Nel dibattito su come organizzazioni e team di marketing gestiscono i dati, Excel resta “il foglio di calcolo” più amato. Ma la tesi sostenuta da professionisti come Ajit Kumar è chiara: oggi servono strumenti nativi cloud, collaborativi e governati (ovvero inseriti dentro regole, processi e controlli aziendali) in grado di superare i limiti strutturali del foglio elettronico.

Perché Excel non basta più (soprattutto in Europa)

Il problema non è “Excel in sé”, ma l’uso che se ne fa come sistema di analisi, reportistica e perfino di workflow. In contesti regolati — tipicamente finanza e banking europei — cresce la pressione a ridurre l’affidamento su fogli non controllati per questioni di rischio operativo, tracciabilità e audit. Un’inchiesta di Risk.net parla della “lunga goodbye” delle banche ai fogli di calcolo, spinta da norme più severe e dalla necessità di ridurre errori e processi manuali.
Da anni la comunità europea EUSPRIG documenta incidenti e “horror stories” legati a errori nei fogli, in particolare mancanza di versioning, test e controlli: il versioning è un concetto chiave quando si parla di gestione dei dati e dei documenti. In pratica significa tenere traccia di tutte le versioni di un file, di un dataset o di un modello, in modo da sapere chi lo ha modificato, quando e come.

eusprig.org pubblica una casistica che conferma quanto sia fragile costruire processi core su strumenti non governati. Il tema della governance dei dati è centrale anche per le autorità: l’Autorità Bancaria Europea (EBA) aggiorna di continuo regole e validazioni tecniche sul reporting, a testimonianza di un ambiente in cui qualità, coerenza e controlli IT sono imprescindibili.

Cosa viene “dopo” Excel: BI, database no-code e AI

Il mercato enterprise si è spostato verso piattaforme di Analytics & BI che centralizzano i dati e applicano versioning e policy di sicurezza. I Magic Quadrant 2025 di Gartner fotografano un panorama maturo con Microsoft Power BI, Tableau, Qlik e ThoughtSpot ai vertici: strumenti nati per condividere insight affidabili a tutta l’organizzazione.
Parallelamente, i database no-code come Airtable stanno diventando “AI-native”: nel 2025 l’azienda ha rilanciato la piattaforma come app-builder con agent e automazioni integrate, riducendo radicalmente inserimenti manuali e tempi di delivery dei progetti.
Nei team marketing, suite ibride come Notion coprono project management, knowledge base e database collegati, col vantaggio della collaborazione in tempo reale; i confronti pubblici tra strumenti mostrano limiti e punti di forza rispetto a Excel (calcolo avanzato vs collaborazione, governance e automazione).

Excel evolve (Python e Copilot), ma non risolve tutto

Per onestà intellettuale, dobbiamo riconoscere che Excel sta cambiando: Python in Excel è disponibile per aziende Microsoft 365 (Windows, web e progressiva copertura Mac), avvicinando il foglio ai flussi di data science. Inoltre, Copilot estende analisi, formule e visual, integrandosi con l’ecosistema Microsoft. Sono passi importanti, che però non sostituiscono architetture dati centralizzate, controllo degli accessi, tracciabilità del dato (lineage) e ambienti di pubblicazione di tipo enterprise.

Focus Europa e Italia: adozione, competenze, urgenze

In Europa la direzione è chiara: meno “spreadsheet-centrico”, più data platform e BI governata, anche per allinearsi a standard regolatori e a catene del valore complesse. In Italia, però, la trasformazione è più lenta: secondo Reuters nel 2024 solo l’8% delle imprese ha usato soluzioni di intelligenza artificiale, e le competenze digitali di base restano sotto la media UE. Questo gap rende più difficile il salto da fogli di calcolo isolati a piattaforme integrate. 
La Digital Decade Country Report 2024 della Commissione europea segnala progressi (e-government, servizi digitali) ma anche ritardi nell’adozione di tecnologie avanzate da parte delle imprese italiane. In assenza di skill adeguate, i fogli restano un “porto sicuro”, pur con i noti limiti di qualità, sicurezza e scalabilità.

Impatto concreto sui team marketing

Per un CMO o un head of growth in Italia, “uscire da Excel” significa:
– connettere fonti eterogenee (ads, CRM, e-commerce, POS) in un unico data layer;
– creare dashboard condivise (BI) con metriche certificate;
– costruire app e workflow no-code/low-code per campagne, contenuti e asset;
– abilitare AI per previsione domanda, creatività assistita, segmentazione (suddividere il pubblico in gruppi omogenei) e Marketing Mix Modeling (misurare quanto ciascun canale o leva di marketing contribuisce ai risultati di vendita), sempre in un perimetro di governance e audit. L’espansione del mercato BI (oltre 47 mld $ nel 2025, con CAGR >13%) conferma l’orientamento strutturale degli investimenti.

Una roadmap realistica per le aziende italiane

La tesi di Ajit Kumar è condivisibile se la traduciamo in migrazione graduale: partire da dove Excel opera con troppi limiti.
– Mappa dei fogli critici: quali report generano decisioni, quali contengono calcoli complessi non testati.
– Dati in un repository unico (data warehouse) e modelli semantici pubblicati.
– BI per la distribuzione degli insight e no-code per i flussi operativi (brief, asset, calendari editoriali, approvazioni), sfruttando le novità AI-native per ridurre lavori ripetitivi.
– Change management e competenze: senza formazione e sponsorship, in Italia il nodo delle skill è cruciale.

Excel resta utilissimo per analisi esplorative e prototipi veloci. Ma quando il marketing deve scalare, collaborare, garantire qualità e compliance, si dovrebbe sostituire Excel con strumenti migliori e più moderni. In Europa è già la norma nei settori regolati; in Italia sarà un vantaggio competitivo per chi saprà colmare rapidamente il gap di competenze e adottare piattaforme pensate per il 2025, non per dieci anni prima.

L’analisi di Ajit Kumarv (Digital Marketing “Help to grow brands”)
Here are 10 AI tools that make Excel seem like a toy: 👇