L’intelligenza artificiale è il cambiamento tecnologico più significativo dai tempi di Internet e l’evento più trasformativo mai accaduto al software aziendale. Non perché l’AI lo minacci, ma perché l’AI ha bisogno del software aziendale. I progressi nel ragionamento, nella generazione di codice e negli agenti autonomi sono veri e rimodelleranno ogni settore.

Lo vedo in prima persona. L’AI sta generando incrementi di efficienza a doppia cifra nelle nostre stesse operazioni. In oltre due terzi dei nostri contratti cloud del quarto trimestre, i clienti hanno scelto di includere funzionalità AI. I produttori utilizzano agenti AI per automatizzare i processi di quotazione, riducendo drasticamente i tempi di risposta. I team di consulenza stanno recuperando un quarto della loro settimana lavorativa da dedicare ad attività di maggior valore. Non è hype: sta accadendo, su scala enterprise.

Ogni grande cambio di piattaforma segue uno schema. All’inizio, il valore si concentra nei livelli più bassi dello stack: capacità di calcolo, modelli, infrastruttura. Le “pale� durante la corsa all’oro. Con il tempo, però, il valore duraturo migra verso il livello applicativo, dove la tecnologia si traduce in risultati concreti. Internet lo ha dimostrato chiaramente. Il cloud computing lo ha confermato. Con l’AI non sarà diverso. Il software non sta arrivando alla fine della corsa – ha appena iniziato. In altre parole: il software sta diventando il superpotere dell’AI.

Dove risiede il vero valore

In tutti i settori, le imprese stanno investendo miliardi nell’AI, spinte da reali progressi in funzionalità e produttività. Eppure, molte faticano a trasformare gli esperimenti in risultati misurabili e scalabili in tutta l’organizzazione. Le cause sono note: ecosistemi di dati frammentati, processi in silos, governance incoerente e AI “appiccicata� a sistemi legacy obsoleti.

Indipendentemente dal settore o dalle dimensioni, ogni cliente con cui parlo vuole una sola cosa: un’AI che comprenda profondamente il proprio business, in modo sicuro e affidabile. Ciò richiede applicazioni integrate, dati armonizzati e controlli chiari. Senza questi elementi, l’AI opera nel vuoto, scollegata dalla realtà dell’azienda.

Se non comprende come la funzione finance si collega agli acquisti, come la supply chain interagisce con la produzione, quali regole di compliance governano una transazione o come gestire le eccezioni, l’AI non può gestire un’organizzazione in modo affidabile. Il più piccolo errore – l’utilizzo di dati non aggiornati, incompleti o sbagliati – può scatenare a cascata decisioni sbagliate, transazioni errate e perdite significative prima che qualcuno se ne accorga. Lungi dall’eliminare il software, l’AI mette in evidenza l’indispensabilità dei sistemi che coordinano il lavoro su larga scala.

L’AI per il business ha successo quando agenti e governance si incontrano

Creare un agente è sempre più semplice, ma è solo la punta dell’iceberg. Implementarlo lungo supply chain end-to-end o nei processi di chiusura finanziaria, con piena conformità e tracciabilità, è dove si concentra la maggior parte dello sforzo. Orchestrazione, applicazione delle policy e determinismo dei workflow sono i custodi della fiducia. Più agenti autonomi vengono distribuiti, più diventano preziosi i sistemi governati che li governano e li supervisionano, ed è qui che le piattaforme che già gestiscono le operazioni di business più importanti del mondo mostrano tutto il loro valore.

Di cosa hanno bisogno gli agenti per operare su larga scala

Per generare risultati tangibili e affidabili, gli agenti hanno bisogno di tre elementi.
Primo, una profonda conoscenza di dominio e di settore codificata nei sistemi, affinché comprendano contesto, relazioni e processi end-to-end.
Secondo, dati accurati e ricchi semanticamente, che costituiscano una fonte di verità affidabile.
Terzo, governance a livello aziendale: regole di validazione, controlli di conformità, flussi di approvazione, gestione delle identità e tracciamento delle attività per mantenere l’autonomia in sicurezza.

Sono questi gli elementi che distinguono l’AI in grado di gestire davvero e in modo affidabile un’azienda da quella che colpisce solo in una demo.

Cosa cambia e cosa rimane vero

L’AI rende il software più veloce ed economico da sviluppare. I modelli linguistici diventeranno una commodity. I modelli di business evolveranno, man mano che i pattern di utilizzo si sposteranno dagli utenti agli agenti. Emergeranno interfacce completamente nuove. Gli utenti dialogheranno sempre più con l’AI invece di navigare applicazioni, e i front-end saranno generati dinamicamente in tempo reale.

Ma il bisogno di sistemi governati e costantemente aggiornati non farà che crescere. L’AI alza l’asticella per aggiornamenti sicuri, miglioramenti basati sulla telemetria e controlli condivisi, tutti punti di forza del SaaS maturo. Gli agenti AI non sostituiscono il software enterprise. Vi fanno affidamento.

I vincitori non saranno quelli che possiedono modelli di base leggermente migliori. Saranno coloro che sapranno fornire valore a livello applicativo: risultati basati su profonda competenza di dominio, integrati tra funzioni e governati per la scalabilità.

Il software sta diventando il sistema operativo dell’autonomia affidabile. Le aziende che lo capiranno integreranno l’AI nei sistemi che gestiscono l’economia mondiale. Le altre continueranno a fare esperimenti, generare prototipi e chiedersi perché i risultati non siano all’altezza dell’hype.

Lunga vita al software.

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Il recente report di Economist Impact, ““, promosso da 51·çÁ÷e basato sul contributo di 480 CFO a livello globale, racconta questa trasformazione: da custodi dell’accuratezza finanziaria ad architetti della resilienza, dell’innovazione digitale e del valore di lungo periodo. Il report evidenzia l’ampliamento delle responsabilità di questa funzione, l’aumento della pressione sui rischi e l’urgente necessità di adottare l’intelligenza artificiale con rapidità e rigore.

Per gestire efficacemente la volatilità, l’attuale agenda dei CFO richiede agilità operativa, automazione intelligente e un approccio ripensato allo sviluppo della forza lavoro. Ecco come si stanno adattando responsabili finanziari più illuminati.

Un mandato in espansione

Sono finiti i giorni in cui i CFO si concentravano sulla pianificazione finanziaria e sulla rendicontazione. Il perimetro della funzione finance ora si è esteso in modo significativo. Quasi il 90% dei CFO dichiara un maggiore coinvolgimento nella trasformazione digitale e nella gestione del rischio rispetto a tre anni fa; due terzi contribuiscono attivamente alle strategie di sostenibilità ed ESG.

I CFO sono sempre più protagonisti di decisioni che influenzano clienti, prodotti e talenti. Devono anticipare scenari, mitigare rischi, garantire rispetto della compliance e al tempo stesso preservare la redditività.

I cambiamenti macroeconomici, geopolitici e tecnologici stanno spingendo i CFO a partecipare in modo più approfondito al processo decisionale operativo. Oggi i leader finanziari devono “ricoprire più ruoli� e sviluppare una profonda comprensione dei processi e dei controlli aziendali per guidare efficacemente la trasformazione.

Con l’aumento delle aspettative e la convergenza delle responsabilità, la prossima sfida è chiara: allineare queste priorità con le competenze necessarie per realizzarle.

Gestire l’incertezza con strumenti avanzati

I CFO sono in prima linea nell’affrontare l’incertezza, con una pressione crescente per evitare che i rischi e i costi aumentino a dismisura. Infatti, oltre l’80% dei CFO ha dichiarato di essere ora più coinvolto nella gestione dei rischi e nella conformità.

Non è tanto l’aumento dei costi a preoccupare, quanto l’imprevedibilità: inflazione, regole commercialiÌý e tassi di interesse variabili rendono più complessa l’allocazione del capitale. Solo il 37% degli intervistati si dice pienamente fiducioso nel conseguire gli obiettivi di liquidità, rispetto al 90% che si dichiara fiducioso rispetto a quelli di fatturato.

In risposta a ciò, i CFO stanno rafforzando ciò che possono controllare. La pianificazione basata sull’intelligenza artificiale agentica consente simulazioni più rapide e sofisticate, i segnali operativi in tempo reale diventano indicatori predittivi di rischio. Cresce anche l’attenzione alla flessibilità, dall’aggiornamento dei sistemi produttivi alla rinegoziazione dei contratti di fornitura.

Il mandato è chiaro: costruire organizzazioni in grado di assorbire gli shock, reagire tempestivamente e mantenere la direzione strategica anche nell’instabilità.

AI: opportunità e responsabilità

La trasformazione digitale, guidata dall’AI e dagli agenti AI, è diventata una responsabilità chiave del ruolo del CFO, con quasi nove su dieci che segnalano un maggiore coinvolgimento. L’AI generativa, ad esempio, offre un potenziale rilevante nella compliance: può analizzare normative complesse, monitorare aggiornamenti regolatori e automatizzare processi interni. Tuttavia, diverse sfide ostacolano l’adozione dell’AI:

Talento: il principale ostacolo all’accelerazione dell’AI

Oltre il 60% dei CFO ha indicato l’aggiornamento delle competenze e l’assunzione di talenti esperti nel digitale come le sfide principali, insieme alla frammentazione dei sistemi e alla scarsa disponibilità di dati di qualità in tempo reale. Di conseguenza, i CFO stanno rafforzando sia le competenze del team che la qualità dei dati, riconoscendo che l’AI può scalare solo se supportata da competenze adeguate e dati affidabili.

Il paradosso del ROI

Ai CFO è richiesto di dimostrare risultati immediati, mentre i benefici più rilevanti dell’AI – in termini di innovazione e crescita – emergono nel medio periodo. I leader più visionari stanno definendo KPI chiari, concentrandosi su casi d’uso che generano valore tangibile e coordinando le iniziative a livello aziendale per massimizzare l’impatto.

Una nuova forza lavoro per un futuro basato sull’AI

L’AI sta anche ridefinendo il lavoro nelle funzioni finance. Se da un lato esistono timori legati alla sostituzione di alcune attività, quasi sette CFO su dieci vedono nell’intelligenza artificiale uno strumento di potenziamento delle capacità umane.

Questo stimola una revisione dei ruoli, dei percorsi di carriera e delle competenze richieste. I CFO più lungimiranti investono in capacità digitali e analitiche, promuovono team ibridi che combinano giudizio umano e insight basati sull’AI e rafforzano la leadership attraverso nuove competenze.

Nel loro insieme, questi cambiamenti segnalano un’evoluzione più ampia: il finance sta evolvendo da funzione centrata sulla rendicontazione storica a motore di insight predittivi e supporto decisionale in tempo reale.

I CFO che bilanciano la rapida efficienza con investimenti a lungo termine in dati, competenze e modelli di lavoro innovativi trasformeranno l’AI in un vantaggio competitivo sostenibile piuttosto che in un aumento di produttività di breve durata.

Il manuale del CFO

La ricerca di Economist Impact dimostra che il CFO visionario influenza il modo in cui le imprese gestiscono il rischio, adottano l’intelligenza artificiale e gli agenti AI e sviluppano le competenze della forza lavoro necessarie per una trasformazione continua.

Serve un “manuale operativoâ€� rinnovato: accelerare l’automazione, rafforzare l’allineamento interfunzionale, rendere più flessibili sistemi e supply chain e ripensare i percorsi professionali in chiave digitale. Come ha osservato uno degli intervistati, “il CFO moderno non è solo il custode del valore, ma l’architetto del valore futuroâ€�. Quel futuro apparterrà ai leader che abbinano una gestione disciplinata dei costi e dei rischi a investimenti ambiziosi in dati, competenze e insight basati sull’intelligenza artificiale.

Le soluzioni di gestione finanziaria di 51·çÁ÷supportano questa evoluzione, consentendo di integrare dati, processi e insight in un’unica piattaforma. In un contesto in cui le aspettative verso la funzione finance continuano a crescere, dotare i CFO di visibilità, controllo e capacità predittive è essenziale per aiutarli a guidare le organizzazioni con fiducia e risultati attraverso l’incertezza.

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L’intelligenza artificiale e le tecnologie digitali possono fare molto per il mondo della giustizia. Ma la vera domanda non è se adottarle. È come farlo in modo corretto, responsabile e strutturale.

Abbiamo recentemente organizzato il tavolo di confronto “IA, dati e modelli operativi per una Giustizia più efficiente al servizio del cittadino� a cui hanno partecipato il Ministero della Giustizia, l’AgID, diversi parlamentari e addetti ai lavori. Quando oggi si parla di trasformazione non si intende solo una trasformazione tecnologica, ma sistemica: rafforzare la capacità dello Stato di garantire efficienza, certezza del diritto e fiducia istituzionale attraverso una piattaforma digitale integrata, sicura e governabile, guidata dall’AI.

Dalla digitalizzazione alla piena operatività digitale

Negli ultimi anni si è parlato molto di digitalizzazione della giustizia. Il passo successivo è renderla pienamente operativa: automazione dei processi documentali, digitalizzazione end-to-end dei procedimenti civili e penali, utilizzo dell’AI per l’analisi e il supporto decisionale, valorizzazione del patrimonio informativo attraverso un Data Lake giudiziario nazionale.

Tutto questo, però, funziona solo se alla base c’è un’architettura coerente che connette dati, processi e persone. L’interoperabilità non è un dettaglio tecnico: è la condizione necessaria perché sistemi diversi – legacy e nuovi – possano dialogare in modo sicuro, affidabile e continuo.

La combinazione vincente: Uomo + AI

Esiste ancora una certa diffidenza verso l’intelligenza artificiale. In realtà, il tema non è la sostituzione dell’uomo, ma la qualità dei dati e del contesto in cui l’AI opera.

In un ambito come quello giudiziario, l’AI non decide: aiuta a raccogliere, organizzare e mettere a disposizione – con le corrette regole di accesso e profilazione – i documenti e le informazioni che sono alla base del giudizio delle persone.

Pensiamo a un esempio concreto: per arrivare preparato a un’udienza, un magistrato deve poter contare su un insieme articolato di atti, memorie, precedenti e documentazione probatoria. Può accadere che, proprio il giorno dell’udienza, emerga l’assenza di un documento rilevante. Un sistema di AI, correttamente addestrato e governato, può individuare in pochi secondi l’informazione corretta all’interno di grandi moli di informazioni, riducendo tempi e margini di errore. La decisione resta sempre umana, ma la capacità di analisi viene potenziata.

Strumenti di lettura automatica possono analizzare in pochi secondi volumi di documenti che richiederebbero ore di lavoro umano. Ma dobbiamo porci alcune domande fondamentali: stiamo considerando tutti i documenti necessari per un giudizio equilibrato? I dati sono completi, affidabili, aggiornati? Perché un’AI che lavora su dati non corretti rischia di generare errori, compromettendo il circolo virtuoso dell’innovazione.

Nel contesto giudiziario, quindi, l’AI non sostituisce l’essere umano: la supporta. Accelera l’analisi, organizza la complessità, individua pattern, suggerisce raccomandazioni. Ma la decisione finale resta sempre in capo alla persona.

Oggi l’AI è in grado di automatizzare singole attività, ma può anche gestirne di più articolate, fornendo raccomandazioni strutturate. Ad esempio, stiamo mettendo a disposizione dei nostri clienti Agenti AI progettati per supportare ruoli specifici, perché ogni ambito ha sfide e responsabilità proprie. La tecnologia deve essere calata nel contesto.

Sicurezza e governance: condizioni imprescindibili

In ambito giudiziario, sicurezza e governance non sono opzioni, ma prerequisiti. Un’AI realmente adottabile deve nascere con meccanismi di controllo degli accessi, tracciabilità delle operazioni, gestione rigorosa dei dati sensibili e processi di anonimizzazione integrati. È essenziale sapere che tutti gli attori che accedono alle informazioni siano autorizzati a farlo e che ogni utilizzo sia conforme alle normative. La fiducia istituzionale si costruisce anche così.

Una visione di sistema

C’è un esempio che utilizzo spesso, in un settore diverso. Quando un responsabile HR riceve decine di migliaia di curriculum, nella pratica tende a fermarsi ai primi candidati validi. Con strumenti di AI può analizzare l’intero bacino, garantendo una selezione più equa e completa. Non è perfetta, ma è potenzialmente più giusta. Allo stesso modo, nella giustizia, la tecnologia può ampliare la capacità di analisi e migliorare l’equità del sistema, se inserita in una visione complessiva.

La trasformazione della giustizia non è solo una questione di efficienza operativa. È una questione di autorevolezza dello Stato, competitività del Paese e fiducia dei cittadini. Perché questo accada servono piattaforme integrate, interoperabilità reale, competenze diffuse e una partnership solida tra pubblico e privato.

L’intelligenza artificiale non è un’alternativa al giudizio umano. È uno strumento potente per rafforzarlo. Se governata con responsabilità, può diventare una leva concreta per una giustizia più rapida, più trasparente e più vicina ai cittadini.

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Sono i fornitori di software e le piattaforme digitali a rendere possibile l’adozione dell’AI, fungendo da mediatori in un mercato che evolve con estrema rapidità. Una competenza aziendale fondamentale è saper navigare il sistema dell’offerta tecnologica e trovare soluzioni capaci di integrare moduli intelligenti dentro strumenti già in uso.

Il punto di partenza della ricerca è la tensione che caratterizza l’attuale fase dell’AI: fortissimo interesse e pressione competitiva da un lato, poca chiarezza, ambiguità tecnologica e necessità di massa critica rilevante per poter approcciare il tema dall’altro. Molte imprese hanno dati non completamente solidi e sistemi ancora frammentati, ma sentono l’urgenza di “esserci� nel mondo dell’intelligenza artificiale.

“In un momento di grande trasformazione, spesso accompagnata da incertezza e volatilità, riteniamo sia essenziale offrire al mercato strumenti di analisi affidabili e chiari. L’AI sta rivoluzionando la vita e il business delle imprese e l’Italia è in una fase di trasformazione digitale, ma il livello di maturità su questa tecnologia è ancora molto eterogeneo: le aziende sono bombardate da messaggi sull’AI, e spesso manca una guida concreta e basata su dati. Serve un quadro di riferimento per capire dove siamo e dove possiamo arrivare con l’intelligenza artificiale in Italiaâ€�, ha dichiarato Carla Masperi, Amministratore Delegato di 51·çÁ÷Italia. “Abbiamo collaborato con SDA Bocconi School of Management proprio perché volevamo disporre di un’analisi innovativa, indipendente e seria che arricchisse il nostro osservatorio e che potesse anche essere un utile strumento di “contaminazioneâ€� per le aziende che vogliono sfruttare l’AI in modo responsabile per crescere e innovare.Ìý Come leader nella Business AI, sentiamo di dover giocare un ruolo importante insieme ai nostri Partner, stimolando una cultura dell’adozione consapevole, andando oltre la “modaâ€� e i falsi miti sull’AIâ€�.

La ricerca ha coinvolto 16 imprese italiane di medio-grandi dimensioni, attraverso case study, interviste a manager e analisi comparativa. Ne emerge un panorama variegato: l’AI viene sperimentata nella progettazione di nuovi prodotti, nella gestione della supply chain, nel marketing e nel customer service, ma anche nei processi amministrativi, nell’IT e nelle risorse umane.

I benefici ricercati sono soprattutto maggiore efficienza nei processi; riduzione dei costi e degli errori; scalabilità e produttività; migliore esperienza del cliente.

Quando si parla poi di modelli organizzativi di implementazione, lo studio ha individuato quattro archetipi di adozione:

• Infused AI, con moduli già incorporati negli ERP, dove gran parte delle responsabilità resta in capo al fornitore
• AI on demand, in cui gli strumenti esterni vengono usati senza integrazione nativa, con potenziali rischi di governance, ma con l’aspetto positivo di flessibilità nella scelta degli strumenti di mercato e possibilità di evoluzione
• Interfaced AI, basata su moduli verticali che interagiscono nativamente con i sistemi aziendali
• Hybrid architecture, in cui moduli di intelligenza artificiale si interfacciano con una architettura ibrida composta da sistemi gestionali differenziati

Questi archetipi non sono alternative equivalenti: a cambiare sono da un lato i livelli di responsabilità e presidio richiesti all’azienda che adotta le soluzioni e dall’altro il livello di customizzazione che si può ottenere. Più si va verso soluzioni complesse e personalizzate, più cresce l’onere di governance in capo all’azienda.

Osserva in proposito Severino Meregalli, Associate Professor of Practice di Information Systems e Direttore Devo Lab, SDA Bocconi: “Ogni archetipo individuato trova la propria ragion d’essere nel contesto aziendale e nel momento storico in cui si configura l’opportunità di introdurre l’AI in azienda. Per il tessuto industriale italiano, l’integrazione nativa con le soluzioni ERP costituisce tuttavia la traiettoria più coerente per un’adozione matura e consapevole.”

Uno sguardo al futuro

Per le aziende vi sono due vie. Prima, l’AI non può essere un “cerotto� per sistemare processi mal disegnati: senza dati puliti e architetture coerenti si rischia di innescare un circolo vizioso.

Seconda raccomandazione, l’adozione richiede un percorso graduale e bilanciato:

• approccio incrementale, iniziando da progetti nativamente coerenti con le priorità di business
• governance bilanciata, con l’IT a presidiare sicurezza e compliance e le funzioni di business libere di sperimentare
• investimenti in cultura e competenze, per accompagnare le persone nell’uso critico degli strumenti

Infine, il ruolo dei provider di tecnologia è tutt’altro che marginale: in un mercato in cui i player cambiano di continuo, avere un fornitore solido e capace di integrare progressivamente nuove soluzioni è ciò che può aiutare le aziende a tradurre l’hype in valore duraturo.

“L’intelligenza artificiale oggi rappresenta un’opportunità enorme, e lo studio ha riportato che 4 aziende su 5 considerano l’AI una priorità di business, ma solo se le imprese sono pronte ad affrontare la sfida che comporta. Bisogna, infatti, tenere sempre presente che l’AI non è una tecnologia autonoma. Perché i suoi vantaggi si concretizzino, l’AI dev’essere profondamente integrata nei processi aziendali. E per questo le aziende devono agire in tre direzioni: implementare un moderno software cloud, adottare una moderna gestione dei dati e uno stack coerente di tecnologie AI collegate con questi�, conclude Carla Masperi.

La ricerca è stata realizzata con il supporto di Altea UP, Avvale, Derga Consulting e Horsa Run.

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È evidente che le aspettative sui benefici economici di questa tecnologia sono altissime. Eppure, una recente indagine di McKinsey ha rilevato che oltre l’80% delle imprese in tutto il mondo non vede ancora alcun impatto tangibile sui propri profitti.[1] Da dove deriva quindi questa discrepanza?

La chiave della risposta è che l’AI non è una tecnologia autonoma. Perché i suoi vantaggi si concretizzino, l’AI dev’essere profondamente integrata nei processi aziendali. E per questo le aziende devono agire in tre direzioni: implementare moderno software cloud, adottare una moderna gestione dei dati e uno stack coerente di tecnologie AI collegate con questi.

Iniziamo con il software: tutte le aziende di successo utilizzano il software per organizzare e ottimizzare le proprie operazioni, dall’acquisizione degli ordini all’approvvigionamento, dalla produzione alla consegna dei prodotti al servizio clienti. Tuttavia, molte imprese si affidano ancora a sistemi software legacy e on-premise, ovvero a un’ampia gamma di programmi installati sui server IT dell’organizzazione. Questa infrastruttura software è spesso costituita da numerose applicazioni differenti collegate tra loro, fortemente modificate nel corso degli anni e spesso non aggiornate con le ultime innovazioni. Questi sistemi complessi sono costosi da mantenere e rendono difficile per le aziende e i loro leader rispondere alle sfide e cogliere le opportunità con agilità e rapidità.

Anche le applicazioni di intelligenza artificiale incontrano grossi ostacoli quando si trovano nei sistemi legacy: hanno difficoltà a comprendere il funzionamento interno dell’azienda, a dare un senso a set di dati frammentati e ampiamente distribuiti e potrebbero non essere in grado di trovare determinate informazioni chiave.

Il primo passo verso una potente intelligenza artificiale aziendale è quindi il passaggio dal software legacy on-premise al moderno software cloud, ovvero applicazioni gestite e manutenute centralmente in data center professionali, costantemente aggiornate con le nuove innovazioni e strettamente interconnesse in modo che le informazioni possano fluire liberamente tra le diverse parti dell’organizzazione.

Per le aziende oggi, la migrazione al cloud è più rapida, più fluida e più trasparente che mai, grazie a metodi collaudati e alla disponibilità di strumenti digitali avanzati. E i vantaggi sono significativi: le applicazioni cloud integrate lavorano insieme fin da subito e coprono le esigenze software dell’azienda in modo completo, in tutti i reparti. Questa integrazione consente ad esempio a una casa automobilistica di ridurre tempi e costi, dalla ricezione di un ordine alla produzione del veicolo fino alla sua consegna finale. Vantaggi simili si estendono a tutti gli altri settori e flussi di lavoro.

Una migrazione al cloud, di conseguenza, è più di un progetto IT: è la base digitale per una modernizzazione approfondita dell’intera impresa, per passare da “buono” a “ottimo”.

Una volta nel cloud, le aziende possono integrare soluzioni avanzate per la gestione dei dati con il minimo sforzo. Pensate alla gestione avanzata dei dati come a un archivio magico, che registra e organizza automaticamente tutti i documenti, tutte le informazioni, tutti i dati automaticamente nel posto giusto e in perfetto ordine – sempre aggiornato, perfettamente ricercabile, senza duplicati ed errori, con annotazioni intelligenti e tutto nel contesto giusto.

La combinazione di applicazioni cloud integrate e gestione avanzata dei dati permette ai responsabili di avere una visione olistica della loro organizzazione. Allo stesso tempo, consente alle tecnologie AI di accedere, comprendere e facilitare le transazioni in tutta l’azienda, assistendo le persone nelle attività ripetitive e con analisi e insight approfonditi. E la prossima evoluzione è già a portata di mano: grazie alle applicazioni cloud integrate e alla gestione dei dati, i collaboratori digitali, noti anche come “agenti AI”, sono in grado di svolgere incarichi di lavoro complessi. Ad esempio: trovare fatture scadute, identificare gli errori, risolvere il problema e garantire il raggiungimento degli obiettivi di pagamento.

Realizzare gli enormi vantaggi dell’AI significa quindi intraprendere un percorso: dal software on-premise alle applicazioni cloud, per poi proseguire verso una moderna gestione dei dati e all’utilizzo degli agenti AI in tutta l’organizzazione. È questo il percorso che sblocca l’enorme potenziale dell’AI e ci consente di ripensare completamente il modo con cui gestiamo le nostre aziende e le nostre economie.

[1]

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Ma man mano che l’AI diventa più indipendente, emergono nuovi rischi. Quindi, come possiamo affrontare questa prossima frontiera in modo responsabile? Questa è una domanda che in 51·çÁ÷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 più 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 complessità e rischio.

Funzionalità e rischi principali dell’AI agentica

I sistemi di AI agentica offrono potenti funzionalità 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 può causare inefficienze, la riflessione può rafforzare comportamenti non etici, l’utilizzo di strumenti può portare a instabilità quando i sistemi interagiscono in modo imprevedibile, e una collaborazione non chiara può causare incomprensioni. Bilanciare queste capacità con adeguate misure di sicurezza è essenziale per un’implementazione sicura ed etica.

Gestire l’autonomia: bilanciare libertà e controllo

Una delle sfide più urgenti con l’AI agentica è 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 libertà e controllo.

Abbiamo imparato che la supervisione dovrebbe essere calibrata in base al rischio. I settori con un alto intervento “umanoâ€�, 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 è essenziale; i sistemi di AI agentica, come qualsiasi tecnologia complessa, richiedono controlli regolari per garantire qualità, conformità e affidabilità.

Un elemento chiave di questa supervisione è il mantenimento di un approccio “human in the loop�, in cui il giudizio umano è integrato in punti decisionali critici, garantendo che le azioni automatizzate rimangano allineate ai valori delle persone e agli scopi dell’organizzazione.

Questo principio è stato al centro dell’approccio etico di 51·çÁ÷all’AI fin dall’inizio, rispecchiando la nostra convinzione che l’AI dovrebbe aumentare, non sostituire, il processo decisionale umano. A tal fine, 51·çÁ÷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 responsabilità

La trasparenza non è solo una parola d’ordine; è un requisito fondamentale per creare fiducia nell’AI agentica. Fin dall’inizio, durante la fase di progettazione, è fondamentale classificare i sistemi AI in base alla complessità 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 spiegabilità e la tracciabilità. Gli sviluppatori e gli utenti finali devono essere in grado di capire cosa sta facendo il sistema e perché. Fondamentalmente, la responsabilità deve sempre essere affidata alle persone o alle entità legali, mai all’AI stessa.

Ripensare la governance e la regolamentazione

L’emergere dell’AI agentica non è 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, ciò che è cambiato è il livello di rigore tecnico necessario per rimanere conformi ed eticamente corretti. Le organizzazioni ora devono adottare processi più solidi. Devono analizzare i casi di utilizzo con maggiore precisione, applicare controlli basati sul rischio che corrispondano al potenziale impatto dell’AI 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 può essere una scusa per abbassare gli standard. In SAP, la posizione è inequivocabile: anche nei sistemi autonomi, l’AI deve soddisfare i più alti benchmark etici. Ciò significa incorporare principi come equità, 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’AI non avviene per impostazione predefinita; deve essere costruita intenzionalmente e continuamente rinforzata. Uno dei modi più efficaci per farlo è fornire alle parti interessate la giusta quantità 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 capacità, i rischi, le limitazioni e l’uso appropriato del sistema. Consentire agli utenti di valutare criticamente il comportamento dell’AI e sapere quando intervenire è 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 più 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 produttività, 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, è una trasformazione. Ma come qualsiasi tecnologia trasformativa, il successo dipende da come viene costruito, governato e utilizzato.

L’AI agentica amplifica le capacità 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 più intelligenti, ma anche la costruzione di agenti responsabili.

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Oltre gli sconti: ricostruire i programmi fedeltà dei clienti

I brand riconoscono che i consumatori oggi si aspettano più di semplici sconti: desiderano vivere nuove esperienze. Una strategia chiave per costruire la fedeltà dei clienti riguarda quindi l’adozione di piattaforme moderne che creano esperienze e permettono di superare i programmi fedeltà del passato.

Le caratteristiche principali di queste piattaforme avanzate di fidelizzazione includono alcuni elementi fondamentali:

• Personalizzazione: personalizzare le esperienze in base alle preferenze individuali è essenziale per coinvolgere i clienti. Utilizzando insight basati sui dati, i brand possono sviluppare offerte e raccomandazioni ritagliate sulle esigenze della persona e sui suoi canali preferiti.
• Gamification: infondere la gamification aggiunge un livello di divertimento ed entusiasmo al customer journey. Uno studio di UXMatters ha rivelato che i brand che utilizzano la gamification nei loro programmi di fidelizzazione hanno aumentato del 47% il coinvolgimento dei clienti, del 22% la fedeltà al brand, e del 15% la sua notorietà. Punti, badge e sfide possono trasformare transazioni banali in momenti coinvolgenti.
• Comunicazione + coinvolgimento: i brand che vogliono migliorare la fedeltà dei clienti hanno bisogno di una strategia di comunicazione vada oltre le interazioni transazionali. Contenuti attrattivi, aggiornamenti tempestivi e messaggi personalizzati contribuiscono all’obiettivo.
• Feedback + sondaggi: raccogliere e dare valore alle opinioni dei clienti fa sentire le persone ascoltate e valorizzate. I brand possono sfruttare i sondaggi per comprendere i sentimenti e le preferenze dei clienti, avviando poi azioni di miglioramento che vanno nella giusta direzione.
• Insight basati sui dati: i brand che riescono a ricavare informazioni fruibili dalle informazioni dei clienti possono ottenere un vantaggio competitivo, consentendo anche processi decisionali più informati.
• Integrazione + praticità: l’integrazione senza soluzione di continuità delle piattaforme di fidelizzazione con i sistemi esistenti dell’azienda garantisce un’esperienza fluida per i clienti, sia in ambito B2C che B2B. La praticità è fondamentale per sostenere l’interesse delle persone.

Costruire fiducia con un coinvolgimento personalizzato e omnicanale del cliente

Il coinvolgimento personalizzato e omnicanale è un elemento di svolta per guidare la fedeltà, e il digitale può fare la differenza. Le aziende retailer possono sfruttare tecnologie come cloud, IA, robotica, IoT e VR/AR per offrire esperienze di acquisto che i clienti ricorderanno a lungo. Ad esempio, l’IA generativa rappresenta un’enorme opportunità per cambiare radicalmente il modo in cui le aziende operano, offrendo un outreach personalizzato incentrato sulle preferenze e le esigenze delle persone, accessibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Quando l’AI incontra la CX, le aziende possono creare esperienze personalizzate e coinvolgenti in ogni punto di contatto. Ma queste esperienze senza soluzione di continuità richiedono una miscela di persone, processi e tecnologia, supportata da dati integrati.

Le soluzioni tecnologiche avanzate unite alla potenza dell’IA stanno aprendo una vasta gamma di possibilità come la previsione ottimale per gli assortimenti, l’anticipazione della domanda lungo la catena di fornitura, l’ottimizzazione dell’evasione degli ordini e la riduzione sensibile dei costi dei resi.

Soddisfare le nuove aspettative, anche sul ghiaccio

Sebbene la fidelizzazione dei clienti sia in calo, l’evoluzione delle aspettative dei clienti fornisce un terreno fertile per l’innovazione. I brand con una visione strategica possono gestire questi cambiamenti in modo efficace. La capacità di adattarsi alle dinamiche dei clienti non è semplicemente una risposta alle sfide; è un’opportunità per ridefinire l’interazione con i clienti e creare relazioni durature in un mercato ipercompetitivo e in costante cambiamento.

Come 51·çÁ÷lavoriamo con aziende leader di settore su questi temi. Ad esempio con i San Jose Sharks, squadra di hockey su ghiaccio californiana che milita da oltre 30 anni nella NHL. Il team ha abbracciato la digitalizzazione e l’AI per creare esperienze uniche e memorabili lungo l’intero customer journey. Integrando grandi quantità di dati provenienti da varie fonti come le partite, la vendita di generi alimentari e il merchandising, l’azienda ha una visione olistica dei suoi clienti. L’utilizzo delle soluzioni 51·çÁ÷CX da parte degli Sharks, tra cui 51·çÁ÷Emarsys Customer Engagement, 51·çÁ÷Sales Cloud, 51·çÁ÷CX AI Toolkit, 51·çÁ÷Customer Data Platform e 51·çÁ÷Customer Data Cloud, ha notevolmente migliorato il coinvolgimento dei tifosi. Questo approccio strategico ha portato a risultati impressionanti, con tassi di rinnovo delle adesioni stagionali aumentati dell’87%.

…e nella distribuzione

Anche in Italia abbiamo storie di successo, ad esempio MD Webstore, la piattaforma e-commerce del gruppo MD, specializzata nella vendita di prodotti di largo consumo e articoli elettronici, da gennaio 2024 a giugno 2024 ha decuplicato i risultati derivanti dal canale email, aumentato del 42% il numero di clienti churner recuperati e del 40% i clienti attivi grazie all’adozione di 51·çÁ÷Emarsys e alla collaborazione con Deda Digital, la business unit di Derga Consulting dedicata alla CX.

MD Spa aveva la necessità di consolidare i profili digitali dei propri clienti, e grazie a 51·çÁ÷Emarsys e agli sforzi implementativi di Deda Digital, ora può parlare ai propri clienti in modo personalizzato.

Il progetto ha previsto l’integrazione e l’utilizzo della soluzione 51·çÁ÷che sfrutta i dati di prima parte in ottica omni-canale: flussi automatizzati per il benvenuto, il recupero dei carrelli abbandonati e la navigazione abbandonata; personalizzazioni avanzate del sito web e delle app con notifiche push; utilizzo di Intelligenza Artificiale per potenziare la segmentazione e la personalizzazione delle campagne.

I risultati raggiunti hanno sfruttato le sinergie con le attività di digital advertising, coniugate con una strategia di ampliamento e miglioramento del catalogo. Queste iniziative hanno permesso a MD Webstore di attrarre nuovi clienti e fidelizzare quelli esistenti, con un’offerta sempre più vicina alle esigenze delle persone.

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Le aziende devono essere motore del cambiamento. La convergenza tra intelligenza artificiale e sostenibilità rappresenta un’opportunità unica per accelerare l’azione per il clima.

Tuttavia, mentre l’AI viene spesso acclamata come la “pozione magicaâ€� per affrontare il cambiamento climatico, è importante capire il suo vero potenziale – e i suoi limiti. L’AI può aiutare ad aumentare e accelerare l’impegno per la sostenibilità, ma come la kryptonite, le sue richieste energetiche potrebbero compromettere i suoi benefici se non saranno gestite con attenzione.

Quindi, l’AI può spingerci in avanti o i suoi costi si faranno sentire?

La bacchetta magica: l’intelligenza artificiale come acceleratore

Anche se l’AI da sola non risolverà la crisi climatica, ha il potenziale di velocizzare e scalare drasticamente gli sforzi per la sostenibilità. La sua forza sta nel navigare e gestire la complessità dei sistemi, dalle catene di approvvigionamento globali alle reti elettriche, fino al clima. Questi sistemi sono profondamente interconnessi e piccoli cambiamenti in un’area possono avere effetti diffusi. Grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati provenienti da vari settori, l’AI può scoprire modelli nascosti, connessioni e inefficienze che potrebbero sfuggire all’automazione tradizionale.

Le capacità avanzate dell’AI consentono alle aziende di tracciare i cambiamenti, prevedere i risultati e migliorare i comportamenti dei sistemi in modi prima impensabili. Si pensi all’AI addestrata su ampie serie di dati sulle proprietà dei materiali. Questi sistemi possono analizzare rapidamente miliardi di possibilità per identificare i materiali migliori per creare prodotti sostenibili. Questo processo è molto più veloce dei metodi tradizionali. Allo stesso modo, l’agricoltura di precisione guidata dall’intelligenza artificiale analizza i dati provenienti da immagini satellitari, previsioni meteorologiche e sensori del suolo per aiutare gli agricoltori a ottimizzare l’uso di acqua, fertilizzanti e pesticidi. Questo aumenta la resa dei raccolti e riduce l’impatto ambientale minimizzando lo spreco di risorse e l’uso eccessivo di prodotti chimici.

Nel settore dell’energia, l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando i sistemi energetici decentralizzati grazie a innovazioni nel campo della sostenibilità, come le centrali elettriche virtuali, in cui le batterie installate a casa restituiscono autonomamente l’energia alla rete. L’intelligenza artificiale ottimizza questo processo, riducendo la pressione sulle centrali elettriche tradizionali e migliorando l’efficienza energetica. Le soluzioni AI di SAP, ad esempio, hanno ridotto il consumo di carburante e le emissioni nella logistica identificando i percorsi e gli orari più efficienti, riducendo al minimo sia il tempo di percorrenza che il consumo di carburante.

Lo svantaggio: il consumo di energia e il dilemma del ritorno sugli investimenti

L’intelligenza artificiale non è un lasciapassare per la sostenibilità. I sistemi di AI e i centri dati che li alimentano consumano quantità significative di energia, più delle soluzioni IT e cloud tradizionali. Questo paradosso porta a una discussione sul ritorno degli investimenti (ROI). Immaginate una macchina che costa il 30% in più della sua controparte più vecchia. Dal punto di vista dei costi, sembra un investimento sbagliato. Ma se questa nuova macchina aumenta l’efficienza produttiva del 45%, il ROI giustifica il costo iniziale.

Allo stesso modo, sebbene l’AI abbia un’impronta di carbonio più elevata, le sue applicazioni per la sostenibilità – come l’ottimizzazione delle catene di approvvigionamento, la gestione dei consumi energetici e la possibilità di immagazzinare energia – possono ridurre in modo significativo le emissioni complessive. La domanda chiave è se i benefici dell’AI in termini di sostenibilità siano superiori all’energia consumata dall’AI. Una parte significativa dell’integrazione delle energie rinnovabili nella rete dipende dalla capacità dell’AI di ottimizzare lo stoccaggio dell’energia e di facilitare le transizioni energetiche, garantendo una decarbonizzazione più rapida.

Inoltre, l’AI sta ottimizzando sempre più il proprio consumo energetico. I progressi nell’efficienza energetica dei data center e nell’ottimizzazione dei servizi cloud stanno contribuendo a ridurre l’impronta di carbonio dell’AI.

Poiché le aziende si affidano sempre più all’AI per elaborare grandi insiemi di dati e automatizzare le decisioni, migliorare l’efficienza di questi sistemi sarà fondamentale per bilanciare l’equazione.

Come le aziende diventano green con l’AI

I clienti 51·çÁ÷generano circa l’87% del commercio globale totale. Ecco due casi di studio tra questi, che dimostrano come implementare l’AI per accelerare l’impatto sulla sostenibilità e garantire che i benefici siano superiori ai costi.

Ambipar: analisi dei dati di impatto ambientale

Ambipar, leader mondiale nelle soluzioni ambientali che opera in 40 Paesi, sta definendo un nuovo standard per la gestione ambientale ed end-to-end delle emissioni di carbonio. L’azienda utilizza soluzioni di sostenibilità incentrate sull’ERP e alimentate dall’intelligenza artificiale per monitorare e stabilire una base comune di dati in tutte le sue attività globali, preparandosi al contempo a future opportunità di crescita. L’integrazione dei dati finanziari e di sostenibilità attraverso soluzioni cloud avanzate offre una visione olistica di come le iniziative ambientali possano comportare rischi o aggiungere valore all’azienda. L’intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nell’organizzazione e nell’analisi dei dati sull’impatto ambientale di Ambipar, consentendo iniziative di sostenibilità più mirate ed efficaci. Addestrando i modelli di intelligenza artificiale con i dati raccolti e incrociandoli con altre metriche ambientali, Ambipar prevede risultati sostenibili che avranno risonanza in diversi settori, stabilendo un punto di riferimento per gli altri operatori del settore.

msg global: strutturare il perseguimento della sostenibilità

msg global ha implementato la tecnologia di gestione della sostenibilità per passare da un approccio alla sostenibilità ad hoc a un approccio strutturato che include una chiara rendicontazione e la definizione di obiettivi. Grazie a una migliore visibilità dei dati affidabili incorporati nei processi aziendali principali, l’azienda può monitorare i progressi della sua strategia di sostenibilità e prendere decisioni informate in base al ruolo, con insight in tempo reale. La trasparenza dei dati e gli insight attivabili aiutano msg global a orientarsi in modo olistico verso i propri obiettivi di sostenibilità, rafforzando al contempo la fiducia degli stakeholder.

Sforzi collettivi per un futuro sostenibile e abilitato dall’AI

L’AI non risolverà da sola la crisi climatica, ma offre un potente strumento per scalare e accelerare gli sforzi di sostenibilità, come nel caso di Ambipar, msg global e molti altri. Dalla gestione di catene di approvvigionamento complesse all’ottimizzazione delle reti energetiche, l’AI consente alle aziende di misurare, prevedere e ottimizzare l’impatto ambientale in modi che i metodi tradizionali non possono eguagliare.

Tuttavia, per massimizzare il potenziale dell’AI e limitarne gli svantaggi è necessaria una collaborazione tra governi, industrie e società civile. Abbiamo bisogno di investimenti nella ricerca sull’AI e nella condivisione dei dati per alimentare l’innovazione nella sostenibilità e produrre un impatto reale. Allo stesso tempo, dobbiamo affrontare i problemi di consumo energetico che l’AI comporta. Concentrandoci sull’ottimizzazione dei centri dati e sul miglioramento dell’efficienza dell’AI, possiamo garantire che i benefici dell’AI in termini di sostenibilità siano superiori alla sua impronta.

L’AI offre i mezzi per accelerare i progressi verso il dimezzamento delle emissioni globali entro il 2030. Il compito è arduo ma realizzabile; con l’AI come catalizzatore di un cambiamento scalabile e significativo, le aziende possono allineare la crescita economica con la gestione dell’ambiente.

È il momento di agire, sfruttando il potere dell’AI per creare un futuro in cui sostenibilità e redditività vadano di pari passo.

Nota:

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Far evolvere il business nell’era dell’AI

Durante 51·çÁ÷Sapphire, il nostro evento più importante dedicato a clienti e partner che si è svolto a inizio giugno, abbiamo discusso con clienti e partner di come stiamo ridefinendo il modo in cui le aziende gestiscono la sostenibilità condividendo il nostro approccio basato su ERP e cloud e abilitato all’AI.

ERP e Cloud al centro

Per una vera trasformazione dei modelli di business, la sostenibilità deve essere al centro del modo di operare delle aziende. In SAP, integriamo i dati di sostenibilità nei processi di business dell’ERP cloud. Questa integrazione aiuta le aziende a collegare le informazioni finanziarie e non finanziarie e quindi a trattare il carbonio come fosse denaro. In questo modo le decisioni sono valide sia dal punto di vista finanziario che ambientale, e i clienti possono registrare allo stesso tempo gli impatti reali e segnalare metriche ambientali, sociali e di governance (ESG) per l’audit, senza problemi.

L’accesso istantaneo alle innovazioni è possibile solo attraverso il cloud. Le nostre moderne soluzioni basate sul cloud assicurano che le imprese possano adottare rapidamente le nuove funzionalità e rimanere un passo avanti in un ambiente in rapida evoluzione.

AI come abilitatore

L’AI per il business sta rivoluzionando il modo in cui si affronta la sostenibilità. In SAP, l’AI si fa carico di gestire attività complesse di sostenibilità basandosi sui dati di sostenibilità e del sistema ERP, rendendoli automatizzati e verificabili. L’AI consente alle aziende di migliorare l’efficienza operativa, promuovere una maggiore trasparenza sulle emissioni della supply chain, progettare e pianificare in modo più efficace e automatizzare le attività dispendiose in termini di tempo. 51·çÁ÷Business AI si basa sui dati e sui processi che gestiscono il mondo delle imprese, incluse le informazioni relative alla sostenibilità provenienti sia dall’interno che dall’esterno delle mura dell’azienda, rendendo le nostre soluzioni più intelligenti, rapide ed efficaci.

Con 51·çÁ÷Business AI supportiamo gli sforzi dei nostri clienti per ottimizzare l’impatto sostenibile. A 51·çÁ÷Sapphire abbiamo annunciato due nuovi casi di utilizzo della sostenibilità basati sull’AI:

• Mappatura dei fattori di emissione con l’AI: disponibile in 51·çÁ÷Sustainability Footprint Management, questa funzionalità migliora l’accuratezza e la velocità dei calcoli dell’impronta di carbonio attraverso suggerimenti intelligenti automatizzati. Riducendo lo sforzo manuale per la mappatura dei fattori di emissione, le aziende possono ottenere misurazioni più precise e prendere decisioni informate più rapidamente.
• Generazione di report ESG con l’AI: questa funzionalità consente la generazione automatica di report ESG basati sui dati contenuti in 51·çÁ÷Sustainability Control Tower. Questo non solo semplifica il processo di reporting, ma contribuisce anche a garantire che i dati siano affidabili e fruibili, fornendo un quadro chiaro delle prestazioni di sostenibilità di un’azienda.

Il nostro approccio globale alla gestione delle emissioni di carbonio sta diventando realtà introducendo nuove funzionalità di monitoraggio e reporting della sostenibilità all’interno del portafoglio ERP cloud di SAP, nonché una nuova soluzione che aiuterà i clienti a gestire gli impegni di sostenibilità e a rispettare le normative globali.

• Advanced Carbon Calculator Engine: questo potente strumento presente in 51·çÁ÷Sustainability Control Tower e 51·çÁ÷Sustainability Footprint Management integra i dati ERP di 51·çÁ÷S/4HANA Cloud e altre fonti e incorpora i risultati nei processi aziendali per prendere decisione accurate e informate. In quanto tale, consente ai clienti di soddisfare gli standard di reporting del protocollo sui gas a effetto serra, offrendo calcoli avanzati e granulari delle impronte di carbonio sia del prodotto che dell’azienda.
• 51·çÁ÷Green Ledger, che sarà rilasciato alla fine del 2024, aiuterà i clienti a collegare i loro dati sulle emissioni e i dati finanziari, e quindi a comprendere facilmente la correlazione tra emissioni e finanze, modellare scenari di business sostenibili e agire con decisioni valide dal punto di vista finanziario e ambientale.

In 51·çÁ÷crediamo che il futuro del business sia indissolubilmente legato alla sostenibilità. Per questo la sostenibilità è un pilastro fondamentale della nostra strategia di crescita. Le aziende devono riconoscere che le pratiche sostenibili non sono solo scelte etiche, ma decisioni finanziarie strategiche che promuovono l’innovazione, riducono i costi e mitigano i rischi.

Inoltre, la trasformazione sostenibile apre notevoli opportunità economiche. Trasformando le loro operazioni attorno alla sostenibilità, le aziende possono creare un’economia circolare moderna, a basse emissioni di carbonio, che porta benefici sia all’ambiente che agli utili netti, migliorando la resilienza complessiva.

Questa trasformazione allinea il successo aziendale agli obiettivi di sostenibilità globali, aprendo la strada a un futuro più sostenibile e prospero.

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Orlando, Florida – 4 giugno 2024 – Nel corso dell’annuale incontro 51·çÁ÷Sapphire, 51·çÁ÷ha presentato innovazioni e collaborazioni in ambito dell’intelligenza artificiale generativa e partnership che mostrano come l’azienda stia portando il business a un nuovo livello nell’era dell’AI. Integrando la Business AI nel suo portfolio cloud che alimenta i processi delle aziende più critici e collaborando con le imprese che spingono i limiti di ciò che è possibile realizzare con l’AI, 51·çÁ÷innesca una nuova ondata di insight e ingegnosità per il business a livello globale.

“Le innovazioni di Business AI che annunciamo a Sapphire 2024 ridefiniranno il modo in cui le aziende operano”, afferma Christian Klein, CEO e membro dell’Executive Board di 51·çÁ÷SE. “Gli annunci e le partnership di oggi sull’AI si basano sul nostro impegno a fornire una tecnologia rivoluzionaria che genera risultati concreti, aiutando i clienti a liberare l’agilità e l’ingegno di cui hanno bisogno per avere successo nell’attuale panorama di business in rapida evoluzione”.

Un’AI che significa Business

Con l’integrazione di 51·çÁ÷Business AI nelle sue soluzioni per il mondo enterprise, 51·çÁ÷mette a disposizione degli utenti insight approfonditi, consentendo loro di ottenere risultati migliori e di aumentare la loro capacità di risolvere i problemi in modo creativo. Gli esempi includono report generati dall’AI nelle soluzioni 51·çÁ÷SuccessFactors che forniscono ai responsabili HR informazioni utili e affidabili su aspetti relativi alle retribuzioni, e funzionalità di previsione nelle soluzioni 51·çÁ÷Sales Cloud che prevedono le combinazioni di venditori e prodotti con maggiori probabilità di incrementare le vendite. Allo stesso tempo, 51·çÁ÷Business Technology Platform sta aggiungendo modelli linguistici di grandi dimensioni da Amazon Web Services, Meta e Mistral AI al suo hub di AI generativa. Questa funzionalità nell’infrastruttura 51·çÁ÷AI Core semplifica la creazione di casi di utilizzo di AI generativa per le applicazioni SAP.

Joule, il copilota di intelligenza artificiale generativa di SAP, che ordina e contestualizza rapidamente i dati provenienti da più sistemi per accelerare l’automazione e migliorare il processo decisionale, si sta espandendo in tutto il portafoglio di soluzioni dell’azienda. Joule è stato lanciato nelle soluzioni 51·çÁ÷SuccessFactors lo scorso autunno ed è ora integrato nelle soluzioni 51·çÁ÷S/4HANA Cloud e altre, tra cui 51·çÁ÷Build e 51·çÁ÷Integration Suite. Un’ulteriore espansione entro la fine dell’anno includerà le soluzioni 51·çÁ÷Ariba e 51·çÁ÷Analytics Cloud.

A Sapphire, 51·çÁ÷ha inoltre annunciato l’intenzione di ampliare ulteriormente l’ambito di Joule integrandolo con Microsoft Copilot per far emergere informazioni ancora più ricche. Questa profonda integrazione bidirezionale offre agli utenti un’esperienza unificata e integrata nel flusso di lavoro, consentendo un accesso senza soluzione di continuità alle informazioni provenienti dalle interazioni con le applicazioni aziendali in 51·çÁ÷e Microsoft 365.

Considerando la crescente importanza della Business AI, 51·çÁ÷sta raddoppiando il proprio impegno verso i principi di un’AI rilevante, affidabile e responsabile di cui è stata pioniera. A Sapphire, 51·çÁ÷sta adottando i 10 principi guida della raccomandazione dell’UNESCO sull’Etica dell’Intelligenza Artificiale, che mirano a garantire che le tecnologie AI siano sviluppate e utilizzate in modi che rispettino i diritti umani, promuovano l’equità e contribuiscano allo sviluppo sostenibile.

Partnership che scalano l’innovazione

51·çÁ÷sta collaborando con i migliori leader tecnologici a livello globale per spingere i limiti di ciò che l’AI generativa può fare a livello enterprise. Oltre all’estesa collaborazione con AWS e Microsoft, le partnership con Google Cloud, Meta, Mistral AI e NVIDIA garantiscono a 51·çÁ÷la possibilità di sfruttare la potenza della tecnologia predisposta per l’AI per innovare rapidamente e fornire risultati più ricchi e concreti.

Google Cloud

51·çÁ÷e Google Cloud stanno ampliando la loro collaborazione utilizzando la Business AI per aiutare le aziende a prevedere e mitigare meglio i rischi della catena di fornitura per ridurre al minimo le interruzioni e mantenere livelli ottimali dell’inventario. Le aziende integreranno Joule e la soluzione 51·çÁ÷Integrated Business Planning for Supply Chain con l’assistente AI dei modelli Gemini di Google Cloud e la base dati di Google Cloud Cortex Framework.

Meta

51·çÁ÷utilizzerà il modello linguistico di grandi dimensioni di Meta Llama 3 per generare script che forniscano applicazioni analitiche altamente personalizzate in 51·çÁ÷Analytics Cloud. Il modello AI di nuova generazione di Meta eccelle per le sfumature linguistiche e la comprensione del contesto, rendendolo un candidato ideale per tradurre le esigenze di un’organizzazione in risultati tangibili.

Mistral AI

51·çÁ÷aggiungerà inoltre nuovi modelli linguistici di grandi dimensioni di Mistral AI, un’azienda globale con sede a Parigi specializzata in AI generativa, alla capacità generativa dell’hub AI di 51·çÁ÷AI Core.

NVIDIA

51·çÁ÷e NVIDIA Corporation promuovono una per integrare tecnologie all’avanguardia in applicazioni aziendali pronte per le imprese:

• Mentre 51·çÁ÷addestra Joule a fungere da assistente AI per le implementazioni delle soluzioni di RISE with SAP, i modelli AI all’avanguardia di NVIDIA esaminano le risorse di consulenza 51·çÁ÷per fornire risposte pertinenti e precise a domande relative all’implementazione;
• Mentre 51·çÁ÷incorpora Joule nel modello ABAP Cloud per generare codice ABAP per gli sviluppatori SAP, l’infrastruttura accelerata di NVIDIA eseguirà, scalerà e gestirà il modello di AI generativa di 51·çÁ÷per la generazione di codice ABAP;
• Mentre 51·çÁ÷integra l’AI generativa nella soluzione 51·çÁ÷Intelligent Product Recommendation, le API di NVIDIA Omniverse Cloud consentono la simulazione e la configurazione di complessi prodotti in ambito manifatturiero come gemelli digitali industriali.

Una tecnologia cloud che guida agilità e sostenibilità

Per un’azienda, il successo nell’era dell’AI significa essere nel cloud. 51·çÁ÷sta rendendo il passaggio al cloud più facile che mai con iniziative che aiutano i clienti a trovare i partner con le competenze necessarie per le complesse trasformazioni basate su 51·çÁ÷S/4HANA Cloud. Ulteriori innovazioni in ambito cloud annunciate a Sapphire includono funzionalità che aiutano le aziende a livello mondiale a misurare, gestire ed eseguire le proprie strategie di sostenibilità. Le soluzioni 51·çÁ÷Sustainability Control Tower e 51·çÁ÷Sustainability Footprint Management ora tengono traccia delle impronte di carbonio su vasta scala e aiutano le organizzazioni a rispettare gli standard normativi.

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SAP

Leader mondiale nelle applicazioni aziendali e nella business AI, 51·çÁ÷(NYSE:SAP) è il punto di incontro tra business e tecnologia. Da oltre 50 anni, le aziende si affidano a 51·çÁ÷per dare il meglio di sé, unendo operazioni critiche per il business che abbracciano finanza, acquisti, risorse umane, supply chain e customer experience. Per maggiori informazioni, visita il sito .

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Il presente documento contiene dichiarazioni previsionali, ovvero congetture, proiezioni o altre affermazioni su eventi futuri. Queste dichiarazioni si basano su aspettative, previsioni e ipotesi attuali che sono soggette a rischi e incertezze che potrebbero far differire in modo sostanziale i risultati e gli esiti effettivi. Ulteriori informazioni relative a tali rischi e incertezze sono contenute nei documenti depositati presso la Securities and Exchange Commission, tra cui, a titolo esemplificativo e non esaustivo, la sezione sui fattori di rischio del Rapporto annuale 2023 di 51·çÁ÷sul Modulo 20-F.

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