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

Un’azienda manifatturiera presente in più Paesi alle prese con un’interruzione della supply chain deve valutare allo stesso tempo fornitori alternativi, disponibilità di magazzino, impegni verso i clienti e impatti finanziari. Un CFO che analizza l’esposizione alla liquidità durante una profonda crisi finanziaria necessità di strumenti ben più 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’AI: la mancanza di contesto

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

Si sta diffondendo l’idea che modelli sempre più avanzati possano produrre automaticamente risultati migliori. Ma non è così. Un’intelligenza scollegata da processi, dati, regole e governance rischia di generare attività prive di valore e, in alcuni casi, può persino aumentare frammentazione e rischio.

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

Il ruolo strategico dei sistemi enterprise

Il software enterprise rappresenta la spina dorsale operativa dell’economia 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’era dell’intelligenza artificiale, questo contesto assume un ruolo centrale. Senza di esso, l’AI offre ipotesi sofisticate, analisi articolate, ma non decisioni affidabili. Quando l’AI viene integrata direttamente nei processi operativi, può individuare rischi, coordinare azioni tra funzioni aziendali, suggerire interventi in tempo reale e automatizzare attività nel rispetto di limiti definiti. Non si tratta più di agenti isolati, ma di un’intelligenza profondamente integrata nel tessuto operativo ed economico dell’impresa.

Autonomia non significa eliminare le persone dal processo decisionale. Significa ridurre attriti, frammentazione e complessità amministrativa. Le persone continuano a definire priorità e responsabilità, mentre l’AI supporta il coordinamento e l’esecuzione.

Torniamo al caso dell’interruzione nella fornitura di un componente critico. Molti sistemi AI sono in grado di riassumere il problema o prevedere ritardi. Ma un’AI realmente integrata nei processi di business può valutare gli impatti sulla produzione, verificare disponibilità di stock, analizzare fornitori alternativi, stimare l’esposizione 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’avvento dell’AI sia destinato a crescere, e non a ridurre, l’importanza strategica dei sistemi enterprise. L’attenzione si sposterà verso piattaforme capaci di comprendere policy, dipendenze, processi, impatti finanziari e responsabilità organizzativa.

La nuova fase dell’AI enterprise

Anche il concetto di trasformazione aziendale sta cambiando. La prima fase dell’AI enterprise è stata dominata da sperimentazione, copiloti, progetti pilota e automazione di attività isolate, con risultati spesso limitati in termini di produttività.

Nella prossima fase, le aziende leader collegheranno invece l’intelligenza direttamente ai sistemi operativi dove le decisioni producono risultati economici concreti. Diventerà evidente che un’AI efficace dipende non solo dalla governance, ma anche dal contesto, dalla qualità dei dati e dall’integrità dei processi.

Soprattutto, emergerà con chiarezza che l’adozione dell’AI non è 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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Per i clienti Â鶹ԭ´´, questo cambiamento promette un’impennata di produttività. Ma pone anche un requisito imprescindibile: gli agenti AI Enterprise devono essere sicuri, governabili e verificabili fin dalla fase di progettazione.

È in questo contesto che si inserisce la profonda collaborazione tecnica di Â鶹ԭ´´ con NVIDIA OpenShell nell’ambito della Â鶹ԭ´´ Business AI Platform, un runtime open source e sicuro per agenti AI autonomi. Questa collaborazione non consiste semplicemente nell’“adozioneâ€� di un runtime da parte di Â鶹ԭ´´, bensì nel fatto che Â鶹ԭ´´ contribuisce attivamente, insieme a NVIDIA, a definire, rafforzare e trasformare in prodotto il livello di esecuzione per l’AI agentica aziendale.

Perché questo è importante per i clienti Â鶹ԭ´´

Per i clienti Â鶹ԭ´´, il valore di questa collaborazione è concreto e pratico. Essa rende possibili:

• Agenti AI che operano all’interno dei processi Â鶹ԭ´´ senza aggirare i meccanismi di governance
• Modelli di sicurezza allineati ai framework enterprise IAM e di conformità 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 né 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, ciò 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 Â鶹ԭ´´ conoscono bene questa realtà. La business AI è utile solo se può essere:

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

Per risolvere questo problema non bastano le sole funzionalità 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 funzionalità, 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 funzionalità 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?

È qui che il contributo di Â鶹ԭ´´ diventa decisivo.

Qual è il contributo di Â鶹ԭ´´: semantica aziendale, governance e scalabilità

Â鶹ԭ´´ sta co-sviluppando e contribuendo a OpenShell sulla base delle esigenze aziendali.

1. Requisiti di runtime definiti dall’azienda

Â鶹ԭ´´ opera con una portata e un livello di responsabilità 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 Â鶹ԭ´´ nella collaborazione, Â鶹ԭ´´ 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.

Ciò 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
• Tracciabilità che resiste al vaglio dei clienti e degli enti regolatori

2. Sviluppo congiunto delle funzionalità di OpenShell

Â鶹ԭ´´ 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 identità aziendali e gli hook di audit e governance.

Â鶹ԭ´´ 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
• Identità aziendale e controllo degli accessi
• Osservabilità e verificabilità del comportamento degli agenti
• Governance operativa e di implementazione in tutti gli ambienti

Ciò garantisce che l’autonomia degli agenti sia sempre inquadrata in base agli obiettivi e alle responsabilità aziendali, e non solo alle autorizzazioni tecniche.

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

Alzare l’asticella per l’AI agentica aziendale

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

Per i clienti Â鶹ԭ´´, questo significa agenti AI non solo potenti, ma progettati per guadagnarsi la fiducia negli ambienti in cui la fiducia è più importante.

Grazie alla combinazione delle innovazioni di NVIDIA in materia di runtime e sicurezza con la capacità di Â鶹ԭ´´ di trasformare le soluzioni in prodotti aziendali, la sua competenza in materia di governance e la sua scala operativa, Â鶹ԭ´´ 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 Â鶹ԭ´´ semplificano l’accesso dei clienti ai prodotti di dati Â鶹ԭ´´ mission-critical attraverso i servizi AWS, tra cui Amazon Bedrock, Amazon Quick e Amazon SageMaker. Ciò consentirà 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 Â鶹ԭ´´.

“La prossima era del business sarà definita dalla capacità delle organizzazioni di trasformare l’intelligenza in azioni concrete su larga scala”, ha affermato Muhammad Alam, membro del Consiglio di Amministrazione di Â鶹ԭ´´ SE, Â鶹ԭ´´ Product & Engineering.  “Integrando Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud con le funzionalità di intelligenza artificiale e analisi di AWS, ampiamente diffuse, i clienti possono liberare il vero potenziale dei dati e dell’AI.”

Grazie a Â鶹ԭ´´ BDC Connect, l’integrazione offre accesso quasi in tempo reale e senza copia a prodotti di dati Â鶹ԭ´´ 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.

“Â鶹ԭ´´ e AWS condividono l’impegno di aiutare i clienti a valorizzare i loro dati più preziosi”, ha dichiarato Ruba Borno, vicepresidente Global Specialists and Partners di AWS. “Combinando Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud con l’infrastruttura globale sicura di AWS e i servizi avanzati di intelligenza artificiale, le organizzazioni possono accedere ai dati Â鶹ԭ´´ cruciali e agire su di essi con la velocità e la scalabilità richieste dal proprio business.”

Con Â鶹ԭ´´ BDC Connect per i clienti Amazon Athena è possibile:

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

Disponibilità generale

Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud è già 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 verrà raddoppiato il numero di clienti ammessi al programma, segnando un’importante pietra miliare nella nostra missione di fornire ai clienti di RISE con Â鶹ԭ´´ su Azure un supporto e una competenza straordinari durante tutta la loro esperienza. Migliaia di aziende stanno già trasformando il proprio business con RISE con Â鶹ԭ´´ su Azure, tra cui , e .

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

Un approccio collaborativo al successo

Il programma offre un’esperienza cliente congiunta che integra e migliora il percorso RISE with Â鶹ԭ´´, fornendo:

• Risorse dedicate: accesso a un team globale di ingegneri di prodotto Microsoft con competenze Â鶹ԭ´´, 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 Â鶹ԭ´´, 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 Â鶹ԭ´´ e Microsoft per garantire supervisione e guida allineate in ogni fase
• Costo zero: programma offerto gratuitamente ai clienti approvati

“RISE with Â鶹ԭ´´ su Microsoft Azure garantisce ai clienti il meglio di entrambi i mondi: la leadership di Â鶹ԭ´´ nei processi aziendali e la piattaforma cloud affidabile di Microsoft”, ha dichiarato Karl Fahrbach, Chief Partner Officer di Â鶹ԭ´´. “Insieme, aiutiamo le organizzazioni a muoversi più 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 Â鶹ԭ´´ 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 Â鶹ԭ´´, offriamo un percorso sicuro, prevedibile e pronto per l’IA che accelera il time to value e sblocca nuove opportunità di trasformazione”.

Valore condiviso: perché è importante per i clienti

L’iniziativa RISE with Â鶹ԭ´´ su Microsoft Azure è molto più di una semplice offerta tecnica; è un investimento strategico per il successo dei clienti, realizzato congiuntamente da Microsoft e Â鶹ԭ´´.

I principali vantaggi dell’iniziativa per i clienti includono:

• Passaggi di produzione senza intoppi: il programma contribuisce a ridurre i tempi di inattività tecnici, i rischi e i ritardi nella fase di post-elaborazione.
• Affidabilità 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’azienda stia muovendo i primi passi nel percorso RISE with Â鶹ԭ´´ o desideri accelerare una migrazione in corso, questo programma garantisce le competenze, la visibilità e la partnership necessarie per avere successo.

Per saperne di più o per candidare la vostra organizzazione, contattate il vostro referente commerciale Â鶹ԭ´´ o Microsoft.

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

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

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

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

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

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

La frammentazione geopolitica rende questa situazione ancora più urgente. Il cloud sovrano, l’AI sovrana e la localizzazione dei dati non sono più preoccupazioni teoriche. Sono realtà normative in mercati che vanno da New York a Francoforte, da Riyadh a Singapore. Nell’era dell’AI, la governance non riguarda tanto il controllo del rischio sui margini, quanto l’integrazione del controllo deterministico all’interno di un’intelligenza probabilistica. E questo è un tema da C-level, non un semplice progetto IT.

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

Il secondo momento è più silenzioso, ma è proprio lì che la maggior parte delle imprese alla fine vincerà o perderà.

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

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

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

La domanda che ogni consiglio di amministrazione dovrebbe porsi non è solo “Quale AI possiamo aggiungereâ€�, ma anche “Il nostro patrimonio di dati è pronto o stiamo sovrapponendo l’intelligenza probabilistica a fondamenta frammentate?â€�.

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

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

Quest’anno stiamo passando da interfacce applicative statiche a interfacce utente generative. Anziché navigare tra i sistemi, i dipendenti esprimeranno le loro intenzioni: «Prepara un briefing per l’incontro di questa settimana con il mio cliente che genera il maggior fatturato». Gli agenti di AI orchestreranno i workflow, raccoglieranno il contesto e proporranno delle azioni.

Ma l’adozione non è automatica e la fiducia non è scontata. I dipendenti accetteranno i colleghi digitali basati sull’AI solo quando saranno certi che i risultati rispettino le regole di governance, riflettano i reali processi dell’organizzazione e producano vantaggi misurabili. I profili di AI specifici per ruolo, ad esempio per CFO, CHRO e responsabili della supply chain, basati su dati affidabili e integrati in flussi di lavoro già esistenti, sono ciò che colmerà il divario di adozione.

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

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

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

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

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

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

L’ultimo momento riguarda direttamente i leader.

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

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

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

La prova della leadership

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

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

Questo è il momento di agire con attenzione.

Manos Raptopoulos è Global President Europe, APAC, Middle East & Africa, e membro dell’Extended Board di Â鶹ԭ´´ SE

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Per aiutare le nuove generazioni a esplorare le opportunità professionali aperte dalla tecnologia e a immaginare un futuro più sostenibile, il pomeriggio del 28 aprile, la RomeCup ha ospitato presso la Sapienza Università di Roma l’evento conclusivo di Rising Youth, iniziativa promossa dalla Fondazione Mondo Digitale insieme a Â鶹ԭ´´, giunta alla sua quinta edizione che ha coinvolto e formato nel corso degli anni oltre 2.500 giovani.

L’edizione 2026 ha visto protagonisti gli studenti delle scuole secondarie, impegnati a mettere l’intelligenza artificiale al servizio della sostenibilità per aziende e persone. Nel corso dell’anno, gli esperti Â鶹ԭ´´ hanno animato webinar sull’impatto dell’AI sulle aziende e la società, mentre in primavera mentor aziendali e formatori hanno accompagnato gli studenti nel percorso di ideazione e prototipazione di soluzioni innovative, che sfruttino l’AI per rendere il nostro mondo più sostenibile. La fase finale di Rising Youth ha visto gli studenti impegnati in un intenso lavoro di sviluppo di prototipi: i 16 progetti finalisti sono stati presentati a una giuria di esperti Â鶹ԭ´´ e valutati in base a criteri quali originalità e innovazione dell’idea, qualità della presentazione, impatto sul business e sulla sostenibilità.

I prototipi presentati evidenziano un approccio concreto all’AI come strumento di inclusione e protezione delle fragilità. Alcuni progetti si sono concentrati sull’uso del digitale per la salute e la prevenzione, come nel caso degli algoritmi di computer vision addestrati su migliaia di immagini per lo screening precoce dei tumori cutanei. Altri si sono focalizzati sulla sostenibilità ambientale attraverso la gestione intelligente di acqua e rifiuti, l’ottimizzazione energetica e il monitoraggio delle emissioni di COâ‚‚ da parte delle imprese.

Le proposte hanno rivelato, inoltre, una buona conoscenza delle tecnologie sottostanti: dai sistemi che trasformano l’acqua piovana in risorsa monitorata in tempo reale, ai modelli di robotica realizzati con materiali di recupero per l’automazione dello smaltimento, fino all’impiego della realtà aumentata per rendere più intuitiva la manutenzione delle infrastrutture sotterranee.

Centro dell’hackathon è stato l’impatto reale sul tessuto sociale ed economico. Ne sono un esempio le piattaforme per aiutare le PMI a rispondere ai bandi pubblici nei tempi e modi corretti, i sistemi di tutoraggio intelligenti per proteggere gli anziani dalle truffe online, le soluzioni di AI generativa per una didattica inclusiva dedicata a studenti con bisogni educativi speciali.

L’Hackathon è stato vinto dal team Shelter Group dell’IIS Galileo di Paolo (SA) che ha presentato il progetto Safer Web AI. Il team ha ideato un prototipo di app con chatbot intelligente pensato per supportare gli over 65 nella navigazione sicura, riconoscendo truffe online, phishing e contenuti ingannevoli. La soluzione trasforma la paura del digitale in consapevolezza e autonomia, grazie a un’assistenza semplice, immediata e accessibile.

“In un momento storico in cui l’intelligenza artificiale sta ridefinendo il modo in cui viviamo, studiamo e lavoriamo, è fondamentale investire nelle competenze delle nuove generazioni e accompagnarle nella comprensione consapevole delle opportunità offerte da questa tecnologia rivoluzionariaâ€�, ha commentato Adriano Ceccherini, Chief Business Officer di Â鶹ԭ´´ Italia. “Con Rising Youth vogliamo contribuire a formare giovani talenti capaci non solo di utilizzare in modo responsabile l’innovazione, ma di metterla al servizio di obiettivi concreti di sostenibilità, inclusione e crescita sociale. I progetti presentati quest’anno dimostrano come ragazze e ragazzi sappiano interpretare l’AI con creatività, senso critico e forte orientamento all’impatto reale. Per Â鶹ԭ´´, sostenere iniziative come questa significa contribuire a costruire un futuro in cui la tecnologia sia un abilitatore di progresso per le persone, le aziende e il Paese».

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Per avere successo, le aziende manifatturiere non possono più limitarsi a semplici miglioramenti incrementali o ottimizzazioni isolate. Devono orchestrare le proprie operazioni end-to-end con processi interconnessi e dati affidabili, in modo da poter rispondere più rapidamente ai cambiamenti, operare in modo più efficiente, rimanere conformi alle normative e continuare a crescere, anche in un contesto di costante disruption.

In occasione di Hannover Messe 2026, il principale palco mondiale dedicato alla trasformazione industriale, Â鶹ԭ´´ ha presentato una nuova serie di innovazioni per il settore manifatturiero e la gestione della supply chain basate sull’intelligenza artificiale. Queste innovazioni aiutano le imprese a garantire la continuità operativa orchestrando persone, processi e tecnologie all’interno della loro organizzazione estesa, trasformando la volatilità in un’opportunità di resilienza, e impatto di business.

Dall’analisi basata sull’AI all’implementazione dell’AI

Per anni, le aziende manifatturiere hanno investito in analytics e dashboard per aumentare la visibilità. Ma la sola visibilità non basta a prevenire momenti di forte discontinuità. Ciò che serve ora è un’intelligenza artificiale integrata direttamente nei processi core, che le consente di analizzare gli alert, valutare l’impatto sul business e fornire soluzioni in tempo reale per risolvere eventuali problemi. Con l’AI agentica, le aziende possono ora fare un ulteriore passo avanti: automatizzare le attività corrette per ottenere risultati migliori, mantenendo l’intervento umano per le decisioni critiche.

Â鶹ԭ´´ sta implementando l’intelligenza artificiale su scala industriale integrando agenti AI direttamente nei flussi di lavoro della supply chain e della produzione e contestualizzandoli con dati aziendali e del suo ecosistema affidabili. Basandosi su dati industriali, transazionali e della filiera, questi agenti possono andare oltre la semplice analisi, per arrivare alla previsione e all’esecuzione in tempo reale, lavorando per fornire resilienza, conformità normativa e un impatto misurabile fin dal primo giorno. Ciò che conta maggiormente è generare un ritorno sull’investimento (ROI) tangibile, sia riducendo i tempi di inattività imprevisti, gli scarti e le rilavorazioni, sia aumentando la qualità e la produzione.

Orchestrazione della supply chain end-to-end tramite AI

Al centro dell’attenzione di Â鶹ԭ´´Â  .

Â鶹ԭ´´ aiuta le imprese manifatturiere a collegare processi e dati non solo tra i team interni, ma anche oltre i confini dell’organizzazione, con vendor, partner logistici e fornitori di servizi. Utilizzando agenti AI per collegare progettazione, pianificazione, procurement, produzione, logistica, servizi e gestione degli asset, e integrandosi perfettamente con i sistemi ERP e le soluzioni di business, Â鶹ԭ´´ contribuisce ad abbattere i silos che rallentano il processo decisionale e aumentano il rischio operativo.

Questa nuova orchestrazione basata su agenti è alimentata e governata da un portafoglio di applicazioni intelligenti che non solo analizzano, ma agiscono, consentendo risposte più rapide e coordinate senza sacrificare qualità, controllo o crescita.

Nuovi agenti AI che ridefiniscono la pianificazione, i servizi e le operazioni

In occasione della Hannover Messe 2026, Â鶹ԭ´´ ha presentato gli agenti di intelligenza artificiale che aiutano aziende manifatturiere e operatori a ridurre il time to value, rendere più stabili le operazioni e migliorare i livelli dei servizi in un contesto di continue interruzioni. Anticipando annunci più ampi previsti per Â鶹ԭ´´ Sapphire, questi agenti dimostrano come l’AI agentica offra vantaggi concreti in tutti gli ambiti della supply chain.

Di seguito alcuni esempi:

Manufacturing

• Production Master Data Agent contribuisce ad automatizzare e ottimizzare la creazione e la gestione dei dati anagrafici di produzione. Sfruttando la distinta base, l’agente può generare routing di produzione, inclusi operazioni e centri di lavoro, e contribuire a garantire che i componenti siano assegnati correttamente lungo tutto il processo produttivo. Ciò contribuisce a ridurre il lavoro manuale, ad accelerare il setup della produzione e a mantenere i dati di produzione accurati al variare dei requisiti. La disponibilità generale è prevista per il secondo trimestre del 2026.
• Production Planning and Operations Agent consente ai responsabili della pianificazione di rilasciare ordini di produzione utilizzando il linguaggio naturale, convalidando automaticamente la disponibilità dei materiali, la capacità produttiva e i vincoli di programmazione. Joule fornisce suggerimenti, come componenti alternativi o opzioni di riprogrammazione, che i team possono esaminare e approvare, riducendo il lavoro manuale e mantenendo la produzione allineata alle condizioni reali. La disponibilità generale è prevista per il secondo trimestre del 2026.

Asset e servizi

• Field Service Dispatcher Agent può aumentare la reattività del servizio e la disponibilità degli asset individuando per un intervento il tecnico più adatto in base a competenze, posizione, condizioni dell’asset e priorità, garantendo una risoluzione più rapida dei problemi e un utilizzo più efficiente della forza lavoro. La disponibilità generale è prevista per il secondo trimestre del 2026.
• Alert Processing Agent è in grado di arricchire gli avvisi operativi attingendo a incidenti passati, soluzioni adottate e segnali contestuali, e di suggerire azioni chiare e basate sui dati per aiutare i team a risolvere i problemi più rapidamente e migliorare l’affidabilità operativa. La disponibilità generale è prevista per il terzo trimestre del 2026.
• Asset Health Agent analizza gli indicatori dello stato di salute in serie temporali per valutare e sintetizzare lo stato attuale e previsto di singoli oggetti tecnici o di gruppi di essi. Prevedendo quando gli asset potrebbero raggiungere uno stato critico e avvisando gli utenti in tempo reale, l’agente supporta la manutenzione basata sulle condizioni (CBM – Condition Based Maintenance) e contribuisce a ridurre al minimo i tempi di inattività, garantendo allo stesso tempo la disponibilità degli asset. La disponibilità generale è prevista per il terzo trimestre del 2026.

Agenti di intelligenza artificiale che migliorano l’esecuzione delle operazioni logistiche

• Material Reservation Agent contribuisce a garantire la disponibilità dei materiali quando e dove necessario, automatizzando la creazione e la gestione delle prenotazioni in base a regole aziendali, riducendo i ritardi, affinando l’accuratezza dell’inventario e ottimizzando il capitale circolante. La disponibilità generale è prevista per il secondo trimestre del 2026.
• Outbound Task Orchestration Agent è in grado di proteggere i livelli di customer service rilevando e risolvendo in tempo reale i problemi relativi a prelievo e imballaggio, orchestrando azioni correttive per garantire consegne puntuali e accurate. La disponibilità generale è prevista per il secondo trimestre del 2026.

Allineare forza lavoro, logistica e asset in tempo reale

La resilienza operativa dipende anche dalla capacità di coordinare le persone con tutte le altre risorse man mano che le condizioni cambiano.

°ä´Ç²ÔÌý, competenze, certificazioni, disponibilità e norme sul lavoro vengono allineate alla domanda operativa in tempo reale, in modo che i piani di gestione della forza lavoro possano adattarsi automaticamente alle variazioni della produzione.

Nel settore della logistica, , insieme alla nuova soluzione ,  aiuta le organizzazioni a ridurre i costi di trasporto, accelerare le operazioni di magazzino e migliorare le prestazioni di consegna. Grazie all’interazione conversazionale con Joule, i responsabili possono dare priorità all’evasione degli ordini, tenendo conto automaticamente della disponibilità e dei vincoli di pianificazione.

Anche le operazioni relative agli asset e alla qualità traggono vantaggio dall’intelligenza integrata. Il rilevamento delle anomalie e l’elaborazione degli avvisi grazie all’intelligenza artificiale in aiutano i team a identificare i rischi in anticipo, a stabilire le priorità d’intervento e a ridurre i tempi di inattività non pianificati. Parallelamente, Â鶹ԭ´´ Document AI è in grado di automatizzare , migliorando la produttività, la qualità dei dati e la conformità su larga scala.

Prospettive future

Con l’evolversi dei requisiti normativi, Â鶹ԭ´´ sta ampliando il supporto per i Passaporti Digitali di Prodotto in , in linea con il Regolamento UE che definisce il quadro dei requisiti di progettazione ecocompatibile per prodotti sostenibili (Ecodesign for Sustainable Products Regulation – ESPR). Queste funzionalità aiutano le aziende manifatturiere a creare schede prodotto conformi all’ESPR, che includono informazioni sull’impatto ambientale, la composizione dei materiali, la riparabilità e la riciclabilità. La disponibilità generale è prevista per il secondo trimestre del 2026.

Le nuove funzionalità di Â鶹ԭ´´ Business Network offrono anche il supporto integrato per la conformità alla fatturazione elettronica e la residenza dei dati, consentendo una collaborazione sicura con i partner, una logistica sincronizzata, e tempi di consegna migliorati.

Nel loro insieme, queste innovazioni riflettono un passaggio dalla gestione reattiva all’esecuzione intelligente, in cui l’AI è integrata direttamente nei processi che oggi mantengono in funzione la produzione e le catene di approvvigionamento, ponendo le basi per la prossima ondata di innovazione che verrà presentata a Â鶹ԭ´´ Sapphire a maggio.

*Dominik Metzger è president e chief product officer per Â鶹ԭ´´ Supply Chain Management.

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Gli ultimi anni ci hanno insegnato che la discontinuità è la nuova normalità. Che si tratti di conflitti globali, carenze di materie prime o improvvisi picchi di domanda, le supply chain devono adattarsi più rapidamente che mai. Ecco perché quest’anno la conversazione non riguarda miglioramenti incrementali, ma la reimmaginazione dei processi con tecnologie intelligenti che anticipano, si adattano e agiscono in modo autonomo.

Dalla complessità alla chiarezza: come l’agentic AI cambia le regole del gioco

L’agentic AI sta rimodellando le supply chain, e stiamo già vedendo valore reale nella pratica:

• Onboarding dei fornitori in ore, non in settimane: le aziende possono ottenere efficienze significative collaborando più profondamente con i loro fornitori, come quelli di materie prime o di logistica. Gli agenti AI convalidano autonomamente le credenziali dei fornitori, verificano la conformità e li integrano nella rete, riducendo i tempi di onboarding fino al 50%.
• Manutenzione predittiva e servizio che previene i tempi di inattività: invece di reagire ai guasti, gli agenti AI monitorano lo stato delle attrezzature e attivano servizi proattivi, riducendo le interruzioni non programmate del 30%.
• Gestione autonoma delle interruzioni: quando si verificano interruzioni o opportunità a breve termine nei livelli di domanda o offerta, gli agenti AI valutano eventi e avvisi, modellano scenari e guidano l’azione mantenendo gli esseri umani nel processo. Se, per esempio, è necessario spostare scorte critiche, gli agenti effettuano automaticamente gli ordini, ottimizzando i livelli di inventario e riducendo i tempi di consegna del 25%.

Questi non sono possibilità lontane — sono scenari reali già testati da clienti Â鶹ԭ´´ Supply Chain. L’AI non sostituisce le persone, ma amplifica il processo decisionale umano, liberando i team per concentrarsi sulla strategia piuttosto che sul “gestire gli incendiâ€�.

Perché questo è importante: i ranking degli analisti lo raccontano

Le soluzioni Â鶹ԭ´´ supportano strategie che hanno ottenuto riconoscimenti nei principali report di analisti del 2025, tra cui:

• Nel IDC MarketScape for Multi-Enterprise Supply Chain Commerce Networks, Â鶹ԭ´´ è stato nominato Leader per aver permesso collaborazione e orchestrazione in tempo reale attraverso ecosistemi globali con Â鶹ԭ´´ Business Network.
• Nel , Â鶹ԭ´´ è stato posizionato come Leader per innovazioni come la manutenzione predittiva e l’agentic AI attraverso Joule.
• Nel , Â鶹ԭ´´ è stato riconosciuto come Leader per l’integrazione di pianificazione, produzione e logistica con analisi avanzate e AI.

Questi riconoscimenti non sono solo medaglie al merito. Confermano la fiducia che i nostri clienti e partner ripongono in Â鶹ԭ´´ e l’impatto che offriamo insieme. Rinforzano anche una verità critica: l’eccellenza nella supply chain è ora una priorità per i board aziendali.

Sostenibilità: dall’obbligo al vantaggio competitivo

La sostenibilità non è più semplicemente una casella da spuntare per la conformità — è un vantaggio competitivo. Oltre il 25% delle emissioni globali è già tassato o regolato da sistemi di scambio. La circolarità e la responsabilità per le emissioni di carbonio sono diventate KPI centrali per i leader della supply chain perché le pratiche responsabili offrono benefici misurabili.

Rispettare gli standard ambientali, sociali e di governance (ESG) riduce i rischi normativi e reputazionali, mentre l’ottimizzazione logistica per emissioni inferiori spesso si traduce in meno chilometri percorsi e costi di carburante ridotti. Allo stesso tempo, clienti e investitori favoriscono sempre più i brand con metriche di sostenibilità trasparenti, rendendo questo un potente differenziatore nel mercato.

Le soluzioni Â鶹ԭ´´ aiutano le aziende a misurare le emissioni, abilitare la conformità ESG e inserire i dati di sostenibilità nelle decisioni operative per l’approvvigionamento, la logistica, la spedizione e la pianificazione. Ciò trasforma la sostenibilità da un esercizio di reporting a una leva di crescita. Infatti, le aziende riconosciute nei ranking di Gartner spesso citano la sostenibilità come driver di resilienza e redditività. Quando un’azienda può provare responsabilità sul carbonio e circolarità, non sta semplicemente rispettando le regole — costruisce fiducia e apre nuove opportunità di mercato.

Guardando al futuro: le roadmap per il 2026

Nel 2026, le nostre priorità si concentrano sull’abilitare supply chain più intelligenti, più connesse e più resilienti. Stiamo intensificando gli investimenti nell’agentic AI per supportare i flussi di valore end-to-end, come la pianificazione aziendale integrata, l’esecuzione delle vendite e delle operazioni, la produzione digitale e l’esecuzione logistica. L’obiettivo è portare l’AI direttamente nei processi in cui si prendono le decisioni, così che la pianificazione diventi più predittiva e l’esecuzione più automatizzata.

Stiamo anche facendo progressi nelle nostre capacità di orchestrazione della supply chain. Poiché le supply chain globali operano sempre più attraverso reti, le aziende hanno bisogno di un livello coordinato che unisca pianificazione, procurement, produzione e logistica con gli ecosistemi di partner. Quest’anno continueremo a rafforzare la capacità delle nostre soluzioni di identificare i rischi nelle reti complesse a più livelli (n-tier) sincronizzando i dati, prescrivendo decisioni e azioni attraverso l’impresa e la rete più ampia, e aiutando i clienti a gestire le interruzioni end-to-end con maggiore velocità e chiarezza.

Infine, restiamo concentrati sull’eccellenza dei dati. Dati affidabili e armonizzati sono essenziali per decisioni guidate dall’AI e per orchestrare la supply chain. Nel 2026 continueremo a migliorare la coerenza dei dati master, la qualità dei dati a livello di rete e a supportare modelli di dati pronti per l’AI che aiutano a garantire che i nostri clienti possano fidarsi e usare le loro informazioni su larga scala. Insieme, queste aree formano la spina dorsale delle innovazioni che stiamo offrendo quest’anno, con l’obiettivo chiaro di aiutare i clienti a passare da operazioni reattive a orchestrazione intelligente e proattiva.

Il messaggio finale: il 2026 è l’anno dell’azione su larga scala

Il panorama della supply chain sta evolvendo più velocemente che mai. Agentic AI, sostenibilità e automazione intelligente non sono opzionali, ma essenziali. Le aziende che abbracciano queste tecnologie per evolvere veramente il modo in cui operano e prendono anche decisioni complesse saranno leader in resilienza, efficienza e responsabilità. Chi esiterà rischia di rimanere indietro in un mondo dove l’adattabilità è l’ultimo vantaggio competitivo.

Non aspettare che le interruzioni ti costringano a reagire. Sviluppa ora le capacità che ti porteranno attraverso l’incertezza e ti posizioneranno per la crescita.

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L’intelligenza artificiale è il cambiamento tecnologico più significativo dai tempi di Internet e l’evento più trasformativo mai accaduto al software aziendale. Non perché l’AI lo minacci, ma perché l’AI ha bisogno del software aziendale. I progressi nel ragionamento, nella generazione di codice e negli agenti autonomi sono veri e rimodelleranno ogni settore.

Lo vedo in prima persona. L’AI sta generando incrementi di efficienza a doppia cifra nelle nostre stesse operazioni. In oltre due terzi dei nostri contratti cloud del quarto trimestre, i clienti hanno scelto di includere funzionalità AI. I produttori utilizzano agenti AI per automatizzare i processi di quotazione, riducendo drasticamente i tempi di risposta. I team di consulenza stanno recuperando un quarto della loro settimana lavorativa da dedicare ad attività di maggior valore. Non è hype: sta accadendo, su scala enterprise.

Ogni grande cambio di piattaforma segue uno schema. All’inizio, il valore si concentra nei livelli più bassi dello stack: capacità di calcolo, modelli, infrastruttura. Le “pale� durante la corsa all’oro. Con il tempo, però, il valore duraturo migra verso il livello applicativo, dove la tecnologia si traduce in risultati concreti. Internet lo ha dimostrato chiaramente. Il cloud computing lo ha confermato. Con l’AI non sarà diverso. Il software non sta arrivando alla fine della corsa – ha appena iniziato. In altre parole: il software sta diventando il superpotere dell’AI.

Dove risiede il vero valore

In tutti i settori, le imprese stanno investendo miliardi nell’AI, spinte da reali progressi in funzionalità e produttività. Eppure, molte faticano a trasformare gli esperimenti in risultati misurabili e scalabili in tutta l’organizzazione. Le cause sono note: ecosistemi di dati frammentati, processi in silos, governance incoerente e AI “appiccicata� a sistemi legacy obsoleti.

Indipendentemente dal settore o dalle dimensioni, ogni cliente con cui parlo vuole una sola cosa: un’AI che comprenda profondamente il proprio business, in modo sicuro e affidabile. Ciò richiede applicazioni integrate, dati armonizzati e controlli chiari. Senza questi elementi, l’AI opera nel vuoto, scollegata dalla realtà dell’azienda.

Se non comprende come la funzione finance si collega agli acquisti, come la supply chain interagisce con la produzione, quali regole di compliance governano una transazione o come gestire le eccezioni, l’AI non può gestire un’organizzazione in modo affidabile. Il più piccolo errore – l’utilizzo di dati non aggiornati, incompleti o sbagliati – può scatenare a cascata decisioni sbagliate, transazioni errate e perdite significative prima che qualcuno se ne accorga. Lungi dall’eliminare il software, l’AI mette in evidenza l’indispensabilità dei sistemi che coordinano il lavoro su larga scala.

L’AI per il business ha successo quando agenti e governance si incontrano

Creare un agente è sempre più semplice, ma è solo la punta dell’iceberg. Implementarlo lungo supply chain end-to-end o nei processi di chiusura finanziaria, con piena conformità e tracciabilità, è dove si concentra la maggior parte dello sforzo. Orchestrazione, applicazione delle policy e determinismo dei workflow sono i custodi della fiducia. Più agenti autonomi vengono distribuiti, più diventano preziosi i sistemi governati che li governano e li supervisionano, ed è qui che le piattaforme che già gestiscono le operazioni di business più importanti del mondo mostrano tutto il loro valore.

Di cosa hanno bisogno gli agenti per operare su larga scala

Per generare risultati tangibili e affidabili, gli agenti hanno bisogno di tre elementi.
Primo, una profonda conoscenza di dominio e di settore codificata nei sistemi, affinché comprendano contesto, relazioni e processi end-to-end.
Secondo, dati accurati e ricchi semanticamente, che costituiscano una fonte di verità affidabile.
Terzo, governance a livello aziendale: regole di validazione, controlli di conformità, flussi di approvazione, gestione delle identità e tracciamento delle attività per mantenere l’autonomia in sicurezza.

Sono questi gli elementi che distinguono l’AI in grado di gestire davvero e in modo affidabile un’azienda da quella che colpisce solo in una demo.

Cosa cambia e cosa rimane vero

L’AI rende il software più veloce ed economico da sviluppare. I modelli linguistici diventeranno una commodity. I modelli di business evolveranno, man mano che i pattern di utilizzo si sposteranno dagli utenti agli agenti. Emergeranno interfacce completamente nuove. Gli utenti dialogheranno sempre più con l’AI invece di navigare applicazioni, e i front-end saranno generati dinamicamente in tempo reale.

Ma il bisogno di sistemi governati e costantemente aggiornati non farà che crescere. L’AI alza l’asticella per aggiornamenti sicuri, miglioramenti basati sulla telemetria e controlli condivisi, tutti punti di forza del SaaS maturo. Gli agenti AI non sostituiscono il software enterprise. Vi fanno affidamento.

I vincitori non saranno quelli che possiedono modelli di base leggermente migliori. Saranno coloro che sapranno fornire valore a livello applicativo: risultati basati su profonda competenza di dominio, integrati tra funzioni e governati per la scalabilità.

Il software sta diventando il sistema operativo dell’autonomia affidabile. Le aziende che lo capiranno integreranno l’AI nei sistemi che gestiscono l’economia mondiale. Le altre continueranno a fare esperimenti, generare prototipi e chiedersi perché i risultati non siano all’altezza dell’hype.

Lunga vita al software.

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In tutti i settori, i clienti chiedono un orientamento semplice, prevedibile, e costante, capace di collegare chiaramente le iniziative di trasformazione ai risultati di business.

Il nostro portafoglio di servizi e supporto, sostenuto da una solida toolchain e da un team di esperti, nasce proprio per questo: aiutare le organizzazioni a definire un percorso più chiaro per adottare le innovazioni Â鶹ԭ´´, rafforzare le operazioni e trasformarsi con fiducia in un contesto in rapida evoluzione.

Abilitare una creazione di valore più rapida attraverso la trasformazione continua

Tutte le imprese stanno cercando di tenere il passo. I cicli tecnologici si muovono velocemente, le aspettative crescono e l’adozione dell’AI richiede priorità chiare e un’esecuzione coordinata, sempre allineata al valore di business. Le aziende cercano una guida costante, risultati misurabili e un partner che le supporti in ogni fase del loro percorso di trasformazione.

In Â鶹ԭ´´ comprendiamo questa esigenza. I clienti chiedono trasparenza sulle modalità di supporto, ritorni prevedibili sugli investimenti e un modo più semplice per integrare l’innovazione nei propri sistemi, soprattutto ora che l’intelligenza artificiale sta diventando una capacità operativa fondamentale, integrata nei processi.

E’ in questo scenario che il lancio del rinnovato portafoglio Â鶹ԭ´´ Services and Support assume un ruolo cruciale. Il nuovo modello offre maggiore chiarezza su come i clienti possono collaborare con Â鶹ԭ´´ e propone un’esperienza coerente pensata per sostenere una trasformazione continua, non un intervento isolato.

Con il nuovo portafoglio, offriamo ai clienti un percorso più strutturato per adottare l’innovazione, applicare l’AI in modo responsabile e gestire i propri sistemi con maggiore sicurezza.

Tre piani di successo progettati per un impatto concreto sul business

Il portafoglio rinnovato introduce tre success plan che incontrano i clienti nel loro punto di partenza. Ogni piano si basa sul precedente e offre un modello flessibile che cresce insieme alle esigenze dell’organizzazione. E’ inoltre possibile combinare diversi piani all’interno del proprio ambiente, ad esempio, scegliendo l’Advanced Success Plan per l’ambiente Â鶹ԭ´´ SuccessFactors e il Max Success Plan per supportare le strategie di AI, dati e analytics.

Foundational Success Plan

Incluso in ogni soluzione cloud Â鶹ԭ´´, questo piano aiuta i clienti a gestire le soluzioni in modo efficiente e garantire la continuità operativa. Supporta la creazione continua di valore attraverso contenuti selezionati, percorsi formativi strutturati, funzionalità di gestione del ciclo di vita delle applicazioni e supporto preventivo per sistemi mission-critical. Si basa sull’offerta Â鶹ԭ´´ Enterprise Support ed è arricchito con funzionalità avanzate di operations tecniche per il cloud e l’onboarding.

Advanced Success Plan

Questo piano rafforza i team con competenze specialistiche. Le organizzazioni ricevono una guida proattiva per identificare i rischi in anticipo, accelerare l’innovazione, adottare più rapidamente nuove funzionalità e ottimizzare i processi. Insight basati sull’AI favoriscono decisioni informate, mentre sessioni di attivazione dedicate aiutano a perfezionare l’utilizzo delle funzionalità disponibili.

Max Success Plan

Rappresenta il livello più strategico di coinvolgimento da parte di Â鶹ԭ´´. Include tutti gli elementi dell’Advanced Success Plan e aggiunge success plan manager dedicati, iniziative di miglioramento dei processi cross-solution e adozione personalizzata di use case di AI. È progettato per aziende che affrontano trasformazioni complesse o che stanno estendendo l’uso di Â鶹ԭ´´ Business AI.

Accelerare i risultati attraverso semplicità e collaborazione

Il portafoglio aggiornato si basa su un principio chiave: aiutare i clienti a generare valore più rapidamente e con maggiore certezza. Questo significa ridurre la complessità, migliorare le modalità di guida e rafforzare la collaborazione tra Â鶹ԭ´´ e ogni cliente. Significa anche supportare le aziende nell’adozione dell’innovazione, inclusa Â鶹ԭ´´ Business AI, al ritmo coerente con le esigenze del business.

Oltre ai success plan, i clienti possono ampliare la propria esperienza con servizi professionali semplificati, servizi di sviluppo e offerte di application management. Questi elementi forniscono competenze aggiuntive per esigenze specifiche, sviluppo di soluzioni su misura e maggiore resilienza operativa nel lungo periodo. Tutte le offerte valorizzano la profonda conoscenza dei prodotti Â鶹ԭ´´ e le sue competenze di settore.

Il nuovo portafoglio allinea le aspettative dei clienti a un modello di ingaggio moderno, supportato da strumenti intelligenti e competenze umane. Fornisce la struttura necessaria per guidare le organizzazioni nei momenti di incertezza, mantenendo la trasformazione allineata alla strategia e focalizzata su risultati misurabili.

Thomas Pfiester è responsabile Customer Engagement and Adoption e membro dell’Extended Board di Â鶹ԭ´´ SE.

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