Per Argea l’innovazione non è un esercizio tecnologico fine a sé stesso, ma un fattore abilitante che determina la competitività futura del settore vinicolo. In un comparto tradizionalmente fondato sulla qualità del prodotto e sulla capacità commerciale, il gruppo controllato a maggioranza dal fondo Clessidra, e partecipato dalle famiglie Botter e Martini e da Marcello Zaccagnini, ritiene che la modernizzazione dei processi interni – dalla supply chain alla relazione con i clienti – sia indispensabile per sostenere la crescita e per rispondere alle dinamiche di mercato sempre più rapide. Questa visione orienta la strategia di lungo periodo, che punta a rendere l’azienda più efficiente nelle attività operative, a rafforzare la qualità e l’affidabilità del dato come base delle decisioni e a costruire processi realmente scalabili, in grado di supportare l’integrazione delle diverse realtà del Gruppo. “L’obiettivo – spiega L’AD Massimo Romani – è evolvere da un’azienda vinicola tradizionale a un gruppo industriale moderno, data-driven e altamente integrato”.
In questo percorso, l’intelligenza artificiale gioca un ruolo fondamentale, diventando una leva strategica per ottimizzare processi e decisioni. Nella sua implementazione, PwC, una delle principali aziende di servizi professionali a livello globale, ha giocato un ruolo fondamentale, affiancando Argea nella definizione dei business case prioritari e nel mappare i prerequisiti tecnologici per scalare l’AI in modo sostenibile. Il supporto si è esteso alla progettazione dei primi BOT RPA/AI e alla creazione di un modello operativo per l’automazione dei processi interni, permettendo al gruppo di avviare un percorso strutturato e scalabile.
Dottor Romani, qual è la visione di Argea riguardo all’intelligenza artificiale come leva strategica per il futuro dell’azienda?
Noi vediamo l’intelligenza artificiale come una leva strategica destinata a trasformare profondamente il modo in cui il settore vinicolo gestisce processi, decisioni e relazioni con clienti e fornitori. Non la consideriamo un progetto sperimentale, ma un elemento strutturale del nostro modello operativo.
Quali sono le principali direttrici della visione di Argea sull’utilizzo dell’AI?
La nostra visione si fonda su tre direttrici: utilizzare l’automazione intelligente per liberare tempo e ridurre errori nei processi amministrativi e commerciali; sfruttare analisi predittive e sistemi avanzati di clustering per comprendere meglio costi, marginalità e comportamenti di acquisto; e affiancare i team con strumenti di AI generativa, come Copilot, che potenziano la produzione di documenti, analisi e conoscenza interna. Siamo convinti che l’AI diventerà un vero catalizzatore per l’intero comparto, soprattutto nei miglioramenti legati alla customer experience.
Quali aree operative sono state maggiormente influenzate dall’intelligenza artificiale?
Gli effetti dell’AI sono già concreti in diverse aree operative. L’automazione del processo di registrazione delle fatture, grazie alla combinazione di RPA e AI, ha ridotto in modo significativo i tempi di imputazione e il numero di errori, rendendo più puntuali le chiusure contabili. La clusterizzazione automatica dei costi ci permette oggi di leggere in modo più chiaro le categorie di spesa e di orientare con maggiore precisione le decisioni di saving e negoziazione.
Quali altri benefici avete ottenuto?
Stiamo portando avanti un’analisi dei processi commerciali, come il caricamento ordini, che ci ha già consentito di costruire i primi moduli per la digitalizzazione di attività altamente manuali, con risparmi potenziali e un aumento del livello di servizio. Parallelamente, strumenti come Copilot hanno incrementato la produttività dei singoli, riducendo i tempi necessari per produrre documenti, analisi e presentazioni, migliorando al contempo velocità e qualità delle decisioni.
Tutto questo contribuisce a un posizionamento più maturo: Argea si presenta oggi come un player in grado di unire tradizione produttiva e modernizzazione tecnologica, un binomio ancora non diffuso nel settore.
Come l’adozione dell’intelligenza artificiale ha trasformato il lavoro dei team?
Molte attività manuali e ripetitive sono state ridotte o automatizzate, alleggerendo il carico operativo e consentendo alle persone di dedicarsi maggiormente a compiti a valore aggiunto, come analisi, controllo, negoziazione e supporto commerciale. Parallelamente, gli strumenti di AI generativa offrono un supporto cognitivo che aumenta velocità, precisione e capacità di produrre insight utili.
Quale valore aggiunto ha portato al prodotto finale?
Il valore sul prodotto finale si manifesta in modo indiretto ma evidente: processi più solidi e tempestivi, dati più affidabili lungo tutta la catena del valore e una risposta più rapida alle esigenze dei clienti e del mercato.
Ci saranno ulteriori implementazioni?
In una prospettiva evolutiva, stiamo valutando l’estensione dell’utilizzo dell’AI anche verso ambiti creativi e di prodotto, come la generazione assistita delle etichette vino. Si tratta di un percorso che intendiamo esplorare attraverso modelli generativi dedicati, con l’obiettivo di supportare il lavoro dei team marketing e design. Queste tecnologie potrebbero accelerare la creazione di bozze, varianti grafiche e proposte personalizzate, integrandole con dati tecnici, requisiti normativi e identità di brand. L’obiettivo non è sostituire la creatività umana, ma potenziarla, offrendo strumenti capaci di aumentare velocità, qualità e coerenza dei materiali prodotti.
Come vedete il futuro dell’AI nel vostro settore?
L’AI rappresenta un ulteriore motore di trasformazione trasversale: capace di ottimizzare processi, abilitare nuove modalità di lavoro e aprire la strada a forme innovative di progettazione e valorizzazione del prodotto. Un’evoluzione che si affianca al percorso già avviato e che accompagna il settore vitivinicolo verso un modello sempre più efficiente, competitivo e orientato al futuro. In definitiva, l’AI non modifica il vino in sé, ma eleva la qualità industriale e la competitività dell’azienda che quel vino lo produce.
Infine, la piena adozione di queste tecnologie passa inevitabilmente attraverso una fase iniziale di test, adattamento e calibratura, necessaria per integrarle in modo efficace nei flussi e nei processi aziendali. Solo dopo questo passaggio si possono esprimere tutto il loro valore e il loro potenziale transformativo.