Manager Room | LORENZO MARI: Blockchain e AI: Una Convergenza che Trasforma il Nostro Futuro Digitale

Lorenzo Mari è Digital Product Owner presso Affidaty S.p.A., azienda in crescita nel settore cripto e blockchain, dove gestisce roadmap di prodotto e coordina stakeholder interni ed esterni. Con una solida esperienza in AI, blockchain e Fintech, ha precedentemente guidato progetti innovativi per Shadowy Creators, tra cui una piattaforma di verifica dell’identità digitale per procedure KYC sicure. Il suo background include anche il successo nel lancio di Rebyū, piattaforma AI per risposte alberghiere, e lo sviluppo di soluzioni VR pionieristiche. 

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Cosa cambia, realmente, per le imprese?
La convergenza tra blockchain e AI rappresenta un cambio di paradigma fondamentale per le imprese. Non si tratta solo di adottare nuove tecnologie, ma di reimpostare completamente i modelli di business. Questa integrazione offre tre vantaggi strategici: primo, una trasparenza operativa senza precedenti che riduce drasticamente gli errori; secondo, un’automazione intelligente che si autoregola e migliora costantemente; terzo, la creazione di nuovi mercati prima inesistenti. Le aziende che stanno già implementando queste tecnologie stanno costruendo un vantaggio competitivo difficilmente colmabile nei prossimi anni. La vera trasformazione avviene quando queste tecnologie non vengono implementate in silos, ma integrate in una visione strategica complessiva.

Nell’ambito della Finanza, le realtà europee del settore, in particolare dalla Finanza Made in Italy sono pronte a recepire questa integrazione?
Il settore finanziario italiano mostra un paradosso interessante: da un lato abbiamo eccellenze tecniche e intellettuali, dall’altro una certa inerzia istituzionale. Il gap rispetto a Singapore non è tecnologico, ma di visione strategica e appettito per il rischio. Le banche italiane tendono ad adottare un approccio “wait and see”, mentre dovrebbero implementare una strategia “test and learn” più aggressiva. Il vero ostacolo è culturale: c’è una resistenza strutturale a mettere in discussione modelli di business consolidati. La finanza italiana potrebbe accelerare significativamente creando “innovation labs” con reale autonomia decisionale e budget dedicati, separati dalle strutture tradizionali che tendono a soffocare l’innovazione con procedure antiquate.

Un esempio nella Supply Chain: A che punto siamo in Italia?
Il settore logistico italiano presenta un dualismo marcato: da un lato eccellenze di nicchia che competono a livello globale, dall’altro una frammentazione che ostacola l’adozione su larga scala. La nostra struttura economica, dominata da PMI, rende complessa l’implementazione di sistemi integrati come quello di Rotterdam. La strategia vincente non può essere il semplice trasferimento di modelli esteri, ma lo sviluppo di soluzioni “a misura di ecosistema italiano”, che valorizzino la flessibilità della nostra catena di fornitura. Le associazioni di categoria dovrebbero assumere un ruolo di coordinamento tecnologico che al momento manca, creando standard comuni e piattaforme condivise accessibili anche alle aziende più piccole.

Cosa significa, in pratica, l’identificazione degli schemi dei dati con AI?
Sul piano strategico, l’identificazione di pattern nei dati rappresenta il passaggio da un approccio reattivo a uno predittivo. Prendiamo il caso sanitario: non si tratta solo di migliorare le diagnosi, ma di reinventare completamente il modello di cura. L’AI può analizzare milioni di cartelle cliniche e identificare correlazioni invisibili all’occhio umano, consentendo interventi personalizzati basati su predizioni accurate. La vera rivoluzione è l’evoluzione verso una medicina di precisione e preventiva piuttosto che generalista e curativa. In questo scenario, la blockchain garantisce che i dati sensibili rimangano sicuri e verificabili, creando un ecosistema di fiducia digitale essenziale per l’adozione di massa.

Il Mercato del Lavoro sta ormai definitivamente cambiando. Siamo sufficientemente pronti, in Italia, per questa esigenza?
L’Italia affronta una sfida sistemica: il nostro modello formativo è ancora largamente orientato alla specializzazione verticale, mentre il mercato richiede competenze trasversali e adattive. La domanda di professionisti con competenze ibride in AI e blockchain cresce esponenzialmente, ma il sistema educativo risponde con incrementi lineari. Assistiamo a un “brain drain” preoccupante, con i migliori talenti che emigrano verso ecosistemi più dinamici. La soluzione non può essere solo accademica: serve un nuovo contratto sociale tra imprese, università e governo che ridefinisca radicalmente i percorsi formativi. Le aziende devono investire in formazione continua non come costo ma come asset strategico, creando learning ecosystem interni che catalizzino la trasformazione digitale.

Energia e Sostenibilità: In Italia, questa transizione, è soltanto questione di soldi?
La narrativa che riduce la transizione energetica a una questione meramente economica è profondamente fuorviante. Il vero ostacolo in Italia è tripartito: una stratificazione normativa che paralizza l’innovazione; una frammentazione decisionale tra diversi livelli amministrativi; e una mancanza di visione sistemica di lungo periodo. L’integrazione tra AI e blockchain può ottimizzare drasticamente i consumi energetici creando smart grid decentralizzate e democratizzando l’accesso all’energia rinnovabile. Ciò che serve è un approccio olistico che superi la dicotomia ambiente-economia: le aziende che integreranno sostenibilità e digitalizzazione nella loro strategia core otterranno vantaggi competitivi significativi, non solo risparmi marginali.

L’Ethereum DevCon a Berlino ha affrontato le sfide del consumo energetico e della scalabilità nei sistemi integrati. Sarà la vera chiave di un futuro gestito in regime di assoluto risparmio?
Assolutamente. Stiamo assistendo a una convergenza fondamentale tra efficienza tecnologica e imperativo ecologico. I nuovi protocolli di consenso come il Proof of Stake rappresentano un salto quantico in termini di efficienza energetica, abbattendo i consumi del 99% rispetto ai sistemi precedenti. Parallelamente, l’ottimizzazione degli algoritmi di AI attraverso approcci come il federated learning permette di ottenere risultati superiori con risorse computazionali inferiori. Questa rivoluzione dell’efficienza non è guidata solo da considerazioni ambientali, ma da precise logiche economiche: in un contesto di costi energetici crescenti, l’efficienza diventa vantaggio competitivo. Le aziende che sapranno cavalcare questa convergenza trasformeranno drasticamente il panorama competitivo dei prossimi anni.

Prospettive Future: Progetti in Kenya e India stanno utilizzando AI e blockchain per fornire servizi finanziari e aiuti umanitari a comunità remote.
Questi casi rappresentano l’evoluzione più interessante dell’attuale panorama tecnologico: il passaggio da un’innovazione incrementale nei mercati maturi a un’innovazione trasformativa nei mercati emergenti. Le economie in via di sviluppo possono effettuare un “leapfrogging” tecnologico, saltando fasi intermedie di evoluzione digitale per adottare direttamente soluzioni avanzate. Questo fenomeno rappresenta una doppia opportunità: da un lato un impatto sociale positivo, dall’altro l’apertura di nuovi mercati con miliardi di potenziali utenti. La vera disruption avverrà quando soluzioni nate per risolvere problemi nei contesti più sfidanti verranno reimportate e adattate ai mercati sviluppati, invertendo il tradizionale flusso dell’innovazione. Le aziende che sapranno posizionarsi come pionieri in questi ecosistemi emergenti acquisiranno competenze uniche che potranno poi applicare globalmente.