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Strategie e strumenti per guidare l'innovazione in azienda

Elisa Iandiorio

Strategie e strumenti per guidare l'innovazione in azienda

Big data e intelligenza artificiale al servizio del modello di business: metodi, roadmap e checklist

È possibile trasformare dati e AI in valore misurabile? Come trovare i dati giusti e portarli “nell’azione”? E come integrarli in strategie data-driven e perseguire l’innovazione? Un testo pensato per chi vuole passare dalla teoria all’esecuzione senza perdere di rigore, ideale per innovation manager, imprenditori e consulenti che vogliano progettare e decidere, collegando strategie e numeri, ridurre l’incertezza e scalare ciò che funziona.

Pages: 190

ISBN: 9788835175575

Edition: in preparazione 1a ediz 2026

Publisher code: 1065.215

Pages: 190

ISBN: 9788835184997

Edizione:in preparazione 1a ediz 2026

Publisher code: 1065.215

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Format: PDF con DRM Readium LCP

Info about e-books

Pages: 190

ISBN: 9788835185000

Edizione:in preparazione 1a ediz 2026

Publisher code: 1065.215

Can print: No

Can Copy: No

Can annotate: Yes

Format: ePub con DRM Readium LCP

Info about e-books

È possibile trasformare dati e AI in valore misurabile? Come trovare i dati giusti e portarli “nell’azione”? E come integrarli in strategie data-driven e perseguire l’innovazione?
Sono queste le domande a cui cerca di dare una risposta il volume, che mostra con chiarezza come utilizzare l’intelligenza artificiale generativa in modo professionale (grazie a workflow, controlli, policy), impostare una roadmap sostenibile e governarla con ISO 56002 e UNI 11814.
L’impianto teorico di riferimento è aggiornato, da VUCA a BANI, e molti sono gli strumenti pratici di immediata applicabilità – canvas, schede, checklist, mini-cruscotti e audit; tutto questo fa sì che il lettore trovi sia profondità (concetti, modelli, casi d’uso) sia utilità (template e KPI), per generare effetti concreti su pricing, customer experience e innovazione di prodotto e/o servizio.
Un testo pensato per chi vuole passare dalla teoria all’esecuzione senza perdere di rigore, ideale per innovation manager, imprenditori e consulenti che vogliano progettare e decidere, collegando strategie e numeri, ridurre l’incertezza e scalare ciò che funziona.

Elisa Iandiorio è Innovation Manager certificata CEPAS e PMI Digital Strategist. Si occupa di consulenza e formazione su innovazione di business, strategia, dati e marketing digitale. Dopo esperienze in diverse agenzie, nel 2016 fonda lo studio che porta il suo nome, che affianca aziende di tutta Italia nel loro percorso di trasformazione digitale. È docente all’Università della Tuscia e alla 24Ore Business School (Master in Marketing & Data Driven). Dal 2025 collabora in qualità di esperto all’interno del Dipartimento di Trasformazione Digitale - Presidenza del Consiglio dei ministri. Nel 2019 ha pubblicato BIG DATA, come utilizzarli per fare marketing (Dario Flaccovio).

Premessa

  • Perché parlare insieme di big data e intelligenza artificiale
  • Come usare questo libro: tra visione strategica e strumenti concreti

Parte I. Costruire le fondamenta: dati, innovazione e cultura digitale

Big data: caratteristiche, sfide e opportunità

  • Le “V” dei big data: come interpretarle in ottica business
  • Quali dati abbiamo in azienda e fuori (e non usiamo)
  • Come passare dal dato all’azione
  • Strumenti operativi

Digital transformation e organizzazioni data-driven

  • La trasformazione digitale come leva strategica nelle organizzazioni data-driven
  • Come la cultura dei dati cambia ruoli e processi
  • Dall’intuizione all’evidenza: una nuova leadership
  • Strumenti operativi

Parte II. Intelligenza artificiale: scenari, strumenti e applicazioni concrete

Il ruolo dell’intelligenza artificiale: tecnologie, impatti e applicazioni

  • Tipologie di AI e loro utilizzo nel mondo del lavoro
  • Machine learning e deep learning: differenze e applicazioni
  • Il valore dell’AI nei processi aziendali
  • AI roadmapping: creare roadmap per integrare l’AI nella tua azienda
  • Strumenti operativi

Lavorare con l’AI generativa: oltre il prompt

  • Che cos’è (e che cosa non è) l’AI generativa: capire i modelli alla base
  • Oltre il prompt: progettare workflow intelligenti con l’AI
  • Prompt engineering: come fare domande efficaci mantenendo un pensiero critico
  • Errori comuni, bias e dipendenze: come mantenere il controllo
  • Quando l’AI diventa un supporto per decidere meglio
  • Strumenti operativi

Parte III. Strategie data-driven per creare valore

Ripensare il modello di business nell’era dell’AI

  • Dati e AI come asset competitivi
  • Come evolve il modello di business in chiave intelligente
  • Da prodotto a servizio, da standard a personalizzazione, da servizio a esperienza
  • Come l’AI può supportare pricing, customer experience, innovazione di prodotto
  • Strumenti operativi

Marketing predittivo e automazione personalizzata

  • Prevedere i bisogni, personalizzare i percorsi
  • L’automazione che aiuta, non quella che disturba: e-mail, adv, CRM
  • AI per la segmentazione, la personalizzazione e il copywriting
  • Strumenti operativi

Parte IV. Guidare l’innovazione in azienda: persone, ruoli e metodi

L’innovation manager e la gestione del cambiamento

  • L’innovation manager: ruolo, competenze, mindset
  • Come guidare team e progetti in contesti complessi
  • Lavorare tra strategia, tecnologia e persone
  • Strumenti operativi

Innovare con metodo: ISO 56002 e UNI 11814

  • L’innovazione si può (e si deve) gestire
  • ISO 56002: il sistema di gestione per l’innovazione
  • UNI 11814: profili e responsabilità per innovare in modo efficace
  • Come applicare questi standard nella pratica quotidiana
  • Strumenti operativi

Conclusioni

  • Il futuro è umano + artificiale
  • Come sviluppare (davvero) le competenze per l’innovazione

Ringraziamenti

Bibliografia e sitografia

Serie: Management Tools

Subjects: Change Management, Innovation Management

Level: Books for Professionals

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