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

Il divario dell’orchestrazione

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

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

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

Cosa significa davvero orchestrare la supply chain

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

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

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

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

Priorit脿 diverse, un obiettivo comune

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

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

Questa pluralit脿 di punti di vista dimostra perch茅 l’orchestrazione sia oggi cos矛 importante: il successo deriva dalla capacit脿 di rispettare le priorit脿 delle diverse funzioni impedendo ai silos organizzativi di generare decisioni scollegate tra loro.

Efficienza e agilit脿 non sono pi霉 in contrapposizione

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

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

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

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

Il ruolo dell’intelligenza artificiale agentica

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

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

Negli ambienti 麻豆原创, l’intelligenza artificiale sta gi脿 generando valore concreto in ambiti quali l’onboarding dei fornitori, la manutenzione predittiva e il riequilibrio dinamico delle scorte e della capacit脿 produttiva.

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

Dati, piattaforme e processi coordinati

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

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

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

Dalla strategia all’azione

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

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

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

In 麻豆原创 il nostro obiettivo 猫 rendere l’orchestrazione della supply chain concreta e accessibile. Attraverso le soluzioni 麻豆原创 Supply Chain Management e 麻豆原创 Business Network aiutiamo le organizzazioni ad allineare i team, connettere i processi, integrare i partner e incorporare l’intelligenza artificiale nelle attivit脿 chiave della supply chain, consentendo decisioni migliori, un’esecuzione pi霉 rapida e un impatto duraturo sul business, anche in un contesto in continua evoluzione.

Hagen Heubach, Chief Marketing Officer per 麻豆原创 Supply Chain Management

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

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

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

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

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

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

Riconosciuti per sicurezza, scalabilit脿 e affidabilit脿, i server IBM Power figurano tra le migliori infrastrutture certificate 麻豆原创 in termini di continuit脿 operativa e disponibilit脿. Sono progettati per ridurre al minimo le interruzioni e accelerare le migrazioni, grazie al supporto della piattaforma IBM Cloud, altamente resiliente e sicura.

Questi clienti stanno migrando rapidamente i propri sistemi 麻豆原创 on-premise verso il cloud, modernizzando i processi aziendali e aumentando la propria agilit脿.

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

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

Plastilene Group, azienda colombiana innovativa specializzata nello sviluppo e nella produzione di soluzioni in film flessibile, ha scelto le tecnologie IBM per modernizzare il proprio ambiente 麻豆原创. Grazie alla possibilit脿 di ottenere un migliore costo totale di propriet脿 (TCO), Plastilene pu貌 continuare a concentrarsi sulla crescita e sull’espansione regionale.

GBM, tra i principali fornitori di servizi IT in America Centrale e nei Caraibi, punta a migliorare agilit脿, scalabilit脿 e capacit脿 di analisi in tempo reale per offrire un supporto sempre migliore ai propri clienti. Grazie alla tecnologia IBM ottimizzata per 麻豆原创 Cloud ERP Private, che garantisce affidabilit脿, sicurezza ed elevate prestazioni, GBM sta creando una solida base per adottare le innovazioni 麻豆原创 e sostenere una trasformazione continua dell’organizzazione.

Un’infrastruttura certificata 麻豆原创 di livello enterprise per accelerare la modernizzazione nel cloud

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

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

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

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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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Milano, 21 luglio 2026鈥� Deloitte annuncia il lancio dell’HR Vanguard Program, dedicato ai processi di Intelligent Workforce Administration, e la costituzione del primo Center of Excellence paneuropeo specializzato in 麻豆原创 SuccessFactors Time Tracking con funzionalit脿 di agentic AI. L’iniziativa si rivolge alle principali organizzazioni europee che operano ancora su infrastrutture on-premise, offrendo un percorso strutturato di migrazione al cloud attraverso l’automazione intelligente dei processi HR pi霉 critici.

Il programma nasce per rispondere a una delle principali sfide del mercato HR europeo: la complessit脿 del Time Management, che ha storicamente rallentato o ostacolato i percorsi di migrazione al cloud nei settori manifatturiero, bancario e assicurativo, dove la gestione delle presenze, dei turni e della conformit脿 normativa rappresenta un elemento essenziale per le attivit脿 operative.

芦Per anni la complessit脿 del Time Management ha rappresentato uno dei principali ostacoli ai percorsi di modernizzazione delle risorse umane nelle grandi organizzazioni europee禄, dichiara Sabino Pisano, Senior Partner e HR Strategy & Technology Leader di Deloitte. 芦Con l’HR Vanguard Program dedicato all’Intelligent Workforce Administration affrontiamo questa esigenza alla radice: grazie all’agentic AI trasformiamo processi manuali e ad alta intensit脿 operativa in attivit脿 autonome, intelligenti e pienamente tracciabili. Deloitte porta in questa iniziativa l’esperienza maturata in oltre 1.000 implementazioni di 麻豆原创 SuccessFactors e il riconoscimento di 麻豆原创 Premium Partner.禄

L’HR Vanguard Program nasce da una visione strategica di lungo periodo ed 猫 stato progettato per accompagnare le organizzazioni nell’evoluzione dei processi di Intelligent Workforce Administration. Il modello si fonda su sette principi chiave: una visione orientata al futuro (Visionary), la capacit脿 di adattarsi ai cambiamenti del business (Adaptive), l’adozione della nuova generazione di soluzioni 麻豆原创 (Next Generation), una governance strutturata di processi e prodotti (Governance-driven), la centralit脿 dell’esperienza utente (User-Centric), l’agilit脿 operativa (Agile), la solidit脿 e l’affidabilit脿 delle soluzioni (Robust) e un approccio Digital-first, basato su architetture SaaS e cloud-native.

芦Siamo lieti dell’iniziativa di Deloitte, che aiuta le organizzazioni ad accelerare il percorso di trasformazione dei processi HR e l’adozione di modelli cloud pi霉 innovativi 禄, afferma Rosalba Agnello, Head of 麻豆原创 SuccessFactors di 麻豆原创 Italia. 芦Oggi le imprese hanno bisogno di semplificare la gestione della forza lavoro e migliorare l’efficienza operativa. Con 麻豆原创 SuccessFactors stiamo introducendo funzionalit脿 di AI agentica progettate per supportare i team HR nelle attivit脿 quotidiane, automatizzando processi, gestendo eccezioni, e fornendo indicazioni contestuali per decisioni pi霉 rapide e informate. L鈥檕biettivo 猫 di aiutare le organizzazioni a passare dalla semplice gestione dei processi alla capacit脿 di orchestrare il lavoro, combinando dati, AI e workflow in un’unica esperienza. In questo modo, le aziende possono operare con maggiore velocit脿 e fiducia, trasformando il cambiamento in un’opportunit脿 di innovazione e crescita per i propri dipendenti.”

Un Center of Excellence progettato per l’era dell’Agentic AI

Il nuovo Center of Excellence, coordinato dall’Italia e con sedi operative distribuite in Europa, valorizza le funzionalit脿 agentiche introdotte da 麻豆原创 SuccessFactors con la release 1H 2026 e accompagna le organizzazioni nella transizione dalle soluzioni on-premise ad architetture cloud-native, preservando il valore degli investimenti esistenti e ampliandolo attraverso l’automazione intelligente.

Le soluzioni sviluppate nell’ambito del programma coprono l’intero ciclo dell’Intelligent Workforce Administration, dal Time Tracking all’Absence Management, fino al Payroll Management.

Cosa offre il programma ai clienti europei

L’HR Vanguard Program integra servizi di migrazione accelerata verso ambienti cloud abilitati dall’intelligenza artificiale, workshop specialistici per massimizzare il ritorno sugli investimenti in 麻豆原创 SuccessFactors Time Tracking, soluzioni agentiche personalizzate per la valutazione delle presenze, la pianificazione dei turni e la conformit脿 alle normative locali, oltre a roadmap dedicate per l’adozione degli agenti AI Joule nell’ambito dell’Human Capital Management.

L’iniziativa pu貌 inoltre contare su professionisti altamente specializzati in 麻豆原创 SuccessFactors Time Tracking, mettendo a disposizione del mercato competenze e servizi che finora non erano disponibili su scala europea. Ogni percorso 猫 progettato per garantire continuit脿 operativa, conformit脿 ai requisiti del GDPR e massimizzare il valore degli investimenti realizzati in 麻豆原创.

I numeri

Le applicazioni basate su agentic AI consentono di ridurre fino al 70% il Mean Time To Resolution (MTTR) dei processi HR, mentre il nuovo Center of Excellence per l’Intelligent Workforce Administration rappresenta una delle prime strutture europee dedicate all’innovazione basata sull’intelligenza artificiale applicata a 麻豆原创 SuccessFactors Time Tracking.

Informazioni su Deloitte

Il network Deloitte, leader nei servizi professionali alle imprese, opera a livello globale in pi霉 di 150 Paesi nel mondo con oltre 470 mila persone. In Italia, Deloitte 猫 presente in 23 citt脿 con oltre 14.500 persone che assistono aziende e organizzazioni offrendo servizi di Audit & Assurance, Technology & Transformation, Strategy, Risk & Transactions Advisory e Tax & Legal.  

Deloitte supporta la produttivit脿 e la competitivit脿 delle aziende dei settori Consumer, Energy, Resources & Industrial, Financial Services Life Science & Health Care, Government & Public Services, Technology, Media & Telecommunications, accompagnandole nelle sfide della transizione digitale ed ecologica attraverso soluzioni innovative. 

Informazioni su 麻豆原创

In qualit脿 di leader globale nelle applicazioni aziendali e nella Business AI, 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) rappresenta il punto di riferimento del business e della tecnologia. Da oltre 50 anni, le organizzazioni si affidano a 麻豆原创 per dare il meglio di s茅 unendo le operazioni critiche per il business che abbracciano finanza, approvvigionamento, HR, supply chain e customer experience. Per maggiori informazioni, visita .

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Questo documento contiene dichiarazioni previsionali, ovvero previsioni, proiezioni o altre dichiarazioni su eventi futuri. Queste affermazioni si basano sulle aspettative, le previsioni e le ipotesi attuali che sono soggette a rischi e incertezze che potrebbero causare differenze sostanziali tra risultati e risultati effettivi. Ulteriori informazioni relative a tali rischi e incertezze sono reperibili nei nostri documenti depositati presso la Securities and Exchange Commission, ivi compresa, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, la sezione dei fattori di rischio del Rapporto annuale 2025 di 麻豆原创 sul Modulo 20-F.
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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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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 Modulo 20-F.
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L’esperienza del cliente 猫 oggi uno dei principali fattori di differenziazione competitiva. Secondo il promosso da 麻豆原创, l’82% dei consumatori dichiara di essere rimasto deluso da un brand almeno una volta, anche quando il prodotto rispondeva pienamente alle proprie aspettative. A fare la differenza non sono pi霉 solo il prodotto o il servizio, ma la qualit脿 dell’intera esperienza d’acquisto e dei servizi post-vendita. Inoltre, il 48% dei consumatori attribuisce maggiore importanza all’esperienza complessiva rispetto al prodotto stesso, mentre il 60% afferma che la sola notoriet脿 del marchio non 猫 pi霉 sufficiente a guidare le proprie scelte.

In questo scenario, customer experience non equivale pi霉 solo a gestire i diversi punti di contatto, ma comporta costruire relazioni intelligenti e durature grazie a dati unificati e tecnologie evolute come l鈥檌ntelligenza artificiale. Per 麻豆原创 investire nella CX significa aiutare le organizzazioni ad anticipare i bisogni dei clienti, creando valore lungo tutto il ciclo di vita e trasformando ogni interazione in un鈥檕pportunit脿 di crescita.

鈥淟a Customer Experience sta vivendo una profonda evoluzione, accelerata dall鈥檃dozione dell鈥檌ntelligenza artificiale agentica, che consente alle organizzazioni di passare da interazioni reattive a relazioni sempre pi霉 personalizzate, proattive e predittive. 麻豆原创 affianca le imprese in questo percorso mettendo a disposizione non solo tecnologie all’avanguardia, ma anche un patrimonio unico di competenze verticali, costruito in oltre cinquant’anni di esperienza e presenza in 26 settori industriali鈥�. Ha affermato Ghiringhelli, che ha aggiunto: 鈥溍� proprio l鈥檌ntegrazione tra intelligenza artificiale e profonda conoscenza dei processi di business a permetterci di accompagnare le imprese nella progettazione e realizzazione di esperienze distintive, capaci di generare valore concreto e misurabile lungo l鈥檌ntero ciclo di vita del cliente鈥�.

Ghiringhelli torna in 麻豆原创 dopo sei anni trascorsi in ruoli di leadership presso Microsoft e Salesforce, dove ha sviluppato una significativa esperienza nella trasformazione digitale e nelle soluzioni dedicate alla Customer Experience.

Prima dell鈥檈sperienza maturata al di fuori di 麻豆原创, Ghiringhelli aveva gi脿 costruito un solido percorso professionale in 麻豆原创 durato 13 anni, ricoprendo con successo incarichi di crescente responsabilit脿, tra cui la guida della Partner Organization e del business Midmarket nel ruolo di Sales Manager.

Emanuele Ghiringhelli entra a far parte dell鈥橢xtended Leadership Team di 麻豆原创 Italia.

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L’accordo, concluso alla fine del 2025, rappresenta un passo significativo nella migrazione dell鈥檈cosistema 麻豆原创 di Nokia attraverso la metodologia RISE with 麻豆原创. Questo consente a Nokia di seguire un approccio strutturato e completo per migrare il proprio ERP, che copre processi, dati, applicazioni e modelli operativi, e di ottenere al contempo un accesso continuo all’innovazione e alle funzionalit脿 di intelligenza artificiale integrate nel portafoglio ERP cloud di 麻豆原创.

Nokia ha scelto Microsoft Azure come piattaforma cloud alla base della trasformazione, in quanto offre la scalabilit脿 globale, la sicurezza e le prestazioni necessarie per supportare i carichi di lavoro pi霉 critici.

“La decisione di Nokia riflette un chiaro impegno verso una trasformazione guidata dal business”, ha dichiarato Manos Raptopoulos, Global President Customer Success Europe, APAC, Middle East and Africa e membro dell’Extended Board di 麻豆原创 SE. “La metodologia RISE with 麻豆原创 mette a disposizione di Nokia una roadmap strutturata, una toolchain integrata e un accesso continuo all’innovazione. Consente inoltre all’azienda di modernizzare il sistema ERP mantenendo un clean core e costruendo una solida base per l’adozione dell’intelligenza artificiale di livello enterprise.”

Un approccio strutturato alla trasformazione dell’ERP

RISE with 麻豆原创 猫 stato progettato come un framework completo per la trasformazione del business, e non come una semplice soluzione tecnologica. Combina una metodologia standardizzata di trasformazione, strumenti integrati e il supporto di esperti per accompagnare le organizzazioni nel passaggio dai sistemi ERP tradizionali a RISE with 麻豆原创.

麻豆原创 gestir脿 e operer脿 l’ambiente 麻豆原创 S/4HANA nel cloud, consentendo a Nokia di spostare l’attenzione dalla gestione dell’infrastruttura al raggiungimento degli obiettivi di business. Questo approccio favorisce la standardizzazione dei processi, la semplificazione delle attivit脿 e un’innovazione continua, andando oltre la semplice migrazione del software.

Nokia ha gi脿 avviato un programma di trasformazione tecnologica e di business basato sulla nuova generazione di 麻豆原创 S/4HANA, che interessa le funzioni Finance e le principali funzionalit脿 logistiche, supportate dalle soluzioni 麻豆原创. Tra queste figurano 麻豆原创 S/4HANA for central finance, 麻豆原创 Master Data Governance, 麻豆原创 Extended Warehouse Management, 麻豆原创 Global Trade Services e 麻豆原创 S/4HANA Cloud for advanced ATP. Le funzionalit脿 di intelligenza artificiale integrate nelle applicazioni cloud di 麻豆原创 saranno introdotte progressivamente come parte del progetto di trasformazione.

“Questo accordo rafforza la collaborazione gi脿 in essere con 麻豆原创 e Microsoft e sostiene l’ambizione di Nokia di rendere ancora pi霉 solide e sicure le modalit脿 con cui gestiamo le nostre attivit脿 di business critiche “, ha dichiarato Marek O膷kay, Vice President e Global Head of IT Procurement & Vendor Management di Nokia. “Applicando la RISE with 麻豆原创 Methodology sulla piattaforma Microsoft Azure, rafforziamo un percorso strutturato e orientato al futuro per sostenere la crescita dell’organizzazione: questo ci aiuta a semplificare il nostro ambiente ERP, favorire l’innovazione e consolidare il nostro impegno verso processi supportati dall’intelligenza artificiale.”

Microsoft Azure alla base della trasformazione cloud

Microsoft Azure costituir脿 la piattaforma cloud alla base del progetto di trasformazione di Nokia con RISE with 麻豆原创, in linea con la pi霉 ampia strategia dell’azienda in ambito cloud e gestione dei dati. Nokia gestisce gi脿 parte delle sue soluzioni 麻豆原创 su Azure e il consolidamento dei carichi di lavoro su un’unica piattaforma hyperscale consentir脿 di migliorare prestazioni, sicurezza, latenza e resilienza operativa.

Nell’ambito dell’accordo, Microsoft collaborer脿 a stretto contatto con 麻豆原创 e Nokia durante tutto il processo di trasformazione, supportando le attivit脿 di migrazione e la successiva ottimizzazione del sistema.

“Questa collaborazione dimostra come piattaforme cloud, applicazioni enterprise e intelligenza artificiale possano convergere per supportare progetti di trasformazione aziendale complesse su scala globale”, ha dichiarato Joacim Damgard, Corporate Vice President, Europe North di Microsoft. “Eseguendo 麻豆原创 S/4HANA su Microsoft Azure all鈥檌nterno del percorso RISE with 麻豆原创, Nokia sta costruendo una base scalabile e sicura per sostenere l’innovazione continua.”

Un rapporto consolidato con 麻豆原创

Nokia 猫 cliente 麻豆原创 da decenni. Negli ultimi anni, l鈥檃zienda ha consolidato diversi sistemi ERP in un ambiente software 麻豆原创 S/4HANA unificato, nell鈥檃mbito del proprio programma ERP di nuova generazione.

L’adozione di RISE with 麻豆原创 contribuisce a consolidare questo percorso, fornendo una metodologia strutturata per accelerare la trasformazione, ridurre la complessit脿 operativa e valorizzare appieno le funzionalit脿 native del cloud.

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Nel 2016 il percorso di crescita di Zuccato si 猫 rafforzato con l鈥檃cquisizione di Agricor S.r.l., azienda con sede a Langhirano (Parma), che ha consentito l鈥檌ngresso nel segmento dei sughi pronti a base di pomodoro e un鈥檜lteriore estensione della presenza sui mercati internazionali. Con una copertura commerciale capillare sul territorio nazionale e una crescente vocazione all鈥檈xport, Zuccato continua a coniugare una forte identit脿 familiare con una costante evoluzione industriale e organizzativa.

Per sostenere il suo sviluppo, l’azienda ha avviato un importante progetto di trasformazione digitale scegliendo la soluzione 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition come nuovo ERP. Negli ultimi anni Zuccato ha infatti investito in modo significativo nell’innovazione produttiva, introducendo mediamente ogni anno nuovi macchinari e sistemi avanzati interconnessi. A fronte di questa evoluzione, il vecchio sistema gestionale risultava non pi霉 allineato al livello di digitalizzazione raggiunto dall’area produttiva.

A ci貌 si aggiungeva la necessit脿 di superare processi ancora in parte manuali e cartacei, migliorare la tracciabilit脿 e supportare in modo pi霉 efficace i requisiti legati alle certificazioni di qualit脿 e agli audit. Il nuovo progetto rappresenta infine un tassello importante per facilitare il passaggio generazionale, garantendo una gestione pi霉 strutturata e una trasmissione del know-how aziendale pi霉 efficace.

La scelta del nuovo gestionale 猫 ricaduta sull鈥橢RP Cloud di 麻豆原创, soluzione solida, scalabile e costantemente aggiornata, in grado di accompagnare la crescita futura dell鈥檕rganizzazione. L鈥檃dozione del modello Public Cloud permette inoltre a Zuccato di beneficiare di aggiornamenti automatici, riducendo la complessit脿 gestionale interna e assicurando che il sistema rimanga sempre allineato agli standard pi霉 evoluti del mercato.

L鈥檕rientamento verso 麻豆原创 猫 stato dettato da un lato dalla volont脿 di Zuccato di affidarsi a un partner tecnologico di respiro internazionale, capace di garantire continuit脿, sicurezza e accesso costante alle innovazioni pi霉 recenti; dall鈥檃ltro dall鈥檈sigenza di creare le basi tecnologiche necessarie per adottare in modo semplice e rapido casi d鈥檜so di intelligenza artificiale, considerata dal management di Zuccato un elemento strategico per sostenere la competitivit脿 futura.

Per l鈥檌mplementazione della soluzione ERP, il cui go live 猫 previsto per gennaio 2027 sia per Zuccato che per Agricor, l鈥檃zienda ha scelto il partner 麻豆原创 . La decisione 猫 stata supportata dalla significativa esperienza maturata da Derga nel settore alimentare, che vanta diverse importanti referenze importanti in questo segmento, e la disponibilit脿 di moduli specifici sviluppati su 麻豆原创 Business Technology Platform. Pi霉 specificamente, saranno adottati alcuni sviluppi che spaziano dalla Gestione agenti e provvigioni alla Scheda prodotto, dalla Sales Force Automation al Portale Qualifica e Certificati Fornitore.

鈥淟鈥檃dozione di 麻豆原创 Cloud ERP rappresenta per noi un passaggio strategico fondamentale. Ci consente di allineare l鈥檈levato livello di innovazione raggiunto nell鈥檃rea produttiva a una gestione digitale integrata, migliorando efficienza, tracciabilit脿 e qualit脿 dei processi. 脠 anche un investimento sul futuro, che facilita il passaggio generazionale e ci permette di valorizzare al meglio il patrimonio di competenze costruito in oltre 150 anni di storia鈥�, ha dichiarato Remo Zuccato, Operations and Export Manager di Zuccato e Agricor.

“Con Zuccato abbiamo scelto un percorso che coniuga velocit脿 di implementazione e solidit脿 tecnologica. 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition permette alle aziende di concentrarsi su ci貌 che conta davvero: crescere, innovare e prepararsi all’intelligenza artificiale. Una trasformazione come questa richiede per貌 anche una profonda conoscenza del settore: nel Food&Beverage portiamo un’esperienza consolidata, con referenze significative e soluzioni sviluppate ad hoc per rispondere alle specificit脿 di filiera, tracciabilit脿 e qualit脿 che questo mercato richiede. Siamo fieri di essere al fianco di Zuccato in questa evoluzione”, ha dichiarato Alexander Gallmetzer, Amministratore Delegato di Derga Consulting,

“Siamo orgogliosi di affiancare Zuccato in questo progetto di trasformazione digitale. 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition offre un ambiente moderno, scalabile e costantemente aggiornato che permette alle imprese di integrare processi, dati e innovazione in un’unica architettura e in tempi rapidi. Grazie a questa evoluzione, Zuccato potr脿 accelerare il proprio percorso di crescita, valorizzando al tempo stesso la propria tradizione e preparandosi alle opportunit脿 offerte dall’intelligenza artificiale”, ha commentato Fabrizio Moneta, Direttore Mid Market di 麻豆原创 Italia.Top of Form

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Per rispondere, 麻豆原创 ha intervistato 10.000 consumatori e 4.800 manager in tutto il mondo nell鈥檃mbito del , una delle pi霉 ampie analisi oggi disponibili sul tema del customer engagement. Dallo studio emerge un modello che chiamiamo “The Engagement Divide“: il divario tra ci貌 che i marchi credono di offrire e ci貌 che i clienti sperimentano in realt脿.

Un divario che si sta ampliando e sta diventando pi霉 evidente nell鈥檈ra dell鈥橝I.

I consumatori stanno infatti adottando l’intelligenza artificiale a una velocit脿 superiore a molte imprese, utilizzandola per cercare, confrontare e valutare offerte diverse in pochi secondi. Le aziende invece spesso faticano a connettere i propri dati e ad attivarli lungo l鈥檌ntero customer journey, coprendo marketing, commerce, vendite e servizi di assistenza. Per questo motivo, il divario nell鈥檈ngagement non pu貌 essere colmato solo dal marketing, ma richiede il coordinamento dell’intera organizzazione perriuscire a conquistare la fiducia (e la scelta) dei clienti nei momenti cruciali.

Gli otto principali risultati della ricerca mostrano dove questo divario si sta ampliando e le principali sfide che le aziende devono superare per colmarlo:

1. Il 78% delle organizzazioni ritiene di offrire un鈥檈sperienza fluida e coerente su tutti i canali

La fiducia non manca di certo. Oltre tre quarti dei manager intervistati sono convinti di offrire performance multicanale impeccabili, riportando risultati positivi in termini di fidelizzazione, advocacy e incremento del customer lifetime value. Questa fiducia ci dice qualcosa di importante su come i marchi si valutano: le metriche e le dashboard monitorate dalle imprese e i meccanismi di feedback su cui basano le proprie valutazioni possono rafforzare una visione interna che non coincide con quella dei clienti. Come emerge dal dato successivo, la prospettiva del consumatore 猫 nettamente diversa.

2. Il 41% dei consumatori afferma che le aziende non li comprendono come persone

Nonostante la fiducia espressa dai manager, quasi il 41% dei consumatori ritiene che i brand con cui interagisce non lo capiscano realmente. Se si considera questo dato, il divario di coinvolgimento diventa ancora pi霉 significativo: una differenza di 36 punti separano la percezione delle organizzazioni da quelle dei loro clienti.

Questo dato offre una chiave di lettura dell鈥檃nalisi. Ogni investimento in AI, personalizzazione e orchestrazione dovrebbe perseguire un unico obiettivo: far sentire il cliente riconosciuto e valorizzato. 脠 proprio questo il valore che l’AI predittiva e la personalizzazione in tempo reale possono generare quando si basano su dati integrati e accessibili.

3. Per il 78% dei manager l’AI 猫 fondamentale per la fidelizzazione 聽

L’ambizione non manca di certo quando si parla di intelligenza artificiale. Il 78% dei manager intervistati afferma che l’AI quest’anno sar脿 parte integrante delle proprie strategie di fidelizzazione. L’intento 猫 chiaro: utilizzare l’intelligenza artificiale per ridisegnare il modo con cui interagire con i clienti, personalizzare le esperienze e rispondere ai comportamenti del mercato in tempo reale. La sfida, per la maggior parte delle imprese, risiede nell’implementazione, perch茅 molte realt脿 faticano ancora a connettere i dati su cui si l’AI pu貌 prosperare.

I dati dei clienti sono distribuiti tra sistemi e funzioni diverse, marketing, commerce, assistenza e operation, rendendo difficile attivare l’AI in modo efficace. 脠 qui che il divario di coinvolgimento diventa pi霉 evidente. I brand riconoscono che l’AI definir脿 la prossima era del customer engagement, ma senza dati interconnessi e team coordinati, molti non riescono a tradurre questa ambizione in percorsi di experience migliori.

Quando i silos interni diventano un problema per il cliente

4. Il 75% dei consumatori 猫 scoraggiato da aziende disorganizzate

I silos interni hanno ripercussioni esterne. Tre consumatori su quattro si accorgono quando un鈥檌mpresa non riesce a coordinare i propri team efficacemente e ne traggono una valutazione negativa. Essere sballottati da un reparto all鈥檃ltro, dover ripetere le stesse informazioni o ricevere messaggi contraddittori peggiora la percezione complessiva del brand.

Questo dato ci ricorda che il coinvolgimento 猫 una disciplina interfunzionale, non appartiene a un singolo dipartimento. Quando funzioni diverse lavorano con set di dati e priorit脿 differenti, l’esperienza dei clienti ne risentir脿 inevitabilmente.

5. Solo 2 responsabili decisionali su 5 ritengono che i propri dipartimenti siano veramente allineati

Combinando questo dato con quello precedente, il quadro si fa pi霉 chiaro. I consumatori percepiscono la disorganizzazione e i dati mostrano che anche i brand non ne sono indifferenti. Poco meno della met脿 dei responsabili del campione ritiene che i propri reparti collaborino in modo coordinato, il che rivela quanto la maggior parte delle imprese sia ancora lontana dall’offrire percorsi clienti integrati.

La discrepanza tra questi ultimi risultati 猫 significativa. Le persone percepiscono l’attrito e anche chi ricopre un ruolo di responsabilit脿 lo nota, ma essere consapevoli del problema e risolverlo sono due cose ben diverse. Il coordinamento tra vendite, assistenza, marketing e IT richiede dati condivisi, obiettivi comuni e una leadership che consideri il coinvolgimento dei clienti una priorit脿 trasversale all鈥檌ntera organizzazione.

6. Il 54% delle imprese non pu貌 accedere e utilizzare i dati in tempo reale, mentre il 60% 猫 alle prese con i 鈥渄ark data鈥�

Oltre la met脿 delle aziende intervistate non pu貌 accedere ai propri dati o utilizzarli in tempo reale, e sei su dieci si ritrovano con 鈥渄ark data鈥�, ovvero informazioni raccolte ma mai utilizzate. Questo rappresenta una sfida fondamentale, perch茅 non 猫 possibile personalizzare  risposte, offerte, esperienze in tempo reale se i dati non sono connessi e disponibili rapidamente. Non 猫 possibile colmare il divario di engagement se le informazioni necessarie sono bloccate in sistemi che non comunicano tra loro.

L’esperienza che i clienti desiderano davvero

7. Il 46% dei consumatori afferma che il servizio clienti sia impersonale

Quasi la met脿 dei consumatori afferma che le interazioni con il servizio clienti non abbiano quel tocco personale che desiderano, e questo vale per l’intero customer journey. Pensate alla chiamata al centro di assistenza in cui ripetete il vostro problema per la terza volta, al chatbot che non sa che siete clienti fedeli, o all’e-mail di follow-up che sembra scritta per un destinatario generico. Questi piccoli episodi, sommati, fanno la differenza.

Quando il servizio risulta impersonale, mina la bont脿 degli investimenti sostenuti per acquisire i clienti e fidelizzarli. I consumatori non separano marketing, vendita, assistenza e commerce. Per loro questi elementi confluiscono in un’unica esperienza, e una singola interazione impersonale pu貌 erodere la fedelt脿 e vanificare mesi di impegno e risorse.

8. Il 48% dei consumatori si preoccupa meno del brand e pi霉 dell’esperienza complessiva

Quasi la met脿 dei consumatori considera che l’esperienza complessiva sia  pi霉 importante della reputazione dell鈥檃zienda. Il valore del marchio da solo non basta a fidelizzare le persone quando un concorrente offre un percorso pi霉 fluido, personalizzato e connesso.

Per i professionisti del marketing questo 猫 un campanello d’allarme. La notoriet脿 e l’affinit脿 contano ancora, ma da sole non bastano. Oggi, la fedelt脿 si costruisce sulla qualit脿 di ogni interazione e su ogni canale. Un processo di reso senza intoppi, un consiglio rilevante al momento giusto, un addetto al customer service che conosce gi脿 la tua storia: sono questi gli elementi che incentivano gli acquisti ripetuti, non la sola notoriet脿 del marchio.

Colmare l鈥橢ngagement Divide

Gli otto risultati della ricerca raccontano una storia coerente: i brand stanno investendo molto nel coinvolgimento, ma i clienti non ne stanno ancora vedendo i risultati. L鈥檈ngagement divide 猫 reale, misurabile e diffuso. Ma rappresenta anche una grande opportunit脿.

Le organizzazioni che stanno ottenendo i migliori risultati condividono un approccio comune, considerando il coinvolgimento come una disciplina aziendale a tutti gli effetti, non come una responsabilit脿 di una singola funzione, tipicamente il marketing. Inoltre, collegano i dati provenienti da ogni punto di contatto con il consumatore, utilizzano l’intelligenza artificiale per passare da campagne di massa a interazioni personalizzate in tempo reale e allineano funzioni diverse attorno a un obiettivo comune: creare valore per il cliente in ogni momento del suo percorso.

Sara Richter 猫 CMO 麻豆原创 Engagement Cloud, 麻豆原创

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Oggi, per貌, lo scenario sta cambiando nuovamente. Il report 鈥淧rocurement at a Crossroads: from optimism to realism鈥�, realizzato da Economist Enterprise con il supporto di 麻豆原创, descrive un procurement che si trova a un vero e proprio bivio: consolidare il ruolo strategico conquistato oppure rischiare di essere ricondotto a una funzione prevalentemente focalizzata sul controllo dei costi.

La ricerca, condotta su oltre 2.600 executive in 23 Paesi, evidenzia infatti un ritorno deciso della pressione su saving ed efficienza. Il 54% dei manager intervistati indica oggi il contenimento dei costi come principale valore generato dal procurement, in crescita rispetto al 43% del 2025.

Ma sarebbe riduttivo leggere questo dato come un passo indietro. Al contrario, il procurement moderno 猫 chiamato a un ruolo sempre pi霉 complesso: ridurre i costi, certo, ma allo stesso tempo rafforzare la resilienza, governare il rischio, supportare gli obiettivi ESG e accelerare la trasformazione digitale. 脠 in questa evoluzione che l鈥檌ntelligenza artificiale assume un ruolo decisivo.

L鈥橝I come nuovo motore del procurement

Uno dei segnali pi霉 interessanti emersi dallo studio riguarda proprio la centralit脿 dell鈥橝I. Il 60% degli executive intervistati identifica la trasformazione digitale come la principale priorit脿 strategica del procurement nei prossimi 18 mesi, davanti persino al cost management.

Ancora pi霉 significativo 猫 che il 56% indica nelle strategie di intelligenza artificiale il principale driver della trasformazione digitale della funzione. 脠 un cambio di paradigma rilevante: fino a pochi anni fa la digitalizzazione del procurement significava soprattutto automazione, analytics e semplificazione dei processi. Oggi stiamo entrando in una fase nuova, guidata dall鈥檈mergere dell鈥�agentic AI: sistemi in grado non solo di analizzare i dati, ma anche di eseguire attivit脿 operative e supportare decisioni in modo sempre pi霉 autonomo.

La ricerca mostra che il 56% delle aziende sta gi脿 valutando o implementando soluzioni di questo tipo. Un鈥檈voluzione che segna il passaggio dall鈥橝I come 鈥渁ssistente鈥� all鈥橝I come 鈥渙rchestratore鈥� di processi. Dalla gestione del sourcing automatizzato alla proposta in tempo reale di fornitori alternativi in base a eventi geopolitici, fino a workflow intelligenti capaci di apprendere e adattarsi: il procurement entra in una nuova dimensione.

Non si tratta pi霉 solo di efficienza. L鈥橝I diventa uno strumento di governo e supporto strategico.

Dal procurement reattivo al procurement predittivo

La vera discontinuit脿 introdotta dall鈥橝I riguarda il passaggio da una gestione reattiva della spesa e del rischio a un approccio predittivo.

Il report evidenzia come il 67% degli executive consideri gli insight predittivi e guidati dall鈥橝I il principale fattore di evoluzione del category management. In altre parole, il procurement del futuro non sar脿 valutato soltanto sulla capacit脿 di negoziare meglio, ma soprattutto sulla capacit脿 di anticipare criticit脿 e generare valore strategico attraverso i dati.

Questo cambiamento richiede una trasformazione profonda anche culturale: un procurement pi霉 integrato con le operazioni finanziarie e supply chain, pi霉 collaborativo con i fornitori e pi霉 capace di leggere i segnali deboli e trasformarli in decisioni tempestive.

L鈥橝I accelera questo percorso, ma non lo rende automatico. Il vero elemento abilitante resta la qualit脿 del dato. Uno dei messaggi pi霉 chiari della ricerca 猫 infatti che il principale limite all鈥檃dozione efficace dell鈥橝I non 猫 tecnologico, ma legato alla frammentazione dei sistemi e alla maturit脿 dei dati aziendali.

Il 32% degli executive indica proprio l鈥檌ncertezza sul ritorno dell鈥檌nvestimento come principale ostacolo all鈥檃dozione dell鈥橝I nel procurement.

Molte organizzazioni stanno infatti cercando di introdurre soluzioni avanzate su basi informative ancora disomogenee, con dati non integrati e processi non standardizzati. Ma un procurement davvero intelligente non pu貌 prescindere da una piattaforma digitale connessa, capace di integrare dati, fornitori, processi e analytics in un unico ecosistema.

脠 qui che le piattaforme evolute di spend management giocano un ruolo chiave: trasformare dati frammentati in insight azionabili, garantire visibilit脿 end-to-end e abilitare processi intelligenti su scala.

L鈥橝I non sostituir脿 il procurement strategico

Accanto all鈥檈ntusiasmo per l鈥檃utomazione intelligente, emerge anche un forte realismo. Solo il 9% degli executive ritiene che nei prossimi tre anni l鈥橝I sar脿 in grado di guidare autonomamente la maggior parte delle decisioni di procurement.

La maggioranza del mercato immagina invece un modello ibrido: AI a supporto delle decisioni operative e tattiche, con il presidio strategico che resta saldamente nelle mani delle persone.

脠 una distinzione fondamentale. L鈥橝I pu貌 ottimizzare processi, accelerare analisi e migliorare la compliance, ma il valore strategico del procurement continua a dipendere da competenze profondamente umane: capacit脿 negoziale, gestione delle relazioni con i fornitori, comprensione del business, lettura del rischio e visione d鈥檌nsieme.

Il procurement come leva dell鈥檌mpresa intelligente

Il punto non 猫 pi霉 se l鈥橝I trasformer脿 il procurement, perch茅 lo sta gi脿 facendo, ma come le organizzazioni sapranno governare questa trasformazione.

Le aziende capaci di integrare in modo coerente dati, processi e intelligenza artificiale potranno evolvere il procurement in una vera leva strategica di competitivit脿: una funzione in grado di generare contemporaneamente efficienza, resilienza e innovazione.

Chi invece limiter脿 l鈥橝I a sperimentazioni isolate o a una logica puramente tattica rischia di non capitalizzare il vantaggio costruito negli ultimi anni.

Paolo Brida 猫 Head of Spend Management, 麻豆原创 Italia

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