Nel 2026 gli acquisti online di prodotto in Italia raggiungeranno i 42,6 miliardi di euro, in crescita del 6% rispetto al 2025, con un’incidenza dell’online sui consumi complessivi che sale all’11,5%. È il quadro tracciato dalle ultime analisi che descrive un mercato entrato in una fase di maturità, in cui la crescita passa soprattutto dalla qualità dell’informazione e del servizio. La crescita dei canali digitali coinvolge anche le imprese manifatturiere che operano prevalentemente nel B2B. Anche quando l’acquisto non si conclude direttamente online, siti aziendali, portali per clienti e rivenditori, marketplace e strumenti della rete commerciale richiedono informazioni di prodotto complete, coerenti e aggiornate.
Per chi produce e commercializza beni, la moltiplicazione dei canali digitali ha una conseguenza operativa. Lo stesso prodotto deve essere descritto in modo coerente sul sito, sui canali di vendita online, nel catalogo cartaceo, nel listino, nella scheda tecnica e negli strumenti della rete commerciale, spesso in più lingue. Quando cambia un dato, una potenza, un codice, una certificazione, la modifica va riportata a mano su ogni strumento e in ogni traduzione. Il risultato è un allungamento dei tempi di uscita sul mercato, mentre i diversi canali rischiano di riportare versioni differenti dello stesso prodotto.
La frammentazione delle informazioni di prodotto
Il tema si inserisce in un quadro più ampio di differenze nell’utilizzo dei dati tra imprese di diversa dimensione. Secondo il rapporto Imprese e ICT 2025 dell’Istat, il 41,9% delle piccole e medie imprese italiane svolge attività di analisi dei dati, contro l’83,6% delle grandi imprese. Il dato non riguarda specificamente la gestione delle informazioni di prodotto, ma mostra come l’analisi dei dati sia meno diffusa tra le PMI rispetto alle grandi aziende. In questo contesto, la frammentazione delle informazioni di prodotto tra sistemi, documenti e reparti rappresenta un nodo operativo per le imprese chiamate ad aggiornare cataloghi, schede tecniche, listini e canali digitali.
In molte aziende le informazioni strutturate si fermano a quelle contenute nel gestionale, cioè codice, descrizione sintetica e prezzo. Tutto il resto, immagini, testi commerciali, dati tecnici, disegni, traduzioni, resta distribuito tra fogli di calcolo, cartelle condivise e reparti diversi. I sistemi di gestione delle informazioni di prodotto, indicati nel settore con la sigla PIM (Product Information Management), nascono per raccogliere questo materiale in un archivio unico dal quale alimentare in modo automatico i diversi strumenti di vendita e comunicazione. In questo modo, ogni aggiornamento può essere distribuito sui diversi canali a partire da un’unica fonte.
“Molte aziende italiane associano ancora la trasformazione digitale all’adozione di un singolo strumento, un gestionale, un sito di vendita o un programma per la gestione dei clienti. Il punto però sta a monte: servono informazioni di prodotto ordinate, processi chiari e contenuti affidabili. Se queste informazioni sono disperse tra fogli di calcolo, cartelle e reparti diversi, diventa difficile mantenerle coerenti e aggiornate su tutti i canali“, spiega Lorenzo Gabatel, CEO di On Page.
Informazioni strutturate come precondizione dell’intelligenza artificiale
La necessità di disporre di informazioni strutturate si è fatta ancora più centrale con la diffusione dell’intelligenza artificiale. Secondo l’Istat, nel 2025 il 16,4% delle imprese con almeno dieci addetti utilizza almeno una tecnologia di AI, una quota raddoppiata rispetto all’8,2% del 2024. La crescita non è però uniforme: tra il 2023 e il 2025 il divario nell’adozione dell’intelligenza artificiale tra piccole e medie imprese e grandi aziende è passato da circa 20 a 37 punti percentuali.
Tra le imprese che hanno valutato investimenti nell’AI senza poi realizzarli, l’Istat segnala inoltre la difficoltà di accesso a dati di qualità. Un ostacolo rilevante anche nella comunicazione di prodotto: quando le informazioni sono incomplete, duplicate, non aggiornate o distribuite tra fonti diverse, anche i contenuti elaborati attraverso strumenti di intelligenza artificiale rischiano di risultare incoerenti o poco affidabili.
“L’intelligenza artificiale dà risultati utili solo se parte da informazioni corrette. Se le informazioni di prodotto sono disordinate, incomplete, duplicate o non aggiornate, il rischio è di amplificare il problema. Prima ancora degli strumenti servono una base informativa strutturata, responsabilità definite e una fonte condivisa dalla quale attingere“, aggiunge Gabatel.
