SB Italia ha cambiato nome in Havant: un rebranding che vuole sottolineare la nuova fase di crescita e posizionamento internazionale dell’azienda, che dal 2022 ha visto l’ingresso del fondo di private equity Argos Fund, con il 70% delle quote.
Il 30% rimanente è invece nelle mani del management. Rilevante la presenza di Pietro Scott Jovane quale presidente e Paolo Scaroni come board member.
Specializzata in digitalizzazione e automazione dei processi, Havant ha chiuso il 2025 con un fatturato consolidato di circa 70 milioni di euro e un EBITDA del 30%, con oltre 400 risorse in 6 paesi europei. Gli obiettivi per fine 2026 sono particolarmente ambiziosi: superare i 100 milioni di euro e 1.000 addetti, grazie a una forte crescita organica e ad alcune operazioni di acquisizione mirate.
Ci siamo fatti raccontare le strategie di Havant dal Direttore Generale e Consigliere Delegato Pietro Lanza che di recente ha assunto la guida del gruppo dopo una rilevante esperienza nel gruppo IBM.
AG. Quali sono i principali obiettivi di Havant dopo questo rebranding?
PL. Il focus resta sulla crescita organica, valutando però anche acquisizioni selettive, realtà con asset di eccellenza in mercati per noi interessanti e in cui la competenza è una barriera all’ingresso. Cioè verticali di mercato in cui abbiamo competenze specifiche, come il banking e l’insurance.
Servono poi affinità del modello di business, orientato a una logica SaaS e a ricavi ricorrenti. E ovviamente cerchiamo realtà sane, che generano valore e siano scalabili in Italia e in Europa.
In ambito financial services, annunceremo tra il Q1 e il Q2 alcune rilevanti deal a completamento del nostro footprint italiano ed europeo.
Un altro obiettivo importante è l’espansione dell’offerta. E questo sia portando l’offering in nuovi settori, sia a livello internazionale, esportando le nostre best practice in altri mercati europei, grazie alla presenza di un framework regolatorio omogeneo.
AG. Oggi l’Europa punta alla “sovranità digitale” e questo sta creando una forte domanda per le aziende tech europee. Siamo pronti a cogliere questa opportunità?
PL. La tecnologia, in questo momento, non è più “solo” uno strumento, ma un asset geopolitico. Per le aziende italiane ed europee, la sovranità digitale è una opportunità di appropriarsi, o forse di ri-appropriarsi, della catena del valore del dato.
In questo ambito, infatti, per troppo tempo abbiamo delegato alcuni aspetti, in primis l’infrastruttura, a realtà extraeuropee. Havant lavora con molte grandi e medie aziende italiane, e non solo, e la priorità oggi è che i dati critici di cittadini e imprese rimangano sotto la giurisdizione nazionale ed europea. Di qui la nostra scelta di investire in un datacenter italiano con i massimi livelli di sicurezza oggi disponibili.
Dobbiamo chiederci se l’Italia è pronta ad affrontare questa sfida. Penso che la risposta sia affermativa, ma a patto di superare l’attuale frammentazione dell’offerta. La partita si gioca sulla capacità di offrire standard di sicurezza molto ampi, abbinati a una profonda conoscenza del settore normativo locale.
L’Unione Europea è infatti caratterizzata da una serie di framework regolatori, alcuni trasversali come eIDAS o GDPR, altri specificamente settoriali, penso al Regolamento DORA per il settore finanziario. E i player globali faticano a verticalizzare la loro offerta sulle esigenze anche normative delle aziende italiane ed europee. Le opportunità di mercato, quindi, ci sono.
AG. Abbiamo citato la sovranità del dato. E i dati sono il motore per alimentare la tecnologia del momento, cioè l’intelligenza artificiale, su cui l’Europa è in ritardo. Come state lavorando in questo ambito?
PL. La sovranità del dato passa dall’incontro di cloud locale e modelli di intelligenza artificiale. Serve certezza di dove risiedono le informazioni e di chi vi ha accesso. Havant gestisce enormi moli di dati per i propri clienti, utilizzando servizi di cloud locale che offrono latenze ridotte e conformità legale.
Per quanto riguarda l’intelligenza artificiale, da oltre 24 mesi stiamo mettendo in campo investimenti rilevanti per lo sviluppo soluzioni che permettono di sfruttare i vantaggi sia dei Large Language Model, sia soprattutto degli Small Language Model. Quando operiamo in perimetri circoscritti, uno SLM è la scelta migliore e più efficace. Il che, inoltre, evita il rischio di fuga di dati sensibili e segreti industriali verso realtà terze.
La nostra strategia passa da “private AI”, con ambienti segregati in cui i dati restano di proprietà dell’azienda e non addestrano modelli esterni; governance e controllo dei dati, per bloccare o anonimizzare dati sensibili eventualmente in uscita; e poi cultura e formazione per creare una policy interna sull’AI, che comprenda diversi aspetti, dall’etica alla cybersecurity.
AG. Quanto è urgente affrontare il rischio della “shadow AI”, cioè l’utilizzo, da parte dei dipendenti di un’azienda, di servizi commerciali di intelligenza artificiale all’insaputa dell’azienda, portando potenzialmente alla diffusione di dati aziendali, anche sensibili?
PL. È un pericolo assolutamente attuale che riguarda una ampia gamma di informazioni. Dati sensibili, ad esempio, ma anche segreti industriali, brevetti, oppure il codice sorgente di applicativi proprietari, visto il frequente utilizzo di AI Generativa per le attività di coding.
Alle aziende serve una intelligenza artificiale “blindata”, in cui il controllo deve restare completamente umano, con regole definite dalle persone.
AG. Per quanto riguarda i settori bancario e assicurativo, quali ritenete siano le priorità di investimento e di offerta tecnologica?
PL. Nel 2026 pensiamo ci sarà una valutazione importante degli effetti del regolamento DORA. Abbiamo sentito spesso l’espressione “trasformare la compliance in un vantaggio competitivo”, ma andare oltre la rispondenza normativa, garantendo la resilienza dei processi, è davvero fondamentale.
Nella digitalizzazione dei processi, puntiamo su una catena di fiducia completa, dalla firma elettronica dei documenti, fino alla conservazione a norma e al recupero in caso di incidenti informatici.
Poi c’è l’intelligenza artificiale, dove la sfida per la banca, nel medio periodo, è la valorizzazione del suo patrimonio informativo, fatto soprattutto di dati non strutturati, rispettando al contempo la normativa, dal GDPR all’AI Act.
