Tag: digital transformation

AI & GENAI

Tutti a caccia di CAIO (Chief AI Officer). Ma nessuno che pensa a Sempronio

L’intelligenza artificiale è l’attore principale della scena che stiamo vivendo, ormai in tutte le riunioni, richieste e riflessioni. Ed è un tema talmente caldo che, come succede sempre, ne è nata una nuova stella ai piani alti delle aziende: il Chief AI Officer (CAIO).

La “febbre” dell’AI è tale che quasi la metà (48%) delle aziende FTSE 100 ha già nominato un CAIO o una figura equivalente, e oltre il 40% di questi incarichi è stato creato solo dall’inizio del 2024. Questo trend riflette l’importanza strategica crescente attribuita all’AI.

Tutti pensano a CAIO: c’è grande enfasi su strumenti, modelli e piattaforme da implementare, nella speranza che l’AI porti innovazione e vantaggio competitivo. Ma dietro l’entusiasmo tecnologico, come dico da po’, c’è una domanda cruciale che non tutti si stanno ponendo: ci stiamo preparando adeguatamente sul lato organizzativo, culturale e umano? In altre parole, mentre nelle aziende tutti corrono a pensare a “Caio”, forse dovremmo iniziare a mettere la testa su “Sempronio” un nome di fantasia per indicare ciò che spesso manca all’appello: l’attenzione al fattore umano nel successo dell’AI.

Già, perché l’AI non si limita a hardware e algoritmi; trasforma il lavoro delle persone, i processi decisionali e la cultura aziendale. Ed è proprio su questo che si gioca la vera partita dell’innovazione e dell’adozione, in modo corretto.

Il paradosso: enfasi sulla tecnologia, ma la cultura resta indietro

C’è un paradosso evidente nell’adozione dell’AI oggi. Da un lato, le aziende investono in tecnologie all’avanguardia e creano ruoli dedicati come il CAIO, spesso affidati a esperti con un solido background tecnico (il 67% dei Chief AI Officer proviene da data science, ingegneria o IT). Dall’altro lato, molti progetti di AI stentano a produrre risultati concreti o falliscono del tutto, nonostante le risorse impiegate. Anzi, alcune ricerche stimano che oltre l’80% dei progetti di AI non riesca a raggiungere gli obiettivi prefissati.

Perché succede? Spesso perché ci si concentra più sulla tecnologia in sé che sui problemi reali da risolvere e sulle persone coinvolte. In pratica, molte organizzazioni finiscono col costruire “cattedrali” tecnologiche che però non risolvono alcun problema concreto, per citare le parole di un esperto del settore. Succede quando si adotta l’AI per moda o pressione competitiva, senza una chiara focalizzazione sugli obiettivi di business e senza considerare l’impatto sui collaboratori. Il risultato? Iniziative sperimentali che rimangono al palo, diffidenza interna e valore aggiunto vicino allo zero.

La verità è che il principale ostacolo non è (solo) tecnico, ma culturale. Molte imprese scoprono che implementare l’AI richiede un cambiamento profondo nel modo di lavorare e pensare. Ad esempio, esperienza personale vissuta, nelle aziende italiane una delle sfide maggiori è proprio la resistenza culturale e organizzativa: l’AI è spesso percepita come una minaccia per l’occupazione o come una complessità non necessaria, generando sfiducia e approcci conservativi. In queste condizioni l’innovazione viene rallentata, mentre l’adozione efficace dell’AI richiede un cambiamento culturale profondo, che parta dalla leadership e coinvolga tutti i livelli aziendali.

Un’altra dimensione del paradosso è la differenza di velocità: la tecnologia evolve a ritmo esponenziale, mentre le persone e la cultura aziendale cambiano a ritmo molto più lento. Questo crea un “gap” pericoloso. Come ha osservato Javier Zamora dell’IESE Business School, l’unico modo per colmare questo divario è che il top management dia priorità strategica all’adozione dell’AI, investendo risorse e promuovendo attivamente una cultura aperta al cambiamento.

In teoria, lo stesso CAIO dovrebbe essere il regista di questa trasformazione culturale: il suo ruolo ideale infatti “non è solo guidare l’adozione dell’AI, ma orchestrare il cambiamento culturale necessario perché la tecnologia sia integrata nell’organizzazione”. Nella pratica però, ciò avviene di rado se l’attenzione dell’azienda resta puntata unicamente su algoritmi e dashboard invece che su persone, processi e mindset, ma soprattutto su professionisti con un background estremamente (solo) tecnico.

Ma dopo tutto come hanno sintetizzato diversi studi “il percorso verso maggiore efficienza ed efficacia grazie all’AI non è tecnico, bensì umano”. Servono competenze di change management, adozione culturale diffusa e formazione, ambiti che non sono tradizionalmente il forte di data scientist e ingegneri. Ecco il cuore del paradosso: stiamo investendo tantissimo in CAIO e tecnologia, ma troppo poco in quel lavoro paziente di evoluzione culturale e organizzativa senza cui l’AI rimane un corpo estraneo.

Ma chi è “Sempronio”?

A questo punto entra in scena “Sempronio”. Nell’antico detto italiano “Tizio, Caio e Sempronio” i nomi valgono per chiunque; qui li usiamo per rappresentare due approcci. Se CAIO (Caio) incarna l’approccio focalizzato sulla componente tecnologica dell’AI,  strategie algoritmiche, modelli da implementare, infrastrutture IT – Sempronio rappresenta invece tutto ciò che riguarda le persone, la cultura e i processi nell’era dell’intelligenza artificiale.

Immaginiamo Sempronio come la funzione o l’insieme di competenze dedicato a far sì che l’AI attecchisca davvero nel tessuto aziendale. Non è necessariamente una singola persona o un nuovo titolo formale (anche se qualcuno ironicamente potrebbe proporre un “Chief Adoption Officer” o un “Chief Change Officer” per l’AI). Più che un ruolo unico, Sempronio è un approccio integrato: è chi cura il cambiamento culturale, la formazione continua, la definizione di governance etica e la gestione quotidiana del cambiamento organizzativo legato all’AI.

Possiamo dire che Sempronio è, metaforicamente, il “partner” invisibile del CAIO. Mentre il CAIO spinge l’AI dall’alto, Sempronio crea le condizioni perché l’AI venga accolta positivamente dal basso. Sempronio parla con i team, rassicura chi teme di essere sostituito dalle macchine, spiega ai non-tecnici cosa può (e non può) fare l’AI, e li coinvolge nella co-creazione di soluzioni. Sempronio aggiorna le politiche interne per incorporare l’AI in modo responsabile, assicurandosi che vengano rispettati valori ed etica aziendale. Sempronio, in sostanza, mette le persone al centro dell’innovazione tecnologica.

Oggi, tutti guardano a CAIO, perché è naturale focalizzarsi sulla novità tangibile (la tecnologia, l’esperto che la guida). Ma la vera differenza la farà Sempronio, ovvero la capacità dell’organizzazione di adattarsi e imparare. Sempronio è quel collega (o quell’insieme di colleghi e leader) che si premura di fare domande come: “I nostri dipendenti sono pronti per questa innovazione? Come possiamo aiutarli a esserlo? Abbiamo cambiato i nostri processi, le metriche, la mentalità per sfruttare davvero l’AI?” Senza qualcuno che si ponga queste domande, senza un Sempronio, il rischio è di inseguire l’AI come fine a se stessa, implementando soluzioni che sulla carta sono potenti, ma che nessuno utilizza appieno o di cui non ci si fida.

Sempronio incarna la consapevolezza che l’AI nelle aziende è prima di tutto una trasformazione umana. È un richiamo a non lasciare indietro le persone mentre la tecnologia avanza. E ora vediamo più concretamente cosa significa attivare questo “spirito di Sempronio” nelle nostre organizzazioni.

Cosa serve alle aziende (oltre al CAIO)

Come possono le aziende passare dalla semplice implementazione di tecnologie AI a una vera integrazione dell’AI nel modo in cui lavorano e creano valore? Di seguito i “pilastri” del lavoro di Sempronio per abilitare un’adozione efficace e sostenibile dell’intelligenza artificiale.

  1. Visione chiara e sponsorship dall’alto: ogni trasformazione riuscita parte da una leadership convinta e coinvolta. Il top management deve includere l’AI nella strategia aziendale e comunicarne l’importanza a tutta l’organizzazione. Senza una sponsorizzazione attiva da parte del management, le iniziative AI faticano a decollare. Inoltre, i vertici devono prepararsi a un percorso non banale: come detto, la cultura non cambia alla stessa velocità della tecnologia, quindi servono pazienza e investimenti costanti. La direzione deve creare un senso di urgenza positivo attorno all’AI (non paura), definendo obiettivi concreti e condivisi che l’AI aiuterà a raggiungere (es. migliorare l’esperienza cliente, rendere i processi interni più efficienti, ecc.), anziché puntare sull’AI come moda del momento. In poche parole, serve una visione in cui l’AI sia un mezzo per un fine chiaro, e questa visione va raccontata e incarnata dal management giorno per giorno.
  2. Cambiamento culturale e mindset aperto: adottare l’AI richiede nuove abitudini di lavoro e mentalità. Non basta installare un software di machine learning se poi le persone non si fidano dei suoi output o continuano a prendere decisioni come prima. È dunque fondamentale coltivare una cultura aziendale “AI-ready”, in cui l’innovazione venga accolta con curiosità anziché timore. Come ho detto in diversi articoli, molte iniziative falliscono perché “si perde di vista l’obiettivo utente e di business”, costruendo soluzioni spettacolari ma inutili. Per evitarlo, bisogna partire dal problema da risolvere, non dalla tecnologia: chiedersi quale risultato concreto vogliamo ottenere e solo poi come l’AI possa contribuire. Questa è una vera svolta di mindset. Inoltre, i leader devono incoraggiare un ambiente di sperimentazione e apprendimento continuo. Creare spazi in cui fare prove, anche sbagliare, e imparare insieme è cruciale per assimilare l’AI. Servono quindi iniziative per diffondere curiosità e sicurezza psicologica: ad esempio, promuovere domande aperte (“Come potremmo usare l’AI per…?”) e dare il buon esempio nel mettersi in gioco con le nuove tecnologie. Le aziende AI-ready sono quelle dove c’è apertura mentale a tutti i livelli e dove l’AI non è vista come una minaccia, ma come un’opportunità da esplorare collettivamente. In poche parole occorre riallineare la cultura: dall’avversione al rischio tipica di contesti tradizionali, verso un atteggiamento di exploration guidata, in cui l’AI è uno strumento per innovare insieme.
  3. Formazione diffusa e sviluppo di competenze: l’AI non potrà mai diventare parte del DNA aziendale se rimane appannaggio di pochi esperti. È vitale investire in upskilling e ** alfabetizzazione ai dati e all’AI (data literacy)** su larga scala. Tutti i livelli organizzativi dovrebbero avere l’opportunità di capire, almeno nelle basi, cosa sia un algoritmo di AI, quali tipi di problemi può risolvere e come collaborare con esso. Questo non significa trasformare ogni dipendente in un data scientist, ma fornire il contesto e la confidenza necessari per interagire con le soluzioni AI senza paura. Ad esempio, formare i manager non tecnici a porre le domande giuste sui progetti AI, o i knowledge worker ad usare strumenti AI (come i sistemi di machine learning o le piattaforme di analytics) nei propri processi quotidiani. Come osserva Zamora, il CAIO dovrebbe farsi promotore di questa democratizzazione, formando i dipendenti e diffondendo la “data literacy” in azienda. Ciò può avvenire tramite workshop, e-learning, progetti pilota in cui i team imparano facendo (test & learn o learning by doing). Un altro aspetto formativo è la condivisione di best practice interne: far raccontare alle persone i successi (e fallimenti) nell’uso dell’AI, per normalizzare l’AI come parte del lavoro. In ogni caso, l’obiettivo è creare una forza lavoro che si senta partecipe della trasformazione AI, competente abbastanza da utilizzarla e da dare feedback. Senza questo sforzo educativo, il rischio è di avere da un lato una ristretta élite tecnica che “fa cose con l’AI”, e dall’altro la maggioranza dei dipendenti che guarda da lontano con scetticismo. La formazione diffusa abbatte questa barriera, creando coinvolgimento e fiducia.
  4. Governance ed etica nell’uso dell’AI: un elemento spesso sottovalutato, ma fondamentale, è la definizione di una solida governance per l’AI. Significa stabilire regole, processi e ruoli chiari per assicurare che l’AI venga utilizzata in modo responsabile, trasparente e allineato ai valori aziendali. Le domande etiche e di compliance abbondano: come evitare che un algoritmo di recruiting sia influenzato da bias discriminatori? Chi è responsabile se un modello AI prende una decisione errata con impatti su clienti o operazioni? Come garantire la privacy dei dati usati per allenare i modelli? Per affrontare questi temi, le imprese devono dotarsi di principi e policy ad hoc – talvolta riuniti in codici etici per l’AI – e meccanismi di controllo. Si parla molto spesso di rischio FATE (Fairness, Accountability, Transparency, Ethics) per l’AI, a indicare le principali sfide da governare. A livello pratico, servirà ad esempio un comitato di governance dell’AI, che coinvolga oltre al CAIO anche figure di compliance, HR, legali ed esperti di processo, per valutare rischi e impatti delle soluzioni AI introdotte. Costruire fiducia è la parola chiave: i dipendenti e gli utenti finali adotteranno l’AI solo se la percepiranno come affidabile e fair. Quindi, trasparenza sugli algoritmi (per quanto possibile), spiegabilità dei risultati, test rigorosi prima del deployment e possibilità di intervento umano in caso di errore sono tutti aspetti da curare. Come indicato in una recente lista di linee guida, le aziende dovrebbero predisporre fin da subito meccanismi per aumentare la comprensione e la fiducia in come l’AI viene testata, validata e introdotta nei flussi di lavoro, oltre a pianificare la scalabilità con un’adeguata infrastruttura e readiness culturale. In pratica: governare l’AI significa sia gestire i rischi (etici, legali, reputazionali), sia preparare il terreno per un’adozione in grande scala, creando standard interni e linee guida che facciano sentire tutti più sicuri nell’utilizzo di queste tecnologie.
  5. Change management e coinvolgimento attivo: ultimo ma non meno importante pilastro è la gestione del cambiamento vero e proprio. L’introduzione dell’AI impatta su processi, ruoli e abitudini quotidiane – è quindi fondamentale accompagnare le persone in questo percorso, comunicando, ascoltando e coinvolgendo. Un errore classico è calare dall’alto nuovi strumenti AI aspettandosi che vengano adottati automaticamente. Al contrario, come avverte Zamora, se i progetti sono percepiti come imposti da un comitato centrale, le resistenze all’adozione aumentano significativamente. Serve dunque un approccio partecipativo: coinvolgere sin dall’inizio i team destinatari delle soluzioni AI nella loro progettazione, raccogliere feedback, individuare insieme i casi d’uso più rilevanti. Le figure di change agent (che possono essere manager illuminati o referenti interni formati allo scopo) dovrebbero fare da ponte tra il team AI e il resto dell’organizzazione, spiegando benefici e affrontando le preoccupazioni. Una comunicazione chiara è essenziale: raccontare perché si adotta una certa AI, quali vantaggi porterà e come cambierà (o non cambierà) il lavoro quotidiano delle persone. Bisogna anche riconoscere e gestire le paure legittime: ad esempio, rassicurare sul fatto che l’AI supporta le decisioni umane senza automatizzare via il giudizio critico, oppure che l’introduzione di automazione libererà tempo per attività a maggior valore aggiunto. Un buon piano di change management include quick win (piccoli successi iniziali da pubblicizzare internamente), formazione sul campo, e magari il coinvolgimento di champion interni (persone rispettate che fanno da ambasciatori positivi dell’AI verso i colleghi). L’obiettivo finale è far sì che l’AI non sia vista come il “progetto dell’IT” o un’imposizione misteriosa, ma come un’evoluzione naturale e condivisa del modo di lavorare. Quando le persone si sentono parte del cambiamento, lo abbracciano con molta più convinzione. Ecco perché il ruolo di Sempronio – cioè di chi orchestra questo processo umano – è cruciale tanto quanto quello di chi installa l’ultima tecnologia.

Una adozione necessaria

Il messaggio è chiaro: l’adozione efficace dell’AI è un gioco a due dimensioni. Da un lato la dimensione tecnica, guidata dal CAIO o figure simili, fondamentale per scegliere le giuste soluzioni AI, implementarle e portarle in produzione. Dall’altro la dimensione umana-organizzativa, incarnata da “Sempronio”, che è altrettanto fondamentale per far fiorire quelle soluzioni nell’ecosistema aziendale.

Oggi molte aziende hanno fretta di mettere in piedi la prima dimensione  “Assumiamo un esperto AI, compriamo questa piattaforma di machine learning, e il futuro è risolto” ma poche dedicano la stessa cura alla seconda. È comprensibile: i risultati di un algoritmo si possono misurare subito, mentre i cambiamenti culturali sono più sfumati e richiedono tempo. Eppure, ignorare Sempronio significa condannare l’iniziativa AI a restare lettera morta. Senza investire in cultura, competenze e change management, l’AI migliore del mondo rimarrà inutilizzata o osteggiata, un potenziale mai realizzato.

La provocazione finale che voglio condividere è questa: nel prossimo meeting strategico, accanto alla domanda “Qual è la nostra strategia AI?” iniziate a chiedervi “Qual è il nostro piano di cambiamento culturale per l’AI?”. Se avete nominato (o state per nominare) un CAIO, pensate a chi o cosa sarà il vostro “Sempronio”. Potrebbe essere una task force interfunzionale, un programma di trasformazione interna, o semplicemente un insieme di leader illuminati che si fanno carico di guidare le persone attraverso il cambiamento. L’etichetta conta poco; ciò che conta è riconoscere esplicitamente questa esigenza.

In un’epoca in cui l’AI promette di ridisegnare interi settori, le aziende di successo non saranno solo quelle con gli algoritmi più avanzati, ma quelle con le persone più preparate e una cultura abbastanza adattiva per sfruttarli al meglio. In altre parole, vincerà chi saprà far collaborare Caio e Sempronio, ossia tecnologia e umanità, in una orchestra ben sincronizzata.

AI & GENAI

La rivoluzione dell’AI non avverrà dall’oggi al domani

Da un paio di anni, ogni giorno, nel nostro stream social appaiono proclami entusiasti su come l’intelligenza artificiale rivoluzionerà tutto in un lampo. Secondo previsioni, fin troppo ottimistiche, l’AI sarebbe già alle soglie di “allacciarci le scarpe, cucinare al posto nostro, gestire le nostre aziende e risolvere la fame nel mondo”, con un impatto economico annuo stimato in decine di migliaia di miliardi di dollari.

Questa visione è seducente, senza dubbio, ma, per dirla con le parole di Paul Hlivko, è anche una “allucinazione”. La realtà che vivo da consulente e imprenditore nel digitale mi insegna che abbiamo già visto film simili con altre tecnologie emergenti, e raramente il finale è all’altezza del trailer promozionale, per quanto, io stesso, penso che questa volta ci sia molta differenza rispetto ai precedenti impatti e tutto potrebbe andare decisamente in modo diverso. L’AI revolution tanto decantata arriverà, sì, ma non in modo istantaneo né magico. E su questo ne sono certo, perché lo vedo, e perché la preparazione culturale, infrastrutturale e tecnologica nelle aziende non è cosi matura come necessiterebbe per poter veramente avere gli effetti desiderati.

Come disse il pioniere Alan Turing nel 1950, la domanda era se le macchine potessero pensare; oggi la vera domanda è se noi sappiamo pensare in modo intelligente a come usare le macchine. In altre parole, il fattore critico non è la potenza dell’AI in sé, ma la nostra capacità di adottarla con giudizio e integrarla concretamente nel tessuto dell’innovazione aziendale. Con questo approfondimento, riflessivo e provocatorio, provo a far capire perché la rivoluzione dell’AI sarà un percorso graduale (e accidentato), e quale mentalità dovrebbero adottare manager e aziende per trarne valore reale.

Perché l’adozione dell’AI sarà lenta, complessa e piena di attriti

La storia ci insegna che ogni ondata tecnologica, dal cloud alla blockchain, è stata accompagnata da un picco di hype seguito da un lungo declino (utile a far pulizia di progetti non sostenibili) e subito dopo da un arduo processo di consolidamento e adozione. E l’AI non farà eccezione, per quanto tutto stia viaggiando ad una velocità di crociera assurda: implementarla in azienda significa toccare processi, abitudini e modelli di business consolidati.

Il problema non è scrivere qualche riga di codice in più, ma affrontare il cambiamento culturale e organizzativo necessario per far funzionare davvero queste soluzioni nella pratica quotidiana. Spesso le grandi organizzazioni si muovono lentamente: procedure di compliance, revisioni di sicurezza e approvazioni multiple, processi incancreniti, paura del cambiamento che fanno sì che l’adozione di un semplice strumento AI richieda mesi invece che giorni, creando attriti interni che soffocano l’innovazione. Questa cautela è comprensibile (proteggere dati e rispettare normative è essenziale) ma a volte si trasforma in una iperprudenza paralizzante. Il risultato? Le aziende più lente rimangono indietro mentre concorrenti più agili sperimentano e imparano sul campo. Chi aspetta troppo rischia di perdere quote di mercato, talenti e opportunità di crescita, perché il vero rischio oggi non è l’AI in sé, ma restare fermi mentre gli altri avanzano. A me fa ridere quando sento imprenditori dire “Noi ci muoviamo dopo, e mentre gli altri sbagliano fatturiamo su altro. Poi ci muoviamo e facciamo meglio degli altri”. Fa ridere perché se da una parte il concetto è anche corretto “lasciamo che gli altri sbaglino, noi bruciamo meno” nella pratica, in un contesto nuovo, chi sbaglia con metodo, impara prima e agisce di conseguenza, con maggiore consapevolezza e maturità.

Un caso emblematico è quello di IBM Watson: dopo la vittoria trionfale a Jeopardy! nel 2011, Watson venne annunciato come il medico AI infallibile che avrebbe rivoluzionato la sanità. Eppure, fuori dai laboratori, anche una tecnologia potentissima si è scontrata con la dura realtà operativa: integrare l’AI nei flussi clinici e nei sistemi ospedalieri si è rivelato incredibilmente difficile, al punto che molti progetti sono naufragati nonostante gli ingenti investimenti. Come osservava amaramente un esperto coinvolto, IBM “è partita con il marketing prima e il prodotto poi”, generando aspettative altissime, ma “quando si è passati ai fatti, la strada si è rivelata incredibilmente dura”.

Questa lezione vale per tutti: non basta una demo spettacolare perché una soluzione AI funzioni nel mondo reale, bisogna fare i conti con legacy tecnologico, processi disallineati e resistenze umane.

Le statistiche degli ultimi anni sui fallimenti nei progetti di trasformazione digitale sottolineano ulteriormente questo punto. Studi di Harvard Business Review indicano che circail 70% delle trasformazioni digitali fallisce, e non per problemi tecnici, ma a causa di resistenze culturali e mancanza di allineamento nella leadership. In altre parole, sette volte su dieci la tecnologia era pronta, ma l’organizzazione no. Implementare l’AI richiede quindi una seria strategia di change management: governance chiara, sponsor forti ai vertici e coinvolgimento delle persone a tutti i livelli. Senza questi ingredienti, anche l’algoritmo più potente rimane inutilizzato o, peggio, genera caos invece di efficienza.

Il problema delle aspettative e dei bias cognitivi

Perché continuiamo a sopravvalutare la velocità con cui l’AI trasformerà tutto? La risposta risiede in alcuni bias, non quelli dell’AI, ma quelli umani, i bias cognitivi che affliggono anche manager navigati. In particolare (e confermo che ne ho ho avuto riscontri da vicino) tre bias giocano un ruolo chiave nell’alterare le nostre aspettative:

  • Fallacia della pianificazione. Tendiamo sistematicamente a sottostimare il tempo e la complessità necessari per implementare cambiamenti su larga scala. Con l’AI, molti leader assumono che “basterà lanciare un progetto pilota e in pochi mesi vedremo risultati rivoluzionari”, ignorando le lunghe fasi di integrazione, formazione del personale, aggiustamenti e iterazioni che invece sono la norma. È lo stesso ottimismo ingenuo che porta a sforare tempi e budget in tanti progetti IT.
  • Bias dell’ottimismo. Ci illudiamo che l’adozione sarà fluida e indolore, sottovalutando gli ostacoli. Quando una nuova tecnologia sembra promettere benefici enormi, scatta in noi una propensione a vedere il bicchiere mezzo pieno: crediamo che dipartimenti, partner e clienti abbracceranno con entusiasmo la novità. La realtà insegna che spesso ci sono più resistenze che entusiasmo iniziale, ed è normale, perché ogni novità rompe equilibri esistenti.
  • Bias di “recency”. Siamo sviati dai successi recenti in altri contesti. Ad esempio, il boom virale di ChatGPT tra i consumatori (oltre 100 milioni di utenti in pochissimo tempo) porta alcuni a credere che anche nelle imprese l’adozione sarà immediata e spontanea. Ma ciò che avviene nel mercato consumer, dove un tool può diffondersi organicamente grazie alla curiosità individuale, non si replica automaticamente in azienda, dove subentrano considerazioni di sicurezza, compliance, ROI e integrazione con sistemi preesistenti. E aggiungo di trust.

Questi bias generano aspettative irrealistiche. Chi decide, preda dell’entusiasmo, annunciano grandi trasformazioni a tappe forzate, sottovalutando la fase di transizione. Si crea così un pericoloso gap tra promesse e realtà: quando i risultati tardano (perché inevitabilmente tarderanno rispetto alle fantasie iniziali), si rischiano disillusione, tagli ai fondi e un effetto boomerang sul supporto interno all’AI.

Per evitare questo ciclo negativo, i leader dovranno fare un passo indietro e adottare un approccio più lucido, bilanciando visione e pragmatismo. Come recita la cosiddetta Legge di Amara, di cui ho scritto anche tempo fa, tendiamo a sopravvalutare l’impatto di una tecnologia nel breve termine e a sottovalutarne gli effetti nel lungo termine. Serve quindi pazienza nel breve e perseveranza strategica per coglierne il vero potenziale nel lungo periodo.

I limiti economici e infrastrutturali dei modelli di AI attuali

Al di là delle questioni organizzative, esistono constraint tecnici ed economici molto concreti che rallentano l’adozione massiva dell’AI oggi. I modelli di Generative AI di ultima generazione,  come i GPT di OpenAI, richiedono una potenza di calcolo e una quantità di dati semplicemente fuori scala rispetto ai sistemi tradizionali. Allenare da zero un modello come GPT-3, ad esempio, è stato stimato costare fra i 4 e i 12 milioni di dollari, e l’evoluto GPT-4 ha probabilmente richiesto investimenti nell’ordine di decine di milioni.

Non si tratta solo di comprare qualche server: servono migliaia di GPU specializzate, enormi dataset, team di ricerca altamente qualificati e un consumo energetico impressionante (centinaia di tonnellate di CO₂ per una singola addestramento di modello di grandi dimensioni). Questo significa che pochissime organizzazioni al mondo possono permettersi di sviluppare in house modelli AI generalisti di questo calibro.

La maggior parte delle aziende dovrà affidarsi a modelli e infrastrutture fornite dai grandi player (OpenAI/Microsoft, Google, Amazon, Anthropic, ecc.), con implicazioni in termini di costi operativi (accesso via cloud a pagamento), dipendenza strategica e gestione dei dati sensibili.

Anche utilizzare questi modelli pre-addestrati non è banale: integrarli nei propri prodotti o processi richiede lavoro di ingegnerizzazione, personalizzazione e manutenzione continua. Le attuali implementazioni di GPT, ad esempio, tendono a “allucinare” (ovvero generare output errati o inventati) e a riflettere bias presenti nei dati di training. Per usare queste AI in contesti aziendali mission-critical, serve costruire intorno ad esse tutta un’architettura di guardrail, con controlli, filtri e validazioni che ne imbrigli il comportamento. Questo aggiunge complessità ulteriore. Vi è poi il tema cruciale dei dati. Un algoritmo di AI è solo potente quanto i dati di cui si nutre. Molte imprese scoprono, avviando progetti AI, di non avere dati di qualità sufficiente, o di averli in silos non comunicanti, pieni di errori e incoerenze.

Secondo un rapporto Deloitte, in gran parte delle organizzazioni meno di un terzo dei progetti pilota di AI generativa arriva a essere messo in produzione, spesso proprio perché le aziende faticano a raccogliere e ripulire tutti i dati necessari su cui far correre i modelli. Non sorprende quindi che, per capitalizzare sulle tecnologie GPT, molte aziende stiano investendo non solo nell’AI in sé, ma in massicci sforzi di data engineering e gestione del dato. Senza basi dati solide, l’AI resta un motore potente ma senza carburante.

C’è poi una considerazione infrastrutturale: poche realtà dispongono già oggi di piattaforme IT in grado di integrare senza colli di bottiglia gli output di un modello generativo nei workflow esistenti. Ad esempio, se un modello GPT elabora in linguaggio naturale richieste dei clienti, come si collega poi ai sistemi di CRM, ai database interni, ai flussi di lavoro del servizio clienti? Spesso sono necessarie integrazioni custom, middleware e adattamenti dei sistemi legacy, tutte attività che richiedono tempo, competenze (scarse) e investimenti (con budget ancora più scarsi). E nel frattempo la tecnologia AI continua a evolvere rapidamente, il che significa che ciò che integriamo oggi potrebbe dover essere rivisto tra 6 mesi (se faccio una valutazione pessimistica eh). Anche questo contribuisce a frenare un’adozione immediata e ubiqua dell’AI in azienda: c’è un delta temporale inevitabile tra l’emergere della tecnologia e la sua maturazione in soluzioni industrializzate, scalabili e affidabili.

Il vero valore dell’AI: integrazione nei processi e nei flussi decisionali

Dove risiede allora il vero valore dell’AI in azienda? La risposta, controintuitiva per alcuni, che spiego costantemente quando faccio formazione, è che il valore non deriva dall’AI in isolamento, ma dalla sua integrazione intelligente nei processi esistenti e nei flussi decisionali quotidiani.

L’AI da sola non creerà valore; saremo noi umani, con il nostro ingegno organizzativo, a creare valore grazie all’AI, se saremo disposti a fare il duro lavoro di integrarla, governarla e scalarla con criterio. Ciò significa ripensare comeprendiamo decisioni, come sviluppiamo prodotti, come interagiamo con clienti e dipendenti, inserendo l’AI come “copilota” che amplifica le nostre capacità.

Per capire questo concetto, è utile pensare all’AI non come a una bacchetta magica, ma come a un nuovo membro del team, uno strumento che va orchestrato. Prendiamo l’esempio di OpenAI: hanno rilasciato un modello potente come ChatGPT al pubblico, ma il suo impatto in ambito enterprise si sta realizzando davvero solo quando viene inglobato in piattaforme di lavoro. Un caso pratico è Microsoft, che sta integrando le capacità di GPT-4 nel suo ecosistema Office (il progetto Microsoft 365 Copilot). Invece di lanciare un’ennesima applicazione stand-alone, Microsoft sta portando l’AI dentro Word, Excel, Outlook, Teams e gli altri strumenti che milioni di persone usano ogni giorno. Questo è emblematico: il salto di produttività non avviene insegnando ai dipendenti ad usare un nuovo software miracoloso, ma potenziando gli strumenti familiari con funzionalità AI.

Ad esempio, in Teams l’AI potrà trascrivere e riassumere riunioni, in Outlook smistare la posta e proporre risposte, in Excel analizzare trend nei dati. L’AI diventa così parte del flusso di lavoro esistente, riducendo le frizioni nell’adozione perché gli utenti non devono cambiare abitudini radicalmente, ma trovano semplicemente “un aiutante in più” nelle attività di sempre.

Stesso discorso nel caso di Google e l’integrazione della suite di workplace, oltre alle piattaforme dedicate di Gemini, o ancora anche Apple che sta puntando a portare l’AI nel device, ma non con una app, ma integrata nell’esperienza completa. Allo stesso modo, molte aziende stanno ottenendo benefici concreti dall’AI dove la integrano nel processo decisionale: sistemi di raccomandazione che suggeriscono al marketing la prossima offerta da fare a un cliente (ma lasciano al manager la decisione finale), dashboard arricchite da previsioni AI che supportano i dirigenti nel pianificare produzione o scorte, chatbot interni che aiutano i dipendenti a navigare tra le policy aziendali o a reperire informazioni rapidamente.

In tutti questi casi, l’AI non sostituisce la decisione umana, bensì la informa e la velocizza con insight aggiuntivi. Il valore non sta nell’aver “messo un modello di deep learning in produzione” per vanto tecnologico, ma nell’aver risolto un problema di business, che sia ridurre i tempi di risposta al cliente, aumentare la personalizzazione di un servizio o migliorare la qualità delle decisioni grazie a dati che prima erano inutilizzabili.

Un concetto chiave qui è l’economia dell’innovazione: le tecnologie producono ritorni quando riescono a combinarsi con altre innovazioni e con complementi organizzativi. L’energia elettrica, per esempio, ha trasformato l’industria solo dopo che le fabbriche hanno riprogettato completamente i processi produttivi attorno ad essa (decentralizzando le macchine e cambiando il layout delle linee). Analogamente, l’AI darà il meglio di sé quando le imprese ristruttureranno processi e flussi di lavoro per sfruttarne le capacità. Ciò può richiedere di ripensare ruoli, ridefinire KPI e instaurare meccanismi di governance per monitorare l’operato dell’AI (dati utilizzati, accuratezza, imparzialità) così da fidarsi dei suoi output. Sono cambiamenti manageriali e organizzativi profondi, non semplici upgrade tecnologici.

La capitalizzazione delle tecnologie GPT , ossia la capacità di generare valore tangibile dai vari ChatGPT, GPT-4, ecc., dipende da quanto bene le aziende sanno prodottizzarle nei propri servizi e prodotti. Ad esempio, c’è differenza tra limitarsi a usare ChatGPT per generare qualche testo e invece incorporare un modello linguistico nel proprio servizio clienti automatizzato, integrato con la base di conoscenza aziendale e tarato sul tono di voce del brand. Il secondo approccio richiede più sforzo iniziale, ma crea un asset che differenzia davvero l’azienda e genera efficienza continua.

In sostanza, non si tratta di provare l’ultimo giocattolo AI in modo estemporaneo, bensì di costruire soluzioni in cui l’AI sia un componente stabile e ben congegnato. Chi riesce in questo trasforma l’AI da costo sperimentale a leva di produttività e vantaggio competitivo.

Perché il futuro non è (solo) il generative AI, ma sistemi compound e multimodali

In questo periodo l’attenzione mediatica si è polarizzata sulla Generative AI (modelli che creano testi, immagini, ecc.). Ma se allarghiamo l’orizzonte, il futuro dell’AI aziendale non sarà unicamente il prossimo modello generativo più potente o “senziente”.

Più probabilmente, vedremo emergere sistemi compound e multimodali: ovvero ecosistemi di modelli più piccoli e specializzati che collaborano, e piattaforme AI capaci di gestire input e output molteplici (testo, visione, audio, dati strutturati) all’unisono. I risultati più avanzati già oggi nell’AI derivano sempre più da queste architetture composte anziché da un singolo modello monolitico. Molti applicativi, per esempio, usano la tecnica del RAG retrieval-augmented generation: un motore di ricerca interno recupera informazioni da fonti affidabili e un modello generativo le usa per comporre la risposta, aumentando accuratezza e freschezza dei contenuti. Oppure pensiamo agli assistenti vocali: combinano modelli di riconoscimento vocale, modelli di NLP per comprendere il testo, modelli di dialogo per rispondere e magari moduli di visione (se devono anche interpretare immagini).

L’AI del futuro somiglierà più a un’orchestra che a un solista: tanti micro-servizi intelligenti coordinati per un obiettivo. Questo approccio “a sistemi” massimizza i risultati attraverso un’ingegneria ingegnosa, non solo facendo training su un unico mega-modello. In altre parole, conterà molto come progettiamo l’ecosistema aziendale, non solo quanto è grosso, e questo Simone Cicero con Boundaryless lo sa bene e lo predica da tempo.

Un trend già in atto è la proliferazione di modelli specializzati: invece di usare un modello generico enorme per tutto, le aziende iniziano ad adottare più modelli piccoli, ognuno ottimizzato per un compito o un dominio (es: un modello linguistico per analisi di sentiment nei feedback clienti, un modello diverso per generare codice, un altro per riconoscere immagini di prodotti, ecc.). Questo approccio “modulare” può essere più efficiente: ogni modello più piccolo richiede meno risorse, può essere addestrato sui dati specifici dell’azienda (guadagnando in pertinenza) e soprattutto può essere combinato con gli altri quando serve affrontare compiti complessi.

Immaginiamo per esempio un sistema AI per ecommerce che: analizza la foto che carica un utente (modello visivo), ne descrive il contenuto a parole (modello generativo multimodale), fa una ricerca nel catalogo prodotti per trovare oggetti simili (motore di ricerca AI), e infine dialoga col cliente per affinare la ricerca (modello conversazionale). Nessun singolo modello fa tutto da solo: è la combinazione orchestrata che realizza l’esperienza utente desiderata. Questo è il potere dei sistemi compound.

La direzione è poi multimodale: già nel 2024 sono stati mostrati i primi modelli in grado di elaborare input misti (immagini + testo) e generare output in vari formati (es. la cosiddetta GPT-4 “Omni” di OpenAI). La strada dei modelli multimodali è agli inizi e procede più lentamente del previsto,  richiede quantità di dati e risorse ancora maggiori, e porta con sé sfide come il rischio di hallucination e bias su più dimensioni, ma promette applicazioni aziendali interessantissime. Si va da sistemi in grado di “vedere” e “leggere” (pensiamo alla qualità che può raggiungere un servizio di ispezione automatica che analizza sia immagini da telecamere sia report testuali, o un consulente AI che esamina insieme tabelle numeriche e grafici per dare consigli finanziari), fino a interfacce utente più naturali dove l’AI capisce un comando vocale complesso e risponde con un grafico generato al volo e una spiegazione parlata.

Un altro fronte emergente è quello degli AI agent autonomi (agentic AI): piccoli software intelligenti capaci non solo di rispondere a domande, ma di intraprendere azioni in autonomia coordinandosi tra loro. In futuro, nemmeno troppo lontano, potremmo avere un agente AI specializzato nel monitorare metriche finanziarie aziendali, che “dialoga” con un altro agente specializzato nel gestire operazioni bancarie, per poi insieme eseguire transazioni o generare report, il tutto con supervisione minima umana.

È un’estensione del concetto di sistemi compound: non solo modelli multipli, ma agenti multipli che interagiscono e si passano il testimone sui compiti, un po’ come fa un team di persone. Questo scenario è ancora sperimentale, ma aziende come Salesforce e ServiceNow già parlano di queste possibilità. Il vantaggio potenziale è enorme: delegare routine complesse a squadre di “assistenti digitali” che lavorano 24/7, liberando gli umani per attività a maggior valore aggiunto. Ma anche qui, non aspettiamoci un salto immediato: servirà tempo per fidarsi a lasciare che le macchine dialoghino tra loro e agiscano sulle nostre piattaforme, e ci vorranno nuovi paradigmi di sicurezza per evitare incidenti quando più agenti AI hanno accesso ai sistemi aziendali.

Il messaggio chiave che voglio passare e che di solito è una chat dei miei workshop, è che il futuro dell’AI aziendale non sarà un chatbot onnipotente che rimpiazza ogni applicazione, bensì un tessuto connettivo di intelligenze diffuse.

Le imprese che vinceranno saranno quelle capaci di comporre queste intelligenze in modo strategico, scegliendo “il cavallo giusto per ogni corsa” invece di cercare un singolo cavallo di razza da far correre ovunque. Sarà una rivoluzione più silenziosa e graduale di quanto il clamore mediatico suggerisca oggi, ma non meno dirompente sul lungo termine: semplicemente, avverrà tramite molte piccole evoluzioni sommate, anziché con un’unica epifania tecnologica.

La tecnologia da sola non basta. Serve leadership.

Se c’è una cosa che un imprenditore esperto in innovazione e trasformazione digitale impara presto, è questa: la tecnologia da sola non basta. Serve leadership. E mai come nell’adozione dell’intelligenza artificiale questo risulta vero. I management si trovano stretti tra due fuochi: da un lato la necessità di non perdere il treno di una tecnologia potenzialmente rivoluzionaria, dall’altro il dovere di filtrare il rumore dell’hype e prendere decisioni ponderate. La leadership paziente non significa immobilismo o scetticismo cronico verso l’AI, bensì la capacità di dosare entusiasmo e pragmatismo:

  • vuol dire saper articolare ai propri stakeholder una visione di lungo periodo in cui l’AI permea l’azienda, ma allo stesso tempo evitare di promettere miracoli nel prossimo trimestre (come si sente invece spesso)
  • vuol dire investire in competenze, infrastrutture e dati fin da ora, sapendo che i frutti veri matureranno magari fra qualche anno. E va bene così, perché chi inizierà per tempo a costruire fondamenta solide sarà in netto vantaggio quando l’AI raggiungerà la piena maturità.

Una leadership strategica nell’era dell’AI implica anche fare scelte coraggiose e spesso controintuitive. Resistere alla tentazione di lanciarsi su ogni moda effimera di AI generativa, e invece concentrarsi su pochi progetti chiave allineati alla strategia aziendale, anche se questo significa andare contro la pressione (FOMO) di mostrare subito qualcosa di “sexy” al mercato:

  • significa allocare risorse per ripulire e strutturare i dati di cui disponiamo, anche se questo lavoro oscuro non farà notizia, perché senza dati di qualità, l’AI è un castello di carte
  • significa sperimentare con pilota e prototipi veloci ben disegnati (usando criteri di successo chiari) e poi scalare gradualmente ciò che funziona, anziché puntare tutto su un grande progetto monolitico calato dall’alto. In altre parole, pensiero big picture ma approccio graduale.

Dal punto di vista del change management, l’azienda dovrà costruire team di evangelisti e formatori allo stesso tempo: comunicare una visione ispiratrice (far capire al team perché l’AI è importante e come migliorerà il lavoro di tutti), ma anche mettere a disposizione formazione, linee guida e supporto pratico perché le persone sviluppino fiducia verso questi nuovi strumenti. E la fiducia, come invece succede in molte realtà, non si impone: si guadagna col coinvolgimento e dimostrando concretamente che l’AI può rendere il lavoro più interessante, non sostituire cinicamente le persone.

Una metafora utile è quella dell’AI comeesoscheletro per la forza lavoro: il compito dei team di formazione ed evangelizzazione è far sì che ogni persona abbia l’“esoscheletro” giusto (gli strumenti AI adatti) e sappia come usarlo per moltiplicare le proprie capacità, anziché temere di essere rimpiazzata dalla macchina.

Guidare un’azienda nell’adozione dell’intelligenza artificiale richiede visione, pazienza e concretezza, ecco perché il concetto “Patience is Prompt”. Visione per immaginare nuovi modi di operare abilitati dall’AI e sfidare lo status quo. Pazienza per navigare la fase iniziale di entusiasmo e disillusione senza perdere la rotta, consapevoli che le vere trasformazioni richiedono anni, non mesi. Concretezza per focalizzarsi sul valore di business reale, integrando l’AI dove aggiunge valore e misurandone l’impatto con rigore.

Bisognerà avere umiltà in questo viaggio e sarà fondamentale ammettere ciò che non funziona, apprendere dagli errori e adattare la strategia man mano che si impara cosa davvero genera risultati (in un campo così nuovo, nessuno ha tutte le risposte in tasca).

La buona notizia è che chi saprà attuare questa guida strategica e paziente avrà costruito un vantaggio difficilmente colmabile dai concorrenti. Per citare un concetto espresso in un rapporto Deloitte, che ho trovato condivisibile, applicare l’AI solo per velocizzare vecchi modi di fare le cose significa sprecare il suo potenziale o, peggio, amplificarne i bias.

Le aziende con management più illuminato e coraggioso useranno invece l’AI come catalizzatore per inventare “next practices” e modelli organizzativi pensati per un mondo potenziato dall’AI. Saranno quelli che non si limiteranno a digitalizzare l’esistente, ma che reimmagineranno il proprio business con l’AI in mente, mantenendo però i piedi per terra sull’esecuzione. La rivoluzione dell’AI, in fondo, non avverrà in una notte di tempesta, ma sarà il risultato della somma di tanti sforzi mirati. E sarà guidata non dagli algoritmi in sé, ma da leader che avranno saputo traghettare le proprie organizzazioni, con lungimiranza e tenacia, attraverso le acque agitate del cambiamento tecnologico verso un nuovo approdo di valore.

Cosa portarsi a casa? Un messaggio semplice.

Non aspettatevi miracoli immediati dall’AI, ma non sottovalutate nemmeno per un istante la portata trasformativa che avrà sul lungo periodo. Agite con strategia, investite nelle fondamenta (dati, processi, persone) e preparatevi a navigare qualche scossone iniziale.

L’adozione dell’AI è un viaggio, non uno scatto: iniziate ora, con passo deciso ma misurato, perché chi saprà pazientemente accelerare al momento giusto farà la differenza nel prossimo decennio dell’economia digitale. La vera rivoluzione non sarà delle macchine pensanti, sarà di chi avrà imparato a pensare (e agire) meglio con le macchine.

SPORT 4.0, SPORT DIGITAL TRANSFORMATION

Il turismo sportivo: un motore economico in crescita – Riflessioni dal TTG di Rimini

Ho avuto l’opportunità di parlare al TTG di Rimini del potenziale del turismo sportivo, un settore spesso sottovalutato ma in rapida crescita, con una presentazione dal titolo “Sport e Turismo nell’Era Digitale: tra Trasformazione, Tech e Fan Engagement“. È affascinante vedere come lo sport possa trasformare il modo in cui viaggiamo e viviamo le destinazioni. Non è solo una questione di sport, ma di connessioni umane, di scoperta e di come il movimento possa arricchire le nostre vite e le comunità locali.

La convergenza tecnologica nella Sport Industry

La convergenza tecnologica sta rivoluzionando il mondo dello sport e del turismo, creando nuove opportunità che vanno ben oltre la semplice attività fisica. Stiamo assistendo a una trasformazione del business dello sport, dove tecnologie come l’intelligenza artificiale, la realtà aumentata e l’analisi dei dati stanno cambiando il modo in cui gli atleti si allenano, i tifosi interagiscono e le destinazioni turistiche si promuovono.

Con un valore stimato dell’industria globale dello sport di circa 620 miliardi di dollari, questo settore rappresenta una potenza economica che si intreccia con il turismo per ampliare l’impatto sul territorio. Il potenziale dello sport come media di comunicazione è in forte crescita: non solo è in grado di connettere persone e culture attraverso eventi internazionali, ma si sta affermando come uno strumento di marketing potente per promuovere destinazioni turistiche e attrarre investimenti, creando esperienze uniche e memorabili che rendono il viaggio non solo un movimento nello spazio, ma una vera connessione con la storia e l’identità dei luoghi.

Le Dimensioni del Turismo Sportivo: Mercato e Opportunità

Il turismo sportivo è un mercato in rapida crescita e rappresenta una parte significativa dell’industria turistica globale. Attualmente, il valore del turismo sportivo è stimato attorno ai 600 miliardi di dollari, con proiezioni di crescita che potrebbero raggiungere il trilione di dollari entro il 2030. Questa crescita è alimentata dall’aumento della partecipazione agli eventi sportivi, sia come atleti sia come spettatori, e dalla crescente ricerca di esperienze attive e significative. Le maratone internazionali, gli eventi di triathlon, i grandi tornei di calcio e le competizioni di ciclismo attirano milioni di partecipanti e spettatori da tutto il mondo, generando un forte impatto economico per le destinazioni ospitanti.

Oltre all’incremento diretto nelle spese per alloggio, ristorazione e trasporti, il turismo sportivo ha anche la capacità di stimolare lo sviluppo infrastrutturale e di migliorare la visibilità internazionale delle località, creando opportunità significative per le imprese locali e regionali. È un settore che non solo incrementa i flussi turistici, ma contribuisce alla riduzione della stagionalità, favorendo la sostenibilità e lo sviluppo economico anche nelle destinazioni meno conosciute.

Ma chi sono i turisti sportivi?

Il turismo sportivo attira una vasta gamma di persone, tutte unite dall’entusiasmo per l’attività fisica e gli eventi sportivi, ma con motivazioni diverse. Possono essere partecipanti attivi che si spostano per prendere parte a una maratona, una gara di triathlon o un evento ciclistico, oppure spettatori appassionati che viaggiano per assistere ai loro sport preferiti e per vivere l’emozione di un evento dal vivo.

  • Età: I turisti sportivi sono estremamente eterogenei. Dai giovani adulti ai viaggiatori più esperti di oltre 50 anni, dimostrano che la passione per lo sport non conosce età. Molte persone iniziano a viaggiare per motivi sportivi durante i trentenni e continuano a farlo fino a tarda età.
  • Genere: Tradizionalmente, il turismo sportivo è stato dominato dagli uomini, ma negli ultimi anni si sta assistendo a un significativo equilibrio di genere. Oggi, circa il 40% dei partecipanti agli eventi sportivi più importanti sono donne, e questo dato continua a crescere. Il turismo sportivo sta diventando un’opportunità per donne e uomini di tutte le età di misurarsi, scoprire il mondo e creare nuove connessioni.
  • Spesa: I turisti sportivi hanno un potere di spesa superiore rispetto ai turisti tradizionali. Questo perché cercano esperienze uniche e di qualità, investendo in alloggi migliori, attività collaterali, ristorazione di alto livello e attrezzatura necessaria per praticare il loro sport preferito. Questi turisti sono propensi a spendere fino al 20% in più rispetto agli altri, contribuendo in maniera significativa all’economia locale delle destinazioni che visitano.

Dal turismo passivo a quello attivo

Il turismo sportivo incarna perfettamente il passaggio dal turismo passivo a quello attivo. Sempre più persone desiderano essere protagoniste delle proprie vacanze, non semplicemente spettatori, ma partecipanti attivi che vivono esperienze autentiche e sfidanti.

Nel turismo sportivo, questo significa correre una maratona, fare trekking in montagna o persino esplorare un nuovo territorio in bicicletta. L’elemento fondamentale non è solo la destinazione, ma il percorso personale che il viaggiatore intraprende. Il turismo sportivo offre la possibilità di immergersi nelle bellezze naturali e culturali di una località, arricchendo la propria esperienza di viaggio con la dimensione dell’azione e della sfida personale.

Due facce della stessa medaglia

Il turismo sportivo si divide principalmente in due categorie:

  1. Turismo sportivo praticato: Riguarda quei viaggiatori che scelgono una destinazione con l’intenzione di praticare uno sport specifico. Ad esempio, il trekking nelle Dolomiti, il surf lungo le coste della Liguria, o il ciclismo attraverso i suggestivi paesaggi toscani. Questi viaggiatori sono alla ricerca di esperienze che permettano loro di connettersi con la natura, migliorare la propria condizione fisica e vivere emozioni autentiche a contatto con il territorio.
  2. Turismo sportivo per eventi: Questo tipo di turismo riguarda chi viaggia per assistere a grandi eventi. Le maratone di città come Roma o Milano, il Gran Premio di Monza o gli Internazionali di Tennis di Roma sono esempi di eventi che attirano decine di migliaia di persone ogni anno. Questi eventi non solo generano un importante afflusso di spettatori, ma creano anche un indotto significativo per le comunità ospitanti. La partecipazione a questi eventi è spesso motivata dal desiderio di vivere l’energia e l’atmosfera di grandi manifestazioni dal vivo.

Lo sport come catalizzatore per le destinazioni

Una delle tematiche più affascinanti del mio intervento ha riguardato il ruolo dello sport come catalizzatore per le destinazioni turistiche e le imprese locali. Lo sport non è solo un’attività fisica, ma un veicolo di trasformazione capace di migliorare la percezione e l’attrattività di un territorio.

  • Per le destinazioni: Gli eventi sportivi possono mettere in luce il patrimonio culturale e naturale di una località, offrendo una vetrina internazionale e contribuendo a migliorare la sua visibilità. Pensiamo alle città che ospitano maratone iconiche o gare ciclistiche attraverso scenari naturali mozzafiato: non solo offrono esperienze uniche ai partecipanti, ma promuovono anche il territorio stesso come destinazione da esplorare. Lo sport può raccontare la storia di un luogo, valorizzarne le tradizioni e far scoprire i suoi paesaggi.
  • Per le imprese: Lo sport offre un’opportunità per le imprese locali di sviluppare nuovi servizi e prodotti in grado di soddisfare le esigenze dei turisti sportivi. Dall’accoglienza specializzata per chi partecipa a eventi, alla creazione di attività complementari, come escursioni, degustazioni o tour guidati. Le strutture locali possono così trasformare l’afflusso di turisti sportivi in una leva per lo sviluppo economico e l’innovazione dei propri servizi.

La tecnologia nel turismo sportivo

La tecnologia sta giocando un ruolo sempre più importante nel turismo sportivo. L’intelligenza artificiale e la realtà aumentata stanno trasformando il modo in cui le persone vivono e partecipano agli eventi sportivi:

  • Intelligenza artificiale: L’AI viene utilizzata per personalizzare l’esperienza del turista sportivo. Attraverso l’analisi dei dati, le destinazioni possono offrire percorsi personalizzati e suggerimenti in base alle preferenze e alle attività passate. Ad esempio, un’app di intelligenza artificiale può suggerire i migliori sentieri di trekking per un appassionato, basandosi sulle sue preferenze precedenti e sulle condizioni climatiche attuali.
  • Realtà aumentata: La realtà aumentata consente ai visitatori di immergersi in esperienze digitali che arricchiscono la visita. Pensiamo alla possibilità di esplorare uno stadio attraverso il proprio smartphone, con informazioni sovrapposte su giocatori, storia e curiosità legate alla squadra. L’AR rende possibile trasformare una visita ordinaria in una esperienza educativa e interattiva, coinvolgendo i turisti a livelli sempre più profondi.
  • Gamification: L’introduzione di elementi di gamification nel turismo sportivo aggiunge un ulteriore livello di coinvolgimento. Le sfide sportive, i punteggi accumulabili e i riconoscimenti digitali motivano i turisti a esplorare di più, a competere e a connettersi con altri partecipanti, creando una vera e propria community di appassionati.

Un potenziale economico in crescita

Il turismo sportivo è una risorsa straordinaria per il settore turistico globale, con un impatto economico crescente. Si stima che il valore del turismo sportivo sia già di 600 miliardi di dollari, con una previsione di crescita fino a 1 trilione di dollari entro il 2030. Questi numeri parlano di un settore che non si limita a offrire intrattenimento, ma che rappresenta una vera e propria strategia di sviluppo per molte comunità locali.

  • Riduzione della stagionalità: Il turismo sportivo contribuisce in modo significativo alla riduzione della stagionalità, poiché molti eventi sportivi si svolgono in periodi considerati “bassa stagione”. Questo genera un afflusso costante di visitatori e riduce la dipendenza dalle tradizionali stagioni turistiche.
  • Benefici per la comunità locale: L’impatto economico si traduce in nuovi posti di lavoro, nella crescita delle attività locali e in un miglioramento delle infrastrutture, con benefici che vanno ben oltre la durata dell’evento sportivo.

Guardando al futuro

Il turismo sportivo ha il potenziale per ridefinire il modo in cui pensiamo ai viaggi. Non si tratta solo di numeri e cifre economiche, ma di creare connessioni autentiche tra persone, culture e luoghi attraverso la passione condivisa per lo sport. Ogni evento sportivo, ogni esperienza outdoor, rappresenta un’opportunità per conoscere nuove culture, stringere nuove amicizie e costruire ricordi duraturi.

È un settore che continuerà a evolversi, alimentato dall’innovazione tecnologica e dalla crescente domanda di esperienze che siano sia sfidanti che significative. Lo sport non è solo una sfida fisica, è anche uno strumento che ci permette di scoprire il mondo con occhi diversi, di superare i nostri limiti e di connetterci con gli altri in modo profondo e autentico.

“Il turismo sportivo ci permette di vivere il mondo con occhi nuovi, attraverso sfide che ci ispirano e comunità che ci accolgono.”

Questa citazione riassume perfettamente l’essenza del turismo sportivo: non si tratta solo di competere o assistere a un evento, ma di partecipare a una storia più grande, fatta di emozioni condivise e di esplorazioni autentiche.

SPORT DIGITAL TRANSFORMATION

SPORT & NFT : è un tema di trasformazione digitale e cambiamento

Lo avevo già scritto tempo fa: o i club capiscono che il tema della NFT, blockchain, token è un tema legato alla trasformazione digitale e all’applicazione di nuovi modelli di business o rischiamo di cadere in un ennesimo errore colossale di gestione/cessione dati e diritti.
Le piattaforme crypto che stanno entrando nel calcio e nello sport attraverso lo sviluppo di NFT e Token stanno puntando dritto dritto a due cose di cui hanno – loro stesse – bisogno per funzionare e sopravvivere:
  • diritti su cui montare esclusività e servizi
  • community per creare domanda nell’ecosistema e adozione
Attualmente dal mio punto di vista siamo nella via di mezzo che non crea valore vero a nessuno:
  • I club cedono pezzetti di futili diritti per soldi incassati oggi, ma non costruiscono valore per domani (come successo già con social e dati persona che il tema CRM e Data Monetization diventasse fortunatamente una moda)
  • Le piattaforma hanno dei micro diritti effimeri che non consentono la costruzione di valore e la relazione con l’utente nel tempo, e quindi interesse, scambi e investimenti
  • Gli utenti investono in token il cui valore economico è sproporzionato a diritti, contenuti e possibilità nel tempo
Quello che i club non vedono è che (a parte i rischi di solvibilità, ma questo è un altro tema) la grande sponsorizzazione crypto crea un impatto nel breve – a cui seguono grandi investimenti – ma non garantisce poi la copertura dello stesso fabbisogno nel lungo periodo. Banalizzando – nemmeno troppo – il concetto, le piattaforme crypto stanno dopando la capacità economica del club, creando un potenziale problema di fabbisogno dopo, visto che difficilmente altri sponsor potrebbero sostituirsi a tali valori.
In questo contesto, vedo due sole soluzioni quindi in questo contesto:
  • i club costruiscono la loro infrastruttura ed il loro modello di blockchain, token, dao, defi e via dicendo, integrandolo direttamente nei processi di trasformazione digitale e godono a quel punto dei vantaggi del modello e della valorizzazione dei propri diritti
  • le Piattaforme Crypto entrano prepotentemente nello sport acquistando club integralmente così da avere tutti i diritti e gli asset a disposizione su cui creare modello e valore (esempio primi passi di Socios e Barcelona annunciato ieri).
Sono dell’idea che l’opportunità di affrontare un progetto di questo tipo possa portare i club (ma anche federazioni, e altre entità) ad un livello successivo di sostenibilità economica, nuovi modelli di business e anche di coinvolgimento e partecipazione di tutti gli stakeholder, dai fan agli sponsor, passando per atleti e altri partner.
Sto già seguendo due club che hanno mostrato interesse per questa strada e credo che si tratti solo di tempo per una adozione maggiore: la maturità dell’impresa sportiva passerà da questa capacità di cambiamento.
SPORT 4.0, SPORT DIGITAL TRANSFORMATION

Fan Experience: tra fisico e digitale è ora di scegliere la direzione integrata

Per le organizzazioni sportive, la pandemia ha messo un riflettore ancora più potente sulla necessità di connettersi direttamente con i fan e costruire una Fan Experience integrata, relazioni più efficaci e durature, soprattutto sfruttando i momenti a distanza e non più solo il momento evento. Le entrate generate da un’unica fonte, in particolare appunto il campo, è stato dimostrato che oggi sono intrinsecamente fragili e quindi diversificare i modelli di business è un modo per rendere a prova di futuro le squadre, i campionati, i club, le federazioni e gli sport. Non c’è dubbio che parlare di sostenibilità dei modelli sia più facile da dire che da fare ed ottenere, ma se questo non diventa un mantra non credo che lo sport ne uscirà bene nel futuro.

Il ruolo del coinvolgimento dei fan nella diversificazione dei flussi di entrate è un tema che sta prendendo sempre più piede e non a caso negli ultimi due anni abbiamo assistito ad una esplosione di iniziative di engagement, digitali soprattutto visto il momento pandemico ed il distanziamento sociale, che hanno generato una fortissima attenzione su un elemento fondamentale: il digitale può esser realmente una fonte di revenue, diretta e indiretta, e nessuno più può fare a meno di un piano di trasformazione digitale. La parola chiave è Fan Experience.

Prima della pandemia l’evento fisico era il focus ed il digitale l’elemento di contorno dove “ogni tanto accadevano cose digitali”. Questo modello si è ribaltato portando l’utente in una fase, quella del lockdown, completamente online, e successivamente, con la ripartenza rallentata che stiamo vivendo, ancora online principalmente per diverse dinamiche derivanti da normative, contesto ancora limitato, nuove abitudini ed esigenze degli utenti e poi nel fisico. Sono sempre più convinto che in questo cambiamento fisico e digitale debbano ancora di più integrarsi e rendere la partecipazione online la normalità e la partecipazione fisica un momento di esclusività, di massima esaltazione dell’esperienza e di creazione di un legame forte e duraturo dal punto di vista del ricordo.‍”La relazione con un tifoso non inizia né finisce con la partita di 90 minuti, ne solo nell’evento fisico, tanto meno nell’evento digitale. Sarà sempre più importante rendere l’esperienza utente un processo unico e continuativo, tra racconto, celebrazione, divertimento e coinvolgimento. Sia fisico, che digitale, appunto”
Il bilanciamento del coinvolgimento dei fan tra piattaforme social e di proprietà, fisico e digitale è la chiave di lettura unica su cui bisogna mettere fortemente attenzione, budget e volontà, a partire da ieri, e sarà uno degli approfondimenti della prossima newsletter.

Questo pezzo è tratto dalla newsletter Sport Digital Transformation ISSUE#1 del 12 Dicembre. Se non mi ricevi già, puoi seguirmi qui

SPORT 4.0

Sport MarTech: Marketing e Technology al servizio dello Sport e nuove professioni

Negli ultimi anni abbiamo vissuto un’accelerazione tecnologica imponente che ha trasformato completamente il nostro modo di produrre e fruire dei contenuti, le modalità di utilizzo delle piattaforme ma soprattutto le dinamiche relazionali tra utenti e brand.

Mentre prima era un lento avvicinamento verso una nuova prospettiva di evoluzione, non solo dell’ecosistema sociale tecnologico ma dell’essere umano in quanto tale, improvvisamente qualcosa è cambiato. Fuor di dubbio al centro di tutto c’è stato un veloce adattamento della socialità degli individui alla comparsa dei Social Media che hanno consentito loro di interagire in maniera diversa, adattare i linguaggi e velocemente scivolare in un futuro che è divenuto il nostro presente. Ora questa trasformazione radicale ha, via via, coinvolto tutti i settori per finire con l’investire, con la sua onda lunga, anche lo sport.

Qualche anno fa avevo iniziato a parlare – prima che diventasse “mainstream” – di Sport 4.0 ossia quel cambiamento derivante dall’unione del marketing 4.0 secondo Kotler e dell’industria 4.0, a supporto dei nuovi modelli di business dell’industria dello Sport. La derivata immediatamente successiva al concetto di Sport 4.0 è stata quella della Sport Digital Transformation (spoiler: a breve uscirà un mio libro!).

A distanza di qualche anno, parliamo in maniera un po’ più disinvolta di trasformazione digitale nello sport, ma tutt’oggi siamo ancora indietro ed è ancora non del tutto semplice coinvolgere i club e le federazioni in un processo di integrazione del digital marketing con processi IT orientati a definire una progettualità integrata e organica. La primaria difficoltà, ancora riscontrabile, è quella legata al sopraggiungere di ecosistemi tecnologici nuovi che sviluppano costantemente la necessità di nuove figure e nuove competenze adatte a interpretare tendenze, comprendere le modalità di utilizzo e monetizzazione e gestire quindi la trasformazione, divenuta un percorso indispensabile per tutto il mondo sportivo.

Le nuove professioni del marketing sportivo

Alla mia visione, sempre orientata a mettere in evidenza quanta tecnologia e innovazione potesse essere applicata al mondo dello sport, è stato dato un riscontro scaturito dall’evolversi di nuove figure che già oggi si stanno integrando e facendo spazio in particolare nel mondo dello sport marketing. Parliamo di profili “innovativi” come quello dell’Head of Innovation o del Revenue Manager. Ambedue orientati a studiare strade che ruotino attorno al marketing tradizionale e digitale per perseguire l’innovazione il primo e la ricerca di nuove opportunità di revenue il secondo.

La verità è che spesso, per formazione e per esperienza, queste due figure sono scollegate dalla parte tecnologica, viaggiano su visioni che sono puramente economiche e creative, senza tener conto dell’elemento tecnologico, progettuale e strutturale degli ecosistemi sui quali si basa tutto il processo. Il vero connettore della nuova realtà nel mondo sportivo oggi è il Marketing Technologist, un esperto in grado di mettere insieme sia la capacità di interpretare il mercato dello sport, per esperienza e skills acquisite, sia la profonda conoscenza dei meccanismi degli strumenti che gli consente di avere una visione globale delle possibilità di empowerment che la tecnologia può destinare al marketing.

Vi dirò di più: per come si è evoluto il marketing oggi, sempre più inglobato nella tecnologia (e viceversa), anzi a tratti dominato da essa, il vero cambiamento nello sport c’è stato grazie proprio all’evoluzione della parte marketing dello sport che è MarTech. Non esistono più altre strade da percorrere senza la mancata esigenza di avvalersi di sistemi software che consentano di “energizzare” e attualizzare i processi di marketing. Non si tratta di adds on. Il Marketing Technology è un equilibrio che si è necessariamente creato tra la tecnologia e il marketing al fine di generare valore, lì dove le teorie puramente economiche hanno lasciato spazio allo studio e all’approfondimento degli ecosistemi software che potevano realizzare questo nuovo obiettivo.

 

Con il termine MarTech Manager o Chief MarTech Officer è individuabile una competenza tecnica associata all’innovazione con una visione globale di quello che è il mercato di riferimento. Lo sport, differente da tutti gli altri mercati, ha la necessità di avere in sé figure in grado non solo di gestire community e creare strategie di comunicazione ma anche e soprattutto capire i sistemi, valorizzare i dati e studiare percorsi di empowerment del dato stesso al fine di generare revenue.

 

Non tutto lo sport business si convertirà in maniera allineata comprendendo l’importanza della nuova evoluzione del marketing che genererà dei cambiamenti radicali: ci sarà chi affiancherà il MarTech alle operatività convenzionali, chi lo integrerà costruendo tutte le direttive strategiche in funzione del marketing tecnologico, chi verrà completamente assorbito costruendo percorsi pensati solo in MarTech mode e chi verrà completamente dominato dalla nuova accezione del termine, lasciandosi guidare nell’operatività creativa dalla Technology Marketing Innovation.

Il marketing è cambiato radicalmente. Non esiste marketing senza tecnologia e per lo sport è arrivato il momento di guardare al MarTech come la soluzione per sviluppare un processo definito, strutturato e meno frammentato rispetto alle attuali progettualità.

Sport MarTech è marketing e tecnologia in ambito sportivo, oggi. La tecnologia non è mai stata così vicina allo sport.

SPORT 4.0

Sport 4.0, è la Digital Transformation dello Sport

C’è una rivoluzione che sta entrando nel vivo del suo percorso. È la rivoluzione della Digital Transformation, la trasformazione del modo di lavorare, di pensare e di collaborare, oltre che del modo di fare business e la cultura stessa dell’azienda. Una trasformazione che è spinta, oggi, dalla tecnologia, ma che abbraccia marketing, processi, conoscenze e competenze che devono esser introdotte in azienda. E l’industria dello sport, da alcuni punti di vista indietro in termini di trasformazione digitale, ne è coinvolta in pieno.

Ed è per questo che nasce lo Sport 4.0, dell’integrazione dell’Industria 4.0 ed il Marketing 4.0.

 

Marketing 4.0 : Dalle categorie agli individui

Tradizionalmente, il marketing ha sempre funzionato seguendo un sistema di segmentazione: il mercato che viene diviso in gruppi omogenei basati sui loro profili geografici, demografici, psicografici e comportamentali. Questa segmentazione è, in genere, seguita dal targeting, con cui vengono selezionati uno o più segmenti che un’azienda adotta come suoi obiettivi, sulla base della loro possibile attrazione verso il brand, verso i prodotti, verso i servizi offerti. Un’attrazione da generare sfruttando tutte le leve a propria disposizione.

Il brand che cerca il consumatore su misura, insomma. Il fine ultimo. L’obiettivo di qualsiasi marketing manager. La segmentazione e il targeting sono, infatti, aspetti fondamentali della strategia, per ottimizzare le risorse, il budget, il tempo.

Tuttavia, concetti come quello della segmentazione e del targeting, esemplificano anche un tipo di relazione, ormai obsoleta, tra brand e clienti stessi. Una relazione di tipo verticale e del tutto unilaterale: da un lato l’azienda, dall’altro il consumatore finale del prodotto o, se preferiamo, da una parte i cacciatori e dall’altra le prede. In un modello del genere, tutte le decisioni di marketing sono univoche, prese senza il parere dei clienti: il coinvolgimento di questi ultimi è limitato ai loro input nelle ricerche di mercato e, paradossalmente, come giudici finali di quanto viene elaborato. Nel caso di un’azienda sportiva, ad esempio, lo schema che si profilava prevedeva un percorso a senso unico che terminava con il tifoso – il target ultimo – a cui si apriva un ristretto ventaglio di opzioni: l’acquisto del biglietto, il merchandising dallo store ufficiale, la fruizione di un numero relativamente esiguo di contenuti informativi.

In genere, i più appassionati, trovavano nella TV o nella carta stampata, prima, e nelle community e nei blog non ufficiali, poi, i contenuti sullo sport preferito o sulla squadra del cuore.

L’innovazione digitale nello Sport Marketing

Nella digital economy di ultima generazione gli assetti cambiano, spostando l’attenzione dalla ricerca di categorie di consumatori verso l’individuazione delle caratteristiche dei singoli. E, quindi, sul piano orizzontale formato dalle connessioni che, come segmenti, ognuno di loro tiene, virtualmente collegato, attraverso il web e i social in special modo: è su queste connessioni – e non più sul prodotto o sulla sola relazione brand/cliente – che l’attenzione si sposta.

Uno dei primi nodi di interesse sono i luoghi virtuali dove i clienti sono collegati tra loro e, cioè, le community e i social media.

È qui che il potere latente dei consumatori viene fuori: non è difficile notare quanto importante possa essere un’opinione positiva o negativa – largamente diffusa e condivisa – anche rispetto ad una strategia pubblicitaria ben pianificata. Per i brand, le community rappresentano dei punti nevralgici di notevole importanza strategica, ma di non facile conquista, visto che rappresentano una sorta di fortezza a prova della maggior parte delle iniziative di marketing del modello tradizionale: sono formate da clienti, fan, che si raggruppano in modo relativamente spontaneo e che scelgono di restare all’interno dei confini che essi stessi contribuiscono a definire. Queste community sono, ormai, immuni da spamming e pubblicità invasiva, rifiuteranno il tentativo di imporre un qualsivoglia prodotto. Le community vanno, quindi, conquistate, i fan vanno intrattenuti.

L’obiettivo è la loro attenzione. Il loro tempo. Per arrivare ai loro interessi. Ai loro dati. E regalare loro la pubblicità che stanno, inconsapevolmente, aspettando. Senza che nemmeno se ne accorgano.

Industria 4.0: Tecnologia, dati, comportamenti per lo SportTech

Sono passati secoli dalla prima e dalla seconda rivoluzione industriale – successivamente teorizzate come Industry 1.0 e 2.0 – e le cose si sono spinte molto più in là delle macchine a vapore e delle catene di montaggio: rispetto al modello precedente – che idealmente definiamo Industry 3.0 – in cui i computer e i robot si limitavano ad essere parte integrante del sistema chiuso della fabbrica, la visione della Industry 4.0, in atto e nel suo pieno sviluppo, si basa su una iper connettività tra gli elementi che va oltre la fabbrica stessa. Produrre, quindi, significa interagire non solo con l’ambiente, di fabbrica, appunto, ma lungo la catena di valori a cui appartengono clienti, fornitori e logistica.

La Industry 4.0 è stata definita la quarta rivoluzione industriale, ed è sotto i nostri occhi. IoT (Internet of Things), convergenza di IT e OT, sistemi cyber-fisici, robot e cobots avanzati, produzione additiva, produzione autonoma, raccolta completa dei dati e provisioning, integrazione orizzontale e verticale, cloud, big data analytics, realtà virtuale, realtà aumentata ed edge computing: questi sono alcuni dei componenti tecnologici essenziali. I dispositivi IoT sono miniere di dati sul comportamento, sui gusti e sulle abitudini dei clienti, ma anche sul funzionamento dei dispositivi e sulla loro durata. Tecnologia e dati, dunque, al servizio di una performance migliore. I dati permettono di acquisire non solo più informazioni in termini di quantità, ma anche di qualità: maggiori dettagli e sfumature si conosceranno e migliore sarà la successiva esperienza dell’utente.

 

Sport 4.0: il fan al centro della progettazione

L’evoluzione delle tecnologie dell’informazione ha cambiato il mondo negli ultimi decenni e ha cambiato anche il marketing. Internet è l’evidenza più importante di questa evoluzione e la sua integrazione proprio col marketing – nella forma del Marketing 4.0 – è il suo esito naturale: l’unico tramite attraverso il quale raggiungere i clienti. Definire questa nuova generazione, abilitarne i comportamenti, è necessario perché profondamente cambiati nel corso degli anni: più consapevoli, più esigenti.

Full Experience e Fan Engagement

Il fan, dunque, non è soltanto una persona che ha bisogno di prodotto: ha propri desideri da soddisfare, ansie da fugare, creatività da esprimere, curiosità da appagare. Chiedere, consigliare, valutare, assistere e organizzare soluzioni, capire quali sono gli ostacoli che ha incontrato sul suo cammino e quali sono, invece, le cose che ha trovato gradevoli, in poche parole, ruotare intorno a lui: è questo il compito dell’azienda per attuare il passaggio da fan – con un legame limitato ai social media – a member – e cioè user, che scelgano di pagare un servizio premium per accedere a contenuti speciali.

Il fan si aspetta di vivere un’esperienza coinvolgente e immersiva, soprattutto allo stadio, come garantirgli questa full experience? Estrapolando dati, per conoscerlo, per capirne le esigenze e creare offerte in grado di monetizzare. In modo diretto, interno, ma anche indiretto, mettendoli a disposizione di aziende sponsor, sempre più alla ricerca di quelle informazioni.

Una strategia integrata sulla persona

Lo sport è terra di emozioni e il marketing sportivo, quindi, è sempre più il marketing di quelle emozioni: empatia, capacità di comprendere paure, ansie, l’idea del cliente come forza potenziale che agisce, reagisce e interagisce. Una persona con un’identità ben precisa che va conosciuta, stimolata, conquistata, sedotta.

Perché il marketing 4.0, lo sport 4.0, hanno al centro il cliente 4.0, il fan 4.0. Ma, per farlo, hanno bisogno dei modelli della industry 4.0, per abilitare nuovi comportamenti, per avere il suo tempo. E, di conseguenza, i suoi dati.

E questo è l’inizio della Sport Digital Transformation.