Shaping Visions. Qual è la sua visione per il mercato delle ricerche nei prossimi cinque anni?
La premessa e’ che il trade-off tra velocita’ e affidabilità nella ricerca di mercato è ormai superato; oggi, grazie all’adozione dell’Intelligenza Artificiale Generativa,, e’ possibile ottenere insight di altissima qualita’ in tempi rapidissimi.
Nei prossimi anni la stessa GenAI trasformerà radicalmente il settore. Si passerà da studi una tantum a sistemi di decision intelligence sempre attivi, integrati nei processi decisionali quotidiani delle aziende.
L’automazione di tutte le fasi di una ricerca ridurrà tempi e costi, spostando il ruolo del ricercatore sempre piu’ sull’interpretazione strategica e il supporto alle decisioni di business.
Panel virtuali, dati sintetici e soluzioni AI native consentiranno di simulare con alta affidabilità comportamenti e valutazioni dei consumatori, affiancando i panel tradizionali.
Le aziende capaci di combinare la capacita’ di generare insights strategici con dati proprietari, competenze metodologiche e piattaforme AI affidabili, definiranno i nuovi standard del mercato.
In Toluna questa visione guida da anni gli investimenti nello sviluppo delle nostre soluzioni. L’ultimo esempio e’ il Rapid Claims AI, una soluzione lanciata in questi giorni e progettata per aiutare i brand a identificare claim vincenti, idee, attributi di prodotto e messaggi di brand. E’ una soluzione completamente automatizzata all’interno di Toluna Start ed e’ alimentata dalle Synthetic Personas di Toluna, con insight disponibili in meno di un’ora.
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 disponibili, qualità ed etica non diventano semplicemente “più importanti”: diventano l’unico vero fattore differenziante.
Oggi il problema non è raccogliere informazioni, ma selezionare quelle rilevanti, interpretarle correttamente e tradurle in scelte concrete. Troppi dati generano rumore e aumentano il rischio di insight contradditori.
A questo si aggiunge un tema di fiducia: per chi decide, il tema non è avere più dati, ma potersi fidare dei dati su cui basa strategie, investimenti e priorità. E senza qualità, trasparenza metodologica ed etica, anche le analisi più sofisticate diventano difficili da difendere e quindi poco utilizzabili.
Qualità significa ridurre l’incertezza e il rischio decisionale: dati solidi, metodi trasparenti e insight costruiti su basi affidabili aiutano a evitare letture fuorvianti e scelte inefficaci. Etica significa responsabilità: essere consapevoli delle conseguenze che dati deboli o interpretazioni distorte possono avere sul business, sul mercato e sulle persone.
Un esempio concreto è il social listening con AI. Un’azienda può analizzare milioni di conversazioni online e rilevare un sentiment negativo su un prodotto, decidendo rapidamente di cambiare strategia. Ma quel dato può essere distorto: utenti più estremi sono sovrarappresentati, l’AI può interpretare male sarcasmo o contesto, alcune conversazioni possono essere amplificate artificialmente. Il risultato è un dato grande e sofisticato, ma non affidabile, e quindi una decisione veloce ma sbagliata.
Allo stesso tempo, se progettati e governati correttamente, questi strumenti rappresentano un’enorme opportunità. Modelli avanzati, integrati con altre fonti e supportati da controllo umano permettono di distinguere meglio contesto e driver reali, identificare segnali deboli e bisogni emergenti, migliorando la qualità e la velocità delle decisioni.
In questo scenario, qualità ed etica diventano un filtro, per distinguere un segnale da un rumore, un presidio contro distorsioni sempre più sofisticate, e un acceleratore, che rende le decisioni più rapide e difendibili.
Stiamo entrando in un cambio di paradigma: le aziende non si chiederanno più quanti dati hanno, ma quanto è affidabile e difendibile il loro sistema di insight.
È qui che la ricerca evolve, passando dalla produzione di dati alla garanzia della loro qualità, interpretazione ed etica.
Dati, insight, interpretazione: dove si gioca oggi il vero valore della conoscenza per le organizzazioni?
Oggi il vero valore della conoscenza per le organizzazioni non risiede solo nella capacità di raccogliere dati o produrre insight, ma soprattutto nel saperli interpretare, contestualizzare e usare per decidere.
In un contesto sempre più data-rich, il rischio è quello di accumulare evidenze senza tradurle in scelte concrete.
L’interpretazione fa la differenza: collegare dati, insight e obiettivi di business per definire priorità e orientare l’azione. In questo percorso, l’Intelligenza Artificiale gioca un ruolo abilitante, accelerando analisi, sintesi e accesso alle informazioni, ma non sostituendo il giudizio strategico.
Proprio per questo si rafforza il ruolo degli istituti di ricerca come partner delle organizzazioni: non solo eccellenza metodologica e supporto tecnologico, ma capacità consulenziale di dare senso agli output, entrare nel merito delle decisioni e condividere l’accountability sull’impatto.
Il valore si crea quando ricerca, tecnologia e partnership convergono a supporto di scelte migliori, misurabili e rilevanti per il business.