Ventun anni di storia aziendale, tre grandi trasformazioni tecnologiche attraversate senza soluzione di continuità e una progressiva evoluzione che ha portato un system integrator focalizzato originariamente sui data center a proporsi oggi come interlocutore strategico per l’intelligenza artificiale enterprise: è questo il percorso raccontato da Stefano Zingoni, socio di Ergon – la capofila del Gruppo E – e direttore della Business Unit Innovability e del marketing, nel delineare la traiettoria di una realtà nata nel 2005 tra Firenze e Siena e cresciuta nel tempo fino a costruire un’offerta che integra infrastruttura IT, cybersecurity, governance del dato, AI generativa e trasformazione digitale sostenibile.
Nel corso di vent’anni il gruppo ha progressivamente ampliato dimensioni, competenze e presenza territoriale: nato inizialmente con sedi a Firenze, Siena e Roma, ha successivamente aperto uffici a Bologna, Milano, Pistoia, Perugia e Londra, consolidando soprattutto dal 2020 in avanti una fase di forte espansione caratterizzata da nuove assunzioni, integrazioni societarie e sviluppo di competenze verticali. Nel 2024 il Gruppo E ha raggiunto un fatturato di 64 milioni di euro, contando oltre 120 dipendenti e collaboratori, dato che fotografa la crescita di una realtà ormai stabilmente posizionata nel mercato enterprise italiano.
Ripercorrendo le origini del gruppo, Zingoni osserva come la nascita di Ergon sia avvenuta “nell’epoca giusta, al momento giusto, con l’expertise giusta”: all’inizio degli anni Duemila, infatti, il tema della continuità operativa stava assumendo una centralità crescente all’interno delle organizzazioni enterprise e la capacità di progettare architetture resilienti, sistemi di disaster recovery e infrastrutture per la gestione del dato rappresentava già allora un fattore competitivo rilevante.
La specializzazione sui data center, sulla business continuity e sulla protezione delle informazioni ha consentito quindi al gruppo di consolidare rapidamente il proprio posizionamento, entrando progressivamente in progetti di dimensioni sempre più elevate e lavorando con clienti caratterizzati da livelli crescenti di complessità infrastrutturale. In questo percorso, la complessità stessa è diventata un elemento differenziante: “avendo un motore sempre più potente”, spiega Zingoni, “riuscivamo a gareggiare su circuiti sempre più belli e ad arrivare a collaborare con clienti sempre più grandi”.
La costruzione del Gruppo E: acquisizioni, specializzazioni e crescita per integrazione
L’evoluzione del gruppo si è sviluppata attraverso una serie di integrazioni progressive che hanno ampliato nel tempo il perimetro delle competenze disponibili. Nel 2010 Ergon acquisisce la minoranza di Estrobit, società di sviluppo software con sede a Siena; nel 2015 avvia una collaborazione strutturata con Mediasecure, player fiorentino specializzato nella sicurezza informatica; nel 2018 nasce formalmente il Gruppo E, con l’obiettivo di aggregare realtà complementari mantenendo al tempo stesso un elevato livello di specializzazione tecnica.
È proprio nel 2018 che prende forma l’attuale struttura del gruppo: Mediasecure si fonde con Digital Network rafforzando le competenze in cybersecurity; nasce Neboola, dedicata alle tecnologie cloud; nasce Lunokod, focalizzata sugli aspetti documentali e sui workflow legati alla gestione dei dati; nel 2019 Mediasecure acquisisce la maggioranza di MGALabs, realtà specializzata nella sicurezza informatica attiva, mentre negli anni successivi il gruppo introduce anche un’offerta dedicata ai servizi ESG e alla transizione sostenibile.
Nel 2024 arriva poi un ulteriore passaggio strategico: Ergon e Mediasecure completano una fusione per incorporazione da parte di Ergon, mentre a Londra nasce Mediasecure Ltd, rafforzando il presidio internazionale del gruppo.
Le business unit: infrastruttura, sicurezza e AI convergono in un unico modello
Dal 2023 il Gruppo E ha organizzato la propria offerta in tre business unit principali, che riflettono l’evoluzione progressiva del mercato IT e della stessa azienda.
La business unit Next Generation Infrastructures presidia la costruzione di infrastrutture IT di nuova generazione, lavorando su modern datacenter, modern applications, modern workplace e modern networking; Information Security si occupa invece di cybersecurity, governance & compliance, security integration e OT security, mentre Innovability concentra le attività legate a intelligenza artificiale, sviluppo applicativo, MES ed ESG.
La crescita del business infrastrutturale ha reso inevitabile, nel tempo, l’espansione verso la sicurezza: nel momento in cui Ergon ha iniziato a progettare e gestire infrastrutture critiche per clienti enterprise, la protezione di quegli ambienti si è trasformata progressivamente in una competenza specialistica autonoma, fino alla creazione di un Security Operations Center operativo ventiquattr’ore su ventiquattro.
L’approccio del gruppo rimane volutamente pragmatico e operativo: Zingoni sintetizza il ruolo di Ergon spiegando che l’azienda costruisce le infrastrutture dei clienti, le mette in sicurezza e si occupa di proteggerle da minacce e interferenze esterne; una formulazione che restituisce bene il modo in cui il gruppo interpreta la propria funzione, cioè non come semplice fornitore tecnologico ma come partner incaricato di garantire continuità operativa, affidabilità e protezione costante degli ambienti IT aziendali.
La visione anticipatrice di Memori e l’evoluzione verso l’AI agentica
La svolta nel mondo dell’intelligenza artificiale arriva nel 2023 con l’acquisizione del 26% di Memori, startup bolognese specializzata in AI generativa; ciò che Zingoni considera realmente strategico, tuttavia, è il fatto che Memori avesse iniziato a lavorare su questi temi con molti anni di anticipo rispetto all’esplosione mediatica del fenomeno ChatGPT: “Nel 2017 avevano già questa visione: volevano costruire una piattaforma per trasferire la conoscenza attraverso modelli LLM di intelligenza artificiale generativa.”
In una fase nella quale il mercato parlava ancora genericamente di chatbot, Memori stava già sviluppando sistemi pensati per acquisire, organizzare e restituire conoscenza organizzativa; non a caso Zingoni insiste molto anche sull’evoluzione lessicale che ha accompagnato questi strumenti negli ultimi anni, osservando come ciò che inizialmente veniva definito “chatbot” sia poi diventato “digital twin” e venga oggi identificato universalmente come “agente”, terminologia che – sottolinea – è stata ulteriormente consolidata anche dalla narrativa introdotta da Jensen Huang e dall’ecosistema NVIDIA.
Questo cambiamento semantico riflette una trasformazione molto più profonda: il superamento della logica dell’assistente passivo a favore di sistemi capaci di interagire autonomamente con applicazioni, infrastrutture e workflow aziendali. L’agente AI, nella visione del Gruppo E, non è più soltanto uno strumento conversazionale ma un layer operativo destinato a entrare direttamente nei processi produttivi e decisionali delle organizzazioni.
“La piattaforma è diventata oggi una piattaforma agentica, in grado di entrare nei processi delle aziende e portare l’intelligenza artificiale fino alle macchine, cioè fino alla produzione, in un rapporto uomo-macchina”.
Il riferimento alle “macchine” non riguarda semplicemente l’automazione documentale o amministrativa, ma la possibilità di collegare l’AI direttamente agli ambienti OT, ai sistemi MES e ai processi industriali; in altre parole, l’obiettivo non è soltanto migliorare la produttività individuale ma costruire un’infrastruttura cognitiva capace di dialogare con operation, linee produttive e sistemi aziendali.
L’integrazione tra Ergon e Memori ha richiesto circa due anni di lavoro congiunto e ha portato alla definizione di una proposta nella quale AI, infrastruttura, sicurezza e governance convergono all’interno di un’unica architettura tecnologica e consulenziale.
Una piattaforma AI pensata per l’enterprise: privata, on-premise e interoperabile
Uno degli elementi più caratterizzanti della proposta sviluppata da Innovability riguarda la possibilità di installare la piattaforma direttamente on-premise presso il cliente; sebbene il software sia nato originariamente in cloud su AWS, l’architettura è stata progettata per consentire la creazione di ambienti completamente isolati, nei quali modelli, dati e applicazioni rimangano confinati all’interno del perimetro aziendale.
Per Zingoni questo tema rappresenta oggi uno dei punti più critici nell’adozione dell’AI generativa da parte delle imprese: “tutti usano ChatGPT e magicamente si svegliano e si accorgono che quando parlano con questi servizi stanno raccontando un po’ di loro, passando informazioni che vengono usate per addestrare modelli”; da qui la scelta di costruire quella che definisce una “bolla AI totalmente privata”, capace di garantire alle organizzazioni il pieno controllo sul patrimonio informativo aziendale.
La piattaforma può comunque dialogare anche con modelli pubblici, ma l’impostazione di base rimane quella della sovranità completa sul dato, elemento che il gruppo considera imprescindibile soprattutto nei contesti enterprise e nella pubblica amministrazione.
Altro tema centrale riguarda il rapporto con il mondo open source e, più in generale, il posizionamento rispetto agli hyperscaler. Secondo Zingoni, gran parte delle piattaforme AI sviluppate dai grandi provider cloud tende a generare forme di dipendenza tecnologica, imponendo strumenti proprietari e architetture chiuse: “devi usare i loro strumenti, stare nel loro cloud e spesso fanno fatica a integrarsi con il mondo open source; noi siamo l’opposto”.
La piattaforma sviluppata insieme a Memori è stata invece progettata per integrarsi con modelli e strumenti provenienti dall’ecosistema open source; alcuni modelli vengono incorporati direttamente, altri collegati dinamicamente, consentendo così alle aziende di adottare rapidamente nuove tecnologie senza essere vincolate a un singolo vendor o a una specifica architettura cloud.
Questo approccio, tuttavia, non viene descritto in termini antagonisti rispetto agli hyperscaler: “non siamo in concorrenza con loro, ci affianchiamo”, precisa infatti Zingoni, ricordando anche il percorso di integrazione con l’ecosistema NVIDIA, che costituisce la base infrastrutturale sulla quale si appoggiano gli stessi hyperscaler. In questa logica, il Gruppo E punta a posizionarsi come soggetto capace di integrare, orchestrare, personalizzare e governare ecosistemi AI eterogenei, evitando che le aziende si trovino vincolate a un unico stack tecnologico.
Tra gli aspetti maggiormente enfatizzati emerge anche la rapidità di sviluppo degli agenti AI: la piattaforma, osserva Zingoni, consente di creare nuovi agenti “in pochi secondi”, abbattendo drasticamente la barriera tecnica all’adozione e permettendo alle aziende di sperimentare rapidamente nuovi use case senza dover necessariamente costruire internamente competenze avanzate di data science.
A conferma della maturità tecnica della soluzione, Memori ha inoltre collaborato con Lenovo e con Massimo Chiriatti alla definizione dei requisiti hardware ottimali per eseguire on-premise i principali modelli open source; un lavoro che Zingoni presenta non come semplice attività commerciale ma come contributo aperto all’ecosistema tecnologico, coerente con la filosofia open source e anti lock-in che il gruppo rivendica.
Il vero collo di bottiglia dell’AI enterprise: qualità e governance del dato
Secondo Zingoni, il principale ostacolo all’adozione dell’AI nelle aziende non risiede nei modelli linguistici ma nella qualità, accessibilità e governance del dato. Molti progetti falliscono perché le informazioni aziendali sono frammentate, distribuite in silos, scarsamente strutturate o difficili da orchestrare; l’intelligenza artificiale, in questo senso, costringe le organizzazioni a ripensare radicalmente la propria architettura informativa.
“I progetti di AI”, osserva, “obbligano le aziende a ripensare alla qualità del dato e a come questo dato è strutturato. Di lì si generano nuovi progetti.”
Il punto, nella visione del gruppo, è che l’AI tende a trasformarsi in un acceleratore di revisione infrastrutturale: nel momento in cui le aziende iniziano a introdurre agenti AI nei processi operativi, emergono immediatamente limiti legati a qualità del dato, accessibilità delle informazioni, stratificazione dei sistemi legacy e governance documentale. L’intelligenza artificiale finisce così per generare nuovi progetti infrastrutturali, nuovi interventi di compliance e nuove esigenze di orchestrazione tecnologica.
All’interno del gruppo convivono infatti competenze infrastrutturali, capacità di sviluppo applicativo e conoscenze normative legate a GDPR, ISO 27001 e AI Act, in una logica che punta a integrare tecnologia, compliance e governance all’interno di un’unica proposta.
Formazione, AI Act e maturità del mercato
Una parte rilevante della riflessione di Zingoni riguarda il tema delle aspettative generate dall’AI. Nella prima fase di adozione, sostiene, molte aziende hanno interpretato l’intelligenza artificiale come una sorta di soluzione automatica universale: “per molti clienti l’AI era una lampada di Aladino: la compri, la strofini e il genio risolve tutto. E non è così”.
Il problema, tuttavia, non era prevalentemente tecnico ma culturale e organizzativo: spesso mancava un linguaggio comune tra management, IT e funzioni operative; si cercava di avviare progetti estremamente ambiziosi senza aver prima definito KPI, obiettivi misurabili e limiti reali della tecnologia disponibile.
Per questo Ergon ha investito fortemente nella formazione, creando una Academy dedicata all’intelligenza artificiale e lavorando sulla costruzione di framework condivisi all’interno delle organizzazioni clienti. “Settare un linguaggio comune, portare un framework uguale per tutti”, osserva Zingoni, “aiuta tantissimo nell’adozione dell’AI.”
L’attività formativa coinvolge tutti i livelli aziendali e viene accompagnata da consulenza normativa e legale legata soprattutto all’AI Act europeo; tema sul quale Zingoni introduce anche una riflessione ironica ma significativa, osservando che “l’America è brava a inventare, la Cina copia e migliora, l’Europa è bravissima a fare le regole”.
Secondo la sua analisi, il mercato ha attraversato nel 2025 una fase di consolidamento e ridefinizione delle aspettative: è stato l’anno nel quale aziende, provider e system integrator hanno iniziato realmente a comprendere limiti, costi, implicazioni infrastrutturali e potenzialità operative dell’intelligenza artificiale generativa. Il 2026 rappresenterebbe invece il momento della “messa a terra” dei progetti, cioè il passaggio dalla sperimentazione all’integrazione strutturale dell’AI nei processi aziendali.
“Adesso molti dei nostri progetti vanno a buon fine. Il motore dei progetti non siamo più noi, ma sono le aziende stesse”, osserva Zingoni, indicando come segnale di maturità il fatto che siano ormai i clienti a proporre autonomamente nuovi casi d’uso e nuovi ambiti applicativi.
Italmatch Chemicals, manifattura, hospitality e moda: l’AI come infrastruttura di processo
Tra i casi più significativi raccontati emerge quello di Italmatch Chemicals, gruppo internazionale della chimica con circa un miliardo di euro di fatturato, che aveva inizialmente avviato un progetto AI con Microsoft senza però riuscire a integrare efficacemente gli agenti nei processi quotidiani dell’azienda.
Ergon ha quindi proposto la propria piattaforma agentica e Italmatch ha deciso di interrompere il progetto precedente adottando la soluzione sviluppata insieme a Memori. Nel giro di circa un anno sono stati implementati dieci agenti AI attivi nei processi legal, amministrativi, back office e HSE, con una progressiva delega all’intelligenza artificiale di attività operative significative.
L’esperienza ha portato successivamente alla firma di un contratto triennale per l’espansione del progetto; soprattutto, sottolinea Zingoni, ha trasformato il cliente in promotore autonomo dell’innovazione: “sono loro che oggi ci chiedono nuovi progetti perché hanno capito le potenzialità”.
Sulla base dell’esperienza maturata con Italmatch, il gruppo ha inoltre acquisito un nuovo contratto con una grande azienda manifatturiera da quattro miliardi di euro di fatturato, mentre altri progetti sono in corso nel settore hospitality, nel mondo della moda e più in generale nel manifatturiero avanzato.
Per Zingoni questo aspetto è particolarmente importante, perché l’AI non viene interpretata come tecnologia verticale legata a un singolo settore, ma come strumento trasversale di miglioramento dei processi: “le AI, intese come strumento che può migliorare i processi, si applicano ovunque”.
Il Comune di Firenze come laboratorio di AI nella pubblica amministrazione
Il progetto sviluppato con il Comune di Firenze mostra con particolare chiarezza come il Gruppo E interpreti l’intelligenza artificiale: non come semplice tecnologia dimostrativa, ma come strumento operativo capace di intervenire direttamente sui processi quotidiani della pubblica amministrazione e sul rapporto tra cittadino e servizi comunali.
Il progetto sviluppato insieme al Comune ruota attorno a FestinaLente, agente conversazionale basato su AI introdotto per semplificare le pratiche di cambio di residenza; un’iniziativa che colloca Firenze tra le prime amministrazioni italiane ad aver adottato un assistente virtuale AI operativo su un servizio anagrafico reale e quotidiano. Il nome richiama il motto mediceo “Festina lente” – “Affrettati lentamente” – caro a Cosimo I de’ Medici, mentre il progetto è stato implementato dal Gruppo E, con Ergon capofila, per conto di Firenze Smart, la società in-house attraverso cui il Comune sviluppa servizi tecnologici e iniziative di smart city.
L’iniziativa nasce all’interno del percorso portato avanti dall’assessorato guidato da Laura Sparavigna, che ha scelto di utilizzare l’intelligenza artificiale non come semplice vetrina tecnologica ma come leva per ripensare concretamente il rapporto tra amministrazione e cittadino. Secondo Zingoni, proprio questa disponibilità alla sperimentazione rappresenta uno degli elementi più importanti del progetto: il Comune di Firenze “ha una visione per cui l’AI è un fattore importante di innovazione anche nell’ambito pubblico”, mentre Sparavigna viene definita una figura “illuminata” per aver compreso il potenziale strategico di queste tecnologie in una fase nella quale molte amministrazioni si limitano ancora a sperimentazioni marginali.
Dal punto di vista operativo, FestinaLente è stato progettato per affrontare un problema molto concreto: semplificare una procedura burocratica tradizionalmente complessa come il cambio di residenza, alleggerendo contemporaneamente il carico di lavoro degli uffici comunali. L’assistente conversazionale, attivo ventiquattr’ore su ventiquattro e capace di dialogare in tredici lingue, guida i cittadini attraverso moduli, requisiti amministrativi e documentazione necessaria, riducendo la complessità della procedura e rendendo più accessibile un servizio che normalmente richiede interazioni ripetute con gli uffici.
Il valore del progetto emerge soprattutto osservando i volumi gestiti: ogni anno il Comune di Firenze affronta oltre 24.000 pratiche di cambio residenza, ricevendo parallelamente un numero analogo di richieste informative. In questo contesto, la possibilità di demandare all’agente AI la gestione automatica della grande maggioranza delle richieste consente agli operatori comunali di concentrarsi sui casi più complessi, riducendo drasticamente il carico amministrativo.
FestinaLente è stato inoltre progettato con particolare attenzione alla privacy: durante la conversazione non vengono richiesti dati personali obbligatori e, nel caso in cui un utente inserisca accidentalmente informazioni sensibili, queste vengono automaticamente cancellate entro la giornata. Il progetto, finanziato attraverso il programma europeo PN Metro Plus 2021-2027, viene interpretato dal gruppo come un modello replicabile sia per altri servizi comunali sia per altre amministrazioni italiane, dimostrando come gli agenti conversazionali possano trasformarsi in strumenti concreti di accesso semplificato ai servizi pubblici.
Data center AI-ready, cybersecurity agentica e governance dell’intelligenza artificiale
La riflessione finale di Zingoni si concentra sul fatto che l’AI non rappresenti semplicemente un nuovo layer software da sovrapporre ai sistemi esistenti, ma una forza trasformativa destinata a ridefinire completamente data center, storage, networking e cybersecurity.
“I nuovi data center delle aziende dovranno essere pensati in funzione delle AI”: ciò significa che non sarà più sufficiente ragionare in termini di capacità di storage o potenza computazionale generica, perché gli storage del futuro saranno progettati per dialogare direttamente con sistemi agentici che interrogheranno continuamente dati, documenti e applicazioni. Velocità di risposta, orchestrazione delle informazioni e accessibilità del dato diventeranno quindi fattori competitivi centrali.
In questa prospettiva, il DNA originario del gruppo – costruito attorno a data center, business continuity e gestione del dato – torna a essere strategico proprio nell’era dell’intelligenza artificiale, perché l’AI non sostituisce l’infrastruttura tradizionale ma ne aumenta drasticamente complessità e criticità operative.
Lo stesso discorso vale per la sicurezza. Zingoni cita un dato che considera emblematico: “oggi il 50% del traffico Internet è generato da agenti”; una quota crescente del traffico digitale non viene quindi prodotta da utenti umani ma da sistemi automatizzati, script, agenti e modelli AI. Di conseguenza, anche gli attacchi informatici tenderanno sempre più a essere generati e orchestrati tramite intelligenza artificiale, obbligando SOC e strumenti di difesa a evolvere verso modelli AI-native. “Ci obbliga a un ripensamento della nostra stessa identità aziendale”, ammette.
Una parte centrale della strategia futura del gruppo riguarda inoltre il tema della AI traffic governance, cioè la necessità di costruire piattaforme capaci di monitorare e governare il traffico generato dagli agenti AI all’interno delle organizzazioni.
“Come governiamo il traffico AI e come capiamo cosa sta succedendo? Ci serve una piattaforma che ci dia visibilità di quello che sta succedendo in azienda in termini di AI.”
Nella visione del Gruppo E, le aziende dovranno progressivamente sapere quali modelli vengono utilizzati, quali dati vengono interrogati, quali informazioni transitano nei sistemi AI, quali risultati vengono prodotti e quali livelli di rischio siano associati ai diversi flussi operativi. L’intelligenza artificiale tenderà quindi a diventare una vera infrastruttura parallela che attraversa l’intera organizzazione; proprio per questo, secondo Zingoni, sarà necessario introdurre nuovi livelli di governance, auditing e controllo.
È in questa prospettiva che il gruppo punta a evolvere verso il ruolo di AI system integrator, accompagnando le imprese non soltanto nell’adozione di strumenti AI ma nel ripensamento complessivo della propria architettura digitale, dove infrastruttura, sicurezza, governance del dato e agenti intelligenti convergono progressivamente in un unico ecosistema operativo.
Tecnologia avanzata, sostenibilità e cultura della relazione
Accanto alla crescita economica, il Gruppo E ha progressivamente sviluppato anche iniziative legate a sostenibilità, territorio e formazione. Dal 2019 il gruppo pubblica annualmente un report di sostenibilità; sostiene tramite Art Bonus gli scavi archeologici di San Casciano dei Bagni; è partner della Fondazione Palazzo Strozzi e ha avviato il programma Shape Your Talent, dedicato all’individuazione di giovani ad alto potenziale in collaborazione con università, ITS e istituti di formazione. Sul fronte sportivo, il gruppo è inoltre Official Information Technology Partner di ACF Fiorentina e dal 2025 partner della squadra di calcio FC Pistoiese.
Accanto alla crescita di fatturato ed EBITDA, Zingoni insiste però soprattutto su un elemento che considera centrale nella cultura aziendale: il valore della relazione personale e della fiducia costruita nel tempo con clienti e partner. “Prima di tutto”, osserva, “una stretta di mano per noi vale ancora molto più di un contratto scritto”, rivendicando un modello che, pur operando in un settore dominato dalla scalabilità tecnologica e dalla standardizzazione dei servizi, continua a mettere al centro affidabilità, continuità relazionale e responsabilità professionale. “Dobbiamo essere interlocutori seri, affidabili. Dobbiamo essere persone per bene”, conclude Zingoni.
È probabilmente proprio questa combinazione tra competenze infrastrutturali, approccio consulenziale, flessibilità architetturale e relazioni di fiducia ad aver consentito al Gruppo E di attraversare tre grandi trasformazioni dell’IT senza limitarsi a inseguire le mode tecnologiche del momento, ma costruendo progressivamente una continuità strategica che oggi converge nell’intelligenza artificiale agentica: dall’infrastruttura alla sicurezza, dalla governance del dato agli agenti AI, in un modello che punta a integrare tecnologia, controllo e trasformazione organizzativa.
