Il manuale dello startupper dice più o meno così: raccogli capitale il prima possibile, meglio ancora se prima di avere ricavi seri, così bruci la cassa di qualcun altro mentre cerchi il product-market fit.
Noi abbiamo fatto l'esatto contrario: tre anni di crescita finanziati solo con i nostri ricavi, fatturato quasi decuplicato in tre anni, zero euro da fondi.
Oggi cambia qualcosa. Annunciamo un round Series A da 10 milioni di euro, guidato da Nextalia Investment Management. È la prima apertura di capitale esterno nella storia dell'azienda.

Perché aprire il capitale proprio ora?
Perché la domanda dalle aziende è cresciuta più veloce della capacità di risposta, e perché tre anni sul campo e le nuove capacità emergenti dei modelli ci hanno convinto di una cosa non scontata e che vale la pena scalare: il deployment dell'AI si può industrializzare.
Ok, ma il problema non erano i modelli?
Non più, o almeno sempre meno. I modelli migliorano ogni mese - GPT, Claude, Gemini, i modelli cinesi - e la corsa alla frontiera continua.
Il collo di bottiglia oggi è tutto quello che sta tra il modello e il processo aziendale: CRM e gestionali che non si parlano, playbook che nessuno ha mai scritto per intero, sistemi legacy, dati sparsi in decine di applicativi, persone che devono imparare uno strumento nuovo senza smettere di lavorare.
Il software preconfezionato da solo non basta, perché quella roba va personalizzata di continuo. La consulenza tradizionale nemmeno, perché finisce per vendere know-how, e il know-how con l'AI diventa commodity in fretta.
Datapizza sta nello spazio in mezzo: studio serio dei processi + velocità e scalabilità di una piattaforma tecnologica neutrale.
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Non è un caso isolato, tra l'altro: i grandi lab si stanno costruendo internamente strutture di forward deployed engineering per fare qualcosa di simile.
Con una differenza non da poco: loro sono legati al proprio modello, noi restiamo agnostici.
E perché conta così tanto proprio per l'Italia?
Perché la produttività del lavoro qui è sostanzialmente ferma da trent'anni: tra il 1995 e il 2024 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, non possiamo più contare su un aumento della forza lavoro per far crescere l'economia: possiamo contare solo su quanto produce ciascuna persona occupata.
L'AI è una delle poche tecnologie in grado di spostare quel numero - ma solo se esce dai progetti pilota e entra davvero nei processi, non se resta un esperimento in un angolo.
Nel frattempo la corsa all'AI tra le superpotenze non rallenta, e l'Italia se la deve giocare mantenendo flessibilità e indipendenza tecnologica.

Ti ricordi che a metà giugno alcuni modelli di frontiera sono stati sospesi per tutti, in poche ore, e poi sono stati riaccesi solo giorni dopo, no?
Ecco, chi li aveva integrati in produzione senza un piano B si è fermato. Chi aveva un'architettura flessibile ha cambiato modello e ha continuato a lavorare.
Piccolo promemoria pratico, capitato per caso proprio nelle settimane prima di questo round: la neutralità tecnologica è una scelta strategica.
I 10 milioni dove vanno?
Tre cose, in ordine di priorità:
In parallelo continuiamo ad assumere, come fatto negli ultimi tre anni: oggi siamo oltre 90 persone, 60 tra AI Engineer e Solution Architect - il team di implementazione AI più grande in Italia, nato dalla community tech più grande del paese (500K+ persone).

La partita della costruzione dei modelli l'hanno decisa USA e Cina. Quella che resta aperta, ed è tutt'altro che decisa, è chi porta quei modelli dentro le aziende senza dipendere da un singolo fornitore.
È lì che si gioca la produttività dei prossimi dieci anni, ed è lì che vogliamo giocarla più in grande, per perseguire la nostra missione: rendere l’Italia più competitiva nel Tech.
Giacomo Ciarlini - CIO - Datapizza
Simone Conversano - AI Transformation Specialist - Datapizza