L’Italia è un Paese di eccellenze, ma nei settori più tradizionali dell’economia – dall’agricoltura alla manifattura, fino alla ristorazione – il potenziale dei dati resta in gran parte inesplorato. Ogni giorno le organizzazioni generano enormi quantità di informazioni, ma senza strumenti per gestirle e renderle fruibili: l’accesso a dati di qualità rimane il principale ostacolo alla diffusione reale dell’intelligenza artificiale. E, paradossalmente, anche la più grande opportunità. I numeri parlano chiaro: il 95% dei progetti di intelligenza artificiale generativa (GenAI) fallisce prima ancora di produrre alcun impatto concreto sui conti aziendali. È il paradosso dell’innovazione: modelli sofisticati costruiti su fondamenta fragili. A lavorare su quelle fondamenta, con approccio industriale, c’è Hiop, startup deeptech fondata nel 2020 da Giacomo Barone, Vincenzo Marino ed Enrico La Sala, che ha scelto di partire anche dai settori dove la trasformazione digitale è ancora un work in progress: tra questi la zootecnia, la ristorazione, la vitivinicoltura, l’impiantistica industriale.
L’obiettivo è semplice, ma ambizioso: la realizzazione un’infrastruttura dati allineata al ritmo del business, che garantisca le basi strutturali affidabili all’implementazione dell’intelligenza artificiale su vasta scala. “Abbattiamo le barriere che separano le aziende dal valore dei propri dati,” spiega Vincenzo Marino, co-founder di Hiop. “La nostra tecnologia consente di liberare risorse e competenze, permettendo ai team di concentrarsi sulle decisioni strategiche e sulla crescita, anziché sulla complessità dei sistemi.”
Hiop ha infatti sviluppato una piattaforma cloud basata su tecnologia proprietaria attraverso cui è possibile integrare diverse fonti dati e muoverli, trasformarli e renderli accessibili ai fruitori finali in tempo reale. È una forma di innovazione che parla la lingua delle Pmi italiane, dove il data-driven decision making e l’intelligenza artificiale sono ancora percepiti come un territorio per pochi.
Secondo il Rapporto Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano, il mercato italiano dei dati vale 3,4 miliardi di euro e cresce del 20% l’anno. Ma solo il 40% delle grandi imprese ha una strategia unitaria di gestione, e appena il 20% dispone di un Chief Data Officer.
Secondo il Data Engineering Market Report 2025 di StartUs Insights, nel mondo lavorano oggi oltre 150.000 professionisti specializzati in data engineering, una forza ancora limitata rispetto alla domanda crescente di competenze per la gestione e la qualità dei dati.
Non solo, a livello aziendale, studi McKinsey e Gartner stimano che i team data-driven impieghino fino all’80% del loro tempo nella preparazione, pulizia e organizzazione dei dati, lasciando solo una minima parte allo sviluppo di modelli predittivi e applicazioni di intelligenza artificiale.
“Abbiamo creato la prima infrastruttura dati che si adatta al business, non il contrario,” dichiara Giacomo Barone, Ceo e co-founder. “Perché la vera rivoluzione dell’intelligenza artificiale non passa dai modelli, ma dai dati: da come li gestiamo, li colleghiamo e li comprendiamo.”
L’AI dove non te l’aspetti
La trasformazione inizia dove nessuno si aspetterebbe di trovare l’intelligenza artificiale. In Puglia, Plantamura, azienda storica nella produzione di mangimi zootecnici ha automatizzato con Hiop l’intera gestione dei dati legati ad acquisti, vendite e produzione. Ricordiamo, a questo proposito, che secondo i dati Assalzoo nel 2024 la produzione italiana di mangimistica ha superato i 15 milioni di tonnellate, con un fatturato vicino ai 10 miliardi di euro nel 2025.
Oggi dashboard interattive mostrano in tempo reale costi, margini e scostamenti, migliorando il controllo di gestione e la redditività. “Automatizzare non basta, serve trasformare i dati in decisioni,” osserva Barone. “È la prova che anche la zootecnia può diventare un laboratorio d’innovazione.” Un messaggio che vale per l’intero comparto agroalimentare, dove solo il 15% delle aziende risulta digitalizzato (dato Istat) e dove l’AI può diventare un fattore competitivo, oltre che di sostenibilità.
A un altro estremo dell’economia reale, La Piadineria, la più grande catena italiana di fast casual food (oltre 400 ristoranti e 70.000 clienti al giorno), ha costruito con Hiop una delle infrastrutture analitiche più evolute d’Europa per il foodservice: un sistema che raccoglie, integra e interpreta dati di ordini, scontrini, magazzino e customer journey.
Decine di milioni di esperienze di acquisto vengono oggi tradotte in insight predittivi, utili per migliorare assortimento, prezzi e processi operativi. Il risultato è una nuova cultura del dato applicata al retail, dove l’intelligenza artificiale serve a comprendere meglio i comportamenti dei clienti, migliorare la qualità dei prodotti e ottimizzare i processi.
Nel vino, con WineBi – sviluppato da Goals Technologies su tecnologia Hiop – l’approccio si adatta alla scala e al linguaggio delle cantine. La piattaforma elabora dati di produzione, vendite e marketing, consentendo di monitorare le performance in tempo reale e prendere decisioni informate su distribuzione, pricing e strategia. Un vantaggio che trasforma la gestione enologica in una scienza dei dati: dall’andamento dei raccolti all’efficienza della filiera, fino al posizionamento sul mercato.
E nell’impiantistica industriale, il Gruppo Eredi Maggi, realtà nata nel 1933 nel Sud Italia, ha affidato a Hiop la digitalizzazione dei flussi informativi di Contact Italia. In meno di un anno l’azienda ha unificato 19 sistemi diversi, generando un modello di business intelligence che permette di monitorare ricavi, margini e vendite in tempo reale.
Anche le aziende native digitali guardano a Hiop: è il caso di Dataz, agenzia specializzata in data strategy e marketing, con cui la startup ha creato Sherpaz, piattaforma SaaS che aiuta i team marketing a prendere decisioni basate su milioni di eventi multicanale. “L’esperienza di Dataz è diventata un prodotto scalabile grazie alla tecnologia Hiop,” aggiunge Barone. Una dimostrazione che la stessa architettura cloud può sostenere sia settori maturi sia nuovi ecosistemi digitali, accelerando la maturità tecnologica di entrambi.
L’esperienza di Hiop mostra come la trasformazione digitale dell’Italia non passi dalle promesse dell’intelligenza artificiale, ma dalla costruzione di un’infrastruttura dei dati solida, accessibile e industriale. È in questa direzione che si misura oggi la competitività delle imprese: nella capacità di tradurre informazioni in efficienza, decisioni e valore economico.
La vera frontiera dell’AI, per il sistema produttivo, non è generare nuovi algoritmi, ma rendere i dati un asset strategico, un linguaggio comune tra tecnologia e manifattura, tra industria e servizi. Solo così l’intelligenza artificiale può diventare realmente una leva strutturale per la crescita e la produttività dell’intero tessuto economico.
