A Host Milano la trasformazione digitale della ristorazione non è più un tema da convegno, è gestione quotidiana. Francesco Tansella, CEO di Olivia, racconta una svolta semplice quanto radicale: far "parlare" i dati del ristorante su WhatsApp. Come? Partendo dal gestionale di cassa (iPratico) e integrando fonti esterne - cassetto fiscale, costo del lavoro, recensioni - in un unico database su cui si innesta un'IA generativa "alla ChatGPT" che risponde a voce o testo come fosse il tuo consulente, ma in tempo reale .

L'impatto manageriale è evidente: se ogni lunedì arriva su WhatsApp un riepilogo di fatturato, prodotti più venduti e andamento del margine, il controllo di gestione non è più un "progetto" ma un'abitudine operativa; il dato diventa leva di decisione e non più rincorsa a fine mese .

La conversazione si sposta dal "quanto ho speso?" al "come ottimizzo domani?". Siamo davvero pronti a fare budgeting in chat? Il caso Olivia mostra che la semplificazione dell'interfaccia (la famosa dashboard che si riduce a un messaggio) è la scorciatoia giusta per far scalare l'uso del dato in PMI e microimprese, evitando overload informativo e investendo su visualizzazioni essenziali: pochi numeri, colori chiari, comprensione immediata .

Sul piano operativo, la stessa infrastruttura abilita previsioni di magazzino: partendo dalle vendite e dalle ricette si risale alla materia prima e, sotto soglia, si può arrivare a riordinare con un semplice audio su WhatsApp . Verticalità è la parola chiave: niente avventure orizzontali, focus totale sul food per conservare precisione e velocità d'esecuzione.

E la cultura? Due leve: formazione e semplicità. In Italia decine di migliaia di ristoratori stanno investendo in corsi e masterclass; quando il mercato impara a leggere EBITDA e costo del venduto con costanza, il salto di qualità diventa sistemico. Se poi l'output arriva in PDF o in chat con 4-5 KPI chiave (fatturato settimanale, coperti, costo del venduto, EBITDA), l'adozione diventa irreversibile .

Ma come si convince chi "ha sempre fatto così"? Non si parte dagli scettici: si lavora con innovators ed early adopters, si crea massa critica e si lascia che i follower vedano i risultati - per esempio "vedere il margine in automatico" allo stand - prima di salire a bordo . E per disinnescare la "negazione dell'evidenza", Olivia propone una challenge: 30 giorni di confronto fra le performance del ristorante e le previsioni/ottimizzazioni dello strumento; alla fine i numeri parlano da soli. Se proprio non bastasse, Francesco rilancia: "sfida sulla previsione di fatturato di domani" e verifica a consuntivo.

La domanda vera, allora, è un'altra: siamo pronti a spostare il controllo di gestione dove stanno già le conversazioni del team - in una chat - e a misurare con rigore cosa funziona ogni 30 giorni? Chi lo farà per primo, farà scuola. Gli altri seguiranno, come sempre avviene quando innovazione e ritorno economico si incontrano.

Solo il 6% delle imprese italiane oggi dichiara benefici tangibili dall'IA-riduzione dei costi o nuovi ricavi-su un campione di circa 250 aziende tra grandi e PMI. Dato modesto? Sì. Sorprendente? No. Parliamo di tecnologie generative discusse seriamente da appena due anni, in un contesto di hype che gonfia le aspettative e paralizza le decisioni. Eppure la domanda è brutale: possiamo davvero permetterci di aspettare che la "maturità" arrivi da sola?

È stata questa la domanda di partenza della chiacchierata di questa settimana con Filipe Teixeira, CEO & founder di AltermAInd.

Dalla conversazione emerge una tesi netta: il piede va messo subito, e non solo il piede. L'IA non è un "nuovo canale" come fu il web: cambia il rapporto uomo-macchina da deterministico a relazionale, introduce un "advisor" digitale che riscrive i processi. Tradotto per il board: sperimentare sì, ma in modo intenzionale, su problemi reali o opportunità concrete, con perimetri chiari e metriche sensate. L'alternativa è la FOMO, che costa e non rende: molti hanno già speso senza ritorni pur di "poter dire di farlo". Meglio pochi casi d'uso, bene selezionati, che un catalogo di demo. E no, non servono milioni: il costo d'uso è sceso negli ultimi due anni e continuerà a scendere.

Il vero collo di bottiglia, però, non è la tecnologia: è la governance. Nelle organizzazioni manca una regia trasversale che tenga insieme IT, business e operations; il risultato è l'"e-shadowing": strumenti personali, spesso a pagamento, usati fuori dal perimetro aziendale. È una bomba a orologeria per sicurezza, compliance e qualità. Senza una governance a 360 gradi si rischia di risolvere i problemi sbagliati, perdere le opportunità giuste e ritrovarsi fuori mercato mentre un nuovo competitor, abilitato dall'IA, comprime i tempi di ingresso a 3-4 anni. Domanda per i C-level: chi, in azienda, è responsabile di disinnescare questo rischio sistemico?

C'è poi l'Europa, con GDPR oggi e AI Act domani. La sfida non è solo adottare modelli, ma farlo in modo conforme "by design", per evitare di tornare indietro tra sei mesi con i processi già in produzione. Il messaggio operativo è chiaro: selezionare fornitori e soluzioni che offrano percorsi di conformità verificabili e aggiornabili, non promesse generiche. Nel frattempo, serve "observability" dell'IA: costi, qualità, rischio e controllo regolamentare tracciati con la stessa disciplina con cui si governa una filiera mission-critical.

Ultimo, ma decisivo, il tema delle competenze. Prima ancora della formazione tecnica, serve consapevolezza: passiamo dal "programmare" al "configurare e validare" modelli. I leader devono saper interrogare l'IA, comprenderne limiti e bias, spiegare e validare gli output. Non è filosofia: è l'unica base per ripensare strategia e processi con lucidità, scegliendo dove mettere l'IA in produzione e dove no. E ricordiamolo: l'aspettativa dei clienti sta cambiando. Dopo l'era delle app guidate dai social, l'interazione si sposta verso interfacce conversazionali e vocali; clic e filtri lasciano spazio al dialogo naturale con la macchina. Siamo pronti a riscrivere la customer experience su questo paradigma?

C'è un'ultima nota, scomoda ma necessaria: il rischio reputazionale. Un chatbot generativo non controllato può essere portato-volontariamente-su temi sensibili e "rompersi" in pubblico, producendo risposte inaccettabili. È già successo. Per questo la governance include guardrail tecnici (moderazione, policy, audit) e processi (approvazioni, monitoraggio) prima, durante e dopo il rilascio. L'IA è un abilitatore potente ma indifferente: amplifica valore o danno con la stessa efficienza. Saremo noi a decidere quale dei due.