Come cambia la Business Intelligence con l’AI
La nuova BI: dalla tecnica alla responsabilità, ecco cosa cambia davvero con l’AI
Eccoci di nuovo qui, con voi, per il nostro consueto appuntamento settimanale sul mondo della Business Intelligence che, nella nostra visione, continua a essere davvero per tutti.
Oggi arriviamo all’articolo 117 e vogliamo fermarci su una domanda che, se prendiamo sul serio l’intelligenza artificiale, non riguarda solo la tecnologia ma il modo in cui le aziende si assumono la responsabilità delle decisioni: come cambia davvero la Business Intelligence con l’AI?
Si tratta di un tema urgente, da affrontare al più presto, perché non stiamo parlando di una nicchia. Le principali analisi di mercato pubblicate negli ultimi mesi del 2025 ci dicono che la Business Intelligence globale corre verso i 40 miliardi di dollari, spinta da una crescita annua vicina al 10%.
Il motore di questa corsa è chiaro: l’integrazione sempre più stretta tra analytics e intelligenza artificiale.
Come da tradizione, prima di entrare nel tema, accompagniamo la lettura con un brano dalla nostra playlist Spotify Data Grooves, curata da noi settimana dopo settimana:
🎵 “Higher” — Creed, Human Clay (1999)
Perché l’intelligenza artificiale promette di portarci “più in alto”: più velocità, più insight, più possibilità, ma salire di livello e intensità non significa automaticamente fare le cose meglio.
Il modo in cui facciamo le domande
Per molto tempo la Business Intelligence ha richiesto una competenza precisa: sapere come fare una domanda. Quali dati interrogare, quali filtri applicare, quali dimensioni usare, quali report consultare.
Era un lavoro mediato, strutturato, spesso distante dal momento reale in cui nasceva il bisogno di capire qualcosa.
L’intelligenza artificiale cambia profondamente questo aspetto.
Oggi le domande possono essere poste in linguaggio naturale, in modo diretto, spesso imperfetto.
Qui è evidente che emerge una sfida centrale. Un mercato che corre non può permettersi domande vaghe. L’AI non perdona alcuna ambiguità.
Se la domanda è confusa, la risposta sarà elegante, coerente e (molto probabilmente) sbagliata.
Prima il vincolo era tecnico:
“Non so come fare la domanda nel modo giusto.”
Oggi il vincolo è strategico:
“So davvero che cosa sto chiedendo, e perché?”
L’AI abbassa la barriera tecnica, ma alza l’asticella della consapevolezza. Il vero investimento non è solo nel software, ma nella capacità dei manager di formulare domande che abbiano senso.
Il tempo dell’analisi
Storicamente, la Business Intelligence ha lavorato su tempi lenti. L’analisi veniva preparata prima, consumata dopo. I momenti di lettura dei dati erano separati dal momento della decisione.
Con l’AI questa distanza temporale si accorcia drasticamente.
Non è un caso se le analisi di settore indicano proprio gli augmented analytics e l’AI generativa come i fattori chiave che raddoppieranno il valore del mercato nel prossimo decennio. Le aziende investono perché l’AI promette velocità.
Tuttavia quando diventa facile chiedere ancora un’altra analisi, il rischio è confondere la quantità di insight con la qualità delle decisioni.
La velocità è un moltiplicatore potente, ma non è una direzione. L’analisi smette di essere un evento straordinario e diventa un processo continuo.
È un’enorme opportunità, ma anche una responsabilità: se l’analisi è sempre a portata di mano, diventa più difficile dire “non lo sapevamo”.
Chi entra nella Business Intelligence
Quando semplifichiamo l’interrogazione dei dati diventa, diventa inevitabile che più persone iniziano ad avvicinarsi a questo mondo e ad inserirlo nelle proprie mansioni lavorative.
In questo modo la Business Intelligence esce dal perimetro degli specialisti e coinvolge ruoli diversi: manager, operation, commerciale, marketing, amministrazione.
La letteratura di settore parla ormai apertamente di conversational analytics come standard futuro. La barriera tecnica crolla.
Ed è qui che emerge il paradosso.
L’AI mette gli stessi strumenti in mano a tutti, ma non tutti li usano allo stesso modo. Anzi, amplifica le differenze che già esistevano:
un responsabile commerciale con una buona sensibilità per i dati userà l’AI per validare ipotesi, stressare scenari, farsi contraddire dai numeri;
un altro, con lo stesso strumento, potrebbe limitarsi a chiedere “dimmi quali sono i clienti più importanti” e prendere la prima risposta come verità assoluta.
La democratizzazione dell’accesso non equivale alla democratizzazione della competenza. E in un contesto in cui l’AI “parla”, il rischio di fraintendimento semantico cresce esponenzialmente senza una guida.
Quando la BI non si limita più a mostrare
Un altro cambiamento silenzioso, ma profondo, riguarda il ruolo della Business Intelligence stessa. Non si limita più a raccontare cosa è successo, ma con il supporto dell’AI, la BI suggerisce, evidenzia pattern, segnala anomalie, propone direzioni di lettura.
Non decide al posto delle persone, però riesce a rendere visibile chi decide e su cosa.
Quando un sistema segnala un’anomalia o suggerisce una previsione, qualcuno la vede. E in quel momento qualcuno deve scegliere se seguirla o ignorarla.
In questo senso, la Business Intelligence smette di essere un semplice sistema di controllo e diventa uno specchio della responsabilità.
La tecnologia è la parte facile
La tecnologia, oggi, è la parte che ci porta meno problemi, paradossalmente.
La parte difficile è tutto il resto: come si definiscono le metriche, chi può fare cosa, quali decisioni devono passare da un confronto umano prima di diventare automatismi.
Senza un livello semantico che chiarisca cosa significano davvero parole come ricavo, cliente attivo, margine, l’AI non porta chiarezza: moltiplica la possibilità di errore e l’ambiguità.
Perché senza governance, una BI conversazionale non può che accelerare la probabilità di errore.
In un mercato che cresce a doppia cifra, anche il caos cresce alla stessa velocità. Senza regole condivise, l’AI diventa solo un acceleratore di entropia.
Il metodo Ellycode
Quando portiamo la Business Intelligence nelle aziende, non partiamo mai dal software, né dall’ultima funzionalità “AI-powered”. Partiamo sempre da una domanda da un lato più semplice, ma anche più scomoda:
chi decide cosa, su quali evidenze, con quali responsabilità?
Per questo, prima ancora di parlare di intelligenza artificiale, lavoriamo su due strati invisibili ma decisivi:
il linguaggio comune (livello semantico)
e le regole del gioco (governance).
Solo dopo ha senso parlare di interfacce conversazionali, suggerimenti automatici, sistemi intelligenti.
Quando la BI funziona davvero, non dobbiamo inquadrarla in un mero progetto IT, perché la sua “presenza” si sente nelle riunioni, nelle scelte quotidiane, nel modo in cui le persone argomentano le proprie decisioni.
Il mercato della Business Intelligence arriverà a oltre 60 miliardi di dollari nel prossimo decennio. Questa è una certezza statistica.
La vera variabile è un’altra:
quanto di quel valore si tradurrà in decisioni migliori?
È una variabile umana, ed è lì Ellycode ha deciso di stare.