Il settore retail sta attraversando una trasformazione senza precedenti, spinta dalla pressione sui margini, da modelli omnicanale sempre più strutturati e da un'esplosione continua dei volumi di dati. In questo scenario complesso, i processi decisionali puramente manuali risultano ormai insostenibili. Se in passato l'adozione della Process Automation ha offerto risposte concrete al mercato, riducendo i costi delle operazioni ripetitive, oggi ne emergono in modo evidente i limiti strutturali. L'automazione tradizionale, infatti, operando in modo deterministico su flussi predefiniti, non è in grado di adattarsi a condizioni ambigue o di apprendere dalle eccezioni.

Per i grandi player del settore, colmare queste lacune non è più un'opzione, ma un requisito operativo fondamentale. Da qui prende avvio la massiccia adozione dell'Agentic AI, un paradigma tecnologico avanzato che sposta il focus aziendale dall'esecuzione meccanica alla vera autonomia decisionale.

Oltre l'Automazione Tradizionale: Il Valore dell'Agentic AI

A differenza dei sistemi classici, un ecosistema basato su Agentic AI "ragiona": analizza il contesto in tempo reale, formula piani d'azione complessi, esegue le attività attraverso sistemi informativi eterogenei e adatta dinamicamente le proprie strategie in funzione dei risultati ottenuti.

Le recenti analisi di mercato indicano che l'Agentic AI non è una promessa futura, ma una priorità attuale. Come confermato anche durante l'NRF Big Show 2026, i retailer che hanno già integrato agenti autonomi nei loro processi decisionali registrano riduzioni fino al 30% dei costi legati alle inefficienze della supply chain e un aumento del 25% nella velocità di risoluzione del customer care. Il vero differenziale competitivo si sposta dunque sulla velocità di reazione: il tempo di risposta agli imprevisti si contrae da intere giornate a pochi minuti.

I Principali Ambiti di Applicazione

L'Agentic AI si configura come una leva di efficienza trasversale. Le implementazioni operative più rilevanti per l'ecosistema retail includono:

• Customer Experience End-to-End: Agenti conversazionali che guidano percorsi d’acquisto articolati, gestiscono i resi interpretando le reali intenzioni dell'utente e garantiscono assoluta coerenza su tutti i touchpoint aziendali.
• Orchestrazione della Supply Chain: Sistemi proattivi che anticipano rotture di stock o situazioni di over-stock analizzando variabili esogene, riallocando le scorte tra i punti vendita in base a previsioni localizzate.
• Merchandising e Pricing Adattivo: Ottimizzazione dinamica dei layout degli store e dei prezzi di vendita in base alle mosse della concorrenza, all'elasticità della domanda e agli obiettivi di marginalità.
• Workforce e Supplier Management: Pianificazione intelligente dei turni del personale in risposta a picchi di affluenza e monitoraggio predittivo continuo delle performance dei fornitori.

Le Sfide Strategiche per il Successo del Progetto

Per i C-Level, i CIO e gli IT Manager, passare dalla fase di Proof of Concept (PoC) alla messa in produzione rappresenta il banco di prova essenziale. Per tutelare il ROI e garantire un impatto reale sul business, è necessario presidiare rigorosamente otto criticità progettuali:

• Dati Inadeguati: Un progetto AI di successo richiede dati integrati e coerenti tra canali fisici e digitali. Dataset limitati o frammentati rischiano di amplificare le inefficienze.
• Obiettivi Non Chiari: L'adozione tecnologica deve essere guidata fin dall'inizio da KPI di business chiari e misurabili.
• Scalabilità del PoC: Il prototipo deve nascere come un reale "primo passo operativo", basato su integrazioni di sistema realistiche, per evitare di sviluppare soluzioni non industrializzabili.
• Mancanza di Orchestrazione: Gli agenti AI non possono operare in silos isolati; necessitano di un solido layer di coordinamento e orchestrazione centrale.
• Disallineamento tra IT e Business: Il dialogo continuo tra chi definisce le priorità operative e chi sviluppa la soluzione tecnica è una pre-condizione assoluta per il successo.
• Scelta Errata del Caso d'Uso: Occorre privilegiare ambiti circoscritti ma rilevanti per ottenere validazioni rapide sul campo e misurare l'impatto.
• Ownership Confusa: La governance dell'ecosistema agentico deve essere definita con estrema precisione, stabilendo chiare responsabilità operative e ruoli.
• Resistenza del Middle Management: L'adozione di un piano di change management è cruciale per evitare che i team percepiscano l'AI come una minaccia al proprio ruolo.

Il Paradigma "Human in the Loop"

L'Agentic AI rappresenta un formidabile abilitatore di efficienza e reattività per il retail, ma in Innovaway siamo profondamente convinti che la trasformazione digitale generi valore solo attraverso un solido modello Human in the Loop.

L'ecosistema agentico non ha l'obiettivo di sostituire il capitale umano, bensì di agire in stretta sinergia con esso, liberando i professionisti dai task ripetitivi e fornendo raccomandazioni data-driven altamente qualificate. Spetta sempre all'esperienza, alla sensibilità e alla visione strategica dell'operatore umano validare e governare le decisioni dell'intelligenza artificiale nei contesti aziendali più critici. Solo concependo, orchestrando e scalando i progetti attorno a questa vitale collaborazione uomo-macchina, i retailer potranno trasformare l'innovazione in un vantaggio competitivo solido, profittevole e realmente duraturo nel tempo.

Clicca qui per leggere l'intervista integrale ad Antonio Burinato

L'articolo Agentic AI nel retail: otto errori strategici da evitare per un ROI positivo proviene da Innovaway.

La Cultura del Servizio come Fondamento

L'approccio di Innovaway al mercato tecnologico nasce da una profonda "cultura del servizio". Questa cultura si distingue nettamente dall'approccio focalizzato sul puro prodotto tecnologico: significa fare proprio il problema del cliente e guidarlo verso la risoluzione ottimale. Il portfolio dei servizi e delle soluzioni si è diversificato nel tempo, includendo supporto tecnico, sviluppo applicativo e BPO, ma l'impegno nel supportare la crescita costante del business dei clienti è rimasto immutato.

L'Approccio Strategico all'AI: Iterazione e "Quick Win"

Quando si parla di Intelligenza Artificiale, non esiste una risposta univoca o un modello valido per ogni realtà. L'integrazione di questi strumenti complessi passa per step di buon senso tipici del project e change management.

• L'adozione dell'Intelligenza Artificiale richiede innanzitutto una visione strategica su cosa l'azienda desidera ottenere da questa tecnologia.
• È sconsigliabile un approccio di tipo "big bang"; la metodologia più efficace è iterativa e procede per step basati sui cosiddetti "quick win".
• I decisori IT devono prefissarsi obiettivi a breve termine e misurabili, in grado di generare fin da subito un impatto positivo su cui costruire la strategia complessiva.
• I modelli di AI comportano costi operativi e di implementazione significativi; pertanto, la loro introduzione deve rispondere a reali necessità aziendali e non alla semplice volontà di esibire un "bollino" di innovazione.

Data Governance: L'Ossigeno dell'Intelligenza Artificiale

L'Intelligenza Artificiale non può generare valore se attinge da dati non strutturati o inaffidabili. Qualsiasi implementazione deve rispettare i principi essenziali dell'informatica: "garbage in, garbage out" (immondizia dentro, immondizia fuori).

• A differenza dei tradizionali Data Warehouse o CRM, che possiedono strumenti nativi per identificare rapidamente le anomalie, i modelli di AI mediano l'output attraverso ragionamenti complessi che partono esclusivamente dai dati inseriti.
• La gestione della qualità del dato all'interno del sistema diventa un requisito essenziale fin dalle prime fasi del processo.
• È necessario implementare una pipeline di alimentazione ancora più stringente per questi sistemi.
• La raccolta e le operazioni di data quality devono essere spostate il più possibile a monte nella catena aziendale, rivedendo i processi IT interni.
• Mantenere i sistemi operativi aziendali all'interno di file Excel è una pratica da superare, in quanto viola i regolamenti di sicurezza e compromette la governance dell'infrastruttura.

Sicurezza, Compliance e il Rischio dello Shadow IT

Innovaway serve clienti operanti in settori critici—come quello finanziario, assicurativo e della Pubblica Amministrazione—i quali sono soggetti a normative rigorose come l'AI Act, NIS e DORA. In questo scenario, la conformità non è un ostacolo, ma un asset.

• Gli step necessari per raggiungere una postura di sicurezza adeguata e la compliance alle normative rappresentano un vero vantaggio competitivo per le aziende, obbligandole ad analizzare e ottimizzare i propri processi interni.
• L'utilizzo dell'AI, prevalentemente basata sul cloud, innalza il livello di criticità per la sicurezza aziendale.
• I "Golden data", ovvero i dati più preziosi per il business e per l'addestramento dei modelli, non dovrebbero essere allocati in ambienti privi del controllo diretto dell'azienda.
• Per proteggere queste informazioni è possibile ricorrere alla crittografia o alla creazione di cloud privati e architetture edge, mantenendo i dati sensibili "in casa".
• Le preoccupazioni relative alla sicurezza dell'AI e i costi operativi sono tra i principali motori dell'attuale fenomeno di "cloud repatriation".
• Un ulteriore rischio critico per le aziende è rappresentato dallo "shadow IT", ovvero l'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale non autorizzati o non tracciati da parte dei dipendenti.

Change Management e Formazione Continua

L'inserimento dell'Intelligenza Artificiale trasforma i flussi di lavoro, rendendo il coinvolgimento del personale e la formazione elementi cruciali per il successo.

• L'onboarding dei collaboratori è un tema essenziale per far comprendere che, sebbene le dinamiche cambino, il capitale umano resta indispensabile per il business.
• L'investimento sulla formazione deve essere notevole e continuo.
• I percorsi di aggiornamento devono interessare l'intera struttura, partendo dai vertici fino ad arrivare alle figure impiegate nelle operation.
• Attraverso un approccio collaborativo, è importante analizzare quali vantaggi le nuove tecnologie possono portare nei singoli uffici e comparti aziendali, operando nel rigoroso rispetto della privacy e della sicurezza.

Guidare l'Ecosistema del Futuro: Oltre la Semplice Adozione Tecnologica

Per le organizzazioni pubbliche e private pronte ad abbracciare l'Intelligenza Artificiale, il successo non risiede nella mera replica di modelli preesistenti, ma nella capacità di anticipare le complessità e trarre ispirazione dai pionieri del mercato. Trasformare il potenziale dell'AI in un vantaggio competitivo reale richiede una visione strategica di lungo respiro e un partner capace di accelerare il time-to-value, ottimizzando al massimo gli investimenti. Innovaway non è solo una guida tecnologica, ma un vero e proprio ecosistema di competenze avanzate. Ascoltiamo, progettiamo e governiamo l'innovazione al fianco dei decision maker, trasformando la complessità tecnologica di oggi nel successo digitale di domani.

L'articolo L'Intelligenza Artificiale in Azienda: Strategia, Dati e Sicurezza proviene da Innovaway.

Quando si adottano modelli linguistici (LLM) su dati aziendali, la responsabilità della sicurezza è condivisa. Sergio Ajani, Service & Solutions Design Director di Innovaway, inquadra il problema con estrema chiarezza: l'adozione frenetica dell'Intelligenza Artificiale, simile a quanto vissuto con il cloud durante la pandemia, porta con sé vulnerabilità sistemiche. Nell'era degli LLM la certezza assoluta è un lusso, ma l'onestà intellettuale impone di riconoscerlo per garantire alle aziende un'innovazione che sia realmente sicura e governabile.

Il dataset come superficie di attacco

L'efficacia di un LLM dipende dai dati utilizzati in fase di addestramento. Come ricorda Ajani, "il dataset stesso è una superficie di attacco estremamente critica". In quest'ottica, Innovaway individua tre principali vulnerabilità:

• Data poisoning: L'inserimento volontario di campioni manipolati per alterare il modello, creando falle paragonabili a minacce zero-day (un rischio ampiamente amplificato nel mondo open source).
• Privacy leakage: L'estrazione di informazioni sensibili tramite le chat, spesso causata da una scarsa governance durante la fase di caricamento dei dataset.
• Supply chain: L'uso di dati esterni (es. web scraping) acquisiti senza controlli di integrità, che rischiano di introdurre codice malevolo o informazioni errate. Tuttavia, l'obbligo di analizzare i dati per ragioni di sicurezza si trasforma in un'opportunità preziosa per valutare la qualità delle informazioni e migliorare la data governance complessiva.

Tre livelli di responsabilità

Il tema della responsabilità (shared responsibility) è cruciale ma ancora poco delineato nel panorama dell'AI. Ajani definisce tre livelli di intervento:

1. Fornitore del modello: Deve garantire che l'algoritmo di base non sia facilmente inducibile ad azioni che mettano a repentaglio la sicurezza.
2. System Integrator: Realtà come Innovaway hanno una responsabilità tecnica e attuativa precisa sulla progettazione della pipeline, cifratura, configurazione dei security model e gestione degli ambienti di calcolo. L'AI aziendale non è una soluzione "clic-and-buy".
3. Cliente: Agisce da data controller, responsabile della classificazione dei propri dati e della governance complessiva della catena, che non può mai essere delegata interamente agli strumenti AI.

RAG, accessi e il problema della compiacenza

Per un utilizzo enterprise, il modello più concreto è l'architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation) fine-tuned su dati aziendali. Questo approccio allarga inevitabilmente la superficie d'attacco, rendendo cruciali la protezione dei dati (un'evoluzione essenziale della Data Loss Prevention per difendere, ad esempio, i segreti industriali e il Made in Italy) e il controllo rigoroso degli accessi. I modelli linguistici soffrono infatti del famoso "concetto di compiacenza": se un malintenzionato interroga il sistema simulando un ruolo apicale, il modello potrebbe assecondarlo. Inoltre, l'architettura RAG pone una sfida di governance temporale, e l'accesso diretto ai prompt espone al rischio di esfiltrazione di documenti riservati. La soluzione pragmatica, adottata internamente da Innovaway, è un'AI "di scopo, più filtrata. Meno spettacolare, ma più sicura", con RAG verificate e prompt chiusi che bloccano i caricamenti arbitrari di file.

Uno sguardo al futuro

Per non frenare l'innovazione, Innovaway guarda oltre. In collaborazione con diversi atenei italiani, stiamo esplorando le architetture neurosimboliche, un paradigma che fonde le reti neurali con il ragionamento deterministico. L'obiettivo è creare un "agente supervisore" in grado di verificare la compliance di prompt e output in modo logico, non solo statistico. Non sostituzione delle persone, ma utilizzo della augmented intelligence per la supervisione, consentendo di fare cose con più affidabilità rispetto all’intelligenza artificiale che conosciamo oggi. È uno dei tasselli del piano industriale 2026-2028 dell’azienda, un percorso di crescita basato su uno sviluppo organico e acquisizioni mirate, potenziato dall'integrazione tecnologica derivante dalla partnership con vendor leader di mercato come HCLSoftware. Il passaggio cruciale, oggi, resta però culturale: serve un'attività di awareness a tappeto, a partire dal management, per comprendere appieno le reali potenzialità e i rischi di questa trasformazione tecnologica.

Clicca qui per leggere l'intervista integrale a Sergio Ajani

L'articolo LLM e dati sensibili: chi è davvero responsabile? proviene da Innovaway.

Quando una App di una banca o di un e-tailer si blocca, quando un portale di servizi sanitari non risponde, si parla comunemente di “problemi tecnici”. Una espressione generica che nasconde spesso una realtà ben diversa: nella maggior parte dei casi, questo disservizio ha origine non in un guasto hardware o in una Rete congestionata, ma in un software che non è stato adeguatamente testato.

L'articolo Qualità del software: il vero costo dei “problemi tecnici” proviene da Innovaway.

La certificazione Platinum Partner, assegnata dall’International Software Testing Qualifications Board (ISTQB®), attesta l’eccellenza di Innovaway nella verifica e validazione delle soluzioni applicative e il suo investimento costante nella formazione.

Innovaway consegue ufficialmente lo status di Platinum Partner di ISTQB®, il più alto livello di riconoscimento assegnato in ambito nazionale dall’organizzazione internazionale di riferimento nella validazione delle competenze in ambito software testing. Un traguardo prestigioso, raggiunto interamente grazie a un piano interno di formazione e upskilling avviato nel 2023, che conferma ulteriormente l'alta qualità dei servizi di Testing & Quality Assurance erogati ai nostri clienti.

In particolare, il riconoscimento testimonia la solidità delle competenze del team Innovaway, il nostro rigoroso allineamento alle best practice internazionali e la focalizzazione continua sulla crescita professionale degli specialisti IT.

Qualità del Software come Asset Strategico per il Business

Per i decision maker del settore IT, questa certificazione assume un valore cruciale alla luce di un ecosistema tecnologico sempre più complesso e dinamico. Oggi, un’applicazione che si blocca, rallenta o espone dati sensibili non rappresenta un semplice "problema tecnico", ma si traduce in un danno diretto al business, alla compliance normativa e alla fiducia dei clienti.

Per questo motivo, l’approccio di Innovaway al Software Testing è orientato alla massima prevenzione (Shift-Left Testing). Il nostro obiettivo è assicurare l’affidabilità, la sicurezza e le alte performance delle architetture IT, salvaguardando la continuità operativa e la reputazione aziendale, eliminando al contempo i gravosi costi imprevisti legati alla correzione dei difetti in ambiente di produzione.

Un Approccio End-to-End alla Quality Assurance

Attraverso un approccio metodologico strutturato e completo, Innovaway offre una copertura dell’intero ciclo di vita della qualità del software, intervenendo sui seguenti ambiti chiave:

• Test Management: governance completa dei processi di collaudo.
• Functional & Automated Testing: validazione funzionale e automazione per accelerare il time-to-market.
• Performance Testing: garanzia di stabilità sotto stress e carichi elevati.
• Security Testing: individuazione proattiva delle vulnerabilità applicative.
• Usability & Accessibility Testing: ottimizzazione della User Experience e conformità agli standard di accessibilità.

A gestire ogni fase è un team in possesso delle principali certificazioni ISTQB, segno tangibile di come Innovaway faccia della formazione continua e della qualità un metodo di lavoro rigoroso e un pilastro della propria cultura di servizio.

"Ottenere la qualifica di Platinum Partner ISTQB® è un traguardo di cui siamo orgogliosi, perché riflette un impegno concreto verso l’eccellenza nel testing per garantire ai nostri clienti la massima affidabilità delle soluzioni digitali", ha dichiarato Antonio Burinato, Direttore Generale di Innovaway. "Non va sottovalutato che la crescente complessità dei sistemi software, la diffusione dei modelli Agile e DevOps, l’intensificarsi delle minacce cyber e la crescente adozione dell’Intelligenza Artificiale nello sviluppo applicativo, rendono il testing e la Quality Assurance processi ancora più critici e centrali".

Questo importante traguardo rafforza la posizione di Innovaway quale partner solido e affidabile per la Digital Transformation delle imprese e della Pubblica Amministrazione. Un risultato supportato da un’offerta end-to-end di servizi IT gestiti, da un'elevata maturità professionale dei nostri team e dalla comprovata capacità di soddisfare i rigorosi standard dei settori mission-critical.

L'articolo Innovaway ottiene il massimo riconoscimento ISTQB® per il software testing proviene da Innovaway.

Durante il dialogo, i due manager hanno analizzato l'impatto operativo delle recenti normative europee, con particolare focus sulle direttive DORA e NIS2. Queste regolamentazioni stanno obbligando le organizzazioni a elevare in modo strutturale la resilienza, la sicurezza e l'affidabilità delle proprie infrastrutture. In un simile contesto, l'integrazione di soluzioni basate su Intelligenza Artificiale, tecnologie di Agentic AI e automazione dei processi si rivela determinante per consentire alle aziende di mantenere la piena conformità regolatoria garantendo, al contempo, l'accelerazione della propria evoluzione digitale.

L'intervista ha inoltre permesso di approfondire il valore tecnico e strategico della partnership che lega Innovaway a HCLSoftware. Facendo leva sulle potenzialità del portfolio di soluzioni in ambito Intelligent Operations del vendor, e in particolare su piattaforme avanzate come HCL BigFix e i sistemi di Service Management, Innovaway consolida la propria capacità di erogare servizi di governance end-to-end. Questo assetto permette al nostro team di anticipare le criticità sistemiche, prevenire proattivamente i disservizi e gestire le architetture IT complesse con la massima efficienza, rafforzando il nostro ruolo di single point of contact per l'intero ciclo di vita dei servizi.

Attraverso questa sinergia tecnologica, Innovaway e HCLSoftware stanno promuovendo l'implementazione del modello XDO Blueprint all'interno degli ecosistemi aziendali. Si tratta di un framework strategico progettato per ottimizzare la Customer Experience, estrarre insight operativi di alto valore dai dati e massimizzare l'efficienza produttiva. È un approccio concreto per rendere le infrastrutture IT dei nostri clienti scalabili, sicure e "future-proof".

L'articolo L’evoluzione dell’IT Service Management: da "Break-and-Fix" a "Predict-and-Prevent" proviene da Innovaway.

Questa evoluzione sta rendendo però sempre più evidente che i modelli crittografici tradizionali, per quanto sofisticati, presentano limiti strutturali che non possono essere risolti attraverso ottimizzazioni incrementali, ma richiedono una revisione più profonda, anche in relazione all’evoluzione computazionale alle porte.

Il paradosso operativo della validazione

Le metodologie classiche come controlli di accesso basati su ruoli, crittografia a riposo e in transito, pseudonimizzazione, segregazione dei database e audit trail, si scontrano con un problema: per validare i dati personali è necessario esporli in chiaro. Ogni verifica KYC, ogni controllo di conformità, ogni processo di onboarding implica l'esposizione di dati che, se compromessi, generano responsabilità che vanno oltre il danno economico diretto.

Questo paradosso ha un duplice impatto. Dal punto di vista economico, la gestione della compliance assorbe risorse per implementazione tecnica, audit continui, consulenze legali e formazione del personale. Il rischio di sanzioni può raggiungere il 4% del fatturato globale, accompagnato da un danno reputazionale spesso più pesante dell’ammenda stessa. Il report "Cost of a Data Breach 2024" di IBM evidenzia che il costo medio globale di una violazione dei dati ha raggiunto il record storico di 4,88 milioni di dollari, con un’impennata nei settori sanitario e finanziario, dove l’esposizione di dati in chiaro rappresenta uno dei vettori di costo più onerosi.

Il limite più critico è tuttavia un altro: queste metodologie aprono la porta a un rischio concreto di intrusione nei sistemi. Essere conformi, infatti, non significa essere al sicuro, il personale autorizzato rimane un potenziale vettore di attacco e ogni accesso costituisce un possibile punto di compromissione. La compliance procedurale, in altre parole, non garantisce la sicurezza.

Zero Knowledge Proofs: verificare senza leggere

I protocolli crittografati Zero Knowledge Proofs (ZKP) promettono di eliminare questa debolezza permettendo di dimostrare di possedere un requisito senza rivelare dati. Prendiamo l'esempio di una finanziaria che deve verificare che il reddito di un cliente superi i 30.000 euro per concedere un prestito. Tradizionalmente, il cliente fornisce buste paga e CUD - documenti che rivelano stipendio esatto, datore di lavoro, dettagli patrimoniali - esposti a chiunque li gestisca. Con le ZKP, il datore di lavoro firma digitalmente il reddito del cliente e, tramite un'applicazione, il cliente genera una prova crittografica che il reddito supera i 30.000 euro da fornire alla banca. In questo modo, nessun dato sensibile transita, nessun database lo acquisisce, nessun operatore vi accede. La verifica avviene, ma il pericolo di compromissione scompare alla radice.

I progetti pilota nel settore bancario mostrano riduzioni significative dei tempi di onboarding e contenimento dei costi di compliance, grazie alla riduzione del personale necessario per gestire dati sensibili, dei costi di storage sicuro e di quelli assicurativi. Ma il valore più rilevante è la riduzione del rischio: meno dati sensibili in chiaro significano minore superficie di attacco e minore responsabilità in caso di incidente.

I progressi nello sviluppo delle ZKP sono reali e rapidi: Microsoft, Google e istituzioni accademiche investono attivamente in questi protocolli e l’obiettivo è chiaro: trasformarli da strumento accademico a tecnologia di uso comune per settori come banking, PA e sanità.

La vulnerabilità agli attacchi quantistici

Mentre l'attenzione si concentra sulle vulnerabilità immediate, un’ulteriore minaccia sta prendendo forma. Gli attori ostili applicano già la tattica "Harvest now, decrypt later", ovvero raccolgono oggi dati crittografati con l'intenzione di decifrarli quando i computer quantistici raggiungeranno la capacità necessaria. Per infrastrutture con cicli di vita di 15-20 anni, come le reti 5G, o per dati che mantengono valore nel tempo (sanitari, finanziari, governativi), questa non è una minaccia teorica e di poco conto.

Gli algoritmi di crittografia a chiave pubblica attualmente in uso – RSA, ECC e varianti – sono vulnerabili agli algoritmi quantistici. La domanda non è più se questi sistemi diventeranno obsoleti, ma quando: la comunità scientifica colloca l’orizzonte più probabile tra i 10 e i 15 anni. Secondo il World Economic Forum (WEF), oltre 20 trilioni di dollari di valore economico globale all’interno delle infrastrutture digitali sono attualmente esposti al rischio di decrittazione quantistica. Per le organizzazioni che gestiscono dati con sensibilità pluridecennale, aspettare la maturità del quantum computing significa essere già un bersaglio vulnerabile oggi.

Per un istituto finanziario di medie dimensioni, la compromissione di dati crittografati si traduce in esposizioni stimate tra 50 e 250 milioni di euro. Per settori nevralgici come gli energy provider o le telco, significa mettere a rischio infrastrutture core del valore di decine di miliardi. Per aziende il cui capitale è prevalentemente costituito da progetti riservati, dati di ricerca, design industriale mission critical (es: settore pharma, aerospace, defence, …) questa esposizione diventa non solo economica ma può compromettere la sicurezza di interi comparti industriali o paesi.

La crittografia post-quantistica

Il National Institute of Standards and Technology americano ha pubblicato nel 2024 i primi standard di crittografia post-quantistici: non più prototipi di laboratorio, ma algoritmi pronti per l’implementazione. Le organizzazioni non hanno più l’alibi della tecnologia: questa migrazione è già tecnicamente possibile e la finestra temporale per gestirla in modo ordinato si accorcia mese dopo mese.

Questa migrazione richiede un inventario completo di dove viene utilizzata la crittografia, quali algoritmi, quali dipendenze, e una valutazione del rischio specifica per ciascun asset: quali dati hanno valore a lungo termine, quali sistemi hanno cicli di vita estesi, quali compromissioni avrebbero impatto critico. Passi indispensabili anche perché le organizzazioni molto raramente hanno visibilità di quest’ambito. Le indagini di mercato sulla "Crypto-Agility" confermano questa lacuna: meno del 25% delle Big Company ha una lista e quindi visione dei propri asset crittografici.

In questo contesto una migrazione last minute o d’emergenza, ovvero pianificata solo quando diventerà inevitabile, è un’opzione rischiosa, oltre che con costi e margini di errore elevati.

A cura di Sergio Ajani, Services & Solutions Design Director di Innovaway

L'articolo Cybersecurity: limiti e futuro dell’attuale crittografia proviene da Innovaway.

In altre parole, se da un lato la proliferazione di tool ha abilitato numerosi vantaggi, incluso il lavoro da remoto, dall’altro ha generato una frammentazione tecnologica che oggi rappresenta uno dei principali freni all’efficienza del mondo enterprise. È sufficiente pensare che secondo uno studio dell’Enterprise Strategy Group, il 44% delle organizzazioni negli Stati Uniti ha implementato da sei a dieci soluzioni di comunicazione e collaborazione e il 37% ne ha a disposizione oltre dieci.

Questa stratificazione incontrollata si traduce in criticità che incidono direttamente sulle performance di business, generando per prima cosa inefficienza operativa: il continuo “Context Switching” tra dashboard eterogenee rallenta i processi decisionali e compromette la visibilità end-to-end, rendendo più complessa la governance complessiva dell’ecosistema digitale.

Sul fronte della sicurezza, la mancanza di integrazione tra strumenti e domini tecnologici crea vere e proprie aree d’ombra in cui le minacce possono muoversi lateralmente senza essere intercettate tempestivamente. In assenza di una correlazione strutturata degli eventi, la postura di cybersecurity rimane inevitabilmente reattiva e frammentata, con un impatto diretto sul livello di rischio aziendale.

Inoltre, questa frammentazione si riflette in modo diretto sulla collaborazione cross-funzionale all’interno dell’organizzazione non mitigando, anzi amplificando i silos esistenti. In assenza di un layer tecnologico unificato, informazioni, processi e responsabilità rimangono confinati all’interno di domini funzionali distinti, ostacolando il coordinamento tra IT, security e il resto dell’organizzazione.

Non va inoltre trascurato l’impatto sulla Digital Employee Experience (DEX), che rischia di deteriorarsi in modo significativo. Secondo la ricerca “Gray Work Index 2024/2025” realizzata da Quickbase su migliaia di lavoratori, il 90% degli intervistati ha dichiarato di essere sopraffatto dal numero di applicazioni utilizzate quotidianamente.

In questo scenario, il Digital Workplace perde progressivamente il proprio ruolo strategico di abilitatore di integrazione, agilità organizzativa e superamento dei silos. Una dinamica che sta orientando un numero crescente di organizzazioni verso piattaforme integrate, capaci di garantire una gestione unificata ed efficace dell’intero ecosistema digitale aziendale.

Una scelta che non si traduce semplicemente in una riduzione del numero di fornitori, ma in una revisione radicale del modo in cui gli ambienti di lavoro digitali vengono gestiti, protetti e ottimizzati. L’obiettivo centrale di queste piattaforme è quella di mettere le aziende nella condizione di disporre di una visione unificata nella gestione degli endpoint integrando anche sicurezza e user experience.

Alcune soluzioni oggi disponibili sul mercato, come HCL BigFix Workspace+, recentemente riconosciuta da Gartner come Leader nel Magic Quadrant 2026 for Endpoint Management Tools, dimostrano concretamente l’efficacia di questo approccio grazie all’integrazione nativa di endpoint management, cybersecurity e Digital Employee Experience. Un unico framework tecnologico, progettato per garantire controllo, protezione e performance operative su larga scala.

Grazie alla piena visibilità sullo stato dei dispositivi, accesso a un monitoraggio proattivo delle performance e automatizzazione delle attività operative, questo tipo di soluzioni non si limita a risolvere problemi tecnici, ma trasforma il modo stesso in cui l’IT opera – da reattivo a proattivo – e può supportare l’operatività e il business.

Tutto ciò si traduce in minori costi operativi, migliore postura di sicurezza, maggiore soddisfazione dei dipendenti e integrazione interfunzionale. Ma, spingendo la prospettiva più avanti, un approccio unificato alla gestione del workspace digitale non rappresenta solo una risposta alle complessità attuali della frammentazione tecnologica, piuttosto un presupposto per affrontare le nuove sfide all’orizzonte.

Una piattaforma integrata degli endpoint consente infatti alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e organizzativi, garantendo la scalabilità e la flessibilità necessarie per incorporare innovazioni come l’AI, senza dover ridisegnare l’intera infrastruttura. Inoltre, la visibilità centralizzata e la gestione coerente delle risorse tecnologiche permettono di governare con maggiore controllo e minore complessità, ambienti e modelli di lavoro sempre più distribuiti e dinamici.

L'articolo Oltre la frammentazione tecnologica: il valore di un approccio unificato alla gestione del Digital Workspace proviene da Innovaway.

Il settore sanitario sta vivendo una trasformazione radicale in cui l’integrazione tra ecosistemi digitali, competenze cliniche e revisione dei processi rappresenta il driver principale di innovazione. Innovaway è protagonista di questa evoluzione, offrendo soluzioni e servizi IT progettati per integrare sinergicamente persone, processi e tecnologie, rendendo i percorsi di cura più efficaci, efficienti e profondamente orientati al paziente.

La medicina delle 3P: un nuovo paradigma operativo e organizzativo

Il futuro della sanità poggia su tre pilastri: prevenzione, predizione e personalizzazione. Il passaggio da un modello reattivo a uno proattivo richiede non solo infrastrutture tecnologiche d’avanguardia, ma soprattutto nuovi modelli organizzativi capaci di gestire volumi massivi di dati in totale sicurezza. Per i CIO e gli IT Manager, la sfida è implementare sistemi che garantiscano trasparenza e conformità (GDPR, AI Act), supportando il personale medico in un cambiamento che è prima di tutto culturale.

Architettura Distribuita e Protetta

L’approccio di Innovaway abilita la creazione di ecosistemi in grado di armonizzare flussi informativi eterogenei — dai dati clinici e genomici fino ai parametri real-time sullo stile di vita del paziente — attraverso un’architettura di analisi collaborativa decentralizzata. Questa soluzione consente a ospedali e centri di ricerca di cooperare all’addestramento di modelli predittivi senza mai spostare i dati sensibili dei pazienti dai server locali. In questo scenario, la tecnologia funge da ponte sicuro per la collaborazione scientifica, assicurando che ogni istituzione mantenga la piena sovranità sui propri dati e favorendo una sinergia d’eccellenza che supera i confini fisici delle strutture.

Il valore del cambiamento: Modelli Operativi e Human-in-the-loop

Il vero successo della sanità digitale non risiede nell’automazione fine a se stessa, ma nella capacità di riscrivere i modelli operativi mettendo il paziente e il medico al centro di ogni flusso. Il cambio di paradigma necessario richiede una visione “Human-in-the-loop”: la tecnologia non sostituisce il professionista sanitario, ma ne potenzia le capacità analitiche e decisionali, fornendo insight precisi su cui l’uomo mantiene sempre l’ultima parola e il controllo etico. In questo nuovo assetto, il personale della sanità viene supportato da strumenti che riducono il carico amministrativo e aumentano la precisione diagnostica, permettendo di dedicare più tempo alla relazione di cura. Innovaway accompagna le strutture in questa transizione, assicurando che l’innovazione sia percepita come un alleato concreto, capace di trasformare la gestione della salute in un processo integrato dove l’esperienza umana resta il pilastro insostituibile di ogni atto medico.

Soluzioni e servizi al servizio della Sanità

L’impegno di Innovaway si traduce nell’offerta di soluzioni e servizi di e-health volti a democratizzare l’accesso alla medicina di precisione. Attraverso piattaforme low-code/no-code, permettiamo a medici e ricercatori di governare modelli analitici complessi senza che la tecnologia diventi un ostacolo burocratico. Le soluzioni configurate come Software as a Medical Device (SaMD) sono ingegnerizzate per calarsi fluidamente nei workflow clinici esistenti. I nostri servizi attraverso algoritmi avanzati di analisi e intelligenza artificiale trasformando i Big Data in insight azionabili che supportano, e non sostituiscono, l’intuito del professionista.

Benefici clinici e sostenibilità dei sistemi sanitari

L’implementazione di queste soluzioni di medicina predittiva genera vantaggi misurabili. L’analisi integrata di molteplici dati consente diagnosi più precoci, aumentando le possibilità terapeutiche. I trattamenti possono essere personalizzati sulle caratteristiche e bisogni individuali e la prevenzione diventa attiva grazie all’identificazione precoce dei rischi, permettendo interventi prima dell’insorgenza della malattia. Parallelamente, l’integrazione di soluzioni e servizi evoluti genera valore anche per i sistemi sanitari. Prevenire patologie, anticipare rischi e personalizzare trattamenti migliora l’assistenza e ottimizza le risorse e i budget delle strutture ospedaliere e degli enti sempre più sotto pressione. Senza contare che la maggiore accessibilità a strumenti diagnostici avanzati permette di decentralizzare le cure, valorizzando in termini economici anche le strutture periferiche o di minori dimensioni e riducendo nello stesso tempo il fenomeno della migrazione sanitaria.

Innovaway promuove la digitalizzazione del settore sanitario facendo leva su un team R&D interno d’eccellenza, una governance strutturata dei processi e una solida rete di partnership. Operando come unico punto di contatto per l’intero ciclo di vita delle tecnologie sanitarie, Innovaway abilita una trasformazione sicura e scalabile, sollevando le strutture cliniche dalla complessità gestionale per permettere loro di concentrarsi esclusivamente sull’eccellenza della cura.

A cura di Antonio Burinato, Direttore Generale di Innovaway

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