elettrici; gli SMR scendono indicativamente verso i 300-400 MW, mentre esistono progetti di microreattori da appena 1-10 MW. Taglie diverse significano applicazioni diverse e, soprattutto, aprono la possibilità di costruire un portafoglio energetico molto più articolato. Il problema è il tempo.Secondo Ricotti, sul fronte degli SMR l’Occidente parte in ritardo rispetto a Russia e Cina, mentre in Europa l’obiettivo è arrivare alle prime realizzazioni nel prossimo decennio. Ed è forse questo il punto più interessante per manager e imprenditori: l’energia non può più essere considerata soltanto una commodity acquistata a fine mese. Sta diventando una variabile strategica che influenza investimenti, localizzazione delle attività produttive, digitalizzazione e capacità di competere. Se elettrifichiamo tutto, alimentiamo data center sempre più potenti e chiediamo all’industria di ridurre le emissioni, dobbiamo porci una domanda piuttosto semplice: da dove arriverà l’energia necessaria? Il ritorno dell’atomo, questa volta in formato più piccolo e modulare, prova a offrire una delle possibili risposte.

E se il sito web smettesse di essere un insieme di pagine da attraversare e cominciasse a costruirsi mentre lo usiamo? È la domanda al centro della conversazione di RadioNext con Guglielmo Faglioni, cofondatore del progetto Callimacus.Il punto di partenza è familiare a chiunque gestisca un sito aziendale: menu, categorie, schede prodotto e percorsi stabiliti in anticipo. Anche quando personalizziamo una homepage, scegliamo fra versioni che qualcuno ha già progettato. Callimacus propone un passo ulteriore: un sistema di intelligenza artificiale che interpreta le richieste e le azioni del visitatore, seleziona componenti grafici, scrive contenuti e compone l’interfaccia durante la visita. Chi cerca dettagli tecnici può trovarsi davanti un confronto; chi vuole esplorare, immagini e racconti. Il sito può anche diventare, nello stesso spazio, uno strumento di assistenza: alla domanda «Dov’è il mio ordine?» dovrebbe mostrare l’informazione utile, senza costringere il cliente a cercarla fra le pagine.Siamo pronti a progettare un sito senza decidere prima ogni pagina? Per un direttore marketing, la novità cambia il lavoro editoriale. Non basta approvare testi e template: bisogna definire quali informazioni il sistema può usare, che cosa il brand vuole dire, quali risposte deve evitare e come verificarne il comportamento. Guglielmo spiega che i contenuti possono arrivare dai sistemi aziendali esistenti e che il business può provare l’esperienza prima della pubblicazione. Resta però un limite da prendere sul serio: un sistema generativo non offre la certezza assoluta che ogni risposta sarà quella prevista. Servono quindi controlli, misurazioni e responsabilità chiare.C’è poi una distinzione sottile, ma decisiva, fra conoscere una persona e capire che cosa cerca adesso. L’interesse per un paio di scarpe da corsa, osserva Faglioni, non fa di qualcuno un runner per sempre. La sua proposta privilegia l’intenzione espressa durante la visita. Secondo il nostro ospite, l’esperienza può funzionare anche senza cookie; in quella configurazione, però, chi torna viene trattato come un nuovo visitatore. La scelta sulla memoria diventa così una scelta di prodotto e di privacy, non soltanto una funzione tecnica.E i risultati? Faglioni riferisce che, nel primo e-commerce realizzato per Brunello Cucinelli, il tasso di conversione è triplicato e il tempo medio di permanenza è raddoppiato. È un dato comunicato dall’ospite, che invita lui stesso alla cautela perché il lancio è recente e il traffico iniziale può includere curiosi e test. Per le aziende la domanda utile non è se ogni sito debba diventare “senza pagine”. È se le strutture con cui oggi pubblichiamo contenuti aiutino davvero le persone a trovare, capire e scegliere. Se la risposta è no, il cambiamento potrebbe partire da lì.

L’e-commerce italiano funziona. Ma tra riuscire a vendere online e costruire un’organizzazione davvero capace di sostenere quella vendita c’è ancora una distanza importante. È il punto centrale emerso dal confronto ai microfoni di RadioNext con Andrea Spedale, presidente di AICEL – Associazione Italiana Commercio Elettronico.Due episodi descritti in apertura fotografano bene il problema: un acquisto da 1.500 euro interrotto da un errore tecnico e seguito da una risposta del customer care arrivata quando il cliente aveva già comprato altrove; un prodotto acquistato attraverso un marketplace arrivato con un componente sbagliato, con il consumatore rimbalzato tra piattaforma e produttore alla ricerca di qualcuno disposto a risolvere il problema.Eccezioni? Certamente. Ma anche segnali di una fragilità organizzativa che molte imprese continuano a sottovalutare. Perché il punto non è impedire che qualcosa vada storto: il punto è sapere cosa fare quando succede. Un server può cadere, una spedizione può essere sbagliata, un componente può mancare. Ma quanto vale un cliente che resta senza risposta per 48 ore? E quanto costa a un brand un consumatore costretto a inseguire il servizio post vendita? Andrea Spedale sottolinea che il mercato italiano continua a crescere, ma evidenzia anche un tema strutturale: molte aziende arrivano al digitale con processi costruiti per un mondo B2B e scoprono solo dopo che vendere direttamente al consumatore significa affrontare aspettative, obblighi, resi, garanzie e customer care completamente differenti.Siamo davvero pronti a chiamare “nuovo canale” qualcosa che richiede, in realtà, un nuovo modello operativo? La questione diventa ancora più delicata quando entrano in scena i marketplace. Offrono traffico, visibilità, logistica e accesso immediato a una platea enorme, ma il prezzo non si misura soltanto nelle commissioni. Il merchant perde buona parte della relazione con il cliente, dei dati e della possibilità di costruire una relazione diretta. E nasce un paradosso: il brand conosce pochissimo le decine o centinaia di clienti soddisfatti, mentre viene chiamato a intervenire proprio sul cliente problematico, quello che può trasformarsi rapidamente in un danno reputazionale.Da qui il valore strategico del modello diretto, il cosiddetto 1P: e-commerce proprietario, dati di prima parte e controllo della customer experience. Ma costruire traffico costa e competere con la capacità pubblicitaria dei grandi marketplace è sempre più difficile. La risposta, quindi, non può essere semplicemente “marketplace sì” o “marketplace no”. Occorre progettare consapevolmente il ruolo di ogni canale, sapendo quali dati si cedono, quali processi servono e chi deve intervenire quando qualcosa si rompe. Sullo sfondo rimane poi un problema tutto italiano: l’efficienza logistica e distributiva.In una competizione ormai europea, non basta confrontarsi con il negozio della porta accanto: il cliente misura un merchant italiano contro operatori tedeschi, spagnoli o britannici capaci di consegnare rapidamente e con processi estremamente fluidi. Ed è proprio qui che cambia la domanda. Non dobbiamo più chiederci se l’e-commerce italiano funzioni. Dobbiamo chiederci quante aziende italiane siano davvero organizzate per farlo funzionare fino in fondo. Perché il checkout è soltanto l’inizio: la vera promessa di un e-commerce comincia dopo il clic su “Compra”.

La trasformazione digitale non colpisce soltanto banche, media o retail: spesso le opportunità più interessanti si nascondono nei mercati apparentemente meno innovativi, frammentati, locali e protetti per anni dalla forza dell’abitudine. È il caso delle autoscuole, un settore che in Italia conta circa 6.750 operatori e, secondo quanto raccontato nell’intervista, vale intorno a 1,5 miliardi di euro. A RadioNext ne abbiamo parlato con Lorenzo Mannari, co-founder e CEO di Guidoio, startup che sta provando a ridisegnare l’esperienza necessaria per prendere la patente.Il punto interessante, però, va molto oltre la scuola guida. Guidoio rappresenta un caso di studio su ciò che accade quando tecnologia, economie di scala e customer experience entrano in un mercato “hyperlocal”, dove la prossimità geografica ha tradizionalmente rappresentato una barriera competitiva. Il primo elemento di discontinuità è la trasparenza: mentre nell’autoscuola tradizionale il cliente può ancora essere costretto a telefonare, recarsi fisicamente in sede e raccogliere informazioni difficilmente confrontabili, il digitale rende immediatamente visibili servizi, modalità operative e prezzi.Sembra poco? In realtà significa spostare il potere informativo dal venditore al cliente. E quando questo succede, l’intera struttura competitiva di un settore comincia a cambiare. Guidoio non si limita però a sovrapporre un’app al modello esistente. La strategia descritta da Lorenzo prevede l’acquisizione di autoscuole nelle province considerate strategiche, mantenendo competenze e personale ma inserendoli in un’infrastruttura tecnologica comune. È una logica di consolidamento che ricorda i roll-up già visti in altri mercati: centralizzare ciò che può essere centralizzato, standardizzare i processi, aumentare la capacità operativa e lasciare sul territorio ciò che richiede presenza fisica. Digitale dove genera efficienza, persone dove producono valore.La burocrazia viene trattata con logiche simili a quelle bancarie nella gestione della documentazione; la prenotazione delle guide prende ispirazione dalle piattaforme on demand; i pickup point allargano la copertura e indeboliscono il tradizionale vantaggio dell’autoscuola “sotto casa”.Siamo davvero sicuri che il vantaggio competitivo di domani possa ancora essere semplicemente avere la sede più vicina? È forse questa la lezione più interessante per manager e imprenditori. La disruption non coincide necessariamente con l’eliminazione dell’operatore tradizionale: può significare riorganizzare completamente la catena del valore. Nel caso delle autoscuole rimane inoltre un limite decisivo, quello normativo: alcuni passaggi del percorso non possono ancora essere completamente digitalizzati. Ma anche con le regole attuali, sostiene lorenzo Mannari, esistono margini rilevanti per innovare processi ed esperienza cliente.E qui lo sguardo si allarga. Quali altri mercati vivono ancora di frammentazione, prossimità e processi manuali? Nell’intervista emergono amministratori di condominio, commercialisti e, con maggiori difficoltà, notai. Settori diversissimi, ma accomunati da una domanda: quanta parte del loro valore dipende davvero dalla competenza e quanta, invece, da inefficienze che la tecnologia può finalmente eliminare? È probabilmente uno dei territori più interessanti della prossima trasformazione digitale italiana: non inventare necessariamente nuovi mercati, ma ricostruire quelli vecchi attorno alle aspettative di clienti ormai abituati a servizi semplici, trasparenti e disponibili con un clic.