Il dato al centro dell'azienda: la nostra intervista a Fabrizio Vigo, CEO e co-founder di Sevendata

Parliamo sempre di dati e delle nuove architetture e strutture aziendali nell’era dell’AI. Ma cosa significa davvero, al di là del lessico tech, mettere il patrimonio informativo al centro di un’organizzazione? In occasione dell’AI Week 2026 abbiamo fatto qualche domanda a Fabrizio Vigo, CEO e co-founder di Sevendata, per esplorare cosa concretamente sia, attualmente, un’azienda data-driven.

Cosa si intende oggi per azienda data-driven?

Oggi un’azienda data-driven è un’organizzazione che mette i dati al centro dei processi decisionali. Questo significa valorizzare le informazioni di cui già dispone, ad esempio quelle relative ai clienti, ai comportamenti di acquisto o alla propria offerta, e integrarle con dati esterni, così da ottenere una visione più completa del mercato. In questo modo, i dati diventano un vero driver delle scelte commerciali e di marketing: permettono di individuare i clienti a maggior valore, identificare prospect con caratteristiche simili e orientare gli investimenti in modo più preciso. Il risultato è una maggiore efficacia delle azioni, un miglioramento del costo contatto e, più in generale, un uso più efficiente delle risorse.

A fronte della rivoluzione AI, ha senso parlare di aziende data-driven o si parla più di una crescita di aree data driven all’interno di tutte le aziende?

Alla luce della rivoluzione dell’AI, ha ancora senso parlare di aziende data-driven, ma il tema va letto in modo più ampio. Non si tratta soltanto della crescita di singole aree specializzate nei dati, bensì di un cambiamento culturale che attraversa l’intera organizzazione. Quando un’azienda inizia a chiedersi come utilizzare al meglio il proprio patrimonio informativo e come integrarlo con dati esterni all’interno dei processi decisionali, avvia un percorso che coinvolge trasversalmente tutte le funzioni. In questo senso, un’azienda davvero data-driven usa informazioni interne ed esterne per prendere decisioni più efficaci in ambiti diversi: dallo sviluppo commerciale alla gestione del magazzino, fino alla prevenzione del rischio di credito. È quindi un approccio orizzontale, con un impatto concreto su processi, priorità e capacità competitiva dell’impresa.

Il futuro va più nella direzione di un panorama di sistemi AI protetti, chiusi e progettati per ogni organizzazione o va più nell’integrazione con i sistemi dei grandi colossi come Anthropic o OpenAI?

Nel contesto europeo, e quindi anche italiano, la direzione più solida è quella di un modello ibrido: da un lato valorizzare le tecnologie sviluppate dai grandi player internazionali, dall’altro integrarle all’interno di sistemi proprietari, protetti e costruiti sulle esigenze specifiche di ciascuna organizzazione. In questo scenario, i grandi modelli generalisti diventano una base da adattare e verticalizzare, fino a creare soluzioni più mirate, allenate su dati aziendali selezionati e in grado di garantire maggiore efficacia, controllo e aderenza normativa. Il punto centrale, infatti, non è soltanto quale tecnologia usare, ma chi governa i dati, i processi e gli algoritmi. Per molte imprese europee la sfida sarà proprio questa: sfruttare l’innovazione dei grandi modelli senza rinunciare alla sovranità sul proprio patrimonio informativo, alla conformità normativa, a partire dal GDPR, e alla possibilità di sviluppare applicazioni realmente coerenti con il proprio business.

Quali sono gli errori principali in cui le aziende (in ogni ordine di grandezza) incappano oggi quando cercano di integrare l’intelligenza artificiale?

L’errore più frequente è adottare un approccio non sistemico, limitandosi a introdurre strumenti isolati, come un chatbot o un algoritmo applicato a una singola funzione, senza inserirli in una visione più ampia. Un’implementazione dell’AI davvero efficace nasce invece da una strategia organica, fondata sul migliore utilizzo dei dati aziendali, sull’integrazione con i sistemi già esistenti e sulla capacità di automatizzare processi in modo coerente con gli obiettivi dell’impresa. A fare la differenza, quindi, non è la singola applicazione spot, ma la disponibilità dell’azienda a ripensare i propri processi, mettere in discussione abitudini consolidate e costruire un percorso di trasformazione reale. Senza questa impostazione, il rischio è accumulare sperimentazioni frammentate, con un impatto limitato sul business.