La digitalizzazione nel settore agricolo presenta caratteristiche distintive rispetto ad altri ambiti produttivi: la tecnologia si inserisce in contesti fortemente legati alla fisicità del prodotto, alla variabilità delle condizioni ambientali e a modelli organizzativi spesso frammentati. A differenza di altri settori, in cui i processi sono più standardizzabili, l’agricoltura è esposta a variabili difficilmente controllabili — clima, stagionalità, caratteristiche del suolo — che influenzano direttamente produzione e qualità.
Una parte significativa della filiera è composta da aziende di piccole dimensioni, con margini contenuti e una limitata capacità di investimento autonomo; a questo si aggiunge un’elevata eterogeneità nei livelli di digitalizzazione e un progressivo ricambio generazionale che introduce nuove competenze senza sostituire completamente le pratiche consolidate. In questo contesto, l’adozione tecnologica avviene spesso in modo incrementale, con soluzioni che rispondono a esigenze specifiche ma che raramente si integrano in una visione più ampia.
Indice degli argomenti
Dati strutturati e frammentazione della filiera
In questo scenario, la disponibilità di dati strutturati rappresenta un elemento di grande valore: informazioni su produzione, qualità, prezzi, stagionalità e dinamiche di domanda possono supportare decisioni più consapevoli lungo tutta la filiera, migliorando sia l’efficienza operativa sia la capacità di adattamento a contesti in evoluzione.
Tuttavia, proprio la frammentazione degli operatori rende difficile raccogliere e integrare questi dati in modo sistematico: iniziative individuali tendono a produrre soluzioni eterogenee, con standard diversi e scarsa interoperabilità. Il risultato è una dispersione informativa, in cui dati potenzialmente preziosi restano isolati e difficilmente confrontabili.
La letteratura evidenzia come uno dei principali ostacoli alla digitalizzazione in agricoltura sia la difficoltà di costruire infrastrutture condivise e modelli di adozione scalabili (Wolfert et al., 2017; Klerkx et al., 2019). Allo stesso tempo, viene sottolineato come la disponibilità di dati aggregati possa generare valore non solo per i singoli operatori, ma per interi ecosistemi territoriali, abilitando nuove forme di coordinamento, pianificazione e supporto alle decisioni (FAO, 2019).
In questo senso, la sfida non riguarda soltanto l’introduzione di nuove tecnologie, ma la capacità di individuare punti della filiera in cui sia possibile concentrare gli sforzi, ridurre la frammentazione e costruire basi informative condivise.
Il mercato ortofrutticolo come nodo informativo e operativo
Un mercato ortofrutticolo rappresenta uno dei pochi punti della filiera in cui flussi fisici, informativi e decisionali convergono nello stesso spazio e nello stesso momento. È qui che si incontrano produzione e domanda, che si formano i prezzi attraverso interazioni dirette, che la qualità viene valutata in modo immediato e spesso informale, che si osservano in tempo reale le preferenze dei clienti e le variazioni di disponibilità dei prodotti.
Questa concentrazione rende il mercato un nodo privilegiato non solo per lo scambio, ma anche per l’osservazione e la raccolta di informazioni. Ogni transazione, ogni trattativa, ogni movimento di merce contiene implicitamente un dato: quantità, prezzo, qualità percepita, velocità di vendita. In assenza di strumenti adeguati, queste informazioni restano distribuite tra gli operatori e difficilmente riutilizzabili.
Se opportunamente strutturati, questi dati possono trasformarsi in una base informativa continua, capace di descrivere il comportamento della filiera in tempo quasi reale: dinamiche di domanda, variazioni di prezzo, stagionalità, risposta del mercato a condizioni esterne come il clima o la disponibilità di prodotto.
In questo senso, il mercato può essere interpretato come una piattaforma: non solo un luogo fisico di scambio, ma un’infrastruttura in grado di integrare sistemi operativi, dati e servizi, trasformando attività quotidiane in informazioni strutturate e mettendole a disposizione di una pluralità di attori lungo la filiera.
Il caso del Roero: il mercato come pivot di digitalizzazione
Nel caso del Mercato Ortofrutticolo del Roero, situato a Canale (CN), la digitalizzazione è stata progettata partendo da un presupposto preciso: il mercato può agire come pivot della filiera, cioè come punto di integrazione tra flussi operativi e informativi, in grado di intercettare dati nel momento stesso in cui vengono generati.
Questa impostazione porta a una scelta architetturale chiara: intervenire non a valle, attraverso sistemi di analisi separati, ma direttamente nei punti operativi in cui avvengono le attività — pesatura, conferimento, movimentazione, accesso — trasformandoli in nodi attivi di raccolta dati.
L’architettura sviluppata si basa quindi su un principio di integrazione nativa tra mondo fisico e digitale: ogni dispositivo operativo diventa anche un punto di generazione informativa, ogni interazione produce un dato strutturato, ogni dato è potenzialmente riutilizzabile lungo la filiera.
Un elemento centrale è rappresentato da un sistema di accesso unificato basato su Single Sign-On (SSO) e su un modello di Identity and Access Management (IAM): l’identità digitale dell’operatore diventa il punto di collegamento tra sistemi informativi e dispositivi fisici. L’accesso non riguarda solo applicazioni, ma anche asset operativi come bilance, varchi di ingresso, carrelli elevatori e dispositivi mobili.
Questo consente di associare in modo univoco operatori, azioni e dati: ogni operazione effettuata all’interno del mercato è riconducibile a un’identità, a un contesto e a un momento temporale preciso. Ne deriva una base informativa coerente, fondamentale per garantire tracciabilità, auditabilità e qualità del dato.
Il modello dati sottostante è di tipo event-driven: ogni operazione — pesatura, conferimento, movimentazione, accesso — genera un evento strutturato. Questo approccio consente di superare la logica dei registri statici, tipica di molti sistemi gestionali tradizionali, e di costruire invece una sequenza dinamica di eventi che descrivono il ciclo di vita del prodotto.
In questo modo, la tracciabilità non viene ricostruita a posteriori, ma nasce come proprietà intrinseca del sistema: ogni passaggio è registrato nel momento in cui avviene, con un livello di granularità elevato e con la possibilità di essere correlato ad altri eventi lungo la filiera.
Pesatura intelligente e adozione progressiva
Nel mercato aperto, il sistema di pesatura intelligente rappresenta il primo punto di contatto tra operatività e dato. La progettazione è volutamente multi-livello: lo stesso dispositivo può essere utilizzato in modalità tradizionale — semplice emissione della pesa — oppure come nodo digitale evoluto.
Gli operatori possono, su base volontaria, arricchire le operazioni con informazioni aggiuntive: note vocali convertite automaticamente in testo, indicazioni qualitative, annotazioni sul cliente o sulla transazione. Nel tempo, queste informazioni generano serie storiche su prezzi, volumi, frequenza delle vendite, consentendo una lettura più consapevole dell’attività.
Il dato viene reso accessibile anche da remoto, tramite dispositivi mobili, introducendo una continuità tra momento operativo e momento decisionale.
Questo approccio consente di abbassare la barriera all’adozione: il sistema non impone un cambiamento, ma lo rende possibile. L’agricoltore può iniziare utilizzando strumenti familiari e, progressivamente, accedere a funzionalità più avanzate.
Tracciabilità, QR code e RFID nel mercato chiuso
Nel mercato chiuso, dove il mercato svolge una funzione di aggregazione, la digitalizzazione si concentra invece sulla strutturazione dei flussi e sulla tracciabilità lungo tutta la catena.
I sistemi di pesatura ed etichettatura con QR code consentono di identificare in modo univoco i lotti e di associarli a eventi specifici: conferimento, stoccaggio, movimentazione, spedizione. Le informazioni vengono strutturate secondo standard GS1, inclusi modelli EPCIS, che permettono di rappresentare la tracciabilità come una sequenza di eventi interoperabili.
Questo significa che il dato non è confinato all’interno del mercato, ma può essere condiviso, integrato e utilizzato anche da altri attori della filiera, mantenendo coerenza semantica e strutturale.
L’introduzione di cassette standard dotate di RFID consente di scalare questo modello: la lettura massiva dei lotti permette di gestire volumi elevati riducendo tempi operativi e margini di errore. La combinazione tra identificazione univoca e lettura automatica abilita una gestione più efficiente dei flussi logistici, mantenendo al tempo stesso un elevato livello di dettaglio informativo.
A questo si aggiunge un livello ulteriore di osservabilità: sono attualmente in fase di test preliminare soluzioni per il monitoraggio delle condizioni di trasporto. Sensori distribuiti — integrati nei flussi logistici — rilevano parametri come temperatura, illuminazione e presenza di composti volatili (etilene, etanolo), consentendo di associare le condizioni ambientali ai singoli lotti lungo il loro percorso.
Questa informazione, se integrata con i dati di tracciabilità, consente di costruire una visione completa del ciclo di vita del prodotto: non solo dove si trova e da dove proviene, ma anche in quali condizioni è stato trasportato e conservato.
Il passaggio concettuale è rilevante: dalla gestione della “cold chain”, centrata sulla temperatura, si evolve verso una “quality chain”, in cui la qualità viene monitorata come variabile continua e multidimensionale.
Nel complesso, l’architettura del mercato del Roero si configura come un sistema distribuito di raccolta e integrazione dati, in cui ogni nodo operativo contribuisce alla costruzione di una base informativa comune.
Gli agricoltori e gli operatori che gravitano intorno al mercato accedono così a un’infrastruttura che consente di generare, utilizzare e valorizzare dati che, in uno scenario frammentato, resterebbero dispersi o non confrontabili. Il risultato non è solo un miglioramento dell’efficienza operativa, ma la creazione di un patrimonio informativo condiviso, su cui costruire analisi, servizi e modelli decisionali più evoluti.
Architettura dati, interoperabilità e capacità predittiva
La raccolta dei dati operativi rappresenta il primo passo: il valore emerge nella loro integrazione, nella capacità di metterli in relazione e di utilizzarli in modo coerente lungo tutta la filiera.
L’infrastruttura si configura come una piattaforma dati integrata, progettata per aggregare fonti eterogenee attraverso logiche di interoperabilità basate su API e modelli standardizzati. Il principio guida è quello della separazione tra livello operativo e livello informativo: i sistemi continuano a svolgere le proprie funzioni specifiche, ma i dati generati vengono resi disponibili all’interno di un layer condiviso.
Questo approccio consente di evitare la creazione di silos informativi e di costruire una base dati unificata, accessibile e riutilizzabile per diversi scopi.
Le principali categorie di dati integrate includono:
• dati operativi, derivanti dagli eventi di pesatura, conferimento, movimentazione e vendita
• dati aziendali, provenienti dal quaderno di campagna digitale e relativi alle attività produttive
• dati ambientali, che includono archivi meteo storici, previsioni ad alta risoluzione e sistemi di allerta
• dati commerciali, gestiti tramite CRM e relativi a clienti, relazioni e transazioni
L’integrazione avviene attraverso un’architettura orientata ai servizi, in cui ogni componente espone e consuma dati tramite interfacce standard. In questo modo, nuovi moduli possono essere aggiunti senza compromettere la coerenza complessiva del sistema, favorendo evolutività e scalabilità.
Un ruolo centrale è svolto dal modello dati: l’adozione di strutture coerenti e, dove possibile, allineate a standard di dominio (come GS1/EPCIS per la tracciabilità) consente di mantenere una semantica condivisa tra i diversi sistemi. Questo aspetto è fondamentale per garantire che i dati possano essere interpretati correttamente anche al di fuori del contesto originario.
Su questa base si costruisce un data layer condiviso, che rappresenta il punto di convergenza delle informazioni e il fondamento per le attività di analisi.
Le dashboard costituiscono il livello di accesso a queste informazioni: aggregazioni, indicatori di performance, analisi temporali e rappresentazioni sintetiche permettono di trasformare dati grezzi in informazioni utilizzabili. L’utente può osservare l’andamento dei conferimenti, la distribuzione dei prezzi, la frequenza delle transazioni, costruendo una visione più ampia rispetto alla singola operazione.
Un elemento particolarmente rilevante è l’integrazione dei dati ambientali: la disponibilità di informazioni meteo puntuali e storiche consente di correlare condizioni climatiche con dinamiche produttive e commerciali. Ad esempio, è possibile analizzare l’impatto di eventi meteorologici sui volumi conferiti o sulla qualità dei prodotti, introducendo una dimensione interpretativa che va oltre la semplice osservazione dei dati.
Questo tipo di integrazione abilita una lettura multi-dimensionale della filiera, in cui variabili operative, ambientali e commerciali possono essere analizzate congiuntamente.
Su questo strato informativo si innesta il livello analitico avanzato.
I moduli di intelligenza artificiale si inseriscono come layer applicativo, progettato per rendere i dati accessibili anche a utenti non tecnici e per supportare processi decisionali più evoluti. Tra le principali funzionalità:
• interrogazione discorsiva dei dati aziendali, che consente di accedere alle informazioni attraverso linguaggio naturale
• analisi dei pattern di domanda, utile per identificare trend, stagionalità e comportamenti ricorrenti
• supporto alle decisioni operative e commerciali, attraverso suggerimenti basati sui dati disponibili
Particolare rilevanza assumono gli strumenti di marketing B2B, che si basano sull’integrazione tra dati operativi e dati commerciali. Questi sistemi consentono di analizzare i potenziali clienti, valutarne il merito creditizio e attivare campagne in funzione della disponibilità prevista di prodotti, introducendo una logica proattiva nella gestione delle relazioni commerciali.
In questo contesto, il dato non è più solo una registrazione di ciò che è avvenuto, ma diventa una base per anticipare ciò che potrebbe accadere.
Il passaggio chiave è proprio questo: la disponibilità di dati strutturati, coerenti e interoperabili consente di evolvere da una gestione reattiva — basata sull’osservazione ex post — a una gestione predittiva della filiera.
Questo si traduce nella possibilità di:
• anticipare dinamiche di domanda e offerta
• ottimizzare la gestione dei flussi logistici
• migliorare la qualità attraverso il monitoraggio continuo
• supportare decisioni basate su evidenze e non solo su esperienza
Nel complesso, l’architettura dati non rappresenta semplicemente un supporto alle attività operative, ma diventa un elemento strutturale della filiera: una base informativa condivisa su cui costruire efficienza, trasparenza e capacità di adattamento.
Il ruolo dell’investimento pubblico e le implicazioni di sistema
Un’architettura di questo tipo richiede una massa critica di investimento.
Interventi frammentati portano tipicamente a sistemi verticali non interoperabili, sviluppati per rispondere a esigenze specifiche ma difficilmente integrabili tra loro. Un investimento centralizzato consente invece di progettare un’infrastruttura coerente, in cui i diversi componenti condividono modelli dati, standard e logiche operative.
Nel caso del mercato del Roero, questa architettura si inserisce all’interno di un più ampio intervento di rifacimento e ammodernamento complessivo della struttura, che coinvolge sia la componente fisica sia quella digitale. La digitalizzazione non rappresenta quindi un layer aggiuntivo, ma una componente progettuale integrata fin dalle fasi iniziali, resa possibile proprio dalla disponibilità di un finanziamento pubblico significativo (Progetto CUP C65C24002880007 a valere sull’Investimento 2.1 – Sviluppo logistica per i settori agroalimentare, pesca e acquacoltura, silvicoltura, floricoltura e vivaismo nell’ambito del PNRR Missione 2 Componente 1 (M2C1)).
La componente infrastrutturale — logistica, spazi, dispositivi fisici — rappresenta una parte rilevante dell’investimento complessivo e costituisce la base su cui si innestano i sistemi digitali. Questa integrazione tra infrastruttura materiale e infrastruttura informativa è un elemento essenziale per garantire scalabilità, interoperabilità e sostenibilità nel tempo.
Il risultato è una trasformazione del mercato in piattaforma: un’infrastruttura in grado di generare dati, servizi e capacità di coordinamento, superando la logica di interventi puntuali e abilitando una visione di sistema.
Verso piattaforme di filiera: una prospettiva evolutiva
Il caso del Roero consente di intravedere una traiettoria più ampia.
Quando un nodo della filiera viene trasformato in piattaforma, si crea la possibilità di estendere progressivamente i servizi: integrazione con sistemi logistici, connessione con piattaforme di distribuzione, supporto a modelli di certificazione e qualità basati su dati.
In prospettiva, questo tipo di infrastruttura può evolvere verso vere e proprie piattaforme di filiera: ambienti in cui diversi attori — produttori, mercati, distributori, istituzioni — condividono dati, standard e servizi.
Questo apre scenari rilevanti:
• maggiore trasparenza lungo la filiera
• miglioramento della qualità e della tracciabilità
• capacità di risposta più rapida alle dinamiche di mercato
• supporto a politiche pubbliche basate su dati reali
In sistemi complessi come quelli agroalimentari, la digitalizzazione genera valore quando si concentra sui nodi giusti e quando viene sostenuta da una visione integrata.
Il mercato ortofrutticolo, da luogo fisico di scambio, può così diventare una delle infrastrutture chiave per l’evoluzione digitale della filiera.
In questo contesto, il Mercato Ortofrutticolo del Roero si candida a rappresentare una struttura di riferimento per sviluppi futuri nel settore, non solo in termini operativi ma anche come ambiente abilitante per attività di ricerca e sviluppo, sperimentazione tecnologica e integrazione tra attori della filiera.
