Non solo automazione: SAP fa entrare l’AI Gen nelle strategie aziendali

L’intelligenza artificiale generativa non è la bacchetta magica che risolve le esigenze di aziende che devono fare fronte a un mercato sempre più complesso e affollato da attori competitivi. L’AI Gen per potere avere effetti realmente positivi sul business delle aziende richiede un approccio scalabile, integrato e trasversale a tutta l’organizzazione e basato su dati rilevanti che possano aiutare a prendere decisioni strategiche.

Non solo automazione quindi, se si vuole che la tecnologia diventi una leva strategica per affrontare il futuro. Parte da questi presupposti la visione di SAP sull’impiego dell’AI Gen nel contesto aziendale, che la vede integrata nei processi decisionali e nel ridisegno dell’operatività tutta dell’azienda, come elemento in grado di dare informazioni utili e contestualizzate per riprogettare il percorso aziendale.

“Le aziende oggi si trovano a dover rispondere a esigenze sempre più complesse: prendere decisioni rapide, ottimizzare le risorse e mantenere un vantaggio competitivo in un mercato in costante evoluzione – ha spiegato Jesper Schleimann, Head of Business AI di SAP EMEA One -. È qui che entra in gioco la tecnologia come leva strategica, e tra le soluzioni più promettenti c’è proprio l’intelligenza artificiale generativa, capace di ridisegnare processi, migliorare l’efficienza e aprire nuove prospettive di innovazione. Dal potenziamento dei team interni con strumenti intelligenti alla capacità di leggere i dati nel loro contesto, l’AI generativa sta diventando una componente indispensabile per le aziende che vogliono trasformare la complessità in opportunità di crescita”.

Ma bisogna che le aziende rispondano velocemente per poter restare competitive in un mercato dove l’evoluzione tecnologica non risponde più alla storica Legge di Moore, che prevedeva un raddoppio della capacità tecnologica ogni 18 mesi, ampiamente superata dall’AI, che ha cicli di innovazione che si misurano ormai in settimane o addirittura giorni.

I livelli di maturità nell’adozione dell’AI Gen

Un’adozione dell’AI che sta procedendo a rilento secondo Schleiman, che identifica le aziende in base al loro grado di maturità nell’adozione dell’AI, a partire da quelle “inattive” che non hanno ancora avuto alcun approccio all’AI e “sperimentatrici” che portano avanti progetti pilota senza una strategia definita. Seguono poi le “praticanti”, con processi strutturati e replicabili e, infine, le “trasformatrici”, aziende leader che rivoluzionano il mercato utilizzando l’AI come leva strategica. Peccato che queste ultime rappresentino solo il 13% delle imprese, il che dimostra quanto ci sia ancora da fare per sfruttare pienamente il potenziale dell’AI.

“Ma perché l’adozione dell’AI sia efficace, serve un approccio strategico, e per superare le barriere iniziali bisogna passare da progetti pilota a soluzioni scalabili, ottimizzare i costi e standardizzare gli strumenti e le competenze, con un approccio integrato che coinvolga tutta l’organizzazione in modo da generare valore su larga scala” ha commentato Schleimann, aggiungendo che “per avere successo, l’AI deve essere integrata nel contesto dei dati aziendali. Senza contesto, i dati grezzi sono inutili. Solo combinando dati rilevanti con la comprensione delle dinamiche aziendali possiamo ottenere analisi significative e decisioni strategiche.

Un principio che è particolarmente evidente quando si parla di AI generativa, che ha alte capacità di apprendimento e non necessita di addestramento specifico. Ma è proprio la natura probabilistica di questa tecnologia che richiede che sia allineata con i dati radicati nei processi aziendali affinchè possa dare dei risultati trasformativi per le aziende.

Joule, il copilot AI Gen di SAP che dà contesto ai dati aziendali

Serve quindi una sorta di “traduttore” dei dati aziendali che li renda comprensibili e contestualizzabili all’impiego dell’AI. Joule è il copilot AI che SAP propone per integrare l’AI nei processi aziendali in maniera concreta e scalabile, che consente di contestualizzare i dati e di sfruttare per intero le potenzialità dell’AI generativa, “trasformando la complessità in opportunità, semplificando le operazioni quotidiane, migliorando l’efficienza e supportando la trasformazione strategica delle aziende” aggiunge Schleimann, che ricorda anche come l’adozione dell’AI debba allinearsi a logiche di responsabilità e che la sua implementazione debba seguire principi etici e garantire sicurezza, trasparenza e rispetto della privacy, in modo da dare fiducia nel suo utilizzo anche quando si tratti di gestire dati particolarmente sensibili.

Un aiuto che diventa ancor più evidente se l’AI viene incorporata nei processi aziendali fondamentali, come la gestione della supply chain e le decisioni strategiche, e dove risalta il valore della scalabilità: “Le soluzioni di AI non possono rimanere confinate a progetti isolati, ma devono essere progettate per affrontare esigenze e progetti complessi e portare benefici a tutta l’organizzazione e non solo a parti di essa” sottolinea Schleimann.

Crescono i casi d’uso dell’AI Gen

I casi d’uso dell’utilizzo proficuo dell’intelligenza artificiale generativa si stanno rapidamente moltiplicando, trasformando il funzionamento delle aziende e trovando applicazione in ambiti operativi sempre più numerosi e svariati.

Giusto per portare un esempio, nel settore delle risorse umane, l’AI consente di automatizzare e ottimizzare processi complessi come la selezione del personale. Gli assistenti virtuali aiutano ad analizzare le necessità di particolari figure professionali all’interno dei diversi team, proponendo modifiche ai titoli di lavoro, creando flussi operativi personalizzati e attivando i processi di reclutamento, semplificando attività che tradizionalmente richiedevano tempi lunghi e l’impiego di diverse e risorse.

Esemplificativa è anche la rivoluzione che l’AI sta portando nel settore finanziario, impiegata in strumenti che permettono di ottimizzare la chiusura dei bilanci, migliorare l’analisi finanziaria e prevedere le tendenze economiche, garantendo maggiore precisione e rapidità.

O, ancora, nella gestione generale della supply chain, dove i modelli predittivi aiutano a ottimizzare la gestione delle scorte e i processi logistici, garantendo continuità operativa e riducendo i costi.

AI Gen nuova interfaccia per il business. Meglio se esteso

Ma per calare l’AI Gen nel contesto corretto dell’azienda e dei suoi obiettivi di business, oltre che di operatività quotidiana, serve un aiuto. E i copilot, gli assistenti virtuali come Joule, possono essere di valido supporto, riuscendo a trasformare l’AI Gen in una nuova interfaccia utente aziendale, elevando il suo ruolo da supporto tecnologico a vero e proprio collega virtuale che, riuscendo a comprendere il contesto aziendale, anticipa le esigenze degli utenti e fornisce supporto personalizzato in tempo reale.

“L’adozione di queste tecnologie e metodologie sta ridefinendo il modo in cui i dipendenti interagiscono con i sistemi aziendali – conferma Schleimann -. Un copilot, per esempio, può generare report complessi, gestire operazioni intricate o dare soluzioni rapide e personalizzate a problemi specifici. Una evoluzione che rende più intuitivi i processi liberando il personale aziendale da attività ripetitive, permettendogli di concentrarsi su compiti strategici e a maggiore valore aggiunto”

Una interazione che non deve comunque rimanere relegata all’interno dei perimetri di business delle aziende, ma che in futuro si prevede vedrà un potenziamento degli effetti dell’AI Gen se le aziende estenderanno il proprio approccio strategico a una collaborazione globale. Lavorare con attori tecnologici internazionali, tra cui hyperscaler e sviluppatori open-source, porterà a una maggiore integrazione tecnologica, utile per creare ecosistemi interconnessi e favorire l’innovazione.

E qui SAP si fa forza della propria piattaforma che, grazie alla modularità e scalabilità che riesce a garantire, si propone per essere lo strumento ideale per integrare velocemente l’AI Gen nei processi aziendali. Che non devono solo essere quelli esistenti.

L’AI generativa non si limita, infatti, a migliorare i processi già in uso, ma contribuisce fortemente nel loro completo ridisegno, con gli agenti intelligenti che sono capaci di operare autonomamente, analizzando dati, identificando anomalie e proponendo soluzioni o suggerendo azioni correttive, anche senza intervento umano diretto.

Ma l’AI Gen ha bisogno comunque di un aiuto, che consiste nel cambiamento culturale da parte delle aziende che intendono adottarla per farne strumento strategico. Non solo un percorso di innovazione tecnologica ma un nuovo modo di fare impresa che impatta non sul singolo processo, ma su tutta l’organizzazione aziendale.

L’esempio di Prysmian: migrazione in cloud e adozione di Joule di SAP

E di aziende che hanno adottato un percorso rapido di innovazione sfruttando il cloud e ponendo le basi per’AI Gen attraverso SAP iniziano a esserci esempi di primo piano. È il caso di Prysmian, focalizzata nella produzione di cavi e accessori per telecomunicazioni ed energia, che in soli quattro mesi, ha completato la migrazione dell’intera infrastruttura IT al cloud con RISE with SAP, integrando contestualmente Joule come assistente per l’integrazione dell’AI Gen in azienda.

Con 109 siti produttivi, 27 centri di ricerca in oltre 50 paesi Prysmian aveva bisogno di un’infrastruttura IT in grado di affrontare la sua complessità operativa, armonizzare i sistemi globali e prepararsi a sfruttare il potenziale dell’AI generativa.

Una trasformazione fondamentale per supportare l’80% delle transazioni commerciali gestite dall’ERP aziendale, attuata attraverso un progetto gestito da SAP che ha visto una pianificazione scrupolosa e una stretta collaborazione tra le parti coinvolte. La migrazione al cloud è avvenuta contestualmente a un aggiornamento delle versioni dei sistemi SAP, con una doppia operazione che ha permesso a Prysmian di unificare i processi a livello globale, ottimizzando test e analisi con soluzioni standardizzate e scalabili.

Completata la parte di migrazione al cloud, Prysmian ha integrato l’AI generativa nei suoi processi aziendali con il supporto del copilot Joule di SAP, attraverso il quale punta a migliorare l’analisi dei dati in tempo reale, abbattere i silos informativi e promuovere la collaborazione interfunzionale, sfruttando agenti AI autonomi e collaborativi per ottimizzare i processi.