Andrea Bedeschi spiega perché senza dati contestuali l’AI rischia di produrre risposte credibili ma prive di significato reale. Un viaggio tra semiotica, tecnologia e business per capire come i brand possano restare competitivi nell’era dei buyer agent e delle esperienze automatizzate.

Perché, nonostante tutti gli strumenti a disposizione, le esperienze dei clienti non sono ancora all’altezza delle aspettative?

Frans Riemersma è co-autore di MartechMap.com, l'attesissima analisi che ogni anno i professionisti del settore consultano per capire l’evoluzione delle tecnologie a supporto del marketing. In questa intervista, Frans svela il segreto che può permettere ai brand di fare i passo decisivo: partire dal cliente e non dalla tecnologia.

Scopri perché “le storie sono dati con un’anima” e come l’AI può aiutarci ad ascoltare meglio, capire più a fondo e riportare l’elemento umano nel marketing.

Questo episodio è in inglese, i sottotitoli in italiano sono disponibili su Youtube.

La vera sfida del marketing non è solo capire l’intento del cliente, ma essere davvero rilevanti nel momento giusto e sul canale giusto. In questo episodio, Andrea De Marco (CIO, BitBang) racconta come l’AI generativa, arricchita da un layer semantico e da sistemi multi-agente, permetta di costruire esperienze personalizzate su scala mai vista prima. Dai casi reali nel retail e nel B2B fino agli insight automatizzati per i marketer, scopri come trasformare l’intelligenza artificiale in uno strumento concreto di business, sempre sotto la supervisione umana.

L'approccio agentico sta cambiando il marketing e le sue potenzialità sono molto più ampie rispetto a quelle dei singoli agenti AI. In questo episodio, Andrea De Marco (CIO, BitBang) spiega come gli ecosistemi agentici — combinati con i digital twin — diano risposte nuove alle esigenze di personalizzazione, scalabilità e reattività del marketing

Valentina Adorno, Team Leader Data Science, BitBang & Salvatore Palange, Senior AI Lead, BitBang

Molti progetti di AI rimangono dimostrazioni tecniche, senza creare impatto reale, perché — come ricordano Valentina Adorno e Salvatore Palange (BitBang) — “l’AI non porta valore finché non integra la conoscenza aziendale.”

In questo episodio scopriamo come l’architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation) e la sua evoluzione GraphRAG permettono di colmare questo gap, ridurre le allucinazioni dei modelli e trasformare le risposte dell’AI in insight affidabili e contestualizzati. Un episodio per chi vuole capire come passare dal modello generico al valore concreto, portando l’AI in produzione in modo scalabile, misurabile e davvero utile al business.

Come si può trasformare la conoscenza industriale in un vero motore di innovazione?

In questo episodio, Massimiliano Vignoli (Responsabile Big Data & AI, Bonfiglioli) racconta insieme a BitBang come l’azienda abbia rivoluzionato la gestione del proprio patrimonio di know-how grazie a RAG, ontologie e agenti AI.

Un progetto che ha reso viva e accessibile la conoscenza tecnica, permettendo ai team di ottenere risposte immediate e affidabili semplicemente dialogando con i dati. Un esempio concreto di come l’intelligenza artificiale possa valorizzare l’esperienza umana e accelerare il futuro dell’industria.

Leggi l’articolo: gli abbonati Gartner possono leggere l’articolo completo, “How to Enhance RAG Performance Using Knowledge Graphs”, Maryam Hassanlou & Soyeb Barot, 06 agosto 2025.

Modelli potenti non bastano: senza dati affidabili, l’intelligenza artificiale non funziona. In questo episodio, Andrea De Marco approfondisce il concetto di “AI-ready data” e spiega perché completezza, coerenza, tracciabilità e governance sono requisiti fondamentali per il successo di qualsiasi progetto AI. Tra digital twin, dati sintetici e framework di valutazione, scopri come preparare i tuoi dati alla nuova era dell’automazione.

Scarica AI Data Ready qui

https://bitbang.com/wp-content/uploads/2025/11/Ep.5-AI-Ready-Data.pdf

Oggi tutti parlano di intelligenza artificiale, ma spessosenza comprenderne davvero le potenzialità e i limiti. In questo episodio, Valentina Adorno smonta i falsi miti sull’AI e spiega perché non basta “implementare ChatGPT” per definirsi innovativi. Dai Large Language Model allaAI “tradizionale”, fino agli agenti autonomi, scopri come distinguere tra hype e reale valore per il business. Perché l’AI non è una strategia: è uno strumento da usare con consapevolezza.

Il Retail Media è la nuova frontiera della monetizzazionedei dati e della pubblicità digitale. In questo episodio, Andrea Bedeschi esplora come costruire un Retail Media Network efficace, analizzando le opportunità per i brand e i retailer, le sfide organizzative, i temi legati alla privacy e alla standardizzazione, e il ruolo crescente di data clean roome customer audience. Un approfondimento essenziale per chi vuole trasformare il dato in valore.

Definire cosa non è una data strategy è fondamentale per non cadere in trappole comuni. In questa seconda parte, Giovanni Lorenzoni, CEO di BitBang, chiarisce i fraintendimenti più diffusi: dalla confusione con l’architettura tecnica ai documenti di pura visione, fino al rischio di relegarla a un singolo dipartimento. Una riflessione concreta su come mantenere la data strategy un documento “vivo”, capace di adattarsi al business e generare valore reale neltempo.