Portare l’AI in azienda, e industrializzare il suo utilizzo, richiede la capacità di combinare conoscenze in ambiti diversi, dall’adozione delle nuove tecnologie a governo di dati, business e decisioni. Process data, business knowledge e decision intelligence: le tre competenze che Celonis raggruppa sotto l’unico cappello della Enterprise AI, una “disciplina” che porta l’AI nelle aziende di fascia enterprise partendo dall’analisi del contesto operativo.
Obiettivo proporre soluzioni AI componibili che possano scalare nel tempo portando risultati.
Mauro Terraneo, regional managing director Celonis Italia – filiale italiana del gruppo che ha il suo headquarter in Germania (Monaco di Baviera) ridondato negli Usa (New York) – mette proprio l’accento sul contesto, per supportare le aziende nei processi decisionali e velocizzare il time to market. Incontrato a valle del Process Intelligence Day 2026 tenutosi a Milano, dove 200 persone tra decision maker, partner ed esperti si sono confrontati su come portare l’Enterprise AI oltre la fase dei progetti pilota.
“Se l’AI inizialmente era uno strumento di disegno dei processi, grazie alle reportistiche e agli analytics che offriva, oggi l’AI è più operazionale, è a supporto del business perché genera valore a lungo termine – spiega -. Per funzionare davvero in azienda, l’AI non ha bisogno solo di dati, ma di contesto operativo. Deve cioè comprendere processi, regole, eccezioni, obiettivi e vincoli che definiscono il modo in cui il business opera ogni giorno. Per questa ragione la trasformazione digitale delle operation si intreccia sempre più con l’adozione dell’AI, in un contesto caratterizzato da una crescente complessità operativa e dall’evoluzione continua delle supply chain“.
Un concetto che Celonis ha declinato in una serie di eventi globali itineranti in 24 città e 6 continenti. Continua: “Senza un’AI che ha conoscenza del contesto operativo, dai processi alle inefficienze, gli agenti AI rischiano di restare strumenti isolati, capaci di produrre raccomandazioni ma non di supportare decisioni affidabili nei processi business-critical”. Le imprese non si accontentano più di sperimentare, ma devono raccogliere risultati in termini di business. “La process intelligence colma il divario tra sperimentazione e industrializzazione, fornendo all’AI il contesto per ragionare correttamente, agire in modo affidabile e produrre Roi misurabile. È questo il passaggio chiave per industrializzare l’Enterprise AI”.
AI e impatto sui processi
I dati del Process Optimization Report 2026 di Celonis (su un panel di 1.600 business leader a livello globale) confermano che l’85% delle organizzazioni punta a diventare una “agentic enterprise company” entro tre anni e il 90% sta già esplorando sistemi multi-agente per automatizzare decisioni complesse. Allo stesso tempo, il 76% dei leader ammette che i processi attuali frenano l’adozione dell’AI, mentre l’82% ritiene che le soluzioni di AI non riusciranno a generare Roi senza una chiara comprensione di come funziona realmente il business.
Un cambiamento che la stessa Celonis ha vissuto sulla propria pelle in questi anni, pur rimanendo un’azienda privata nata nel 2011 da tre studenti della Technische Universität München (Tum) di Monaco di Baviera (Alexander Rinke, Bastian Nominacher e Martin Klenk). E’ stato proprio il passaggio dalla proposta iniziale di process mining a un approccio di process intelligence arricchita dall’intelligenza artificiale, “definito PI+AI”, a permettere a Celonis di entrare come leader nel Magic Quadrant for Process Intelligence 2026 di Gartner.
“Alcuni clienti italiani hanno capito questo passaggio – come Danieli, Mediaset, Saipem, Unipol e Zoppas – cosi come alcuni partner – EY, Microsoft e Protiviti – che hanno utilizzato l’AI e l’automazione per trasformare le operation e investire sulla competitività facendo progetti che riguardavano supply chain, procurement, gestione dei fornitori, visibilità end-to-end dei processi, fino all’orchestrazione di workflow intelligenti tra persone, sistemi e agenti AI” precisa Terraneo. Oggi in Italia Celonis conta circa 40 clienti di fascia enterprise in tutti i settori, con un target potenziale di 200 aziende. “L’ingresso nel quadrante di Gartner dedicato alla process intelligence ci accredita presso i clienti storici in ambito financial services, utilities, automotive ma ci aiuta anche ad aumentare la nostra value proposition verso clienti nuovi”.
Apertura tecnologica
Leva per dialogare con loro è l’adozione agnostica degli Llm, “ci interfacciamo con tutti quelli presenti sul mercato, proprio perché ragioniamo in base al contesto operativo”. Le acquisizioni realizzate negli anni hanno permesso di alzare il livello di pianificazione, al quale si è aggiunta la capacità di mappatura grazie all’acquisizione appena finalizzata di Ikigai Labs, specializzata in decision intelligence, e rafforzata dal recente lancio del Celonis Context Model, una piattaforma che fornisce un digital twin dinamico e in tempo reale delle operation, capace di tradurre la realtà aziendale in un linguaggio comprensibile all’AI. “L’integrazione delle competenze di Ikigai Labs porterà capacità avanzate di forecasting, pianificazione e simulazione, aiutando le imprese non solo a comprendere ciò che accade nei processi, ma anche ad anticipare scenari futuri e individuare le azioni più efficaci da intraprendere”.
In Italia, il team di 40 persone – che da settembre verrà ospitato in una nuova sede a Milano – e la relazione con una quindicina di atenei spinge per dare visibilità agli use case sviluppati dagli AI Lab. La Germania rimane il mercato principale in Europa ma con il cambio di posizionamento l’obiettivo è crescere anche negli altri paesi, Italia inclusa (“onboarding di 7 persone quest’ anno con l’ambizione di crescere nel mercato italiano al ritmo dello scorso anno, +40%”), portando l’Europa a contribuire al 50% del business che completa il restante 50% raccolto nel mercato americano. Al momento nessuna presenza nell’Est Europa, ma uffici in Giappone, Singapore e da poco anche negli Emirati Arabi.
La strategia di go to market affianca alla diretta relazioni con system integrator dal profilo consulenziale e implementativo, con una forte presenza territoriale. “Un modello mix che si avvale anche di profili consulenziali interni a Celonis – conclude -. Alcune delle partnership tecnologiche si completano anche con la messa in condivisione del modello di go to market, come quella con Microsoft“.
Secondo Deloitte, l’AI agentica potrebbe arrivare a coinvolgere quasi il 91% delle aziende entro i prossimi due anni (fonte, State of AI in the Enterprise 2026), ma restano tra ostacoli rilevanti la necessità di misurare con precisione il valore generato. Proprio questo aspetto diventa uno dei passaggi decisivi per superare la fase dei progetti pilota e portare l’AI dentro le operation su scala enterprise.
© RIPRODUZIONE RISERVATA
