Introduzione — Dati, AI e la nuova intelligenza del mercato

Viviamo in un’epoca in cui i dati crescono più rapidamente della nostra capacità di interpretarli. Ogni clic, opinione ed emozione digitale genera informazione. Ma
accumulare dati non significa conoscerli.

L’Intelligenza Artificiale sta cambiando la prospettiva: oggi è possibile raccogliere, integrare e comprendere flussi informativi che fino a ieri erano incompatibili — dai dati economici ai segnali emotivi, dai trend sociali ai comportamenti dei consumatori.

L’AI come motore della nuova raccolta dati

• Automazione e velocità: elaborazione in tempo reale di fonti eterogenee (social, e-commerce, IoT, open data).
• Qualità e affidabilità: pulizia, deduplicazione e rilevazione di pattern con riduzione degli errori.
• Contesto e significato: l’AI collega fenomeni economici, sociali e psicologici, trasformando i dati in insight strategici.

La raccolta non è più un fine ma l’inizio: conta far parlare i dati.

L’esperimento di Business Intelligence Group

Nel 2024 Business Intelligence Group (BIG) ha avviato un esperimento di integrazione dati con un obiettivo preciso:
misurare l’emotività collettiva e il clima sociale dell’Italia attraverso modelli di Intelligenza Artificiale.

La sperimentazione ha combinato fonti ufficiali e ricerche contemporanee (es. ISTAT – BES, Censis, Eurobarometro, OECD, Ipsos, SWG, Doxa) con
strutture psicologiche (Plutchik, Ekman, Russell), per interpretare dimensioni come felicità, fiducia, paura, ansia e ottimismo.

Senza entrare nei dettagli numerici, il risultato ha mostrato come una BI potenziata dall’AI possa integrare dati economici, sociali e psicologici in
mappe intelligenti del contesto, utili a orientare decisioni e strategie.

Un approccio inedito alla ricerca di mercato

L’elemento distintivo non è la tecnologia in sé, ma l’approccio interdisciplinare: l’AI non solo misura i comportamenti, ma interpreta
le emozioni che li guidano. Questo consente di collegare fiducia e felicità alla propensione all’acquisto e alla sperimentazione.

• Relazione tra fiducia e propensione a investire e innovare.
• Impatto di paura/ansia su prudenza e risparmio.
• Influenza del clima emotivo sulla risposta ai trend di settore.

La metodologia in 5 fasi

1. Raccolta & normalizzazione: unificazione su scala 1–10 di dataset eterogenei.
2. Standardizzazione emotiva: mapping su ruote/assi emozionali (valenza e attivazione).
3. Integrazione & correlazioni: modelli AI per legare emozioni e variabili socio-economiche.
4. Simulazione predittiva: proiezioni di fiducia/paura/soddisfazione su scenari futuri.
5. Validazione incrociata: confronto con benchmark europei per coerenza e robustezza.

Nota: il progetto è stato impostato con attenzione a privacy ed etica, con finalità esplorative e culturali.

Dalla ricerca sociale alla ricerca di mercato

Integrando dati emotivi con dati di consumo, l’AI permette di anticipare l’andamento di settori e la risposta del pubblico alle innovazioni:
dove cresce la fiducia, aumentano propensione d’acquisto, investimento e sperimentazione; dove prevale la paura, crescono prudenza e risparmio.

È la nascita di un’Intelligenza di Mercato che unisce quantitativo e qualitativo in un’unica architettura cognitiva.

Etica, fiducia e visione

L’innovazione richiede responsabilità: trasparenza nei processi, spiegabilità dei modelli e una chiara
finalità di valore per persone, imprese e società. L’obiettivo non è classificare i cittadini, ma comprenderli meglio.

Conclusioni — Dati che raccontano l’anima del mercato

L’esperimento di BIG indica una direzione: la BI del futuro leggerà numeri ed emozioni per guidare scelte più intelligenti.
L’Intelligenza Artificiale non è la fine della ricerca di mercato, ma il suo nuovo inizio.

Il futuro appartiene a chi saprà unire intuizione e algoritmo, creatività e analisi, dati e significato.