Informatica Aziendale: temi tesi di laurea & tesi di master

Devi scegliere l’argomento della tesi in Informatica Aziendale e ti trovi davanti al problema di fondo della materia: il tuo corso sta a metà strada tra economia aziendale e informatica, quindi vanno bene tutte e due le direzioni. Ed è proprio questo a rendere difficile la scelta.

Un argomento di tesi in Informatica Aziendale si trova decidendo prima se vuoi progettare qualcosa o studiare qualcosa, restringendo poi il tema a un sistema informativo e a un’organizzazione precisi e chiarendo prima dell’assegnazione da dove arriveranno i dati: un questionario tuo, i dati di sistema di un’azienda o le statistiche pubbliche. Alla fine avrai tre proposte da portare al relatore e, per ognuna, una frase sulla fonte dei dati.

📌 In breve

• 200 argomenti di Informatica Aziendale divisi in cinque aree.
• Tesi di progettazione e tesi comportamentali chiedono dati diversi.
• Il regolamento europeo sull’IA si applica in gran parte da agosto 2026.
• La legge italiana sull’IA, n. 132/2025, è in vigore da ottobre 2025.
• Modelli di accettazione come UTAUT forniscono le variabili del questionario.

Le proposte di questo articolo fanno parte della panoramica di tutte le proposte di argomenti per la tesi, dove trovi anche gli altri corsi di laurea.

Quattro passi verso l’argomento giusto: come trovare un tema di tesi in Informatica Aziendale

In Informatica Aziendale la ricerca dell’argomento non si blocca quasi mai per mancanza di idee. Si blocca perché una proposta resta aperta in due direzioni: puoi studiarla dal lato economico e organizzativo oppure progettarla dal lato tecnico. Chi non sceglie finisce per scrivere due mezze tesi.

Le 200 proposte più sotto sono materia prima, non argomenti finiti. Una proposta diventa argomento quando sono fissate tre cose: quale sistema informativo tocchi, in quale organizzazione viene usato e con quale misura giudicherai il risultato.

Dall’area all’argomento di tesi in quattro passi

1. Prima l’indirizzo, poi l’argomento. Guarda nel regolamento didattico e nel piano di studi quali insegnamenti offre il tuo corso e quali docenti li tengono. Un argomento di gestione dei dati non trova relatore presso chi si occupa di organizzazione aziendale, anche se entrambi rientrano nella materia.
2. Scegliere la direzione: progettare o studiare. Una tesi di progettazione crea qualcosa di nuovo, un modello, un metodo o un prototipo. Una tesi comportamentale studia come persone e organizzazioni usano la tecnologia. Entrambe le strade sono riconosciute, ma chiedono dati completamente diversi.
3. Restringere l’area a un sistema e a un’organizzazione. «Intelligenza artificiale nel servizio clienti» è un’area. «Di quanto si riducono i tempi di risposta con un assistente IA nel primo livello di assistenza di una multiutility?» è un argomento.
4. Chiarire la fonte dei dati prima dell’assegnazione. Per ogni proposta scrivi da dove dovrebbero arrivare i numeri. Se speri nei dati di un’azienda ti serve una conferma, non un’idea. Se pensi a un questionario tuo, metti in conto circa quattro settimane in più.

Il percorso valido per qualsiasi corso di laurea è descritto nell’articolo Trova il tema per la tesi di laurea e tesi magistrale.

Aree tematiche e indirizzi in Informatica Aziendale

Informatica Aziendale non è il nome di una classe di laurea italiana: la materia si studia in corsi che si chiamano in modi diversi e che uniscono economia aziendale e informatica. Un esempio è il corso di laurea Informatica per il management dell’Università di Bologna, nella classe L-31 (Scienze e tecnologie informatiche). Secondo i risultati di apprendimento attesi del corso, chi si laurea conosce le basi dell’informatica e gli aspetti gestionali ed economici legati all’organizzazione e alla strategia aziendale.

Quali indirizzi offra un ateneo lo trovi nel piano di studi. A Bologna, per esempio, il piano pubblicato sul sito del corso affianca Economia aziendale, Organizzazione aziendale, Strategia aziendale e Corporate governance a Basi di dati e applicazioni web e a Data analytics. Un secondo esempio, a livello magistrale, è Data Science and Business Informatics dell’Università di Pisa, un corso tenuto in inglese nella classe LM-18 (Informatica).

Le cinque aree di Informatica Aziendale e la fonte dei dati

Le cinque aree di questo articolo raggruppano gli insegnamenti della materia nei blocchi con cui di solito vengono proposte le tesi. La colonna che conta di più è quella sulla fonte dei dati: ti dice a chi dovrai chiedere.

Due materie vicine si sovrappongono a queste aree. Se punti di più su algoritmi, architetture e implementazione, trovi proposte adatte tra gli argomenti di tesi in Informatica. Se punti di più su mercato, organizzazione e indicatori economici, guarda le proposte per la tesi in Economia aziendale.

200 proposte di argomenti per la tesi in Informatica Aziendale, divise per area

Le 200 proposte di argomenti di questa pagina sono ordinate secondo le cinque aree, 40 per area. Ogni proposta è una direzione, non un titolo pronto: mancano ancora l’organizzazione, il periodo e la fonte dei dati.

Ogni area è divisa in due blocchi, così trovi prima ciò che fa al caso tuo. Prima di ogni blocco c’è un paragrafo sul tipo di lavoro che di solito richiede. Leggilo prima di scorrere l’elenco.

Argomenti su modelli di business digitali e piattaforme

Gli argomenti su modelli di business digitali e piattaforme si leggono volentieri, ma hanno un problema di dati. Fatturato e margini dei singoli operatori raramente sono pubblici. Le strade praticabili sono due: studi la domanda con un questionario tuo oppure lavori su bilanci, relazioni annuali e studi di mercato già pubblicati.

• Fattori di successo delle startup fintech italiane
• Trasformazione digitale in un’impresa familiare tradizionale: uno studio di caso
• Economia delle piattaforme e mercati locali: il caso degli affitti brevi
• Modelli in abbonamento a confronto: un’analisi di settore
• Equity crowdfunding come fonte di finanziamento per le startup
• Modelli di business per tecnologie sostenibili nell’economia digitale
• Blockchain per la tracciabilità delle filiere agroalimentari
• Telemedicina come modello di business digitale nella sanità
• Modelli di business nell’Internet delle cose: un’analisi tra settori diversi
• Marketplace digitali: fattori di successo e dinamiche competitive
• Effetti del software open source sull’industria del software
• Strategie di crescita per i fornitori di software as a service
• Economia on demand: modelli di business del ride sharing e del food delivery
• Droni nella logistica dell’ultimo miglio: modelli di business e regole
• Agricoltura 4.0: modelli di business digitali nelle aziende agricole
• Esport come modello di business digitale
• Criptovalute e modelli di business tradizionali
• Condivisione dei dati tra imprese come base per nuovi modelli di business nelle PMI
• Prenotazione online nelle botteghe artigiane: accettazione delle piattaforme
• Passaggio di un prodotto software dalla licenza all’abbonamento

Argomenti su prodotti digitali, prezzi e comportamento dei clienti

Gli argomenti su prodotti digitali, prezzi e comportamento dei clienti sono i più adatti a chi non ha un’azienda partner. Disponibilità a pagare, accettazione e abitudini d’acquisto si possono chiedere direttamente al pubblico che ti interessa. Non ti serve un’impresa: ti servono abbastanza persone che rispondono e un questionario che misuri bene i costrutti.

• Big data e prezzi personalizzati nel commercio elettronico
• Social media e sviluppo di prodotti digitali
• Realtà virtuale come canale di vendita: potenzialità e limiti
• Domotica e innovazione dei modelli di business
• Influencer marketing nei modelli di business digitali
• Sistemi di raccomandazione basati sull’IA nell’e-commerce
• Accettazione delle app di home banking tra i giovani adulti
• Intelligenza artificiale e personalizzazione dei servizi
• Analisi dei dati per innovare il modello di business
• Pagamenti da smartphone e comportamento d’acquisto
• Modelli di business dell’e-learning nella scuola e nell’università
• Realtà aumentata ed esperienza del cliente nei negozi
• Modelli di business digitali per il consumo sostenibile
• Servizi digitali a valore aggiunto come vantaggio competitivo
• Gamification nei programmi fedeltà della grande distribuzione
• Prezzi «paga quanto vuoi» nella vendita digitale
• Strategie omnicanale per i negozi dei centri storici
• Vendita online di vino da parte delle piccole cantine: canali e prezzi
• IA generativa nei prodotti digitali: quanto sono disposti a pagare gli utenti
• Prezzi per le funzioni di IA: a consumo o forfettari

Argomenti di sicurezza informatica tecnica in azienda

Gli argomenti di sicurezza informatica tecnica richiedono quasi sempre l’accesso a professionisti del settore. Le aziende non parlano in pubblico delle proprie vulnerabilità, quindi i dati arrivano da interviste con la garanzia dell’anonimato. Senza un’azienda restano possibili i lavori concettuali, per esempio l’applicazione del Framework nazionale per la cybersecurity e la data protection a una piccola impresa fittizia.

• Un piano di risposta agli incidenti per le PMI manifatturiere
• Crittografia end-to-end e comunicazione aziendale
• Sicurezza dei dispositivi domotici nelle reti aziendali
• Architetture zero trust nella pratica
• Sicurezza dei servizi di archiviazione in cloud nei settori sensibili
• Metodi per riconoscere e prevenire le minacce interne
• Gestione della sicurezza dei dispositivi mobili aziendali
• Impiego ed efficacia dei sistemi di rilevamento delle intrusioni
• Linee guida per lo sviluppo sicuro del software in azienda
• Rischi e strategie di sicurezza per i dispositivi IoT in produzione
• Difesa dalle minacce persistenti avanzate
• Protocolli di autenticazione nelle reti aziendali
• Sicurezza della catena di fornitura del software con una software bill of materials
• Campi di applicazione e limiti delle tecniche di cifratura
• Gestione delle patch nelle infrastrutture IT: procedure e indicatori
• Valutazione e gestione del rischio nelle infrastrutture critiche
• Sicurezza nello sviluppo e nell’uso delle API
• Strategie contro gli attacchi distributed denial of service
• Computer quantistici e sicurezza informatica delle imprese
• Il Framework nazionale per la cybersecurity applicato a una piccola impresa

Argomenti su protezione dei dati, obblighi di legge e nuovi attacchi

Gli argomenti su protezione dei dati e obblighi di legge hanno un vantaggio che vale la fatica: testi di legge e pagine istituzionali sono accessibili a tutti e affidabili. Il punto debole è la durata. Una tesi costruita su una norma superata fa una brutta figura, quindi a ogni affermazione giuridica va affiancata la data a cui si riferisce.

• Effetti del GDPR sulle imprese italiane che operano all’estero
• Adeguare le politiche aziendali a requisiti di protezione dei dati sempre più severi
• Audit di sicurezza e verifiche di conformità nei reparti IT
• Intelligenza artificiale e sicurezza delle reti
• Protezione dei dati nei sistemi di geolocalizzazione dei veicoli aziendali
• Requisiti di sicurezza del lavoro agile e loro attuazione
• Phishing e prevenzione: un questionario rivolto al personale
• Privacy by design per siti web e app aziendali
• Sicurezza dei prestatori di servizi di pagamento nell’e-commerce
• Sicurezza dei dati in cloud per banche e assicurazioni
• Protezione dei dati per le piattaforme social: concetti a confronto
• Regole sull’uso dei dispositivi personali al lavoro: quanto vengono rispettate
• Riconoscere i deepfake nella comunicazione aziendale
• Sicurezza nelle analisi di big data
• Dati personali in cloud: responsabilità e limiti
• Sicurezza informatica nella sanità e dati dei pazienti
• Quali PMI rientrano nel decreto NIS, il D.Lgs. 138/2024
• Registrazione sulla piattaforma dell’ACN: stato di attuazione in un settore
• Rischi di sicurezza dei grandi modelli linguistici in azienda
• Prompt injection come via d’attacco agli assistenti IA

Argomenti su reportistica, dashboard e architettura dei dati

Gli argomenti su reportistica, dashboard e architettura dei dati hanno bisogno di dati veri, altrimenti la tesi resta la descrizione di uno strumento. Le soluzioni che funzionano sono due: un dataset aperto, per esempio dal portale nazionale dei dati aperti della pubblica amministrazione, oppure un’azienda partner che ti concede un estratto dei suoi dati di sistema. Entrambe le cose si chiariscono prima dell’assegnazione, non dopo.

• Progettazione di una dashboard per le vendite in tempo reale
• Business intelligence nelle risorse umane: analisi del turnover
• Introduzione di un sistema di business intelligence in una PMI
• Sistemi di indicatori per impianti di produzione connessi
• Business intelligence per i programmi fedeltà
• Strumenti di BI self-service e processi decisionali
• Un modello per valutare la maturità BI di un’organizzazione
• Reportistica sui consumi energetici nelle smart grid
• Business intelligence nella pubblica amministrazione per pianificare le risorse
• Sistemi informativi geografici nelle applicazioni di business intelligence
• Business intelligence a supporto delle decisioni di sostenibilità
• Business intelligence e cultura aziendale
• Data warehouse per dati aziendali eterogenei
• Strumenti di BI per misurare le prestazioni delle piattaforme e-commerce
• OLAP per analisi multidimensionali
• Business intelligence per pianificare fiere ed eventi
• Business intelligence in tempo reale per governare la produzione
• Data lake per analisi complete
• Data mesh o data warehouse centrale: criteri di scelta
• Accettazione della self-service analytics nelle funzioni aziendali

Argomenti su previsioni, data mining e apprendimento automatico

Gli argomenti su previsioni, data mining e apprendimento automatico sono i più impegnativi della materia sul piano del calcolo. Qui ti si chiede una valutazione della qualità: quanto è preciso il tuo modello e rispetto a quale termine di paragone semplice? Un modello senza base di confronto produce un numero che nessuno sa interpretare, ed è proprio lì che queste tesi si arenano.

• Apprendimento automatico per prevedere il comportamento dei clienti nel commercio al dettaglio
• Data mining per individuare opportunità di cross selling
• Analisi predittiva per la gestione delle scorte
• Business intelligence per ottimizzare la catena di fornitura
• Business intelligence per ridurre il rischio nei portafogli finanziari
• Serie storiche per le previsioni di vendita
• Business intelligence in sanità per migliorare l’assistenza
• Text mining e analisi del sentiment dei commenti dei clienti sui social
• Analisi dei trend di mercato per lo sviluppo di prodotto
• Un sistema di allerta precoce per i cali di vendita
• Rilevamento automatico delle anomalie negli indicatori commerciali
• Segmentazione dei clienti per campagne di marketing più efficaci
• Modelli di previsione per il mercato elettrico
• Fidelizzazione dei clienti analizzata lungo i punti di contatto
• Metodi di BI per una logistica più efficiente
• Business intelligence contro le frodi nelle assicurazioni
• Business intelligence per le decisioni strategiche delle startup
• Process mining per scoprire le deviazioni nel ciclo degli acquisti
• Interrogare i dati aziendali in linguaggio naturale: precisione e limiti
• Qualità dei dati come condizione per le previsioni con IA nelle vendite

Argomenti su strategia IT, governance e progetti IT

Gli argomenti su strategia IT, governance e progetti IT sono il terreno tipico della tesi comportamentale. La domanda è come decidono le organizzazioni, e a questa non risponde una misura ma un questionario o un’intervista. Non ti serve saper programmare, ti serve però l’accesso a persone che prendono decisioni sull’IT.

• Una guida alla trasformazione digitale per le PMI di un distretto industriale
• Governance IT nella digitalizzazione: problemi e soluzioni
• Metodi agili nella gestione dei progetti IT: fattori di successo e trappole
• Framework di IT service management nella pratica
• Esternalizzare l’IT: un’analisi critica delle decisioni
• Conformità IT: requisiti normativi e attuazione tecnica
• Strategie IT per startup in fase di crescita
• Governare ambienti multi-cloud: regole e costi
• Assicurabilità del rischio cyber: i criteri delle compagnie
• Gestione del portafoglio IT quando la tecnologia cambia in fretta
• Strategie per gestire le applicazioni in cloud
• Effetti di scala del software-defined networking
• Metodi per misurare il successo dei progetti IT
• Qualità dei dati come base dei progetti di digitalizzazione
• Strategie di sostenibilità dell’IT in azienda
• Gestione strategica dell’IT nelle banche sotto la pressione delle fintech
• Software di project management per i progetti IT
• Software open source nella gestione IT
• Sovranità digitale nella scelta del fornitore cloud di un ente pubblico
• Big data e decisioni strategiche

Argomenti su cambiamento digitale, leadership e introduzione dell’IA

Gli argomenti su cambiamento digitale, leadership e introduzione dell’IA si studiano particolarmente bene adesso, perché molte imprese sono nel pieno dell’introduzione. Secondo il rapporto Imprese e ICT dell’Istat (dicembre 2025), nel 2025 il 16,4% delle imprese con almeno 10 addetti usa almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, contro l’8,2% del 2024. Trovare persone da intervistare è più facile che per i temi di sicurezza. Fai attenzione a verificare una relazione e non solo a descrivere una situazione.

• Il ruolo del responsabile IT nel governare la trasformazione digitale
• Cloud computing nella trasformazione digitale: impiego ed effetti
• Change management nei reparti IT: strategie per i progetti di introduzione
• Robotic process automation e processi aziendali
• Diffusione dell’intelligenza artificiale nei processi delle imprese italiane
• Un corso di sensibilizzazione alla sicurezza e la misura del suo effetto
• Tecnologie mobili, strategia aziendale e gestione IT
• Una cultura dell’innovazione digitale: ostacoli e fattori di successo
• Etica digitale nella gestione IT
• Social media nell’IT aziendale: rischi e opportunità
• Realtà virtuale e aumentata nella formazione e nell’assistenza
• Internet delle cose in produzione: aspetti gestionali
• Modelli di accettazione della tecnologia e innovazione digitale
• Un sistema di gestione della conoscenza per tutta l’azienda
• Leadership digitale: le competenze di chi guida un team
• Gemelli digitali e sviluppo di prodotto
• Governance dell’IA generativa: regole interne e loro rispetto
• Legge italiana sull’IA e regolamento europeo: come si prepara una media impresa
• Competenze di IA del personale: fabbisogno e formazione adatta
• Piattaforme low code: benefici e IT ombra

Argomenti su ERP, CRM e software gestionale

Gli argomenti su ERP, CRM e software gestionale sono molto pratici e quindi adatti a una tesi in azienda, magari legata al tirocinio. Vivono di un processo concreto: un ordine, un’approvazione, un reclamo. Senza questo processo l’argomento diventa la descrizione generica di un software.

• Sistemi ERP ed efficienza dei processi aziendali
• Sistemi CRM per migliorare la comunicazione con i clienti
• Software di business process management per il miglioramento continuo
• Ottimizzare gli acquisti con sistemi informativi integrati
• Sistemi SCM per una catena di fornitura più trasparente
• Sistemi di supporto alle decisioni per la direzione aziendale
• Modellazione e simulazione dei processi per ottimizzare la produzione
• E-procurement per ridurre i costi di processo
• Principi lean nei processi supportati dall’IT
• Interfacce facili da usare per il controllo dei processi
• Gestione documentale per velocizzare i processi amministrativi
• Cloud computing e ottimizzazione dei processi
• Sistemi di gestione della qualità per monitorare e migliorare i processi
• Sistemi informativi nelle organizzazioni agili
• Sistemi informativi per controllare la conformità nei settori regolamentati
• Content management system per processi di marketing più efficienti
• SaaS o gestione interna: quale soluzione ottimizza meglio i processi
• Sistemi di gestione dell’energia per i processi operativi
• Framework IT per standardizzare i processi aziendali
• Indicatori per trovare i colli di bottiglia nei processi amministrativi

Argomenti su automazione, documenti e integrazioni

Gli argomenti su automazione, documenti e integrazioni si prestano bene a una tesi di progettazione, perché il risultato si vede. Qui misurare è più facile che in altre aree: tempi di lavorazione, tasso di errore e tempi di attraversamento si rilevano prima e dopo la modifica, se l’azienda ti mette a disposizione i log.

• Un sistema di workflow management per automatizzare i processi
• App per i tecnici che lavorano sul campo
• Intelligenza artificiale per controlli di processo adattivi
• RFID per gestire magazzino e inventario
• Integrare dispositivi IoT nei sistemi informativi esistenti
• Manutenzione predittiva per pianificare meglio gli interventi
• Strumenti di collaborazione e lavoro di squadra
• Soluzioni IT a supporto del change management
• Chatbot per automatizzare il contatto con i clienti
• Realtà aumentata nella manutenzione e nelle riparazioni
• Tracciamento delle spedizioni in tempo reale: integrare dati tra sistemi diversi
• E-learning per accelerare l’inserimento dei neoassunti
• Portali self-service per alleggerire il servizio clienti
• Blockchain per rendere sicure le transazioni
• Il principio dei quattro occhi nelle approvazioni, imposto dal sistema
• Assistenti IA nel servizio clienti: tempi di lavorazione e soddisfazione
• Elaborazione automatica delle fatture con riconoscimento dei documenti
• Fatturazione elettronica tramite il Sistema di Interscambio nelle piccole imprese: problemi pratici
• Automazione basata su agenti: dove oggi trova i suoi limiti
• Documentare i processi con l’IA generativa: qualità dei risultati

Tesi di progettazione o tesi comportamentale: quale tipo di argomento scegliere

L’Informatica Aziendale conosce due strade riconosciute verso un risultato e il tuo argomento deve sceglierne una. Una tesi di progettazione crea un artefatto: un modello, un metodo, un’architettura o un prototipo. Una tesi comportamentale spiega o prevede come persone e organizzazioni usano i sistemi informativi.

La distinzione viene dalla ricerca internazionale sui sistemi informativi. Alan Hevner, Salvatore March, Jinsoo Park e Sudha Ram la descrivono nell’articolo Design Science in Information Systems Research, uscito nel 2004 su MIS Quarterly: secondo gli autori gran parte della ricerca della disciplina segue due paradigmi, la behavioral science e la design science. La prima sviluppa e verifica teorie che spiegano o prevedono il comportamento di persone e organizzazioni, la seconda crea artefatti nuovi.

Come riconosci una tesi di progettazione

• Il tuo argomento comincia con sviluppo, progettazione o modello.
• Alla fine c’è qualcosa che prima non esisteva.
• La valutazione confronta l’artefatto con gli obiettivi fissati.
• I dati nascono dal test, non da una rilevazione.
• Programmazione o modellazione sono un prerequisito.

Come riconosci una tesi comportamentale

• Il tuo argomento parla di accettazione, uso, effetti o fattori di successo.
• Alla fine c’è un’affermazione verificata su persone o organizzazioni.
• I dati arrivano da questionari, interviste o statistiche ufficiali.
• Un modello teorico stabilisce le variabili.
• Senza accesso a chi risponde l’argomento non si può trattare.

Le forme miste esistono e sono la variante più impegnativa: chi crea un prototipo e poi lo fa valutare agli utenti fa tutte e due le cose e ha bisogno di tempo per entrambe. In una prova finale triennale che vale pochi crediti raramente ci sta. Quale strada si adatti alla tua situazione lo chiarisce anche il confronto tra tesi di laurea empirica e teorica.

Quali argomenti di Informatica Aziendale richiedono una raccolta dati propria

Gli argomenti di Informatica Aziendale che richiedono una raccolta dati propria si riconoscono dalla prima parola. Tutto ciò che chiede accettazione, soddisfazione, fattori di successo o impiego nella pratica ha bisogno di risposte di persone. Il resto arriva da dati di sistema, da statistiche pubblicate o dalla letteratura.

La tabella qui sotto associa alle formulazioni più frequenti la fonte da cui devono arrivare i dati. Ogni riga con un questionario tuo significa tempo in più: preparare le domande, chiarire il consenso, trovare chi risponde.

I modelli di accettazione ti danno già le variabili

Per le righe con questionario conviene guardare i modelli consolidati, perché ti risparmiano metà del lavoro sulle domande. Uno dei più usati è la Unified Theory of Acceptance and Use of Technology di Venkatesh, Morris, Davis e Davis (2003), in breve UTAUT. Il modello riunisce quattro costrutti: performance expectancy, effort expectancy, social influence e facilitating conditions. Secondo gli autori spiega il 70% della varianza nell’intenzione d’uso.

Un modello già collaudato rende anche la tua tesi confrontabile con la letteratura, perché i risultati si possono mettere accanto a quelli di altri studi. Come trasformare i costrutti in domande lo spiega l’articolo sull’indagine per la tesi di laurea e la tesi magistrale.

Questionario e privacy in Italia: l’informativa

Un questionario che raccoglie dati personali ha bisogno di un’informativa, cioè delle informazioni previste dall’articolo 13 del GDPR su chi tratta i dati, per quale scopo e per quanto tempo li conserva. Per la ricerca scientifica il Garante per la protezione dei dati personali ha pubblicato le Regole deontologiche per trattamenti a fini statistici o di ricerca scientifica (provvedimento n. 515 del 19 dicembre 2018), che valgono per i trattamenti di cui sono titolari università ed enti di ricerca. Quale modulo usare per la tesi lo decide il tuo ateneo: chiedi al relatore prima di mandare il link.

Per una rilevazione standardizzata ti servono uno strumento per i sondaggi, un link di partecipazione e un gruppo di persone che risponde. empirio.ai, uno strumento per sondaggi online dalla Germania, è pensato per studenti e tesi di laurea.

Il test dei quattro punti: il tuo argomento regge sul piano scientifico?

Se un argomento di Informatica Aziendale regga sul piano scientifico lo verifichi con quattro criteri formulati dalla disciplina stessa. Il Memorandum on design-oriented information systems research, pubblicato nel 2011 sull’European Journal of Information Systems, chiede agli artefatti quattro requisiti: astrazione, originalità, giustificazione e beneficio.

Il memorandum porta la firma di dieci autori, tra cui Hubert Österle, Jörg Becker, Helmut Krcmar e Peter Mertens, ed è la versione inglese di un testo uscito prima in una rivista tedesca di economia aziendale. I quattro requisiti si leggono direttamente come domande di controllo per il tuo argomento.

1. Astrazione. Secondo il memorandum ogni artefatto deve potersi applicare a una classe di problemi. Un progetto per una sola azienda è quindi una consulenza. Diventa scientifico quando dici per quale tipo di impresa vale.
2. Originalità. L’artefatto deve inoltre portare un contributo sostanziale allo stato delle conoscenze. Prima dell’assegnazione controlla quindi che cosa è già stato pubblicato sul tuo tema. Un piano di introduzione preso da un manuale non soddisfa questo criterio.
3. Giustificazione. L’artefatto va motivato in modo comprensibile e deve poter essere validato. Ogni scelta del tuo progetto ha bisogno di una ragione presa dalla letteratura o dai dati.
4. Beneficio. Il memorandum chiede un beneficio per i gruppi interessati, subito o in futuro. Indica quindi presto chi trae vantaggio dal tuo risultato: il reparto IT, una funzione aziendale o i clienti.

Il test dei quattro punti in una tesi comportamentale

In una tesi comportamentale i quattro punti valgono per analogia e al posto dell’artefatto c’è l’affermazione verificata. Astrazione significa allora che l’affermazione non vale solo per le 60 persone che hanno risposto, ma per un gruppo definito. Originalità significa che la relazione che verifichi non è già stata testata tre volte nella stessa configurazione.

Un argomento non è scientifico perché è complicato, ma perché chiunque può seguire la strada che ti ci ha portato.

Con i quattro punti risolti hai quasi pronta la tua domanda di ricerca. Come metterla in parole lo spiega la guida Domanda di ricerca: come formularla ed esempi.

Che cosa rende attuale un argomento di Informatica Aziendale nel 2026

Un argomento di Informatica Aziendale non è attuale perché contiene una tecnologia, ma perché intorno a quella tecnologia è cambiato il contesto. Per chi scrive la tesi in Italia è successo con tre norme: il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, la legge italiana sull’IA e il decreto che recepisce la direttiva NIS 2.

Per la scelta dell’argomento ne derivano due cose. I temi con un riferimento normativo oggi sono facili da documentare, perché testi di legge e pagine istituzionali sono accessibili a tutti. Invecchiano però anche più in fretta, quindi ogni affermazione di questo tipo porta una data.

Il regolamento europeo sull’IA e le sue scadenze

Il regolamento sull’intelligenza artificiale, il Regolamento (UE) 2024/1689, è entrato in vigore il 1° agosto 2024 secondo la Commissione europea e si applica in gran parte dal 2 agosto 2026. I divieti e l’obbligo di alfabetizzazione in materia di IA valgono dal 2 febbraio 2025, le regole per i modelli di IA per finalità generali dal 2 agosto 2025.

Una modifica entrata in vigore il 27 luglio 2026 ha spostato le scadenze per i sistemi ad alto rischio: per i casi d’uso dell’allegato III vale ora il 2 dicembre 2027, per i sistemi ad alto rischio inseriti in prodotti dell’allegato I il 2 agosto 2028. Chi scrive su un tema di IA indica quindi sempre la data a cui si riferisce.

La legge italiana sull’intelligenza artificiale

La legge 23 settembre 2025, n. 132, «Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale», è in vigore dal 10 ottobre 2025 e va interpretata e applicata in conformità al regolamento europeo. Secondo l’Agenzia per l’Italia digitale, l’articolo 20 individua in AgID e nell’Agenzia per la cybersicurezza nazionale le due autorità nazionali per l’IA. Per una tesi in azienda è un buon punto di partenza chiedersi quali obblighi ne derivano per un’impresa concreta e quale autorità è competente.

NIS 2 in Italia: il decreto 138/2024 e la registrazione presso l’ACN

Per i temi di sicurezza informatica il secondo cantiere è il decreto legislativo 4 settembre 2024, n. 138, che recepisce la direttiva NIS 2 ed è in vigore dal 16 ottobre 2024. Il decreto indica l’Agenzia per la cybersicurezza nazionale come autorità competente NIS e chiede ai soggetti interessati di registrarsi o di aggiornare la registrazione sulla sua piattaforma digitale tra il 1° gennaio e il 28 febbraio di ogni anno (situazione: ottobre 2026). Se una singola impresa rientri nel decreto va verificato caso per caso sul testo del decreto.

Di regola, per questi argomenti il relatore non si aspetta una valutazione giuridica, ma una descrizione corretta del quadro normativo e delle sue conseguenze per l’azienda studiata. Fanno eccezione i corsi con un indirizzo giuridico. Vale il regolamento didattico del tuo corso. Questo articolo non sostituisce una consulenza legale.

Argomenti per tesi magistrale, prova finale triennale e tesi in azienda

Gli argomenti per la tesi magistrale, la prova finale triennale e la relazione di tirocinio non si distinguono in Informatica Aziendale per l’oggetto, ma per quanto metodo e quanto lavoro richiedono. La stessa idea regge una relazione di tirocinio se descrivi un processo e una tesi magistrale se verifichi un’ipotesi o valuti un artefatto.

Quanto pesa la tesi lo stabilisce il piano di studi del tuo corso, e le differenze tra triennale e magistrale sono più grandi di quanto si pensi. Due corsi vicini all’Informatica Aziendale mostrano lo scarto.

Situazione: ottobre 2026, dati dalle pagine dei corsi linkate qui sotto.

Il confronto mostra quanto cambia il peso della tesi tra i due livelli. Il piano di studi di Informatica per il management assegna 3 CFU alla prova finale e 5 CFU al tirocinio, e secondo la pagina sulla prova finale ogni candidato ha 10 minuti per discutere la tesi davanti a una commissione di tre docenti del corso. Il corso magistrale di Pisa prevede invece una tesi da 27 CFU. Vale in ogni caso il regolamento del tuo ateneo.

Che cosa chiede in più una tesi magistrale

Una tesi magistrale in Informatica Aziendale chiede di regola una scelta di metodo tua e la sua motivazione. Applicare una procedura non basta: spieghi perché l’hai preferita alle alternative. In una tesi di progettazione significa che la valutazione va oltre un test di funzionamento e confronta l’artefatto con gli obiettivi fissati all’inizio.

Argomenti per la tesi in azienda

La tesi in azienda è una strada frequente in Informatica Aziendale, a volte collegata al tirocinio, e sposta soltanto il problema dell’argomento. L’azienda ha un’esigenza, l’università chiede una domanda di ricerca e le due cose raramente coincidono da sole. Prendi l’esigenza come caso e costruisci la domanda a partire da lì. A che cosa fare attenzione nella collaborazione lo trovi nell’articolo Scrivere la tesi in azienda.

Errori tipici nella scelta dell’argomento in Informatica Aziendale

Gli errori più frequenti nella scelta dell’argomento in Informatica Aziendale hanno poco a che fare con l’argomento in sé. Riguardano ciò che viene dopo: dati, accesso e delimitazione del tema. Quattro di questi tornano di continuo nei colloqui con i relatori.

Ognuno di questi errori si riconosce prima dell’assegnazione, che è l’unico momento in cui costa ancora poco. Dopo, ogni correzione costa settimane.

Accesso ai dati non chiarito, argomento già scelto

Gli argomenti su ERP, ottimizzazione dei processi o business intelligence presuppongono dati di un’azienda. Un sì a voce durante il colloquio per il tirocinio non è ancora un sì all’estrazione dei dati. Chiarisci per iscritto prima dell’assegnazione quali dati ricevi, in che formato e con quale autorizzazione. Senza questo passaggio finisci per scrivere una tesi compilativa su un argomento pensato come pratico.

L’argomento è una consulenza, non una tesi

Un piano di digitalizzazione per una sola impresa è un incarico, non un argomento. Se manca la generalizzazione, manca il criterio di astrazione del memorandum. La soluzione è piccola: descrivi il caso come caso e formula la domanda per una classe di imprese. La singola azienda diventa così, per esempio, il gruppo delle PMI della meccanica in un distretto industriale.

La rilevazione pianificata troppo tardi

Il questionario è uno dei motivi più frequenti per cui una tesi va in ritardo. Le domande sono pronte in fretta, le risposte no. Chi a una settimana dalla consegna ha ancora bisogno di 50 risposte ha un problema che nessuno strumento risolve. Quali canali per trovare partecipanti funzionano davvero lo mostra l’articolo Trovare partecipanti per un sondaggio.

L’argomento mette insieme troppa tecnologia

Blockchain, intelligenza artificiale e automazione dei processi in una sola tesi triennale sono tre tesi. Ogni tecnologia porta con sé letteratura, concetti e criteri di valutazione propri. Limitati a una tecnologia e a un caso d’uso. Nella valutazione la profondità che guadagni conta più dell’ampiezza che perdi.

Lista di controllo prima dell’assegnazione

• L’indirizzo corrisponde a un docente che può farti da relatore.
• La direzione è decisa: progettazione o comportamento.
• La fonte dei dati è indicata e confermata.
• I quattro punti del memorandum hanno una risposta.
• Il calendario prevede quattro settimane per la rilevazione.
• Tre proposte sono pronte per il colloquio con il relatore.

Conclusione

Prendi dalle 200 proposte tre argomenti che corrispondano a un insegnamento del tuo corso e decidi poi in base alla questione dei dati, non in base all’interesse.

Gli argomenti su accettazione, gestione IT e comportamento dei clienti passano da un questionario tuo e quindi si possono pianificare. Gli argomenti di business intelligence e ottimizzazione dei processi hanno invece bisogno di un’azienda che ti dia i suoi dati, ed è lì che si forma il collo di bottiglia.

Come andare avanti

• Vuoi sapere come si svolge una tesi empirica? Ricerca empirica nella tesi di laurea, con esempio
• Ti serve un questionario per la tua rilevazione? Creare un questionario: guida, consigli ed esempi
• Cerchi un modello pronto da cui partire? Modelli per sondaggi e questionari

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