{"id":97258,"date":"2025-08-25T20:00:50","date_gmt":"2025-08-25T20:00:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.board.com\/guide\/forecasting-guide-come-la-pianificazione-continua-con-lai-aiuta-a-gestire-la-volatilita-economica"},"modified":"2025-12-15T15:01:21","modified_gmt":"2025-12-15T15:01:21","slug":"forecasting-guide-come-la-pianificazione-continua-con-lai-aiuta-a-gestire-la-volatilita-economica","status":"publish","type":"guide","link":"https:\/\/wwwstg.board.com\/it\/guide\/forecasting-guide-come-la-pianificazione-continua-con-lai-aiuta-a-gestire-la-volatilita-economica","title":{"rendered":"Forecasting Guide: come la pianificazione continua con l\u2019AI aiuta a gestire la volatilit\u00e0 economica"},"content":{"rendered":"\t
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Forecasting Guide: come la pianificazione continua con l\u2019AI aiuta a gestire la volatilit\u00e0 economica<\/h1>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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I leader aziendali devono affrontare sfide in continua evoluzione: far crescere rapidamente il business, prevedere con precisione la domanda futura e anticipare eventi di mercato imprevedibili, come la volatilit\u00e0 dei dazi.Con l\u2019aumento dei dati a disposizione, diventa difficile per i decisori concentrarsi sulle informazioni davvero utili e trasformarle in insight concreti, passando da cicli di pianificazione statici a una pianificazione continua e pi\u00f9 efficace.Il problema si aggrava ulteriormente perch\u00e9 molti strumenti si basano su dati storici di alto livello, costringendo a rielaborare le previsioni da zero ogni volta che si verificano cambiamenti improvvisi nel mercato, con perdite economiche ingenti o costi sommersi. <\/p>\n\n\n\n

Con Board Foresight<\/a>, i team di finance, supply chain e risorse umane possono prendere decisioni pi\u00f9 sicure grazie a previsioni accurate. Questa soluzione fa parte della Board Enterprise Planning Platform<\/a>, leader nel Gartner\u00ae Magic Quadrant\u2122 2024 per il software di pianificazione finanziaria<\/a>, offrendo accesso in tempo reale a oltre 5 milioni di dataset globali, modelli predittivi basati su AI e analisi di esperti per generare previsioni pi\u00f9 precise, rapidamente. <\/p>\n\n\n\n

Sia che tu sia un merchandise planner in un retailer globale, sia un Direttore di FP&A in un produttore automobilistico multinazionale, la nostra guida alle previsioni, \u201cCome la pianificazione continua con l\u2019AI aiuta a gestire la volatilit\u00e0 economica\u201d, fornir\u00e0 ai tuoi team gli strumenti per affrontare l\u2019incertezza e pianificare con sicurezza in un contesto in rapido cambiamento. <\/p>\n\n\n\n

Abbiamo raccolto, dal team di economisti esperti di Board, le risposte alle domande pi\u00f9 importanti su come la pianificazione continua potenziata dall\u2019AI possa ridurre l\u2019incertezza derivante dalla volatilit\u00e0 economica emergente. <\/p>\n\n\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t

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Comprendere il contesto economico attuale<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n
In che forme la volatilit\u00e0 economica sta impattando le imprese nel 2025, sia negli Stati Uniti che a livello globale?<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

L\u2019attuale contesto economico \u00e8 particolarmente complesso. Negli Stati Uniti, il nostro scenario di riferimento prevede una stagflazione moderata, con una crescita al di sotto della media, pressioni inflazionistiche persistenti e un mercato del lavoro in rallentamento.In questo scenario le aziende si trovano a gestire una domanda interna pi\u00f9 debole, mentre continuano a confrontarsi con l\u2019aumento dei costi legato a prezzi in crescita e vincoli nella catena di approvvigionamento. <\/p>\n\n\n\n

A livello internazionale, la situazione varia notevolmente da paese a paese, ma molte aziende devono fare i conti con politiche monetarie divergenti, incertezze nelle politiche commerciali e cambiamenti nei comportamenti dei consumatori.<\/p>\n\n\n\n

Quali indicatori o dati risultano pi\u00f9 critici per i team di pianificazione nell\u2019attuale contesto economico volatile?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

Oltre ai classici indicatori di PIL e inflazione, i team di pianificazione pongono sempre maggiore attenzione a segnali di stress nella supply chain<\/a>, dinamiche del mercato del lavoro e percezione dei consumatori a livello dettagliato.Flussi commerciali, prezzi delle materie prime e annunci di politiche regolatorie sono ormai indicatori chiave, soprattutto per le aziende con catene di approvvigionamento complesse. <\/p>\n\n\n\n

\u00c8 particolarmente utile integrare dati ad alta frequenza, come i movimenti dei container o le abitudini di spesa con carta di credito, con i tradizionali indicatori economici.In questo modo i team di pianificazione ottengono una visione pi\u00f9 immediata e accurata delle condizioni economiche, senza dover attendere statistiche ufficiali che spesso arrivano con mesi di ritardo. <\/p>\n\n\n\n

Quali sono le principali sfide che le organizzazioni devono affrontare nella previsione in un mercato altamente dinamico?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

a sfida principale \u00e8 che i modelli di previsione tradizionali, basati su relazioni storiche, possono diventare inefficaci quando la struttura economica sottostante cambia.Le aziende di ogni settore faticano a ottenere previsioni accurate, perch\u00e9 i legami tra i fattori economici e i risultati di business si sono modificati in modo sostanziale. <\/p>\n\n\n\n

Molte aziende si trovano a gestire dati frammentati: le assunzioni economiche non sono integrate con le previsioni operative, creando processi di pianificazione scollegati.Quando le condizioni economiche cambiano rapidamente, i team devono rifare le previsioni da zero invece di aggiornare i modelli in modo dinamico, perdendo cos\u00ec tempo e risorse preziose nei momenti decisivi. <\/p>\n\n\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t

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Dinamiche di mercato e impatti sul business<\/h2>\n\n\n\n

Quali settori sono pi\u00f9 vulnerabili alle attuali fluttuazioni economiche e perch\u00e9?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

I settori discrezionali per i consumatori risultano particolarmente vulnerabili in questo periodo.Con l\u2019inflazione persistente che riduce il potere d\u2019acquisto e un sentiment dei consumatori contenuto, le aziende retail, hostitality e servizi non essenziali affrontano una domanda altamente volatile, difficile da prevedere con i tradizionali metodi di forecasting. <\/p>\n\n\n\n

Anche i settori manifatturieri con catene di approvvigionamento internazionali complesse risultano molto vulnerabili, soprattutto quelli dipendenti da rotte commerciali specifiche o da materie prime particolari.La combinazione di incertezze nelle politiche commerciali e vincoli nella supply chain rende necessaria una pianificazione intenzionale basata su scenari per affrontare eventuali interruzioni. <\/p>\n\n\n\n

Come sta evolvendo il comportamento dei consumatori in risposta alle recenti pressioni economiche e quali implicazioni ha questo sulla pianificazione?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

Si sta verificando un passaggio duraturo verso schemi di spesa pi\u00f9 cauti e orientati al valore.I consumatori privilegiano sempre pi\u00f9 gli acquisti essenziali rispetto a quelli discrezionali, pur reagendo con attenzione ai prezzi e alle promozioni. Questo crea sfide ma anche nuove opportunit\u00e0 per le imprese. <\/p>\n\n\n\n

Dal punto di vista della pianificazione, ci\u00f2 significa che le previsioni di domanda devono essere molto pi\u00f9 granulari e reattive. Le aziende non possono pi\u00f9 basarsi esclusivamente su ampi schemi demografici o stagionali: devono comprendere come le condizioni economiche influenzano segmenti di clienti specifici e adattare di conseguenza inventario, prezzi e strategie promozionali. \u00c8 qui che le previsioni potenziate dall\u2019AI diventano fondamentali, poich\u00e9 permettono di elaborare in tempo reale queste relazioni complesse e multidimensionali. <\/p>\n\n\n\n

Quali sono esempi di aziende che hanno affrontato con successo la recente volatilit\u00e0 modificando il loro approccio al forecasting?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

Due esempi di clienti Board sono Milwaukee Tool and Whataburger<\/a>: <\/p>\n\n\n\n

Milwaukee Tool, produttore leader di utensili manuali, elettrici e accessori per la costruzione destinati ai professionisti, ha cercato una soluzione per comprendere meglio le tendenze macroeconomiche e anticiparne l\u2019impatto sulle categorie di prodotti chiave, in un contesto di grande disruption causata dalla pandemia di COVID-19. Come ha dichiarato Brad Sayers, VP Supply Chain di Milwaukee Tool:“Board Foresight \u00e8 insuperabile nella capacit\u00e0 di visualizzare i dati, evidenziare correlazioni e fornire insight unici sul nostro business. Questa soluzione tutto-in-uno, unita a miglioramenti continui e allineata al nostro approccio alla pianificazione, ha avuto un impatto concreto, confermato la fattibilit\u00e0 dei nostri piani e guidato gli investimenti strategici.” <\/p>\n\n\n\n

Whataburger<\/a>, catena di ristoranti fast-food fondata in Texas con oltre 900 sedi e un fatturato di 3 miliardi di dollari, ha affrontato sfide legate all\u2019accuratezza delle previsioni. Pur disponendo di una grande quantit\u00e0 di dati storici, l\u2019azienda non aveva una prospettiva esterna sui fattori che influenzavano le performance sul mercato. Whataburger ha riconosciuto la necessit\u00e0 di una soluzione in grado di anticipare le tendenze di mercato, evitare errori costosi e supportare decisioni informate in un contesto aziendale dinamico. Come ha dichiarato Pete Valadez, Director of Financial Planning & Analysis di Whataburger: “Board Foresight ha rappresentato una svolta per Whataburger. Integrando dati esterni e analisi predittive nel nostro processo di previsione, siamo riusciti a migliorare notevolmente l\u2019accuratezza e a evitare aspettative mancate. Gli avvisi in tempo reale e la natura collaborativa della soluzione hanno permesso a tutto il nostro team di prendere decisioni basate sui dati con sicurezza.” <\/p>\n\n\n\n

Qual \u00e8 l\u2019impatto aziendale dell\u2019accesso a fonti di dati esterne in tempo reale nel rilevare segnali precoci di volatilit\u00e0 a supporto della pianificazione?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

L\u2019impatto \u00e8 radicale. Nei cicli di pianificazione tradizionali, le decisioni si basano spesso su dati vecchi di 30-60 giorni. Integrando dati esterni in tempo reale, i team di pianificazione possono rilevare i cambiamenti di mercato settimane prima dei concorrenti. <\/p>\n\n\n\n

Questa capacit\u00e0 di rilevamento anticipato si traduce direttamente in risultati di fatturato.Sia che si tratti di modificare i piani di produzione prima di un aumento dei costi delle materie prime, sia di ottimizzare l\u2019inventario prima di un cambiamento nella domanda, poter agire sui segnali precoci pu\u00f2 fare la differenza tra cogliere opportunit\u00e0 o perderle del tutto. <\/p>\n\n\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t

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AI\/ML e Forecasting nella Pianificazione Aziendale <\/strong> <\/h2>\n\n\n\n
In che modo l\u2019intelligenza artificiale e il machine learning migliorano l\u2019accuratezza delle previsioni rispetto ai metodi tradizionali?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

La differenza principale \u00e8 che l\u2019AI \u00e8 in grado di elaborare grandi quantit\u00e0 di dati esterni che i metodi tradizionali non possono gestire.vMentre le previsioni convenzionali si basano soprattutto sui dati storici interni \u2013 come le vendite dell\u2019ultimo trimestre \u2013 quelle basate sull\u2019AI possono includere migliaia di segnali economici esterni che influenzano le performance aziendali. Si tratta di trend occupazionali, prezzi delle materie prime, sentiment dei consumatori, flussi commerciali e centinaia di altri indicatori che anticipano i cambiamenti di mercato di settimane o mesi. <\/p>\n\n\n\n

La forza di questa tecnologia risiede nella velocit\u00e0 e nella scala con cui riconosce i modelli.Gli analisti umani possono monitorare 10-20 indicatori chiave, mentre l\u2019AI \u00e8 in grado di analizzare migliaia di dati contemporaneamente e individuare quali combinazioni prevedono con affidabilit\u00e0 i cambiamenti nel business. Con Board Foresight, osserviamo costantemente miglioramenti significativi nell\u2019accuratezza delle previsioni, fornendo alle aziende un vero e proprio radar economico: la possibilit\u00e0 di percepire i segnali di mercato prima che influenzino le operazioni, anzich\u00e9 reagire a posteriori. <\/p>\n\n\n\n

Inoltre, nel prossimo futuro le previsioni generate potranno essere esaminate e analizzate grazie alle nostre nuove funzionalit\u00e0 di AI agentica<\/a>, incluso il Board Economist Agent.Questo agente pu\u00f2 trasferire i dati direttamente a una soluzione di pianificazione FP&A e lavora in modo integrato con il Board FP&A Agent. L\u2019FP&A Agent comprende il contesto dell\u2019utente, anticipa le esigenze del team di pianificazione e fornisce supporto proattivo tramite interazioni in linguaggio naturale e workflow intelligenti basati sui ruoli.I pianificatori possono interrogare le previsioni, richiedere simulazioni di scenario o generare report usando un linguaggio semplice, consentendo agli agenti di produrre insight spiegabili, suggerire nuove analisi, rilevare anomalie e proporre azioni correttive. <\/p>\n\n\n\n

In che modo gli strumenti di previsione basati su AI possono aiutare a individuare le cause alla base delle deviazioni e ridurre i bias umani nelle proiezioni?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

Uno degli aspetti pi\u00f9 preziosi delle previsioni potenziate dall\u2019AI \u00e8 la capacit\u00e0 di identificare automaticamente quali fattori esterni stanno causando le deviazioni dalle previsioni.Quando i risultati effettivi si discostano dalle proiezioni, Foresight pu\u00f2 rapidamente individuare se ci\u00f2 dipende da condizioni economiche, azioni della concorrenza, interruzioni della supply chain o altri fattori. <\/p>\n\n\n\n

Questo permette di eliminare le ipotesi e ridurre i bias cognitivi tipici dei processi di previsione tradizionali. I previsori umani tendono a dare troppo peso agli eventi recenti o a seguire schemi noti, mentre i modelli di AI analizzano tutti i dati disponibili in modo oggettivo e aggiornano continuamente le stime man mano che arrivano nuove informazioni. <\/p>\n\n\n\n

In che modo la pianificazione continua potenziata dall\u2019AI pu\u00f2 aiutare le organizzazioni a reagire pi\u00f9 rapidamente a cambiamenti improvvisi nella domanda, nell\u2019offerta o nei prezzi?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

La velocit\u00e0 \u00e8 fondamentale nei mercati volatili. La pianificazione continua potenziata dall\u2019AI consente alle organizzazioni di rilevare e reagire ai cambiamenti man mano che si verificano, senza dover attendere il prossimo ciclo di pianificazione.Quando gli indicatori economici segnalano cambiamenti nella domanda o i dati della supply chain indicano potenziali interruzioni, il sistema pu\u00f2 attivare automaticamente analisi di scenario e suggerire adeguamenti.Inoltre, Board dispone di un motore di correlazione AI che consente di simulare scenari complessi per previsioni e allocazioni delle risorse tramite semplici prompt in linguaggio naturale.I nostri Board Agents possono generare scenari in modo autonomo, interpretando in modo contestuale dati interni ed esterni, interagendo con altri strumenti e agenti di Board, e collaborando direttamente con i team di pianificazione. <\/p>\n\n\n\n

Le aziende stanno accorciando i tempi di risposta ai cambiamenti di mercato da settimane a pochi giorni, grazie all\u2019automazione del collegamento tra segnali esterni e modelli di pianificazione interni.Questa agilit\u00e0 offre un vantaggio competitivo notevole in contesti economici in rapida evoluzione. <\/p>\n\n\n\n

Quali passi dovrebbero seguire i team di pianificazione aziendale per integrare in modo efficace AI e machine learning nei cicli di pianificazione esistenti?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

La strategia vincente \u00e8 partire dall\u2019integrazione dei dati esterni, senza tentare di rivoluzionare subito l\u2019intero processo di pianificazione.Inizia identificando gli indicatori economici esterni pi\u00f9 correlati ai risultati del tuo business, quindi incorpora gradualmente l\u2019analisi AI di questi segnali nei flussi di lavoro di previsione gi\u00e0 esistenti. <\/p>\n\n\n\n

\u00c8 altrettanto importante mantenere il controllo e l\u2019interpretazione da parte degli esseri umani.L\u2019AI \u00e8 potente nel riconoscere schemi e gestire grandi quantit\u00e0 di dati, ma l\u2019esperienza umana resta indispensabile per capire il contesto aziendale e prendere decisioni strategiche basate sugli insight forniti dall\u2019AI.Le implementazioni di maggior successo uniscono la capacit\u00e0 analitica dell\u2019AI al giudizio e alla conoscenza del settore degli esperti. <\/p>\n\n\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t

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Verso la Pianificazione Continua<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n
Perch\u00e9 la pianificazione continua \u00e8 pi\u00f9 efficace rispetto a quella periodica o statica nell\u2019attuale contesto aziendale?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

I cicli di pianificazione tradizionali non riescono a stare al passo con la velocit\u00e0 dei cambiamenti economici attuali.Al termine dei processi trimestrali o annuali, le assunzioni di partenza possono essere gi\u00e0 superate.La pianificazione continua consente alle aziende di adattare costantemente le strategie in base agli ultimi dati economici e segnali di mercato. <\/p>\n\n\n\n

Questo diventa particolarmente critico nei periodi di volatilit\u00e0 economica, quando le finestre di opportunit\u00e0 e di rischio sono molto pi\u00f9 brevi. Le organizzazioni che riescono ad adattare i propri piani su base mensile \u2014 o addirittura settimanale \u2014 ottengono un chiaro vantaggio rispetto a quelle vincolate a rigidi cicli di pianificazione trimestrali. <\/p>\n\n\n\n

In che modo la previsione continua consente risposte pi\u00f9 agili a shock economici o opportunit\u00e0 inattese?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

La previsione continua crea un sistema di allerta precoce che aiuta le organizzazioni ad anticipare e prepararsi ai cambiamenti economici prima che si manifestino pienamente. Invece di reagire ai mutamenti dopo che si sono verificati, le imprese possono adeguare proattivamente le proprie strategie sulla base dei segnali economici emergenti. <\/p>\n\n\n\n

Questo approccio proattivo \u00e8 particolarmente prezioso durante i periodi di incertezza economica, quando la capacit\u00e0 di riorientare rapidamente le strategie, riallocare le risorse o adattare i piani operativi pu\u00f2 determinare se un\u2019organizzazione riesca ad adattarsi con successo oppure a limitarsi a sopravvivere alla turbolenza economica. <\/p>\n\n\n\n

Quali sono le migliori pratiche per trasformare le organizzazioni di pianificazione da previsioni annuali statiche a previsioni dinamiche e continue basate su scenari?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

La transizione dovrebbe avvenire in modo graduale, concentrandosi inizialmente sui casi con maggiore impatto. \u00c8 consigliabile cominciare dalle aree aziendali pi\u00f9 sensibili alla volatilit\u00e0 economica \u2014 come la pianificazione della domanda, la gestione della catena di approvvigionamento e la previsione finanziaria \u2014 implementando processi di pianificazione continua. <\/p>\n\n\n\n

Il cambiamento culturale \u00e8 altrettanto cruciale quanto l\u2019adozione tecnologica. I team di pianificazione devono passare da un approccio orientato alla perfezione dei piani annuali a una mentalit\u00e0 basata sul miglioramento continuo e sull\u2019adattamento. Ci\u00f2 richiede il sostegno della leadership, una comunicazione chiara dei benefici dell\u2019agilit\u00e0 rispetto alla precisione e la formazione dei team sull\u2019utilizzo efficace degli strumenti di intelligenza artificiale. <\/p>\n\n\n\n

In che modo l\u2019intelligenza artificiale consente l\u2019analisi di scenari ad hoc e supporta il processo decisionale trasversale in tempo reale?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

L\u2019AI riduce drasticamente il tempo necessario per eseguire analisi di scenari complessi, passando da giorni o settimane a minuti o ore. Quando le condizioni economiche cambiano inaspettatamente, i team trasversali possono modellare immediatamente diversi scenari di risposta e comprendere i potenziali impatti su finanza, operazioni e vendite. Inoltre, i team possono creare previsioni di base, ottimistiche e pessimistiche basate su dati in tempo reale. <\/p>\n\n\n\n

Questa capacit\u00e0 in tempo reale permette decisioni molto pi\u00f9 collaborative e basate su informazioni concrete. Piuttosto che ogni funzione formulare ipotesi individuali sugli effetti dei cambiamenti economici sul proprio settore, i team possono lavorare su scenari condivisi e generati dagli utenti, che considerano le interconnessioni tra le diverse aree aziendali. <\/p>\n\n\n\n

Quali cambiamenti culturali e organizzativi sono necessari per supportare una transizione di successo verso una pianificazione continua potenziata dall\u2019intelligenza artificiale?<\/strong> <\/h5>\n\n\n\n

Il cambiamento culturale pi\u00f9 importante consiste nel passare da una mentalit\u00e0 di \u201cpianificare ed eseguire<\/em>\u201d a un approccio di \u201cpianificare, apprendere e adattarsi<\/em>\u201d. Ci\u00f2 richiede alle organizzazioni di diventare pi\u00f9 a loro agio con l\u2019incertezza e di considerare la pianificazione come un processo continuo, anzich\u00e9 come un evento periodico. <\/p>\n\n\n\n

La leadership deve sostenere questo cambiamento dimostrando che l\u2019agilit\u00e0 e la capacit\u00e0 di risposta sono pi\u00f9 importanti del rispetto rigido dei piani originali. I team hanno inoltre bisogno di formazione non solo per valutare gli strumenti di intelligenza artificiale, ma anche per imparare a collaborare con l\u2019IA, interpretando e agendo sugli insight generati dall\u2019IA nel contesto specifico della loro attivit\u00e0. <\/p>\n\n\n\n\n\n

Scopri di pi\u00f9 su Board AI<\/a> & Board Foresight<\/a>. <\/p>\n\n\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t

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Scopri cosa pu\u00f2 fare Board per te.<\/h2>\n\n\n\n

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\n\t\t\n\t\t\n\t\t\tParla con un esperto<\/span>\n\t\t<\/a>\n\t\n\n\t<\/div>\n\n\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/section>\n\n\t\t
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\n\t\t\t\t\t\"Finance\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tFinance\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t

\n\t\t\t\tFinance Transformation: trasformare l\u2019agilit\u00e0 in un vantaggio competitivo\t\t\t<\/p>\n\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Leggi\n\t\t\t\t\t\t\t\tLeggi la guida<\/span>\n\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/a>\n<\/article>\n
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\n\t\t\t\t\t\"Dall\u2019intuito\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tForesight and Signals\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t

\n\t\t\t\tDall\u2019intuito alla crescita guidata dai dati: la trasformazione AI di una catena di fast food\t\t\t<\/p>\n\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t

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