Si radunano a Milano partner, clienti, management di Sap per fare il punto sullo sviluppo applicativo dell’azienda ma soprattutto per misurare se si sono fatti passi avanti rispetto al Sap Now di un anno fa, dedicato all’AI generativa con il debutto del copilot di casa, Joule.
Oggi – oltre agli intenti – capire quanto l’AI generativa sia davvero parte delle strategie delle aziende ma soprattutto quali compiti può assolvere è il punto di svolta. “Pragmatismo” è la parola che usa Carla Masperi, amministratrice delegata di Sap in Italia per rispondere alle aziende che vogliono capire se ne valga la pena.
Delimitiamo il campo.
L’AI di Sap è una Business AI, a supporto delle aziende (“Non parliamo di AI generica ma orientata al business”, precisa Masperi) e Joule è ormai maturo per mostrare utilizzi concreti (“Sarà la nostra nuova customer experience”).
A questo si agganciano i partner ingaggiati sulla Business AI – una cinquantina – pronti a far toccare con mano i benefici dell’AI per le aziende trasformando la Business AI House, allestita all’interno di Sap Now, in uno showcase dove “mostrare la Businees AI in azione, prendere la misura con progetti concreti”.
Non a caso il titolo di Sap Now di quest’anno invita a mettersi a nudo, Bring Out Your Best.
Oltre gli intenti: data strategy e cloud
Il fill rouge di questa giornata è come trarre valore da un utilizzo concreto dell’AI, “ma la nostra non è una dichiarazione di intenti – precisa Masperi -. Siamo consapevoli che questa tecnologia accelera, ma accelera anche le possibilità di sbagliare. Per mitigare questi rischi servono due condizioni fondamenti. La prima è avere una sana e coerente data strategy con una base dati solida. La seconda è il cloud, l’unica tecnologia che ci permette di stare al passo con l’innovazione. Il cloud è la base di partenza per adottare AI. Se un’azienda rimane on-prem e si accontenta dell’algoritmo che ha trovato negli anni, deve sapere che questo è solo un piccolo risultato rispetto a quello che potrebbe raggiungere in cloud più velocemente. Il rischio è che chi non fa il passo verso il cloud perda delle opportunità”.
Il posizionamento dell’Italia come sesta azienda europea nell’adozione del cloud (fonte Eurostat) – commentato da Emmanuel Raptopoulos, regional president per Europa, Medio Oriente e Africa di Sap – è buona cosa non non sufficiente. “Le aziende devono avere il coraggio di spostare processi significativi in cloud, non solo le applicazioni di minor impatto. Perché il tema vero è l’agilità di business che il cloud abilita. In ambito on-prem l’innovazione è difficile da portare avanti, mentre in cloud è tempestiva. Lo stesso vale dal punto di vista economico. Essendo Sap partner dei grandi hyperscaler – Aws, Microsoft, Google Cloud – ha un vantaggio economico che trasla nelle offerte dei propri clienti”.
E aggiunge: “Quando abbiamo cominciato il percorso sul cloud non era previsto l’arrivo dell’intelligenza artificiale in particolare quella generativa. E oggi è evidente che senza il cloud non è possibile un allenamento costante per la business AI che eviti allucinazioni. Nel cloud i nostri clienti devono mettere i dati”.
Cosa vuole il mercato
L’AI non è nuova nella strategia Sap, l’hyper mediatico di due anni fa sulla GenAI ha poi ha alzato le aspettative. Ma per capire le esigenze del mercato Sap Insight ha condotto la ricerca Mid Market and Business Priorities per rilevare le indicazioni di investimento su panel di 12.000 aziende in tutto il mondo, di cui 330 in Italia.
Ne emerge che il 58% delle medie imprese in Italia (con un numero di dipendenti compreso tra 250 e 1500) attribuisce una priorità alta all’adozione della GenAI (58%), percentuale che sale al 91% se si includono le imprese che vi assegnano una priorità moderata.
Per fare cosa? Sviluppo di contenuti marketing e vendita (43%), rilevamento di frodi (43%), interazione con clienti e fornitori (42%). Oltre la metà delle aziende attribuisce una priorità elevata all’AI per creare innovativi modelli di business e nuove fonti di entrate (51%), gestire i processi di supply chain e logistica (50%), sicurezza di dati e privacy (50%), percorsi di formazione (47%), snellire processi aziendali, rendendoli più agili e adattivi (46%).
“Per rispondere a queste esigenze abbiamo realizzato 100 casi d’uso di AI generativa disponibili all’interno delle nostre soluzioni cloud e abbiamo creato un ambiente di sviluppo battezzato AI Lab dove partner o clienti possono sviluppare propri scenari evolutivi. Noi lavoriamo con i più diffusi Llm ma con la nostra semantica garantita – precisa Masperi -. I casi d’uso sono scenari pronti per essere attivati, accelerano il time to value e sono disponibili nelle nostre applicazioni. Come dire: la fatica di pensare e di sviluppare casi d’uso la facciamo noi, i clienti devono solo abilitarli”.
Certo potrebbe non essere un numero suffciente, incalza Philipp Herzi, chief artificial intelligence officer di Sap. “Se guardiamo a tutte le aziende sono milioni le esigenze da indirizzare. Non sarebbero mai abbastanza 100 casi d’uso ma la nostra idea è di renderli disponibli in una piattaforma matura, rispondente alle esigenze dei clienti. Il nostro ecosistema sa che la GenAI nel contesto enterprise è fondametantale per scalare dalle semplici Poc. Abbiamo discusso molto con i clienti su qual è il ritorno in produttività, in risparmio di tempo e di denaro e, seppure alcuni continuano a pensare che ci siano solo ragioni tecniche per scegliere tra on-prem e cloud, abbiamo loro mostrato che il 99% dei clienti early adopter di AI sono clienti cloud. Per cui è una questione non solo tecnologica. Se i clienti vogliono realmente adottare l’AI, il prerequisito è il cloud, per ottenere benefici di scalabilità, economici e di time to value, oltre che garantire la qualità del dato”.
Gli Agenti AI
I capisaldi della AI Business di Sap restano quelli annunciati un anno fa, rinforzati anche al recente Sap Executive Summit di Cernobbio. Una AI responsabile, affidabile e rilevante
La responsabilità riguarda l’etica del dato (“un tema che ha il consenso tra tutti i provider di tecnologia”), l’affidabilità il fatto che la AI di Sap poggia su una base dati accreditata (“il mercato ci riconosce che maciniamo dati da più di 50 anni”) e la rilevanza, infine, si riferisce al fatto che l’AI di Sap “sa di cosa parla, proprio perché da decenni modelliamo processi di business delle aziende, per tutti i settori di mercato, e da sei anni abbiamo introdotto AI nelle nostre applicazioni. Noi parlavamo di Intelligence Enterprise e intelligence indicava proprio questo. La nostra rilevanza sta nel riportare l’AI nei processi di business”, argomenta Masperi.
I numeri dichiarati dall’azienda parlano di 27mila clienti di Sap AI Business, di cui circa mille lavorano su scenari di AI generativa in Europa. “Sono i nostri early adopter” continua.
Le recenti novità di Joule lo trasformeranno nella nuova user experience dei clienti, un motore di produttività per far colloquiare diversi funzioni di business, su temi quali emissioni di fatture, certificazioni dei dati e via dicendo. “Stimiamo che Joule verrà utilizzato entro la fine dell’anno per l’80% delle attività Sap più comunemente utilizzate”.
Lavorano nella stessa direzione gli Agent AI, annunciati al TechEd un paio di settimane fa, che possono gestire domande più complesse (ad esempio le controversie sui pagamenti) e capire dalla query cosa fare. “In qualche modo chiediamo all’AI di ragionare, di mettere insieme diverse componenti come farebbe una mente umana, aiutando in questo modo a rispondere alle esigenze di chief marketing officer per nuovi piani di comunicazione, chief financial officer per gestire pagamenti o insoluti, Hr manager filtrando i profili per competenze – precisa Masperi -. Abbiamo stimato che i tempi delle applicazioni grazie agli Agent AI si possono ridurre del 30 per cento”.
Una piattaforma di Agenti che sta maturando (25 rilasciati ad ottobre e i restanti 75 nel quarto trimestre). Interviene sul tema Philipp Herzig con una riflessione: “Gli agenti AI hanno la capacità di gestire query complesse ma affinare le loro competenze è un viaggio che richiede tempo per crescere da ‘baby agent’ in grado di gestire task semplici e ‘agenti evoluti’ che devono imparare ad essere ancora più collaborativi e profittevoli. Sap è l’unica azienda che proprio per la sua storia può fare agenti per ambiti diversi, dal marketing al sales, dal procurement alle risorse umane. Tengo a precisare che non è che gli Agent AI siano autonomi ma incrementano la collaborazione tra differenti aree di business all’interno della corporate. Perché non significa semplicemente aumentare l’automazione ma anche la collaborazione. L’obiettivo ultimo della nostra strategia è semplificare le applicazioni: va in questa direzione anche la nuova release di Joule prossima al rilascio per semplificare le mobile app e migliorare l’esperienza d’uso”.
Regione Lombardia, oltre ai Poc
Tra gli utenti di AI Business si annovera Regione Lombardia che ha trasformato il bilancio regionale negli ultimi anni con prodotti e servizi Sap, in una visione di bilancio integrato dei servizi offerti trasparente ai cittadini. “La volontà della regione è quella di testare l’innovazione tra i primi enti a livello nazionale per sperimentare tecnologie in diversi campi (dalla sanità alle olimpiadi invernali 2026) che possano garantire servizi efficienti e migliori ai cittadini” precisa Aldo Colombo, direttore generale di Regione Lombardia, appoggiandosi ad Aria, in-house lombarda, che collabora sulla gestione di più di 600 servizi di Regione Lombardia e sulla sua trasformazione digitale. “Gestiamo una enorme mole di dati con la missione di valorizzare al massimo il patrimonio informativo regionale – precisa Lorenzo Gubian, direttore generale di Aria -. Partivamo da un prodotto legacy per la gestione contabile, stratificato in decenni di sviluppo, e grazie alla collaborazione con regione Lombardia che ha manifestato la volontà di innovare e i partner (oltre a Sap, altri tra cui Kpmg sulla parte di aiuto al change management ed Engineering sulla parte realizzativa) abbiamo affettato l’elefante utilizzando Sap S/4Hana e portato tutte le funzionalità all’interno della piattaforma. Il processo di innovazione è la possibilità di rimodellare i processi non soltanto l’adozione della tecnologia: migrare il bilancio e portare il processo amministrativo e contabile se questa tecnologia apre un mondo perché permette di inserire funzionalità nei processi prima escluse. Non solo GenAI ma machine learning, process mining, analytics ci permettono di lavorare con i dati”.
Un censimento delle iniziative di GenAI in Regione conta una ventina tra Poc e progetti nascenti. Uno riguarda la gestione e l’assegnazione dei bandi in tempi veloci, oggi erogati attraverso i click day che premiamo chi prima arriva senza valutazioni di merito.“Il modo più veloce per distribuire risolse economiche evitando l’ uso di click day è utilizzare Llm con la capacità di leggere anche documenti non strutturati per supportare le nostre risorse umane nel fare le istruttorie. Perché, non dimentichiamoci, c’è sempre la decisione umana nei processi, a man in the loop. Questo progetto permetterà di evitare click day e dare risposte più veloci alla distribuzione dei fondi”.
Confermando che la piattaforma abilita ma richiede sempre la presenza di una volontà manageriale per attivare il cambiamento.
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