Questi investimenti, pur essendo fondamentali, non rappresentavano il traguardo: costituivano le fondamenta. E oggi stanno generando nuovo valore, man mano che le organizzazioni adottano l’intelligenza artificiale per ottenere risultati di business concreti e misurabili.

Oggi, c’è però un altro elemento che sta assumendo un’importanza altrettanto decisiva: i dati. Le organizzazioni che sono nella posizione migliore per amplificare il valore generato dall’AI sono quelle che hanno investito in solide basi dati, in grado di fornire all’intelligenza artificiale il contesto di business affidabile di cui ha bisogno per ragionare, formulare raccomandazioni e agire.

Quando incontro clienti e partner, osservo l’emergere di un nuovo modello. La conversazione non riguarda più tanto dove sia possibile applicare l’AI, quanto piuttosto cosa accade quando l’intelligenza diventa parte integrante del modo in cui l’azienda opera.

Sebbene ogni percorso di trasformazione sia diverso, ci sono tre cambiamenti che emergono in modo ricorrente e costante.

1. Dai casi d’uso dell’AI ai processi di business intelligenti

La prima fase di adozione dell’AI è stata incentrata sulla dimostrazione del valore. Le organizzazioni hanno individuato casi d’uso ad alto impatto, ottenuto risultati misurabili e acquisito la fiducia necessaria per comprendere che l’intelligenza artificiale poteva fare la differenza.

Questo lavoro non è ancora concluso. Tuttavia, sempre più clienti ci chiedono come rendere l’intelligenza una componente integrata dei processi di business che i dipendenti utilizzano ogni giorno. E stiamo già iniziando a vedere come questo si traduca nella pratica.

Un esempio è HR Path Brazil, azienda brasiliana specializzata nella selezione e gestione dei talenti per imprese internazionali, che utilizza Joule integrato in Â鶹ԭ´´ SuccessFactors HCM per automatizzare le interazioni HR più routinarie. La soluzione aiuta i dipendenti a trovare più rapidamente le informazioni di cui hanno bisogno, consentendo al tempo stesso alle divisioni Risorse Umane di concentrarsi su attività a maggior valore strategico. L’azienda ha registrato una riduzione del 7% delle richieste standard di assistenza HR e ha eliminato due ore di lavoro settimanali dedicate al supporto HR, un beneficio che cresce rapidamente nel tempo. È un esempio concreto di come un’intelligenza artificiale integrata e connessa stia diventando parte del modo in cui il lavoro viene svolto.

2. Dal misurare l’utilizzo dell’AI al misurare i risultati di business che genera

Un altro cambiamento significativo che sto osservando riguarda il modo in cui le organizzazioni definiscono il successo. Il ritorno sull’investimento (ROI) è ormai dato quasi per scontato, e questo emerge chiaramente anche dai dati, in particolare dalla ricerca che abbiamo svolto con Oxford Economics pubblicata proprio questa settimana.

Lo studio mostra che a livello globale le organizzazioni che investono nell’intelligenza artificiale prevedono un ritorno medio del 21% già quest’anno, destinato a crescere fino al 38% nei prossimi due anni. Inoltre, con la crescente diffusione dell’AI agentica, si stima che questa possa generare un ritorno economico pari a 17,6 milioni di dollari, oltre quattro volte superiore rispetto alle stime dello scorso anno (4,3 milioni di dollari).

Questo consente alle organizzazioni di concentrarsi maggiormente sui risultati di business prodotti dall’AI. Le domande che si pongono oggi sono, ad esempio: possiamo ridurre i tempi dei processi? Possiamo migliorare la qualità delle decisioni? Possiamo liberare tempo alle persone affinché si dedichino ad attività che generano maggiore valore? Possiamo rendere l’azienda più resiliente e più capace di reagire ai cambiamenti?

Si tratta di un cambiamento importante perché sposta il focus dall’implementazione della tecnologia al miglioramento delle performance dell’impresa.

3. Dai sistemi di record al nuovo sistema operativo dell’impresa

Il terzo cambiamento è quello che, a mio avviso, avrà il maggiore impatto nel lungo periodo.

Per decenni il software enterprise ha avuto principalmente il compito di registrare le transazioni, standardizzare i processi e automatizzare le attività ripetitive. Oggi sta iniziando ad aiutare le organizzazioni ad anticipare i cambiamenti, suggerire le azioni più opportune, coordinare il lavoro tra diverse funzioni aziendali e, sempre più spesso, eseguire decisioni operative di routine sotto la supervisione delle persone.

Per questo ritengo che l’Autonomous Enterprise rappresenti molto più della fase successiva dell’automazione. Rappresenta un nuovo modello operativo per le imprese.

Invece di impiegare tempo per collegare informazioni provenienti da finanza, supply chain, procurement, risorse umane e customer operations prima di decidere come agire, i sistemi intelligenti possono sempre più fornire il contesto necessario, proporre raccomandazioni, orchestrare il lavoro e aiutare i team a eseguire le attività.

Le persone rimangono saldamente al centro delle decisioni. Ma sono supportate da un software enterprise che sta diventando un partecipante attivo al funzionamento e all’esecuzione del business, e non più soltanto un sistema che registra ciò che è già accaduto.

La direzione che ci attende

Le organizzazioni che costruiranno il maggiore vantaggio competitivo nel lungo periodo non saranno semplicemente quelle che implementeranno il maggior numero di casi d’uso di AI. Saranno quelle che utilizzeranno questi primi successi per ripensare il modo in cui il lavoro viene svolto all’interno dell’intera impresa.

Il percorso verso l’Autonomous Enterprise non si realizzerà dall’oggi al domani e non eliminerà la necessità di una leadership forte, di una governance efficace o di persone competenti. Anzi, tutti questi elementi diventeranno ancora più importanti.

Probabilmente, tra qualche anno guarderemo agli attuali progetti di intelligenza artificiale nello stesso modo in cui oggi guardiamo ai primi anni della trasformazione verso il cloud: non come il punto di arrivo, ma come le fondamenta di un modo completamente nuovo di operare e innovare in modo continuo.

I veri vincitori di questa trasformazione saranno coloro che sapranno diventare progressivamente più intelligenti, più adattivi e, in ultima analisi, più autonomi.

Jan Gilg è membro dell’Extended Board di Â鶹ԭ´´ SE e Global President di Customer Success & Americas

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Milano, 21 luglio 2026– Deloitte annuncia il lancio dell’HR Vanguard Program, dedicato ai processi di Intelligent Workforce Administration, e la costituzione del primo Center of Excellence paneuropeo specializzato in Â鶹ԭ´´ SuccessFactors Time Tracking con funzionalità di agentic AI. L’iniziativa si rivolge alle principali organizzazioni europee che operano ancora su infrastrutture on-premise, offrendo un percorso strutturato di migrazione al cloud attraverso l’automazione intelligente dei processi HR più critici.

Il programma nasce per rispondere a una delle principali sfide del mercato HR europeo: la complessità del Time Management, che ha storicamente rallentato o ostacolato i percorsi di migrazione al cloud nei settori manifatturiero, bancario e assicurativo, dove la gestione delle presenze, dei turni e della conformità normativa rappresenta un elemento essenziale per le attività operative.

«Per anni la complessità del Time Management ha rappresentato uno dei principali ostacoli ai percorsi di modernizzazione delle risorse umane nelle grandi organizzazioni europee», dichiara Sabino Pisano, Senior Partner e HR Strategy & Technology Leader di Deloitte. «Con l’HR Vanguard Program dedicato all’Intelligent Workforce Administration affrontiamo questa esigenza alla radice: grazie all’agentic AI trasformiamo processi manuali e ad alta intensità operativa in attività autonome, intelligenti e pienamente tracciabili. Deloitte porta in questa iniziativa l’esperienza maturata in oltre 1.000 implementazioni di Â鶹ԭ´´ SuccessFactors e il riconoscimento di Â鶹ԭ´´ Premium Partner.»

L’HR Vanguard Program nasce da una visione strategica di lungo periodo ed è stato progettato per accompagnare le organizzazioni nell’evoluzione dei processi di Intelligent Workforce Administration. Il modello si fonda su sette principi chiave: una visione orientata al futuro (Visionary), la capacità di adattarsi ai cambiamenti del business (Adaptive), l’adozione della nuova generazione di soluzioni Â鶹ԭ´´ (Next Generation), una governance strutturata di processi e prodotti (Governance-driven), la centralità dell’esperienza utente (User-Centric), l’agilità operativa (Agile), la solidità e l’affidabilità delle soluzioni (Robust) e un approccio Digital-first, basato su architetture SaaS e cloud-native.

«Siamo lieti dell’iniziativa di Deloitte, che aiuta le organizzazioni ad accelerare il percorso di trasformazione dei processi HR e l’adozione di modelli cloud più innovativi », afferma Rosalba Agnello, Head of Â鶹ԭ´´ SuccessFactors di Â鶹ԭ´´ Italia. «Oggi le imprese hanno bisogno di semplificare la gestione della forza lavoro e migliorare l’efficienza operativa. Con Â鶹ԭ´´ SuccessFactors stiamo introducendo funzionalità di AI agentica progettate per supportare i team HR nelle attività quotidiane, automatizzando processi, gestendo eccezioni, e fornendo indicazioni contestuali per decisioni più rapide e informate. L’obiettivo è di aiutare le organizzazioni a passare dalla semplice gestione dei processi alla capacità di orchestrare il lavoro, combinando dati, AI e workflow in un’unica esperienza. In questo modo, le aziende possono operare con maggiore velocità e fiducia, trasformando il cambiamento in un’opportunità di innovazione e crescita per i propri dipendenti.”

Un Center of Excellence progettato per l’era dell’Agentic AI

Il nuovo Center of Excellence, coordinato dall’Italia e con sedi operative distribuite in Europa, valorizza le funzionalità agentiche introdotte da Â鶹ԭ´´ SuccessFactors con la release 1H 2026 e accompagna le organizzazioni nella transizione dalle soluzioni on-premise ad architetture cloud-native, preservando il valore degli investimenti esistenti e ampliandolo attraverso l’automazione intelligente.

Le soluzioni sviluppate nell’ambito del programma coprono l’intero ciclo dell’Intelligent Workforce Administration, dal Time Tracking all’Absence Management, fino al Payroll Management.

Cosa offre il programma ai clienti europei

L’HR Vanguard Program integra servizi di migrazione accelerata verso ambienti cloud abilitati dall’intelligenza artificiale, workshop specialistici per massimizzare il ritorno sugli investimenti in Â鶹ԭ´´ SuccessFactors Time Tracking, soluzioni agentiche personalizzate per la valutazione delle presenze, la pianificazione dei turni e la conformità alle normative locali, oltre a roadmap dedicate per l’adozione degli agenti AI Joule nell’ambito dell’Human Capital Management.

L’iniziativa può inoltre contare su professionisti altamente specializzati in Â鶹ԭ´´ SuccessFactors Time Tracking, mettendo a disposizione del mercato competenze e servizi che finora non erano disponibili su scala europea. Ogni percorso è progettato per garantire continuità operativa, conformità ai requisiti del GDPR e massimizzare il valore degli investimenti realizzati in Â鶹ԭ´´.

I numeri

Le applicazioni basate su agentic AI consentono di ridurre fino al 70% il Mean Time To Resolution (MTTR) dei processi HR, mentre il nuovo Center of Excellence per l’Intelligent Workforce Administration rappresenta una delle prime strutture europee dedicate all’innovazione basata sull’intelligenza artificiale applicata a Â鶹ԭ´´ SuccessFactors Time Tracking.

Informazioni su Deloitte

Il network Deloitte, leader nei servizi professionali alle imprese, opera a livello globale in più di 150 Paesi nel mondo con oltre 470 mila persone. In Italia, Deloitte è presente in 23 città con oltre 14.500 persone che assistono aziende e organizzazioni offrendo servizi di Audit & Assurance, Technology & Transformation, Strategy, Risk & Transactions Advisory e Tax & Legal.  

Deloitte supporta la produttività e la competitività delle aziende dei settori Consumer, Energy, Resources & Industrial, Financial Services Life Science & Health Care, Government & Public Services, Technology, Media & Telecommunications, accompagnandole nelle sfide della transizione digitale ed ecologica attraverso soluzioni innovative. 

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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 Â鶹ԭ´´ sul Modulo 20-F.
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In media, le imprese italiane prevedono di investire quest’anno 18,4 milioni di dollari in AI, una cifra inferiore alla media globale che si attesta sui 28 milioni di dollari. Tuttavia, gli investimenti in AI nel nostro Paese sono destinati a crescere del 45% nei prossimi due anni.

Anche il livello del ROI sta registrando un forte incremento. Le aziende italiane si aspettano un ROI del 20% quest’anno (pari a 4,9 milioni di dollari), percentuale che dovrebbe aumentare fino a raggiungere il 38% entro due anni (12,2 milioni di dollari).

L’AI agentica è al centro di queste aspettative. Nei prossimi due anni, si prevede infatti che il ROI derivante dall’AI agentica raggiungerà i 13,7 milioni di dollari in Italia. Questi dati emergono da una nuova ricerca globale, “The Â鶹ԭ´´ Value of AI 2026â€�, che ha coinvolto 2.300 dirigenti aziendali in 13 paesi, di cui 200 nel nostro Paese.

Commentando lo studio, Carla Masperi, Amministratore Delegato di Â鶹ԭ´´ Italia ha osservato: “Nell’ultimo anno l’Italia è passata dalla fase di sperimentazione dell’AI a quella operativa, e questo sta iniziando a dare risultati concreti. Ma c’è ancora molta strada da fare. Un’AI priva di contesto, che si tratti di processi, dati o governance, nella migliore delle ipotesi genera attività senza risultati, nella peggiore crea nuovi rischiâ€�.

L’AI in Italia si avvicina sempre più alla maturità aziendale

Oggi, oltre un quarto delle attività (26%) di un’azienda italiana è supportato dall’intelligenza artificiale, percentuale che si prevede aumenterà al 44% entro i prossimi due anni. Tuttavia, se da un lato crescono gli investimenti strategici in AI (20%), dall’altro gli approcci frammentati restano i più diffusi (36%).

In parte, questa situazione potrebbe legata alla leadership. Meno della metà delle aziende italiane ha un responsabile dedicato all’AI e alla sua adozione (45%), che definisca i KPI per l’AI a livello manageriale (35%) o che fornisca percorsi di formazione sulle funzionalità e sui rischi dell’AI (37%).

Nonostante queste difficoltà, il 73% delle aziende italiane si dichiara soddisfatto del ROI attuale dell’AI, anche se oltre la metà ritiene che il potenziale dell’intelligenza artificiale non sia ancora pienamente sfruttato.

Parte di questo ottimismo è dovuto all’AI agentica: i tre quarti del campione (75%) ritiene che l’AI agentica abbia un potenziale da moderato a molto elevato nel trasformare la propria organizzazione. Tuttavia, la tecnologia è ancora agli inizi: solo l’1% delle aziende intervistate si considera pienamente preparata all’AI agentica, mentre la maggioranza afferma di essere parzialmente preparata o addirittura non pronta.

Le principali sfide dell’AI per le aziende italiane

Le organizzazioni italiane si trovano ad affrontare una serie di sfide per ottenere un ritorno sull’investimento (ROI) dagli investimenti in AI, in particolare sul fronte dei dati, delle risorse umane e della governance.

La qualità dei dati rimane la sfida principale. Nonostante il 67% delle aziende affermi di essere pronta per l’AI in termini di dati, il 74% segnala problemi legati alla scarsa qualità delle informazioni disponibili. Un aspetto che ha un impatto sulle attività quotidiane, con il 77% delle imprese che dichiara di aver sperimentato rilavorazioni, ritardi o accumuli di lavoro arretrato a causa della scarsa qualità degli output forniti dall’intelligenza artificiale.

Anche l’impatto dell’AI sulla forza lavoro rappresenta una sfida significativa. Otto aziende italiane su dieci (80%) non sono convinte che le iniziative di aggiornamento professionale intraprese dalla propria azienda tengano il passo con l’evoluzione degli strumenti di AI. Inoltre, meno dell’1% degli intervistati ha affermato che l’AI non avrà alcun impatto sulla pianificazione della forza lavoro. Nel frattempo, il fenomeno della Shadow AI resta un problema sentito: il 67% degli intervistati ha dichiarato che ciò accade all’interno della propria organizzazione almeno occasionalmente.

Infine, la governance rappresenta uno degli ostacoli più rilevanti per la creazione di valore dell’AI in ambito aziendale. Solo un’impresa su dieci dichiara di essere pienamente pronta a governare efficacemente l’intelligenza artificiale, sia in termini di competenze (11%) sia di processi e framework organizzativi (10%).

“Il prossimo passo per ottenere valore dalla nuova tecnologia sarà integrare dati, processi e AI. Le aziende italiane devono comprendere che l’AI spesso offre un valore più difficile da misurare di quanto ci si aspetti, e comporta rischi che evolvono a un ritmo molto veloce perché la maggior parte dei sistemi di governance riesca a stare al passo. La governance dell’AI, ad esempio, sta diventando la sfida più importante che molte aziende ancora non sanno di avere�, continua Carla Masperi.

Queste criticità potrebbero amplificarsi in un futuro sempre più orientato all’AI agentica. Attualmente, il 40% delle aziende italiane non dispone di processi con intervento umano (human-in-the-loop) per supervisionare i workflow agentici; il 25% non ha sistemi di controllo e autorizzazione degli accessi per gli agenti AI; e solo il 48% mantiene un registro degli agenti utilizzati all’interno della propria organizzazione. Si tratta di aspetti importanti, considerando che quasi due terzi delle aziende (63%) concordano o non sanno se stanno implementando agenti AI a un ritmo più veloce di quello con cui riescono a gestirli.

Il futuro del valore dell’AI è l’Autonomous Enterprise

“Generare valore reale dall’AI non sarà semplice, perché richiede un approccio completamente nuovoâ€�, ha concluso Carla Masperi. “Le imprese italiane, grandi e piccole, dovranno connettere l’AI ai dati e ai processi che alimentano il loro business, garantendo al contempo che abbia il contesto e la governance necessari per guidare risultati affidabili. Questo è ciò che definiamo Autonomous Enterprise. Non si tratta di una trasformazione puramente tecnologica, ma è soprattutto umana. Il vero valore si realizza solo quando agenti, processi e persone lavorano in sinergiaâ€�.

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L’esperienza del cliente è oggi uno dei principali fattori di differenziazione competitiva. Secondo il promosso da Â鶹ԭ´´, l’82% dei consumatori dichiara di essere rimasto deluso da un brand almeno una volta, anche quando il prodotto rispondeva pienamente alle proprie aspettative. A fare la differenza non sono più solo il prodotto o il servizio, ma la qualità dell’intera esperienza d’acquisto e dei servizi post-vendita. Inoltre, il 48% dei consumatori attribuisce maggiore importanza all’esperienza complessiva rispetto al prodotto stesso, mentre il 60% afferma che la sola notorietà del marchio non è più sufficiente a guidare le proprie scelte.

In questo scenario, customer experience non equivale più solo a gestire i diversi punti di contatto, ma comporta costruire relazioni intelligenti e durature grazie a dati unificati e tecnologie evolute come l’intelligenza artificiale. Per Â鶹ԭ´´ investire nella CX significa aiutare le organizzazioni ad anticipare i bisogni dei clienti, creando valore lungo tutto il ciclo di vita e trasformando ogni interazione in un’opportunità di crescita.

“La Customer Experience sta vivendo una profonda evoluzione, accelerata dall’adozione dell’intelligenza artificiale agentica, che consente alle organizzazioni di passare da interazioni reattive a relazioni sempre più personalizzate, proattive e predittive. Â鶹ԭ´´ affianca le imprese in questo percorso mettendo a disposizione non solo tecnologie all’avanguardia, ma anche un patrimonio unico di competenze verticali, costruito in oltre cinquant’anni di esperienza e presenza in 26 settori industrialiâ€�. Ha affermato Ghiringhelli, che ha aggiunto: “è proprio l’integrazione tra intelligenza artificiale e profonda conoscenza dei processi di business a permetterci di accompagnare le imprese nella progettazione e realizzazione di esperienze distintive, capaci di generare valore concreto e misurabile lungo l’intero ciclo di vita del clienteâ€�.

Ghiringhelli torna in Â鶹ԭ´´ dopo sei anni trascorsi in ruoli di leadership presso Microsoft e Salesforce, dove ha sviluppato una significativa esperienza nella trasformazione digitale e nelle soluzioni dedicate alla Customer Experience.

Prima dell’esperienza maturata al di fuori di Â鶹ԭ´´, Ghiringhelli aveva già costruito un solido percorso professionale in Â鶹ԭ´´ durato 13 anni, ricoprendo con successo incarichi di crescente responsabilità, tra cui la guida della Partner Organization e del business Midmarket nel ruolo di Sales Manager.

Emanuele Ghiringhelli entra a far parte dell’Extended Leadership Team di Â鶹ԭ´´ Italia.

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L’accordo, concluso alla fine del 2025, rappresenta un passo significativo nella migrazione dell’ecosistema Â鶹ԭ´´ di Nokia attraverso la metodologia RISE with Â鶹ԭ´´. Questo consente a Nokia di seguire un approccio strutturato e completo per migrare il proprio ERP, che copre processi, dati, applicazioni e modelli operativi, e di ottenere al contempo un accesso continuo all’innovazione e alle funzionalità di intelligenza artificiale integrate nel portafoglio ERP cloud di Â鶹ԭ´´.

Nokia ha scelto Microsoft Azure come piattaforma cloud alla base della trasformazione, in quanto offre la scalabilità globale, la sicurezza e le prestazioni necessarie per supportare i carichi di lavoro più critici.

“La decisione di Nokia riflette un chiaro impegno verso una trasformazione guidata dal business”, ha dichiarato Manos Raptopoulos, Global President Customer Success Europe, APAC, Middle East and Africa e membro dell’Extended Board di Â鶹ԭ´´ SE. “La metodologia RISE with Â鶹ԭ´´ mette a disposizione di Nokia una roadmap strutturata, una toolchain integrata e un accesso continuo all’innovazione. Consente inoltre all’azienda di modernizzare il sistema ERP mantenendo un clean core e costruendo una solida base per l’adozione dell’intelligenza artificiale di livello enterprise.”

Un approccio strutturato alla trasformazione dell’ERP

RISE with Â鶹ԭ´´ è stato progettato come un framework completo per la trasformazione del business, e non come una semplice soluzione tecnologica. Combina una metodologia standardizzata di trasformazione, strumenti integrati e il supporto di esperti per accompagnare le organizzazioni nel passaggio dai sistemi ERP tradizionali a RISE with Â鶹ԭ´´.

Â鶹ԭ´´ gestirà e opererà l’ambiente Â鶹ԭ´´ S/4HANA nel cloud, consentendo a Nokia di spostare l’attenzione dalla gestione dell’infrastruttura al raggiungimento degli obiettivi di business. Questo approccio favorisce la standardizzazione dei processi, la semplificazione delle attività e un’innovazione continua, andando oltre la semplice migrazione del software.

Nokia ha già avviato un programma di trasformazione tecnologica e di business basato sulla nuova generazione di Â鶹ԭ´´ S/4HANA, che interessa le funzioni Finance e le principali funzionalità logistiche, supportate dalle soluzioni Â鶹ԭ´´. Tra queste figurano Â鶹ԭ´´ S/4HANA for central finance, Â鶹ԭ´´ Master Data Governance, Â鶹ԭ´´ Extended Warehouse Management, Â鶹ԭ´´ Global Trade Services e Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud for advanced ATP. Le funzionalità di intelligenza artificiale integrate nelle applicazioni cloud di Â鶹ԭ´´ saranno introdotte progressivamente come parte del progetto di trasformazione.

“Questo accordo rafforza la collaborazione già in essere con Â鶹ԭ´´ e Microsoft e sostiene l’ambizione di Nokia di rendere ancora più solide e sicure le modalità con cui gestiamo le nostre attività di business critiche “, ha dichiarato Marek OÄ�kay, Vice President e Global Head of IT Procurement & Vendor Management di Nokia. “Applicando la RISE with Â鶹ԭ´´ Methodology sulla piattaforma Microsoft Azure, rafforziamo un percorso strutturato e orientato al futuro per sostenere la crescita dell’organizzazione: questo ci aiuta a semplificare il nostro ambiente ERP, favorire l’innovazione e consolidare il nostro impegno verso processi supportati dall’intelligenza artificiale.”

Microsoft Azure alla base della trasformazione cloud

Microsoft Azure costituirà la piattaforma cloud alla base del progetto di trasformazione di Nokia con RISE with Â鶹ԭ´´, in linea con la più ampia strategia dell’azienda in ambito cloud e gestione dei dati. Nokia gestisce già parte delle sue soluzioni Â鶹ԭ´´ su Azure e il consolidamento dei carichi di lavoro su un’unica piattaforma hyperscale consentirà di migliorare prestazioni, sicurezza, latenza e resilienza operativa.

Nell’ambito dell’accordo, Microsoft collaborerà a stretto contatto con Â鶹ԭ´´ e Nokia durante tutto il processo di trasformazione, supportando le attività di migrazione e la successiva ottimizzazione del sistema.

“Questa collaborazione dimostra come piattaforme cloud, applicazioni enterprise e intelligenza artificiale possano convergere per supportare progetti di trasformazione aziendale complesse su scala globale”, ha dichiarato Joacim Damgard, Corporate Vice President, Europe North di Microsoft. “Eseguendo Â鶹ԭ´´ S/4HANA su Microsoft Azure all’interno del percorso RISE with Â鶹ԭ´´, Nokia sta costruendo una base scalabile e sicura per sostenere l’innovazione continua.”

Un rapporto consolidato con Â鶹ԭ´´

Nokia è cliente Â鶹ԭ´´ da decenni. Negli ultimi anni, l’azienda ha consolidato diversi sistemi ERP in un ambiente software Â鶹ԭ´´ S/4HANA unificato, nell’ambito del proprio programma ERP di nuova generazione.

L’adozione di RISE with Â鶹ԭ´´ contribuisce a consolidare questo percorso, fornendo una metodologia strutturata per accelerare la trasformazione, ridurre la complessità operativa e valorizzare appieno le funzionalità native del cloud.

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Nel 2016 il percorso di crescita di Zuccato si è rafforzato con l’acquisizione di Agricor S.r.l., azienda con sede a Langhirano (Parma), che ha consentito l’ingresso nel segmento dei sughi pronti a base di pomodoro e un’ulteriore estensione della presenza sui mercati internazionali. Con una copertura commerciale capillare sul territorio nazionale e una crescente vocazione all’export, Zuccato continua a coniugare una forte identità familiare con una costante evoluzione industriale e organizzativa.

Per sostenere il suo sviluppo, l’azienda ha avviato un importante progetto di trasformazione digitale scegliendo la soluzione Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud Public Edition come nuovo ERP. Negli ultimi anni Zuccato ha infatti investito in modo significativo nell’innovazione produttiva, introducendo mediamente ogni anno nuovi macchinari e sistemi avanzati interconnessi. A fronte di questa evoluzione, il vecchio sistema gestionale risultava non più allineato al livello di digitalizzazione raggiunto dall’area produttiva.

A ciò si aggiungeva la necessità di superare processi ancora in parte manuali e cartacei, migliorare la tracciabilità e supportare in modo più efficace i requisiti legati alle certificazioni di qualità e agli audit. Il nuovo progetto rappresenta infine un tassello importante per facilitare il passaggio generazionale, garantendo una gestione più strutturata e una trasmissione del know-how aziendale più efficace.

La scelta del nuovo gestionale è ricaduta sull’ERP Cloud di Â鶹ԭ´´, soluzione solida, scalabile e costantemente aggiornata, in grado di accompagnare la crescita futura dell’organizzazione. L’adozione del modello Public Cloud permette inoltre a Zuccato di beneficiare di aggiornamenti automatici, riducendo la complessità gestionale interna e assicurando che il sistema rimanga sempre allineato agli standard più evoluti del mercato.

L’orientamento verso Â鶹ԭ´´ è stato dettato da un lato dalla volontà di Zuccato di affidarsi a un partner tecnologico di respiro internazionale, capace di garantire continuità, sicurezza e accesso costante alle innovazioni più recenti; dall’altro dall’esigenza di creare le basi tecnologiche necessarie per adottare in modo semplice e rapido casi d’uso di intelligenza artificiale, considerata dal management di Zuccato un elemento strategico per sostenere la competitività futura.

Per l’implementazione della soluzione ERP, il cui go live è previsto per gennaio 2027 sia per Zuccato che per Agricor, l’azienda ha scelto il partner Â鶹ԭ´´ . La decisione è stata supportata dalla significativa esperienza maturata da Derga nel settore alimentare, che vanta diverse importanti referenze importanti in questo segmento, e la disponibilità di moduli specifici sviluppati su Â鶹ԭ´´ Business Technology Platform. Più specificamente, saranno adottati alcuni sviluppi che spaziano dalla Gestione agenti e provvigioni alla Scheda prodotto, dalla Sales Force Automation al Portale Qualifica e Certificati Fornitore.

“L’adozione di Â鶹ԭ´´ Cloud ERP rappresenta per noi un passaggio strategico fondamentale. Ci consente di allineare l’elevato livello di innovazione raggiunto nell’area produttiva a una gestione digitale integrata, migliorando efficienza, tracciabilità e qualità dei processi. È anche un investimento sul futuro, che facilita il passaggio generazionale e ci permette di valorizzare al meglio il patrimonio di competenze costruito in oltre 150 anni di storiaâ€�, ha dichiarato Remo Zuccato, Operations and Export Manager di Zuccato e Agricor.

“Con Zuccato abbiamo scelto un percorso che coniuga velocità di implementazione e solidità tecnologica. Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud Public Edition permette alle aziende di concentrarsi su ciò che conta davvero: crescere, innovare e prepararsi all’intelligenza artificiale. Una trasformazione come questa richiede però anche una profonda conoscenza del settore: nel Food&Beverage portiamo un’esperienza consolidata, con referenze significative e soluzioni sviluppate ad hoc per rispondere alle specificità di filiera, tracciabilità e qualità che questo mercato richiede. Siamo fieri di essere al fianco di Zuccato in questa evoluzione”, ha dichiarato Alexander Gallmetzer, Amministratore Delegato di Derga Consulting,

“Siamo orgogliosi di affiancare Zuccato in questo progetto di trasformazione digitale. Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud Public Edition offre un ambiente moderno, scalabile e costantemente aggiornato che permette alle imprese di integrare processi, dati e innovazione in un’unica architettura e in tempi rapidi. Grazie a questa evoluzione, Zuccato potrà accelerare il proprio percorso di crescita, valorizzando al tempo stesso la propria tradizione e preparandosi alle opportunità offerte dall’intelligenza artificiale”, ha commentato Fabrizio Moneta, Direttore Mid Market di Â鶹ԭ´´ Italia.Top of Form

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Per rispondere, Â鶹ԭ´´ ha intervistato 10.000 consumatori e 4.800 manager in tutto il mondo nell’ambito del , una delle più ampie analisi oggi disponibili sul tema del customer engagement. Dallo studio emerge un modello che chiamiamo “The Engagement Divide“: il divario tra ciò che i marchi credono di offrire e ciò che i clienti sperimentano in realtà.

Un divario che si sta ampliando e sta diventando più evidente nell’era dell’AI.

I consumatori stanno infatti adottando l’intelligenza artificiale a una velocità superiore a molte imprese, utilizzandola per cercare, confrontare e valutare offerte diverse in pochi secondi. Le aziende invece spesso faticano a connettere i propri dati e ad attivarli lungo l’intero customer journey, coprendo marketing, commerce, vendite e servizi di assistenza. Per questo motivo, il divario nell’engagement non può essere colmato solo dal marketing, ma richiede il coordinamento dell’intera organizzazione perriuscire a conquistare la fiducia (e la scelta) dei clienti nei momenti cruciali.

Gli otto principali risultati della ricerca mostrano dove questo divario si sta ampliando e le principali sfide che le aziende devono superare per colmarlo:

1. Il 78% delle organizzazioni ritiene di offrire un’esperienza fluida e coerente su tutti i canali

La fiducia non manca di certo. Oltre tre quarti dei manager intervistati sono convinti di offrire performance multicanale impeccabili, riportando risultati positivi in termini di fidelizzazione, advocacy e incremento del customer lifetime value. Questa fiducia ci dice qualcosa di importante su come i marchi si valutano: le metriche e le dashboard monitorate dalle imprese e i meccanismi di feedback su cui basano le proprie valutazioni possono rafforzare una visione interna che non coincide con quella dei clienti. Come emerge dal dato successivo, la prospettiva del consumatore è nettamente diversa.

2. Il 41% dei consumatori afferma che le aziende non li comprendono come persone

Nonostante la fiducia espressa dai manager, quasi il 41% dei consumatori ritiene che i brand con cui interagisce non lo capiscano realmente. Se si considera questo dato, il divario di coinvolgimento diventa ancora più significativo: una differenza di 36 punti separano la percezione delle organizzazioni da quelle dei loro clienti.

Questo dato offre una chiave di lettura dell’analisi. Ogni investimento in AI, personalizzazione e orchestrazione dovrebbe perseguire un unico obiettivo: far sentire il cliente riconosciuto e valorizzato. Ãˆ proprio questo il valore che l’AI predittiva e la personalizzazione in tempo reale possono generare quando si basano su dati integrati e accessibili.

3. Per il 78% dei manager l’AI è fondamentale per la fidelizzazione  

L’ambizione non manca di certo quando si parla di intelligenza artificiale. Il 78% dei manager intervistati afferma che l’AI quest’anno sarà parte integrante delle proprie strategie di fidelizzazione. L’intento è chiaro: utilizzare l’intelligenza artificiale per ridisegnare il modo con cui interagire con i clienti, personalizzare le esperienze e rispondere ai comportamenti del mercato in tempo reale. La sfida, per la maggior parte delle imprese, risiede nell’implementazione, perché molte realtà faticano ancora a connettere i dati su cui si l’AI può prosperare.

I dati dei clienti sono distribuiti tra sistemi e funzioni diverse, marketing, commerce, assistenza e operation, rendendo difficile attivare l’AI in modo efficace. È qui che il divario di coinvolgimento diventa più evidente. I brand riconoscono che l’AI definirà la prossima era del customer engagement, ma senza dati interconnessi e team coordinati, molti non riescono a tradurre questa ambizione in percorsi di experience migliori.

Quando i silos interni diventano un problema per il cliente

4. Il 75% dei consumatori è scoraggiato da aziende disorganizzate

I silos interni hanno ripercussioni esterne. Tre consumatori su quattro si accorgono quando un’impresa non riesce a coordinare i propri team efficacemente e ne traggono una valutazione negativa. Essere sballottati da un reparto all’altro, dover ripetere le stesse informazioni o ricevere messaggi contraddittori peggiora la percezione complessiva del brand.

Questo dato ci ricorda che il coinvolgimento è una disciplina interfunzionale, non appartiene a un singolo dipartimento. Quando funzioni diverse lavorano con set di dati e priorità differenti, l’esperienza dei clienti ne risentirà inevitabilmente.

5. Solo 2 responsabili decisionali su 5 ritengono che i propri dipartimenti siano veramente allineati

Combinando questo dato con quello precedente, il quadro si fa più chiaro. I consumatori percepiscono la disorganizzazione e i dati mostrano che anche i brand non ne sono indifferenti. Poco meno della metà dei responsabili del campione ritiene che i propri reparti collaborino in modo coordinato, il che rivela quanto la maggior parte delle imprese sia ancora lontana dall’offrire percorsi clienti integrati.

La discrepanza tra questi ultimi risultati è significativa. Le persone percepiscono l’attrito e anche chi ricopre un ruolo di responsabilità lo nota, ma essere consapevoli del problema e risolverlo sono due cose ben diverse. Il coordinamento tra vendite, assistenza, marketing e IT richiede dati condivisi, obiettivi comuni e una leadership che consideri il coinvolgimento dei clienti una priorità trasversale all’intera organizzazione.

6. Il 54% delle imprese non può accedere e utilizzare i dati in tempo reale, mentre il 60% è alle prese con i “dark data�

Oltre la metà delle aziende intervistate non può accedere ai propri dati o utilizzarli in tempo reale, e sei su dieci si ritrovano con “dark dataâ€�, ovvero informazioni raccolte ma mai utilizzate. Questo rappresenta una sfida fondamentale, perché non è possibile personalizzare  risposte, offerte, esperienze in tempo reale se i dati non sono connessi e disponibili rapidamente. Non è possibile colmare il divario di engagement se le informazioni necessarie sono bloccate in sistemi che non comunicano tra loro.

L’esperienza che i clienti desiderano davvero

7. Il 46% dei consumatori afferma che il servizio clienti sia impersonale

Quasi la metà dei consumatori afferma che le interazioni con il servizio clienti non abbiano quel tocco personale che desiderano, e questo vale per l’intero customer journey. Pensate alla chiamata al centro di assistenza in cui ripetete il vostro problema per la terza volta, al chatbot che non sa che siete clienti fedeli, o all’e-mail di follow-up che sembra scritta per un destinatario generico. Questi piccoli episodi, sommati, fanno la differenza.

Quando il servizio risulta impersonale, mina la bontà degli investimenti sostenuti per acquisire i clienti e fidelizzarli. I consumatori non separano marketing, vendita, assistenza e commerce. Per loro questi elementi confluiscono in un’unica esperienza, e una singola interazione impersonale può erodere la fedeltà e vanificare mesi di impegno e risorse.

8. Il 48% dei consumatori si preoccupa meno del brand e più dell’esperienza complessiva

Quasi la metà dei consumatori considera che l’esperienza complessiva sia  più importante della reputazione dell’azienda. Il valore del marchio da solo non basta a fidelizzare le persone quando un concorrente offre un percorso più fluido, personalizzato e connesso.

Per i professionisti del marketing questo è un campanello d’allarme. La notorietà e l’affinità contano ancora, ma da sole non bastano. Oggi, la fedeltà si costruisce sulla qualità di ogni interazione e su ogni canale. Un processo di reso senza intoppi, un consiglio rilevante al momento giusto, un addetto al customer service che conosce già la tua storia: sono questi gli elementi che incentivano gli acquisti ripetuti, non la sola notorietà del marchio.

Colmare l’Engagement Divide

Gli otto risultati della ricerca raccontano una storia coerente: i brand stanno investendo molto nel coinvolgimento, ma i clienti non ne stanno ancora vedendo i risultati. L’engagement divide è reale, misurabile e diffuso. Ma rappresenta anche una grande opportunità.

Le organizzazioni che stanno ottenendo i migliori risultati condividono un approccio comune, considerando il coinvolgimento come una disciplina aziendale a tutti gli effetti, non come una responsabilità di una singola funzione, tipicamente il marketing. Inoltre, collegano i dati provenienti da ogni punto di contatto con il consumatore, utilizzano l’intelligenza artificiale per passare da campagne di massa a interazioni personalizzate in tempo reale e allineano funzioni diverse attorno a un obiettivo comune: creare valore per il cliente in ogni momento del suo percorso.

Sara Richter è CMO Â鶹ԭ´´ Engagement Cloud, Â鶹ԭ´´

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Oggi, però, lo scenario sta cambiando nuovamente. Il report “Procurement at a Crossroads: from optimism to realismâ€�, realizzato da Economist Enterprise con il supporto di Â鶹ԭ´´, descrive un procurement che si trova a un vero e proprio bivio: consolidare il ruolo strategico conquistato oppure rischiare di essere ricondotto a una funzione prevalentemente focalizzata sul controllo dei costi.

La ricerca, condotta su oltre 2.600 executive in 23 Paesi, evidenzia infatti un ritorno deciso della pressione su saving ed efficienza. Il 54% dei manager intervistati indica oggi il contenimento dei costi come principale valore generato dal procurement, in crescita rispetto al 43% del 2025.

Ma sarebbe riduttivo leggere questo dato come un passo indietro. Al contrario, il procurement moderno è chiamato a un ruolo sempre più complesso: ridurre i costi, certo, ma allo stesso tempo rafforzare la resilienza, governare il rischio, supportare gli obiettivi ESG e accelerare la trasformazione digitale. È in questa evoluzione che l’intelligenza artificiale assume un ruolo decisivo.

L’AI come nuovo motore del procurement

Uno dei segnali più interessanti emersi dallo studio riguarda proprio la centralità dell’AI. Il 60% degli executive intervistati identifica la trasformazione digitale come la principale priorità strategica del procurement nei prossimi 18 mesi, davanti persino al cost management.

Ancora più significativo è che il 56% indica nelle strategie di intelligenza artificiale il principale driver della trasformazione digitale della funzione. È un cambio di paradigma rilevante: fino a pochi anni fa la digitalizzazione del procurement significava soprattutto automazione, analytics e semplificazione dei processi. Oggi stiamo entrando in una fase nuova, guidata dall’emergere dell’agentic AI: sistemi in grado non solo di analizzare i dati, ma anche di eseguire attività operative e supportare decisioni in modo sempre più autonomo.

La ricerca mostra che il 56% delle aziende sta già valutando o implementando soluzioni di questo tipo. Un’evoluzione che segna il passaggio dall’AI come “assistente� all’AI come “orchestratore� di processi. Dalla gestione del sourcing automatizzato alla proposta in tempo reale di fornitori alternativi in base a eventi geopolitici, fino a workflow intelligenti capaci di apprendere e adattarsi: il procurement entra in una nuova dimensione.

Non si tratta più solo di efficienza. L’AI diventa uno strumento di governo e supporto strategico.

Dal procurement reattivo al procurement predittivo

La vera discontinuità introdotta dall’AI riguarda il passaggio da una gestione reattiva della spesa e del rischio a un approccio predittivo.

Il report evidenzia come il 67% degli executive consideri gli insight predittivi e guidati dall’AI il principale fattore di evoluzione del category management. In altre parole, il procurement del futuro non sarà valutato soltanto sulla capacità di negoziare meglio, ma soprattutto sulla capacità di anticipare criticità e generare valore strategico attraverso i dati.

Questo cambiamento richiede una trasformazione profonda anche culturale: un procurement più integrato con le operazioni finanziarie e supply chain, più collaborativo con i fornitori e più capace di leggere i segnali deboli e trasformarli in decisioni tempestive.

L’AI accelera questo percorso, ma non lo rende automatico. Il vero elemento abilitante resta la qualità del dato. Uno dei messaggi più chiari della ricerca è infatti che il principale limite all’adozione efficace dell’AI non è tecnologico, ma legato alla frammentazione dei sistemi e alla maturità dei dati aziendali.

Il 32% degli executive indica proprio l’incertezza sul ritorno dell’investimento come principale ostacolo all’adozione dell’AI nel procurement.

Molte organizzazioni stanno infatti cercando di introdurre soluzioni avanzate su basi informative ancora disomogenee, con dati non integrati e processi non standardizzati. Ma un procurement davvero intelligente non può prescindere da una piattaforma digitale connessa, capace di integrare dati, fornitori, processi e analytics in un unico ecosistema.

È qui che le piattaforme evolute di spend management giocano un ruolo chiave: trasformare dati frammentati in insight azionabili, garantire visibilità end-to-end e abilitare processi intelligenti su scala.

L’AI non sostituirà il procurement strategico

Accanto all’entusiasmo per l’automazione intelligente, emerge anche un forte realismo. Solo il 9% degli executive ritiene che nei prossimi tre anni l’AI sarà in grado di guidare autonomamente la maggior parte delle decisioni di procurement.

La maggioranza del mercato immagina invece un modello ibrido: AI a supporto delle decisioni operative e tattiche, con il presidio strategico che resta saldamente nelle mani delle persone.

È una distinzione fondamentale. L’AI può ottimizzare processi, accelerare analisi e migliorare la compliance, ma il valore strategico del procurement continua a dipendere da competenze profondamente umane: capacità negoziale, gestione delle relazioni con i fornitori, comprensione del business, lettura del rischio e visione d’insieme.

Il procurement come leva dell’impresa intelligente

Il punto non è più se l’AI trasformerà il procurement, perché lo sta già facendo, ma come le organizzazioni sapranno governare questa trasformazione.

Le aziende capaci di integrare in modo coerente dati, processi e intelligenza artificiale potranno evolvere il procurement in una vera leva strategica di competitività: una funzione in grado di generare contemporaneamente efficienza, resilienza e innovazione.

Chi invece limiterà l’AI a sperimentazioni isolate o a una logica puramente tattica rischia di non capitalizzare il vantaggio costruito negli ultimi anni.

Paolo Brida è Head of Spend Management, Â鶹ԭ´´ Italia

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Milano, 16 giugno 2026 – Da quando l’intelligenza artificiale generativa è entrata nel dibattito pubblico e nelle aziende, gran parte della conversazione sull’AI e sul futuro del lavoro si è concentrata molto su ciò che l’automazione potrebbe eliminare: posti di lavoro, attività e opportunità per chi è all’inizio della carriera.

Ma una nuova ricerca di Â鶹ԭ´´ e Wakefield* suggerisce che sta emergendo una realtà diversa. L’AI non sta facendo scomparire i ruoli junior in azienda. Al contrario, sta accelerando la rapidità con cui i giovani talenti diventano produttivi, rimodellando le fasi iniziali del loro percorso e anticipando alcune aspettative.

Secondo i risultati dello studio, l’88% dei Chief HR Officer (CHRO) afferma che l’AI sta aiutando i talenti a inizio carriera a entrare nel ruolo più rapidamente. Questa accelerazione aumenta la posta in gioco per le aziende e i giovani. Mentre le organizzazioni beneficiano di livelli di produttività e di impatto più rapidi rispetto al passato, i dipendenti junior si trovano ad affrontare aspettative più elevate e dispongono di meno spazi per un apprendimento progressivo e per l’affiancamento. Questa situazione sta spingendo i leader a ripensare il modo in cui il successo viene definito e sostenuto fin dal primo giorno.

L’AI come acceleratore della preparazione al ruolo

Le prime attività dei ruoli junior erano tradizionalmente ripetitive e a basso rischio, e aiutavano i nuovi dipendenti a imparare progressivamente le loro responsabilità. Oggi, l’AI automatizza gran parte delle attività di base.

Questa evoluzione è sempre più comune: il 79% dei CHRO intervistati riferisce che i talenti a inizio carriera ricevono strumenti di Business AI nel primo mese di lavoro. Inoltre, l’87% si aspetta che i nuovi assunti abbiano familiarità con l’AI fin dal primo giorno o imparino a usare questi strumenti subito dopo l’ingresso in azienda.

Con l’AI che assorbe le attività tradizionali, le persone a inizio carriera possono coprire attività più significative in tempi veloci, e i CHRO ne stanno già vedendo l’impatto, con il 56% che segnala un miglioramento della fiducia in sé e il 55% che evidenzia un aumento della produttività tra coloro che iniziano a utilizzare l’AI in tempi rapidi.

“Poiché i giovani possono raggiungere la piena operatività più rapidamente, le aspettative nei loro confronti aumentano con la stessa velocità. Diversi fattori strutturali contribuiscono a questo cambiamento: le organizzazioni stanno ridefinendo il modo in cui inseriscono e sviluppano i talenti a inizio carriera e coloro che entrano sono chiamati ad affrontare attività sempre più complesse fin dalle prime fasi del percorso professionaleâ€�, ha spiegato Pietro Iurato, People & Culture Director di Â鶹ԭ´´ Italia. “Con queste aspettative crescenti, è facile capire come il carico cognitivo dei ruoli entry level possa aumentare in modo sensibileâ€�.

Il rischio dell’AI brain fry

Alcuni ricercatori definiscono questa dinamica “AI brain fry�, ovvero l’affaticamento cognitivo derivante dalla gestione di workflow rapidi e guidati dall’intelligenza artificiale.

Nel loro insieme, questi cambiamenti creano diversi rischi sia per i dipendenti sia per le organizzazioni:

• Aumento dell’uso di shadow AI: il 56% dei CHRO coinvolti nello studio afferma che le nuove promesse a inizio carriera ricorrono a strumenti di AI non autorizzati quando le linee guida ufficiali non sono chiare. Questo comportamento potrebbe riflettere il tentativo di stare al passo piuttosto che una volontaria violazione delle policy.
• Utilizzo incoerente o strumenti di AI non adeguati: il 44% dei CHRO afferma che un accesso disomogeneo agli strumenti di AI aumenta il rischio di turnover, soprattutto per le figure junior che potrebbero sentirsi incapaci di soddisfare le nuove aspettative di performance senza governance e strumenti di AI idonei.
• Sviluppo continuo delle competenze di base: sebbene l’AI aumenti la produttività, il 38% dei leader teme che i talenti a inizio carriera, senza un estensivo piano di formazione, non sviluppino adeguatamente competenze fondamentali come comunicazione, pensiero critico, capacità di giudizio e collaborazione.

Ripensare il primo passo nel mondo del lavoro

Poiché i tradizionali percorsi di apprendimento per i giovani si stanno restringendo, le organizzazioni devono ora riprogettare il modo in cui questi momenti formativi avvengono. La ricerca evidenzia diverse aree in cui i leader HR possono rafforzare la fase iniziale del percorso professionale:

Poiché i tradizionali percorsi di apprendimento per i giovani si stanno restringendo, le organizzazioni devono ora riprogettare il modo in cui questi momenti formativi avvengono. La ricerca evidenzia diverse aree in cui i leader HR possono rafforzare la fase iniziale del percorso professionale:

• Sviluppare le competenze di base

Con la scomparsa delle attività ripetitive, le organizzazioni hanno l’opportunità di creare nuovi modi per sviluppare comunicazione, collaborazione, pensiero critico e capacità decisionale.

Questo può includere esperienze strutturate basate su progetti, framework decisionali più chiari e attività di coaching più frequenti focalizzate sul giudizio e sulla prioritizzazione, non solo sul completamento delle attività.

• Progettare i ruoli entry level per attività a maggior valore

I dipendenti a inizio carriera sono in grado di contribuire in modo più strategico quando i ruoli sono progettati con il giusto equilibrio. Riprogettare quindi le posizioni entry level per includere una chiara ownership – supportata da aspettative esplicite, mentoring e linee guida ben definite per decisioni e processi di escalation – aiuta a costruire fiducia tra i giovani.

• Stabilire la governance dell’AI fin dal primo giorno

Senza indicazioni chiare, i junior possono avere difficoltà a comprendere come utilizzare l’AI in modo responsabile. Introdurre aspettative sull’uso dell’AI durante l’onboarding, rafforzare le best practice specifiche per ruolo e normalizzare conversazioni guidate dai manager sull’utilizzo dell’AI può ridurre lo shadow AI e costruire fiducia nelle nuove tecnologie fin dall’inizio.

• Garantire un accesso equo all’AI per manager e team

Con l’aumento delle aspettative, un accesso disomogeneo agli strumenti di AI può aumentare silenziosamente il carico di lavoro e lo stress dei dipendenti a inizio carriera. Fornire accesso coerente, formazione e abilitazione aiuta a garantire che i nuovi assunti siano preparati, senza aumentare burnout o turnover.

L’AI non sta eliminando i posti di lavoro junior, sta ridefinendo il percorso che i giovani devono intraprendere per essere efficaci e aumentare il valore del loro contributo. Sebbene i ruoli entry level possano essere meno numerosi, le aspettative in termini di impatto sono più elevate, rendendo ancora più importante affiancare la padronanza dell’AI a solide competenze trasversali.

“Sviluppare entrambe le competenze non solo aiuterà i giovani a trovare più facilmente lavoro, ma consentirà loro di generare valore per l’organizzazione rapidamente e sviluppare capacità durature�, conclude Pietro Iurato. “Quando le persone a inizio carriera diventano produttivi prima, le aziende possono muoversi più velocemente, innovare in anticipo e operare in modo più efficiente, ma solo se questa velocità è accompagnata da un piano strutturato di coaching e sviluppo costante. Le organizzazioni che sapranno gestire con successo questa transizione garantiranno che i talenti junior non solo raggiungano la piena operatività velocemente, ma sviluppino anche capacità di giudizio, collaborazione e pensiero critico che l’AI non può sostituire�.

*La Â鶹ԭ´´ AI Talent Survey è stata condotta da Wakefield Research (www.wakefieldresearch.com) coinvolgendo 100 CHRO (o figure equivalenti) di organizzazioni internazionali con un fatturato annuo minimo di 500 milioni di dollari, in cui i dipendenti utilizzano strumenti basati sull’intelligenza artificiale nelle loro attività quotidiane. Il sondaggio si è svolto tra il 19 febbraio e il 2 marzo 2026 tramite invito via e-mail e questionario online.

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Mentre le aziende e i governi affrontano sfide legate alla sovranità, alla sicurezza e alla competitività, devono adottare approcci che inizialmente sembrano contraddittori: investire con coraggio nonostante le risorse limitate, condividere i dati proteggendoli e competere collaborando. Non si tratta di contraddizioni, ma del nuovo modello operativo.

In questo contesto, diventa chiaro che le organizzazioni devono adottare un approccio basato su tre pilastri per affrontare questa nuova normalità di paradossi.

In primo luogo, devono basarsi su fondamenta digitali flessibili; in secondo luogo, integrare l’intelligenza artificiale in modo profondo e responsabile nelle loro attività; e in terzo luogo, considerare la collaborazione come un vantaggio strategico piuttosto che un compromesso.

Questi principi costituiscono la spina dorsale di un modo di lavorare sostenibile nell’era dell’intelligenza, in cui il progresso dipende dalla capacità di affrontare i paradossi con agilità e obiettivi condivisi.

Gettare le basi per la flessibilità

Il progresso avanza a una velocità vertiginosa. Le tecnologie che ieri sembravano futuristiche oggi sono diventate mainstream e domani potrebbero essere già obsolete. Per stare al passo, le organizzazioni hanno bisogno di una base solida ma adattabile, una piattaforma in grado di evolversi con la stessa rapidità del mondo che la circonda.

Queste fondamenta sono il cloud. La migrazione al cloud è più di un semplice progetto IT: è la base digitale per una modernizzazione completa dell’intera azienda, per passare da “buonoâ€� a “ottimoâ€�.

La moderna infrastruttura cloud consente a dati, applicazioni e AI di interagire senza soluzione di continuità, creando un ambiente in cui l’innovazione può prosperare. Accelera la distribuzione degli aggiornamenti software e delle nuove applicazioni, riduce la complessità e fornisce la scalabilità necessaria per rispondere alle mutevoli esigenze.

La vera flessibilità, tuttavia, va oltre la tecnologia. Le organizzazioni devono promuovere una mentalità che abbracci il cambiamento, incoraggi la sperimentazione e dia priorità alla resilienza piuttosto che alla perfezione. Ciò significa consentire ai team di adattarsi rapidamente, imparare continuamente e considerare il cambiamento come un’opportunità piuttosto che una minaccia.

Promuovere l’innovazione dell’AI secondo le proprie esigenze

Poiché l’AI sta rapidamente trasformando il modo in cui viviamo, studiamo e lavoriamo, nessuna organizzazione può permettersi di ignorarla, ma molte hanno ancora dubbi su come applicarla.

Nel settore business-to-business, l’AI non può essere considerata una tecnologia a sé stante. Per liberarne tutto il potenziale, l’intelligenza artificiale deve essere profondamente integrata nei processi aziendali. Ciò richiede tre pilastri:

• Software cloud moderno
• Gestione avanzata dei dati
• Uno stack coerente di tecnologie di AI

Le aziende che passano dal software legacy on-premise alle applicazioni cloud integrate sbloccano la capacità dell’AI di accedere, comprendere e facilitare le transazioni in tutta l’azienda. Ciò consente agli agenti di AI di funzionare come colleghi digitali, in grado di eseguire flussi di lavoro complessi che abbracciano l’intera attività.

Il potere offerto dall’AI è innegabile e, nel mondo instabile di oggi, questo spesso porta a interrogativi sulla sovranità digitale. La vera sovranità digitale consiste nel mantenere il controllo sui dati e sulle risorse critiche, sfruttando al contempo le migliori tecnologie disponibili in linea con gli interessi nazionali.

La protezione dei dati e la conformità non sono negoziabili. Le aziende e i governi devono garantire che le informazioni sensibili rimangano sotto un adeguato controllo giurisdizionale.

Standard di sovranità allineati a livello internazionale, come ISO (International Organization for Standardization) e IEC (International Electrotechnical Commission), consentirebbero una scalabilità sicura e conforme oltre i confini nazionali, liberando tutto il potenziale dell’IA senza compromettere la fiducia.

Non tutti i dati richiedono lo stesso livello di protezione. Le informazioni essenziali per la sicurezza nazionale o la sicurezza pubblica richiedono i massimi livelli di controllo. Allo stesso tempo, i dati meno sensibili possono essere gestiti in ambienti cloud affidabili che rispettano gli standard riconosciuti di sicurezza informatica.

Questo approccio sfumato consente alle organizzazioni di bilanciare l’innovazione con la responsabilità.

Competere con collaborazione

Il paradosso della concorrenza e della collaborazione è forse il più sorprendente di tutti. In un mondo iperconnesso, nessuna azienda o governo può affrontare da solo le sfide odierne. Le minacce alla sicurezza informatica, il cambiamento climatico e la disuguaglianza economica sono questioni globali che richiedono soluzioni collettive.

Il vantaggio competitivo risiede ora nelle partnership, che abbracciano diversi settori industriali e nazionali. La collaborazione tra pubblico e privato è essenziale per co-creare casi d’uso dell’IA, costruire ecosistemi aperti e investire nell’istruzione digitale. Tali partnership sono imperativi strategici che rafforzano la nostra società e la nostra economia per una crescita a lungo termine.

La collaborazione si estende anche alla governance. La creazione di quadri condivisi per l’AI etica, la privacy dei dati e la sostenibilità richiederà un dialogo tra le parti interessate con interessi contrastanti. Tuttavia, questo dialogo è la pietra angolare del progresso.

Il dialogo: il principio operativo

Sebbene le opportunità offerte dall’AI siano immense, non sono affatto garantite. Il fattore determinante sarà la nostra capacità di impegnarci in un dialogo significativo, come aziende e governi, esperti di tecnologia e responsabili politici, innovatori e cittadini.

Nell’era dell’intelligenza artificiale, la questione non è se dovremo affrontare dei paradossi, ma come li affronteremo. Il dialogo deve essere il nostro principio operativo, il mezzo attraverso il quale conciliare i paradossi, costruire la fiducia e tracciare un percorso verso la prosperità condivisa. Il futuro apparterrà a coloro che accetteranno la complessità, agiranno con coraggio e collaboreranno superando le divisioni.

Christian Klein è CEO di Â鶹ԭ´´ SE

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