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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Milano, 16 giugno 2026 鈥� Da quando l鈥檌ntelligenza artificiale generativa 猫 entrata nel dibattito pubblico e nelle aziende, gran parte della conversazione sull鈥橝I e sul futuro del lavoro si 猫 concentrata molto su ci貌 che l鈥檃utomazione potrebbe eliminare: posti di lavoro, attivit脿 e opportunit脿 per chi 猫 all鈥檌nizio della carriera.

Ma una nuova ricerca di 麻豆原创 e Wakefield* suggerisce che sta emergendo una realt脿 diversa. L鈥橝I non sta facendo scomparire i ruoli junior in azienda. Al contrario, sta accelerando la rapidit脿 con cui i giovani talenti diventano produttivi, rimodellando le fasi iniziali del loro percorso e anticipando alcune aspettative.

Secondo i risultati dello studio, l鈥�88% dei Chief HR Officer (CHRO) afferma che l鈥橝I sta aiutando i talenti a inizio carriera a entrare nel ruolo pi霉 rapidamente. Questa accelerazione aumenta la posta in gioco per le aziende e i giovani. Mentre le organizzazioni beneficiano di livelli di produttivit脿 e di impatto pi霉 rapidi rispetto al passato, i dipendenti junior si trovano ad affrontare aspettative pi霉 elevate e dispongono di meno spazi per un apprendimento progressivo e per l鈥檃ffiancamento. Questa situazione sta spingendo i leader a ripensare il modo in cui il successo viene definito e sostenuto fin dal primo giorno.

L鈥橝I come acceleratore della preparazione al ruolo

Le prime attivit脿 dei ruoli junior erano tradizionalmente ripetitive e a basso rischio, e aiutavano i nuovi dipendenti a imparare progressivamente le loro responsabilit脿. Oggi, l鈥橝I automatizza gran parte delle attivit脿 di base.

Questa evoluzione 猫 sempre pi霉 comune: il 79% dei CHRO intervistati riferisce che i talenti a inizio carriera ricevono strumenti di Business AI nel primo mese di lavoro. Inoltre, l鈥�87% si aspetta che i nuovi assunti abbiano familiarit脿 con l鈥橝I fin dal primo giorno o imparino a usare questi strumenti subito dopo l鈥檌ngresso in azienda.

Con l鈥橝I che assorbe le attivit脿 tradizionali, le persone a inizio carriera possono coprire attivit脿 pi霉 significative in tempi veloci, e i CHRO ne stanno gi脿 vedendo l鈥檌mpatto, con il 56% che segnala un miglioramento della fiducia in s茅 e il 55% che evidenzia un aumento della produttivit脿 tra coloro che iniziano a utilizzare l鈥橝I in tempi rapidi.

鈥淧oich茅 i giovani possono raggiungere la piena operativit脿 pi霉 rapidamente, le aspettative nei loro confronti aumentano con la stessa velocit脿. Diversi fattori strutturali contribuiscono a questo cambiamento: le organizzazioni stanno ridefinendo il modo in cui inseriscono e sviluppano i talenti a inizio carriera e coloro che entrano sono chiamati ad affrontare attivit脿 sempre pi霉 complesse fin dalle prime fasi del percorso professionale鈥�, ha spiegato Pietro Iurato, People & Culture Director di 麻豆原创 Italia. 鈥淐on queste aspettative crescenti, 猫 facile capire come il carico cognitivo dei ruoli entry level possa aumentare in modo sensibile鈥�.

Il rischio dell鈥橝I brain fry

Alcuni ricercatori definiscono questa dinamica 鈥淎I brain fry鈥�, ovvero l鈥檃ffaticamento cognitivo derivante dalla gestione di workflow rapidi e guidati dall鈥檌ntelligenza artificiale.

Nel loro insieme, questi cambiamenti creano diversi rischi sia per i dipendenti sia per le organizzazioni:

• Aumento dell鈥檜so di shadow AI: il 56% dei CHRO coinvolti nello studio afferma che le nuove promesse a inizio carriera ricorrono a strumenti di AI non autorizzati quando le linee guida ufficiali non sono chiare. Questo comportamento potrebbe riflettere il tentativo di stare al passo piuttosto che una volontaria violazione delle policy.
• Utilizzo incoerente o strumenti di AI non adeguati: il 44% dei CHRO afferma che un accesso disomogeneo agli strumenti di AI aumenta il rischio di turnover, soprattutto per le figure junior che potrebbero sentirsi incapaci di soddisfare le nuove aspettative di performance senza governance e strumenti di AI idonei.
• Sviluppo continuo delle competenze di base: sebbene l鈥橝I aumenti la produttivit脿, il 38% dei leader teme che i talenti a inizio carriera, senza un estensivo piano di formazione, non sviluppino adeguatamente competenze fondamentali come comunicazione, pensiero critico, capacit脿 di giudizio e collaborazione.

Ripensare il primo passo nel mondo del lavoro

Poich茅 i tradizionali percorsi di apprendimento per i giovani si stanno restringendo, le organizzazioni devono ora riprogettare il modo in cui questi momenti formativi avvengono. La ricerca evidenzia diverse aree in cui i leader HR possono rafforzare la fase iniziale del percorso professionale:

Poich茅 i tradizionali percorsi di apprendimento per i giovani si stanno restringendo, le organizzazioni devono ora riprogettare il modo in cui questi momenti formativi avvengono. La ricerca evidenzia diverse aree in cui i leader HR possono rafforzare la fase iniziale del percorso professionale:

• Sviluppare le competenze di base

Con la scomparsa delle attivit脿 ripetitive, le organizzazioni hanno l鈥檕pportunit脿 di creare nuovi modi per sviluppare comunicazione, collaborazione, pensiero critico e capacit脿 decisionale.

Questo pu貌 includere esperienze strutturate basate su progetti, framework decisionali pi霉 chiari e attivit脿 di coaching pi霉 frequenti focalizzate sul giudizio e sulla prioritizzazione, non solo sul completamento delle attivit脿.

• Progettare i ruoli entry level per attivit脿 a maggior valore

I dipendenti a inizio carriera sono in grado di contribuire in modo pi霉 strategico quando i ruoli sono progettati con il giusto equilibrio. Riprogettare quindi le posizioni entry level per includere una chiara ownership – supportata da aspettative esplicite, mentoring e linee guida ben definite per decisioni e processi di escalation 鈥� aiuta a costruire fiducia tra i giovani.

• Stabilire la governance dell鈥橝I fin dal primo giorno

Senza indicazioni chiare, i junior possono avere difficolt脿 a comprendere come utilizzare l鈥橝I in modo responsabile. Introdurre aspettative sull鈥檜so dell鈥橝I durante l鈥檕nboarding, rafforzare le best practice specifiche per ruolo e normalizzare conversazioni guidate dai manager sull鈥檜tilizzo dell鈥橝I pu貌 ridurre lo shadow AI e costruire fiducia nelle nuove tecnologie fin dall鈥檌nizio.

• Garantire un accesso equo all鈥橝I per manager e team

Con l鈥檃umento delle aspettative, un accesso disomogeneo agli strumenti di AI pu貌 aumentare silenziosamente il carico di lavoro e lo stress dei dipendenti a inizio carriera. Fornire accesso coerente, formazione e abilitazione aiuta a garantire che i nuovi assunti siano preparati, senza aumentare burnout o turnover.

L鈥橝I non sta eliminando i posti di lavoro junior, sta ridefinendo il percorso che i giovani devono intraprendere per essere efficaci e aumentare il valore del loro contributo. Sebbene i ruoli entry level possano essere meno numerosi, le aspettative in termini di impatto sono pi霉 elevate, rendendo ancora pi霉 importante affiancare la padronanza dell鈥橝I a solide competenze trasversali.

鈥淪viluppare entrambe le competenze non solo aiuter脿 i giovani a trovare pi霉 facilmente lavoro, ma consentir脿 loro di generare valore per l鈥檕rganizzazione rapidamente e sviluppare capacit脿 durature鈥�, conclude Pietro Iurato. 鈥淨uando le persone a inizio carriera diventano produttivi prima, le aziende possono muoversi pi霉 velocemente, innovare in anticipo e operare in modo pi霉 efficiente, ma solo se questa velocit脿 猫 accompagnata da un piano strutturato di coaching e sviluppo costante. Le organizzazioni che sapranno gestire con successo questa transizione garantiranno che i talenti junior non solo raggiungano la piena operativit脿 velocemente, ma sviluppino anche capacit脿 di giudizio, collaborazione e pensiero critico che l鈥橝I non pu貌 sostituire鈥�.

*La 麻豆原创 AI Talent Survey 猫 stata condotta da Wakefield Research (www.wakefieldresearch.com) coinvolgendo 100 CHRO (o figure equivalenti) di organizzazioni internazionali con un fatturato annuo minimo di 500 milioni di dollari, in cui i dipendenti utilizzano strumenti basati sull’intelligenza artificiale nelle loro attivit脿 quotidiane. Il sondaggio si 猫 svolto tra il 19 febbraio e il 2 marzo 2026 tramite invito via e-mail e questionario online.

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Il conto alla rovescia 猫 iniziato. Entro il 7 giugno, tutti i 27 Stati membri dell’Unione Europea dovranno recepire la direttiva nelle proprie legislazioni nazionali, segnando quello che molti responsabili delle risorse umane definiscono il “primo giorno” di una nuova era della trasparenza sul posto di lavoro.  

Ma, mentre la scadenza si avvicina rapidamente, molte organizzazioni non sono ancora pronte dal punto di vista operativo. Anche se i datori di lavoro saranno tenuti a condividere le informazioni retributive sia con i dipendenti che con i candidati durante i processi di selezione, le pratiche attuali evidenziano un divario significativo. Ad esempio, secondo , in tutta Europa la pubblicazione degli stipendi nelle offerte di lavoro rimane disomogenea e spesso limitata.

Per i responsabili Risorse Umane si tratta non solo di comprendere la direttiva, bens矛 di metterla in pratica con sicurezza.

La barriera all’esecuzione

Per molte organizzazioni, la sfida spesso inizia con lo stato dei dati HR e relativi alla retribuzione. Nelle aziende multinazionali, le informazioni sui salari sono spesso distribuite tra sistemi diversi, fornitori di servizi paghe, fogli di calcolo e processi locali. Le classificazioni dei ruoli variano da Paese a Paese, le fasce salariali non sono definite in modo uniforme e i dati relativi alla forza lavoro sono frammentati tra le diverse regioni. 

Di conseguenza, molte aziende faticano a produrre confronti salariali coerenti, a definire fasce retributive standardizzate, a spiegare chiaramente le decisioni in materia di retribuzione e a generare report accurati a livello internazionale. 

Senza una base di dati sulla forza lavoro connessa e affidabile, la trasparenza salariale diventa difficile da realizzare su larga scala.

Creare le basi per una trasparenza costante

Le imprese che stanno facendo registrare i maggiori progressi si concentrano innanzitutto su coerenza dei dati, visibilit脿 della forza lavoro e integrazione dei processi HR. 

脠 qui che la tecnologia diventa fondamentale. L’intelligenza artificiale pu貌 aiutare le organizzazioni a superare i limiti della reportistica manuale, identificando anomalie salariali, facendo emergere discrepanze retributive non giustificate e accelerando l’analisi dell’equit脿 della forza lavoro su grandi e completti insiemi di dati. 

Grazie alle funzionalit脿 di trasparenza retributiva (disponibili a partire dal 5 giugno), incluse nel pacchetto  di 麻豆原创 Business Data Cloud, le imprese possono unificare i dati relativi a retribuzioni e forza lavoro provenienti da sistemi diversi, applicando al contempo analisi basate sull’intelligenza artificiale per individuare incongruenze, supportare decisioni retributive spiegabili e migliorare la preparazione dei report.

Invece di affidarsi a sistemi frammentati e processi di reporting disconnessi, le aziende possono evolvere verso un approccio pi霉 coerente e scalabile alla trasparenza.

Tre ambiti chiave su cui i team HR devono agire subito

Con una solida base dati, le aziende sono meglio posizionate per rispondere ai tre principali requisiti operativi della direttiva. 

1. Consentire la trasparenza delle retribuzioni dei dipendenti听

Secondo la direttiva, i dipendenti hanno il diritto di richiedere informazioni sui livelli retributivi medi per genere a parit脿 di mansioni. Per molte organizzazioni, questo mette immediatamente in luce problemi di coerenza dei dati. Ruoli comparabili possono essere classificati in modo diverso a seconda del Paese o della divisione aziendale, mentre i dati retributivi spesso risiedono in sistemi scollegati tra loro e non progettati per funzionare insieme. 

 aiuta le imprese a fornire ai dipendenti dichiarazioni di trasparenza sulla retribuzione tramite , favorendo al contempo confronti pi霉 coerenti tra i diversi gruppi di lavoratori. Questi estratti conto offrono una visione chiara della retribuzione annua del dipendente e della retribuzione media della stessa categoria di lavoratori, suddivisa per genere.

2. Prepararsi alla trasparenza retributiva per i candidati听

La direttiva impone inoltre ai datori di lavoro di indicare le fasce salariali negli annunci di lavoro o prima dei colloqui e vieta di chiedere ai candidati informazioni sulla loro precedente retribuzione. Sebbene possa sembrare semplice, molte organizzazioni si stanno rendendo conto di non disporre di fasce salariali standardizzate, di una struttura organizzativa coerente o di un allineamento tra i sistemi di reclutamento e di retribuzione. 

 consente di inserire le fasce salariali direttamente negli annunci di lavoro e di supportare processi di assunzione pi霉 trasparenti. I suggerimenti basati sull’intelligenza artificiale possono inoltre aiutare le aziende a definire fasce retributive pi霉 coerenti, in linea con l’equit脿 interna, i benchmark di mercato e le esigenze in continua evoluzione della forza lavoro.

3. Adempiere agli obblighi di reporting sul divario retributivo di genere

L’obbligo di rendicontazione del divario retributivo di genere rappresenta uno dei requisiti pi霉 impegnativi della direttiva dal punto di vista operativo. Gli obblighi di rendicontazione annuale inizieranno nel 2027 sulla base dei dati relativi alla forza lavoro del 2026, il che significa che le organizzazioni devono prepararsi fin da ora.  

Per molti team HR, la sfida consiste nel trasformare dati complessi sulla forza lavoro, provenienti da diversi paesi, in report accurati e affidabili. Grazie , le imprese possono utilizzare l’intelligenza artificiale per identificare le possibili cause alla base delle disparit脿 salariali, ottenere pi霉 rapidamente informazioni sull’equit脿 della forza lavoro e supportare un processo decisionale pi霉 proattivo prima delle scadenze di reporting.  

Cosa dovrebbero fare ora i responsabili Risorse Umane 听

La Direttiva UE sulla trasparenza salariale non si limita a introdurre un nuovo obbligo di conformit脿. Sta accelerando una trasformazione pi霉 ampia verso una trasparenza continua nelle modalit脿 con cui le organizzazioni gestiscono le retribuzioni, le assunzioni e l’equit脿 sul lavoro. 

Le aziende meglio preparate a questo cambiamento stanno gi脿 agendo per: 

• Unificare dati HR e retributivi
• Standardizzare strutture occupazionali e retribuzione听
• Migliorare la preparazione dei report听
• Creare processi di remunerazione pi霉 coerenti e trasparenti in tutta l’organizzazione.

Poich茅 le aspettative di trasparenza continuano a crescere tra dipendenti, candidati, autorit脿 di regolamentazione e leader aziendali, la parit脿 retributiva non pu貌 pi霉 essere considerata un mero esercizio di rendicontazione periodica. Sta diventando una capacit脿 operativa continua.

Maryann Abbajay 猫 chief revenue officer for 麻豆原创 SuccessFactors, 麻豆原创

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Le imprese non operano tramite prompt, funzionano con azioni concrete.

Un鈥檃zienda manifatturiera presente in pi霉 Paesi alle prese con un鈥檌nterruzione della supply chain deve valutare allo stesso tempo fornitori alternativi, disponibilit脿 di magazzino, impegni verso i clienti e impatti finanziari. Un CFO che analizza l鈥檈sposizione alla liquidit脿 durante una profonda crisi finanziaria necessit脿 di strumenti ben pi霉 sofisticati di una semplice risposta generata da un chatbot. In azienda, le decisioni sono interconnesse e influenzate da vincoli, autorizzazioni, policy e conseguenze economiche.

Il limite attuale dell鈥橝I: la mancanza di contesto

Nelle conversazioni con i clienti, emerge in modo ricorrente un interrogativo: l鈥檌ntelligenza artificiale comprende davvero il contesto operativo in cui viene applicata?

Si sta diffondendo l鈥檌dea che modelli sempre pi霉 avanzati possano produrre automaticamente risultati migliori. Ma non 猫 cos矛. Un鈥檌ntelligenza scollegata da processi, dati, regole e governance rischia di generare attivit脿 prive di valore e, in alcuni casi, pu貌 persino aumentare frammentazione e rischio.

La vera sfida per le imprese non 猫 produrre pi霉 output AI, ma avere sistemi capaci di comprenderne le conseguenze operative. Ed 猫 proprio il contesto a fare la differenza.

Il ruolo strategico dei sistemi enterprise

Il software enterprise rappresenta la spina dorsale operativa dell鈥檈conomia globale. Sistemi come quelli finanziari, di supply chain, procurement, pianificazione della forza lavoro non si limitano a gestire dati, ma incorporano la logica stessa con cui operano le organizzazioni. Racchiudono elementi essenziali quali governance, autorizzazioni, policy, processi e relazioni economiche, fungendo da vera memoria istituzionale.

Nell鈥檈ra dell鈥檌ntelligenza artificiale, questo contesto assume un ruolo centrale. Senza di esso, l鈥橝I offre ipotesi sofisticate, analisi articolate, ma non decisioni affidabili. Quando l鈥橝I viene integrata direttamente nei processi operativi, pu貌 individuare rischi, coordinare azioni tra funzioni aziendali, suggerire interventi in tempo reale e automatizzare attivit脿 nel rispetto di limiti definiti. Non si tratta pi霉 di agenti isolati, ma di un鈥檌ntelligenza profondamente integrata nel tessuto operativo ed economico dell鈥檌mpresa.

Autonomia non significa eliminare le persone dal processo decisionale. Significa ridurre attriti, frammentazione e complessit脿 amministrativa. Le persone continuano a definire priorit脿 e responsabilit脿, mentre l鈥橝I supporta il coordinamento e l鈥檈secuzione.

Torniamo al caso dell鈥檌nterruzione nella fornitura di un componente critico. Molti sistemi AI sono in grado di riassumere il problema o prevedere ritardi. Ma un鈥橝I realmente integrata nei processi di business pu貌 valutare gli impatti sulla produzione, verificare disponibilit脿 di stock, analizzare fornitori alternativi, stimare l鈥檈sposizione finanziaria e suggerire azioni coordinate tra procurement, logistica, finance e servizio clienti.

Non si tratta semplicemente di automazione dei flussi, ma di un nuovo paradigma di collaborazione uomo-macchina.

Per questo motivo, credo che l鈥檃vvento dell鈥橝I sia destinato a crescere, e non a ridurre, l鈥檌mportanza strategica dei sistemi enterprise. L鈥檃ttenzione si sposter脿 verso piattaforme capaci di comprendere policy, dipendenze, processi, impatti finanziari e responsabilit脿 organizzativa.

La nuova fase dell鈥橝I enterprise

Anche il concetto di trasformazione aziendale sta cambiando. La prima fase dell鈥橝I enterprise 猫 stata dominata da sperimentazione, copiloti, progetti pilota e automazione di attivit脿 isolate, con risultati spesso limitati in termini di produttivit脿.

Nella prossima fase, le aziende leader collegheranno invece l鈥檌ntelligenza direttamente ai sistemi operativi dove le decisioni producono risultati economici concreti. Diventer脿 evidente che un鈥橝I efficace dipende non solo dalla governance, ma anche dal contesto, dalla qualit脿 dei dati e dall鈥檌ntegrit脿 dei processi.

Soprattutto, emerger脿 con chiarezza che l鈥檃dozione dell鈥橝I non 猫 esclusivamente una trasformazione tecnologica, ma una sfida di change management. Il valore si realizza quando AI, processi e persone riescono ad operare in modo integrato.

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Madrid, 20 maggio 2026 鈥� Nel corso di Sapphire Madrid, Prysmian, leader globale nelle soluzioni in cavo per energia e telecomunicazioni, consolida il proprio percorso di trasformazione digitale con 麻豆原创 e ottiene un importante riconoscimento internazionale, il 麻豆原创 Innovation Awards 2026, che premia la strategia con cui l鈥檃zienda ha portato l鈥檌ntelligenza artificiale nel cuore dei suoi processi.

Prysmian ha completato l鈥檈voluzione della propria infrastruttura digitale attraverso il percorso RISE with 麻豆原创 in soli 4 mesi, realizzando una piattaforma cloud unificata, resiliente e
AI-ready. Il progetto rappresenta una tappa strategica fondamentale nel passaggio di Prysmian da produttore di cavi a provider globale di soluzioni per la transizione energetica e la trasformazione digitale.

Attraverso l鈥檌ntegrazione di 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition, 麻豆原创 Business AI, Joule e 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP), Prysmian ha creato una piattaforma intelligente in grado di migliorare efficienza operativa, velocit脿 decisionale e potenziare le capacit脿 predittive, ponendo le basi per oltre 100 casi d鈥檜so di AI.

鈥淩ISE with 麻豆原创 ci ha fornito la base ERP a livello globale, 麻豆原创 BTP ha collegato progettazione e business, mentre l’intelligenza artificiale integrata ha trasformato il modo in cui i nostri dipendenti interagiscono con i dati, ridefinendo come Prysmian opera su larga scala. L’AI integrata si 猫, inoltre, rivelata un importante fattore di differenziazione, consentendoci di accelerare l’implementazione delle soluzioni e di rafforzare competenze e cultura dell’AI in tutta la nostra organizzazione鈥�, ha dichiarato Giovanni Cauteruccio, Group CIO and Digital Officer di Prysmian.

Tra i principali risultati raggiunti dal progetto:

• 70% di automazione delle attivit脿 ripetitive grazie all鈥橝I integrata
• 80% di riduzione nei tempi di implementazione di nuove soluzioni innovative
• 50% di accelerazione nel time-to-market di nuovi prodotti

Uno degli elementi distintivi del progetto 猫 stata l鈥檌ntroduzione di casi concreti di AI applicata ai processi, tra cui automazione intelligente degli ordini dei clienti, riconciliazione automatica dei pagamenti e gestione smart delle note spese.

Parallelamente, Prysmian ha utilizzato 麻豆原创 BTP per costruire una piattaforma avanzata di cable design che collega engineering e business, standardizzando regole, processi e distinte base, con l鈥檕biettivo di rendere pi霉 veloce lo sviluppo prodotto e aumentare la competitivit脿.

Con un fatturato di 20 miliardi di euro, 34.000 dipendenti in oltre 50 paesi,109 stabilimenti, 30 centri di R&D e una lunga storia di innovazione industriale, Prysmian rafforza ulteriormente la propria leadership, dotandosi di una piattaforma tecnologica pronta a sostenere la prossima evoluzione del business, in cui AI, automazione e dati saranno sempre pi霉 centrali.

鈥淟e imprese oggi hanno bisogno di una base digitale solida, intelligente e flessibile per affrontare mercati sempre pi霉 complessi e dinamici鈥�, ha dichiarato Manos Raptopoulos, Global President Customer Success Europe, APAC, Middle East & Africa and Member of the Extended Board, 麻豆原创. 鈥淚l percorso di Prysmian dimostra come l鈥檌ntegrazione tra cloud, dati e AI possa generare valore concreto, migliorando resilienza e crescita sostenibile. La costante attenzione allo sviluppo tecnologico, la ricerca continua di una solida competitivit脿 e l鈥檃dozione di nuovi modelli di business, hanno valso all鈥檃zienda il meritato riconoscimento dei 麻豆原创 Innovation Awards鈥�.

Da 13 anni, i 麻豆原创 Innovation Awards celebrano le organizzazioni che hanno concretizzato la trasformazione utilizzando le tecnologie cloud e di intelligenza artificiale di 麻豆原创 per affrontare sfide reali e ottenere risultati tangibili. Il programma premia le imprese che agiscono con determinazione e trasformano l’innovazione in realt脿, con ricadute positive non solo sulle proprie performance, ma anche con benefici per clienti, comunit脿 e singole persone in tutto il mondo.

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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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Per i clienti 麻豆原创, questo cambiamento promette un’impennata di produttivit脿. Ma pone anche un requisito imprescindibile: gli agenti AI Enterprise devono essere sicuri, governabili e verificabili fin dalla fase di progettazione.

脠 in questo contesto che si inserisce la profonda collaborazione tecnica di 麻豆原创 con NVIDIA OpenShell nell鈥檃mbito della 麻豆原创 Business AI Platform, un runtime open source e sicuro per agenti AI autonomi. Questa collaborazione non consiste semplicemente nell鈥欌�渁dozione鈥� di un runtime da parte di 麻豆原创, bens矛 nel fatto che 麻豆原创 contribuisce attivamente, insieme a NVIDIA, a definire, rafforzare e trasformare in prodotto il livello di esecuzione per l鈥橝I agentica aziendale.

Perch茅 questo 猫 importante per i clienti 麻豆原创

Per i clienti 麻豆原创, il valore di questa collaborazione 猫 concreto e pratico. Essa rende possibili:

• Agenti AI che operano all’interno dei processi 麻豆原创 senza aggirare i meccanismi di governance
• Modelli di sicurezza allineati ai framework enterprise IAM e di conformit脿 normativa
• Audit trail trasparenti per le azioni degli agenti nei diversi sistemi
• Fiducia per passare dalla fase pilota alla produzione

Soprattutto, si evita una falsa dicotomia tra innovazione e controllo. I clienti non devono aggiungere la sicurezza a posteriori n茅 riprogettare i propri modelli di rischio per adattarli agli agenti AI. Al contrario, la sicurezza e la governance sono integrate nel modello esecutivo sin dall’inizio.

La vera sfida aziendale: fidarsi degli agenti che agiscono

Quando i sistemi di intelligenza artificiale passano dalla generazione di risposte all’esecuzione di azioni, il profilo di rischio cambia radicalmente. I sistemi agentici possono interagire con i sistemi di registrazione, oltrepassare i confini tra applicazioni e dati e operare senza revisione umana in ogni fase.

In tutti gli ambienti aziendali, specialmente in quelli soggetti a regolamentazione, ci貌 rende la sicurezza e la governance delle operazioni la sfida principale. I controlli tradizionali dell’era dei chatbot risultano insufficienti quando gli agenti hanno accesso a shell, file, reti, credenziali e API.

I clienti 麻豆原创 conoscono bene questa realt脿. La business AI 猫 utile solo se pu貌 essere:

• sottoposta a controlli e verifiche
• regolamentata da policy
• ritenuta degna di fiducia dai team addetti alla sicurezza e alla conformit脿

Per risolvere questo problema non bastano le sole funzionalit脿 di base dell’infrastruttura o le regole a livello di applicazione.

NVIDIA OpenShell: la base

NVIDIA OpenShell affronta un aspetto cruciale del problema: l’esecuzione sicura e in ambiente sandbox di agenti autonomi.

Essendo un runtime open source, OpenShell introduce potenti funzionalit脿, tra cui:

• Ambienti di esecuzione isolati
• Applicazione delle policy per l’accesso a file system e reti
• Contenimento a livello di runtime che limita il raggio d’azione anche in caso di errore della logica dell’agente

Queste funzionalit脿 costituiscono un foundational layer che consente agli agenti autonomi di operare in sicurezza. In pratica, le aziende hanno bisogno che tale livello operativo sia in linea con il contesto aziendale e i principi di governance.

Le imprese si aspettano chiarezza su questioni quali:

• Quale ruolo aziendale autorizza un’azione?
• Quale contesto di processo si applica?
• In che modo le azioni si ricollegano alle policy aziendali e agli audit trails?

脠 qui che il contributo di 麻豆原创 diventa decisivo.

Qual 猫 il contributo di 麻豆原创: semantica aziendale, governance e scalabilit脿

麻豆原创 sta co-sviluppando e contribuendo a OpenShell sulla base delle esigenze aziendali.

1. Requisiti di runtime definiti dall’azienda

麻豆原创 opera con una portata e un livello di responsabilit脿 che pochi fornitori di software possono vantare: processi mission-critical, settori regolamentati e milioni di transazioni all’ora.

Integrando carichi di lavoro reali degli agenti 麻豆原创 nella collaborazione, 麻豆原创 fornisce il banco di prova operativo di cui OpenShell ha bisogno per maturare da un runtime potente a uno robusto e adatto all’ambiente aziendale.

Ci貌 comprende la definizione dei requisiti relativi a:

• Confini di isolamento che corrispondono ai modelli di rischio aziendale
• Applicazione delle policy in linea con i reali vincoli aziendali
• Tracciabilit脿 che resiste al vaglio dei clienti e degli enti regolatori

2. Sviluppo congiunto delle funzionalit脿 di OpenShell

麻豆原创 sta investendo risorse ingegneristiche nel codice sorgente open-source di OpenShell, concentrandosi su aree di particolare interesse per le aziende: protezione in fase di runtime, policy modeling, integrazione delle identit脿 aziendali e gli hook di audit e governance.

麻豆原创 sta contribuendo a definire come l’esecuzione sicura degli agenti debba funzionare per le aziende, non solo a livello teorico, ma anche in fase di produzione.

3. Runtime di Joule Studio: dalla sicurezza in fase di esecuzione al controllo aziendale

Mentre OpenShell garantisce la sicurezza dell’esecuzione, il runtime di Joule Studio fornisce l’infrastruttura aziendale che rende gli agenti utilizzabili e governabili nei sistemi aziendali:

• Semantica delle policy, come ruoli, competenze e ciclo di vita, business-aware
• Identit脿 aziendale e controllo degli accessi
• Osservabilit脿 e verificabilit脿 del comportamento degli agenti
• Governance operativa e di implementazione in tutti gli ambienti

Ci貌 garantisce che l’autonomia degli agenti sia sempre inquadrata in base agli obiettivi e alle responsabilit脿 aziendali, e non solo alle autorizzazioni tecniche.

OpenShell risponde alla domanda: 鈥溍� possibile eseguire questa azione in modo sicuro?鈥�; il runtime di Joule Studio risponde a: 鈥溍� opportuno eseguire questa azione?鈥�.

Alzare l’asticella per l’AI agentica aziendale

Questa collaborazione rappresenta pi霉 di un鈥檌ntegrazione. Riflette l’intento condiviso di definire cosa significhi effettivamente “di livello enterprise” per i sistemi di intelligenza artificiale autonomi.

Per i clienti 麻豆原创, questo significa agenti AI non solo potenti, ma progettati per guadagnarsi la fiducia negli ambienti in cui la fiducia 猫 pi霉 importante.

Grazie alla combinazione delle innovazioni di NVIDIA in materia di runtime e sicurezza con la capacit脿 di 麻豆原创 di trasformare le soluzioni in prodotti aziendali, la sua competenza in materia di governance e la sua scala operativa, 麻豆原创 e NVIDIA stanno lavorando alla realizzazione di una soluzione integrata per l’esecuzione affidabile degli agenti, una che le aziende possano monitorare, governare e su cui possano fare affidamento.

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Sulla base della loro consolidata collaborazione, AWS e 麻豆原创 semplificano l’accesso dei clienti ai prodotti di dati 麻豆原创 mission-critical attraverso i servizi AWS, tra cui Amazon Bedrock, Amazon Quick e Amazon SageMaker. Ci貌 consentir脿 ai team di offrire analisi self-service e creare agenti di intelligenza artificiale in tutti i settori aziendali, senza dover attendere che i team IT replichino, preparino e forniscano i dati 麻豆原创.

“La prossima era del business sar脿 definita dalla capacit脿 delle organizzazioni di trasformare l’intelligenza in azioni concrete su larga scala”, ha affermato Muhammad Alam, membro del Consiglio di Amministrazione di 麻豆原创 SE, 麻豆原创 Product & Engineering.听 “Integrando 麻豆原创 Business Data Cloud con le funzionalit脿 di intelligenza artificiale e analisi di AWS, ampiamente diffuse, i clienti possono liberare il vero potenziale dei dati e dell’AI.”

Grazie a 麻豆原创 BDC Connect, l’integrazione offre accesso quasi in tempo reale e senza copia a prodotti di dati 麻豆原创 semanticamente ricchi, direttamente tramite Amazon Athena, mantenendo i dati nella loro posizione originale, preservandone il contesto aziendale e eliminando i ritardi di replica. I clienti possono interrogare e analizzare questi dati immediatamente, oppure scegliere di archiviarli e trasformarli per utilizzarli nell’intero ambiente AWS. Questo offre ai team un ambiente governato e sicuro all’interno di AWS per creare facilmente report, dashboard e agenti di intelligenza artificiale.

“麻豆原创 e AWS condividono l’impegno di aiutare i clienti a valorizzare i loro dati pi霉 preziosi”, ha dichiarato Ruba Borno, vicepresidente Global Specialists and Partners di AWS. “Combinando 麻豆原创 Business Data Cloud con l’infrastruttura globale sicura di AWS e i servizi avanzati di intelligenza artificiale, le organizzazioni possono accedere ai dati 麻豆原创 cruciali e agire su di essi con la velocit脿 e la scalabilit脿 richieste dal proprio business.”

Con 麻豆原创 BDC Connect per i clienti Amazon Athena 猫 possibile:

• Creare un’unica base affidabile per tutti i dati aziendali, si 麻豆原创 che di terze parti.
• Avviare e rendere operativa l’AI pi霉 rapidamente grazie a dati aziendali pronti all’uso.
• Creare applicazioni e agenti intelligenti basati sui dati aziendali pi霉 importanti.
• Accelerare l’ottenimento di insight e l’innovazione con analisi self-service che riducono i tempi di analisi da settimane a ore.

Disponibilit脿 generale

麻豆原创 Business Data Cloud 猫 gi脿 disponibile su AWS nelle regioni Stati Uniti Orientali (Virginia Settentrionale), Europa (Francoforte), Asia Pacifico (Tokyo), Canada (Centrale), Asia Pacifico (Sydney), Sud America (San Paolo), Asia Pacifico (Seul), Asia Pacifico (Singapore) e AWS European Sovereign Cloud.

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Nel 2026 verr脿 raddoppiato il numero di clienti ammessi al programma, segnando un’importante pietra miliare nella nostra missione di fornire ai clienti di RISE con 麻豆原创 su Azure un supporto e una competenza straordinari durante tutta la loro esperienza. Migliaia di aziende stanno gi脿 trasformando il proprio business con RISE con 麻豆原创 su Azure, tra cui , e .

Annunciata pubblicamente per la prima volta nel , questa iniziativa riunisce i migliori team tecnici di 麻豆原创 e Microsoft per consentire un’esperienza di migrazione e onboarding pi霉 fluida e personalizzata per il cliente, senza costi aggiuntivi, per un percorso accelerato verso la trasformazione aziendale e una pi霉 rapida innovazione nel cloud.

Un approccio collaborativo al successo

Il programma offre un’esperienza cliente congiunta che integra e migliora il percorso RISE with 麻豆原创, fornendo:

• Risorse dedicate: accesso a un team globale di ingegneri di prodotto Microsoft con competenze 麻豆原创, architetti di soluzioni cloud ed esperti di supporto
• Servizi proattivi: raccomandazioni basate sulle migliori pratiche consolidate, frutto di anni di stretta collaborazione tra i team di ingegneria di Microsoft e 麻豆原创, fornite da esperti di Microsoft Engineering e Customer Success
• Accesso a Cloud Accelerate Factory: per tutti i clienti del programma, accesso a , che offre supporto pratico per aiutare i clienti a semplificare la modernizzazione su Azure
• Supporto migliorato: percorsi di escalation semplificati tra 麻豆原创 e Microsoft per garantire supervisione e guida allineate in ogni fase
• Costo zero: programma offerto gratuitamente ai clienti approvati

“RISE with 麻豆原创 su Microsoft Azure garantisce ai clienti il meglio di entrambi i mondi: la leadership di 麻豆原创 nei processi aziendali e la piattaforma cloud affidabile di Microsoft”, ha dichiarato Karl Fahrbach, Chief Partner Officer di 麻豆原创. “Insieme, aiutiamo le organizzazioni a muoversi pi霉 velocemente, ridurre i rischi e innovare con fiducia, abbracciando il futuro dell’impresa intelligente”.

“Questo programma riflette il nostro profondo impegno nell’aiutare i clienti a modernizzare con sicurezza i carichi di lavoro 麻豆原创 mission-critical su Azure”, ha dichiarato Sandy Gupta, vicepresidente del Global ISV Ecosystem di Microsoft. “Combinando l’innovazione cloud di Microsoft con l’esperienza aziendale di 麻豆原创, offriamo un percorso sicuro, prevedibile e pronto per l’IA che accelera il time to value e sblocca nuove opportunit脿 di trasformazione”.

Valore condiviso: perch茅 猫 importante per i clienti

L’iniziativa RISE with 麻豆原创 su Microsoft Azure 猫 molto pi霉 di una semplice offerta tecnica; 猫 un investimento strategico per il successo dei clienti, realizzato congiuntamente da Microsoft e 麻豆原创.

I principali vantaggi dell’iniziativa per i clienti includono:

• Passaggi di produzione senza intoppi: il programma contribuisce a ridurre i tempi di inattivit脿 tecnici, i rischi e i ritardi nella fase di post-elaborazione.
• Affidabilit脿 migliorata: controlli proattivi dello stato di salute, revisioni dell’architettura (ambiente Azure) e canali di comunicazione diretti con il team di Customer Success e Ingegneria di Microsoft.
• Supporto per la preparazione al passaggio di produzione: controlli dello stato di salute di Azure e coinvolgimento nelle fasi chiave del progetto.

Accelerare la trasformazione digitale

Che un鈥檃zienda stia muovendo i primi passi nel percorso RISE with 麻豆原创 o desideri accelerare una migrazione in corso, questo programma garantisce le competenze, la visibilit脿 e la partnership necessarie per avere successo.

Per saperne di pi霉 o per candidare la vostra organizzazione, contattate il vostro referente commerciale 麻豆原创 o Microsoft.

The post Si estende l鈥檌niziativa globale RISE with 麻豆原创 su Microsoft Azure: migliorare il successo dei clienti con Microsoft e 麻豆原创 appeared first on 麻豆原创 News Center Italy.

ORLANDO, Florida, 12 maggio 2026 – In occasione di Sapphire 2026, (NYSE: 麻豆原创) ha presentato l鈥橝utonomous Enterprise per migliorare i processi aziendali pi霉 critici al mondo, consentendo a persone e AI di operare in perfetta sinergia per soddisfare le crescenti esigenze del business globale in modo profittevole, strategico e sicuro.

鈥淧er i processi mission critical dei nostri clienti, il concetto di 鈥榪uasi corretto鈥� non 猫 sufficiente,鈥� ha dichiarato Christian Klein, CEO di 麻豆原创 SE. 鈥淯nendo 麻豆原创 Business AI Platform con 麻豆原创 Autonomous Suite, ancoriamo gli agenti di AI ai processi, ai dati e alla governance dell鈥檕rganizzazione affinch茅 possano fornire risultati accurati, conformi e sicuri, sbloccando nuove fonti di ricavo e significativi risparmi sui costi.鈥�

L鈥橝utonomous Enterprise include una piattaforma AI unificata per sviluppare, contestualizzare e governare gli agenti, una suite autonoma in grado di eseguire le principali operazioni aziendali e una nuova user experience che ridefinisce il modo in cui le persone interagiscono con il software enterprise.

Introduzione di 麻豆原创 Business AI Platform

麻豆原创 Business AI Platform 猫 una nuova base per creare e distribuire AI enterprise fondata sul contesto reale di business. 麻豆原创 Business AI Platform ora unifica 麻豆原创 Business Technology Platform, 麻豆原创 Business Data Cloud e la Business AI di 麻豆原创 in un unico ambiente governato.

Al centro della piattaforma si trova la soluzione 麻豆原创 Knowledge Graph, che fornisce agli agenti AI una mappa strutturata di ogni entit脿, processo e relazione presenti nell鈥檃mbiente 麻豆原创 del cliente. Joule Studio 猫 la soluzione AI-first di 麻豆原创 per sviluppare agenti enterprise, applicazioni e workflow agentici. Gli sviluppatori possono creare soluzioni utilizzando framework no-code, pro-code e AI di loro scelta su un鈥檌nfrastruttura gestita da 麻豆原创, sicura, scalabile e ottimizzata per l鈥檌ntelligenza artificiale in ambito enterprise.

L鈥橝utonomous Suite in ogni funzione e industry

Su queste basi, 麻豆原创 ha inoltre presentato 麻豆原创 Autonomous Suite, che arricchisce le applicazioni business esistenti di 麻豆原创 con agenti AI in grado di eseguire processi end-to-end in modo autonomo.

La suite implementer脿 oltre 50 Joule Assistant specializzati per dominio nelle aree finance, supply chain, procurement, human capital management e customer experience. Questi assistenti automatizzeranno processi completi orchestrando un sottoinsieme di oltre 200 agenti specializzati incaricati di svolgere attivit脿 specifiche. Ad esempio, il nuovo Autonomous Close Assistant 猫 in grado di ridurre il processo di chiusura finanziaria da settimane a pochi giorni automatizzando registrazioni contabili, riconciliazioni e risoluzione degli errori lungo l鈥檌ntero processo.

麻豆原创 ha, inoltre, lanciato Industry AI, ampliando il proprio ampio portafoglio verticale attraverso sette soluzioni autonome che consentiranno l鈥檈secuzione end-to-end di processi di settore, incorporando logiche di processo specifiche, modelli dati e requisiti normativi dedicati ai diversi comparti industriali. Durante 麻豆原创 Sapphire, 麻豆原创 ha presentato anche la collaborazione con il gruppo energetico europeo RWE per l鈥檜tilizzo di Industry AI, con l鈥檕biettivo di ridurre i tempi di fermo non pianificati delle turbine eoliche offshore. Grazie allo scenario 麻豆原创 Autonomous Asset Management, gli agenti AI sono progettati per analizzare i dati provenienti da migliaia di incidenti gi脿 avvenuti, identificare la causa pi霉 probabile del problema e generare automaticamente ordini di lavoro precompilati con gli strumenti corretti e le soluzioni validate in altri siti.

Progettare l鈥檈sperienza utente autonoma

L鈥檃zienda ha anche presentato Joule Work, ridefinendo il modo in cui gli utenti interagiscono con il software 麻豆原创. Invece di navigare tra singole applicazioni e inserire dati su pi霉 schermate, gli utenti interagiranno ora principalmente con Joule. Descrivendo semplicemente il risultato di business desiderato, Joule orchestrer脿 la corretta combinazione di workflow, dati e agenti per portare a termine l鈥檃ttivit脿.

Joule Work va oltre la conversazione, facendo emergere proattivamente insight rilevanti e automatizzando le attivit脿 di routine in background, cos矛 che il lavoro proceda anche quando le persone non lo stanno gestendo attivamente. Sar脿 disponibile su desktop, mobile e tramite comandi vocali, nei sistemi 麻豆原创 e non 麻豆原创.

Accelerare il Customer Journey verso l鈥檃utonomia con un鈥檌nfusione di 鈧�100 milioni

麻豆原创 ha ottimizzato i propri programmi per clienti e partner per accelerare il percorso di ogni organizzazione verso l鈥橝utonomous Enterprise. Per favorire l鈥檃dozione, l鈥檃zienda ha lanciato un fondo di 100 milioni di euro destinato ai partner 麻豆原创 per aiutare i clienti a distribuire assistenti e agenti AI 麻豆原创-built. Il fondo sar脿 disponibile anche per i partner che estendono o sviluppano nuovi agenti partner sulla nuova 麻豆原创 Business AI Platform utilizzando Joule Studio.

麻豆原创 ha inoltre migliorato le offerte RISE with 麻豆原创 e 麻豆原创 GROW per accelerare l鈥檃dozione dell鈥橝I da parte delle imprese. Entrambe includono l鈥檃ccesso al portfolio degli Assistenti di Joule; ogni cliente RISE avr脿 tre assistenti attivati entro il primo anno, mentre i clienti GROW avranno accesso all鈥檌ntero portafoglio al momento dell鈥檕nboarding. I clienti che usano 麻豆原创 S/4HANA, on-premise e 麻豆原创 ERP Central Component (麻豆原创 ECC) non sono esclusi: coloro che si impegnano a migrare la maggior parte del loro attuale panorama applicativo verso 麻豆原创 Cloud ERP otterranno l鈥檃ccesso ad alcuni scenari AI, colmando il divario fra l鈥檃ttuale ambiente e la destinazione cloud.

麻豆原创 ha anche introdotto nuovi strumenti di trasformazione guidati da agenti che riducono gli sforzi di migrazione ERP di oltre il 35%, garantendo progetti pi霉 rapidi e prevedibili grazie all鈥檃utomazione dell鈥檃nalisi dei sistemi, della correzione del codice, della configurazione e dei test su larga scala.

Infine, 麻豆原创 ha annunciato una completa serie di partnership strategiche per ogni categoria:

• Partnership per piattaforma e suite includono Anthropic, con Claude tra i modelli fondamentali che la piattaforma AI di 麻豆原创 utilizzer脿 per alimentare gli agenti Joule nelle aree HR, procurement e supply chain; Amazon Web Services, che consente l鈥檌ntegrazione dei dati senza copia (zero鈥慶opy) tra 麻豆原创 Business Data Cloud e Amazon Athena; Google Cloud e Microsoft, che permettono l鈥檌nteroperabilit脿 bidirezionale agente鈥慳gente tra Joule e framework di agenti esterni; Mistral AI e Cohere, che offrono opzioni di modelli sovrani sull鈥檌nfrastruttura cloud di 麻豆原创; , che fornisce l鈥檕rchestrazione visuale dei workflow AI all鈥檌nterno di Joule Studio; NVIDIA, il cui OpenShell fornisce l鈥檃mbiente di esecuzione sicuro e affidabile per Joule Studio; e , che integra agenti AI in 麻豆原创 Service Cloud per gestire le interazioni con i clienti con pieno accesso ai dati aziendali e ai processi dei servizi.
• Le partnership per l鈥檃rea di implementazione includono Palantir e Accenture, che collaborano su scenari complessi di migrazione dei dati, e per le migrazioni ERP cloud basate sull鈥檌ntelligenza artificiale.

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Nasce da questa consapevolezza , l鈥檈vento globale dedicato al futuro delle risorse umane, che far脿 tappa a Milano il prossimo 6 maggio. Un appuntamento internazionale che coinvolge oltre 50 Paesi e riunisce leader HR, esperti e professionisti del settore per confrontarsi sulle sfide della trasformazione continua, sul ruolo dell鈥檌ntelligenza artificiale e sull鈥檌mportanza di mantenere connessi persone, dati e processi.

Il team dell鈥檈dizione 2026, 鈥�Connecting talent, empowering futures鈥�, mette al centro la connessione come leva strategica per valorizzare i talenti, rafforzare la resilienza e costruire un futuro del lavoro pi霉 inclusivo, intelligente e sostenibile. Nel corso della giornata, verr脿 approfondito come le soluzioni 麻豆原创 SuccessFactors, potenziate dall鈥橝I, supportino strategie HR integrate e orientate al futuro. Al centro dell鈥檃genda: loo sviluppo di un鈥檌ntelligenza unificata su competenze, recruiting e sviluppo dei talenti; l鈥檜tilizzo di dati e AI per generare insight contestuali a supporto delle decisioni.

Ampio spazio sar脿 riservato all鈥橝I agentica con la Joule Experience, un percorso interattivo per scoprire da vicino Joule e i Joule Agent per le risorse umane, in grado di pianificare ed eseguire automaticamente flussi di lavoro multi-fase, collegare le diverse funzioni, accelerare le decisioni e semplificare i processi.

Il programma include inoltre testimonianze di imprese leader che condivideranno esperienze concrete di trasformazione HR. Tra i protagonisti figurano Cassa di Risparmio di Bolzano 鈥� Sparkasse, ALFASIGMA, Ferrero, FOMAS Group, SIAD, Mitsubishi Electric Europe B.V. 鈥� Italian Branch, Camst Group e Permasteelisa Group. I loro interventi mostreranno come una tecnologia unificata, un鈥檈mployee experience evoluta e modelli di leadership condivisi possano generare valore, rafforzare la resilienza e contribuire al successo delle persone e dell鈥檕rganizzazione.

Momento conclusivo della giornata sar脿 la cerimonia di premiazione degli HR Connect Awards, dedicati alle eccellenze italiane che si sono distinte nell鈥檜ltimo anno per progetti HR innovativi e ad alto impatto. I riconoscimenti saranno assegnati nelle seguenti categorie:

• Go鈥慙ive Leader 鈥� Eccellenza nell鈥檌mplementazione
• Growth Champion 鈥� Eccellenza nella crescita aziendale
• Innovator 鈥� Eccellenza nell鈥檌nnovazione
• Success Hero 鈥� Eccellenza nel ritorno sull鈥檌nvestimento (ROI).

芦Con HR Connect, 麻豆原创 rinnova il proprio impegno nel supportare le organizzazioni nella costruzione di un futuro del lavoro pi霉 connesso, intelligente e sostenibile禄, ha dichiarato Rosalba Agnello, Head of 麻豆原创 SuccessFactors di 麻豆原创 Italia. 芦L鈥檈vento rappresenta un importante occasione di confronto, analisi e ispirazione, oltre che di approfondimento sulla strategia e sulla roadmap di 麻豆原创 SuccessFactors. Dall鈥橝I generativa ai modelli organizzativi skill-based, fino a esperienze sempre pi霉 intuitive e coerenti, le nostre soluzioni accompagnano l鈥檌ntero ciclo di vita del dipendente, aiutando le aziende a competere in uno scenario in continua evoluzione禄.

conta sulla collaborazione dei partner 麻豆原创. I Platinum Partner di questa edizione sono Allos, societ脿 del Gruppo DGS, EY. I Gold Partner sono ADP, Arsenalia, Avvale, Derga Consulting, Horsa Run. I Silver Partner sono Abstract, EPI-USE Labs, 麻豆原创 Fieldglass, KPMG Advisory, Mercer Italia, OpenText, TechWolf. Come Brand Partner: Qualtrics, Walkme. E come Community Partner: HRC Group.

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