Per i team responsabili dell鈥檃rea commerce, offrire un鈥檈sperienza di questo tipo 猫 tutt鈥檃ltro che semplice. Dietro ogni acquisto ci sono cataloghi, promozioni, account dei clienti, disponibilit脿 dei prodotti, pagamenti, ordini e consegne. Una modifica apparentemente semplice sul sito pu貌 rapidamente richiedere interventi su molti altri elementi.

麻豆原创 Commerce Cloud e Vercel collaborano per offrire alle aziende un modo pi霉 semplice di gestire questa complessit脿. continua a gestire i dati e i processi alla base delle transazioni. Vercel si occupa invece dell鈥檈sperienza digitale rivolta al cliente e mette a disposizione l鈥檌nfrastruttura e gli strumenti necessari per svilupparla, verificarla, pubblicarla e gestirla.

Ha dichiarato Jeanne DeWitt Grosser, Chief Operating Officer, Vercel: 鈥淕li strumenti per trasformare la customer experience sono disponibili, ma da soli non sono sufficienti. 脠 necessario considerare anche i modelli organizzativi. La nostra partnership con 麻豆原创 Commerce Cloud combina la tecnologia web di Vercel, che offre prestazioni di elevato livello, cicli di sviluppo pi霉 rapidi e una capacit脿 di crescita in grado di gestire anche i picchi di domanda, con i dati e i processi affidabili di 麻豆原创 e una governance definita fin dall鈥檌nizio鈥�.

Il modello operativo 猫 semplice: le aziende possono modificare l鈥檈sperienza digitale senza dover intervenire contemporaneamente su tutti i sistemi che la supportano.

Un punto di partenza per esperienze digitali all鈥檃vanguardia

Immaginiamo un鈥檃zienda che si prepara a entrare in un nuovo mercato. Ha bisogno di un sito localizzato per il nuovo Paese, di un diverso percorso di acquisto e di una campagna pensata specificamente per quel pubblico. In un鈥檃rchitettura fortemente interconnessa, queste modifiche possono richiedere un intervento pi霉 ampio che coinvolge prezzi, disponibilit脿 dei prodotti, ordini, pagamenti e consegne.

Separare l鈥檈sperienza digitale dai sistemi che la supportano offre al team maggiore autonomia. 脠 possibile progettare e pubblicare l鈥檈sperienza per quel mercato mentre 麻豆原创 Commerce Cloud continua a fornire dati coerenti su prodotti, prezzi, disponibilit脿 e clienti, oltre a gestire i processi relativi agli ordini.

Vercel sta sviluppando template per siti basati su Next.js per 麻豆原创 Commerce Cloud, per aiutare le aziende a partire da una base gi脿 pronta. I modelli si collegano a funzionalit脿 fondamentali come la ricerca dei prodotti, i contenuti, il carrello, il processo di acquisto e i percorsi dei clienti.

I modelli sono supportati dalla rete globale di delivery di Vercel, da sistemi che gestiscono la scalabilit脿, da workflow per il deployment e il monitoraggio. Questo permette ai team di lavorare in modo pi霉 efficiente e di migliorare le prestazioni dei siti, contribuendo ad aumentare le conversioni.

I team che si occupano dell鈥檈sperienza digitale hanno cos矛 maggiore autonomia, mentre quelli responsabili dell鈥檃rea commerce mantengono il controllo sulle regole che tutelano i ricavi e gli impegni nei confronti dei clienti.

Cosa cambia per le aziende

Le campagne e le aspettative dei clienti evolvono rapidamente. Vercel crea una versione di anteprima per ogni modifica, permettendo a sviluppatori, designer, responsabili marketing e team di business di esaminare le variazioni prima della pubblicazione. I team possono testare l鈥檈sperienza sui servizi di 麻豆原创 Commerce Cloud, raccogliere feedback e rilasciare le modifiche approvate allo storefront con meno dipendenze da un rilascio backend pi霉 ampio.

Lo stesso approccio aiuta le organizzazioni a gestire diversi marchi, Paesi, lingue e modalit脿 di acquisto. Un consumatore che effettua rapidamente un ordine ha esigenze diverse rispetto a un cliente aziendale che utilizza prezzi negoziati, un catalogo specifico o regole di acquisto complesse. Le aziende possono quindi sviluppare esperienze differenti per i diversi pubblici, con 麻豆原创 Commerce Cloud a gestire le operazioni sottostanti.

Inoltre, la rete globale di Vercel, l鈥檌nstradamento dei contenuti verso i server pi霉 vicini agli utenti e la memorizzazione temporanea dei dati consentono di avvicinare i contenuti ai clienti. L鈥檌nfrastruttura 猫 progettata per gestire anche aumenti significativi del traffico, come quelli associati a grandi campagne o ai periodi di maggiore attivit脿 commerciale.

Gli strumenti di monitoraggio integrati permettono infine di tenere sotto controllo traffico, errori, tempi di risposta e collegamenti con servizi esterni, aiutando a individuare eventuali problemi che potrebbero influenzare l鈥檈sperienza di acquisto.

L鈥檌mpatto dell鈥橝I sul commerce

Lo sviluppo assistito dall鈥橝I pu貌 accelerare in modo significativo il passaggio dall鈥檌dea alla sua trasformazione in un鈥檈sperienza concreta. Ma la velocit脿, senza dati e informazioni affidabili, pu貌 portare a creare pi霉 rapidamente esperienze di scarso valore e a un costo maggiore.

Quando sono collegate a 麻豆原创 Commerce Cloud, le esperienze basate sull鈥橝I possono sfruttare dati e processi aziendali affidabili. Questo offre alle aziende una base pi霉 solida per sviluppare percorsi di acquisto efficaci, accurati, coerenti con il brand e collegati al modo in cui l鈥檃zienda opera realmente.

Grazie all鈥橝I SDK di Vercel, i team di sviluppo hanno a disposizione strumenti comuni per creare applicazioni per il commercio digitale utilizzando il modello di AI che preferiscono.

Per chi parte dall鈥檌dea di una nuova interfaccia, l鈥檕fferta v0 di Vercel pu貌 aiutare responsabili marketing e sviluppatori a progettare, modificare e trasformare quell鈥檌dea in un鈥檈sperienza da esaminare e affinare.

La strategia giusta dipende dal business

Non esiste un unico approccio adatto a tutte le aziende che operano nel commerce.

麻豆原创 Commerce Cloud, composable storefront 猫 disponibile per le organizzazioni che desiderano un鈥檈sperienza strettamente integrata e gestita da 麻豆原创. Vercel mette invece a disposizione i nuovi modelli 麻豆原创 sul Vercel Frontend Cloud per i team che vogliono sviluppare esperienze fortemente differenziate secondo i propri tempi, utilizzando una tecnologia adottata da milioni di sviluppatori.

Entrambe le opzioni sono supportate da 麻豆原创 Commerce Cloud, che offre funzionalit脿 avanzate per il commerce e supporta la crescita e la redditivit脿 di imprese di ogni dimensione, dalle organizzazioni in espansione alle grandi che operano a livello globale.

I clienti si aspettano siti veloci e semplici da utilizzare. Si aspettano anche prezzi accurati, disponibilit脿 affidabile dei prodotti e che gli ordini arrivino nei tempi promessi. 麻豆原创 Commerce Cloud e Vercel uniscono questi due aspetti: un鈥檈sperienza che pu貌 evolversi continuamente, sostenuta dai dati e dai processi necessari per far funzionare il business.

Kollen Glynn 猫 Global Head of Commerce, 麻豆原创

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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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In qualit脿 di leader globale nelle applicazioni aziendali e nell鈥檌ntelligenza artificiale per il business, 麻豆原创 (NYSE: 麻豆原创) si colloca all鈥檌ntersezione tra business e tecnologia. Da oltre 50 anni, le organizzazioni si affidano a 麻豆原创 per esprimere al meglio il proprio potenziale, integrando e coordinando le attivit脿 aziendali fondamentali che spaziano dalla finanza agli acquisti, dalle risorse umane alla supply chain, fino alla customer experience. Per maggiori informazioni, visita www.sap.com.

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Il presente comunicato stampa 猫 stato realizzato con il supporto dell鈥檌ntelligenza artificiale e revisionato dal team editoriale.

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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Il presente comunicato stampa 猫 stato redatto con il supporto dell’intelligenza artificiale e revisionato dal team editoriale.

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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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’interno dei processi aziendali.

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

Categoria Joule Agents and Joule Assistants

• 厂耻苍颈苍辞听in collaborazione con Altea UP
• Satispay in collaborazione con Avvale
• Goglio in collaborazione con Avvale

I progetti sono stati selezionati tra le candidature che prevedevano l鈥檜tilizzo di Agenti o Assistenti standard 麻豆原创 nei processi Finance, Procurement e Human Resources

• Angelini Technologies in collaborazione con Exprivia
• Multitel Pagliero in collaborazione con Horsa Run
• MILA 聽in collaborazione con Horsa Run
• Metlac in collaborazione con Digix Plus

I progetti sono stati selezionati tra le candidature che prevedevano l鈥檜tilizzo di Agenti o Assistenti standard 麻豆原创 nei processi di Services, Supply Chain e Sustainability

Categoria Build Your Own Agent

• Fibercop in collaborazione con Mashfrog Group
• ITALIAN EXHIBITION GROUP in collaborazione con Avvale
• SEA in collaborazione con Syskoplan Reply
• Leonardo in collaborazione con Syskoplan Reply

I progetti sono stati selezionati tra le candidature che prevedevano lo sviluppo di agenti custom su piattaforma 麻豆原创 per i processi di Finance, Procurement e Human Resources

• Agritalia in collaborazione con 尝辞产谤补听听听听听听听听听听听听听听听听听听听听听听听听
• Prysmian in collaborazione con Mind The Value
• Unicalce in collaborazione con Avvale
• Lavazza in collaborazione con Avvale

I progetti sono stati selezionati tra le candidature che prevedevano lo sviluppo di agenti custom su piattaforma 麻豆原创 per processi di Supply Chain e Manufacturing

Categoria Agent led implementation

• Laminazione Sottile in collaborazione con Mashfrog Group
• SMEG 聽in collaborazione con Capgemini

I progetti sono stati selezionati tra le candidature in cui l鈥橝I ha contribuito a rendere pi霉 efficiente la realizzazione progettuale.

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Con un fatturato di 390,6 milioni di euro nel 2025, realizzato per il 93% grazie all鈥檈xport e in crescita del 59,6% rispetto al 2024, e con una previsione di un ulteriore incremento dei ricavi di oltre il 20% entro il 2027, l鈥檃zienda ha all鈥檃ttivo oltre 1.200 titoli brevettuali, configurandosi come una tra le realt脿 pi霉 innovative d鈥橧talia e del settore. La forte proiezione internazionale dell鈥檃zienda si coniuga con un importante radicamento sul territorio: l鈥檃zienda 猫 infatti attiva in Italia con le sedi abruzzesi (Chieti e Pescara), negli Stati Uniti (Cincinnati e Boston) e in Cina (Shanghai), impiegando oltre 700 persone, di cui 200 ingegneri.

Le sfide per una trasformazione organizzativa e di business

Per sostenere in modo efficace e sostenibile i suoi ambiziosi obiettivi di crescita, l鈥檃zienda ha deciso di avviare un percorso di trasformazione volto ad accelerare l鈥檌nnovazione e a rafforzare le basi operative per lo sviluppo futuro, scegliendo di adottare il percorso RISE with 麻豆原创 e 麻豆原创 S/4HANA Cloud private edition, soluzione capace di rispondere alla necessit脿 di rendere i  processi decisionali sempre pi霉 data driven, migliorando la qualit脿, l’affidabilit脿 e la disponibilit脿 dei dati a supporto del business.

A rendere il percorso sfidante sono state la complessit脿 di gestione del go-live, previsto in una fase particolarmente delicata per l’organizzazione, coincidente con la chiusura dell’anno fiscale e il picco delle attivit脿 operative, e le tempistiche di completamento del progetto, portato a termine in soli dieci mesi grazie a cinque cicli di conversione e a un supporto tecnico altamente qualificato.

Le soluzioni 麻豆原创, grazie ad un approccio Clean Core, e la piattaforma enterprise integrata, capace di connettere in modo nativo le principali funzioni aziendali – dal Finance alla Supply Chain, fino alle Risorse Umane -, hanno favorito l鈥檃dozione di processi standardizzati, scalabili e allineati alle ambizioni di crescita globale dell’azienda, per garantire una gestione pi霉 efficiente e coordinata. Fondamentale per l鈥檈secuzione del progetto 猫 stato anche il contributo delle competenze specialistiche di 麻豆原创, che hanno guidato le attivit脿 preliminari di assessment e supportato l’intero percorso di trasformazione con un approccio strutturato.

芦Per noi questo progetto rappresenta molto pi霉 della modernizzazione dell’ERP: possiamo contare ora su un sistema scalabile e data-driven, fondamentale per sostenere il nostro percorso di trasformazione con maggiore efficienza e sostenibilit脿. 脠 il punto di partenza di un percorso di miglioramento continuo che ci permetter脿 di accelerare l’innovazione tecnologica e di supportare la nostra strategia di adozione dell’intelligenza artificiale. I primi benefici saranno immediatamente visibili anche nell’area Procurement, con l’introduzione di 麻豆原创 Ariba, e nei processi logistici, grazie all’implementazione di 麻豆原创 EWM e di un nuovo magazzino automatico禄, ha dichiarato Francesco Scarrico, Global ICT Director di Angelini Technologies 鈥� Fameccanica.

Processi pi霉 efficienti, dati pi霉 affidabili, decisioni pi霉 rapide

L’implementazione della nuova piattaforma ha generato benefici concreti e misurabili. I processi operativi su 麻豆原创 S/4HANA risultano oggi fino a 10 volte pi霉 veloci, grazie ad un approccio back to standard. Registriamo inoltre una forte riduzione dei tempi per monthly closing, un miglioramento della qualit脿 dei dati, l’incremento delle performance di sistema e l’introduzione dell’autenticazione Single Sign-On (SSO).

Il progetto ha inoltre consentito l’ottimizzazione di circa 20 processi di business, accompagnata dall’adozione di una nuova esperienza utente (UX/UI) che ha aumentato l’efficienza operativa per oltre 450 utenti distribuiti tra Italia, Stati Uniti e Cina. Particolare attenzione 猫 stata dedicata alla digitalizzazione dei processi produttivi, con un impatto significativo sulla produttivit脿 e sulla gestione delle attivit脿 quotidiane.

Infine, sono stati introdotti oltre 50 nuovi KPI, che consentono oggi un monitoraggio pi霉 accurato delle performance aziendali e supportano decisioni pi霉 rapide, informate e basate sui dati.

鈥淟e aziende che vogliono crescere in modo sostenibile hanno bisogno di una piattaforma capace di evolvere continuamente, senza aumentare la complessit脿. Il progetto realizzato con Angelini Technologies 鈥� Fameccanica dimostra come un approccio basato su standardizzazione, qualit脿 dei dati e cloud consenta di accelerare l’innovazione e creare solide basi per il futuro in tempi molto veloci”, ha commentato Davide Salsi, Customer Engagement & Adoption Director di 麻豆原创 Italia.

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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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Il presente documento contiene dichiarazioni previsionali, ovvero previsioni, proiezioni o altre dichiarazioni relative a eventi futuri. Tali dichiarazioni si basano sulle aspettative, previsioni e ipotesi attuali, soggette a rischi e incertezze che potrebbero determinare differenze sostanziali tra i risultati e gli esiti effettivi e quelli previsti. Ulteriori informazioni relative a 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 relativa ai fattori di rischio della Relazione annuale 2025 di 麻豆原创 sul Form 20-F.

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LAS VEGAS, 6 ottobre 2026 鈥� (NYSE: 麻豆原创) ha presentato oggi l’Autonomous Enterprise in azione in occasione di 麻豆原创 Connect, dimostrando come Joule Work e Joule Assistants generino valore per i clienti in tutte le aree di business.

鈥淪iamo di fronte a un momento di svolta per l鈥橝I per il business鈥�, ha dichiarato Christian Klein, CEO di 麻豆原创 SE. 鈥淟鈥橝utonomous Enterprise 猫 arrivata. Con Joule e 麻豆原创 Autonomous Suite, basati su 麻豆原创 Business AI Platform, stiamo aiutando organizzazioni come Novartis, Morgan Foods, Nestl茅 e PwC a connettere l鈥檌ntelligenza in tutte le funzioni aziendali per ottenere risultati di business affidabili鈥�.

A 麻豆原创 Connect, questi clienti hanno condiviso come l’Autonomous Enterprise stia gi脿 generando valore misurabile nelle loro attivit脿.

• 鈥淎bbiamo co-sviluppato e recentemente avviato un progetto pilota di Joule Sourcing Assistant di 麻豆原创鈥�, ha dichiarato Christoph Buerki, Head of Procurement di Novartis. 鈥淟a nostra visione 猫 che gli agenti AI si facciano carico delle attivit脿 manuali pi霉 onerose, consentendo ai professionisti degli acquisti di concentrarsi sulla strategia, sulla gestione dei fornitori e sulla creazione di valore鈥�.
• 鈥淚n Morgan Foods stiamo gi脿 creando le basi per l鈥檃dozione dell鈥橝I agentica, in particolare attraverso la nostra infrastruttura tecnologica. Il cambiamento pi霉 importante sar脿 passare da un approccio reattivo a uno predittivo, in cui gli agenti possano collegare pi霉 rapidamente che mai i segnali della domanda, i livelli di inventario e lo stato dei fornitori鈥�, ha dichiarato Steve Hankins, Chief Financial Officer, Morgan Foods. 鈥淚l nostro superpotere sar脿 dato dalle persone che lavorano insieme agli agenti. I nostri circa 1.000 dipendenti consentono di far funzionare le nostre supply chain: la tecnologia ci aiuta a renderle ancora migliori鈥�.
• 鈥淟a nostra trasformazione a 麻豆原创 S/4HANA in 140 Paesi sta creando un digital core connesso, basato su processi coerenti, dati affidabili e una maggiore visibilit脿 tra mercati e funzioni. Su questa base, Joule e Accounts Receivable Assistant possono automaticamente dare priorit脿 alle attivit脿 di incasso sulla base del rischio e del contesto di business, suggerire la migliore azione successiva e aiutare i nostri team Finance a rispondere pi霉 rapidamente ai cambiamenti鈥�, ha dichiarato Luca Dell鈥橭rletta, Global Head IT Innovation & Enterprise Architecture, Nestl茅.
• 鈥淚n ambito professional services, la fatturazione pu貌 essere uno dei processi pi霉 soggetti a errori, e l鈥檃ccuratezza svolge un ruolo importante nell鈥檈sperienza del cliente. 麻豆原创 Billing Assistant porta maggiore intelligenza in questo processo critico, aiutando a identificare prima i potenziali problemi, cos矛 che le nostre persone possano offrire risultati migliori ai clienti e costruire relazioni pi霉 solide鈥�, ha dichiarato Jill Notz, Chief Accounting Officer, Controller, Business Services Leader, PwC. 鈥淪ulla base del successo di Billing Assistant, PwC e 麻豆原创 stanno ampliando la loro collaborazione in nuove aree di innovazione congiunta nell鈥檃mbito dell鈥橝I鈥�.

L鈥橝utonomous Enterprise di 麻豆原创 cresce su scala

Joule Work sta iniziando a essere reso disponibile ai clienti come nuova interfaccia utente basata sull鈥橝I, che consente ai dipendenti di interagire con le soluzioni 麻豆原创 nella propria lingua e di completare attivit脿 utilizzando dati 麻豆原创 e di terze parti. Grazie al contesto di business fornito da 麻豆原创 Knowledge Graph, che mappa oltre 7 milioni di campi dati, Joule mette a disposizione degli utenti informazioni affidabili. In 麻豆原创, Joule Work 猫 gi脿 utilizzato da 110.000 dipendenti e l鈥檃zienda sta registrando incrementi di produttivit脿 del 20% nelle funzioni Finance, HR e Procurement. Anche un gruppo selezionato di clienti sta utilizzando Joule Work nei propri ambienti di lavoro.

• 鈥淒opo 28 anni come cliente 麻豆原创, la collaborazione con 麻豆原创 nel nostro percorso verso l鈥橝I e il programma di early adoption di Joule Work desktop ci ha permesso di generare in pochi mesi un鈥檃ccelerazione maggiore di quella che avevamo visto in tutti gli anni precedenti鈥�, ha dichiarato Peter Wied, Director of Complexity Management, Maschinenfabrik Reinhausen. 鈥淐i貌 che prima richiedeva fino a un鈥檕ra di attivit脿 manuale nel nostro ambiente 麻豆原创 S/4HANA 猫 ora accessibile in pochi secondi attraverso il linguaggio naturale, cambiando radicalmente il modo in cui i nostri team interagiscono con i dati aziendali鈥�.
• 鈥淚l team dedicato 猫 stato eccezionale. La comunicazione proattiva, l鈥檃ttenzione all鈥檃ccelerazione dell鈥檃ttivazione dell鈥檃rchitettura, la rapidit脿 nella risoluzione dei problemi e il supporto complessivo ci hanno permesso di essere pronti per Joule molto prima di quanto sarebbe stato possibile se avessimo dovuto affrontare queste sfide autonomamente鈥�, ha dichiarato Keith Smith, 麻豆原创 Platform Architect, CONA Services. 鈥淚l team CONA 猫 entusiasta dei progressi compiuti finora e non vede l鈥檕ra di esplorare e testare pi霉 a fondo le funzionalit脿 di Joule nei prossimi mesi, mentre proseguiamo nel nostro percorso di adozione鈥�.

Quando una semplice query non 猫 sufficiente, i Joule Assistants eseguono direttamente le attivit脿 operative all鈥檌nterno dei workflow aziendali, utilizzando dati, autorizzazioni e audit trail consolidati. I clienti possono controllare il livello di autonomia. L鈥檃pproccio di 麻豆原创 猫 inoltre aperto: attraverso il protocollo Agent2Agent, Joule pu貌 connettersi con AI e agenti di terze parti, portando un contesto di business governato all鈥檌nterno di workflow di AI pi霉 ampi.

A 麻豆原创 Connect, 麻豆原创 ha mostrato come queste funzionalit脿 generino risultati attraverso 麻豆原创 Autonomous Suite:

• Finance: i controller possono automatizzare il riconoscimento dei ricavi, le informative di bilancio e la compliance; le prime implementazioni di International Trade Assistant hanno ridotto fino al 50% il lavoro necessario per la classificazione commerciale.
• Supply chain: i responsabili della pianificazione possono trasformare interruzioni che richiederebbero ore di lavoro in risoluzioni con un solo clic, attraverso pianificazione, produzione e logistica.
• HR: i responsabili possono individuare il modo migliore per colmare i gap di competenze e personale, mentre i dipendenti possono fare scelte pi霉 consapevoli sui benefit, personalizzati per le proprie esigenze.
• Procurement: i decisori possono individuare opportunit脿 di risparmio attraverso il confronto con benchmark di settore e gestire l鈥檌ntero ciclo di vita della forza lavoro contingente.
• Customer experience: le organizzazioni possono trasformare il coinvolgimento dei clienti in opportunit脿 di vendita attraverso campagne, preventivi e workflow alimentati dall鈥橝I.
• Across industries: 麻豆原创 sta collaborando con i clienti per applicare l鈥橝I a processi industriali specifici, aiutando le organizzazioni nei settori manufatturiero, retail, commodity trading e asset-intensive a migliorare il processo decisionale, automatizzare le attivit脿 di routine e costruire operazioni pi霉 resilienti.

La piattaforma alla base di un鈥橝I per il business affidabile

麻豆原创 Business AI Platform offre alle organizzazioni un unico ambiente per costruire, contestualizzare e governare l鈥橝I in ambienti 麻豆原创 e di terze parti. Con Joule Studio, utenti business e sviluppatori possono creare ed estendere skill e agenti, con workflow che vanno dal no-code a pro-code, scegliendo tra oltre 70 modelli di AI. 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 pi霉 adatto per ciascun caso d鈥檜so e a gestire meglio valore e consumo dell鈥橝I.

La governance gestita da 麻豆原创 aiuta le organizzazioni a scalare l鈥橝I garantendo trasparenza, responsabilit脿 e controllo. 麻豆原创 AI Agent Hub nelle soluzioni 麻豆原创 LeanIX offre un inventario centralizzato degli agenti enterprise, mentre l鈥檃rchitettura di governance di 麻豆原创, certificata in modo indipendente secondo lo standard ISO/IEC 42001, supporta i requisiti normativi, le autorizzazioni definite e operazioni di AI verificabili attraverso audit.

Per aiutare le organizzazioni ad adottare l鈥橝I su larga scala, il portafoglio 麻豆原创 Business Transformation Management, che comprende le soluzioni 麻豆原创 Signavio, 麻豆原创 LeanIX e 麻豆原创 WalkMe, mette a disposizione la toolchain necessaria per analizzare i processi, governare applicazioni e agenti e favorire l鈥檃dozione dell鈥橝I in tutta l鈥檕rganizzazione.

麻豆原创 porta i pagamenti integrati nel Cloud ERP

麻豆原创 ha inoltre annunciato il proprio ingresso nel mercato dei pagamenti con 麻豆原创 Pay, powered by Tereina, un’azienda 麻豆原创. Integrato direttamente in 麻豆原创 Cloud ERP, 麻豆原创 Pay esegue e riconcilia i pagamenti all’interno dello stesso flusso di lavoro nel momento in cui una fattura 猫 in scadenza, riducendo la gestione manuale dei file e le dipendenze da elaborazioni esterne, garantendo al contempo ai clienti un maggiore controllo.

I partner ampliano la portata dell鈥橝utonomous Business

麻豆原创 estende l’Autonomous Enterprise oltre il proprio portfolio applicativo attraverso nuove collaborazioni che portano competenze specialistiche direttamente nei workflow 麻豆原创.

Una nuova partnership tra 麻豆原创 e Moody’s Corporation 猫 pensata per integrare i dati di monitoraggio del rischio dei fornitori di Moody’s in 麻豆原创 Ariba Supplier Lifecycle and Performance. Questo fornisce ai team di procurement informazioni costantemente aggiornate sulla salute finanziaria dei fornitori, sui rischi operativi e sullo stato normativo direttamente nel momento in cui devono prendere decisioni. Le organizzazioni potranno cos矛 passare da revisioni periodiche del rischio a un monitoraggio continuo, consentendo ai Joule Agents di segnalare indicatori di rischio relativi ai fornitori e proporre alternative prima che eventuali interruzzioni abbiano un impatto sul business.

Una partnership ampliata con ORO Labs porta invece la procurement orchestration ai clienti 麻豆原创 come estensione della soluzione. 麻豆原创 Ariba Procurement Orchestration by ORO Labs 猫 un layer di orchestrazione progettato specificamente per collegare end-to-end i workflow di procurement in ambienti enterprise eterogenei, offrendo agli utenti business un鈥檈sperienza fluida per la gestione delle richieste, delle attivit脿 e della visibilit脿.

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脠 questa, oggi, la vera sfida per chi guida il procurement: aumentare velocit脿 ed efficienza senza perdere qualit脿, controllo e accountability. E questo 猫 particolarmente vero in Italia che presenta una struttura industriale unica: ad esempio il settore manifatturiero 猫 costruito su filiere multi-livello con migliaia di PMI fornitrici e subfornitrici. Secondo Confindustria, il settore manifatturiero italiano 猫 interconnesso con fornitori extra-UE per 364 categorie di prodotto, per un valore di circa 26 miliardi di euro. In un contesto cos矛 frammentato, il monitoraggio del rischio fornitori e la visibilit脿 sulla supply base richiedono strumenti che vadano oltre le capacit脿 manuali 鈥� e l’AI diventa un abilitatore naturale.

Il tema 猫 inoltre particolarmente rilevante perch茅 al procurement viene chiesto molto pi霉 che ridurre i costi. La funzione 猫 chiamata a contribuire alla gestione del rischio, alla resilienza della supply chain, alla sostenibilit脿 e alla trasformazione digitale dell鈥檌ntera organizzazione. L鈥橝I pu貌 essere un acceleratore straordinario, ma il suo valore non si misura dal numero di attivit脿 che riesce ad automatizzare. Si misura dalla sua capacit脿 di produrre risultati migliori per il business.

Una recente ricerca che abbiamo promosso con Economist Enterprise, Procurement at a crossroads: from optimism to realism, coinvolgendo 2.648 executive in tutto il mondo, conferma questa direzione: il 56% degli intervistati considera la strategia sull鈥橝I il principale catalizzatore dell鈥檃genda digitale del procurement. Allo stesso tempo, emerge una minore fiducia nella capacit脿 delle organizzazioni di trasformare gli investimenti tecnologici in outcome migliori e consistenti.

Il messaggio 猫 chiaro: la prossima fase dell鈥橝I nel procurement non riguarda pi霉 l鈥檃ccesso alla tecnologia, ma la capacit脿 di costruire le condizioni per trasformarne il potenziale in valore misurabile.

Partire dal risultato, non dalla tecnologia

Quando si parla di AI, la tentazione 猫 spesso quella di partire dallo strumento: quale soluzione adottare, quale modello utilizzare, quale processo automatizzare. Per il procurement, credo che l鈥檃pproccio debba essere esattamente inverso.

La prima domanda dovrebbe essere: quale ambito vogliamo migliorare? Un team di sourcing potrebbe voler ridurre il tempo necessario per preparare una gara. Un category manager potrebbe avere bisogno di intercettare prima variazioni nei prezzi o segnali di rischio nella supply base. Un鈥檕rganizzazione potrebbe voler aumentare la percentuale di acquisti effettuati secondo contratto, riducendo il cosiddetto maverick buying, cio猫 l鈥檃cquisto effettuato fuori dai processi, dai contratti o dai fornitori approvati dall鈥檃zienda.

Sono obiettivi diversi e richiedono dati, livelli di automazione e controlli differenti.

Partire dal risultato consente anche di definire fin dall鈥檌nizio quali decisioni l鈥橝I pu貌 prendere autonomamente, quali raccomandazioni devono essere sottoposte a verifica e quali scelte devono necessariamente rimanere sotto la responsabilit脿 di una persona. In questo modo la governance non diventa un controllo aggiunto alla fine del processo, ma una componente del suo stesso disegno.

Senza dati connessi, l鈥橝I non fornisce informazioni corrette

C鈥櫭� poi un elemento che considero imprescindibile: la qualit脿 e la disponibilit脿 dei dati.

Dati sui partner, informazioni sulla spesa, contratti, performance dei fornitori e indicatori di rischio sono spesso distribuiti tra sistemi diversi e gestiti secondo logiche differenti. Un鈥橝I pu貌 essere sofisticata quanto si vuole, ma se non dispone del contesto corretto rischia di produrre indicazioni incomplete o, peggio, di trasformare un鈥檌nformazione incerta in una raccomandazione apparentemente certa.

Non 猫 necessario aspettare di avere dati perfetti per iniziare. 脠 per貌 necessario sapere dove i dati sono affidabili, dove presentano lacune e quali decisioni possono essere prese sulla base delle informazioni disponibili.

Per questo una strategia AI efficace deve essere accompagnata da una solida data governance: definizioni condivise, responsabilit脿 chiare, controlli sugli accessi e fonti tracciabili. Quando l鈥檌nformazione 猫 incompleta, l鈥橝I deve essere in grado di evidenziarlo.

L鈥橝I aumenta il valore del giudizio umano

La trasformazione del procurement non significa, quindi, trasferire ogni decisione all鈥檌ntelligenza artificiale.

La ricerca Economist Enterprise mostra che meno di un executive su dieci immagina di affidare all鈥橝I un ruolo decisionale prevalente nella maggior parte delle scelte di procurement nei prossimi tre anni. Al contrario, il 46% prevede che la tecnologia possa soprattutto assistere le persone nelle attivit脿 tattiche, mantenendo il controllo umano sulle decisioni strategiche.

脠 un equilibrio che considero particolarmente importante. Un algoritmo pu貌 confrontare rapidamente prezzi, condizioni contrattuali e indicatori di performance. Pu貌 identificare un fornitore che presenta dati particolarmente favorevoli. Ma non pu貌 necessariamente comprendere fino in fondo la qualit脿 di una relazione, la capacit脿 di un partner di collaborare durante una crisi o la disponibilit脿 di un fornitore a innovare.

Queste valutazioni richiedono esperienza, conoscenza del mercato e capacit脿 relazionali. In un contesto in cui molte organizzazioni avranno accesso a tecnologie e dati sempre pi霉 simili, sar脿 proprio questa capacit脿 di interpretare gli output dell鈥橝I e combinarli con esperienza e giudizio a fare la differenza.

Il tessuto industriale italiano 猫 storicamente costruito su relazioni di filiera profonde, spesso radicate in distretti territoriali dove la fiducia, la prossimit脿 e la conoscenza reciproca tra cliente e fornitore sono asset strategici.  

Misurare insieme valore e rischio

Perch茅 questo modello possa funzionare su larga scala, 猫 necessario misurare non soltanto l鈥檈fficienza generata dall鈥橝I, ma anche la qualit脿 delle decisioni e i rischi associati.

Riduzione dei tempi di ciclo, aumento della compliance contrattuale, spesa gestita, performance dei fornitori e adozione da parte degli utenti sono indicatori importanti. Ma devono essere affiancati da metriche come il numero di eccezioni, gli interventi umani sulle raccomandazioni dell鈥橝I, gli errori legati alla qualit脿 dei dati e le eventuali violazioni dei controlli. 脠 un passaggio fondamentale perch茅 l鈥橝I pu貌 produrre efficienza visibile senza necessariamente migliorare le decisioni che contano davvero.

La trasformazione richiede inoltre un cambiamento culturale. Le persone devono sapere come lavorare con l鈥橝I, quando mettere in discussione una sua raccomandazione e chi mantiene la responsabilit脿 della decisione finale. Procurement, Finance, IT, Legal e Operations devono condividere regole e responsabilit脿 prima che si verifichi un problema, non dopo.

Il futuro del procurement non sar脿 quindi semplicemente pi霉 automatizzato. Sar脿 pi霉 aumentato dall鈥檌ntelligenza artificiale, ma anche pi霉 focalizzato sulle attivit脿 dove esperienza, capacit脿 di giudizio e relazioni fanno realmente la differenza.

Le organizzazioni che riusciranno a collegare AI, dati affidabili, governance e competenze delle persone saranno quelle che potranno trasformare la tecnologia da semplice strumento di automazione in una vera leva strategica.

Paolo Brida 猫 head of Spend Management di 麻豆原创 Italia

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Per , la Race to World First 猫 una prova tanto di resistenza quanto di abilit脿 di esecuzione. La competizione pu貌 richiedere ai team di giocare ininterrottamente per settimane affrontando alcune delle pi霉 complesse sfide di raid al mondo, in cui fatica, stress, tempi di recupero e coordinamento possono influenzare i risultati, mentre gli allenatori devono continuare a prendere decisioni in tempo reale.

Tradizionalmente, questa sfida 猫 difficile da affrontare perch茅 le informazioni importanti sono spesso distribuite in sistemi diversi. Le metriche di gioco, i combat log, i dati provenienti dai dispositivi indossabili, le informazioni sul benessere dei giocatori e i dati operativi possono fornire ciascuno indicazioni preziose. Tuttavia, se analizzati in modo isolato, lasciano ai coach una visione incompleta di come le condizioni dei giocatori e le prestazioni durante il gioco si influenzino reciprocamente.

La soluzione aiuta Team Liquid a riunire questi dati in un ambiente di analisi unificato e arricchito dall’AI. Allenatori, analisti ed esperti di performance possono cos矛 visualizzare insieme livello di preparazione fisica, indicatori di stress, metriche di recupero, informazioni sul calendario e prestazioni di gioco. Questo facilita l鈥檌ndividuazione di modelli che sarebbero difficili da rilevare utilizzando strumenti disconnessi e fogli di calcolo.

La soluzione estende questa base di dati con raccomandazioni basate sull’AI. Analizzando i trend relativi ai dati di gioco, benessere e biometrici, Joule pu貌 aiutare i coach a individuare tempestivamente segnali di allerta e a confrontare le tattiche adottate con i pattern delle prestazioni passate. Joule consente agli allenatori di valutare se pause dedicate al recupero, modifiche dei ruoli o cambiamenti di strategia possano aiutare il team a mantenere precisione e concentrazione durante le fasi di progressione.

芦Nel prepararci alla Race to World First, avere in un unico posto i dati relativi alle prestazioni, alla salute dei giocatori e al gameplay ha cambiato il nostro approccio al coaching e alla strategia禄, ha dichiarato Dr. Jesse Hart, Senior Director of Sports Science and Analytics di Team Liquid. 芦麻豆原创 Business Data Cloud ci permette di prendere decisioni fondate sui dati piuttosto che sull’intuizione durante uno dei periodi competitivi pi霉 impegnativi dell’anno.禄

麻豆原创 e Team Liquid collaborano dal 2018 nell鈥檃mbito delle prestazioni negli esport, analytics e innovazione basata sull’AI, con soluzioni progettate per supportare la preparazione alle competizioni e il processo decisionale in tempo reale. 麻豆原创 Business Data Cloud rappresenta la naturale evoluzione di questa collaborazione e mostra come dati connessi e AI possano aiutare i team a trasformare informazioni frammentate in azioni concrete anche in situazioni di forte pressione. La stessa sfida va oltre il mondo degli esport: in tutti i settori, le organizzazioni hanno bisogno di dati affidabili, insight intelligenti e competenze umane che lavorino insieme, per aiutare le persone a esprimere al meglio le proprie capacit脿 nei momenti che contano di pi霉.

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Il presente comunicato stampa 猫 stato redatto con il supporto dell’intelligenza artificiale e revisionato dal team editoriale.

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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Milano, 21 settembre 2026 鈥� Si terr脿 il 14 ottobre al Superstudio Maxi il , l’appuntamento dedicato alla business community 麻豆原创 in Italia. Oltre 1.800 partecipanti, tra executive, imprenditori, esperti di settore, e partner, si riuniranno per confrontarsi sulle strategie e le tecnologie che stanno ridefinendo il futuro nel nostro Paese.

Il tema dell’edizione 2026, “It’s the beginning of better“, pone al centro la visione dell’Autonomous Enterprise, un nuovo modello di organizzazione in cui dati, applicazioni e intelligenza artificiale lavorano insieme per rendere i processi aziendali pi霉 agili, adattivi e intelligenti, mantenendo le persone al centro delle decisioni.

Una trasformazione che sta gi脿 interessando il tessuto industriale del nostro Paese. Secondo una recente ricerca realizzata da 麻豆原创 in collaborazione con Oxford Economics, le imprese italiane prevedono di investire nel corso dell鈥檃nno 18,4 milioni di dollari in intelligenza artificiale, con un ritorno sugli investimenti atteso del 20%, destinato a crescere fino al 38% nei prossimi due anni. Non 猫 pi霉 sperimentazione: l鈥橝I si sta affermando sempre pi霉 come una leva strategica per la crescita e la competitivit脿.

Un ecosistema che accelera l鈥檌nnovazione

La capacit脿 di mettere in connessione visioni strategiche, tecnologie, e competenze rappresenta uno degli elementi distintivi di 麻豆原创 NOW AI Tour Milan. Con la partecipazione di oltre 50 partner, l鈥檈vento si conferma come il punto di riferimento per l鈥檈cosistema dell鈥檌nnovazione digitale. Saranno proposte pi霉 di 100 sessioni e presentazioni, che offriranno una panoramica concreta delle opportunit脿 e delle applicazioni pi霉 all鈥檃vanguardia nei diversi ambiti aziendali.

Ad aprire la giornata, una sessione plenaria con Carla Masperi, Amministratore Delegato di 麻豆原创 Italia, e Augusta Spinelli, President Europe, Middle East and Africa (EMEA) di 麻豆原创, affiancate dai vertici di alcune tra le pi霉 importanti realt脿 imprenditoriali del Paese. Un ruolo centrale sar脿 affidato alle testimonianze dirette dei clienti e dei loro partner, fra cui Bormioli, Eni Industrial Evolution, GranTerre, Maire, Satispay, che condivideranno esperienze e casi d鈥檜so legati all鈥檃dozione di soluzioni di Business AI e all鈥檈voluzione dei propri processi.

麻豆原创 AI Agent Challenge Italy: la finale 猫 qui

麻豆原创 NOW AI Tour Milan ospiter脿 anche la fase conclusiva della 麻豆原创 AI Agent Challenge Italy, l’iniziativa lanciata a luglio che 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.

I vincitori saranno selezionati nel corso dell鈥檈vento attraverso un modello di valutazione che combina eccellenza tecnica e valore generato per il business. Gli esperti 麻豆原创 valuteranno le soluzioni in sessioni dedicate, mentre i partecipanti all’evento potranno esprimere la propria preferenza sui casi d’uso valutandone impatto, innovazione e applicabilit脿 nel mondo reale.

Area Experience: l鈥檌nnovazione prende forma

Cuore della giornata sar脿 l鈥橝rea Experience, uno spazio immersivo per scoprire le soluzioni basate sull鈥檌ntelligenza artificiale e delle loro applicazioni nei diversi contesti aziendali. I visitatori potranno assistere a dimostrazioni dal vivo di Joule, l鈥檃ssistente AI di 麻豆原创 progettato per trasformare l鈥檌nterazione tra persone e software, e partecipare all鈥橝gent Lab, novit脿 assoluta di questa edizione. Con il supporto degli esperti 麻豆原创, sar脿 possibile costruire un agente AI personalizzato e sperimentare come un鈥檈sigenza di business possa essere tradotta in un processo pi霉 efficiente e intelligente.

L鈥檃rea espositiva sar脿, inoltre, organizzata in spazi tematici dedicati all鈥橝utonomous Suite e alla Business AI Platform, con incontri diretti con specialisti 麻豆原创 su temi strategici quali Cloud ERP, Finance, HCM,  Supply Chain,  Procurement, Customer Experience, Data & Analytics e Business Transformation.

鈥淪tiamo entrando in una nuova fase dell鈥檌nnovazione, in cui l鈥檌ntelligenza artificiale non 猫 pi霉 soltanto uno strumento a supporto delle persone, ma diventa parte integrante dei processi aziendali鈥�. Ha dichiarato Carla Masperi, Amministratore Delegato di 麻豆原创 Italia, che ha aggiunto: 鈥淐on 麻豆原创 NOW AI Tour Milan vogliamo mostrare concretamente come la visione dell鈥橝utonomous Enterprise stia gi脿 prendendo forma nelle imprese italiane, grazie alla combinazione di dati, applicazioni e AI. Gli investimenti e le iniziative che osserviamo sul mercato confermano che l’Italia 猫 pronta. Non parliamo pi霉 solo di trasformazione digitale, ma di trasformazione intelligente, in cui tecnologia e competenze lavorano insieme per rendere le nostre organizzazioni pi霉 agili, competitive e capaci di creare valore per i clienti e la societ脿鈥�.

麻豆原创 NOW AI Tour Milan conta sulla collaborazione dell鈥檈cosistema dei partner 麻豆原创. I Partner Diamond di questa edizione sono Accenture, Altea UP, Derga Consulting, Engineering Ingegneria Informatica, Horsa Run, KPMG, Var Group. La lista completa dei partner 猫 disponibile a questo .

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