Shaping Visions. Qual è la sua visione per il mercato delle ricerche nei prossimi cinque anni?
Nei prossimi cinque anni il mercato delle ricerche sarà profondamente trasformato dall’intelligenza artificiale, ma proprio questa evoluzione renderà ancora più centrale ciò che l’AI non può replicare: la voce autentica del consumatore. I dati sintetici cresceranno in scala e velocità, ma resteranno derivativi, incapaci di cogliere pienamente emozioni, contesto e segnali di cambiamento reale. Per questo, panel proprietari e ricerca sul campo diventeranno infrastrutture critiche: non solo raccolta dati, ma veri “reality layer” che portano verità in ecosistemi sempre più automatizzati. Il futuro sarà ibrido, con AI e validazione umana integrate: la ricerca servirà a testare, calibrare e ancorare ogni insight alla realtà. Il vantaggio competitivo starà in chi saprà garantire accesso diretto, affidabile e continuo alla voce reale dei consumatori.
Se dovesse indicare una domanda che oggi ogni organizzazione dovrebbe porsi per orientare il proprio futuro, quale sarebbe?
La domanda che ogni organizzazione dovrebbe porsi oggi è quanto le proprie decisioni siano davvero ancorate alla realtà dei consumatori. In un contesto sempre più guidato dall’AI, il rischio è affidarsi a rappresentazioni sintetiche che, pur utili, non sostituiscono l’esperienza reale. Per questo diventa cruciale interrogarsi su quanto gli insight utilizzati derivino da comportamenti autentici e non da simulazioni. Al centro deve esserci un principio chiaro: i dati devono essere di qualità, verificati e raccolti da persone reali. Solo così è possibile ridurre il rischio strategico e costruire decisioni solide, capaci di riflettere non solo il passato, ma anche anticipare i cambiamenti.
In un contesto in cui i dati sono sempre più disponibili, quanto diventano centrali qualità ed etica nella ricerca?
In un contesto in cui i dati sono sempre più abbondanti, qualità ed etica diventano il vero discrimine competitivo. Il punto non è più avere dati, ma poter contare su dati affidabili, verificati e rappresentativi di persone reali. L’AI amplifica velocità e scala, ma anche bias e distorsioni: senza controllo, si rischiano decisioni convincenti ma non corrette. Per questo la qualità diventa una nuova forma di scarsità, mentre l’etica è la base della fiducia nel dato. Le organizzazioni che sapranno garantire trasparenza, rigore metodologico e accesso