Questo lavoro 猫 completato da due ulteriori aree di progresso: in primo luogo, l’espansione dei modelli Google Gemini nell’hub di AI generativa di 麻豆原创 sulla 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP); in secondo luogo, l’utilizzo delle funzionalit脿 di intelligenza video e vocale di Google per supportare la generazione aumentata di recupero (RAG) multimodale per l’apprendimento basato su video e la scoperta delle conoscenze nei prodotti 麻豆原创.

Insieme, questi sforzi riflettono un impegno condiviso per fornire un鈥橝I pronta per il business, aperta, flessibile e profondamente radicata nel contesto aziendale.

Riunire gli agenti dell’AI: gettare le basi per l’interoperabilit脿

Il futuro del lavoro 猫 agentico. Le aziende stanno implementando sempre pi霉 agenti di AI che aiutano lo svolgimento di attivit脿 reali, risolvendo i problemi dei clienti, gestendo le approvazioni e collaborando tra le funzioni aziendali.听Questo 猫 il motivo per cui 麻豆原创 fornisce con Joule un’architettura agente collaborativa che supporta i flussi di lavoro agentici interfunzionali in 麻豆原创 Business Suite.

Ma affinch茅 questi agenti forniscano valore reale, non possono operare all’interno di un’unica infrastruttura di fornitori. Devono essere in grado di collaborare su piattaforme diverse, scambiare informazioni in modo sicuro e coordinare le azioni attraverso flussi di lavoro complessi.听 Questa necessit脿 di interazione senza soluzione di continuit脿 sottolinea perch茅 il rappresenta un passo significativo oltre le semplici integrazioni API o gli strumenti avanzati.

Ecco perch茅 麻豆原创 si 猫 unita a Google Cloud e ad altri leader come fondatore e dare il proprio contributo al nuovo protocollo A2A. Questo standard aperto 猫 progettato per garantire che gli agenti di vendor diversi possano interagire, condividere il contesto e lavorare insieme, permettendo un’automazione senza soluzione di continuit脿 tra i sistemi tradizionalmente disconnessi.

Considerate ad esempio uno scenario dove un鈥檃zienda si trova a risolvere una controversia con un cliente: un responsabile amministrativo riceve una richiesta di fatturazione tramite Gmail. Invece di passare da uno strumento all’altro, pu貌 rivolgersi a Joule direttamente dall’e-mail. Joule, in qualit脿 di orchestratore agente, avvia un processo di risoluzione della controversia, coinvolgendo un altro agente Google che si connette a Google BigQuery, dove risiedono i dati di magazzino transazionali rilevanti. Insieme, gli agenti validano il problema, recuperano analisi e raccomandano una risoluzione, senza cambio manuale di sistema, riconciliazione dei dati o perdita di contesto.

Questo 猫 il tipo di collaborazione multipiattaforma che il protocollo A2A consente: gli agenti AI lavorano insieme per accelerare i risultati di business, ridurre gli attriti e permettere alle persone di concentrarsi su compiti pi霉 strategici. Rafforza inoltre la visione di 麻豆原创 per Joule come agente orchestratore che lavora in tutti i flussi di lavoro di un鈥檕rganizzazione: interoperabile, proattivo e profondamente connesso al contesto aziendale.

Ampliamento dell’accesso ai modelli Google nell’hub di AI generativa

Oltre all’interoperabilit脿 degli agenti, 麻豆原创 sta promuovendo il suo impegno a favore dell’apertura e della flessibilit脿 ampliando l’accesso ai modelli Google nell鈥橝I generative hub, una funzionalit脿 chiave della AI Foundation su 麻豆原创 BTP.

Attraverso l鈥橝I generative hub, i clienti ottengono l’accesso di livello enterprise a un portafoglio di modelli听 base, che include ora Google Gemini 2.0 Flash e Flash-lite, che aderiscono al supporto esistente per i modelli Gemini 1.5 gi脿 disponibili tramite l’hub.

Questa scelta estesa di modelli offre ai clienti la flessibilit脿 di creare ed estendere soluzioni basate sull’AI utilizzando modelli ad alte prestazioni e a bassa latenza ottimizzati per i carichi di lavoro, pur rimanendo all’interno dell’ambiente protetto e ricco di contesto aziendale di 麻豆原创.

Combinando l’innovazione dei modelli di Google con la profonda comprensione dei processi di business da parte di 麻豆原创, consentiamo ai clienti di applicare l’AI generativa in modi non solo potenti, ma anche pratici, affidabili e pienamente allineati con il modo in cui operano le imprese.

La comprensione multimodale con Google Video Intelligence

Nell’ambito della continua collaborazione con Google Cloud, 麻豆原创 sta inoltre promuovendo la RAG multimodale, una funzionalit脿 altamente richiesta dai clienti 麻豆原创, in particolare per i contenuti di apprendimento basati su video.

La RAG multimodale migliora il recupero e la generazione delle informazioni integrando molteplici modalit脿 di dati – testo, immagini, audio e video – in un unico processo strutturato. Questo approccio arricchisce il sourcing delle conoscenze ed eleva il modo in cui gli utenti interagiscono con i materiali di formazione e supporto.

Per risolvere la complessit脿 dell’estrazione di insight significativi dai contenuti video, 麻豆原创 sfrutta Google Video Intelligence per il rilevamento del testo su schermo tra i fotogrammi video e l’API Speech-to-Text di Google per una trascrizione accurata dell’audio. Durante il processo di indicizzazione, questi output vengono memorizzati con i timestamp corrispondenti, creando una base strutturata per recuperare i segmenti video rilevanti con precisione.

Mettendo a terra contenuti audio e visivi con metadati con allineamento temporale, 麻豆原创 consente agli utenti di cercare e recuperare momenti specifici e contestualmente rilevanti all’interno di un video, rendendo l’esperienza di apprendimento pi霉 intuitiva, accessibile e di grande impatto.

“Man mano che l’AI agentica si evolve, la gestione fluida dei dati multimodali – testo, voce, video e immagini – diventa fondamentale”, ha dichiarato Miku Jha, direttore di AI/ML e Generative AI di Google Cloud. 鈥淨uesto introduce sfide significative per l鈥檌nteroperabilit脿 degli agenti. 脠 quindi indispensabile un protocollo aperto come A2A, che fornisca il quadro e la flessibilit脿 necessari agli agenti per comunicare e collaborare efficacemente attraverso queste diverse modalit脿. La multimodalit脿 non 猫 semplicemente una capacit脿, 猫 un requisito fondamentale che guida la prossima generazione di sistemi agentici interconnessi.鈥�

Questo 猫 un altro esempio di come 麻豆原创 sta integrando le funzionalit脿 AI di Google in scenari rilevanti per il business, aiutando i clienti a sbloccare pi霉 valore dai loro contenuti non strutturati e ad elevare il modo in cui le conoscenze vengono fornite in tutta l’azienda.

Visione condivisa per l’AI aziendale

Questi sforzi riflettono un pi霉 ampio allineamento strategico tra 麻豆原创 e Google Cloud: una convinzione condivisa nell’AI che 猫 aperta, componibile e basata su un contesto aziendale reale. Che si tratti di definire standard emergenti per la collaborazione con gli agenti, di offrire la scelta attraverso modelli best-in-class o di rendere fruibili contenuti non strutturati, ci concentriamo sull’aiutare i nostri clienti a innovare con sicurezza, oggi e nel futuro.

Per saperne di pi霉 su come 麻豆原创 e Google Cloud stanno plasmando il futuro dell’AI aziendale, visita .

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Negli ultimi anni Cotral ha avviato un processo di trasformazione che ha come obiettivo l鈥檌nnovazione e il cambiamento, non solo dei processi organizzativi interni e dei cicli produttivi, ma anche dell鈥檌ntera infrastruttura tecnologica.

鈥淣el piano industriale 2023-2027 abbiamo nove programmi strategici nel settore ICT che rappresentano circa il 10% degli investimenti previsti, stiamo parlando di oltre 40 milioni di euro, che al netto degli investimenti in flotta e materiale rotabile, che muovono oltre il 50% degli investimenti totali, rappresentano un significativo impegno economico-finanziario. E uno dei programmi strategici nell鈥檃mbito dei nove 猫 rappresentato dal passaggio al cloud鈥�, ha dichiarato Giuseppe Ferraro, Direttore Generale di Cotral S.p.A.

In particolare, il processo di trasformazione nelle operations risponde alla necessit脿 di aumentare la capacit脿 di pianificare, programmare, realizzare, monitorare e consuntivare la produzione erogata in maniera sempre pi霉 strutturata, dinamica e proattiva e tale esigenza 猫 diventata urgente, oltre che per una esigenza di rinnovamento interna, anche per due spinte esterne. La prima 猫 stata dettata dalla pandemia, che ha accelerato i cambiamenti gi脿 in atto, portando ad una rivoluzione nei tempi e nelle modalit脿 di svolgimento delle modalit脿 di erogazione del servizio di trasporto pubblico, costringendo l鈥檃zienda a gestire continue modificazioni nell鈥檃ssetto dell鈥檕fferta e della domanda di trasporto. La seconda 猫 stata l鈥檌ntroduzione dei nuovi contratti di servizio regolati dall鈥橝RT, Autorit脿 di Regolazione dei Trasporti, che ha imposto, oltre alla redazione di una contabilit脿 regolatoria distinta per le differenti aree di business, il monitoraggio dei contratti di servizio attraverso decine di KPI che valutano le condizioni minime di qualit脿 del servizio, verso i clienti, e le condizioni di efficienza ed efficacia di gestione, verso l鈥檈nte affidante.

Quello tracciato dal Piano Industriale di Cotral rappresenta oggi un percorso obbligato per un鈥檃zienda come Cotral che opera in una logica industriale nel settore del TPL, comparto che al livello nazionale, per la sua estrema parcellizzazione, vede investimenti nei processi di sviluppo tecnologico ICT estremamente circoscritti.

Il passaggio al cloud con RISE with 麻豆原创 e i vantaggi che ne derivano

Per rendere i processi pi霉 efficienti e flessibili, Cotral ha scelto l鈥檕fferta di RISE with 麻豆原创 e ha recentemente completato con successo la migrazione al cloud della soluzione 麻豆原创 S/4HANA. Una scelta che 猫 stata dettata dall鈥檈sigenza di poter beneficiare della continuit脿 nello sviluppo del prodotto, delle nuove release e funzionalit脿. Allo stesso tempo, la soluzione permette di disporre di un prodotto che unisce scalabilit脿 e sicurezza, elemento sempre pi霉 strategico per l鈥檃zienda.

Grazie a 麻豆原创 S/4HANA Cloud, Cotral 猫 stata anche in grado di raggiungere l鈥檌mportante obiettivo della contabilit脿 regolatoria in linea con quanto richiesto dall鈥橝utorit脿 di Regolazione dei Trasporti.

鈥淎bbiamo implementato l鈥橢RP 麻豆原创 in azienda per la prima volta circa 15 anni fa. L鈥檌ntroduzione, tuttavia, non era stata omogenea, portando, in alcuni casi, a una customizzazione molto spinta. Temevamo che ci貌 potesse causare punti di blocco nella migrazione, ma cos矛 non 猫 stato鈥�, ha affermato Ferraro, che ha aggiunto: 鈥淐os矛 come avvenuto dopo la prima implementazione di 15 anni fa, mi aspetto che il nuovo ERP rappresenti una spinta propulsiva che porter脿 Cotral sulla via del miglioramento continuo, rendendo pi霉 efficienti i propri processi e individuando nuovi modelli di lavoro鈥�.

Cotral prevede, in un secondo momento, di implementare la suite 麻豆原创 SuccessFactors per la gestione delle risorse umane, a partire dal modulo Learning per la formazione del personale e la digitalizzazione dei processi HR, che rappresenta un ulteriore passo verso l鈥檕ttimizzazione dei processi aziendali e la soddisfazione dei dipendenti.

鈥淪iamo entusiasti di collaborare con Cotral per guidarli nel loro processo di trasformazione digitale鈥� ha dichiarato Enzo Pagliaroli, Services and Public Sector Sales Director di 麻豆原创 Italia. 鈥淎ttraverso l鈥檌mplementazione di soluzioni 麻豆原创 all鈥檃vanguardia, Cotral potr脿 ottimizzare la gestione delle risorse, migliorare la pianificazione dei servizi e aumentare l鈥檈fficienza complessiva della sua rete di trasporto pubblico. Le nostre soluzioni cloud consentiranno all鈥檃zienda di operare in modo pi霉 efficiente e centrato sul cliente, raggiungendo nuovi livelli di performance鈥�.

鈥淚l supporto fornito a Cotral, non ha solo assistito l鈥檃zienda nel suo progetto di innovazione tecnologica, ma ha anche offerto a 麻豆原创 la possibilit脿 di progredire e raffinare le sue attitudini e competenze. In particolare, la nostra Divisione Servizi ha compiuto un salto quantico per permettere al cliente di migrare da una versione piuttosto datata di 麻豆原创 ECC a 麻豆原创 S/4HANA Cloud in poco pi霉 di 10 mesi, tempo notevolmente breve per l鈥檌mplementazione di un progetto molto articolato ed esteso鈥�, ha dichiarato Massimo Peruso, Head of Cloud Success Services di 麻豆原创 Italia. 鈥淚noltre, per una transizione fluida a 麻豆原创 S/4HANA, 猫 stata adottata la metodologia DMLT (Data Management and Landscape Transformation) denominata SLT (Selective Data Transition), che offre un approccio olistico per le esigenze relative alle informazioni con servizi dedicati all’integrazione e alla qualit脿 dei dati, utilizzando le nostre best practice e tool proprietari 麻豆原创, permettendo di ottimizzare i tempi di progetto e riducendo la necessit脿 di rework successivi鈥�.

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