Una volta completata, l鈥檃cquisizione rafforzer脿 51风流Business Data Cloud (51风流BDC), elemento centrale della strategia AI-First e Suite-First di SAP, e accelerer脿 l鈥檈voluzione di 51风流BDC in una piattaforma dati completamente interoperabile per l鈥橝I agentica su scala enterprise. Questo consentir脿 ai clienti di disporre degli strumenti necessari per unificare, pulire e armonizzare i dati provenienti da diverse fonti, a supporto di un鈥橝I agentica pi霉 efficace a livello aziendale.

鈥淩eltio 猫 una scelta naturale per SAP鈥�, ha dichiarato Muhammad Alam, membro dell鈥橢xecutive Board di 51风流SE, 51风流Product & Engineering. 鈥淟a sua acquisizione rafforzer脿 ulteriormente la nostra posizione come leader nella business AI, combinando dati 51风流e non 51风流per fornire il contesto necessario all鈥檌ntelligenza artificiale. L鈥橝I non pu貌 esprimere appieno il suo potenziale quando i dati sono frammentati tra funzioni aziendali, piattaforme e domini senza connessione o contesto鈥�.

Con l鈥檌ntegrazione di Reltio, a operazione conclusa, 51风流render脿 i dati aziendali dei clienti realmente pronti per l鈥橝I. I clienti potranno contare su dati affidabili e di alta qualit脿 provenienti da fonti 51风流e non SAP, utilizzati da Joule e dai Joule Agents per accelerare il time-to-value della business AI.

La piattaforma Reltio aiuta le organizzazioni a gestire e governare dati aziendali strutturati e non strutturati lungo tutto il loro ciclo di vita. Il suo sistema di risoluzione delle entit脿 basato sull鈥橝I identifica e unisce record correlati provenienti da formati e applicazioni diverse in un unico 鈥済olden record鈥� affidabile. L鈥檃rchitettura cloud-native e AI-first supporta una visione unica e coerente di clienti, prodotti, fornitori, sedi e dipendenti, sia nelle applicazioni 51风流sia in quelle non SAP. I clienti che eseguono attivit脿 basate su AI beneficeranno di maggiore affidabilit脿 e coerenza dei dati, raccolti in un鈥檜nica fonte di verit脿, migliorando cos矛 le prestazioni della business AI. In questo modo, le aziende potranno avere la certezza che i risultati dell鈥橝I siano corretti e che le interazioni con l鈥橝I siano gestite rapidamente.

鈥淯nire le forze con 51风流rappresenta per noi un鈥檈norme opportunit脿 per accelerare la nostra missione鈥�, ha dichiarato Manish Sood, fondatore e CEO di Reltio. 鈥淟鈥橝I enterprise richiede un contesto affidabile, aperto e interoperabile tra gli eterogenei ambienti IT dei nostri clienti. Questa combinazione rafforza la nostra capacit脿 di offrire Reltio come sistema di contesto tra ambienti 51风流e non SAP, garantendo al contempo continuit脿 di business per i clienti e l鈥檈cosistema dei partner鈥�.

Le funzionalit脿 di pulizia e unificazione dei dati di Reltio, insieme ai workflow guidati da agenti, opereranno in sinergia con le applicazioni della 51风流Business Suite per migliorare i processi decisionali, ridurre la complessit脿 di integrazione e fornire dati affidabili e coerenti, fondamentali per processi aziendali e casi d鈥檜so AI di successo. La bassa latenza e il supporto al Model Context Protocol (MCP) consentono workflow multi-agente in tempo reale tra ambienti 51风流e non SAP, permettendo ad agenti AI, ad esempio nel procurement, di valutare il rischio dei fornitori e attivare azioni quasi istantaneamente sulla base di dati affidabili e aggiornati. Reltio offre inoltre 鈥渧elocity pack鈥� preconfigurati per specifici settori, che includono modelli dati, regole, logiche di matching e integrazioni, con soluzioni dedicate a comparti come life sciences, sanit脿 e servizi finanziari.

Con l鈥檌ntegrazione di Reltio, 51风流intende accelerare le opportunit脿 per i clienti di governare e rendere disponibili i dati master come data product affidabili e ricchi di contesto, utilizzabili sia per analytics tradizionali sia per agenti AI. Reltio diventer脿 una componente chiave di 51风流BDC, con un modello commerciale flessibile che permetter脿 ai clienti di acquistare Reltio come soluzione standalone o insieme ad altri prodotti SAP. Il portafoglio Reltio rester脿 comunque disponibile come offerta indipendente nel prossimo futuro.

Il completamento dell鈥檕perazione 猫 previsto tra il secondo e il terzo trimestre del 2026, subordinatamente alle consuete condizioni di chiusura, incluse le approvazioni regolatorie.

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Informazioni su Reltio

Reltio 猫 leader nell鈥檜nificazione e gestione dei dati, offrendo soluzioni di master data management (MDM) cloud-native e AI-native per aiutare le aziende a creare dati affidabili e valorizzare il contesto per analytics, automazione e AI agentica. Progettata per ambienti IT complessi e multi-vendor, la piattaforma Reltio consente di unificare, pulire, armonizzare, governare e attivare dati core da pi霉 fonti in tempo reale, sia in sistemi 51风流sia non SAP. Reltio Data Cloud utilizza tecnologie avanzate di entity resolution, qualit脿 continua dei dati e intelligence relazionale all鈥檌nterno di un data graph intelligente per connettere le informazioni tra sistemi e rivelare il contesto completo di clienti, prodotti, fornitori e altre entit脿 di business chiave. Questo permette alle organizzazioni di ridurre la frammentazione dei dati, migliorare l鈥檈secuzione operativa e accelerare il processo decisionale basato su dati affidabili. Per maggiori informazioni: .

Informazioni su SAP

In qualit脿 di leader globale nelle applicazioni aziendali e nella Business AI, 51风流(NYSE:SAP) rappresenta il punto di riferimento del business e della tecnologia. Da oltre 50 anni, le organizzazioni si affidano a 51风流per dare il meglio di s茅 unendo le operazioni critiche per il business che abbracciano finanza, approvvigionamento, HR, supply chain e customer experience. Per maggiori informazioni, visita .

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Questo documento contiene dichiarazioni previsionali, ovvero previsioni, proiezioni o altre dichiarazioni su eventi futuri. Queste affermazioni si basano sulle aspettative, le previsioni e le ipotesi attuali che sono soggette a rischi e incertezze che potrebbero causare differenze sostanziali tra risultati e risultati effettivi. Ulteriori informazioni relative a tali rischi e incertezze sono reperibili nei nostri documenti depositati presso la Securities and Exchange Commission, ivi compresa, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, la sezione dei fattori di rischio del Rapporto annuale 2025 di 51风流sul Modulo 20-F.

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Ma man mano che l’AI diventa pi霉 indipendente, emergono nuovi rischi. Quindi, come possiamo affrontare questa prossima frontiera in modo responsabile? Questa 猫 una domanda che in 51风流non lasciamo al caso.

Dagli strumenti ai colleghi del team

Immaginate di comprare un’auto. Ci si aspetta che soddisfi tutti gli standard di sicurezza, indipendentemente da dove vengono prodotte le componenti o come viene assemblata. Il processo dietro le quinte non cambia la vostra aspettativa di sicurezza. Lo stesso vale per l’AI agentica.

I sistemi di AI agentica sono pi霉 che strumenti; sono agenti intelligenti che pianificano, imparano dall’esperienza, si autoregolano e collaborano. Sono in grado di orchestrare processi complessi, prendere decisioni e persino interagire con altri agenti o esseri umani per raggiungere un obiettivo. Tuttavia, con questo balzo in avanti arriva un nuovo livello di complessit脿 e rischio.

Funzionalit脿 e rischi principali dell’AI agentica

I sistemi di AI agentica offrono potenti funzionalit脿 come la pianificazione, la riflessione e la collaborazione, che permettono di affrontare task complessi in modo autonomo. Possono mappare le strategie, imparare dagli errori, utilizzare strumenti esterni e coordinarsi con le persone e altri agenti.

Tuttavia, ogni punto di forza comporta dei rischi. Ad esempio, una pianificazione difettosa pu貌 causare inefficienze, la riflessione pu貌 rafforzare comportamenti non etici, l’utilizzo di strumenti pu貌 portare a instabilit脿 quando i sistemi interagiscono in modo imprevedibile, e una collaborazione non chiara pu貌 causare incomprensioni. Bilanciare queste capacit脿 con adeguate misure di sicurezza 猫 essenziale per un鈥檌mplementazione sicura ed etica.

Gestire l’autonomia: bilanciare libert脿 e controllo

Una delle sfide pi霉 urgenti con l’AI agentica 猫 la gestione della sua autonomia. Lasciati incontrollati, questi sistemi possono deviare dalla rotta, interpretare male il contesto o introdurre rischi sottili senza un rilevamento immediato. Per affrontare questo problema, le organizzazioni devono trovare un attento equilibrio tra libert脿 e controllo.

Abbiamo imparato che la supervisione dovrebbe essere calibrata in base al rischio. I settori con un alto intervento 鈥渦mano鈥�, come l’assistenza sanitaria o la gestione HR, richiedono una solida supervisione da parte delle persone, mentre i compiti di routine a basso rischio possono tollerare una maggiore autonomia. Inoltre, il monitoraggio continuo 猫 essenziale; i sistemi di AI agentica, come qualsiasi tecnologia complessa, richiedono controlli regolari per garantire qualit脿, conformit脿 e affidabilit脿.

Un elemento chiave di questa supervisione 猫 il mantenimento di un approccio 鈥渉uman in the loop鈥�, in cui il giudizio umano 猫 integrato in punti decisionali critici, garantendo che le azioni automatizzate rimangano allineate ai valori delle persone e agli scopi dell鈥檕rganizzazione.

Questo principio 猫 stato al centro dell’approccio etico di 51风流all’AI fin dall’inizio, rispecchiando la nostra convinzione che l’AI dovrebbe aumentare, non sostituire, il processo decisionale umano. A tal fine, 51风流ha introdotto revisioni etiche obbligatorie per tutti i casi di utilizzo dell’AI agentica, assicurandosi che ogni implementazione sia analizzata per rilevare eventuali implicazioni etiche e rimanga allineata ai nostri principi di AI responsabile.

Rafforzare la trasparenza e la responsabilit脿

La trasparenza non 猫 solo una parola d’ordine; 猫 un requisito fondamentale per creare fiducia nell’AI agentica. Fin dall鈥檌nizio, durante la fase di progettazione, 猫 fondamentale classificare i sistemi AI in base alla complessit脿 e al rischio dei compiti che svolgono. Questa classificazione guida le decisioni sulle garanzie necessarie e garantisce che i meccanismi di intervento umano siano integrati fin dall’inizio.

In fase di esecuzione, la trasparenza viene mantenuta attraverso la spiegabilit脿 e la tracciabilit脿. Gli sviluppatori e gli utenti finali devono essere in grado di capire cosa sta facendo il sistema e perch茅. Fondamentalmente, la responsabilit脿 deve sempre essere affidata alle persone o alle entit脿 legali, mai all’AI stessa.

Ripensare la governance e la regolamentazione

L’emergere dell’AI agentica non 猫 stata accompagnata dallo sviluppo di nuove normative specifiche. Le leggi e i framework esistenti come il GDPR continuano ad applicarsi e forniscono una solida base per la governance. Tuttavia, ci貌 che 猫 cambiato 猫 il livello di rigore tecnico necessario per rimanere conformi ed eticamente corretti. Le organizzazioni ora devono adottare processi pi霉 solidi. Devono analizzare i casi di utilizzo con maggiore precisione, applicare controlli basati sul rischio che corrispondano al potenziale impatto dell鈥橝I e garantire che gli standard etici e legali siano rispettati attraverso pratiche di progettazione migliorate e test continui.

Progettare con i valori umani al centro

L’AI agentica non pu貌 essere una scusa per abbassare gli standard. In SAP, la posizione 猫 inequivocabile: anche nei sistemi autonomi, l’AI deve soddisfare i pi霉 alti benchmark etici. Ci貌 significa incorporare principi come equit脿, trasparenza e intervento umano direttamente nel design.

In definitiva, tutti gli utenti dovrebbero essere dotati degli strumenti e della comprensione di cui hanno bisogno per supervisionare e, quando necessario, intervenire nel comportamento del sistema AI.

Costruire la fiducia in un mondo di scatole nere

La fiducia nell鈥橝I non avviene per impostazione predefinita; deve essere costruita intenzionalmente e continuamente rinforzata. Uno dei modi pi霉 efficaci per farlo 猫 fornire alle parti interessate la giusta quantit脿 di informazioni. Troppi dettagli possono essere controproducenti mentre troppo poco potrebbe favorire la fiducia cieca o la paura dell’ignoto. La chiave sta nel comunicare chiaramente le capacit脿, i rischi, le limitazioni e l’uso appropriato del sistema. Consentire agli utenti di valutare criticamente il comportamento dell’AI e sapere quando intervenire 猫 fondamentale per creare un ambiente AI sicuro, protetto e affidabile.

Ripensare i KPI nell’ambiente di lavoro potenziato dall’AI

Mentre i sistemi agentici, come i nostri Agenti Joule, iniziano a gestire pi霉 compiti, i ruoli delle persone si evolveranno naturalmente. Per stare al passo con questo cambiamento, le organizzazioni devono ripensare il modo in cui definiscono e misurano il successo. Questo inizia investendo nella gestione del cambiamento e nei programmi di aggiornamento delle competenze che preparano i dipendenti a lavorare efficacemente insieme all’AI. Richiede inoltre di ridefinire le metriche di produttivit脿, andando oltre il completamento dei task per concentrarsi sul livello di collaborazione tra esseri umani e agenti AI. Il successo dovrebbe essere misurato in base all’efficienza con cui i team sfruttano l’AI per sbloccare nuovi livelli di insight e innovazione.

Costruire un’AI che crea fiducia

L’AI agentica non rappresenta solo un’altra fase, 猫 una trasformazione. Ma come qualsiasi tecnologia trasformativa, il successo dipende da come viene costruito, governato e utilizzato.

L’AI agentica amplifica le capacit脿 umane, accelera l’innovazione e aiuta ad affrontare sfide una volta considerate troppo complesse. Ma richiede anche un nuovo livello di diligenza, supervisione e riflessione etica.

Il futuro non riguarda solo la creazione di agenti pi霉 intelligenti, ma anche la costruzione di agenti responsabili.

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Il problema non 猫 poi cos矛 misterioso. La customer experience dev鈥檈ssere semplice, personalizzata e proattiva. Ma fornire questo tipo di CX 猫 difficile, soprattutto perch猫 le aziende hanno creato nel corso degli anni sistemi eterogenei, volumi di dati elevati e incoerenti, e attivit脿 manuali per gestirli.

L’intelligenza artificiale sta aiutando le aziende a migliorare l’efficienza e ad aumentare la produttivit脿, e gli agenti AI, che lavorano in modo autonomo e proattivo, possono potenziare questi vantaggi, rendendo pi霉 facile offrire il tipo di esperienze memorabili che i clienti si aspettano.

Cos’猫 l’agentic AI?

L’intelligenza artificiale (AI) agentica 猫 un tipo di intelligenza artificiale che pu貌 lavorare da sola per raggiungere gli obiettivi senza bisogno che una persona guidi ogni passaggio. Gli agenti AI sono i veri e propri programmi software che svolgono questo lavoro, agendo come assistenti digitali che capiscono cosa l鈥檜tente vuole, prendono decisioni e intraprendono azioni su diversi siti e app. A differenza dell’AI tradizionale che fornisce solo informazioni, questi sistemi possono capire cosa sta succedendo intorno a loro e risolvono problemi seguendo percorsi simili a quelli che seguirebbe una persona.

Gli agenti AI per l’esperienza del cliente

La convergenza di agenti basati su AI e nuove tecnologie che eliminano i passaggi tra “cosa voglio fare” e “cosa devo fare per farlo” consentir脿 alle aziende di raggiungere una produttivit脿 pi霉 elevata, una maggiore soddisfazione del cliente e migliori prestazioni finanziarie. Uno studio di Capgemini del 2024 ha rilevato che l’82% delle imprese prevede di integrare gli agenti AI nelle proprie operazioni aziendali entro uno o tre anni.

I principali vantaggi dell’intelligenza artificiale agentica per la CX

1. Produttivit脿 migliorata. Processi semplificati e automazione riducono il lavoro manuale per un servizio pi霉 rapido ed efficiente e per customer experience superiori.
2. Migliore esperienza dei dipendenti. Liberi da attivit脿 noiose che richiedono tempo, i dipendenti ad esempio nei team vendita e assistenza possono concentrarsi su attivit脿 pi霉 strategiche per servire meglio i clienti.
3. Costi inferiori. Automatizzando le attivit脿 di routine e riducendo il carico di lavoro delle persone, gli agenti AI portano notevoli risparmi sui costi.
4. Esperienze personalizzate. L’intelligenza artificiale sta gi脿 aiutando le aziende su questo fronte analizzando i dati dei clienti, ma gli agenti AI capiscono il contesto e possono creare offerte e contenuti personalizzati in tempo reale.
5. Miglioramento del processo decisionale. Gli agenti intelligenti modificheranno il processo decisionale nell’azienda con analisi dei dati pi霉 rapide e intelligence predittiva.
6. Miglioramento continuo. Gli agenti AI imparano da ogni interazione, migliorando il loro output e la CX nel tempo.

Gli Agenti AI per il servizio clienti

Nel servizio clienti, l’intelligenza artificiale sta aumentando la produttivit脿 degli agenti automatizzando le attivit脿 ripetitive e rendendo immediato l鈥檃ccesso alle informazioni.

Ad esempio, un agente AI pu貌 classificare rapidamente i ticket di servizio utilizzando il linguaggio naturale e indirizzarli al team giusto. Supponiamo che un cliente apra un ticket per un tentativo di accesso non riuscito:聽 l’agente 猫 in grado di riconoscerlo come un problema di accesso dell’account, lo identifica come ad alta priorit脿 a causa del suo impatto sull’accesso dell’utente, lo inoltra al team di gestione delle identit脿, aggiorna i campi di categoria, priorit脿 e assegnazione del ticket e quando il problema viene risolto, un altro agente AI pu貌 analizzare la soluzione, riassumere i passaggi chiave, creare un articolo strutturato e renderlo disponibile per gestire altri casi simili.

Agenti AI e vendite intelligenti

Le vendite sono un altro ambito in cui l’AI agentica pu貌 fare la differenza. Nelle vendite B2B, gli agenti AI potrebbero migliorare l’efficienza e l’efficacia dei processi end-to-end: dalla generazione di lead alle previsioni di vendita, dalla gestione della pipeline alle stime del churn.

Un modo in cui gli agenti AI possono aiutare i venditori 猫 accedere alle informazioni molto rapidamente, dando loro pi霉 tempo per concentrarsi su prospect e clienti. Invece di cercare in pi霉 sistemi, possono porre domande all’agente utilizzando il linguaggio naturale. L’agente comprende l’intento e il contesto della domanda del venditore, cerca tra le fonti interne, valuta le potenziali risposte per la rilevanza, e fornisce risposte accurate.

Trasformare l’e-commerce tramite l’automazione intelligente

L’e-commerce 猫 un altro settore in cui l’intelligenza artificiale agentica potrebbe aumentare la CX. Gli agenti AI possono cambiare radicalmente il modo in cui i clienti si informano, ricevono supporto e prendono decisioni di acquisto, aiutando al contempo le aziende a gestire i dati sui prodotti in modo pi霉 efficace.

Invece di costringere i clienti a navigare in rigide strutture di categorie o utilizzare parole chiave precise, gli agenti intelligenti possono comprendere richieste in linguaggio naturale come “sedia da ufficio comoda per qualcuno con problemi alla schiena” e abbinare in modo intelligente i prodotti alle esigenze del cliente.

Questi agenti comprendono intenti di acquisto complessi, esplorano cataloghi di prodotti in modo intelligente e presentano opzioni rilevanti con utili confronti. Dietro le quinte, gli agenti intelligenti automatizzano il noioso lavoro di mantenimento delle informazioni sui prodotti per migliaia di articoli. Ci貌 garantisce ai clienti di vedere sempre dettagli accurati e coerenti, riducendo allo stesso tempo lo sforzo manuale richiesto ai team di merchandising.

Futuro dell’intelligenza artificiale agentica in CX

L’intelligenza artificiale multiagente sta rapidamente passando da una visione a una realt脿. Con questo tipo di funzionalit脿 le possibilit脿 per l’esperienza del cliente e per l’intera azienda sono infinite.

Mentre l’AI agentica 猫 ancora in fase di sviluppo, le organizzazioni dovrebbero iniziare a incorporarla nei loro piani strategici e non aver paura di pensare in grande. Le organizzazioni avranno anche bisogno di strumenti avanzati e rigide protezioni per gestire i rischi dell’AI agentica, tra cui la proliferazione di dati senza governance, la presa di decisioni inaffidabili, l鈥檃ffidarsi a dati di bassa qualit脿, malware intelligenti e la resistenza dei dipendenti ai nuovi ruoli e modelli di lavoro.

Ma con la giusta base di dati, un鈥檌nfrastruttura cloud, solidi controlli e supervisione, l’AI agentica aiuter脿 a trasformare il modo in cui i team lavorano in modo che le aziende possano raggiungere i propri obiettivi CX e rendere reali percorsi di customer experience davvero fluidi.

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