Tre casi aziendali, i dati del Politecnico di Milano e una visione di prodotto. Quello che è emerso da un pomeriggio di conversazioni su casi reali.
Il 25 maggio 2026, presso Copernico Isola for S32 a Milano, si è tenuta la terza edizione del Jamio Community Day — l’appuntamento annuale della community Jamio con clienti, partner e stakeholder. Il tema scelto per quest’anno era Builders of Change — Costruttori di Cambiamento.
Sul palco non c’erano presentazioni di prodotto. C’erano una cooperativa sociale che ha quasi quintuplicato il fatturato in sette anni, un’icona del made in Italy alle prese con un problema gestionale sedimentato da decenni, un partner IT che ha fatto del dire no ai clienti una pratica di valore. E — nella seconda parte della giornata — uno dei maggiori osservatori italiani del digitale con i dati di mercato che hanno messo in prospettiva tutto quello che i relatori avevano raccontato.
Il format — tavola rotonda moderata da Martin Arborea (Openwork) e Francesca Lopa (DWIT/eGlue), seguita da un’intervista esterna e da un intervento finale del CEO — ha confermato la scelta di un evento che privilegia la sostanza alla forma: storie vere, risultati misurati, difficoltà dichiarate.
DATI CHIAVE DALL’EVENTO
- Aldia Cooperativa Sociale: lead time di onboarding ridotto dall’85° percentile di 6 giorni a un tempo medio di 1,5 giorni, con il 98% delle assunzioni completate entro 5 giorni.
- Bialetti Industrie: gestione del ciclo passivo (1.000-1.200 fatture/mese) trasformata da completamente manuale a semi-automatica. Risparmio stimato: una settimana di lavoro al mese per il team contabilità, con volumi raddoppiati rispetto all’anno precedente.
- 75% delle grandi imprese italiane con almeno una progettualità AI, ma meno della metà con policy di utilizzo degli strumenti consumer (dati Osservatorio Politecnico di Milano 2026).
- 85% della spesa cloud europea gestita da operatori americani soggetti al Cloud Act statunitense (dati Osservatorio Cloud Ecosystem & Sovereignty, Politecnico di Milano).
- Investimenti globali in AI 2026: 750 miliardi di dollari a fronte di ricavi aggregati stimati intorno ai 60 miliardi — il costo dei token è ancora artificialmente basso rispetto al costo reale dell’infrastruttura.
Il processo prima della tecnologia
I casi presentati convergono su un principio che la letteratura manageriale conosce da decenni ma che le organizzazioni, ancora oggi, continuano a trascurare: la digitalizzazione produce valore quando segue l’analisi organizzativa, non quando la precede.
Elisa Saragaglia, CIO e membro del CDA di Aldia Cooperativa Sociale, ha descritto un approccio sistematico: analisi organizzativa, identificazione delle criticità, definizione dei bisogni, selezione degli strumenti. La sequenza — in apparenza ovvia — è nella pratica l’eccezione, non la regola. Quando è arrivata nel 2018, Aldia aveva 700 dipendenti e 15 milioni di fatturato. Oggi conta 3.000 dipendenti e 70 milioni. “Non è un’innovazione fine a sé stessa, ma per supportare l’evoluzione della cooperativa all’interno di un contesto molto competitivo.”
Il processo di onboarding — critico per una cooperativa che lavora per appalti e deve gestire picchi di assunzioni concentrati in pochi giorni — è diventato il banco di prova. I risultati, come indicato nei dati chiave, sono misurabili e confermati. Il beneficio secondario, difficile da quantificare ma probabilmente di valore comparabile, è la riduzione dei conflitti interfunzionali: dove prima i reparti si scaricavano le responsabilità, oggi si lavora su dati condivisi.
Jessica Mariotti, Italy Accounting Manager di Bialetti Industrie, ha illustrato una categoria di problema sempre più comune nelle organizzazioni mature: il gestionale ERP altamente customizzato che nel tempo diventa un vincolo invece che una risorsa. La richiesta di sviluppare un connettore nativo era impraticabile. La risposta è stata cercare un percorso laterale — uno strato applicativo che si inserisse dove il sistema core non arrivava, senza aumentarne il debito tecnico. “Non è semplice imporsi, far capire che non è un intervento calato dall’alto, ma qualcosa che serve per migliorare la vita di tutti.”
Il progetto — partito da un’iniziativa operativa, approvato successivamente dal vertice — ha prodotto risultati concreti in un contesto in cui i volumi erano contemporaneamente in crescita. Quello che in letteratura viene definito Extended ERP ha qui trovato un’applicazione diretta e misurabile.
DATI
- Aldia: lead time onboarding ridotto da 6 giorni (85° percentile) a 1,5 giorni di media — 98% assunzioni completate entro 5 giorni.
- Bialetti: ciclo passivo (1.000-1.200 fatture/mese) da completamente manuale a semi-automatico. Risparmio: una settimana di lavoro al mese per il team contabilità, con volumi raddoppiati rispetto all’anno precedente.
Il business case si costruisce prima, non dopo
Uno degli elementi metodologici più rilevanti emersi dalla discussione riguarda il timing della costruzione del business case. La pratica prevalente — costruire la giustificazione economica dopo che il progetto è stato approvato — viene messa in discussione da tutti e tre i casi.
Il modello descritto da DWIT prevede che la stima del business case sia parte integrante della fase di analisi, antecedente alla proposta commerciale. Questo sposta la conversazione con il cliente dal “quanto costa” al “quale valore genera” — una distinzione che modifica il tipo di relazione e il livello di commitment nel progetto. Entrambe le aziende clienti hanno confermato che i benefici stimati in fase preventiva sono stati raggiunti o superati a consuntivo.
Il tema si è poi intersecato con la discussione sull’intelligenza artificiale. Totaro ha portato un caso anonimo esemplare: agenti AI implementati per il post-vendita di un’azienda del settore energy — funzionanti, scalabili, ma con un costo dei token superiore al costo degli operatori umani che avrebbero dovuto sostituire, a perimetro invariato. Il business case regge solo se i volumi crescono significativamente. In assenza di questa condizione, l’investimento tecnologico produce costi senza il corrispondente valore atteso.
DATI
- In entrambi i casi aziendali presentati, i benefici stimati nel business case preventivo sono stati raggiunti o superati a consuntivo.
- Caso agenti AI settore energy: costo dei token superiore al costo degli operatori umani sostituiti, a perimetro invariato. Il business case regge solo in condizioni di forte crescita dei volumi.
Intelligenza artificiale: governance prima di adozione
La sezione dedicata all’AI ha prodotto alcune delle osservazioni più rilevanti della giornata, evitando sia l’entusiasmo acritico sia il rifiuto pregiudiziale. Il punto di convergenza tra i relatori: la governance dell’adozione è oggi la sfida prioritaria, non la disponibilità della tecnologia.
I dati dell’Osservatorio Politecnico di Milano indicano che il 75% delle grandi imprese italiane ha almeno una progettualità AI. Tuttavia, meno della metà ha definito policy sull’utilizzo degli strumenti consumer da parte dei dipendenti — una lacuna che espone le organizzazioni a rischi concreti di sicurezza e riservatezza.
Martin Arborea ha introdotto il tema dello shadow AI — il fenomeno per cui le organizzazioni che non prendono decisioni sull’intelligenza artificiale si trovano i propri dipendenti che la usano comunque, spesso con dati aziendali sensibili su piattaforme gratuite. Ha citato un caso diretto: un commerciale che aveva caricato un’offerta riservata su uno strumento AI, consentendo indirettamente a un competitor di accedere alla strategia aziendale attraverso interrogazioni mirate alla stessa piattaforma. Il messaggio non era anti-AI. Era: governare prima di fare.
Piva ha contestualizzato la dinamica dei costi nel quadro degli investimenti globali: 750 miliardi di dollari investiti a fronte di ricavi aggregati stimati intorno ai 60 miliardi. Il costo dei token è ancora artificialmente basso rispetto al costo reale dell’infrastruttura. Le valutazioni economiche condotte oggi potrebbero cambiare significativamente nei prossimi anni, rendendo i business case costruiti su questa base più fragili di quanto appaiano.
DATI
- 75% delle grandi imprese italiane ha almeno una progettualità AI nel 2026, ma meno della metà ha definito policy di utilizzo degli strumenti consumer (Osservatorio Politecnico di Milano).
- Investimenti globali AI 2026: 750 miliardi di dollari a fronte di ricavi aggregati stimati intorno ai 60 miliardi.
Sovranità digitale: una questione di processi, non solo di dati
Stefano Mainetti, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Cloud Ecosystem & Sovereignty del Politecnico di Milano — uno dei maggiori osservatori italiani del digitale, che quest’anno ha integrato la parola sovranità nel proprio nome — ha offerto, in un dialogo con Martin Arborea, la cornice geopolitica e di mercato.
Il dato strutturale è noto ma non ancora interiorizzato nelle agende dei board: l’85% della spesa cloud europea è concentrata su operatori americani soggetti al Cloud Act statunitense, che prevede la possibilità di accesso ai dati in caso di dichiarazione di interesse per la sicurezza nazionale — indipendentemente dalla localizzazione fisica dei server. Tre eventi recenti hanno reso questo rischio più tangibile: l’acquisizione di VMware da parte di Broadcom con aumenti di prezzo fino al 200%; il caso di un operatore con dati geolocalizzati in Europa ma soggetti a giurisdizione nordamericana; la generale asimmetria nelle clausole di rescissione dei contratti cloud.
La posizione di Mainetti non è quella del nazionalismo digitale. La sovranità non implica autarchia tecnologica, ma consapevolezza: sapere quali asset è strategico tenere sotto controllo giuridico, quali clausole contrattuali regolano la restituzione dei dati, dove si trovano i punti di dipendenza non negoziabile.
Arborea ha sollevato una dimensione ancora sottorappresentata nel dibattito: la sovranità applicativa, ovvero il controllo sui processi e sui workflow aziendali. Quando un’organizzazione affida la logica operativa a una piattaforma esterna che non governa, il rischio di dipendenza non si limita ai dati ma si estende alla capacità operativa stessa. Mainetti ha riconosciuto la dimensione del problema, indicando nella qualificazione ACN dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale un riferimento normativo sempre più rilevante anche per il settore privato.
Ha chiuso con un dato di mercato non scontato: i titoli azionari di Salesforce e SAP — colossi del software enterprise con workflow prescrittivi costruiti in decenni su milioni di clienti — sono in calo da sei mesi consecutivi. L’interpretazione proposta: il mercato finanziario sta già scommettendo su una transizione verso modelli applicativi più dinamici e intelligenti, capaci di evolvere senza richiedere implementazioni rigide e costose.
DATI
- 85% della spesa cloud europea gestita da operatori americani soggetti al Cloud Act statunitense (Osservatorio Cloud Ecosystem & Sovereignty, Politecnico di Milano).
- Acquisizione VMware da parte di Broadcom: aumenti di prezzo fino al 200% per i clienti enterprise europei.
- Titoli azionari Salesforce e SAP in calo da sei mesi consecutivi — il mercato finanziario anticipa una transizione verso modelli applicativi più dinamici.
La visione di prodotto: Sovereign Cognitive Orchestration
L’intervento conclusivo di Salvatore Latronico, CEO di Openwork, ha collegato le storie della giornata a una visione di prodotto precisa, articolando le direzioni di sviluppo di Jamio per il 2026-2027.
Latronico ha aperto con una citazione di Carl Schmitt — “Sovrano è chi decide sullo stato di eccezione” — applicata al contesto attuale: le organizzazioni operano oggi in un regime di eccezione permanente, con mercati instabili, conoscenza distribuita e dipendenze tecnologiche che cambiano le regole rapidamente. In questo scenario, la sovranità non è possedere l’intera filiera. È essere in grado di governare le eccezioni quando si presentano.
Il framework proposto — Sovereign Cognitive Orchestration — si fonda su una premessa: gli agenti AI si comportano come attori non deterministici, analogamente agli esseri umani, e devono essere governati con strumenti analoghi: controllo degli accessi, misurazione dei risultati, gestione dei costi, tracciabilità delle decisioni. La differenza rispetto alla governance delle persone è quantitativa, non qualitativa.
Le direzioni di sviluppo annunciate includono: funzionalità di orchestrazione e gestione degli agenti AI — inclusi agenti sviluppati su piattaforme terze — generazione di applicazioni in linguaggio naturale (definita “natural language building” per distinguerla dal vibe coding, che produce codice non governato), integrazione nativa con Power BI per analytics e audit trail, e mantenimento della qualificazione QC2 dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale.
L’elemento strategico più rilevante dell’intervento ha riguardato il modello di sviluppo del prodotto: la roadmap viene costruita in dialogo continuo con clienti e partner, con un processo di raccolta sistematica dei requisiti che si traduce in funzionalità generalizzate — non in customizzazioni ad hoc. Questo modello, possibile solo per un produttore con relazioni dirette con i clienti finali, rappresenta un vantaggio competitivo difficilmente replicabile dai grandi vendor internazionali.
“Avere un produttore locale che collabora con voi — riteniamo che, al di là delle capacità tecnologiche che mettiamo in campo, sia forse uno dei fattori più determinanti.”
Considerazioni conclusive
Le evidenze raccolte al Jamio Community Day 2026 convergono su alcune proposizioni che meritano attenzione da parte dei decision maker aziendali.
Il primato del processo sulla tecnologia: rimane una condizione necessaria — e spesso trascurata — per il successo dei progetti di digitalizzazione. Le organizzazioni che scelgono prima la tecnologia e poi adattano i processi affrontano sistematicamente problemi di adoption e di ritorno sull’investimento.
Il business case preventivo: non è una formalità procedurale ma uno strumento di allineamento organizzativo: costruirlo prima di iniziare definisce i criteri di successo in modo misurabile e crea le condizioni per una valutazione oggettiva dei risultati.
La governance dell’AI: è oggi la sfida più urgente e meno affrontata. Il gap tra la percentuale di organizzazioni con progettualità AI e la percentuale con policy di utilizzo adeguate rappresenta un rischio sistemico concreto.
La sovranità digitale: è una questione di controllo dei processi prima ancora che dei dati. Le organizzazioni che affidano la logica operativa a piattaforme esterne non governate si espongono a una forma di dipendenza che nessuna clausola contrattuale sui dati può risolvere completamente.
