AI & Data Analytics
Whitepaper
Maggio 4, 2026
L’Intelligenza Artificiale è sempre più matura, ma nelle organizzazioni il valore fatica a emergere. Non per limiti tecnologici, bensì per dati frammentati, poco accessibili o difficili da governare. Secondo Anthropic, oltre il 50% delle aziende che già utilizzano agenti di AI su dati sensibili individua proprio nella qualità, accessibilità e contestualizzazione delle informazioni il principale ostacolo alla creazione di valore. È da questa evidenza che nasce il nuovo Instant Paper di Cefriel “AI Transformation chiama Data Strategy. Come trasformare i dati in valore reale, concreto e sostenibile in quattro esperienze Cefriel”, a cura di Diego Ragazzi, Data Strategy Lead, e Gianluca Ripa, AI & Data Analytics Business Line Manager.
AI e Data Strategy: la visione di Cefriel
La Data Strategy – si legge nel paper – è un approccio che integra dimensioni spesso affrontate separatamente e prende forma attraverso un piano di interventi coerente, capace di coniugare strategia aziendale e capacità operative reali, generando impatti differenti a seconda del settore, della maturità organizzativa e delle ambizioni dell’azienda.
La lezione dei casi: la Data Strategy come leva universale
Il Paper presenta quattro esperienze progettuali provenienti da settori molto diversi: industria, energia, manifatturiero complesso e pubblica amministrazione.
Un’azienda leader nel settore energetico voleva trasformare i sistemi di alimentazione elettrica in infrastrutture intelligenti, connesse e protette, capaci di generare insight dai dati operativi. Con il supporto di Cefriel, l’azienda ha ridefinito il dato come asset governato all’interno di una Data Strategy complessiva.
Un operatore specializzato nella gestione di impianti termici necessitava di dati più integrati e accessibili per migliorare efficienza operativa e manutenzione. Cefriel ha contribuito a definire un percorso strutturato e sostenibile, orientato al risultato e alla continuità operativa.
Un’azienda industriale complessa aveva l’obiettivo di rendere il patrimonio informativo realmente accessibile e condiviso. Insieme a Cefriel sono state create le condizioni per integrare analytics avanzato, automazione e Intelligenza Artificiale nei processi core, attraverso un’infrastruttura comune del dato intesa anche come insieme di regole e pratiche condivise.
Un ente pubblico con dati di diversa provenienza ha collaborato con Cefriel nella definizione di una Data Strategy orientata alla governance dei dati e alla loro valorizzazione, ponendo le basi per iniziative avanzate di analisi e AI.
Il paper evidenzia quattro lessons learned:
- la Data Strategy è un fattore abilitante, non un prodotto;
- il valore nasce dalla chiarezza su cosa conta davvero;
- l’Intelligenza Artificiale richiede dati di qualità, accessibili e tracciabili;
- l’organizzazione è importante quanto la tecnologia nelle iniziative data‑driven.
Gianluca Ripa
AI & Data Analytics Business Line Manager, Cefriel
Diego Ragazzi
Data Strategy Lead, Cefriel
