L’intelligenza artificiale è ormai entrata nel linguaggio quotidiano delle imprese, ma la distanza tra ciò che la tecnologia rende possibile e ciò che viene realmente implementato nelle organizzazioni resta ancora significativa. È da questa considerazione che nasce Yurang, la startup fondata da Fausto Pagliara, amministratore delegato e cofondatore, protagonista della nuova puntata di RadioNext.

L’obiettivo dichiarato è di portare l’intelligenza artificiale all’interno dei processi aziendali in modo accessibile, concreto e immediatamente utilizzabile. Il terreno scelto è quello della comunicazione telefonica, un canale che continua a rappresentare uno snodo cruciale per customer service, prenotazioni, supporto clienti e attività commerciali.
La proposta di Yurang va oltre il tradizionale risponditore automatico: l’AI non si limita a fornire informazioni, ma può compiere azioni operative, interagire con CRM, aggiornare database, gestire appuntamenti e dialogare con sistemi aziendali in tempo reale. Un cambio di paradigma che apre opportunità interessanti soprattutto per piccole imprese, professionisti e attività commerciali spesso penalizzate dalla mancanza di risorse dedicate alla gestione delle chiamate. Quante opportunità vengono perse ogni giorno semplicemente perché nessuno riesce a rispondere al telefono? E quante attività potrebbero migliorare la qualità del servizio senza aumentare i costi fissi?
La risposta passa attraverso una democratizzazione dell’accesso all’intelligenza artificiale. Non solo sul piano economico, ma anche su quello delle competenze. Uno degli aspetti più interessanti del modello Yurang è infatti la volontà di semplificare l’adozione di sistemi AI avanzati, compresi quelli basati su agenti autonomi, ancora oggi percepiti come complessi da configurare e gestire. La piattaforma permette inoltre di scegliere il modello linguistico più adatto alle esigenze aziendali, evitando il vincolo verso un singolo LLM e offrendo maggiore flessibilità in un mercato che evolve a velocità impressionante.
Ma l’elemento decisivo resta il dato. Senza informazioni affidabili nessuna intelligenza artificiale può generare valore. Per questo la piattaforma distingue tra dati statici - come orari, servizi, regole aziendali - e dati dinamici, che richiedono l’accesso in tempo reale a sistemi esterni. È qui che entrano in gioco integrazioni con calendari, CRM e applicazioni gestionali, trasformando la conversazione telefonica in un’interazione realmente operativa.
Non si tratta soltanto di rispondere alle domande, ma di risolvere problemi e completare attività. La prospettiva futura raccontata da Fausto Pagliara amplia ulteriormente lo scenario. Yurang sta infatti sviluppando funzionalità di supporto in tempo reale agli operatori umani, creando un modello “human-to-AI-to-human” nel quale l’intelligenza artificiale ascolta le conversazioni, suggerisce risposte, monitora la qualità dell’interazione e fornisce coaching personalizzato al termine della chiamata. Una sorta di team leader virtuale sempre presente, capace di migliorare competenze commerciali, customer care e capacità relazionali.
Siamo davvero pronti a lavorare con un coach digitale che ci osserva durante ogni conversazione? O forse la è meglio chiedersi: quanto tempo passerà prima che questo diventi la normalità?

L’e-commerce italiano è maturo, ma non ancora abbastanza. È questa la fotografia emersa dal Netcomm Forum 2026, raccontata ai microfoni di RadioNext da Pietro Cerretani, amministratore delegato di The Innovation Group, insieme a Paolo Picazio, Country Manager Italia di Shopify e Matteo Ciccalè (https://www.linkedin.com/in/matteociccale/), Vice President Strategic Growth di Scalapay(https://www.scalapay.com/it).

I numeri raccontano un mercato ormai consolidato: 35 milioni di italiani acquistano online, quasi 900 milioni di spedizioni nel 2025 e oltre 90 mila merchant digitali attivi. Eppure l’online pesa ancora solo per l’8,8% rispetto a una media europea decisamente superiore. La domanda allora diventa inevitabile: siamo davvero pronti per la nuova fase del commercio digitale? Perché il punto non è più semplicemente “vendere online”, ma capire come cambia il rapporto tra brand, piattaforme e consumatori nell’era dell’intelligenza artificiale agentica.

Shopify parla apertamente di un nuovo canale commerciale: quello degli agenti AI. ChatGPT, Gemini e gli altri LLM stanno diventando luoghi dove le persone non cercano soltanto informazioni, ma prendono decisioni d’acquisto. E questo cambia radicalmente le regole del gioco. Le aziende non possono più limitarsi a progettare esperienze per esseri umani: devono imparare a dialogare anche con gli algoritmi. Non basta più la creatività del marketing tradizionale. Servono dati strutturati, API, protocolli universali e una nuova architettura dell’informazione. Shopify, insieme a Google e altri grandi player, sta lavorando ad un Universal Commerce Protocol che permetterà agli agenti AI di interagire direttamente con i cataloghi e i sistemi aziendali. Tradotto: gli assistenti virtuali diventeranno intermediari commerciali reali.

Matteo Cicalè di Scalapay porta la riflessione ancora più avanti: il consumatore del futuro sarà molto più informato, più esigente e più difficile da convincere. Perché avrà sempre accanto un assistente AI capace di confrontare prezzi, valutare condizioni finanziarie e suggerire alternative in tempo reale. La customer journey smette così di essere lineare e diventa una conversazione continua tra utente, piattaforme e intelligenze artificiali.

Ma tutto questo apre anche interrogativi delicati. Quanto saranno neutrali questi agenti? Quanto conterà l’advertising nella costruzione delle risposte generate dall’AI? E soprattutto: chi controllerà davvero il rapporto con il cliente finale? È qui che emerge il tema dell’autenticità dei brand. Secondo Shopify, in un ecosistema dominato dagli algoritmi, i marchi con una storia, un’identità forte e una narrazione credibile continueranno ad avere un vantaggio competitivo.

Anche i nuovi brand, però, possono costruire valore se riescono a trasformare il proprio racconto in esperienza concreta. Nel frattempo resta aperta la grande incompiuta dell’omnicanalità. La tecnologia esiste già: data lake, piattaforme integrate, sistemi di pagamento omnicanale. Ma manca ancora il salto culturale. Le aziende continuano troppo spesso a ragionare per silos separati tra retail ed e-commerce, mentre i consumatori pretendono continuità totale tra fisico e digitale.

Il messaggio finale del Netcomm Forum è chiaro: il futuro del commercio non sarà soltanto digitale, ma predittivo, conversazionale e sempre più automatizzato. E vinceranno le aziende capaci di semplificare la vita ai consumatori, liberando tempo e riducendo attriti. Perché oggi il vero lusso non è il prodotto: è la semplicità.

La sovranità digitale non è più un concetto astratto confinato ai manuali di diritto, ma una leva concreta di potere economico, industriale e persino cognitivo. Nella conversazione con Mariarosaria Taddeo, docente di Etica Digitale e Defense Technologies all’Oxford Internet Institute, emerge con chiarezza una domanda che riguarda da vicino imprese e manager: chi controlla davvero le tecnologie che stiamo adottando ogni giorno? E soprattutto, siamo pronti a rinunciare a una parte della nostra autonomia strategica in cambio di velocità e innovazione?

La riflessione parte da una definizione precisa: la sovranità digitale è capacità di controllo, ma anche condizione abilitante per agire. Non si tratta solo di infrastrutture o dati, ma di un ecosistema complesso che include supply chain tecnologiche, regolamentazione e persino la formazione dell’informazione e della conoscenza, quella che Mariarosaria Taddeo definisce “sovranità cognitiva”. In un contesto dominato da Stati Uniti e Cina, la narrazione dominante descrive un’Europa spettatrice.

Ma è davvero così? Mariarosaria Taddeo invita a ribaltare il paradigma: innovazione non è solo invenzione, è adozione. E proprio nella fase di industrializzazione dell’intelligenza artificiale - dalle MLOps alla scalabilità nei contesti enterprise - l’Europa gioca ancora una partita rilevante. Germania e Francia, insieme a un tessuto diffuso di PMI tecnologiche, stanno costruendo un vantaggio competitivo meno visibile ma strategico. Il punto, allora, non è solo “chi crea i modelli”, ma “chi li rende utilizzabili su larga scala”.

Tuttavia, i rischi restano concreti. La dipendenza da tecnologie esterne espone aziende e istituzioni a vulnerabilità geopolitiche: dalla sicurezza informatica alla gestione dei dati sensibili, fino alla possibilità - non teorica - di interruzioni o condizionamenti nei servizi. Siamo pronti a costruire intere filiere su LLM stranieri senza avere pieno controllo? La questione non è solo tecnica, ma di potere. E il potere, oggi, passa anche attraverso algoritmi e infrastrutture. La risposta proposta da Mariarosaria Taddeo è una triade chiara: governance, innovazione e protezione.

La regolamentazione europea - spesso criticata - può diventare uno strumento di politica industriale, capace di proteggere mercati e favorire la crescita di startup e PMI. Ma serve coordinamento: parlare di “AI italiana” o “AI francese” rischia di essere miope. La vera scala è quella europea. Mettere a sistema risorse, supercomputer e ricerca potrebbe trasformare il ritardo in opportunità. Ma attenzione: non è una corsa a breve termine, è una strategia generazionale.

E poi c’è il nodo culturale. L’intelligenza artificiale è già nelle mani di tutti, ma la comprensione del suo funzionamento è ancora limitata. Possiamo davvero affidarci a strumenti che non comprendiamo? L’educazione digitale diventa allora infrastruttura invisibile ma essenziale, simile a quella che negli ultimi anni ha trasformato il nostro approccio a sostenibilità e alimentazione. Ma Mariarosaria Taddeo lancia un avvertimento: non può essere solo responsabilità degli utenti. Anche le aziende tecnologiche devono fare la loro parte, rendendo trasparente la natura dei sistemi che offrono. In gioco non c’è solo competitività, ma autonomia. E forse la vera domanda è: vogliamo essere protagonisti o semplici utilizzatori della prossima rivoluzione tecnologica?

Dal Salone del Mobile di Milano arriva un segnale interessante per chi guarda alla trasformazione digitale non come slogan, ma come cambio di modello industriale: anche l’elettrodomestico, il più “fisico” degli oggetti domestici, sta diventando piattaforma, servizio, dato, relazione continua con il cliente. Ne hanno parlato a RadioNext Sabrina Zago, Direttrice Marketing di BSH e Giuseppe Rago, responsabile del team formazione BSH, raccontando l’evoluzione di Home Connect, la piattaforma che dal 2014 consente agli elettrodomestici Bosch, Siemens, Gaggenau, Neff e di altri brand di dialogare con l’utente, con l’assistenza e con l’ecosistema casa.

Il punto, però, non è accendere il forno dal divano. Sarebbe riduttivo. La vera partita è trasformare un prodotto che una volta “nasceva e moriva” uguale a se stesso in un oggetto aggiornabile, osservabile, migliorabile nel tempo. Giuseppe Rago cita il caso dei forni Siemens iQ700, aggiornati attraverso l'app e l'ecosistema correlato per rendere più accessibili programmi che molti utenti non usavano: non più innovazione calata dall’alto, ma prodotto che impara dall’utilizzo reale.

Siamo davvero pronti a considerare un forno come un software? Per le aziende significa una cosa precisa: il valore non si esaurisce nella vendita, ma continua nella capacità di generare esperienza, assistenza, nuove funzioni e fedeltà. Per manager e professionisti digitali il messaggio è ancora più chiaro: il confine tra hardware e servizio è saltato.

Sabrina Zago sottolinea la scelta di sviluppare internamente Home Connect, perché qualità, sicurezza e infrastruttura non sono dettagli delegabili. Il tema dei dati è centrale: la piattaforma raccoglie informazioni utili alla ricerca e sviluppo, ma - spiegano gli ospiti - non viene usata come moneta di scambio marketing, in netto contrasto con molti modelli digitali gratuiti fondati sulla profilazione.

Qui si apre una domanda chiave per il business digitale: quanto vale oggi un ecosistema se non è anche affidabile? La risposta passa da cybersecurity, selezione dei partner e interoperabilità. BSH lavora con standard severi e guarda a protocolli come Matter per evitare la frammentazione delle cinquanta app domestiche. Perché il consumatore non comprerà solo il miglior elettrodomestico, ma quello capace di stare dentro un sistema coerente.

E anche l’assistenza cambia: diagnostica da remoto, meno visite inutili, tecnici più preparati, nuove occasioni di servizio. Il futuro della casa connessa, insomma, non è fatto solo di comodità. È una nuova grammatica industriale: prodotto, piattaforma, dato, fiducia. Chi la capisce per tempo, governa la relazione. Chi resta al ferro, rischia di diventare commodity.

L’economia dell’attenzione non è più una teoria: è l’infrastruttura invisibile che regge il web contemporaneo e ridisegna le strategie di brand, media e piattaforme. Nella conversazione con Alessandra Di Lorenzo, manager, docente, ex executive di grandi player digitali ed autrice del volume Pubblicità oggi, emerge un quadro netto: siamo immersi in un ecosistema dove il vero asset non è il contenuto, ma il tempo che riusciamo a trattenere davanti a uno schermo.

E allora la domanda diventa inevitabile: siamo davvero consapevoli del valore della nostra attenzione? I numeri citati sono disarmanti: oltre il 50% degli italiani non comprende come funzionano gli algoritmi e passiamo in media quasi sei ore al giorno online. In questo scenario, l’attenzione non è solo una metrica, ma una valuta che viene raccolta, analizzata e monetizzata lungo tutto il ciclo di vita dell’utente.

Le piattaforme lo sanno bene e ottimizzano ogni interazione per massimizzare il cosiddetto lifetime value: agganciare utenti sempre più giovani significa garantirsi anni di dati, comportamenti e ricavi. Ma cosa succede quando il web smette di essere un sistema informativo e diventa un sistema di persuasione? La risposta sta nelle “bolle algoritmiche”: micro-ambienti costruiti in pochi secondi sulla base dei nostri comportamenti e di quelli di milioni di utenti simili a noi.

È qui che si gioca la vera partita per i brand. Perché oggi il gatekeeper non è più il media planner, ma l’algoritmo. E ignorarlo significa sparire. Quante campagne “perfette” non performano semplicemente perché non sono progettate per dialogare con queste logiche? Il risultato è un appiattimento della creatività e una progressiva perdita di centralità del brand, schiacciato da un sistema in cui il canale domina sul messaggio.

Eppure, paradossalmente, proprio questa crisi apre una nuova opportunità: tornare a costruire relazione diretta con il consumatore, fuori dal perimetro delle piattaforme. Community locali, esperienze offline, canali proprietari: segnali di un’inversione che molti brand stanno già esplorando.

Ma è sufficiente? Nel frattempo, il modello economico del web scricchiola. Oggi il 60% delle ricerche online si chiude senza clic: le risposte arrivano direttamente dai motori, spesso alimentati da intelligenza artificiale. Meno traffico ai siti significa meno ricavi pubblicitari e quindi meno contenuti di qualità.

Un circolo che rischia di impoverire l’intero ecosistema informativo. E allora, quale futuro per il marketing digitale? La sfida è duplice: da un lato comprendere a fondo le logiche algoritmiche per restare rilevanti, dall’altro ricostruire un valore di marca che vada oltre la dipendenza dalle piattaforme. In questo equilibrio fragile, emerge anche una responsabilità individuale: capire che il dato personale ha un valore economico e che ogni “accetta” è una scelta commerciale.

Possiamo davvero sottrarci? Forse no del tutto. Ma possiamo diventare più consapevoli. Perché, come sottolinea Di Lorenzo, il web non è gratuito: lo paghiamo ogni giorno con la nostra attenzione.

Il paradigma del software sta attraversando una trasformazione profonda: da un modello tool-centrico, in cui sono le persone ad adattarsi agli strumenti, a uno human-centrico, dove è l’intelligenza artificiale a orchestrare processi e attività. È su questa inversione che si fonda la visione di GenSpark, raccontata da Wen Sang, fondatore e COO della piattaforma, ai microfoni di RadioNext.
Il punto di partenza è chiaro: negli ultimi vent’anni abbiamo imparato a lavorare adattandoci ai software - suite, CRM, strumenti di collaborazione - accumulando competenze operative su decine di tool. Ma se fosse il contrario? Se fosse l’intelligenza artificiale ad adattarsi a noi, orchestrando strumenti e processi in autonomia?

GenSpark prova a rispondere proprio a questa inversione, proponendosi come workspace AI “all-in-one” che non sostituisce i tool, ma li coordina attraverso agenti intelligenti capaci di eseguire attività concrete, dalla ricerca alla produzione di contenuti fino ad azioni operative nel mondo reale. La promessa è ambiziosa, forse già sentita, ma questa volta cambia l’architettura: una “mixture of agents” che integra oltre 70 modelli AI e più di 150 strumenti proprietari. Il risultato? Non più singoli modelli specializzati, ma un sistema che aggrega competenze - ragionamento, coding, creatività - e le traduce in output di qualità per il lavoro quotidiano.

Siamo davvero pronti a delegare l’80% del nostro lavoro operativo a un sistema di agenti? Secondo Wen, è già realtà: gran parte del tempo dei knowledge worker è assorbito da attività ripetitive, e l’automazione consente un salto di produttività che libera spazio per decisioni strategiche. Non si tratta di “copilotare” l’uomo, ma di portarlo a un livello superiore, eliminando il carico operativo.

Il modello di business sembra confermare la tesi: in pochi mesi GenSpark ha superato i 200 milioni di dollari di ricavi annuali, con una crescita trainata non dalla pubblicità ma dal valore percepito dagli utenti, dalle partite IVA alle grandi aziende. Il caso citato di un broker americano che moltiplica produttività e margini grazie alla piattaforma è emblematico: meno costi, più clienti, più velocità. È qui che si gioca la partita vera dell’AI: non nella potenza dei modelli, ma nel ritorno economico concreto.

Ma il tema competitivo resta aperto: come può una startup di poche decine di persone sfidare giganti come Microsoft o Google? La risposta è nella velocità e nell’approccio AI-native: sviluppo accelerato, codice scritto in gran parte da AI e rilascio continuo di nuove funzionalità. Non si tratta di sostituire gli ecosistemi esistenti, ma di ridefinirne i confini, rendendo invisibili le barriere tra software. In questo scenario “wild west”, dove tutti sperimentano, la vera domanda non è chi vincerà, ma quale modello prevarrà: integrazione incrementale o riprogettazione radicale del lavoro?

E sul rischio bolla? Wen è netto: il discrimine è il valore reale. Dove c’è ROI misurabile, non c’è bolla che tenga. Per manager e imprenditori, il messaggio è chiaro: non è il momento di osservare, ma di sperimentare. Perché, come insegna la storia, non sono le macchine a sostituire le persone, ma le persone che usano meglio le macchine a superare le altre.