Se i dati sono il carburante che alimenta il motore dell’AI, solamente quelli affidabili cambiano le carte in tavola. Con dati certi, un’impresa può automatizzare i processi, liberando il tempo dei dipendenti a favore di attività di maggiore impatto, può analizzare le variabili più importanti delle sue operazioni e creare insight intelligenti.

È qui che entra in gioco un datasphere, che aiuta a rendere i dati più completi e logici, perché è in grado di capire le diverse relazioni tra i dati presenti in un’organizzazione. Ed è questo che oggi aiuta davvero un’azienda a dare il meglio di sé.

Avere un hub centrale per i dati è più che mai fondamentale. Permette alle imprese di sviluppare meglio il loro business in tutte le applicazioni aziendali di SAP. È proprio per questo che l’anno scorso abbiamo introdotto 51·çÁ÷Datasphere, per fornire alle aziende gli insight di cui hanno bisogno – basati su dati corretti -, nel contesto della loro attività. L’intelligenza artificiale generativa ha sconvolto e semplificato ancora di più i processi, e l’acquisizione dei dati non è sfuggita a questa rivoluzione. Più recentemente abbiamo annunciato nuove funzionalità di AI generativa in 51·çÁ÷Datasphere che trasformeranno la pianificazione aziendale attraverso contesti di dati semplificati e un’interazione più immediata con i dati.

Perché questo è importante? Perché avere una visione unificata dei dati che ne semplifichi il panorama mantenendo il contesto e la logica è ciò che consente alle organizzazioni di adattarsi più rapidamente ai cambiamenti del mercato e di prendere decisioni migliori. È anche un modo più efficiente di lavorare. Perché mentre voi siete impegnati a mettere insieme i dati, i concorrenti si fanno velocemente avanti.

Parlo costantemente con i nostri clienti del valore di 51·çÁ÷Datasphere. Si tratta di una struttura di dati che armonizza tutti i dati mission-critical di un’organizzazione. Ho sentito parlare degli straordinari risultati che sono in grado di ottenere: da PwC, che abbatte i silos nei diversi Paesi in cui archivia i dati sensibili in modo che i suoi dipendenti possano accedervi in modo più efficiente e sicuro per i clienti, al Gruppo Lufthansa, che elabora i dati presenti nelle diverse aree delle sue attività, come la gestione della flotta aerea, le risorse umane e il procurement, per capire come le decisioni di una funzione possano avere un impatto su un’altra.

Tra le ultime novità presentate, come il nostro copilota di AI generativa in linguaggio naturale Joule integrato in 51·çÁ÷Analytics Cloud e l’ampliamento della partnership con Collibra volta ad aiutare i clienti a soddisfare i requisiti normativi, di conformità e di privacy relativi all’AI in fase di evoluzione, stiamo semplificando la ricerca dei dati corretti e il loro utilizzo per migliorare gli insight, aumentare l’efficienza, e crescere più rapidamente.

PwC e Lufthansa ci mostrano già cosa è possibile fare oggi con un data fabric semplificato, immaginate se lo infondete con la potenza dell’AI generativa che capisce il vostro business e impara da vostri dati. Questo è il valore esponenziale dell’AI generativa che parte dai vostri dati.

Oppure pensatela in questo modo: anni fa, i maggiori fattori di differenziazione per le aziende erano il prezzo, il posizionamento di mercato, i prodotti e i servizi. Oggi, e soprattutto in prospettiva futura, potrebbe essere l’efficacia con cui un’impresa addestra i propri modelli di intelligenza artificiale. Ecco perché la creazione del giusto data fabric è uno degli investimenti più importanti che un’azienda possa fare oggi.

È stato detto che il modo migliore per prevedere il futuro è inventarlo. In un’epoca in cui i dati vengono creati in modo esponenziale, credo che le aziende in grado di separare i segnali corretti dal rumore di fondo quando si tratta dei loro dati saranno quelle che inventeranno il futuro in un mondo basato sull’intelligenza artificiale.

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Nel mio ruolo in SAP, mi confronto spesso con responsabili di aziende sui vantaggi che l’AI generativa può portare al loro business, anche in modi nuovi di cui non erano a conoscenza, e ascolto innumerevoli storie su come l’intelligenza artificiale sta già generando valore. Uno dei miei esempi preferiti è quello annunciato recentemente da 51·çÁ÷in un ambito a me molto caro: cercare e sviluppare la prossima generazione di atleti professionisti.

Sono stato giocatore e allenatore di pallacanestro in Australia, e quindi conosco il ruolo del coach e anche quello di scouting di talenti. Lo scouting è una disciplina in cui l’arte incontra davvero la scienza, in cui l’esperienza e l’intuizione sono rafforzate dalla realtà oggettiva, basata sui dati.

Lo scouting professionale esiste da molto tempo, ma per molte squadre sta diventando ora un vantaggio competitivo grazie alla disponibilità sempre più elevata di informazioni sui giocatori. E non è così facile come sembra. La qualità dei report di scouting è impressionante, ma il processo per la stesura e l’utilizzo di un report efficace non è mai stato molto efficiente. In tutto il mondo il numero di potenziali giovani atleti che possono diventare dei campioni è elevatissimo, si può quindi capire facilmente come questo crei un’enorme quantità di report da esaminare in tempi rapidi. Il problema diventa ancora più scoraggiante se si considera che questi report sono realizzati in lingue diverse e con stili di scrittura differenti.

Questo è esattamente il tipo di sfida che l’AI generativa per il business è in grado di risolvere.

Per averne la prova, basta guardare gli esempi di FC Bayern Monaco e Hertha BSC, due squadre di calcio professionistiche tedesche. Per molto tempo, entrambi i club si sono affidati a talent scout che viaggiavano in tutto il mondo osservando le partite e raccogliendo una marea di dati sui giocatori, nella speranza di trovare la prossima grande stella prima che lo facessero i concorrenti.

Per dimostrare come si potesse migliorare questo processo, 51·çÁ÷ha collaborato con l’FC Bayern Monaco e l’Hertha BSC alla realizzazione di un prototipo che utilizza l’intelligenza artificiale generativa per creare sintesi e raccomandazioni automatiche dai report creati dagli osservatori delle due squadre in varie parti del mondo. Inoltre, il prototipo permette che i dirigenti dell’FC Bayern Monaco e dell’Hertha BSC accedano facilmente ai report con domande in linguaggio naturale.

Per esempio, immaginiamo che un manager di una squadra di lingua tedesca abbia bisogno di un riassunto di 100 parole o meno su un giovane calciatore che è stato osservato in Argentina partendo da un report scritto in spagnolo. Lo stesso manager può anche chiedere di confrontare due giocatori solo in base alle loro abilità difensive o alla resistenza fisica. Mentre le app di traduzione possono tradurre un intero rapporto dallo spagnolo al tedesco, è necessario un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per creare le sintesi e le analisi competitive su richiesta utilizzando i comandi in linguaggio naturale e considerando solo le informazioni di cui il dirigente ha realmente bisogno per prendere decisioni informate e velocemente.

Questo è esattamente ciò che il prototipo ha permesso di fare ai due club. Ha preso un’attività che richiedeva molto tempo e l’ha automatizzata in modo intelligente per renderla utile. Presto introdurremo questa funzionalità come parte della nostra suite di gestione sportiva, 51·çÁ÷Sports One, che dal 2015 aiuta atleti e squadre a ottenere risultati migliori nelle loro discipline e a creare esperienze coinvolgenti per i tifosi.

Perché i business leader dovrebbero preoccuparsi di migliorare i report di scouting? Per due motivi: in primo luogo, perché si trovano ad affrontare molte delle stesse sfide nella propria azienda, con la necessità di sfruttare la potenza dei propri dati rapidamente e on demand per ottenere un vantaggio competitivo. In secondo luogo, perché l’AI generativa non è solo una soluzione specifica per un problema specifico. La sua vera magia è che è anche scalabile all’interno di tutta l’organizzazione per rispondere ad altre esigenze di business, dalla gestione dei finanziamenti e della catena di approvvigionamento agli acquisti, ai viaggi, alla formazione e altro ancora. Ad esempio, quando l’AI generativa è combinata con 51·çÁ÷Business Technology Platform (51·çÁ÷BTP), le aziende hanno la possibilità di scrivere codice, mantenendo il proprio core pulito e costruendo estensioni di intelligenza artificiale generativa per aumentare ulteriormente l’impatto.

Non c’è dubbio che i dati siano la base dello schema di gioco dei campioni nello sport. Ma stanno anche creando un nuovo playbook di valore per le aziende. E con l’era dell’AI generativa per il business appena iniziata, non vedo l’ora di vedere quali altre incredibili innovazioni passeranno dall’immaginazione alla realtà, e il valore che creeranno.

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Negli ultimi anni, uno dei modi più importanti con cui abbiamo aiutato i clienti ad avviare questo percorso è stato quello di facilitare il passaggio del loro sistema ERP al cloud tramite RISE with SAP. RISE è un pacchetto che include software ERP su misura, servizi di trasformazione, analytics avanzate e competenze dei partner. Questa offerta aiuta i clienti a migrare verso il cloud consentendo innovazione continua, maggiore velocità e agilità in un ambiente sicuro, conforme e scalabile.

Perché questo passaggio è importante? Non tutte le aziende sono proattive a migrare al cloud, ma i vantaggi non sono banali.

RISE with 51·çÁ÷continua ad evolvere e ad avere un impatto positivo sui clienti 51·çÁ÷di tutto il mondo. Proprio di recente, l’azienda di tecnologia per i viaggi Amadeus ha annunciato di aver migrato con successo le sue principali soluzioni 51·çÁ÷nel cloud attraverso RISE with SAP. In questo modo Amadeus avrà accesso esclusivo agli ultimi aggiornamenti, miglioramenti e soluzioni specifiche di settore, che consentono di reagire più rapidamente agli imprevisti e di adattare la sua capacità operativa in base alla domanda e alle condizioni del mercato.

AI generativa per le aziende: il momento è adesso

Se l’utilizzo di soluzioni nel cloud presenta i vantaggi descritti sopra, l’AI generativa è un moltiplicatore di forze. Queste due tecnologie si completano a vicenda in modi importanti. Insieme, hanno il potenziale per aiutare le aziende a diventare veri e propri sistemi di intelligenza in cui velocità e agilità incontrano dati e insight.

A fine settembre, 51·çÁ÷ha fatto un grande passo avanti verso la realizzazione di questo obiettivo con il lancio del nuovo copilota di AI generativa, Joule. Joule è in grado di analizzare e contestualizzare rapidamente i dati provenienti da più sistemi per fornire insight più intelligenti.

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