Datapizza nasce nel 2021 come community: prima persone che si scambiavano codice e consigli sul lavoro tech, poi un gruppo che nel 2023 ha deciso di trasformare quella community in un'azienda, senza mai chiedere un euro a un fondo.

Per tre anni abbiamo finanziato la crescita con le nostre sole forze, senza raccogliere capitale esterno: il fatturato è quasi decuplicato, senza capitale di rischio, senza scorciatoie.

Oggi, però, inizia un nuovo capitolo. Datapizza annuncia un round di investimento Series A da 10 milioni di euro, guidato da Nextalia Investment Management: la prima volta nella storia dell'azienda che apriamo il capitale a investitori esterni.

Lo facciamo perché la domanda che riceviamo dalle aziende ha superato la nostra capacità di risposta, e perché in tre anni sul campo abbiamo capito qualcosa che vale la pena raccontare: il deployment dell'AI si può industrializzare.

Il problema non sono più i modelli

Ogni mese esce un modello più capace del precedente. GPT, Claude, Gemini, i modelli cinesi: la corsa alla frontiera prosegue e probabilmente proseguirà ancora a lungo.

Ma se per tre anni ti siedi nelle stesse stanze in cui le aziende italiane devono decidere come usare l'AI, il problema che vedi ripetersi non è mai "la tecnologia non è abbastanza buona", ma come portare quella tecnologia dentro un'organizzazione che ha sistemi legacy, dati sparsi in venti applicativi diversi, processi che nessuno ha mai scritto per intero e persone che devono imparare a usare uno strumento nuovo senza smettere di lavorare.

L’AI, oggi, è già in grado di eseguire interi processi aziendali se orchestrata bene. Il collo di bottiglia è tutto quello che sta tra il modello e il processo.

Le due risposte tradizionali a questo problema non bastano. Il software puro non basta, perché l'AI ha bisogno di personalizzazione profonda e integrazione continua nei processi reali, non di soluzioni pre-confezionate. La consulenza tradizionale, dal canto suo, non ha un approccio tech-first: è organizzata per vendere know-how, e il know-how nell'era dell'AI sta diventando rapidamente una commodity.

Datapizza nasce nello spazio tra questi due mondi: l'impatto trasformativo di uno studio serio dei processi aziendali, unito alla velocità e alla scalabilità di una piattaforma tecnologica neutrale.

Non è una tesi che ci siamo inventati da soli: i principali AI lab mondiali stanno costruendo strutture interne di forward deployed engineering proprio per portare i propri modelli ai clienti. La differenza è che noi siamo agnostici rispetto ai modelli.

Perché conta per l'Italia

Questo divario tra tecnologia disponibile e impatto reale non è un problema astratto per il nostro paese: è una questione di produttività.

Tra il 1995 e il 2024 la produttività del lavoro in Italia è cresciuta in media dello 0,2% l'anno, contro l'1,2% dell'UE27, l'1,0% della Germania e lo 0,8% della Francia (dato OCSE).

Con la denatalità in corso, la crescita economica non può più contare su un aumento della forza lavoro: dipende sempre più da quanto riesce a produrre ciascuna persona occupata. L'AI è una delle poche tecnologie in grado di incidere davvero su questo numero, ma solo se viene adottata dentro le organizzazioni e non resta ferma a un progetto pilota.

Nel frattempo la corsa alla supremazia sull'AI tra le superpotenze non si ferma, e l'Italia deve restare al passo mantenendo flessibilità e neutralità rispetto a chi la tecnologia la costruisce.

Perché la neutralità conta

La partita dell'AI Transformation si gioca tra i fornitori interessati a vendere il loro modello proprietario - che determinano anche quanto ogni azienda italiana resta legata a un singolo vendor per le proprie scelte tecnologiche più critiche - e chi decide di aggirare il lock-in per promuovere questa tecnologia in modo trasversale e neutrale rispetto al vendor.

Nelle ultime settimane, stiamo assistendo a una nuova strategia di rilascio in cui alcuni tra i modelli di frontiera più avanzati vengono sospesi per tutti nel giro di poche ore, e riaccesi solo alcuni giorni dopo per ragioni regolatorie che esulano dal controllo di chiunque li stesse usando.

Per chi li aveva integrati in produzione senza un piano B, quelle ore sono state un blocco totale. Il tempo che un'azienda impiega a estrarre valore da un progetto AI dipende anche da quanto lavoro va rifatto ogni volta che cambia qualcosa a monte - un modello, un prezzo, una policy imprevista.

È un promemoria concreto su perché la neutralità tecnologica non è un vezzo ideologico, ma una condizione pratica per fare AI Transformation in modo robusto. Ma per chi costruisce con architetture flessibili, si tratta solo di un cambio modello e via, senza fermare nessun processo.

Datapizza è tra questi.

Infatti noi lavoriamo con un approccio agnostico rispetto a piattaforme e modelli. E per questo stiamo costruendo una piattaforma agentica, un avanzato sistema di orchestrazione di agenti AI, già in produzione con i primi clienti paganti e capace di usare tanto i modelli proprietari quanto quelli open: un vero e proprio acceleratore di ROI e di time to value, perché ogni migrazione evitata è tempo e budget che restano nel progetto invece di finire nell'ennesima integrazione da rifare.

Come lavora Datapizza

Il nostro approccio è verticalmente integrato su tre aree.

• Technology - sviluppiamo sistemi AI di frontiera e guidiamo le scelte tecnologiche di integrazione dentro le organizzazioni.
• People - facciamo insourcing di talento AI-ready attraverso Datapizza Jobs e change management per portare le persone, e non solo gli strumenti, dentro la trasformazione.
• Strategy - approccio pragmatico e agnostico: si parte dai processi reali dell'azienda, si lavora sui sistemi esistenti, si misura il ritorno dell'investimento.

Datapizza nasce dalla più grande community tech italiana, oltre 500 mila persone, ed è oggi una scaleup di oltre 90 persone, di cui 60 tra AI Engineer e Solution Architect - il team di implementazione AI più grande in Italia. E dal 2023 lavoriamo con realtà enterprise come Allianz e Credem su progetti tecnologici e azioni di change management concrete.

Cosa cambia con questo round

I 10 milioni serviranno principalmente a tre cose.

1. Aumentare la capacità di risposta a una domanda enterprise che oggi supera l'offerta.
2. Accelerare lo sviluppo della piattaforma di orchestrazione di agenti, già in produzione con i primi clienti paganti e su cui presto vi diremo di più.
3. Rendere l'AI Transformation accessibile anche al mid-market italiano, che ha tanto da guadagnare dall'AI ma oggi resta sotto-servito rispetto alle grandi enterprise.

In parallelo continuiamo il trend di assunzioni degli ultimi tre anni.

«Apriamo oggi il capitale per una ragione precisa: la richiesta del mercato cresce più velocemente della nostra capacità di servirla, e i nostri prodotti installati nelle enterprise creano già milioni di euro di valore. Abbiamo capito che il deployment dell'AI si può industrializzare, e come farlo in modo pratico e sostenibile.» Alessandro Risaro, Co-Founder & Chairman di Datapizza

Il round è guidato da Nextalia Investment Management, che gestisce oltre due miliardi di euro di asset e ha scelto di sostenere la nostra crescita insieme ad altri investitori e realtà italiane di rilievo.

«Datapizza dimostra che la vera partita dell'AI in Italia non si gioca sui modelli, ma sulla capacità di portarli dentro i processi delle imprese in modo neutrale e sicuro, generando valore concreto.» Francesco Canzonieri, CEO di Nextalia

Da qui in avanti

Tre anni fa eravamo una community che discuteva di tech la sera, dopo il lavoro.

Oggi siamo quasi cento persone che quella tecnologia la portano dentro le grandi aziende italiane, con contratti e KPI veri.

In mezzo non c'è stata nessuna scorciatoia: solo la conferma, progetto dopo progetto, che la parte difficile dell'AI non è costruire modelli più grandi, ma portarli dentro le aziende con i dati reali e le persone giuste.

Questo round non cambia quella convinzione: la scala.

Con 10 milioni in più possiamo rispondere a più aziende, più in fretta, e portare quello che finora abbiamo costruito per l’enterprise anche al mid-market italiano che ne ha altrettanto bisogno.

È solo il prossimo capitolo della stessa missione: rendere l’Italia più competitiva nel Tech. E non vediamo l’ora di scriverlo.

Simone Conversano - AI Transformation Specialist - Datapizza