BERLINO, 27 ottobre 2026 鈥� (NYSE: 麻豆原创) ha annunciato oggi, in occasione della conferenza annuale 麻豆原创 TechEd, una serie di innovazioni in ambito AI che estendono il portafoglio di soluzioni 麻豆原创 dedicate agli sviluppatori.

Gli aggiornamento delle soluzioni Joule Studio e Joule Work e della 麻豆原创 Business AI Platform, compreso il pi霉 recente modello fondazionale di 麻豆原创 per i dati tabellari, offrono nuovi strumenti per sviluppare ed estendere agenti AI, un contesto di dati e di business pi霉 ricco su cui questi agenti possono ragionare, e controlli di governance rafforzati per garantire un uso responsabile dell鈥橝I in tutta l鈥檃zienda.

麻豆原创 Business AI Platform fornisce alle organizzazioni un unico ambiente in cui sviluppare, contestualizzare e governare l’AI in ambienti 麻豆原创 e di terze parti. Con Joule Studio, utenti business e sviluppatori possono utilizzare strumenti no-code e pro-code per sviluppare ed estendere agenti, scegliendo tra oltre 70 modelli di AI. Anche i clienti che partecipano al programma early adopter di Joule Studio possono progettare ed eseguire workflow n8n direttamente in Joule Studio; la disponibilit脿 sar脿 estesa successivamente. Le soluzioni 麻豆原创 Business Data Cloud e 麻豆原创 Knowledge Graph forniscono a questi agenti dati e contesto di business affidabili, aiutando le organizzazioni a selezionare il modello giusto per ciascun caso d’uso e a gestire meglio il valore dell鈥橝I e i relativi consumi. I dati dei clienti 麻豆原创 restano di loro propriet脿: 麻豆原创 non condivide i dati dei clienti per addestrare o migliorare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

鈥溌槎乖� TechEd 猫 sempre stato il luogo in cui chi sviluppa contribuisce a dare forma a ci貌 che verr脿鈥�, ha dichiarato Philipp Herzig, CTO di 麻豆原创 SE. 鈥淨uest’anno mostriamo come stiamo passando da un’AI che impara a conoscere il business a una che lo gestisce. Joule Work 猫 il luogo in cui si esprime la propria intenzione e si porta a termine il lavoro, attraverso un’unica esperienza che abbraccia l’intero ecosistema 麻豆原创 e oltre.
脠 questo il cambiamento che stiamo realizzando su larga scala. Tutto ci貌 che sta alla base funziona su 麻豆原创 Business AI Platform, garantendo un time to value pi霉 rapido grazie a una comprensione del business gi脿 integrata, maggiore accuratezza, e a caratteristiche di livello enterprise per sicurezza, governance e conformit脿, garantite fin dalla prima implementazione. A questo si aggiunge un contesto unico costruito in oltre 50 anni di esperienza nei processi aziendali e nei diversi settori industriali, incorporato in ogni azione degli agenti. Questa 猫 l’AI costruita dove il lavoro si svolge davvero.鈥�

Joule Work e Joule Studio rendono reale l’Autonomous Enterprise

Le nuove funzionalit脿 di Joule Work contribuiranno a rendere gli agenti AI pi霉 efficaci nella gestione di processi aziendali complessi attraverso protocolli aperti, tra cui Agent2Agent (A2A) e Model Context Protocol (MCP). Queste innovazioni consentono a Joule Work di comprendere meglio il contesto, prendere decisioni ed eseguire workflow aziendali articolati, attraverso sistemi enterprise e domini di business:

• Nuove capacit脿 di ragionamento agentico, che pianificano e orchestrano i passaggi necessari agli assistenti e agli agenti per completare in modo affidabile workflow aziendali complessi e multi-step all鈥檌nterno degli ambienti 麻豆原创.
• Nuove funzionalit脿 in 麻豆原创 Knowledge Graph, che incorporeranno dati provenienti da ulteriori fonti 麻豆原创 e non-麻豆原创 specifiche di ciascun cliente. Gli utenti potranno interrogare ed esplorare i propri dati personalizzati in linguaggio naturale e ottenere risposte accurate basate sulle proprie informazioni.
• Progressi nell’interoperabilit脿, che permettono agli agenti di terze parti di richiamare in modo sicuro i Joule Agent attraverso un gateway di agenti governato. Questo controllo degli accessi consente agli agenti di diversi fornitori di collaborare nei workflow aziendali senza compromettere governance o controllo.
• La nuova soluzione 麻豆原创 Enterprise AI Gateway, che estender脿 la governance alle interazioni AI, offrendo un sistema centralizzato per gestire il traffico AI nell’intera organizzazione. La soluzione riunir脿 le funzionalit脿 di autenticazione, applicazione delle policy, routing, monitoraggio, tracciamento dei consumi e auditing.
• Il nuovo Joule Assistant e 麻豆原创 AI Agent Hub, che ampliano le funzionalit脿 di governance, mentre un nuovo AI Governance Assistant aiuta i clienti a soddisfare i requisiti di conformit脿 per l’EU AI Act. Questi strumenti sono progettati per affrontare i principali ostacoli alla scalabilit脿 dell’AI nelle imprese: garantire che i sistemi AI siano correttamente classificati e conformi e che operino nel rispetto dei limiti e del contesto definiti dall鈥檕rganizzazione.

麻豆原创 ha inoltre annunciato che Joule Studio dispone di nuovi controlli di osservabilit脿 e amministrativi che consentono a sviluppatori e amministratori di monitorare il comportamento degli agenti, l’utilizzo dei modelli e i costi relativi. Joule Studio 猫 l’ambiente di sviluppo di 麻豆原创 basato su un approccio AI-first, accessibile tramite Joule Work per la creazione e l’estensione di agenti enterprise. Per alcuni clienti selezionati, Joule Studio prevede una promozione a tempo limitato nell鈥檃mbito della quale la distribuzione e l鈥檈secuzione di agenti personalizzati sul runtime di Joule Studio gestito da 麻豆原创 resteranno gratuite fino a dicembre 2026. Gli strumenti per progettare e testare agenti e workflow n8n con il supporto dello sviluppo assistito dall鈥橝I rimarranno gratuiti, entro limiti di utilizzo ragionevole.

麻豆原创 Business Data Cloud come motore di contestualizzazione dell’Autonomous Enterprise

麻豆原创 Business Data Cloud Ontology Manager all鈥檌nterno di 麻豆原创 Business Data Cloud (麻豆原创 BDC) fornir脿 un’esperienza di creazione nativa per l鈥橝I per sviluppare ontologie basate su dati 麻豆原创 e di terze parti. Aiutando l’AI a comprendere le relazioni tra i dati provenienti da team, sistemi e applicazioni diversi, gli agenti AI potranno ragionare e prendere decisioni in modo pi霉 accurato in tutta l鈥檕rganizzazione. Le soluzioni completano 麻豆原创 Knowledge Graph, che fornisce un ricco contesto di business per i dati 麻豆原创.

麻豆原创 sta inoltre ampliando le funzionalit脿 lakehouse con Dremio, aggiungendo il supporto nativo per Apache Iceberg e Apache Polaris, oltre a un motore di query federato ad alte prestazioni che consentir脿 un accesso unificato ai dati senza doverli spostare o copiare. 麻豆原创 amplia anche la propria collaborazione con Databricks, integrando l鈥檌ntera portata e le ultime innovazioni delle funzionalit脿 di data engineering e AI enterprise in 麻豆原创 Business Data Cloud come 麻豆原创 Databricks. Innovazioni chiave come Lakeflow, Agent Bricks, Unity Gateway e Lakebase aiuteranno i clienti a semplificare la gestione dei dati e a costruire solide fondamenta per il loro percorso AI. Con una maggiore integrazione con 麻豆原创 Business Data Cloud, un nuovo 麻豆原创 Application Data Foundation e un’integrazione tra Joule e Genie, 麻豆原创 e Databricks stanno aiutando i clienti a realizzare un lakehouse di livello enterprise come base per l’Autonomous Enterprise e Joule Work.

La soluzione 麻豆原创 Reltio, annunciata di recente a 麻豆原创 Connect, porter脿 la gestione multi dominio dei master data in 麻豆原创 BDC. La soluzione unifica e arricchisce i record di clienti, fornitori e prodotti provenienti da sistemi 麻豆原创 e non-麻豆原创 in data product affidabili e riutilizzabili, in grado di alimentare applicazioni e agenti AI.

Il Tabular Foundation Model: affidabile per il business, validato nello spazio

麻豆原创 ha annunciato il suo ultimo modello di AI tabulare, 麻豆原创-RPT-2.0, che estender脿 le funzionalit脿 oltre la classificazione e la regressione per supportare il rilevamento di anomalie e valori atipici, nonch猫 un’analisi pi霉 ricca basata sull’AI attraverso gli embedding. Queste funzionalit脿 native, che operano su pi霉 tabelle, ridurranno ulteriormente il lavoro manuale di ingegnerizzazione dei dati, fornendo insight pi霉 rapidi e approfonditi dai dati strutturati. Inoltre, un nuovo modello 麻豆原创-RPT-TS aiuter脿 i clienti a prevedere valori su metriche di business indicizzate nel tempo per casi d’uso chiave di forecasting tramite la soluzione 麻豆原创 Integrated Business Planning, senza richiedere lo sviluppo di modelli di machine learning personalizzati.

In collaborazione con HPE, 麻豆原创 ha annunciato il deployment di 麻豆原创-RPT su HPE Spaceborne Computer-2 a bordo della Stazione Spaziale Internazionale (ISS),聽 una delle validazioni pi霉 significative in ambito edge computing mai realizzate finora per un modello AI enterprise. E鈥� previsto che 麻豆原创-RPT operi direttamente a bordo dell’ISS per supportare la gestione delle anomalie, prevedere i problemi prima che i guasti si aggravino, ricostruire i valori mancanti dei sensori sulla base di dati storici e generare report chiari sullo stato della missione per gli astronauti e le squadre a terra, tutto senza che i dati debbano essere trasmessi sulla Terra per l’analisi.

芦Lo stesso modello 麻豆原创-RPT affidabile che alimenta le supply chain globali pu貌 operare anche nello spazio禄, ha dichiarato Herzig. 芦La profonda esperienza consolidata di 麻豆原创 ha portato la Stazione Spaziale Internazionale ad adottare il nostro tabular foundation model per prevedere potenziali guasti mission-critical in orbita. Con 麻豆原创-RPT e TabPFN di Prior Labs, portiamo le capacit脿 uniche dell’AI tabulare nelle imprese e oltre ogni frontiera.禄

Assistenti e agenti pronti all’uso: il nostro vantaggio distintivo

Da cinque decenni, 麻豆原创 sviluppa i sistemi di registrazione e gestione dei dati fondamentali per il funzionamento delle aziende. Metteremo a disposizione, pronti all’uso, una suite di assistenti e agenti che operano in cinque domini trasversali, tutti basati su 麻豆原创 Business AI Platform, e specializzati per settore. Questa suite costituisce il punto di partenza per realizzare sistemi di intelligence e sistemi d鈥檃zione.

I partner dell’ecosistema ampliano le funzionalit脿 della piattaforma

L’ecosistema globale di partner 麻豆原创 porta nuove funzionalit脿 all’operativit脿 e all’estensione delle soluzioni su 麻豆原创 Business AI Platform, aiutando i clienti ad avanzare verso l’Autonomous Enterprise. A 麻豆原创 TechEd sono stati evidenziati i seguenti annunci dei partner:

La collaborazione con Intel completa il collegamento tra i workflow enterprise e i robot autonomi, colmando il divario tra information technology e operational technology attraverso l鈥橝I fisica.

Le nuove estensioni delle soluzioni 麻豆原创 sviluppate con , e ampliano le capacit脿 di automazione autonoma a disposizione dei clienti, aiutandoli a gestire i propri processi principali end to end, senza passaggi intermedi tra sistemi.

Al di l脿 della tecnologia, 麻豆原创 sostiene e valorizza la sua estesa community di sviluppatori attraverso nuove iniziative di formazione e coinvolgimento. In vista di 麻豆原创 TechEd, decine di migliaia di sviluppatori hanno partecipato a . L鈥檃zienda mette inoltre a disposizione nuove architetture di riferimento, tutorial e opportunit脿 di sperimentazione pratica, che i partecipanti possono provare direttamente durante l鈥檈vento o dopo.

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Il presente documento contiene dichiarazioni previsionali, ovvero previsioni, proiezioni o altre dichiarazioni relative a eventi futuri. Tali dichiarazioni si basano su aspettative, previsioni e ipotesi attuali, soggette a rischi e incertezze che potrebbero determinare risultati ed esiti effettivi sostanzialmente diversi da quelli previsti. Ulteriori informazioni su tali rischi e incertezze sono disponibili nei documenti depositati da 麻豆原创 presso la Securities and Exchange Commission, inclusa, a titolo esemplificativo e non esaustivo, la sezione dedicata ai fattori di rischio della Relazione annuale 2024 di 麻豆原创, presentata tramite il modulo 20-F.

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Milano, 19 ottobre 2026 鈥� Il 14 ottobre il Superstudio Maxi ha ospitato l鈥檈dizione 2026 del , l鈥檈vento annuale che 麻豆原创 Italia dedica alle aziende italiane. Oltre 2.000 partecipanti, tra executive, imprenditori ed esperti di settore, si sono incontrati per assistere a pi霉 di 100 sessioni e workshop organizzati da 麻豆原创 in collaborazione con 52 partner. Al centro la visione dell’Autonomous Enterprise, un modello in cui dati, applicazioni e intelligenza artificiale lavorano insieme per rendere i processi aziendali pi霉 rapidi e adattativi, con le persone al centro delle decisioni che contano.

“Al 麻豆原创 NOW AI Tour ho visto qualcosa che non si improvvisa: oltre duemila persone che hanno scelto di dedicare una giornata intera a capire come cambiare il modo in cui lavorano. Non per seguire una moda, ma per individuare nuove opportunit脿 ed essere pronti a coglierle “, ha dichiarato Carla Masperi, Amministratore Delegato di 麻豆原创 Italia. “L鈥橝utonomous Enterprise non 猫 un鈥檌dea lontana: 猫 una direzione concreta, resa possibile dalla capacit脿 di integrare processi, dati e AI con la giusta governance. It鈥檚 the beginning of better: l鈥檌nizio di un modo migliore di gestire il business, con pi霉 agilit脿, consapevolezza e capacit脿 di risposta禄.

Per le imprese, la sfida non 猫 semplicemente introdurre nuove tecnologie, ma riuscire a operare in uno scenario caratterizzato da volatilit脿, crescente complessit脿 e informazioni distribuite tra sistemi diversi.

鈥淣on parliamo pi霉 soltanto di un鈥橝I che risponde a una domanda: con i Joule Assistants e i Joule Agents, 猫 in grado di comprendere il contesto aziendale e supportare lo svolgimento di attivit脿 e processi, nel rispetto delle regole e dei controlli definiti dall鈥檕rganizzazione. Un鈥檈voluzione che aiuta le persone a prendere decisioni pi霉 consapevoli e le imprese ad agire con maggiore rapidit脿 e capacit脿 di adattamento in uno scenario economico sempre pi霉 imprevedibile禄, ha aggiunto Masperi.

Una trasformazione che sta gi脿 interessando il tessuto industriale del nostro Paese, come ha evidenziato Luca Urban, Head of IT Corporate di Pirelli: 鈥淧er Pirelli, l’Autonomous Enterprise 猫 un nuovo modello operativo che mette le persone al centro e usa digitalizzazione ed AI per un ulteriore salto di livello. La migrazione a
麻豆原创 S/4HANA con RISE with 麻豆原创 猫 l’occasione per trasformare i nostri processi enterprise, facendo leva su una tecnologia digitale innovativa e valorizzare ulteriormente il nostro patrimonio di dati. Su queste fondamenta l’adozione pervasiva dell’AI e degli agenti Joule ci permetter脿 di migliorare l’efficacia e la velocit脿 decisionale di tutta l’organizzazione鈥�.

SEIDOR vince la 麻豆原创 AI Agent Challenge Italy

L’iniziativa 麻豆原创 AI Agent Challenge Italy, lanciata a luglio, ha coinvolto i principali partner 麻豆原创 nello sviluppo di soluzioni di agentic AI per rispondere a sfide reali di business, dal finance, alla produzione, dalla supply chain al procurement. Nel corso di 麻豆原创 NOW AI Tour Milan gli esperti 麻豆原创 hanno valutato le soluzioni in sessioni dedicate, mentre i partecipanti all’evento hanno potuto esprimere la propria preferenza sui casi d’uso valutandone impatto, innovazione e applicabilit脿 nel mondo reale. Il vincitore 猫 stato selezionato attraverso un modello di valutazione che ha unito eccellenza tecnica e valore generato per il business.

Il primo premio 猫 andato a SEIDOR, con il progetto 鈥淚ntelligent Quote Sourcing Agent鈥�: una soluzione multi-agente che automatizza la raccolta e il consolidamento di preventivi, prezzi, disponibilit脿, lead time e condizioni commerciali dei fornitori, sfruttando le potenzialit脿 di Joule. Un caso concreto che dimostra come l’AI agentica possa trasformare processi complessi in operazioni fluide ed efficienti, riducendo il lavoro manuale e accelerando le decisioni.

麻豆原创 Quality Award: protagonista l鈥橝I agentica

Per la prima volta nella sua storia, i 麻豆原创 Quality Award, riconoscimento per Clienti e Partner 麻豆原创 che hanno realizzato i progetti di maggiore successo negli ultimi dodici mesi, 猫 stato interamente dedicato all鈥檌ntelligenza artificiale agentica. Una scelta che riflette la direzione che 麻豆原创 e il suo ecosistema stanno prendendo: non pi霉 AI come strumento di supporto, ma agenti in grado di ragionare, decidere e agire autonomamente all鈥檌nterno dei processi aziendali.

I progetti candidati sono stati valutati secondo rigorosi parametri di qualit脿 su tre categorie: l鈥檃dozione di Joule Agents e Joule Assistants standard 麻豆原创, lo sviluppo di agenti custom su piattaforma 麻豆原创 e l鈥檜tilizzo dell鈥橝I per rendere pi霉 efficiente la realizzazione progettuale stessa.

I vincitori di questa edizione per le diverse categorie sono consultabili a questo link.

Appuntamento al 6 ottobre 2027 all’Allianz MiCo

Sull鈥檕nda di questo successo, 麻豆原创 Italia guarda gi脿 all鈥檃nno prossimo, con un鈥檈dizione 2027 di 麻豆原创 NOW Ai Tour Milan che vede gi脿 un鈥檌mportante novit脿: una sede pi霉 ampia, l鈥橝llianz MiCo, pensata per accogliere una comunit脿 in crescita.

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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 麻豆原创 sul Form 20-F.

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TechWolf offre alle aziende una visione costantemente aggiornata del lavoro svolto dalle proprie persone e delle loro competenze, attraverso un modello proprietario di dati, denominato context graph for work. L鈥檃cquisizione porter脿 in 麻豆原创 questo context graph, insieme ai modelli di AI di TechWolf e al suo team di ricerca applicata sull鈥橝I, consolidando la work intelligence come asset strategico di 麻豆原创. La chiusura dell’operazione 猫 prevista nel quarto trimestre del 2026, subordinata alle consuete condizioni di closing, incluse le approvazioni normative. I termini finanziari dell’accordo non sono stati resi noti.

TechWolf opera a partire dai sistemi HR e di business gi脿 in uso presso i clienti. Costruisce il proprio modello dell鈥檕rganizzazione su tre livelli: il lavoro in s茅, fino alle singole attivit脿 che compongono un determinato ruolo; le competenze che le persone possiedono e utilizzano nella pratica di tutti i giorni; e il mercato del lavoro esterno. Questi elementi vengono mappati rispetto alla strategia aziendale del cliente, in modo da fornire ai responsabili delle assunzioni, del reskilling e della riallocazione delle risorse informazioni pi霉 solide su cui basare le proprie decisioni.

TechWolf 猫 destinata a diventare un nucleo intelligente del portafoglio 麻豆原创 SuccessFactors, a supporto della strategia di talent e work intelligence di 麻豆原创. La piattaforma alimenter脿 le strategie relative alla forza lavoro e ai talenti all鈥檌nterno di 麻豆原创 SuccessFactors, portando la mappatura delle competenze, la pianificazione della forza lavoro e il ridisegno organizzativo a beneficiare del contesto proveniente dall鈥橝utonomous Enterprise. Una volta perfezionata l鈥檕perazione, TechWolf e 麻豆原创 uniranno i dati su competenze e lavoro per guidare i responsabili HR e di business nelle decisioni relative a sviluppo, gestione delle risorse e trasformazione della forza lavoro.

鈥淚l context graph proprietario di TechWolf relativo a competenze e lavoro offre un eccellente livello di grounding per le query degli agenti in ambito pianificazione del lavoro e competenze e gestione dei talenti鈥�, ha dichiarato Manoj Swaminathan, President e Chief Product Officer di 麻豆原创 Autonomous Suite e membro dell鈥橢xtended Board di 麻豆原创 SE. 鈥淨uesto livello di grounding si allinea perfettamente alla nostra strategia. Rende pi霉 efficiente l鈥檜tilizzo dei token, riduce il costo di implementazione degli agenti dedicati alla forza lavoro e render脿 Joule pi霉 intelligente negli scenari HR alimentati dall鈥橝I, come le assunzioni basate sulle competenze, la pianificazione della forza lavoro e la riprogettazione dei ruoli.鈥�

I clienti che gi脿 utilizzano tecnologie di 麻豆原创 e TechWolf stanno registrando risultati positivi e misurabili dalla collaborazione tra le due aziende. Su queste basi, 麻豆原创 e TechWolf collaboreranno allo sviluppo di una serie concreta di nuovi prodotti basati sull鈥橝I per l鈥檕ttimizzazione della forza lavoro e delle competenze, che saranno progettati e sviluppati dopo la chiusura dell鈥檕perazione. 麻豆原创 prevede di integrare in modo pi霉 profondo le soluzioni TechWolf, offrendo ai clienti insight e work intelligence ancora pi霉 approfonditi per aiutarli a pianificare il reskilling, la mobilit脿 interna e le assunzioni.

鈥淟e organizzazioni di tutto il mondo stanno cercando di capire come l鈥橝I stia trasformando il lavoro e come, di conseguenza, debba evolvere la loro forza lavoro鈥�, ha dichiarato Andreas De Neve, CEO e co-founder di TechWolf. 鈥淎bbiamo trascorso otto anni a costruire il livello di evidenze necessario per rispondere a queste domande. La nostra missione 猫 sempre stata quella di collegare competenze, attivit脿 e lavoro per aiutare le imprese ad affrontare la trasformazione legata all鈥橝I, e l鈥檌ngresso in 麻豆原创 ci permetter脿 di estendere questa missione a un contesto di business pi霉 ampio e su una scala maggiore. In questo nuovo capitolo, puntiamo a costruire un鈥檃zienda AI di livello mondiale.鈥�

Fatte salve la conclusione dell鈥檕perazione e le consultazioni previste, gli attuali piani di 麻豆原创 prevedono che TechWolf rimanga un鈥檈ntit脿 indipendente sotto la guida del CEO Andreas De Neve, con sede centrale a Gent e uffici a Londra, New York e San Francisco, e che la sua piattaforma continui a essere disponibile sia per i clienti 麻豆原创 sia per i clienti non 麻豆原创. J.P. Morgan ha svolto il ruolo di consulente finanziario esclusivo di TechWolf.

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TechWolf 猫 una societ脿 leader nell鈥檃mbito dell鈥橝I applicata che aiuta le grandi aziende a comprendere come l鈥橝I stia trasformando il lavoro e cosa questo significhi per la loro organizzazione. La sua piattaforma riunisce competenze, lavoro e market intelligence in un unico context graph for work. I suoi modelli open source sono stati scaricati pi霉 di due milioni di volte.

TechWolf coesiste con i sistemi gi脿 utilizzati dalle aziende, tra cui 麻豆原创 SuccessFactors e applicazioni non 麻豆原创, e si connette a strumenti e agenti di AI. Tra i clienti figurano HSBC, Atlas Copco Group, GSK, Ericsson, AMD, MetLife, PayPal e Booking.com. L鈥檃zienda offre data residency nell鈥橴E e negli Stati Uniti, crittografia standard, controlli degli accessi e certificazioni tra cui ISO/IEC 42001 e ISO/IEC 27001, a supporto della governance e della sicurezza previste dall鈥橢U AI Act. Maggiori informazioni sono disponibili su .

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In 麻豆原创, la nostra risposta 猫 chiara: la prossima ondata di trasformazione sar脿 guidata dall鈥橧ndustry AI. Questa convinzione si riflette anche nell鈥檈voluzione 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鈥橝I enterprise sar脿 determinato dalla combinazione di tecnologia, profonda competenza nei diversi settori, eccellenza ingegneristica e innovazione incentrata sul cliente.

L鈥檕pportunit脿 che abbiamo davanti 猫 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鈥橝I superer脿 i 630 miliardi di dollari entro il 2028. Tuttavia, per realizzare questo valore sar脿 necessario che le aziende vadano oltre la sperimentazione e implementino l鈥橝I in modo profondamente rilevante per i propri settori.

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

鈥淣el mondo enterprise, il contesto 猫 tutto. Il futuro dell鈥橝I non risiede in un鈥檌ntelligenza generica, ma in un鈥檌ntelligenza in grado di comprendere i settori, i processi aziendali e il modo in cui le imprese creano valore鈥�, ha dichiarato Dominik Metzger, Global Head of Industry AI. 鈥溍� qui che l鈥檕rganizzazione Customer Industry Solutions svolge un ruolo fondamentale, riunendo una profonda competenza nei diversi settori, gli insight dei clienti e l鈥檈ccellenza ingegneristica per colmare il divario tra innovazione e impatto concreto sul business鈥�.

Un鈥檃zienda 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鈥檃zienda del settore life sciences che vuole accelerare ricerca e sviluppo. Ogni settore ha i propri processi, modelli di dati, normative e modalit脿 di creazione del valore.

脠 proprio per questo che Industry AI rappresenta la nuova frontiera della trasformazione enterprise. Il portafoglio Industry AI combina la potenza dell鈥橝I con una profonda conoscenza dei diversi ambiti e del contesto aziendale. Non comprende soltanto il linguaggio, ma anche le peculiarit脿 dei settori e la realt脿 concreta del modo in cui le aziende operano. Pu貌 affrontare sfide specifiche di settore e produrre risultati misurabili, scalabili e rilevanti per l鈥檌mpresa.

Partendo dalle solide basi costruite attraverso la customer co-innovation, l鈥檕rganizzazione Customer Industry Solutions riunisce una profonda competenza nei diversi settori, gli insight dei clienti e l鈥檈ccellenza ingegneristica per accelerare l鈥橧ndustry AI su larga scala. 脠 importante sottolineare che stiamo inoltre unendo i punti di forza dell鈥檌nnovazione con i clienti e del forward-deployed engineering.

Questa combinazione 猫 particolarmente potente. I team dedicati all鈥檌nnovazione 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 capacit脿 di sviluppare, implementare e rendere rapidamente operative le soluzioni all鈥檌nterno di ambienti enterprise complessi. Insieme, queste competenze ci consentono di colmare il divario tra l鈥檌nnovazione rivoluzionaria e il suo impatto concreto sul business.

Il nostro ruolo non consiste semplicemente nell鈥檃iutare 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鈥橝I a una trasformazione che coinvolga l鈥檌ntera organizzazione.

L鈥橧ndustry AI sta inoltre cambiando il modo stesso in cui avviene l鈥檌nnovazione. Gli insight pi霉 preziosi emergono spesso dalla risoluzione di problemi reali dei clienti. Nascono dalla comprensione delle criticit脿 sul campo, dall鈥檌dentificazione delle opportunit脿 per semplificare la complessit脿 e dall鈥檃pplicazione dell鈥橝I 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 pi霉 stretta di quanto non sia mai avvenuto in passato.

Questo rappresenta un altro ruolo fondamentale che l鈥檕rganizzazione Customer Industry Solutions 猫 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鈥檃dozione su larga scala di funzionalit脿 di AI specifiche per i diversi settori.

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

Sindhu Gangadharan 猫 head of Customer Industry Solutions, 麻豆原创

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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’猫 per貌 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 pi霉 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 猫 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 猫 ancora concluso. Tuttavia, sempre pi霉 clienti ci chiedono come rendere l’intelligenza una componente integrata dei processi di business che i dipendenti utilizzano ogni giorno. E stiamo gi脿 iniziando a vedere come questo si traduca nella pratica.

Un esempio 猫 HR Path Brazil, azienda brasiliana specializzata nella selezione e gestione dei talenti per imprese internazionali, che utilizza Joule integrato in 麻豆原创 SuccessFactors HCM per automatizzare le interazioni HR pi霉 routinarie. La soluzione aiuta i dipendenti a trovare pi霉 rapidamente le informazioni di cui hanno bisogno, consentendo al tempo stesso alle divisioni Risorse Umane di concentrarsi su attivit脿 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. 脠 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) 猫 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% gi脿 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 qualit脿 delle decisioni? Possiamo liberare tempo alle persone affinch茅 si dedichino ad attivit脿 che generano maggiore valore? Possiamo rendere l’azienda pi霉 resiliente e pi霉 capace di reagire ai cambiamenti?

Si tratta di un cambiamento importante perch茅 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 猫 quello che, a mio avviso, avr脿 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 attivit脿 ripetitive. Oggi sta iniziando ad aiutare le organizzazioni ad anticipare i cambiamenti, suggerire le azioni pi霉 opportune, coordinare il lavoro tra diverse funzioni aziendali e, sempre pi霉 spesso, eseguire decisioni operative di routine sotto la supervisione delle persone.

Per questo ritengo che l’Autonomous Enterprise rappresenti molto pi霉 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 pi霉 fornire il contesto necessario, proporre raccomandazioni, orchestrare il lavoro e aiutare i team a eseguire le attivit脿.

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 pi霉 soltanto un sistema che registra ci貌 che 猫 gi脿 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 realizzer脿 dall’oggi al domani e non eliminer脿 la necessit脿 di una leadership forte, di una governance efficace o di persone competenti. Anzi, tutti questi elementi diventeranno ancora pi霉 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 pi霉 intelligenti, pi霉 adattivi e, in ultima analisi, pi霉 autonomi.

Jan Gilg 猫 membro dell’Extended Board di 麻豆原创 SE e Global President di Customer Success & Americas

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