L’Intelligenza artificiale è ormai un asset centrale nelle strategie di trasformazione digitale delle aziende italiane. Tuttavia, emergono evidenti differenze tra aspettative e risultati reali: secondo la 2025 Global CEO Survey realizzata da PWC, il 60% dei CEO italiani si aspetta un incremento della produttività abilitato dall’AI nei prossimi 12 mesi – un dato in crescita rispetto al 36% dell’anno precedente. La verità è che, ad oggi, solo il 26% delle organizzazioni è riuscito a convertire gli investimenti in Artificial Intelligence in benefici concreti per il business.
Del resto, il successo nell’adozione dell’intelligenza artificiale non dipende da singole iniziative isolate, ma nasce da una visione strategica di lungo periodo, da fondamenta solide fatte di processi ben strutturati e dati affidabili, unite alla capacità di trasformare le opportunità offerte dalla tecnologia in casi d’uso concreti, misurabili e orientati al valore. Quando mancano questi presupposti, l’AI rischia di rimanere confinata a sperimentazioni frammentarie, senza riuscire a produrre un impatto reale sul business.
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Intelligenza artificiale e integrazione aziendale: l’approccio di Argea
Nel settore vitivinicolo, il gruppo Argea rappresenta un esempio concreto di come un’azienda multi-societaria possa affrontare questa sfida con metodo e pragmatismo.
Argea è il più grande gruppo vinicolo privato italiano, nato nel 2022 dall’unione tra Botter e MGM Mondo del Vino sotto la guida del fondo Clessidra SGR, con l’obiettivo di diventare un acceleratore dell’ecosistema del vino italiano a livello globale. Il gruppo ha ampliato rapidamente il proprio perimetro, acquisendo Cantina Zaccagnini nel 2023 e WinesU, importatore USA, nel 2025, e raggiungendo un fatturato di 454 milioni di euro nel 2024, di cui oltre il 90% realizzato all’estero.
Come ha spiegato il CIO, Steve Andrean, intervenuto all’AI Week 2025 di Milano, “abbiamo raccolto tante culture diverse con l’obiettivo di ottenere un’evoluzione sempre più grande del settore vinicolo”, accompagnando questa trasformazione da un’importante trasformazione culturale e tecnologica.
Il gruppo è oggi presente in 85 Paesi, Argea gestisce sei sedi produttive tra Veneto, Piemonte, Emilia-Romagna e Sicilia, con filiere che si estendono anche ad Abruzzo, Friuli e Puglia.
Mappatura dei processi e assessment IT per abilitare l’AI
“Il punto di partenza è stato un lavoro accurato di mappatura dei processi e di valutazione dell’ecosistema IT – ha spiegato Omar Rado, Partner di PwC Italia, che ha supportato la realtà in questo processo di trasformazione –. Nella fase iniziale, ci siamo concentrati sulla costruzione di una tassonomia condivisa dei processi, valida trasversalmente per tutte le aziende del gruppo. L’obiettivo era comprendere in che modo viene generato e distribuito valore, superando le eterogeneità legate a differenze nei posizionamenti strategici, negli assetti organizzativi e nei mercati di riferimento”.
Contestualmente, è stato necessario analizzare le architetture applicative, stabilendo quali sistemi centralizzare e quali mantenere temporaneamente decentralizzati. Solo così si è potuto creare un ambiente IT stabile e coerente, fondamentale per abilitare iniziative di AI. E lo ha ben chiarito Andrean: “Nel 2022 abbiamo fatto un assessment dei sistemi, guardando finance, controllo di gestione, marketing e definendo le priorità per centralizzare o meno i software. Non si può partire con un progetto AI se prima non hai un’infrastruttura solida”.
Con questa base, Argea ha coinvolto il management per individuare i casi d’uso di AI più rilevanti, senza concentrarsi su tecnologie specifiche, ma mirando al valore. Tra gli esempi concreti, la capitalizzazione della conoscenza storica: in un’azienda che sviluppa numerosi prodotti private label, “non volevamo che la conoscenza delle persone andasse persa, ma farla emergere tramite AI per velocizzare lo sviluppo di nuovi prodotti, etichette e packaging – ha spiegato Andrean -. L’Intelligenza Artificiale ha permesso anche di automatizzare la creazione di etichette coerenti con tipo di vino, mercato e posizionamento prezzo, con due benefici: ridurre i costi di marketing e rispondere più velocemente alle esigenze del mercato”.
Anche la forza vendita ha beneficiato di strumenti AI che suggeriscono prodotti simili basandosi su storici acquisti e trend di mercato, potenziando cross-selling e upselling. Nel settore acquisti, integrando dati da tre ERP diversi, l’artificial intelligence ha creato una tassonomia unica per prodotti similari, rilevando differenze di prezzo e opportunità di risparmio. Un esempio più operativo è la registrazione delle merci: “Abbiamo pensato di far sì che l’operatore facesse una foto al documento di trasporto e il sistema caricasse automaticamente il dato, riducendo il lavoro manuale”, ha aggiunto Rado.
Una trasformazione costruita su priorità
La chiave del successo, però, è stata la gestione del cambiamento con una roadmap chiara e prioritaria. Andrean ha illustrato come abbiano creato una matrice di iniziative, identificando le “wave” progettuali più urgenti: “Per esempio, per la gestione ordini, avevamo tre ERP distinti e per lo stesso cliente si dovevano inserire tre ordini. Prima di automatizzare questo, abbiamo deciso di creare un unico customer service con un’interfaccia integrata, indispensabile per poi abilitare funzionalità AI”.
Anche la pianificazione della produzione è stata rivista: “Oggi usiamo budgeting e forecast tradizionali, ma serve uno strumento integrato tra commerciale, finance e operations. Prima di arrivare al forecast automatico, ci siamo dotati di un operational planning che già è un salto di qualità e ci prepara al futuro con AI più avanzate. Questa gradualità evita investimenti prematuri e poco efficaci», ha concluso il CIO.
