Tuttavia, sebbene tutti concordino sul fatto che questa tecnologia possa cambiare le carte in tavola per le imprese, la domanda che ci si pone sempre più spesso nei consigli di amministrazione è se l’AI sia davvero pronta per le aziende.

L’AI per il business non è una novità

L’entusiasmo per l’AI ha raggiunto livelli senza precedenti, ma non si tratta di una tecnologia del tutto nuova.

Nick Bostrom, nel suo libro “Superintelligence�*, pubblicato per la prima volta più di dieci anni fa, fornisce un’eccellente sintesi della progressione dell’AI. Quest’opera contemporanea coglie gli stadi dell’AI: le aspettative gonfiate, l’apice e le scoperte.

Le organizzazioni si affidano da tempo all’apprendimento automatico per alimentare analisi avanzate e capacità predittive per aree molto diverse, dalla produzione alle operazioni finanziarie, fino all’approvvigionamento e alla supply chain. Questi algoritmi offrono ai responsabili le informazioni necessarie per ottenere una maggiore efficienza operativa.

L’AI è stata utilizzata ampiamente anche nelle forme tradizionali di algoritmi, ad esempio nei motori di ricerca, che hanno definito un’intera era del nostro sviluppo tecnologico e trasformato interi settori, in particolare quello pubblicitario.

Prepararsi all’intelligenza artificiale in azienda: le sfide

Ma ciò che funziona sul web non funziona necessariamente all’interno di un’organizzazione. Internet non si preoccupa delle autorizzazioni. Il management sì.

Con l’aumento delle preoccupazioni sulla privacy e sulla protezione dei dati, soprattutto alla luce delle attuali pressioni normative, molte imprese hanno implementato restrizioni sull’uso di strumenti aperti di AI.

E questo per una buona ragione. Immaginate che un dipendente condivida i bilanci, i contratti con i fornitori o le informazioni sullo stipendio con uno strumento di AI generativa che poi riutilizza quelle informazioni per rispondere alle richieste di altri utenti.

Uno strumento di AI generativa senza un elemento di autorizzazione non è semplicemente adatto per un’azienda e probabilmente è destinato a rimanere confinato a un solo caso d’uso o a un solo reparto, limitando la sua capacità di fornire maggior valore al business.

I problemi di sicurezza sorgono anche con il concetto di data lake, che combina fonti di dati Ìýinterne ed esterne al servizio dell’AI. I data lake possono essere insidiosi per un’organizzazione, soprattutto quando i dati devono essere esportati al di fuori delle grandi applicazioni aziendali.

In questo caso, è necessario un approccio federato che lasci i dati all’origine e non li copi o trasferisca. È fondamentale che le imprese mantengano il livello semantico dei dati, aspetto che può essere il tallone d’Achille di ogni progetto di data lake e, di conseguenza, dei modelli di AI generativa addestrati su quei dati.

Attenzione alle allucinazioni

Tuttavia, il pericolo maggiore dell’AI, quando non è pronta per il mondo aziendale, risiede nella sua tendenza ad avere “allucinazioni�.

La AI generativa è un ottimo algoritmo che fondamentalmente impara guardando a ciò che è disponibile nel suo dominio, di solito Internet. Siamo onesti: non ci si può più fidare di tutte le informazioni che si trovano sul web.

In un ambiente di business, i CEO cercano un’“unica versione della verità�. Ciò significa che la verifica dei fatti è importante, da cui segue la domanda: “Qual è il set di dati su cui dovrei addestrare la mia AI generativa?�. La verità è che i responsabili non possono costruire prodotti o sviluppare innovazione utilizzando modelli che inventano cose o utilizzano insight basati su informazioni false o imprecise.

In questo caso, i fornitori di suite applicative, come Â鶹ԭ´´, possono intervenire per aiutare. Le applicazioni enterprise che alimentano le imprese di tutto il mondo sono ricche di dati di business che possono essere estratti dagli algoritmi di intelligenza artificiale per creare insight accurati, rilevanti e affidabili. I vendor che operano in questo contesto hanno anche una notevole esperienza nei processi e nei dati contestualizzati: le fonti perfette per formare una AI generativa efficace.

Non c’è dubbio che le imprese beneficeranno della potenza dell’AI nei prossimi anni. Il fatto che sia pronta per le aziende dipende dai singoli sistemi e strumenti. Mentre alcuni modelli di AI sono già dotati di funzionalità di livello enterprise, altri potrebbero non soddisfare ancora tutti i requisiti di affidabilità e sicurezza. I responsabili devono prestare attenzione a creare casi d’uso basati sull’AI in grado di generare valore per il business, ad affidarsi a set di dati solidi e ad essere all’altezza delle aspettative. Solo con questi binari di sicurezza si potranno garantire soluzioni di AI rilevanti, affidabili e responsabili per il mondo aziendale.

* “Superintelligenza. Tendenze, pericoli, strategieâ€� è stato scritto dall’autore Nick Bostrom e pubblicato per la prima volta nel 2013 dalla Oxford University Â鶹ԭ´´.

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Esperienze immersive per esplorare le possibilità dell’AI

Situato nel cuore di Sophia Antipolis, uno dei più grandi parchi tecnologici d’Europa, nella sede storica dei Â鶹ԭ´´ Labs France, il nuovo Centro offrirà un’esperienza coinvolgente ai clienti Â鶹ԭ´´, che potranno scoprire e sperimentare le opportunità offerte dall’uso dell’AI a vantaggio delle loro organizzazioni.

Affidabilità, rilevanza e responsabilità sono i tre pilastri della strategia Â鶹ԭ´´ per la Business AI, che sfrutta la combinazione di dati aziendali, dati pubblici e competenze delle persone. Attraverso percorsi interattivi, i visitatori avranno l’opportunità di immergersi in diverse applicazioni concrete dell’AI in campi diversi come l’arte, la cybersecurity, l’AI responsabile o la transizione energetica. Potranno inoltre provare Joule il nuovo copilot di ÌýAI generativa di Â鶹ԭ´´ in linguaggio naturale, che rivoluziona e semplifica l’esperienza d’uso di tutti i sistemi Â鶹ԭ´´ e delle loro estensioni, agendo da vero e proprio acceleratore di innovazione.

Un centro di innovazione al servizio delle soluzioni tecnologiche di domani

Secondo la visione dei Â鶹ԭ´´ Labs, è fondamentale che clienti e partner possano interagire direttamente con i gruppi che progettano e sviluppano le soluzioni per risolvere le sfide delle loro imprese. Â鶹ԭ´´ vuole mostrare gli impatti dell’AI sul mondo del lavoro e sulle persone, consentendo loro di innovare ogni giorno grazie al supporto di di esperti dedicati che facilitano l’accesso a conoscenze, strumenti e risorse.

Â鶹ԭ´´ da sempre utilizza le più recenti tecnologie, compresa l’attuale AI, per supportare le attività dei propri clienti in modo sostenibile e responsabile. L’inaugurazione dell’Experience Centre dedicato all’AI è di particolare importanza nell’attuale panorama tecnologico, dove l’AI è diventata un pilastro essenziale alla base dell’innovazione e della crescita dell’intero ecosistema di Â鶹ԭ´´.

Â鶹ԭ´´ Labs France a Sophia Antipolis: un polo di R&S leader nella regione

Presente a Sophia Antipolis dal 1998, il Â鶹ԭ´´ Labs France è profondamente radicato nella comunità locale e sostiene lo sviluppo tecnologico della regione. Con 450 dipendenti dedicati a progetti di R&S su nuovi modelli di business, transizione energetica, AI responsabile, cybersecurity e servizi di assistenza avanzata ai clienti, Â鶹ԭ´´ Labs France è membro fondatore del consorzio ICAIR, dedicato alla condivisione delle migliori pratiche in materia di AI, e sostiene l’Istituto Interdisciplinare per l’Intelligenza Artificiale 3IA fin dalla sua nascita. La creazione di questo nuovo Centro presso la sede di Sophia Antipolis è in linea con gli impegni e le competenze sviluppate da Â鶹ԭ´´ nella regione.

“Quando si tratta di innovazioni guidate dall’AI, le aspettative e l’entusiasmo dei nostri clienti sono elevati. Contano su di noi per sfruttare appieno il potenziale dell’AI e fornire le migliori innovazioni. Inoltre, vogliono essere in grado di innovare in modo semplice. Il Customer Experience Center di Â鶹ԭ´´ a Sophia Antipolis, dedicato all’AI, mostra come le nostre persone innovano grazie all’AI. In combinazione con il supporto clienti di Â鶹ԭ´´ basato sull’AI, queste innovazioni migliorano significativamente l’usabilità e il valore delle soluzioni Â鶹ԭ´´ e supportano i percorsi di trasformazione unici dei nostri clientiâ€�, ha dichiarato Stefan Steinle, Executive Vice President, Head of Â鶹ԭ´´ Customer Support di Â鶹ԭ´´.

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La strategia di Â鶹ԭ´´ è di aiutare ogni azienda a funzionare come un’impresa intelligente e sostenibile. Come uno dei leader di mercato nelle applicazioni software per il business, aiutiamo le organizzazioni di tutti i settori e dimensioni a operare al meglio: i clienti Â鶹ԭ´´ generano l’87% del commercio globale complessivo. Le nostre tecnologie di machine learning, Internet of Things (IoT) e di analytics avanzati permettono ai clienti di trasformare le loro organizzazioni in imprese intelligenti. Â鶹ԭ´´ aiuta a dare alle persone e alle aziende informazioni approfondite sul business e promuove la collaborazione per aiutarle a competere con successo. Semplifichiamo la tecnologia per le imprese in modo che possano utilizzare il nostro software nel modo desiderato, senza interruzioni. La nostra suite di applicazioni e servizi end-to-end consente ad aziende private e pubbliche di operare con profitto, adattarsi costantemente al mercato e fare la differenza in 25 settori. Con una rete globale di clienti, partner, dipendenti e opinion leader, Â鶹ԭ´´ aiuta il mondo a funzionare meglio e a migliorare la vita delle persone. Per ulteriori informazioni, visitare .

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Il presente documento contiene dichiarazioni previsionali, ovvero previsioni, proiezioni o altre dichiarazioni relative a eventi futuri. Queste affermazioni si basano sulle aspettative attuali, sulle previsioni e sulle ipotesi che sono soggette a rischi e incertezze che potrebbero far differire materialmente i risultati effettivi. Ulteriori informazioni su tali rischi e incertezze sono disponibili nei nostri documenti depositati presso la Securities and Exchange Commission, ivi compresa, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, la sezione Fattori di rischio della Relazione annuale 2022 di Â鶹ԭ´´ sul Modulo 20-F.

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Parlando con i responsabili di importanti aziende di tutta la regione, sono emersi alcuni temi comuni: dalla necessità di costruire una maggiore resilienza e ridurre i rischi, all’urgenza di sfruttare il potere dell’AI e di migliorare gli sforzi di sostenibilità, garantendo al contempo che gli investimenti diano valore in tempi brevi.

Nel 2024, sono diverse le tendenze tra loro interconnesse che i leader europei dovranno affrontare nel corso dell’anno, in particolare:

1) Ridurre i rischi per l’impresa

In un ambiente caratterizzato da volatilità e incertezza geopolitica, i responsabili d’impresa devono affrontare ogni giorno rischi crescenti in tutte le loro attività. Questo sta determinando una forte necessità di interventi operativi e tecnologici per ridurre i rischi e portare maggiore stabilità all’organizzazione, salvaguardandone allo stesso tempo l’agilità.

Il panorama normativo europeo sta diventando sempre più complesso per tenere il passo con l’impatto dirompente della tecnologia. Il , ad esempio, stabilirà regole e standard rigorosi sullo sviluppo e l’applicazione dell’AI in contesti di business. Ciò include guardrail per l’AI per scopi generici, un divieto assoluto di utilizzare l’AI in relazione ai diritti dei cittadini e ai processi democratici e il diritto dei consumatori di presentare reclami e chiedere spiegazioni significative sulle decisioni basate sui sistemi di intelligenza artificiale.

Inoltre, un’ondata di nuove normative in materia di commercio e dogane in tutta la regione aggiungerà pressione alla conformità delle imprese già provate dalle continue sfide legate ad alcuni elementi delle loro catene di approvvigionamento. Dal 1° gennaio di quest’anno, le imprese che desiderano svolgere attività commerciali in Europa sono soggette al sistema di scambio di quote di emissione dell’UE che mira a rendere l’Europa il primo continente a impatto climatico zero, un obiettivo davvero importante.

Tutta questa complessità richiede ingenti investimenti in sofisticati strumenti digitali per fornire una maggiore visibilità sull’impatto climatico di tutta la supply chain, il che mi porta al punto successivo:

2) La resilienza della supply chain non è uguale a quella dell’agilità

Oltre ai continui effetti della pandemia sulle supply chain globali, che hanno rappresentato una grossa sfida negli ultimi due anni, i leader aziendali si sono trovati a dover far fronte a conflitti geopolitici. Che si tratti di reindirizzare le navi per evitare il canale di Suez, di trovare una soluzione alla carenza di componenti di alta tecnologia o di gestire la volatilità dei prezzi delle materie prime – dal cibo all’energia -, questi fattori creano un’enorme instabilità delle supply chain. In risposta, le aziende più lungimiranti cercano una maggiore agilità per rispondere alle minacce delle catene di fornitura. Un recente sottolinea l’importanza della tecnologia per massimizzare le possibilità di successo delle organizzazioni nel mantenere supply chain stabili.

Uno degli obiettivi chiave della trasformazione digitale delle catene di approvvigionamento è la capacità di migliorare la visibilità end-to-end. Tuttavia, ha rilevato che il 43% delle organizzazioni globali ha una visibilità limitata o nulla sulle prestazioni dei propri fornitori di primo livello, una statistica sorprendente.

Una maggiore visibilità sui processi della supply chain sostiene meglio anche gli sforzi di sostenibilità. Lo stesso studio di KPMG ha rilevato che solo il 5% delle emissioni della supply chain deriva dalla produzione diretta; le emissioni provenienti dalla catena di approvvigionamento più ampia sono da cinque a dieci volte maggiori.

Le piattaforme digitali possono migliorare notevolmente la capacità delle imprese di raccogliere dati sulle emissioni e fissare obiettivi adeguati per i fornitori chiave al fine di ottenere a livello collettivo migliori risultati in termini di sostenibilità lungo l’intera catena di approvvigionamento.

Inoltre, le organizzazioni sfrutteranno sempre più la potenza dell’AI per migliorare la gestione della supply chain, la logistica e gli approvvigionamenti. Si prevede infatti che il prossimo anno metà delle organizzazioni investirà in applicazioni per le proprie supply chain che .

3) Sfruttare il vero valore dell’AI per il business

Sul tema dell’AI, il nuovo anno vedrà senza dubbio un maggior numero di aziende sfruttare l’AI generativa per promuovere innovazione, efficienza e produttività.

Non sorprende che che la gestione della fiducia, del rischio e della sicurezza nei modelli di AI sarà uno dei temi tecnologici principali di quest’anno, basato sui progressi nel monitoraggio dei modelli, nella sicurezza delle applicazioni di AI e nella privacy.

Tuttavia, le imprese europee potrebbero essere più esitanti a utilizzare l’AI in tutte le loro operazioni. ha rilevato infatti che i responsabili in EMEA sono molto meno convinti dei loro colleghi nordamericani che i clienti preferiscano interagire con i modelli di AI.

Inoltre, considerando la legislazione UE già menzionata, le aziende europee che desiderano incorporare l’intelligenza artificiale nei loro modelli di business o ambienti operativi dovranno costruire i loro casi d’uso ponendo al centro sia la conformità che la privacy.

Nondimeno, le aziende potranno accelerare il valore derivante dalle loro implementazioni di soluzioni AI sfruttando l’intelligenza artificiale creata appositamente per il business. I grandi fornitori di cloud e software, come Â鶹ԭ´´, hanno investito in modo significativo nell’integrazione dell’intelligenza artificiale responsabile all’interno dei loro prodotti principali. Ciò significa che i clienti possono trarre immediatamente vantaggio e sbloccare valore di business dai propri investimenti software.

Il 2024 sarà un anno cruciale per molti leader in tutta l’area EMEA, sebbene con alcune luci e ombre, ma anche un momento incredibilmente entusiasmante per guidare le proprie organizzazioni verso nuovi traguardi.

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Milano, 22 dicembre 2021. I processi di acquisto stanno vivendo un periodo di grande cambiamento dovuto ai forti investimenti in digitalizzazione e alle dinamiche di trasformazione spinte dalle nuove tecnologie. Per studiare questi cambiamenti e supportare i responsabili degli acquisti nelle scelte strategiche, SDA Bocconi ha costituito il Procurement LAB, centro di ricerca specializzato sulle competenze, sui modelli operativi e sulle innovazioni nella gestione degli acquisti e delle relazioni di fornitura. Il Procurement Lab è supportato dai main sponsor, Â鶹ԭ´´ e Accenture, e dai member, Chief Procurement Officer (CPO) leader di grandi aziende italiane e multinazionali.

Il primo progetto di ricerca condotto nel 2021 si è focalizzato sull’implementazione delle tecnologie di Artificial Intelligence (AI) nelle varie fasi del processo di acquisto. La ricerca ha utilizzato una classificazione ampia di AI, includendo sia le metodologie più complesse (come Machine e Deep Learning), sia le applicazioni più deterministiche (Robotic Process Automation e Optical Character Recognition). Mediante una survey indirizzata ai Chief Procurement Officer (CPO) di imprese operanti in Italia sono state raccolti dati di oltre 130 realtà aziendali, con numerosi progetti di AI adottati.

“Il quadro dell’introduzione della AI sui processi di acquisto è chiaro. Nel campione 1/3 delle imprese è attiva sulle tecnologie di AI, con un atteggiamento proattivo fatto di collaborazioni con aziende di consulenza, software vendor e altri attori nella propria supply chain (clienti e fornitori). 2/3 delle aziende, invece, risulta ancora non aver esplorato questo tipo di tecnologie� dice il prof. Giuseppe Stabilini, direttore scientifico del Procurement Lab e responsabile del progetto insieme al collega prof. Luca Molteni. “Le aziende hanno adottato la AI in particolare nelle fasi di Vendor Management, eSourcing & tender management, Contract management e di Spending Analysis. Oltre il 50% dei progetti ha coinvolto più di 3 fasi del processo, evidenziando la tendenza ad usare le tecnologie come strumento di integrazione end-to-end delle attività. L’AI è rilevante e decisiva per intere fasi (51% dei progetti), sottolineando la capacità della stessa di supportare pienamente compiti e analisi demandate in alternativa al buyer�.

La ricerca ha classificato i progetti di AI secondo l’obiettivo ricercato (efficienza vs. efficacia) e il grado di novità nel modello operativo (esistente vs. nuovo). I progetti si distribuiscono in larga parte nei soli due cluster “optimize� (36%) e “expand� (31%). I primi sono volti a utilizzare le tecnologie di AI per recuperare efficienza e liberare le persone dalle attività a minor valore aggiunto. I secondi invece ricercano un miglioramento dell’efficacia delle decisioni di acquisto, anche grazie a nuovi modelli operativi, con risultati di maggiore velocità, miglior governo dei rischi, benefici in qualità e riduzione dei costi e una migliore gestione dei processi amministrativi. I progetti “balance� si collocano in una posizione intermedia tra i due e sono il 23% del totale.

Il supporto della AI è rilevante in tutte le fasi del processo decisionale: “Data Generation & Collection� (49% dei progetti), “Data Analysis & Processing� (87%), “Output Validation / Managerial Decision� (51%). Nel 26% dei progetti l’AI è in grado di migliorare costantemente il proprio algoritmo grazie a circuiti di feedback autonomi integrati nella tecnologia.

Veniamo ai risultati. I CPO coinvolti nella ricerca hanno dichiarato risultati allineati (51%) o superiori (10%) alle aspettative, confermando il livello non solo di maturità delle stesse, ma l’efficacia nell’affiancare e integrare il lavoro dei buyer.

Circa il futuro, il gruppo di ricerca ha individuato due direttrici di investimento:

• Le aziende ancora non esposte a progetti di AI devono lavorare sulle strategie e sulla cultura aziendale al fine di ottenere una maggiore apertura alle tecnologie stesse, muovendosi verso una leadership più proattiva e aperta a collaborazioni esterne
• Le aziende già attive, con progetti di AI in corso o implementati, devono sviluppare piani di formazione delle persone al fine di rafforzare le competenze acquisite e attrarre nuove skill qualificate, anche attraverso una maggiore integrazione e collaborazione con soggetti esterni.

I CPO coinvolti evidenziano, infine, come nei prossimi anni l’attenzione della AI si sposterà su fasi del processo di acquisto rilevanti e complesse, come “Budget Planning & Savings Tracking�, “Risk Management� E “Collaborative Planning & Forecasting�. Gli algoritmi dovranno raccogliere e elaborare dati prodotti internamente con informazioni e scenari provenienti sia da partner della supply chain, sia dall’ambiente esterno.

“L’impatto della pandemia ha portato le aziende ad accelerare i processi di diversificazione e localizzazione delle catene di approvvigionamento, per renderle più agili e resilientiâ€�, ha dichiarato Fabrizio Fassone, Head of Intelligent Spend Management di Â鶹ԭ´´ Italia e Grecia. “Oggi i CPO si stanno sempre più concentrando sull’adozione di tecnologie intelligenti per aumentare la produttività e visibilità end-to-end delle supply chain, sfruttare il valore dei dati, e creare partnership responsabili per una crescita sostenibile a lungo termineâ€�.

L’incertezza nei mercati di fornitura e la necessità di governare scenari complessi ha spinto diverse realtà a introdurre l’AI nei processi di procurement. I risultati sono ampiamente positivi, con un bilanciamento uomo/macchina che migliora sia l’efficienza sia l’efficacia nelle decisioni di acquisto. Ha commentato Giuseppe Stabilini, Direttore del Procurement Lab di SDA Bocconi.

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