La nuova Gs tra strategia e IA nel retail italiano

La svolta Gs-NewPrinces: cosa significa davvero

Quando un’insegna storica come Gs cambia proprietà e strategia, l’intero retail italiano si mette in ascolto. Il passaggio da Carrefour Italia a NewPrinces, guidata da Angelo Mastrolia, non è solo un’operazione societaria: è un test concreto su come si può rilanciare una rete di supermercati in un mercato maturo, iper-competitivo e attraversato dall’intelligenza artificiale nel retail.

Nel podcast #markuptalk Mastrolia ha chiarito due punti forti: nessuna vendita di negozi e nessuna apertura al Sud nel breve periodo. Una scelta controcorrente rispetto a chi taglia punti vendita o insegue espansioni geografiche rischiose. Ma questa è solo la superficie. Sotto c’è un lavoro su filiera, persone, marca privata, posizionamento e – volenti o nolenti – sulla data analytics e sull’IA applicata al retail.

Questo articolo, parte della serie “IA nel Retail Italiano: Commercio Intelligente”, usa il caso Gs-NewPrinces come lente per capire:

• perché puntare sulla rete esistente può avere più senso delle grandi manovre
• come filiera e marca privata cambiano con i dati e l’IA
• quale ruolo giocano persone e cultura aziendale nel commercio “intelligente”
• cosa può imparare un retailer italiano (anche medio-piccolo) da questa strategia

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1. Niente vendita di negozi: la scelta di partire dall’esistente

La decisione dichiarata da Mastrolia è chiara: nessun piano di dismissione massiva della rete. In un momento in cui molti gruppi razionalizzano e chiudono, NewPrinces va nella direzione opposta.

La logica è semplice e, dal punto di vista del retail intelligente, sensata:

• i negozi sono asset fisici ma anche sorgenti di dati (flussi, scontrini, percorsi in store)
• chiudere punti vendita senza averli letti in chiave data-driven significa perdere informazioni strategiche
• lavorare sulla rete esistente consente di testare rapidamente nuovi modelli (assortimento, pricing, layout, servizi digitali) su un perimetro già noto

Come l’IA può cambiare il destino di un negozio “debole”

Un punto vendita che oggi sembra marginale può diventare sostenibile se gestito con logiche di commercio intelligente:

• previsioni di vendita più accurate (algoritmi di demand forecasting) riducono rotture di stock e sprechi
• ottimizzazione dei planogrammi: l’analisi dei dati di sell-out e dei flussi in corsia aiuta a capire quali categorie valorizzare e dove
• prezzi dinamici (entro i limiti normativi) per migliorare margine e rotazione, soprattutto su freschi e deperibili

Molti retailer italiani ancora decidono il destino di un negozio sulla base di:

“fatturato basso, margine basso, chiudiamo”.

La prospettiva Gs-NewPrinces può essere diversa:

“fatturato basso, margine basso: prima capiamo se stiamo usando bene dati, IA e leva assortimentale. Poi, semmai, decidiamo se chiudere”.

Questa mentalità è già un passo concreto verso il retail data-driven.

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2. Nessuna apertura al Sud (per ora): perché la scala non basta

Mastrolia ha escluso nel breve aperture al Sud Italia. In un settore dove espandersi a livello nazionale è quasi un mantra, questa posizione è più strategica di quanto sembri.

Concentrarsi su aree dove Gs è già radicata (Nord e Centro) permette di:

• consolidare quote di mercato e notorietà
• investire in modernizzazione dei negozi e in tecnologia, invece che bruciare cassa per nuove aperture complesse
• costruire una piattaforma digitale e di IA solida prima di affrontare contesti territoriali diversi per abitudini, potere d’acquisto e concorrenza

Espansione geografica vs profondità dei dati

Un retailer che cresce “in orizzontale” (più punti vendita, più regioni) ma non cresce “in profondità” (qualità dei dati, algoritmi, integrazione omnicanale) oggi si espone a tre rischi concreti:

1. complessità logistica ingestibile senza sistemi predittivi
2. assortimenti e promo troppo standardizzati, incapaci di cogliere la domanda locale
3. esperienza cliente disallineata tra fisico e digitale

La scelta Gs-NewPrinces – prima sistemare la casa, poi pensare a nuovo perimetro – è in linea con chi vede la trasformazione digitale e l’IA non come optional, ma come prerequisito per qualsiasi crescita geografica sostenibile.

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3. Filiera corta, marca privata e dati: il vero cambio di gioco

Uno dei punti chiave che Mastrolia porta in dote è la visione di filiera, legata anche alle esperienze precedenti nel mondo produttivo. Per Gs questo significa:

• più integrazione con i fornitori, soprattutto italiani
• rafforzamento della marca del distributore (pl) come strumento di posizionamento e margine
• attenzione a qualità, tracciabilità, sostenibilità dei prodotti

Qui l’intelligenza artificiale nel retail non è un vezzo tecnologico, ma un moltiplicatore di efficacia.

Dove entra in gioco l’IA di filiera

Almeno cinque aree sono cruciali:

1. Previsioni di domanda di filiera
   Algoritmi che non si fermano allo scaffale, ma arrivano a magazzini e fornitori. Meno picchi, meno stock-out, meno sprechi.

2. Ottimizzazione degli assortimenti pl
   Analisi del comportamento d’acquisto per decidere dove spingere la marca privata e dove lasciare spazio alla marca industriale.

3. Dynamic sourcing
   Sistemi che suggeriscono combinazioni ottimali di fornitori in base a costo, qualità, tempi di consegna, KPI ESG.

4. Tracciabilità avanzata
   Collegare sistemi di tracciabilità (es. lotti, date scadenza) con AI per prevenire resi massivi, ritiri e crisi reputazionali.

1. Analisi della concorrenza
   Monitoraggio continuativo di prezzi e promo dei competitor, integrato con le decisioni di pricing sui pl.

La marca privata diventa così uno strumento per raccontare una filiera che funziona, non solo un prodotto “più conveniente”. E nel 2026, con la pressione sull’inflazione alimentare ancora presente, questo approccio è cruciale per la fedeltà cliente.

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4. Persone e cultura: il retail intelligente non è solo algoritmi

Nell’intervista emerge un altro punto forte: la centralità delle persone. Mastrolia, nella guida di NewPrinces, insiste su squadra, competenze, gestione del cambiamento.

Realisticamente, il progetto Gs fallirebbe in pochi mesi se venisse vissuto solo come ristrutturazione “di testa”: nuove sigle, nuovi processi, qualche dashboard in più. Funziona soltanto se:

• direttori di negozio, capi reparto e staff di cassa capiscono i numeri che vedono
• la data culture viene spiegata in modo pratico: non “IA” astratta, ma strumenti che aiutano la gestione quotidiana
• la formazione passa da slide generiche a casi d’uso concreti: scaffale ortofrutta, gestione promo, rotazioni nel week-end, stagionalità natalizia

Esempi di IA “umana” nel negozio Gdo

Come si traduce l’intelligenza artificiale in qualcosa che un capo reparto può usare lunedì mattina?

Alcuni esempi concreti e realistici:

• un’app interna che suggerisce priorità di riordino per reparto, con un semaforo (verde/giallo/rosso) anziché mille numeri
• un report sintetico di previsioni meteo + domanda attesa: “sabato pioggia, aumenta scorta zuppe pronte e prodotti comfort”
• un alert che indica: “su questo prodotto a marchio Gs stai avendo resi anomali, verifica qualità/posizionamento”

Ho visto progetti di IA nel retail fallire perché nessuno li traduceva nel linguaggio del negozio. La sfida di Gs-NewPrinces sarà esattamente questa: rendere l’innovazione digeribile, utile, quotidiana.

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5. Posizionamento Gs: locale, data-driven, italiano

Dopo anni in cui la narrazione di Gs era intrecciata a quella di un grande gruppo internazionale, oggi l’insegna ha l’occasione di riposizionarsi come player italiano, radicato e più vicino ai territori.

La combinazione possibile è interessante:

• radicamento locale: negozi di prossimità, storicità in diverse città del Nord e Centro
• filiera italiana e marca privata curata
• uso intelligente dei dati per assortimenti e prezzi più coerenti con il bacino servito

In un mercato dove discount, superstore e marketplace online comprimono i margini, Gs può scegliere una strada diversa:

“Non cerchiamo di battere tutti sui prezzi, ma di essere più sensati, più vicini e più affidabili per il nostro cliente tipo, grazie a dati e IA”.

Per molti retailer italiani, anche indipendenti o consortili, questa è la lezione più interessante: non serve essere un colosso globale per fare retail intelligente. Servono invece:

• obiettivi chiari
• qualche tecnologia ben scelta (non tutto, subito)
• un lavoro serio su persone, filiera e marca privata

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Cosa possono imparare gli altri retailer italiani dal caso Gs

Dal progetto Gs-NewPrinces emergono almeno 5 spunti operativi per chi lavora nel retail alimentare in Italia.

1. Prima ottimizza, poi chiudi
   Prima di valutare la chiusura di un negozio, chiediti: stai usando bene dati, forecast, assortimenti e pricing? Hai provato a ridisegnare layout e servizio?

2. Espansione non è sempre crescita
   Una crescita sana parte da basi operative e digitali solide. Meglio un perimetro concentrato ma ben gestito, che mille insegne sparse e ingestibili.

3. La marca privata è una piattaforma dati
   Non è solo margine: è il punto dove puoi controllare di più la filiera, testare packaging, formati, ricette, posizionamenti di prezzo.

4. IA “piccola” ma concreta
   Anche una catena regionale può iniziare con: modelli di previsione delle vendite, strumenti semplici di riordino automatico, analisi promo.

5. Formazione continua, non un corso una tantum
   Retail intelligente significa personale che capisce il perché delle decisioni. Micro-pillole, coaching in store, affiancamento ai direttori di punto vendita funzionano meglio di una formazione una volta all’anno.

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Verso un retail italiano più intelligente (e più umano)

Il caso Gs sotto la guida di Angelo Mastrolia è uno dei test più interessanti del 2026 per capire se un’insegna media, italiana, può usare davvero l’IA nel retail per uscire da anni complicati e rimettere al centro cliente, filiera e persone.

La direzione è chiara:

• nessuna fuga in avanti con espansioni rischiose
• valorizzazione di ciò che già esiste (negozi, persone, relazioni con i fornitori)
• uso crescente di dati e strumenti predittivi per prendere decisioni migliori

Chi lavora nel retail oggi ha una scelta davanti: subire questi cambiamenti o usarli per ripensare il proprio modello. La strada Gs-NewPrinces non è l’unica possibile, ma offre una traccia concreta su come un commercio davvero intelligente possa nascere dall’incrocio tra tradizione italiana, filiera di qualità e intelligenza artificiale ben calata nel quotidiano dei negozi.

Se gestisci una catena, un’insegna locale o anche un singolo supermercato, la domanda per il 2026 è semplice: quali sono i tre ambiti in cui potresti introdurre, già nei prossimi 12 mesi, strumenti di IA pratica a servizio di margine, scorte e clienti? La risposta a questa domanda, più che il numero di nuovi negozi aperti, dirà quanto il tuo retail è pronto per il prossimo salto.