Si è chiusa da pochi giorni a Milano l’edizione 2026 di Aveva World, la conferenza dell’azienda che lavora allo sviluppo del software industriale (ed è parte del gruppo Schneider Electric) per gli scenari di utilizzo AI. L’evento ha riunito oltre 3.500 delegati attorno a un tema unico: portare l’intelligenza artificiale al centro dei processi produttivi. Per più giornate il capoluogo lombardo è diventato il punto di osservazione privilegiato sulla trasformazione digitale dell’industria, anche attraverso il pacchetto di innovazioni che attraversa l’intero portafoglio software dell’azienda. Con un messaggio di fondo: il beneficio dell’AI industriale non si gioca sugli algoritmi, ma sulla capacità di rendere i dati operativi affidabili, governati e pronti all’uso.
La fotografia degli ecosistemi digitali
Proprio a Milano, per documentare la tesi, è stata presentata la prima edizione dell’Industrial Intelligence Report, lo studio realizzato da Aveva insieme a Imd. Sul palco dell’evento il Ceo di Aveva, Caspar Herzberg, e Michael Wade, professore di Imd, hanno dato anima ai numeri del rapporto Digital Ecosystems and the Future of Connected Enterprises che raccoglie il contributo di oltre 275 senior leader provenienti da 12 settori industriali, integrato da 19 interviste approfondite condotte tra gennaio e marzo 2026.
Il punto di partenza è il concetto di industrial intelligence, definito come la capacità organizzativa di integrare operational technology (OT), information technology (IT) e AI per abilitare processi decisionali connessi e data driven lungo l’intero ecosistema industriale. Attorno a questa nozione il report costruisce un’analisi che mette a nudo un paradosso: se il 74% dei leader considera gli ecosistemi digitali una priorità strategica alta o massima, soltanto il 27% dichiara di condividere dati in modo significativo o esteso con i propri partner. La quota più ampia, il 47%, si ferma a una condivisione “moderata”, un livello intermedio che frena la generazione di valore.
I numeri raccolti alimentano una relazione chiara: a ogni passo avanti nella condivisione dei dati corrisponde un valore di ecosistema più elevato, con un punteggio aggregato che sale da 3,12 per le organizzazioni che condividono in modo minimo fino a 4,07 per quelle che lo fanno in modo esteso. Eppure le fondamenta operative restano deboli. Solo il 9% delle aziende ha raggiunto una governance dei dati realmente integrata e condivisa tra le organizzazioni, e appena il 3% indica l’AI come spina dorsale del coordinamento dell’ecosistema. Anche sul fronte tecnologico il quadro è di adozione diffusa ma poco profonda: il 64% utilizza AI o machine learning con i partner, ma l’impatto strutturale sulle decisioni resta limitato.
Il report individua poi una distinzione di ruoli decisiva. Gli orchestratori — le organizzazioni che progettano, gestiscono e coordinano l’ecosistema — ottengono punteggi di valore superiori ai semplici partecipanti in tutte le fasi di creazione, distribuzione e cattura del valore. I settori industriali si confermano tra i più attivi nella collaborazione, ma sono anche quelli che meno spesso assumono il ruolo di orchestratore: appena il 24%, contro il 34% dei settori non industriali. Lo studio segnala però anche una via alternativa: i partecipanti che investono al tempo stesso in una governance solida e in una collaborazione ampia raggiungono punteggi di valore allineati a quelli degli orchestratori. Conta più ciò che le aziende fanno della posizione che occupano.
Le barriere all’esecuzione, secondo la ricerca, non sono quelle che i vertici aziendali temono di più. Il rischio competitivo, spesso al centro delle discussioni nei consigli di amministrazione, risulta l’ostacolo meno rilevante. I freni reali sono strutturali: l’integrazione di tecnologie eterogenee oltre i confini organizzativi, la sicurezza di dati e sistemi, la difficoltà di dimostrare il ritorno sugli investimenti. A illustrare queste dinamiche concorrono casi concreti, dal Porto di Rotterdam — che coordina due ecosistemi sovrapposti per la logistica e l’industria chimica — al polo industriale di Kwinana, in Australia, dove la transizione verso il Net Zero ha messo alla prova la tenuta di una rete di simbiosi industriale costruita in decenni. Per Caspar Herzberg l’obiettivo della collaborazione con Imd va oltre la fotografia del fenomeno. L’ambizione, spiega il Ceo di Aveva, non è solo comprendere le motivazioni che spingono verso gli ecosistemi digitali, ma “definire framework, competenze e pratiche di leadership che consentano concretamente alle aziende di superare i silos e costruire modelli operativi più adattivi e guidati dagli ecosistemi”. Una lettura condivisa da Michael Wade, director dell’Imd Global Center for Digital and AI Transformation, secondo cui “governance, integrazione e capacità di apprendimento contano oggi più degli algoritmi”. La prossima fase consiste nel trasformare le fondamenta già costruite in vantaggio strategico attraverso una migliore condivisione dei dati, un coordinamento più efficace e ruoli più chiari.
Aveva, l’evoluzione tecnologica
Il filo conduttore degli annunci milanesi è la volontà di trasformare quelle fondamenta in strumenti operativi. La piattaforma di intelligenza industriale Connect è destinata a evolvere con una nuova versione prevista per il primo trimestre del 2027, che introdurrà un industrial knowledge graph pensato per accelerare creazione, arricchimento e implementazione dei digital twin. Modellando relazioni e proprietà tra asset industriali reali, il knowledge graph preserva il contesto operativo e, arricchito con funzionalità AI, aiuta a individuare criticità e a sostenere decisioni con impatto diretto su produzione ed efficienza. A popolarlo sarà un twin builder che ricorre all’AI agentica per suggerire mappature intelligenti tra le fonti dati esistenti e un modello standardizzato. Sul fronte della gestione dei dati arriva Flows, atteso per il secondo trimestre del 2026 grazie all’acquisizione di Crosser: consentirà di assemblare e distribuire pipeline di elaborazione per pulizia, filtraggio e trasformazione dei dati in tempo reale, introducendo oltre 800 nuovi connettori e ottimizzando i processi DataOps.
L’AI entra poi direttamente negli strumenti di lavoro quotidiani. Da giugno gli aggiornamenti di Aveva Operations Control offriranno una visione unificata dell’intero stack operativo, integrando Hmi, Scada e sistemi enterprise tramite Connect. Il supporto nativo a C# e Python nella piattaforma Hmi/Scada permetterà di distribuire algoritmi AI avanzati direttamente sull’edge, mentre l’arrivo di integrazioni Model Context Protocol (Mcp) e di capacità per la gestione di AI server e client, on-premise e cloud, aprirà i dati operativi contestualizzati ai grandi modelli linguistici. In Aveva Unified Engineering — accessibile da qualsiasi browser — debuttano un assistente AI industriale, gli assistenti per il design generativo e predittivo e un intelligent point cloud framework; una versione dedicata alla progettazione navale è attesa per il quarto trimestre del 2026. Aggiornamenti sostanziali interessano infine il portafoglio Aveva PI System, con miglioramenti di performance e scalabilità per PI Server, un trasferimento dati più efficiente verso Connect, nuove esperienze di gestione web per gli Adapters e per PI Vision, e il debutto di Aveva PI Audit Reporter, soluzione sviluppata con Cognizant per la reportistica delle audit trail. “Per le imprese industriali la vera sfida è l’infrastruttura”, sottolinea Rob McGreevy, chief product officer di Aveva: le innovazioni annunciate, aggiunge, “mirano a colmare questo divario, a tutti i livelli dell’offerta tecnologica industriale”.
La strategia delle alleanze
Proprio l’idea di un ecosistema aperto orienta la fitta strategia di alleanze. Sul fronte dei dati, l’annuncio più rilevante è la collaborazione strategica con Snowflake: al centro dell’accordo un’integrazione diretta e zero-copy tra Connect e l’AI Data Cloud dell’azienda, che permette di accedere, analizzare e attivare dati industriali ed enterprise senza pipeline complesse né duplicazioni. I clienti comuni ereditano l’intero stack di governance di Snowflake — sicurezza a livello di colonna, mascheramento dinamico dei dati, controlli di accesso granulari — una garanzia rilevante per i settori regolamentati come farmaceutico, energetico e manifatturiero.
Per Chris Child, VP of Product, Data Engineering di Snowflake, la collaborazione consente ai clienti industriali “un’innovazione più rapida e un’analisi più scalabile, senza la complessità di spostare o duplicare i dati”.
Sul versante infrastrutturale si colloca l’accordo pluriennale con Amazon Web Services (Aws). L’intesa porta il portafoglio software industriale di Aveva sul cloud di Amazon: l’azienda svilupperà e gestirà Connect sull’infrastruttura Aws — sfruttando servizi come Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore ed EC2 — come tassello di una più ampia strategia multicloud. L’accordo prevede soluzioni SaaS pubbliche e private, la disponibilità dei prodotti Aveva su Aws Marketplace entro la fine dell’anno, programmi congiunti di migrazione e una rete di system integrator OT qualificati. L’obiettivo, spiega Uwem Ukpong, vice president of Aws Industries, è aiutare le aziende industriali “ad accelerare la trasformazione digitale, ridurre i costi e valorizzare i dati operativi”. Un terreno fertile, se si considera che Connect gestisce oggi oltre 8 petabyte di dati industriali affidabili e che il PI System è utilizzato dal 65% delle imprese industriali della classifica Fortune 500.
A spostare l’attenzione dai dati alle decisioni è invece la partnership tecnologica con Ifs, che opera nel software enterprise basato sull’AI per i settori asset-intensive. Sul palco di Aveva World i Ceo Caspar Herzberg e Mark Moffat hanno presentato la prima iniziativa congiunta, Continuous Asset Decision Intelligence: una soluzione che integra in un’unica architettura intelligence operativa, dati di engineering e pianificazione strategica degli investimenti, con l’obiettivo di colmare la distanza tra insight e azione. Il nodo a cui risponde è la frammentazione delle informazioni — dati operativi, storico manutentivo, disponibilità di ricambi e priorità di investimento spesso confinati in sistemi separati — che rallenta il passaggio dall’analisi all’intervento. Con la nuova soluzione, sottolinea Mark Moffat, Ceo di Ifs, le aziende dispongono “del contesto operativo e dell’AI enterprise necessari per decidere quali interventi eseguire, quando intervenire e se riparare, rinviare o sostituire un asset”. Lo strumento è stato mostrato in una demo live nella Connect Innovation Zone, mentre un webinar globale è atteso nel corso dell’estate.
A completare il quadro restano l’estensione di Connect a ServiceNow e la partnership con Microsoft, alleata da oltre quarant’anni, che accelera la convergenza OT/IT anche attraverso un’opzione Customer-Hosted SaaS per le imprese con esigenze di sovranità dei dati. Una rete di collaborazioni — da Crosser a Cognizant — che riporta il discorso al cuore dell’Industrial Intelligence Report: in un’industria in cui, secondo Gartner, entro il 2026 il 60% dei progetti AI rischia di essere abbandonato per mancanza di dati pronti all’uso, il vantaggio competitivo non nasce dalla tecnologia più avanzata, ma dalla capacità di costruire ecosistemi governati in cui dati e AI generano valore condiviso.
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