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TabPFN-3.5 Plus ora disponibile in �鶹ԭ�� AI Core per previsioni aziendali istantanee

�鶹ԭ�� News — Wed, 16 Sep 2026 13:16:55 +0000

Milano, 16 settembre 2026 — (NYSE: �鶹ԭ��) ha annunciato oggi la disponibilità del nuovo modello TabPFN-3.5 di Prior Labs, un’azienda �鶹ԭ��.

Questo modello segna il passo successivo nell’AI tabulare, offrendo alle organizzazioni l’accesso a previsioni AI tabulari su dati aziendali strutturati di qualità incomparabile, senza necessità di addestramento o tuning del modello. Per i clienti �鶹ԭ��, TabPFN-3.5 Plus è ora disponibile in �鶹ԭ�� AI Core.

Le decisioni aziendali critiche, come la previsione del flusso di cassa, i ritardi di pagamento o la valutazione del rischio fornitori, si basano su dati strutturati e tabulari. Mentre gli LLM eccellono nel linguaggio e nella conoscenza, i modelli fondazionali tabulari (Tabular Foundation Model, TFM) sono progettati appositamente per i dati strutturati e possono prevedere con precisione i risultati di business a partire da dati tabulari quali ritardi di pagamento, rischi dei fornitori, opportunità di upsell, rischio di abbandono dei clienti e altro ancora.

Con TabPFN-3.5, i clienti �鶹ԭ�� possono lavorare con i dati così come risiedono nei loro sistemi. I valori mancanti, i tipi di dati misti e i campi non uniformi vengono gestiti direttamente dal modello, che restituisce previsioni accurate senza pre-processing. Questo modello, il più recente della famiglia di modelli AI tabulari di Prior Labs, utilizza l’in-context learning per effettuare previsioni a partire da dati tabulari grezzi, gestendo nativamente colonne con migliaia di valori distinti, come codici prodotto o identificatori clienti, e tipi di dati misti, senza la configurazione per tentativi ed errori richiesta dai modelli tradizionali. TabPFN-3.5 Plus è il modello fondazionale tabulare più accurato e scalabile disponibile oggi, secondo TabArena e BeyondArena, due benchmark esterni progettati per valutare le previsioni su dati del mondo reale.

“I dati del mondo reale sono raramente perfetti. I dataset contengono spesso relazioni complesse e condizioni variabili che rendono difficile il machine learning tradizionale. TabPFN-3.5 è stato costruito specificamente per queste sfide, offrendo precisione e scalabilità leader di settore per i dati tabulari con un minore sforzo manuale, rendendolo il modello AI tabulare il più efficace del settore ad oggi”, ha dichiarato Philipp Herzig, Chief Technology Officer di �鶹ԭ�� SE. “Con TabPFN-3.5 e la famiglia di modelli �鶹ԭ��-RPT, i clienti ottengono previsioni accurate da dati aziendali etichettati in pochi minuti, senza necessità di addestramento. Per noi, l’AI tabulare non è una funzionalità di supporto dell’Autonomous Enterprise: ne è il fondamento”.

Per informazioni più dettagliate e per scoprire come iniziare su �鶹ԭ�� AI Core, consultare il e il .

�鶹ԭ�� ha completato l’acquisizione di Prior Labs nel luglio 2026, portando nella famiglia �鶹ԭ�� uno dei principali team di ricerca sui TFM al mondo. Prior Labs continuerà a operare come entità indipendente; �鶹ԭ�� si è precedentemente impegnata a investire oltre 1 miliardo di euro per trasformarla in un laboratorio AI all’avanguardia a livello mondiale, dedicato ai dati strutturati che sono alla base della gestione delle aziende di tutto il mondo.

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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 �鶹ԭ�� sul Modulo 20-F.
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Customer Experience nell’era dell’AI: la tecnologia accelera, ma la fiducia resta umana

Emanuele Ghiringhelli — Fri, 11 Sep 2026 13:04:11 +0000

Oggi parlare di Customer Experience è come parlare di un paradosso. Da una parte, le aziende non hanno mai avuto a disposizione così tante tecnologie per conoscere e coinvolgere i propri clienti. Dall’altra, i clienti non sono mai stati così poco disposti a vivere esperienze frammentate, lente o impersonali.

È una contraddizione che riguarda da vicino anche le imprese italiane. In un mercato in cui la relazione e la qualità del servizio continuano a rappresentare un elemento distintivo, la capacità di combinare innovazione digitale e attenzione alla persona diventa sempre più strategica.

L’intelligenza artificiale sta accelerando profondamente questa trasformazione. Può analizzare grandi quantità di dati, anticipare bisogni, personalizzare le interazioni, supportare le attività di vendita e marketing e risolvere automaticamente una parte crescente delle richieste di assistenza. Ma proprio mentre la tecnologia diventa più sofisticata, emerge una domanda fondamentale: quanto deve essere automatizzata l’esperienza del cliente e dove, invece, deve rimanere profondamente umana?

La risposta influenza una parte importante della competitività delle aziende nei prossimi anni.

Il costo di una cattiva esperienza

La Customer Experience non è più un tema confinato al marketing o al customer service. Ha un impatto diretto sui ricavi, sulla fidelizzazione e sulla reputazione dell’azienda.

Secondo i dati raccolti da �鶹ԭ�� nel State of Service Report, nel 2026 le esperienze negative hanno messo a rischio 3.000 miliardi di dollari di vendite a livello globale. L’82% dei consumatori dichiara di essere stato deluso da un brand, mentre il 60% afferma di non prestare attenzione ai brand anche quando questi soddisfano le sue necessità di prodotto.

Il messaggio è importante: soddisfare la necessità del cliente non è più sufficiente. Se il percorso per arrivare a quella soluzione è complicato, incoerente o impersonale, la relazione rischia di interrompersi.

Pensiamo, per esempio, a un cliente che deve risolvere un problema e viene trasferito da un operatore all’altro, costretto ogni volta a ripetere la propria situazione. Il problema non è necessariamente la mancanza di tecnologia. È la mancanza di continuità nell’esperienza. Ed è proprio la frammentazione uno dei principali nemici della Customer Experience.

L’AI è ovunque. La fiducia, molto meno

L’adozione dell’intelligenza artificiale sta accelerando in tutte le funzioni aziendali che hanno un rapporto diretto con il cliente.

Nel marketing, l’AI permette di sviluppare contenuti e interazioni sempre più personalizzati e di utilizzare l’analisi predittiva per comprendere meglio bisogni e comportamenti. Nelle vendite, può aiutare i commerciali a prepararsi meglio agli incontri e identificare più facilmente opportunità e il passo successivo. Nell’e-commerce, gli agenti AI stanno iniziando a modificare il modo in cui le persone cercano e acquistano prodotti e servizi. Nel customer service, chatbot e agenti intelligenti possono gestire autonomamente e in modo efficace un numero crescente di richieste.

Il potenziale è enorme. Ma c’è un elemento che non possiamo ignorare: i clienti non necessariamente vogliono che ogni interazione con un’azienda sia gestita dall’AI.

I dati del �鶹ԭ�� State of Service Report mostrano che il 79% dei consumatori preferisce fortemente ricevere assistenza da una persona rispetto a un agente AI, mentre l’89% ritiene che i brand dovrebbero sempre offrire la possibilità di parlare con un essere umano. Ancora più interessante, l’81% pensa che le aziende utilizzino l’AI principalmente per risparmiare sui costi e non per migliorare la propria esperienza.

Questo è probabilmente uno dei punti più importanti per chi oggi sta definendo una strategia di Customer Experience.

L’AI non deve essere percepita dal cliente come un modo per l’azienda di fare di più spendendo meno. Deve essere percepita come un modo per l’azienda di capire meglio e servire meglio.

Automatizzare ciò che è semplice, valorizzare ciò che è umano

Il vero valore consiste nel permettere alle persone di concentrarsi sulle attività nelle quali il contributo umano fa davvero la differenza. Una richiesta semplice può essere gestita da un agente AI in pochi secondi, senza che il cliente debba attendere. Ma quando il problema diventa complesso, quando entrano in gioco emozioni, negoziazioni o decisioni importanti, la possibilità di parlare con una persona diventa ancora più preziosa.

È una distinzione che vale anche per il mondo B2B. Un agente AI può raccogliere informazioni, preparare un’offerta, analizzare la storia delle interazioni con un cliente o suggerire un’opportunità commerciale. Ma la capacità di comprendere le esigenze di un interlocutore, costruire fiducia e gestire una relazione complessa rimane una competenza profondamente umana.

Il vero problema è la frammentazione

Per ottenere questo risultato, però, non basta aggiungere l’AI ai processi esistenti. Un cliente non percepisce marketing, vendite, e-commerce e customer service come funzioni separate. Per lui esiste un’unica relazione con il brand. Per costruire una Customer Experience realmente intelligente è necessario creare una visione unificata del cliente, nella quale dati, processi e interazioni siano connessi e accessibili nel rispetto delle necessarie regole di sicurezza e governance.

Eppure, nelle aziende, dati e processi sono ancora spesso distribuiti tra sistemi differenti. Il marketing possiede alcune informazioni, il commerciale ne possiede altre, il customer service altre ancora. Il risultato è che il cliente può essere conosciuto molto bene in un punto del suo percorso e quasi completamente sconosciuto in quello successivo. L’AI rischia di amplificare questa frammentazione se viene introdotta come una serie di iniziative isolate.

È qui che il tema della Customer Experience incontra quello della trasformazione aziendale più ampia. Non si tratta semplicemente di adottare un nuovo chatbot o un nuovo strumento di personalizzazione. Si tratta di ripensare il modo in cui l’azienda utilizza i dati e coordina le proprie funzioni per rispondere alle esigenze del cliente.

La nuova sfida: essere più tecnologici e più umani

Il futuro della Customer Experience non sarà determinato dalle aziende che avranno semplicemente più AI. Sarà determinato da quelle che sapranno utilizzarla meglio.

Questo significa partire dal cliente e non dalla tecnologia. Chiedersi quale frizione vogliamo eliminare, quale bisogno vogliamo anticipare, quale decisione vogliamo migliorare. E poi scegliere la tecnologia più adatta per raggiungere quel risultato.

Significa anche riconoscere che non tutte le interazioni devono essere automatizzate. Alcune devono diventare semplicemente più veloci e semplici; altre devono diventare più personali.

Per le aziende italiane, che spesso hanno costruito il proprio vantaggio competitivo sulla qualità della relazione, sulla capacità di comprendere il cliente e sulla vicinanza al mercato, questa può rappresentare un’opportunità particolarmente importante.

L’intelligenza artificiale può rendere l’esperienza più immediata, predittiva e personalizzata. Ma non può, da sola, creare fiduciam che continua a nascere dalla capacità di un’azienda di capire il proprio cliente, mantenere le proprie promesse e sapere quando è il momento di lasciare parlare la tecnologia e quando, invece, è il momento di far parlare una persona.

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�鶹ԭ�� porta �鶹ԭ�� SuccessFactors e Joule nella trasformazione globale di People and Culture di NTT DATA

�鶹ԭ�� News — Mon, 07 Sep 2026 10:53:42 +0000

Milano, 7 settembre 2026 — (NYSE: �鶹ԭ��) ha annunciato che ha selezionato le soluzioni �鶹ԭ�� SuccessFactors e �鶹ԭ�� Business Data Cloud, integrate con Joule, l’orchestratore di AI di �鶹ԭ��, per supportare la prossima fase della propria trasformazione globale di People and Culture.

NTT DATA è un leader globale con revenue per oltre 30 miliardi di dollari nei settori dell’AI, del digital business e dei servizi tecnologici e serve il 75% delle aziende del Fortune Global 100.

Le soluzioni �鶹ԭ�� aiuteranno NTT DATA a sostituire i numerosi sistemi HR legacy con un’unica piattaforma unificata per i dati e i processi HR, migliorando il processo decisionale, l’esperienza dei dipendenti e la pianificazione della forza lavoro. Le soluzioni �鶹ԭ�� SuccessFactors costituiranno il sistema di riferimento per la gestione dei dati relativi alle persone e ai talenti, e opereranno in sinergia con l’attuale piattaforma di NTT DATA dedicata ai servizi rivolti ai dipendenti e con gli strumenti specialistici per la pianificazione della forza lavoro. �鶹ԭ�� Business Data Cloud consentirà infine di collegare questi dati con gli insight provenienti da altre funzioni aziendali.

“Questa iniziativa riflette la visione di NTT DATA secondo cui i talenti rappresentano un elemento strategico di differenziazione e l’AI una capacità che dovrebbe essere integrata all’interno delle organizzazioni”, ha dichiarato Stijn Nauwelaerts, Chief People Officer di NTT DATA, Inc. “In definitiva, si tratta di creare un ambiente in cui le nostre persone si sentano messe nelle condizioni di dare il meglio di sé, ovunque si trovino nel mondo.”

Il progetto si colloca all’interno di una partnership strategica tra �鶹ԭ�� e NTT DATA che dura da oltre 36 anni, nel corso dei quali NTT DATA ha collaborato con �鶹ԭ�� in qualità di �鶹ԭ�� platinum partner, global service partner e global reseller. Nel 2025, NTT DATA ha adottato le soluzioni �鶹ԭ�� Cloud ERP Private per modernizzare i propri sistemi core.

Le soluzioni �鶹ԭ�� SuccessFactors saranno ora implementate internamente a NTT DATA nell’arco di un periodo di 12 mesi. L’azienda metterà a disposizione le proprie competenze �鶹ԭ�� per progettare e implementare la piattaforma. Questo creerà un’unica fonte autorevole di dati e processi HR, ponendo le basi per servizi HR più rapidi e coerenti in tutta l’organizzazione. La possibilità di guidare direttamente il progetto di deployment consentirà a NTT DATA di rafforzare la propria capacità di accompagnare i clienti nella trasformazione dell’HR guidata dall’AI, grazie a un’esperienza diretta delle soluzioni offerte.

“NTT DATA sta dimostrando come AI e tecnologia cloud possano ridefinire l’esperienza dei dipendenti”, ha dichiarato Thomas Saueressig, Chief Customer Officer e membro dell’Executive Board di �鶹ԭ�� SE. “Grazie a una piattaforma HR unificata e intelligente, l’azienda potrà raggiungere nuovi livelli di produttività e portare su scala una strategia incentrata sulle persone, in grado di supportare una forza lavoro connessa a livello globale.”

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Dal cloud al campo: Wilson opera in modo più intelligente e veloce con �鶹ԭ��

Dominique Vitale — Fri, 04 Sep 2026 10:18:41 +0000

In questi giorni sta scendendo in campo a Flushing Meadows-Corona Park, con la sua racchetta da tennis Wilson Ultra v5. Questo rappresenta molto più di anni di preparazione e allenamenti. Dalle sue origini presso il Wilson Innovation Center di Chicago fino ai campi degli US Open, la racchetta è il risultato di un percorso lineare e interconnesso.

L’incordatura realizzata a mano sulla superficie della racchetta, il design personalizzato, il packaging e la distribuzione, così come i sistemi che rendono possibili ciascuno di questi passaggi, fanno tutti parte di una supply chain globale che garantisce che la racchetta arrivi dal magazzino alla borsa dell’attrezzatura del campione esattamente quando ne ha bisogno.

Questo percorso — dalle materie prime e dai fornitori globali fino alla produzione, allo stoccaggio, alle operazioni doganali e alla consegna dell’ultimo miglio — è una storia di supply chain. E �鶹ԭ�� contribuisce a renderla possibile.

La racchetta accuratamente selezionata, insieme alle scarpe, alla maglia, al cappellino e agli shorts Wilson che de Minaur sceglie di indossare mentre compete ai massimi livelli, rappresenta solo una piccola parte delle migliaia di prodotti che Wilson realizza e distribuisce ad atleti e clienti in tutto il mondo.

Dietro ogni prodotto c’è un’operatività globale interconnessa che comprende produzione, magazzini, retail, e-commerce e canali B2B, supportata da una base digitale che aiuta Wilson a far funzionare tutto in modo fluido e senza interruzioni.

Le basi di un’azienda globale di articoli sportivi

Wilson è leader globale nel settore delle attrezzature e dell’abbigliamento sportivo, con una storia di oltre un secolo di innovazione nel tennis, basket, baseball, golf e in altri sport. Dallo sviluppo di attrezzature ad alte prestazioni per i migliori atleti al mondo alla creazione di prodotti per giocatori di ogni livello, Wilson combina una profonda competenza nel mondo dello sport, innovazione e artigianalità per aiutare gli atleti a esprimere al meglio le proprie prestazioni.

Da quasi vent’anni, Wilson si affida a �鶹ԭ�� per gestire le proprie attività a livello globale, mettendo in connessione centinaia di dipendenti nelle funzioni finance, vendite, logistica, gestione dei magazzini e in altre funzioni retail strategiche.

L’ecosistema �鶹ԭ�� di Wilson comprende l’enterprise resource planning (ERP) core, la gestione della supply chain, dati e analytics, procurement, travel, global trade, integrazione ed enterprise architecture. L’attuale ambiente include �鶹ԭ�� ERP Central Component (�鶹ԭ�� ECC), �鶹ԭ�� Analytics Cloud, �鶹ԭ�� Datasphere, e �鶹ԭ�� Business Technology Platform, oltre ad altre soluzioni come �鶹ԭ�� Ariba, �鶹ԭ�� Concur e �鶹ԭ�� LeanIX.

E la trasformazione digitale di Wilson fondata su tecnologia �鶹ԭ�� continua. L’azienda si sta preparando a una importante trasformazione verso �鶹ԭ�� S/4HANA, che inizierà nel 2027 e consentirà di introdurre nuove funzionalità in aree quali l’extended warehouse management (EWM), i trasporti, la qualità e le operazioni omnicanale. Nell’ambito del percorso verso �鶹ԭ�� S/4HANA, Wilson utilizza Joule per supportare la conversione del codice, segnando l’inizio dell’introduzione di nelle proprie attività operative.

Un’unica base connessa per un’esperienza cliente connessa progettata per seguire il ritmo dello sport

Oltre agli atleti professionisti come de Minaur, che scelgono Wilson per le proprie performance dentro e fuori dal campo, i clienti Wilson di tutto il mondo interagiscono con l’azienda in molti modi, attraverso i negozi retail, l’e-commerce e i canali B2B. Il cardine di queste esperienze è una rete complessa di prodotti, inventario, ordini, magazzini e processi aziendali che devono funzionare in modo integrato.

Il mondo dello sport professionistico si muove rapidamente. Una partita di tennis può cambiare in pochi secondi. Le aziende di beni di consumo come Wilson gestiscono un’operatività globale altrettanto dinamica e impegnativa: progettare, produrre, movimentare e vendere prodotti a clienti e atleti in tutto il mondo.

Un evento importante, come un torneo del Grande Slam o la vittoria di un torneo da parte di un ambassador Wilson, può determinare un aumento della domanda per i prodotti utilizzati dagli atleti e desiderati dai tifosi. Questo richiede a Wilson di coordinare inventario, produzione, magazzini, retailer ed e-commerce nei diversi mercati e di reagire rapidamente al variare della domanda. Soluzioni �鶹ԭ�� come �鶹ԭ�� Extended Warehouse Management, �鶹ԭ�� Global Trade Services, �鶹ԭ�� Concur e �鶹ԭ�� Ariba forniscono a Wilson le fondamenta necessarie per operare in modo più intelligente, agire più rapidamente e rispondere alle esigenze in continua evoluzione della gestione di un’attività retail globale.

Questo settembre, a New York, i fan vedranno Alex de Minaur competere con la sua fidata racchetta Wilson e indossare il suo nuovo completo Wilson personalizzato. Quello che non vedranno è l’ecosistema integrato e il percorso articolato che si cela dietro ogni singola racchetta, ogni paio di scarpe, ogni capo di abbigliamento — e la tecnologia �鶹ԭ�� che lo rende possibile.

“Il tennis è un gioco di preparazione. Quando scendo in campo, ogni dettaglio conta — da come sento la racchetta in mano al completo che indosso. Sapere che Wilson e la tecnologia alla base della sua attività fanno sì che tutto sia pronto esattamente quando ne ho bisogno mi dà quel tipo di sicurezza che mi permette di concentrarmi sulla competizione e dare il meglio di me”. Alex de Minaur.

Dominique Vitale e Sinead Cormican, Global Sponsorships, �鶹ԭ��

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Le soluzioni Industry per i clienti plasmano il futuro delle Autonomous Enterprise

Sindhu Gangadharan — Tue, 01 Sep 2026 10:04:30 +0000

L’Intelligenza Artificiale è entrata in una nuova fase. La discussione non riguarda più se le organizzazioni debbano adottare l’AI. In tutti i settori, le aziende stanno già sperimentando l’AI per automatizzare le attività, migliorare la produttività e creare esperienze migliori per i clienti. La vera domanda ora è: come possiamo passare dalla sperimentazione a una trasformazione a livello aziendale in grado di generare risultati di business concreti e significativi?

In �鶹ԭ��, la nostra risposta è chiara: la prossima ondata di trasformazione sarà guidata dall’Industry AI. Questa convinzione si riflette anche nell’evoluzione della nostra divisione, che da Customer Innovation Services diventa Customer Industry Solutions. Non si tratta semplicemente di un cambio di nome, ma di un ampliamento della missione e del riconoscimento del fatto che il futuro dell’AI enterprise sarà determinato dalla combinazione di tecnologia, profonda competenza nei diversi settori, eccellenza ingegneristica e innovazione incentrata sul cliente.

L’opportunità che abbiamo davanti è enorme. Gli analisti stimano che la sola AI generativa potrebbe creare tra 2.600 e 4.400 miliardi di dollari di valore economico annuale a livello globale, mentre si prevede che la spesa globale per l’AI supererà i 630 miliardi di dollari entro il 2028. Tuttavia, per realizzare questo valore sarà necessario che le aziende vadano oltre la sperimentazione e implementino l’AI in modo profondamente rilevante per i propri settori.

Per anni, le imprese hanno perseguito la trasformazione digitale attraverso piattaforme ampie e funzionalità orizzontali applicabili a diverse funzioni e settori. L’AI ha seguito un percorso simile. I Large Language Model (LLM) e gli strumenti di AI general-purpose hanno dimostrato capacità straordinarie e aperto possibilità completamente nuove. Tuttavia, man mano che le organizzazioni superano la fase dei progetti pilota e delle proof of concept, emerge sempre più chiaramente un elemento: l’AI generica può portarci solo fino a un certo punto.

“Nel mondo enterprise, il contesto è tutto. Il futuro dell’AI non risiede in un’intelligenza generica, ma in un’intelligenza in grado di comprendere i settori, i processi aziendali e il modo in cui le imprese creano valore”, ha dichiarato Dominik Metzger, Global Head of Industry AI. “È qui che l’organizzazione Customer Industry Solutions svolge un ruolo fondamentale, riunendo una profonda competenza nei diversi settori, gli insight dei clienti e l’eccellenza ingegneristica per colmare il divario tra innovazione e impatto concreto sul business”.

Un’azienda manifatturiera che cerca di ottimizzare la propria supply chain deve affrontare sfide fondamentalmente diverse da quelle di un retailer che vuole personalizzare le esperienze dei clienti. Una banca alle prese con requisiti normativi opera in un contesto completamente diverso rispetto a un’azienda del settore life sciences che vuole accelerare ricerca e sviluppo. Ogni settore ha i propri processi, modelli di dati, normative e modalità di creazione del valore.

È proprio per questo che Industry AI rappresenta la nuova frontiera della trasformazione enterprise. Il portafoglio Industry AI combina la potenza dell’AI con una profonda conoscenza dei diversi ambiti e del contesto aziendale. Non comprende soltanto il linguaggio, ma anche le peculiarità dei settori e la realtà concreta del modo in cui le aziende operano. Può affrontare sfide specifiche di settore e produrre risultati misurabili, scalabili e rilevanti per l’impresa.

Partendo dalle solide basi costruite attraverso la customer co-innovation, l’organizzazione Customer Industry Solutions riunisce una profonda competenza nei diversi settori, gli insight dei clienti e l’eccellenza ingegneristica per accelerare l’Industry AI su larga scala. È importante sottolineare che stiamo inoltre unendo i punti di forza dell’innovazione con i clienti e del forward-deployed engineering.

Questa combinazione è particolarmente potente. I team dedicati all’innovazione con i clienti portano una profonda comprensione delle sfide di business, dei processi di settore e dei risultati attesi dai clienti. Il forward-deployed engineering offre invece la capacità di sviluppare, implementare e rendere rapidamente operative le soluzioni all’interno di ambienti enterprise complessi. Insieme, queste competenze ci consentono di colmare il divario tra l’innovazione rivoluzionaria e il suo impatto concreto sul business.

Il nostro ruolo non consiste semplicemente nell’aiutare i clienti ad adottare nuove tecnologie. Consiste nel lavorare al loro fianco per affrontare sfide aziendali complesse, trasformare rapidamente le idee in soluzioni e aiutarli a passare dalla sperimentazione dell’AI a una trasformazione che coinvolga l’intera organizzazione.

L’Industry AI sta inoltre cambiando il modo stesso in cui avviene l’innovazione. Gli insight più preziosi emergono spesso dalla risoluzione di problemi reali dei clienti. Nascono dalla comprensione delle criticità sul campo, dall’identificazione delle opportunità per semplificare la complessità e dall’applicazione dell’AI in modi capaci di generare un valore concreto per il business. Tutto questo richiede una collaborazione tra clienti, esperti di settore, ingegneri e team di prodotto ancora più stretta di quanto non sia mai avvenuto in passato.

Questo rappresenta un altro ruolo fondamentale che l’organizzazione Customer Industry Solutions è chiamata a svolgere. Lavorando a stretto contatto con clienti di diversi settori e regioni e raccogliendo sistematicamente gli insight provenienti dal campo, possiamo contribuire a orientare lo sviluppo futuro dei prodotti e ad accelerare l’adozione su larga scala di funzionalità di AI specifiche per i diversi settori.

Ogni interazione con un cliente diventa un’opportunità per imparare, perfezionare e sviluppare soluzioni in grado di apportare benefici a interi settori.

Sindhu Gangadharan è head of Customer Industry Solutions, �鶹ԭ��

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�鶹ԭ�� e MAIRE insieme in un hackathon per l’AI conversazionale su �鶹ԭ�� Business Technology Platform

�鶹ԭ�� News — Mon, 31 Aug 2026 09:37:50 +0000

Tre casi d’uso reali, sviluppati in collaborazione con i partner System Integrator, per esplorare il potenziale degli agenti AI su processi ad alto volume basati su software �鶹ԭ��

Milano, 31 agosto 2026 – �鶹ԭ�� Italia e MAIRE hanno portato a termine un hackathon dedicato all’intelligenza artificiale conversazionale, realizzato congiuntamente e con il coinvolgimento di alcuni dei principali partner System Integrator del Gruppo MAIRE. L’iniziativa, sviluppata in luglio nell’arco di tre settimane, ha coinvolto i team IT e business di MAIRE, gli specialisti �鶹ԭ�� dell’area Business AI e �鶹ԭ�� Business Technology Platform (�鶹ԭ�� BTP), insieme ai team dei System Integrator partner.

L’hackathon nasce all’interno del percorso “Trinetra”, il programma con cui MAIRE sta gestendo l’adozione dell’intelligenza artificiale su scala enterprise nei propri processi di ingegneria, procurement e costruzione, con l’obiettivo di passare dalla sperimentazione all’utilizzo operativo quotidiano.

Casi d’uso per accelerare l’adozione dell’AI nei processi di business

Nel corso dell’hackathon, i team hanno sviluppato casi d’uso reali, selezionati da MAIRE tra i processi a maggiore impatto operativo, con l’obiettivo di valutare come gli agenti AI possano aumentare l’efficienza, ridurre le attività manuali e migliorare la qualità delle decisioni.

Le sperimentazioni hanno riguardato tre ambiti strategici:

Logistica e documentazione di progetto, con l’automazione della preparazione della documentazione di spedizione per ridurre tempi operativi, attività ripetitive e rischio di errore.
Gestione delle risorse, attraverso un’interfaccia conversazionale capace di semplificare l’inserimento e la validazione dei timesheet, migliorando l’esperienza degli utenti e la qualità dei dati.
Accounts Payable, grazie a un agente AI in grado di aggregare e sintetizzare informazioni provenienti da diverse fonti �鶹ԭ��, offrendo ai team amministrativi una vista immediata dello stato dei fornitori e dei pagamenti per accelerare le attività quotidiane.

Ogni caso d’uso è stato affidato in parallelo ai diversi System Integrator coinvolti, che hanno progettato e sviluppato le proprie soluzioni su un ambiente �鶹ԭ�� BTP dedicato, basato su �鶹ԭ�� AI Core e Joule Studio, messo a disposizione da �鶹ԭ�� per la durata dell’iniziativa.

Un percorso strutturato in tre tappe

L’iniziativa si è articolata in tre giornate: una sessione di apertura plenaria dedicata alla presentazione degli obiettivi e dei tre casi d’uso; una serie di sessioni tecniche dedicate a ciascun System Integrator per l’approfondimento e il confronto sull’approccio progettuale; una sessione plenaria conclusiva in cui ogni team ha presentato la propria soluzione attraverso una demo live e un’analisi dell’architettura sviluppata.

“In MAIRE l’intelligenza artificiale è già parte del nostro DNA: con questo hackathon, l’abbiamo portata nel cuore del nostro ERP, dove ogni giorno le nostre persone costruiscono il futuro del gruppo”, ha dichiarato Michele Mariella, Chief Information Officer di MAIRE. “Con �鶹ԭ�� e i nostri partner abbiamo dimostrato quanto velocemente un’idea possa diventare valore. È così che immaginiamo il futuro: persone e intelligenza artificiale che crescono insieme.”

“L’intelligenza artificiale genera valore quando viene applicata a processi reali e si integra con il patrimonio di dati e applicazioni dell’organizzazione”, ha commentato Roberto Fraccapani, Head of Solution and Architect Advisors di �鶹ԭ�� Italia. “Iniziative come questo hackathon dimostrano quanto sia importante creare un ecosistema di innovazione in cui cliente, �鶹ԭ�� e partner lavorano insieme per trasformare idee in soluzioni concrete. Grazie a �鶹ԭ�� Business Technology Platform e alle nostre tecnologie di Business AI, le aziende possono sperimentare rapidamente nuovi scenari, valutarne l’impatto e accelerarne l’adozione su scala.”

Hanno partecipato all’iniziativa i team di Accenture, Arsenalia e Syskoplan Reply, partner System Integrator di MAIRE sulle tecnologie �鶹ԭ��.

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Ericsson estende l’AI a livello enterprise con una Business Data Fabric e �鶹ԭ��

�鶹ԭ�� News — Tue, 04 Aug 2026 10:10:49 +0000

Milano, 4 agosto 2026 – �鶹ԭ�� ha annunciato che Ericsson sta passando dalla sperimentazione all’adozione dell’intelligenza artificiale su scala enterprise grazie alla realizzazione di una business data fabric unificata basata sulla soluzione �鶹ԭ�� Business Data Cloud.

Questo progetto consente all’azienda di estendere i casi d’uso dell’AI all’intera organizzazione, accelerare i processi decisionali e ottenere risultati operativi misurabili. Combinando una solida base dati governata con Joule, Ericsson sta costruendo l’architettura enterprise necessaria per rendere l’intelligenza artificiale affidabile, replicabile e scalabile nelle proprie attività globali.

Ericsson, che quest’anno celebra il suo 150° anniversario, fornisce infrastrutture per reti mobili in 180 Paesi e gestisce oltre il 40% del traffico mobile mondiale attraverso le proprie reti. Con l’intelligenza artificiale destinata a ricoprire un ruolo sempre più centrale sia nella roadmap tecnologica sia nella gestione del business, l’azienda ha scelto di investire prioritariamente in una solida infrastruttura dati governata, in grado di supportare un’AI affidabile e scalabile.

“Quando si scala l’intelligenza artificiale, smette di essere un problema di AI e diventa un problema di dati», ha dichiarato Esra Kocatürk Norell, Vice President, Customer Experience, Enterprise IT di Ericsson. «Per questo abbiamo investito fin da subito in una business data fabric. Con �鶹ԭ�� Business Data Cloud possiamo definire una sola volta il significato dei dati – dai ricavi alla struttura dei mercati, fino alle regole di accesso – e applicarlo in modo coerente in tutta l’organizzazione. È questo che ci permette di scalare l’AI in modo affidabile, replicabile e capace di generare un reale valore per il business.”

Al centro dell’approccio di Ericsson vi è un’architettura dati federata che consente ai dati di rimanere nei sistemi in cui risiedono, gestendo però in modo centralizzato la semantica di business, la governance e le policy di ciclo di vita. Questo modello riduce la duplicazione delle informazioni, semplifica l’integrazione e garantisce che le stesse definizioni di business vengano applicate in modo coerente sia negli ambienti �鶹ԭ�� sia in quelli non �鶹ԭ��.

Concentrandosi sui casi d’uso a maggiore impatto e organizzando le iniziative attorno ai processi aziendali end-to-end, anziché su soluzioni isolate, Ericsson è riuscita a superare la fase dei progetti pilota per arrivare a un’implementazione su larga scala. Oggi oltre 85.000 utenti utilizzano la piattaforma Joule unificata, supportata da una forte sponsorship del management e da un solido modello di governance.

Ericsson sta procedendo nel proprio percorso di trasformazione lungo due direttrici parallele. La prima riguarda la modernizzazione dell’infrastruttura tecnologica, attraverso il percorso RISE with �鶹ԭ��, lo sviluppo di estensioni side-by-side su �鶹ԭ�� Business Technology Platform e l’adozione di un approccio Clean Core, che consente di innovare più rapidamente senza compromettere il cuore del sistema ERP.

La seconda direttrice, definita dall’azienda “innovate and transform”, è focalizzata sulla creazione di valore concreto attraverso dati e intelligenza artificiale, con l’obiettivo di migliorare i processi decisionali, aumentare l’efficienza operativa e abilitare nuovi modelli di creazione del valore.

�鶹ԭ�� ed Ericsson collaborano inoltre su iniziative di co-innovazione in ambito AI. Un esempio è rappresentato da una funzionalità intelligente di raccomandazione degli obiettivi dei dipendenti sviluppata all’interno del portafoglio �鶹ԭ�� SuccessFactors, la soluzione �鶹ԭ�� per la gestione delle risorse umane. La soluzione genera automaticamente obiettivi contestualizzati e allineati alle priorità di business per i dipendenti, migliorando l’esecuzione delle attività e riducendo il carico amministrativo. Questa funzionalità è ora in fase di estensione per un numero sempre maggiore di utenti, dimostrando come la co-innovazione possa generare valore ben oltre una singola organizzazione.

“L’approccio adottato da Ericsson dimostra come le aziende più avanzate stiano passando dalla sperimentazione dell’intelligenza artificiale alla sua adozione operativa, puntando su dati, governance e contesto di business», ha dichiarato Manos Raptopoulos, Global President Customer Success Europe, APAC, Middle East and Africa di �鶹ԭ�� SE. «Insieme stiamo aiutando le aziende a liberare tutto il potenziale dell’AI su larga scala.”

Guardando al futuro, Ericsson prevede che la propria business data fabric consentirà di supportare scenari di intelligenza artificiale sempre più evoluti, tra cui processi decisionali automatizzati, ulteriori incrementi di produttività e nuovi modelli di business digitali, continuando al tempo stesso a migliorare l’esperienza dei clienti in un settore delle telecomunicazioni in costante evoluzione.

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Dalla produzione ai dati: come le aziende leader stanno riscrivendo le regole dell’agilità

Manos Raptopoulos — Mon, 03 Aug 2026 13:38:58 +0000

La sfida che oggi i leader aziendali si trovano ad affrontare non è una singola fonte di discontinuità, ma la sovrapposizione simultanea di diversi cambiamenti. La volatilità geopolitica sta ridisegnando le supply chain più rapidamente di come i cicli di approvvigionamento riescano ad adattarsi. I quadri normativi evolvono allo stesso tempo in diverse aree geografiche. I costi dell’energia, il mercato del lavoro e le aspettative dei clienti si muovono ciascuno secondo dinamiche proprie, spesso in contrasto tra loro.

La domanda che mi viene rivolta più spesso dai clienti, indipendentemente dal settore o dall’area geografica, è sostanzialmente sempre la stessa: come possiamo costruire un’organizzazione capace di assorbire una turbolenza costante senza perdere coerenza operativa?

La mia risposta è chiara: non è possibile gestire una situazione di discontinuità permanente in modo puramente reattivo. Occorre costruire sistemi in grado di anticipare, adattarsi e agire autonomamente, su larga scala e in tempo reale. È questo che oggi la Business AI, quando è integrata nel cuore digitale dell’organizzazione, rende possibile. E la dimostrazione più evidente arriva dai nostri clienti, molti dei quali hanno condiviso il loro straordinario percorso di innovazione basato sull’AI durante i nostri recenti eventi, come �鶹ԭ�� Sapphire.

I dati sono la base, non un elemento accessorio

Il percorso di Ericsson è particolarmente significativo perché l’azienda ha affrontato una realtà che molte imprese faticano ancora ad accettare. Come ha affermato con chiarezza Esra Kocatürk Norell, Vice President of Customer Experience and Enterprise IT di Ericsson: «Quando l’AI viene scalata, smette di essere un problema di intelligenza artificiale e diventa un problema di dati.» Questa visione ha portato l’azienda a investire in modo mirato nella realizzazione di un’infrastruttura dati unificata basata su �鶹ԭ�� Business Data Cloud: un’architettura governata che consente ai dati di rimanere nei sistemi di origine, gestendo però in modo centralizzato semantica di business, governance e policy per il ciclo di vita.

Oggi oltre 85.000 utenti utilizzano Joule ed Ericsson sta passando con decisione dalla fase di sperimentazione all’adozione su scala enterprise seguendo due direzioni parallele: da un lato modernizza il proprio backbone ERP attraverso RISE with �鶹ԭ��; dall’altro sfrutta l’intelligenza artificiale per generare valore nelle decisioni, aumentare l’efficienza e sviluppare nuovi modelli di business. L’esperienza di Ericsson dimostra che il percorso verso un’AI affidabile, scalabile e ripetibile passa inevitabilmente dalla governance dei dati e che costruire queste fondamenta fin dall’inizio rappresenta un vantaggio strategico, non un costo.

Dal cuore digitale al mondo fisico

Se Ericsson rappresenta un esempio di trasformazione AI a livello di architettura dei dati, Martur Fompak International, leader globale nei sistemi di seduta e negli interni per l’industria automobilistica, mostra cosa significhi portare questa trasformazione direttamente nello stabilimento. L’azienda ha implementato un modello di intralogistica autonoma abilitato da Joule e dalle funzionalità di embodied AI di �鶹ԭ��, collaborando con Humanoid, partner specializzato in robotica, per integrare robot basati sull’intelligenza artificiale direttamente nelle operazioni manifatturiere.

Il sistema collega i segnali provenienti dalla produzione con il contesto di business, traducendoli in un’esecuzione fisica autonoma. Guidati dai dati relativi ai materiali, alle ubicazioni di magazzino, alle sequenze produttive e alle priorità operative, i robot umanoidi gestiscono i flussi di materiali lungo l’intero processo produttivo: identificano, trasportano e consegnano i materiali alle linee di produzione, registrando continuamente le attività all’interno dei sistemi �鶹ԭ��.

Come ha spiegato Özlem Altınışık, Group Intelligent Technologies Director di Martur Fompak International, l’obiettivo è «combinare autonomia cognitiva e automazione fisica» per «trasformare l’esecuzione, accelerare il processo decisionale e diffondere capacità intelligenti in tutta l’organizzazione.»

I primi risultati mostrano un aumento della produttività e una riduzione degli errori, mentre l’obiettivo per la produzione di massa è raggiungere un’efficienza fino a cinque volte superiore. Martur Fompak International è stata inoltre l’unica azienda premiata nella categoria AI Excellence dei �鶹ԭ�� Innovation Awards 2026, un riconoscimento non solo della tecnologia adottata, ma soprattutto della capacità di ripensare radicalmente l’ambiente di fabbrica.

Velocità, scalabilità e la piattaforma intelligente

Prysmian, leader mondiale nelle soluzioni per cavi con 20 miliardi di euro di fatturato e attività in oltre 50 Paesi, ha seguito un percorso diverso, ma altrettanto determinato. L’azienda ha completato la trasformazione verso una piattaforma cloud predisposta per l’AI attraverso RISE with �鶹ԭ�� in appena quattro mesi, utilizzando poi questa base per sviluppare oltre 100 casi d’uso di intelligenza artificiale. I risultati sono concreti: automazione del 70% delle attività ripetitive; riduzione dell’80% dei tempi di implementazione di nuove soluzioni; accelerazione del 50% del time-to-market dei nuovi prodotti.

Ciò che più colpisce nel percorso di Prysmian è il modo in cui viene ridefinito il ruolo della tecnologia enterprise. Come ha dichiarato Giovanni Cauteruccio, Group CIO & Digital Officer, l’AI integrata rappresenta «un elemento distintivo fondamentale, che ci consente di accelerare il rilascio di nuove soluzioni e rafforzare le competenze e la cultura dell’intelligenza artificiale all’interno dell’organizzazione.» In altre parole, la piattaforma non è più soltanto un sistema di registrazione delle transazioni, ma diventa un motore capace di accrescere progressivamente l’intelligenza dell’organizzazione.

L’architettura dell’agilità

Considerate nel loro insieme, queste tre esperienze raccontano qualcosa di molto più grande della semplice somma dei singoli casi. L’Autonomous Enterprise non è una visione lontana nel tempo. Sta già prendendo forma grazie a imprese che hanno scelto consapevolmente di integrare l’intelligenza artificiale nel cuore delle proprie attività, considerandola un principio fondamentale di progettazione e non una semplice funzionalità aggiuntiva.

A rendere possibile questa evoluzione è la convergenza di tre elementi: una base dati governata; una piattaforma ERP intelligente; funzionalità di intelligenza artificiale che vanno dalla scrivania fino alla linea di produzione e alla supply chain. Quando questi elementi vengono integrati correttamente, le imprese acquisiscono una capacità che nessun modello di gestione puramente reattivo può offrire: la capacità di percepire i cambiamenti, prendere decisioni e agire più rapidamente di quanto la discontinuità riesca a estendersi.

L’incertezza non scomparirà. Le organizzazioni che sapranno affrontarla con maggiore successo saranno quelle che, già oggi, stanno costruendo sistemi capaci di trasformare la volatilità in un segnale e quel segnale in un vantaggio competitivo.

Manos Raptopoulos è Global President Customer Success Europe, APAC, Middle East & Africa e membro dell’Extended Board di �鶹ԭ�� SE

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Ripensare la Supply Chain: trasformare la visione strategica in realtà operativa

Hagen Heubach — Mon, 27 Jul 2026 09:39:31 +0000

Oggi, i responsabili della supply chain si trovano di fronte a un momento decisivo. Il dibattito si è ormai spostato dalla resilienza e dalla gestione delle interruzioni verso un nuovo modello di orchestrazione operativa, che sia in grado di trasformare funzioni isolate in un sistema integrato e agile per rispondere alle sfide in tempo reale e generare un impatto misurabile sul business.

Questa evoluzione emerge chiaramente da una nuova analisi di IDC, basata su una survey che ha coinvolto 300 manager e pubblicata nel white paper Orchestrating the End-to-End Supply Chain: Strategic Priority, Practical Reality. L’orchestrazione end-to-end non è più un obiettivo lontano: per molte organizzazioni è ormai una priorità strategica. Allo stesso tempo, lo studio evidenzia che ambizione e visione, da sole, non bastano.

Il divario dell’orchestrazione

Quasi la metà dei manager intervistati da IDC riconosce i vantaggi significativi dell’orchestrazione end-to-end della supply chain, ma molte organizzazioni non hanno ancora intrapreso azioni concrete. La vera sfida non consiste nel comprenderne il valore, bensì nel colmare il divario tra l’intenzione strategica e la capacità di eseguirla.

IDC ha coinvolto leader di diversi settori e aree geografiche, raccogliendo un messaggio comune: le aziende hanno chiaro il traguardo, ma chiedono indicazioni più precise su come raggiungerlo. Come ha osservato uno degli executive intervistati, il valore dell’orchestrazione della supply chain è evidente; ciò che risulta complesso è definire e mettere in pratica il percorso per arrivarci.

Questa situazione è nota a molte organizzazioni. Negli ultimi anni sono stati compiuti progressi all’interno delle singole funzioni operative, ma sono ancora poche le imprese che sono riuscite a integrare progettazione, pianificazione, approvvigionamenti, produzione, logistica e assistenza in un modello operativo realmente coordinato.

Cosa significa davvero orchestrare la supply chain

Una supply chain orchestrata connette persone, processi e tecnologie per aumentare l’agilità dell’organizzazione e favorire un miglioramento continuo, anche in presenza di interruzioni e cambiamenti.

L’intelligenza artificiale agentica sta ridefinendo questo paradigma, consentendo ai sistemi di analizzare le informazioni, prendere decisioni e coordinare le attività tra le diverse funzioni aziendali in tempo reale. Dagli approvvigionamenti alla pianificazione, dalla produzione alla logistica fino alla distribuzione, l’obiettivo non è più ottimizzare singole attività, ma garantire l’allineamento dell’intera organizzazione.

I tradizionali modelli lineari di supply chain erano stati progettati per un contesto molto più prevedibile. Oggi lo scenario è profondamente diverso. Instabilità geopolitica, evoluzione dell’AI, pressioni legate alla sostenibilità, crescente complessità normativa e aspettative sempre più elevate dei clienti impongono alle aziende una capacità di adattamento continua. Le decisioni prese in una singola funzione si ripercuotono rapidamente sull’intera catena del valore.

L’orchestrazione nasce proprio per affrontare questa complessità. Significa costruire una base informativa condivisa e contestualizzata, progettare processi che operino in modo coordinato e adottare sistemi in grado di supportare decisioni ed esecuzione lungo l’intera supply chain. La tecnologia rappresenta un fattore fondamentale, ma il successo dipende soprattutto dall’allineamento organizzativo: ruoli chiari, metriche condivise e processi coordinati. L’obiettivo non è ottimizzare singole attività, bensì valutare ogni decisione in funzione dell’impatto complessivo sull’intera catena e sul business.

Priorità diverse, un obiettivo comune

La ricerca IDC evidenzia anche come la percezione dell’orchestrazione cambi a seconda del ruolo aziendale. I Chief Operating Officer concentrano l’attenzione sulle performance complessive dell’impresa; i Chief Supply Chain Officer sul bilanciamento tra trasformazione e continuità operativa; i Chief Procurement Officer sul controllo dei costi e sulla gestione dei rischi legati agli acquisti diretti.

L’orchestrazione deve essere in grado di creare valore per le aree coinvolte, mantenendo al tempo stesso una visione unitaria e integrata della supply chain.

Questa pluralità di punti di vista dimostra perché l’orchestrazione sia oggi così importante: il successo deriva dalla capacità di rispettare le priorità delle diverse funzioni impedendo ai silos organizzativi di generare decisioni scollegate tra loro.

Efficienza e agilità non sono più in contrapposizione

Molti dei manager intervistati continuano a ritenere che efficienza operativa e capacità di risposta siano obiettivi in conflitto. L’orchestrazione dimostra invece il contrario.

Grazie a dati integrati, informazioni contestualizzate e strumenti più flessibili, le aziende possono reagire più rapidamente agli imprevisti, ridurre i tempi di risposta e prendere decisioni consapevoli, dimostrando che agilità ed efficienza possono rafforzarsi reciprocamente.

Come ha spiegato uno dei responsabili Procurement nello studio IDC, le organizzazioni devono essere contemporaneamente resilienti ed efficienti, o almeno in grado di valutare rapidamente i compromessi più opportuni. Senza una supply chain integrata e una visione condivisa dei dati, raggiungere questo equilibrio diventa estremamente difficile.

Individuare i problemi in anticipo e reagire tempestivamente consente infatti di ridurre i tempi di recupero, contenere i costi, limitare le spedizioni urgenti e migliorare il livello di servizio ai clienti.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale agentica

L’intelligenza artificiale agentica si sta affermando come uno dei principali fattori abilitanti dell’orchestrazione della supply chain.

Gli agenti AI sono in grado di monitorare costantemente i segnali provenienti dall’ecosistema, valutare scenari alternativi e raccomandare o addirittura avviare azioni operative entro parametri definiti.

Negli ambienti �鶹ԭ��, l’intelligenza artificiale sta già generando valore concreto in ambiti quali l’onboarding dei fornitori, la manutenzione predittiva e il riequilibrio dinamico delle scorte e della capacità produttiva.

La maggior parte dei manager, tuttavia, preferisce considerare l’AI come uno strumento di supporto alle decisioni, piuttosto che come un decisore completamente autonomo. Il giudizio umano, l’esperienza e la responsabilità rimangono elementi centrali. L’orchestrazione funziona meglio quando l’intelligenza artificiale rafforza il processo decisionale mantenendo le persone al centro.

Dati, piattaforme e processi coordinati

Per orchestrare efficacemente la supply chain non basta collegare sistemi diversi. Servono dati armonizzati, processi coordinati e informazioni contestualizzate disponibili nel momento e nel luogo in cui il lavoro viene svolto.

Con supply chain sempre più estese e distribuite tra fornitori multilivello, partner logistici e operatori di servizio, la vera sfida non è più accedere ai dati, ma renderli utilizzabili, contestualizzati e realmente fruibili su larga scala.

L’analisi di IDC evidenzia come una reale orchestrazione end-to-end debba coinvolgere sia le operazioni interne sia l’intero ecosistema esterno. Molte delle informazioni più critiche, come segnali di rischio, vincoli di capacità produttiva e stato delle attività operative, risiedono infatti al di fuori dell’organizzazione. Senza una base dati comune, trasformare gli insight in azioni concrete diventa estremamente complesso.

Dalla strategia all’azione

Il percorso verso una supply chain orchestrata è ormai iniziato, ma procede ancora con velocità diverse da un’organizzazione all’altra. Solo una minoranza delle aziende ritiene di essere vicina a un’orchestrazione end-to-end completa.

La tecnologia, da sola, non rappresenta un limite. Preparazione dei dati, chiarezza degli obiettivi, allineamento organizzativo e gestione del cambiamento sono fattori altrettanto determinanti.

Le organizzazioni più avanzate partono da obiettivi chiari, investono nelle persone oltre che nelle piattaforme tecnologiche e costruiscono roadmap pragmatiche, orientate a generare valore in tempi rapidi. L’orchestrazione non è un progetto con una data di inizio e una di fine, ma un percorso di evoluzione continua che cresce insieme alla maturità dell’organizzazione.

In �鶹ԭ�� il nostro obiettivo è rendere l’orchestrazione della supply chain concreta e accessibile. Attraverso le soluzioni �鶹ԭ�� Supply Chain Management e �鶹ԭ�� Business Network aiutiamo le organizzazioni ad allineare i team, connettere i processi, integrare i partner e incorporare l’intelligenza artificiale nelle attività chiave della supply chain, consentendo decisioni migliori, un’esecuzione più rapida e un impatto duraturo sul business, anche in un contesto in continua evoluzione.

Hagen Heubach, Chief Marketing Officer per �鶹ԭ�� Supply Chain Management

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�鶹ԭ�� e IBM annunciano nuovi clienti che adottano �鶹ԭ�� Cloud ERP Private su tecnologia IBM per un’innovazione basata sull’AI

�鶹ԭ�� News — Mon, 27 Jul 2026 09:26:39 +0000

JYSK, GBM, DIFARE Group e Plastilene Group accelerano la trasformazione del business e la modernizzazione dei propri sistemi ERP grazie a �鶹ԭ�� Cloud ERP Private su IBM Power Virtual Server

Milano, 27 luglio 2026 – (NYSE: �鶹ԭ��) e hanno annunciato che le aziende JYSK, GBM, DIFARE Group e Plastilene Group hanno scelto le soluzioni �鶹ԭ�� Cloud ERP Private su IBM Power Virtual Server per modernizzare i propri sistemi di Enterprise Resource Planning (ERP) in ambienti cloud sicuri, affidabili e scalabili.

Queste aziende, attive a livello globale nei settori retail, servizi tecnologici, farmaceutico e manifatturiero, si aggiungono alle decine di migliaia di organizzazioni che gestiscono ambienti �鶹ԭ�� su server IBM Power.

Secondo un recente studio dell’IBM Institute for Business Value (IBV), la modernizzazione dei sistemi ERP è fondamentale per accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale e favorire la crescita del business. Le aziende che integrano l’AI nei propri sistemi ERP registrano infatti un ritorno sugli investimenti (ROI) fino al 27% superiore. L’adozione di �鶹ԭ�� Cloud ERP Private su tecnologia IBM aiuta i clienti a migrare da ambienti ERP on-premise al cloud e ad accelerare i processi di business abilitati dall’intelligenza artificiale.

La piattaforma offre un ambiente di cloud ibrido flessibile che consente alle organizzazioni di:

ridurre il costo totale di proprietà (TCO) delle operazioni ERP in cloud, grazie alla possibilità di scalare in modo dettagliato in base alle esigenze di business e di sfruttare l’infrastruttura cloud globale di IBM, progettata per garantire elevati livelli di resilienza;
migrare a �鶹ԭ�� Cloud ERP Private e all’applicazione �鶹ԭ�� Business Warehouse (�鶹ԭ�� BW), nell’ambito della soluzione �鶹ԭ�� Business Data Cloud (�鶹ԭ�� BDC), in modo sicuro, rapido e con interruzioni minime, con il supporto per architetture hybrid cloud e multicloud;
ridurre i rischi operativi e di sicurezza grazie alla resilienza di livello enterprise di IBM Power e ai servizi integrati di sicurezza e conformità di IBM Cloud.

Modernizzare i sistemi ERP su un’infrastruttura cloud più sicura e scalabile in settori diversi

Riconosciuti per sicurezza, scalabilità e affidabilità, i server IBM Power figurano tra le migliori infrastrutture certificate �鶹ԭ�� in termini di continuità operativa e disponibilità. Sono progettati per ridurre al minimo le interruzioni e accelerare le migrazioni, grazie al supporto della piattaforma IBM Cloud, altamente resiliente e sicura.

Questi clienti stanno migrando rapidamente i propri sistemi �鶹ԭ�� on-premise verso il cloud, modernizzando i processi aziendali e aumentando la propria agilità.

JYSK, retailer internazionale di articoli per la casa con sede in Danimarca, sta proseguendo il proprio percorso globale di modernizzazione insieme a IBM e �鶹ԭ��. Con oltre 3.600 punti vendita in 50 Paesi, l’azienda necessita di un ambiente �鶹ԭ�� sempre più sicuro, scalabile e pronto per il futuro, in grado di sostenere le esigenze del proprio business internazionale. JYSK utilizza da tempo le tecnologie IBM e continua a collaborare con IBM per fare passi avanti nel proprio percorso RISE with �鶹ԭ��.

DIFARE Group, azienda leader nella produzione farmaceutica con sede in Ecuador, aveva bisogno di un’infrastruttura robusta, sicura e scalabile per modernizzare il proprio ambiente �鶹ԭ�� e supportare le attività operative più critiche. Cliente storico dei server IBM Power, DIFARE Group continua a fare affidamento sulla tecnologia IBM e ha esteso il proprio percorso verso RISE with �鶹ԭ�� su IBM Power Virtual Server, per accelerare la migrazione al cloud e ridurne i costi.

Plastilene Group, azienda colombiana innovativa specializzata nello sviluppo e nella produzione di soluzioni in film flessibile, ha scelto le tecnologie IBM per modernizzare il proprio ambiente �鶹ԭ��. Grazie alla possibilità di ottenere un migliore costo totale di proprietà (TCO), Plastilene può continuare a concentrarsi sulla crescita e sull’espansione regionale.

GBM, tra i principali fornitori di servizi IT in America Centrale e nei Caraibi, punta a migliorare agilità, scalabilità e capacità di analisi in tempo reale per offrire un supporto sempre migliore ai propri clienti. Grazie alla tecnologia IBM ottimizzata per �鶹ԭ�� Cloud ERP Private, che garantisce affidabilità, sicurezza ed elevate prestazioni, GBM sta creando una solida base per adottare le innovazioni �鶹ԭ�� e sostenere una trasformazione continua dell’organizzazione.

Un’infrastruttura certificata �鶹ԭ�� di livello enterprise per accelerare la modernizzazione nel cloud

“Nel percorso di modernizzazione delle imprese, �鶹ԭ�� Cloud ERP Private aiuta i clienti �鶹ԭ�� ERP on-premise a personalizzare il proprio percorso di trasformazione, integrando applicazioni, dati e intelligenza artificiale grazie a �鶹ԭ�� Business AI Platform. Oggi molti di questi clienti stanno modernizzando i propri ambienti ERP nel cloud e accelerando le rispettive strategie di trasformazione digitale grazie alle soluzioni �鶹ԭ�� su IBM Power Virtual Server”, ha dichiarato Lalit Patil, CTO di RISE with �鶹ԭ�� e Head of Cloud Lifecycle Engineering and Operations di �鶹ԭ�� SE.

“Le organizzazioni di tutti i settori stanno accelerando la migrazione verso �鶹ԭ�� Cloud ERP Private e hanno bisogno di una piattaforma cloud affidabile, progettata per gestire applicazioni mission-critical”, ha affermato Hillery Hunter, General Manager IBM Power e CTO di IBM Infrastructure. “Combinando sicurezza, scalabilità e resilienza di IBM Power e IBM Cloud con le capacità di trasformazione offerte da �鶹ԭ�� Cloud ERP Private, confermiamo il nostro impegno nell’aiutare i clienti ad affrontare con fiducia il proprio percorso di modernizzazione”.

IBM è partner strategico di �鶹ԭ�� lungo l’intero ciclo di vita dei progetti, offrendo servizi di consulenza e soluzioni tecnologiche end-to-end, che includono hybrid cloud, automazione e agentic AI. Recentemente IBM e �鶹ԭ�� hanno ance annunciato nuovi progressi nell’ambito dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie agentiche per accelerare la trasformazione delle imprese, ampliando la collaborazione attraverso lo standard di interoperabilità Agent2Agent (A2A), che consente di orchestrare servizi complessi basati su agenti AI multipli. IBM Consulting Advantage è ora in grado di gestire i Joule Agents, che operano direttamente insieme agli agenti di watsonx Orchestrate di IBM.

Per maggiori informazioni su �鶹ԭ�� Cloud ERP Private su IBM Power Virtual Server è possibile visitare: .

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