{"id":35663,"date":"2026-04-09T13:33:23","date_gmt":"2026-04-09T11:33:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=35663"},"modified":"2026-04-09T13:34:44","modified_gmt":"2026-04-09T11:34:44","slug":"da-data-platform-a-intelligenza-attiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/data-science-it\/da-data-platform-a-intelligenza-attiva\/","title":{"rendered":"Da data platform a intelligenza attiva: Come AXA Italia ha portato la GenAI in produzione"},"content":{"rendered":"\n

Il percorso tecnico e strategico che ha fatto evolvere la data platform da un data lake convezionale ad un ambiente di innovazione AI,: microservizi intelligenti, governance rigorosa e un team che cresce con la piattaforma.<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Il dato non basta pi\u00f9<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Per anni, la sfida principale delle grandi organizzazioni \u00e8 stata raccogliere dati. Centralizzarli, pulirli, renderli accessibili. Data warehouse, data lake, pipeline ETL: un lavoro enorme, spesso invisibile, che ha impegnato team di ingegneri per oltre un decennio. Il risultato, quando andava bene, era una piattaforma stabile, affidabile, interrogabile. Un ottimo punto di partenza.<\/p>\n\n\n\n

Ma un ottimo spunto, in un percorso lungo e tortuoso, non basta mai. Perch\u00e9 avere i dati non significa saperli usare. E in un settore come quello assicurativo \u2014 dove ogni decisione, dal pricing alla liquidazione di un sinistro, \u00e8 intrinsecamente data-driven \u2014 la distanza tra “avere i dati” e “trasformarli in vantaggio competitivo” \u00e8 ancora enorme per la maggior parte degli operatori.<\/p>\n\n\n\n

L’arrivo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (i.e. LLM), dei sistemi di retrieval aumentato (i.e. RAG) e degli agenti AI ha cambiato le coordinate del problema. Non si tratta pi\u00f9 solo di rendere i dati accessibili ai business analysts: si tratta di renderli consumabili da sistemi intelligenti, in tempo reale, attraverso interfacce conversazionali o agentic workflows. La data platform non \u00e8 pi\u00f9 solo infrastruttura \u2014 \u00e8 il motore dell’intelligenza operativa.<\/p>\n\n\n\n

Come si compie questo salto? Come si passa da una piattaforma che abilita report e dashboard a una che alimenta agenti AI in produzione, senza perdere il controllo sulla governance e senza accumulare debito tecnico? \u00c8 esattamente la domanda a cui Marco Tranquillin, Chief Data & AI Officer di AXA Italia<\/strong>, ha risposto a Codemotion Roma 2026.<\/p>\n\n\n\n

La data platform non \u00e8 pi\u00f9 solo infrastruttura. \u00c8 il motore dell’intelligenza operativa.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Il settore assicurativo come laboratorio ideale<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L’assicurazione \u00e8 uno dei settori in cui i dati hanno sempre avuto un ruolo centrale. Gli attuari calcolano il rischio da secoli. I modelli predittivi per il pricing esistono da decenni. Eppure, \u00e8 anche un settore storicamente conservativo sul fronte tecnologico, vincolato da regolamentazioni stringenti, sistemi core legacy e processi operativi profondamente radicati.<\/p>\n\n\n\n

La combinazione, alta densit\u00e0 di dati, alta complessit\u00e0 regolamentare e alta resistenza al cambiamento, lo rende un caso di studio particolarmente interessante. Perch\u00e9 trasformare una data platform in un sistema AI-ready in questo contesto richiede non solo competenze tecniche, ma una visione strategica chiara e la capacit\u00e0 di muoversi con cautela senza perdere velocit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Le fondamenta: da dove si \u00e8 partiti<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A Codemotion Roma 2026, il talk \u201c<\/strong>Modern Data & GenAI Platform: Un Percorso Governato verso l\u2019Innovazione\u201d <\/strong>ha raccontato un percorso che inizia letteralmente dalle fondamenta. Prima di pensare a Generative AI o agentic AI, il team ha investito nella costruzione di una data platform solida, basata sul concetto di medallion architecture in cloud. Bronze, silver, gold: layer progressivi di raffinamento del dato, dalla raccolta grezza alla versione certificata e pronta per il consumo.<\/p>\n\n\n\n

A questa architettura \u00e8 stato affiancato un fast data layer, pensato per servire i canali digitali in tempo reale. Non tutti i casi d’uso possono aspettare le latenze di un batch notturno: i canali di vendita online, le app mobile, i sistemi di assistenza clienti richiedono accesso immediato a dati aggiornati. Il fast data layer ha risolto questo problema senza compromettere la coerenza della piattaforma principale.<\/p>\n\n\n\n

Il terzo pilastro \u00e8 stato la democratizzazione dell’accesso ai dati attraverso strumenti di self-BI. L’obiettivo era chiaro: ridurre la dipendenza degli utenti di business dal team di data engineering per ogni singola analisi. Dare agli analisti e ai decision maker la capacit\u00e0 di interrogare i dati autonomamente, con strumenti accessibili, senza dover aprire un ticket ed aspettare.<\/p>\n\n\n\n

Prima di pensare agli agenti AI, servivano fondamenta solide. La medallion architecture non era un prerequisito burocratico \u2014 era la condizione necessaria per tutto quello che \u00e8 venuto dopo.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Il salto: costruire un AI Capabilities Layer<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Con le fondamenta a posto, il team ha affrontato la domanda cruciale: come portare la GenAI in produzione in modo sostenibile? La risposta di AXA Italia \u00e8 stata l\u2019implementazione del concetto di AI Capabilities Layer<\/em> \u2014 un insieme di microservizi AI standard, configurabili e riutilizzabili, costruiti on top alla data platform esistente, pronti per essere consumati da applicazioni client o da soluzioni agentiche.<\/p>\n\n\n\n

L’idea alla base \u00e8 elegante: invece di costruire soluzioni AI ad hoc per ogni caso d’uso, si crea un layer di capacit\u00e0 condivise. Un microservizio che estrae entit\u00e0 da un testo, uno che classifica documenti assicurativi, uno che genera riassunti di polizze in linguaggio naturale, uno che risponde a domande su un contratto specifico usando RAG e cos\u00ec via\u2026
Building blocks che, una volta sviluppati e validati, possono essere riutilizzati da pi\u00f9 team e pi\u00f9 prodotti \u2014 riducendo drasticamente i tempi di sviluppo e garantendo coerenza nella qualit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Questo approccio ha anche il vantaggio di facilitarne la governance. Quando le capacit\u00e0 AI sono centralizzate in microservizi condivisi, \u00e8 pi\u00f9 semplice applicare controlli di qualit\u00e0, monitorare i comportamenti in produzione, aggiornare i modelli sottostanti senza dover riscrivere ogni applicazione che li usa. <\/p>\n\n\n\n

Velocit\u00e0 senza sacrificare il controllo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Uno dei temi ricorrenti nel talk \u00e8 stato il bilanciamento tra velocit\u00e0 di innovazione e rigore della governance. Tranquillin ha descritto un approccio in cui ogni passo del percorso \u00e8 stato compiuto garantendo la compliance con le policies interne di data & AI in allineamento con i framework GDPR ed AI Act, non come freno, ma come condizione abilitante.<\/p>\n\n\n\n

La distinzione \u00e8 importante poich\u00e9 in molte organizzazioni, compliance e innovazione vengono percepite come forze opposte: pi\u00f9 controllo significa meno velocit\u00e0. AXA Italia ha invece scelto un approccio diverso: costruire la governance dentro l’architettura, non sopra. I controlli di qualit\u00e0 del dato, le politiche di accesso, i meccanismi di audit sono parte integrante della piattaforma, non strati burocratici applicati a posteriori.<\/p>\n\n\n\n

Questo ha permesso al team di muoversi con fiducia, sapendo che ogni nuovo use case AI sviluppato partiva gi\u00e0 da una base compliant. <\/p>\n\n\n\n

La piattaforma cresce, il team cresce con lei<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Un aspetto che Tranquillin ha sottolineato con forza \u00e8 la dimensione umana del percorso. La maturit\u00e0 tecnologica di una data platform e la maturit\u00e0 del team che la governa devono crescere insieme e non \u00e8 scontato che lo facciano.<\/p>\n\n\n\n

In AXA Italia, l’evoluzione dell’architettura \u00e8 stata accompagnata da un investimento continuo nelle competenze. Non solo formazione tecnica su nuovi tool e framework, ma sviluppo di una cultura del dato diffusa nell’organizzazione: la capacit\u00e0 di ragionare in termini di dati, di immaginare use case AI, di valutare criticamente i risultati dei modelli. Senza questo, anche la piattaforma pi\u00f9 sofisticata rischia di restare sottoutilizzata.<\/p>\n\n\n\n

Il percorso descritto non \u00e8 solo la storia di un’architettura che evolve. \u00c8 la storia di un team che ha imparato a costruire, a sbagliare, a correggere e a crescere in un equilibrio costante tra innovazione, architettura e governance.<\/p>\n\n\n\n

La maturit\u00e0 tecnologica e la maturit\u00e0 del team devono crescere insieme. Una piattaforma sofisticata senza le persone giuste per usarla \u00e8 solo infrastruttura ferma.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 ci \u00e8 piaciuto questo talk<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Il talk di Tranquillin \u00e8 particolarmente utile per chi si trova in una fase intermedia della propria trasformazione data: ha gi\u00e0 una piattaforma funzionante, magari ha gi\u00e0 fatto qualche esperimento con la GenAI, ma fatica a capire come sistematizzare il tutto in modo scalabile e governato.<\/p>\n\n\n\n

Per chi lavora in settori regolamentati come finance, healthcare, insurance e telco, il messaggio \u00e8 particolarmente rilevante: la compliance non deve essere l’alibi per non innovare. Pu\u00f2 diventare la struttura dentro cui innovare con pi\u00f9 fiducia.<\/p>\n\n\n\n

LO SPEAKER<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

 Marco Tranquillin<\/strong>
CHIEF DATA & AI OFFICER \u00b7 AXA ITALIA
<\/strong>Professionista con oltre 15 anni di esperienza nella trasformazione digitale di grandi organizzazioni. Attualmente Chief Data and AI Officer di AXA Italia, ha ricoperto ruoli chiave in McKinsey & Company, Google Cloud, Microsoft e Accenture, specializzandosi nell’aiutare aziende soprattutto nel settore financial services a sfruttare le tecnologie cloud e i dati per affrontare sfide di business critiche. \u00c8 l\u2019autore principale di Architecting Data and Machine Learning Platforms<\/em>, edito da O’Reilly, e detiene un Master of Science in Ingegneria Informatica presso l’Universit\u00e0 di Padova.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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