Milano, 31 agosto 2026 鈥� 麻豆原创 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 麻豆原创 dell’area Business AI e 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP), insieme ai team dei System Integrator partner.

L’hackathon nasce all’interno del percorso 鈥淭rinetra鈥�, 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 attivit脿 manuali e migliorare la qualit脿 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, attivit脿 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 qualit脿 dei dati.
• Accounts Payable, grazie a un agente AI in grado di aggregare e sintetizzare informazioni provenienti da diverse fonti 麻豆原创, offrendo ai team amministrativi una vista immediata dello stato dei fornitori e dei pagamenti per accelerare le attivit脿 quotidiane.

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

Un percorso strutturato in tre tappe

L’iniziativa si 猫 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 猫 gi脿 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 麻豆原创 e i nostri partner abbiamo dimostrato quanto velocemente un’idea possa diventare valore. 脠 cos矛 che immaginiamo il futuro: persone e intelligenza artificiale che crescono insieme.”

鈥淟’intelligenza artificiale genera valore quando viene applicata a processi reali e si integra con il patrimonio di dati e applicazioni dell’organizzazione鈥�, ha commentato Roberto Fraccapani, Head of Solution and Architect Advisors di 麻豆原创 Italia. 鈥淚niziative come questo hackathon dimostrano quanto sia importante creare un ecosistema di innovazione in cui cliente, 麻豆原创 e partner lavorano insieme per trasformare idee in soluzioni concrete. Grazie a 麻豆原创 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 麻豆原创.

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La domanda che mi viene rivolta pi霉 spesso dai clienti, indipendentemente dal settore o dall鈥檃rea geografica, 猫 sostanzialmente sempre la stessa: come possiamo costruire un鈥檕rganizzazione capace di assorbire una turbolenza costante senza perdere coerenza operativa?

La mia risposta 猫 chiara: non 猫 possibile gestire una situazione di discontinuit脿 permanente in modo puramente reattivo. Occorre costruire sistemi in grado di anticipare, adattarsi e agire autonomamente, su larga scala e in tempo reale. 脠 questo che oggi la Business AI, quando 猫 integrata nel cuore digitale dell鈥檕rganizzazione, rende possibile. E la dimostrazione pi霉 evidente arriva dai nostri clienti, molti dei quali hanno condiviso il loro straordinario percorso di innovazione basato sull鈥橝I durante i nostri recenti eventi, come 麻豆原创 Sapphire.

I dati sono la base, non un elemento accessorio

Il percorso di Ericsson 猫 particolarmente significativo perch茅 l鈥檃zienda ha affrontato una realt脿 che molte imprese faticano ancora ad accettare. Come ha affermato con chiarezza Esra Kocat眉rk Norell, Vice President of Customer Experience and Enterprise IT di Ericsson: 芦Quando l鈥橝I viene scalata, smette di essere un problema di intelligenza artificiale e diventa un problema di dati.禄 Questa visione ha portato l鈥檃zienda a investire in modo mirato nella realizzazione di un鈥檌nfrastruttura dati unificata basata su 麻豆原创 Business Data Cloud: un鈥檃rchitettura governata che consente ai dati di rimanere nei sistemi di origine, gestendo per貌 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鈥檃dozione su scala enterprise seguendo due direzioni parallele: da un lato modernizza il proprio backbone ERP attraverso RISE with 麻豆原创; dall鈥檃ltro sfrutta l鈥檌ntelligenza artificiale per generare valore nelle decisioni, aumentare l鈥檈fficienza e sviluppare nuovi modelli di business. L鈥檈sperienza di Ericsson dimostra che il percorso verso un鈥橝I affidabile, scalabile e ripetibile passa inevitabilmente dalla governance dei dati e che costruire queste fondamenta fin dall鈥檌nizio 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鈥檌ndustria automobilistica, mostra cosa significhi portare questa trasformazione direttamente nello stabilimento. L鈥檃zienda ha implementato un modello di intralogistica autonoma abilitato da Joule e dalle funzionalit脿 di embodied AI di 麻豆原创, collaborando con Humanoid, partner specializzato in robotica, per integrare robot basati sull鈥檌ntelligenza artificiale direttamente nelle operazioni manifatturiere.

Il sistema collega i segnali provenienti dalla produzione con il contesto di business, traducendoli in un鈥檈secuzione fisica autonoma. Guidati dai dati relativi ai materiali, alle ubicazioni di magazzino, alle sequenze produttive e alle priorit脿 operative, i robot umanoidi gestiscono i flussi di materiali lungo l鈥檌ntero processo produttivo: identificano, trasportano e consegnano i materiali alle linee di produzione, registrando continuamente le attivit脿 all鈥檌nterno dei sistemi 麻豆原创.

Come ha spiegato 脰zlem Alt谋n谋艧谋k, Group Intelligent Technologies Director di Martur Fompak International, l鈥檕biettivo 猫 芦combinare autonomia cognitiva e automazione fisica禄 per 芦trasformare l鈥檈secuzione, accelerare il processo decisionale e diffondere capacit脿 intelligenti in tutta l鈥檕rganizzazione.禄

I primi risultati mostrano un aumento della produttivit脿 e una riduzione degli errori, mentre l鈥檕biettivo per la produzione di massa 猫 raggiungere un鈥檈fficienza fino a cinque volte superiore. Martur Fompak International 猫 stata inoltre l鈥檜nica azienda premiata nella categoria AI Excellence dei 麻豆原创 Innovation Awards 2026, un riconoscimento non solo della tecnologia adottata, ma soprattutto della capacit脿 di ripensare radicalmente l鈥檃mbiente di fabbrica.

Velocit脿, scalabilit脿 e la piattaforma intelligente

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

Ci貌 che pi霉 colpisce nel percorso di Prysmian 猫 il modo in cui viene ridefinito il ruolo della tecnologia enterprise. Come ha dichiarato Giovanni Cauteruccio, Group CIO & Digital Officer, l鈥橝I integrata rappresenta 芦un elemento distintivo fondamentale, che ci consente di accelerare il rilascio di nuove soluzioni e rafforzare le competenze e la cultura dell鈥檌ntelligenza artificiale all鈥檌nterno dell鈥檕rganizzazione.禄 In altre parole, la piattaforma non 猫 pi霉 soltanto un sistema di registrazione delle transazioni, ma diventa un motore capace di accrescere progressivamente l鈥檌ntelligenza dell鈥檕rganizzazione.

L鈥檃rchitettura dell鈥檃gilit脿

Considerate nel loro insieme, queste tre esperienze raccontano qualcosa di molto pi霉 grande della semplice somma dei singoli casi. L鈥橝utonomous Enterprise non 猫 una visione lontana nel tempo. Sta gi脿 prendendo forma grazie a imprese che hanno scelto consapevolmente di integrare l鈥檌ntelligenza artificiale nel cuore delle proprie attivit脿, considerandola un principio fondamentale di progettazione e non una semplice funzionalit脿 aggiuntiva.

A rendere possibile questa evoluzione 猫 la convergenza di tre elementi: una base dati governata; una piattaforma ERP intelligente; funzionalit脿 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 capacit脿 che nessun modello di gestione puramente reattivo pu貌 offrire: la capacit脿 di percepire i cambiamenti, prendere decisioni e agire pi霉 rapidamente di quanto la discontinuit脿 riesca a estendersi.

L鈥檌ncertezza non scomparir脿. Le organizzazioni che sapranno affrontarla con maggiore successo saranno quelle che, gi脿 oggi, stanno costruendo sistemi capaci di trasformare la volatilit脿 in un segnale e quel segnale in un vantaggio competitivo.

Manos Raptopoulos 猫 Global President Customer Success Europe, APAC, Middle East & Africa e membro dell鈥橢xtended Board di 麻豆原创 SE

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

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

L’AI agentica 猫 al centro di queste aspettative. Nei prossimi due anni, si prevede infatti che il ROI derivante dall鈥橝I agentica raggiunger脿 i 13,7 milioni di dollari in Italia. Questi dati emergono da una nuova ricerca globale, 鈥淭he 麻豆原创 Value of AI 2026鈥�, che ha coinvolto 2.300 dirigenti aziendali in 13 paesi, di cui 200 nel nostro Paese.

Commentando lo studio, Carla Masperi, Amministratore Delegato di 麻豆原创 Italia ha osservato: 鈥淣ell鈥檜ltimo anno l鈥橧talia 猫 passata dalla fase di sperimentazione dell鈥橝I a quella operativa, e questo sta iniziando a dare risultati concreti. Ma c鈥櫭� ancora molta strada da fare. Un鈥橝I priva di contesto, che si tratti di processi, dati o governance, nella migliore delle ipotesi genera attivit脿 senza risultati, nella peggiore crea nuovi rischi鈥�.

L’AI in Italia si avvicina sempre pi霉 alla maturit脿 aziendale

Oggi, oltre un quarto delle attivit脿 (26%) di un’azienda italiana 猫 supportato dall’intelligenza artificiale, percentuale che si prevede aumenter脿 al 44% entro i prossimi due anni. Tuttavia, se da un lato crescono gli investimenti strategici in AI (20%), dall鈥檃ltro gli approcci frammentati restano i pi霉 diffusi (36%).

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

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

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

Le principali sfide dell’AI per le aziende italiane

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

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

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

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

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

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

Il futuro del valore dell鈥橝I 猫 l鈥橝utonomous Enterprise

鈥淕enerare valore reale dall鈥橝I non sar脿 semplice, perch茅 richiede un approccio completamente nuovo鈥�, ha concluso Carla Masperi. 鈥淟e imprese italiane, grandi e piccole, dovranno connettere l’AI ai dati e ai processi che alimentano il loro business, garantendo al contempo che abbia il contesto e la governance necessari per guidare risultati affidabili. Questo 猫 ci貌 che definiamo Autonomous Enterprise. Non si tratta di una trasformazione puramente tecnologica, ma 猫 soprattutto umana. Il vero valore si realizza solo quando agenti, processi e persone lavorano in sinergia鈥�.

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

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

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

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

Gettare le basi per la flessibilit脿

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

Queste fondamenta sono il cloud. La migrazione al cloud 猫 pi霉 di un semplice progetto IT: 猫 la base digitale per una modernizzazione completa dell’intera azienda, per passare da 鈥渂uono鈥� a 鈥渙ttimo鈥�.

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

La vera flessibilit脿, tuttavia, va oltre la tecnologia. Le organizzazioni devono promuovere una mentalit脿 che abbracci il cambiamento, incoraggi la sperimentazione e dia priorit脿 alla resilienza piuttosto che alla perfezione. Ci貌 significa consentire ai team di adattarsi rapidamente, imparare continuamente e considerare il cambiamento come un’opportunit脿 piuttosto che una minaccia.

Promuovere l’innovazione dell’AI secondo le proprie esigenze

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Competere con collaborazione

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

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

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

Il dialogo: il principio operativo

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

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

Christian Klein 猫 CEO di 麻豆原创 SE

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L’AI generativa si basa su modelli statistici. Nel mondo aziendale, le risposte ai problemi sono molto pi霉 deterministiche. La distanza tra il 90% e il 100% di accuratezza non 猫 marginale. Nel nostro mondo, 猫 una differenza fondamentale.

Nel 2026, l’AI non viene pi霉 valutata per il suo effetto novit脿. Viene valutata in base a precisione, governance, scalabilit脿 e impatto sul business. Man mano che le organizzazioni passano dai progetti pilota a programmi su larga scala, ci sono cinque momenti che determinano se riusciranno a generare valore duraturo oppure se si esporranno a rischi evitabili. Ho visto questi momenti verificarsi in tutti i principali mercati che seguo.

1. Il momento della governance: quando gli agenti diventano colleghi digitali

Il primo momento arriva quando l’AI smette di essere uno strumento e inizia a diventare un attore.

I sistemi di AI agentica pianificano, ragionano, coordinano le azioni con altri agenti ed eseguono flussi di lavoro in modo autonomo. Gestiscono dati sensibili e influenzano decisioni su larga scala. Se non sono gestiti come si gestisce la forza lavoro umana, l鈥檃zienda si sta esponendo a dei rischi.

La proliferazione degli agenti rispecchier脿 le crisi dello 鈥渟hadow IT鈥� dell’ultimo decennio, ma con implicazioni decisamente pi霉 profonde. Le imprese devono introdurre sistemi di gestione del ciclo di vita degli agenti, chiari limiti di autonomia, applicare policy rigorose e monitorare costantemente le prestazioni. Ogni consiglio di amministrazione deve essere in grado di rispondere a tre domande: chi 猫 responsabile quando un agente prende una decisione sbagliata? Come vengono verificate le decisioni? Quando il sistema deve coinvolgere un essere umano?

La frammentazione geopolitica rende questa situazione ancora pi霉 urgente. Il cloud sovrano, l’AI sovrana e la localizzazione dei dati non sono pi霉 preoccupazioni teoriche. Sono realt脿 normative in mercati che vanno da New York a Francoforte, da Riyadh a Singapore. Nell鈥檈ra dell鈥橝I, la governance non riguarda tanto il controllo del rischio sui margini, quanto l’integrazione del controllo deterministico all鈥檌nterno di un鈥檌ntelligenza probabilistica. E questo 猫 un tema da C-level, non un semplice progetto IT.

2. Il momento della Data Foundation: quando l’ultimo miglio 猫 l’unico che conta

Il secondo momento 猫 pi霉 silenzioso, ma 猫 proprio l矛 che la maggior parte delle imprese alla fine vincer脿 o perder脿.

L’AI 猫 affidabile solo quando lo sono i dati e i processi su cui opera. Master data frammentati, sistemi isolati e ambienti ERP eccessivamente personalizzati introducono imprevedibilit脿 proprio nel momento peggiore: quando l’AI fornisce una raccomandazione che influisce sul rapporto con i clienti, sul flusso di cassa o sulla conformit脿 normativa.

Il valore dell’AI aziendale non deriva da modelli linguistici generici di grandi dimensioni addestrati su enormi quantit脿 di contenuti Internet. Deriva invece dall’intelligenza fondata sui dati – ordini, fatture, dati sulla catena di fornitura, registrazioni contabili 鈥� e dall鈥檈ssere integrata direttamente nei processi di business.

I foundation model relazionali ottimizzati per i dati strutturati dell鈥檃zienda supereranno i modelli linguistici generici (LLM) in termini di previsioni, rilevamento delle anomalie e ottimizzazione operativa.

La domanda che ogni consiglio di amministrazione dovrebbe porsi non 猫 solo 鈥淨uale AI possiamo aggiungere鈥�, ma anche 鈥淚l nostro patrimonio di dati 猫 pronto o stiamo sovrapponendo l’intelligenza probabilistica a fondamenta frammentate?鈥�.

3. Il momento di interazione con il dipendente: quando l’interfaccia scompare

Il terzo momento si verifica nei flussi di lavoro che ogni giorno i dipendenti svolgono e accelerer脿 pi霉 rapidamente di quanto la maggior parte delle organizzazioni si aspetti.

Quest鈥檃nno stiamo passando da interfacce applicative statiche a interfacce utente generative. Anzich茅 navigare tra i sistemi, i dipendenti esprimeranno le loro intenzioni: 芦Prepara un briefing per l鈥檌ncontro di questa settimana con il mio cliente che genera il maggior fatturato禄. Gli agenti di AI orchestreranno i workflow, raccoglieranno il contesto e proporranno delle azioni.

Ma l鈥檃dozione non 猫 automatica e la fiducia non 猫 scontata. I dipendenti accetteranno i colleghi digitali basati sull鈥橝I solo quando saranno certi che i risultati rispettino le regole di governance, riflettano i reali processi dell鈥檕rganizzazione e producano vantaggi misurabili. I profili di AI specifici per ruolo, ad esempio per CFO, CHRO e responsabili della supply chain, basati su dati affidabili e integrati in flussi di lavoro gi脿 esistenti, sono ci貌 che colmer脿 il divario di adozione.

Le organizzazioni che investono in un’architettura nativa per l’AI accelereranno il ritorno sugli investimenti. Quelle che integrano l’AI su interfacce legacy dovranno affrontare difficolt脿 in termini di fiducia, usabilit脿 e scalabilit脿. Si tratta di una decisione di progettazione con conseguenze strategiche.

4. Il momento del cliente: quando l’intelligenza diventa un vantaggio competitivo

L’intelligenza artificiale per il mondo enterprise dimostra il proprio valore in modo pi霉 evidente quando parliamo del rapporto con il cliente.

L’intelligenza personalizzata per il cliente, addestrata sui dati, sulle politiche e sulla cronologia delle interazioni, produce risultati che i concorrenti non possono replicare facilmente. Questo 猫 particolarmente efficace in contesti caratterizzati da numerose eccezioni e complessit脿: risoluzione delle controversie, gestione dei reclami, gestione dei resi, instradamento dei servizi. L’AI in grado di classificare i casi, individuare la documentazione rilevante, raccomandare soluzioni coerenti con le policy aziendali e apprendere continuamente dai risultati trasforma processi ad alto costo e ad alto attrito in elementi di differenziazione competitiva.

Nel 2026, i clienti non premieranno la novit脿 fine a se stessa. Premieranno l’affidabilit脿, la pertinenza e la reattivit脿. Le organizzazioni che utilizzano l’AI per assorbire la complessit脿, senza perdere il controllo sui risultati, costruiranno vantaggi competitivi che gli strumenti generalisti non potranno superare.

5. Il momento strategico: quando si decide fino a dove spingersi

L鈥檜ltimo momento riguarda direttamente i leader.

L’adozione dell’AI non 猫 un percorso lineare. Richiede ai leader di coordinare contemporaneamente tre livelli:

• AI integrata: incrementi di produttivit脿 basati su AI integrata nelle applicazioni core e progettata per specifici ruoli, in grado di generare ritorni immediati
• AI agentica: orchestrazione multi-agente di flussi di lavoro complessi e trasversali ai sistemi
• AI per settori industriali: applicazioni altamente specializzate, sviluppate in collaborazione per affrontare le sfide di maggior valore specifiche del singolo settore industriale.

La vera trappola 猫 una sequenza errata: concentrarsi solo sull’AI integrata significa lasciare sul tavolo del valore; passare a una profonda trasformazione del settore senza governance e maturit脿 dei dati significa moltiplicare i rischi. Le organizzazioni all’avanguardia sono quelle che allineano l’ambizione alla preparazione e investono in un’architettura clean-core, in basi dati moderne e modelli di ownership dell’AI trasversale alle funzioni aziendali, passando con decisione dai progetti pilota ai programmi strutturati.

La prova della leadership

Nel 2026, a vincere non saranno le imprese con il maggior numero di funzionalit脿 di AI. Saranno invece quelle che sapranno trattare l鈥橝I come un livello operativo strategico, gestito come una forza lavoro, basato su dati affidabili, personalizzato per dipendenti e clienti e calibrato sulle specificit脿 del proprio settore.

Il divario tra il 90% e il 100% 猫 esattamente il punto dove 听risiede il valore aziendale. 脠 anche il punto in cui viene messa alla prova la leadership. Le decisioni che saranno prese nei prossimi mesi dalle organizzazioni, determineranno se l’AI diventer脿 la fonte pi霉 potente di vantaggio duraturo o la lezione pi霉 costosa di fiducia mal riposta.

Questo 猫 il momento di agire con attenzione.

Manos Raptopoulos 猫 Global President Europe, APAC, Middle East & Africa, e membro dell鈥橢xtended Board di 麻豆原创 SE

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听Milano, 4 febbraio 2026 鈥� 5 citt脿, 4 Partner 麻豆原创 e 9 appuntamenti per raccontare come la Business AI sia la nuova frontiera della produttivit脿 e dell鈥檌nnovazione per le aziende del mid-market italiano. 麻豆原创 Italia, insieme con Derga Consulting, Altea Up, Avvale e Horsa Run, e in collaborazione con IDC, ha promosso un tour sul territorio nazionale per incontrare i leader di 300 imprese e presentare i risultati di alcune recenti analisi realizzate da IDC sull鈥檈voluzione dell鈥檃dozione dell鈥橧ntelligenza Artificiale nel contesto di business, evidenziandone trend, aspettative e priorit脿.

Gli incontri, ospitati a Milano, Padova, Bologna, Firenze e Napoli, hanno rappresentato un momento di confronto diretto con il tessuto imprenditoriale locale e hanno confermato l鈥檌mpegno di 麻豆原创 Italia verso questo importante segmento di mercato e il valore del suo ecosistema di Partner che opera con capillarit脿 su tutto il territorio.

Come evidenzia Fabrizio Moneta, Direttore Mid-Market e Canale di 麻豆原创 Italia, 鈥淟a crescente richiesta di innovazione da parte delle aziende italiane richiede un鈥檈voluzione del nostro modello. Con l鈥檃pproccio Partner Driven, i partner diventano il motore principale del go-to-market, supportando le organizzazioni nell鈥檃dozione del cloud, nello sviluppo di soluzioni di industry e nello sfruttamento concreto delle potenzialit脿 dell鈥橝I. Il nostro ecosistema 猫 un elemento chiave per trasformare l鈥檌nnovazione tecnologica in valore di business per imprese di ogni dimensione e settore.鈥�

Business AI: la nuova frontiera della produttivit脿 e dell鈥檌nnovazione

Durante gli incontri 猫 emerso come l鈥檃ttuale attenzione sull鈥橝I nelle organizzazioni sia fortemente orientata al miglioramento dell鈥檈fficienza operativa e della produttivit脿. Le aziende riconoscono nell鈥橧ntelligenza Artificiale un potente abilitatore per automatizzare processi, ridurre tempi e costi e migliorare la qualit脿 delle attivit脿. L鈥檃dozione dell鈥橝I, tuttavia, non 猫 priva di sfide. Le difficolt脿 principali derivano da fattori tecnologici 鈥� come la disponibilit脿 di infrastrutture adeguate e la standardizzazione dei dati 鈥� e culturali, tra cui la resistenza al cambiamento e il timore verso l鈥檌ntroduzione di nuove tecnologie.

A riprova di queste evidenze emerse durante i diversi confronti, secondo un recente sondaggio IDC^[1], il 62% dei C-level italiani considera l鈥檌mplementazione di soluzioni di intelligenza artificiale la principale priorit脿 tecnologica per i prossimi dodici mesi, a ulteriore riprova di come l’AI sia ormai parte integrante delle strategie aziendali a livello executive. Per il 2026, l鈥檌nnovazione e l鈥檜tilizzo dell’AI per creare vantaggio competitivo sono in cima alla lista delle priorit脿 business dei CEO italiani^[2].

鈥淚 leader digitali italiani sono chiamati a un cambio di paradigma: non si tratta pi霉 solo di usare l鈥橝I per fare meglio ci貌 che gi脿 esiste, ma di integrarla come leva strategica per ripensare modelli di business e accelerare la crescita. La capacit脿 di tenere insieme resilienza e innovazione sar脿 il vero fattore distintivo dei leader nei prossimi anni,鈥� evidenzia Andrea Siviero, Senior Research Director di IDC.

Oggi il successo delle iniziative di AI viene misurato soprattutto attraverso il miglioramento delle performance e l鈥檃umento dell鈥檈fficienza operativa. Questo orientamento evidenzia una crescente maturit脿 delle imprese di superare la fase sperimentale, scalando con efficacia progetti pilota e integrando soluzioni AI nei processi ripetitivi e strategici, a beneficio della produttivit脿 e della competitivit脿 complessiva.

Le aziende italiane stanno progressivamente passando da un utilizzo sperimentale dell鈥檌ntelligenza artificiale a implementazioni su scala, con un focus su produttivit脿, riduzione dei costi decisionali e personalizzazione dell鈥檕fferta. In questa fase, diventa strategico saper misurare in modo chiaro il valore generato e il ritorno sull鈥檌nvestimento delle iniziative di AI.

Cresce quindi l鈥檃ttenzione nel 2026 verso la definizione di framework strutturati per la governance, la gestione dei rischi e la compliance normativa, elementi considerati indispensabili per integrare l鈥橝I in modo sostenibile e responsabile all鈥檌nterno dei processi di business^[3].

鈥淧er ottenere benefici reali dall鈥橝I 猫 fondamentale passare da iniziative tattiche a una strategia strutturata e scalabile, focalizzata su pochi use case ad alto impatto, integrati nei processi aziendali e allineati agli obiettivi strategici. Dati affidabili e di qualit脿 restano il prerequisito essenziale per superare la fase pilota e scalare l鈥橝I in modo efficace. In questo percorso, 麻豆原创 e i suoi partner rappresentano un punto di riferimento per il mercato italiano,鈥澨齝onclude Fabrizio Moneta.

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[1] IDC C-Suite Survey, Settembre 2025

[2] IDC CEO Survey, Febbraio 2025

[3] IDC Future Enterprise Resiliency & Spending Survey, Settembre 2025

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