Dalla Campania nasce Blindzone, la piattaforma AI che aiuta la GDO a prevenire furti e perdite di magazzino
Secondo il Retail Security Report di Chekpoint Systems, ogni anno la grande distribuzione italiana affronta oltre 6 miliardi di euro di ammanchi, pari all’1,6% dell’inventario nazionale. È un fenomeno strutturale che comprende furti esterni e interni, errori logistici e sprechi, e che si intensifica nel periodo natalizio, quando le corsie si affollano e la pressione sui consumi cresce. L’analisi “Trend Crimini in Retail & GDO nel periodo invernale e natalizio”, condotta da Blindzone, mostra infatti come tra novembre e dicembre i tentativi di taccheggio aumentino in media del 40%, con un incremento del 20% sul trimestre invernale.
“Il periodo natalizio rappresenta il momento di massima vulnerabilità per il retail, ma anche l’occasione più concreta per dimostrare quanto la sicurezza intelligente possa fare la differenza”, spiega Nicola Vastola, CEO e co-fondatore di Blindzone. “In questo contesto, ogni aumento percentuale di furti è un indicatore della distanza tra percezione del rischio e capacità di risposta”.
L’idea di Blindzone nasce nel 2025 all’interno dell’hub creativo e tecnologico campano Zumbat, da un’esperienza diretta maturata da Vastola durante le trattative commerciali di ChocoZero, altra startup del gruppo. In quell’occasione diversi imprenditori della GDO segnalarono perdite di magazzino “inspiegabili”; è emersa così l’esigenza di uno strumento capace di trasformare la videosorveglianza, spesso utilizzata solo in chiave retrospettiva, in un sistema di prevenzione proattiva.
AI, computer vision e uomo al centro: come funziona Blindzone
La piattaforma sviluppata da Blindzone analizza i flussi video provenienti dalle telecamere già installate nei punti vendita e riconosce comportamenti anomali come l’occultamento di merce, la manomissione delle etichette antitaccheggio o il consumo in corsia. Alla base del sistema c’è la computer vision, una tecnologia che consente all’AI di interpretare immagini e video e di segnalare in tempo reale situazioni sospette a un operatore umano, che resta sempre responsabile della valutazione finale. “Per noi l’intelligenza artificiale non deve sostituire l’uomo, ma amplificarne l’efficienza”, ribadisce Vastola. “Il nostro obiettivo è portare l’AI fuori dai laboratori e dentro i luoghi concreti del lavoro: supermercati, aziende, catene retail. È lì che la tecnologia può fare davvero la differenza e vogliamo farlo da qui, dal Sud, dimostrando che si può competere a livello europeo senza dover emigrare altrove”.
La fase di addestramento del modello ha rappresentato una sfida: non esistono database pubblici dedicati ai furti reali. Per questo il team ha collaborato con alcuni store per inscenare furti simulati con attori, dando vita a un dataset nuovo, oggi integrato con dati sintetici generati in 3D per perfezionare la rete neurale proprietaria, Phuket 2.0. L’impiego di oltre 200 GPU avanzate ha permesso alla piattaforma di raggiungere risultati che appaiono significativi, tra cui una riduzione del 96,3% del tempo speso dagli operatori davanti ai monitor, un aumento del 734% degli interventi effettivi all’anno e un calo del 40% delle perdite di inventario.
AI tra etica e analisi
La startup è operativa in Italia e processa circa un terabyte di video ogni ora. Un occhio di riguardo è necessario, quindi, anche per la privacy. Blindzone utilizza infatti l’approccio privacy by design: le immagini vengono elaborate localmente, all’interno dei server del punto vendita, senza trasferimento verso l’esterno e i volti dei clienti vengono automaticamente offuscati, per garantire la conformità alle normative vigenti e un utilizzo etico della tecnologia.
Blindzone e lo studio del fenomeno
Blindzone, sviluppata da Zumbat ed Excursus Group e guidata sul piano tecnologico da Tommaso Berritto, lavora inoltre alla creazione di un Osservatorio Nazionale sulle Perdite di Magazzino, in collaborazione con università e centri di ricerca, con l’obiettivo di raccogliere dati reali e contribuire allo studio dell’evoluzione del fenomeno.
