Sap Now AI Tour Milano è la 31esima edizione dell’appuntamento annuale con cui Sap riunisce la propria community italiana di clienti e partner. I numeri fotografano da soli l’intensità della giornata: oltre 1.800 partecipanti tra executive, imprenditori ed esperti di settore, più di 50 partner coinvolti e oltre 100 sessioni, in gran parte affidate alle testimonianze dirette delle aziende. It’s the Beginning of Better, claim di questa edizione, scandisce invece il ritmo su una visione, quella di Sap dell’Autonomous Enterprise, che “vuole essere un modello organizzativo in cui dati, applicazioni e intelligenza artificiale lavorano insieme per rendere i processi più agili e adattivi, lasciando alle persone il governo delle decisioni”. Anticipata un anno fa proprio a Sap Now e messa a fuoco a maggio (in occasione di Sapphire), quella che era una visione ora è declinata da Carla Masperi, AD di Sap Italia, come realtà operativa utilizzabile e a cui tendere (per le realtà che ancora non hanno abbracciato questi percorsi). Precisa Masperi: “La novità non sta più di tanto nella quantità degli strumenti tecnologici disponibili (oggi si contano oltre 50 “assistenti” Joule e 200 agenti nei diversi domini funzionali destinati a raddoppiare nel breve termine), ma nel nuovo modo di lavorare che questi strumenti abilitano”.
“Gli agenti intercettano i segnali del business, ragionano sui problemi, raccomandano azioni e le eseguono senza richiedere un intervento umano passo a passo, ma lasciando al centro le persone a decidere”, prosegue Masperi. Un elemento importante, tanto più in un mercato che fatica a scalare. Secondo le fonti citate da Masperi (Academic Studies, Anthrop\c, Bcg), “il 74% delle organizzazioni non è ancora uscito dalla fase sperimentale e il 42% dei progetti si ferma al pilota per problemi legati ai dati”. Il nodo, insomma, non è la tecnologia ma la base informativa su cui opera, a cui si somma il tema critico dell’accuratezza dei modelli generici, che nel migliore dei casi si ferma all’80-85%. “Non possiamo accontentarci dell’80% o del 90% quando parliamo di record finanziari, di flussi di cassa, di capacità produttiva: possiamo fidarci solo del 100%”. Da qui le tre condizioni perché l’AI entri nei processi, invece di affiancarli, che Masperi rivendica come parte del Dna di Sap. La prima è la conoscenza dei processi, “costruita in oltre 50 anni e declinata in 26 settori verticali, con circa 400mila clienti e 120 applicazioni mission critical”. La seconda è “una base dati semanticamente coerente: 7,3 milioni di campi, 500mila tabelle e 50mila Api”. La terza è la governance, integrata nel sistema e non separata: “Ogni azione dell’agente è tracciabile e verificabile a ritroso, e la profilazione degli accessi già applicata agli utenti si estende all’AI”. Perché “senza governance l’AI rischia di diventare una scheggia impazzita”.
Il cambiamento si può allora toccare con mano in uno degli scenari più ricorrenti: quello di un fornitore che comunica all’improvviso un ritardo importante nelle consegne.
Dove l’approccio tradizionale richiede riunioni e comitati di crisi, sono gli agenti a ricostruire gli impatti su produzione, consegne ed eventuali penali e a proporre alternative, mentre alle persone restano decisione e coordinamento. L’architettura che rende possibile questo passaggio si articola in cinque elementi. Joule Work introduce un’interazione basata sull’intenzione: all’assistente non si pone una domanda, si chiede un risultato, come la riduzione del Dso, e Joule attiva gli agenti per individuare partite aperte e clienti in ritardo. Sap Autonomous Suite accoglie progressivamente gli scenari agentici, Sap Industry AI – portfolio AI sviluppato per passare dalla semplice assistenza digitale all’esecuzione autonoma di processi end-to-end specifici per i diversi settori industriali – porta la profondità richiesta nello specifico verticale con percorsi di co-innovazione condotti insieme ai clienti ed infine la Business AI Platform consente di sviluppare agenti custom che ereditano in automatico governance e accesso alla base dati semantica. Alla base c’è il passaggio al cloud con Rise e Grow with Sap, a tutela gli investimenti già fatti: “L’Autonomous Enterprise non diventa un salto, ma la naturale evoluzione di un percorso di trasformazione”, prosegue Masperi.
Il ragionamento si estende all’interoperabilità e ai costi dell’AI. Attraverso Sap Business Technology Platform (Sap Btp) gli agenti Sap possono collaborare anche con agenti esterni tramite il protocollo A2A, con la piattaforma a fare da collante e da garante dell’accesso corretto al dato, senza il quale tracciabilità e controllo verrebbero meno. Sul piano economico, Masperi riconosce infatti che il costo dell’AI è oggi motivo di preoccupazione per Cio e Cfo e richiama gli strumenti per monitorare i consumi e commisurare le risorse a ciascuna attività, già disponibili. Il clima, nonostante l’incertezza geopolitica, resta di fiducia: la ricerca condotta con Oxford Economics su 200 aziende italiane indica investimenti in AI per 18,4 milioni di dollari nell’anno e un ritorno atteso del 20% nel 2026, destinato a salire al 38% nei prossimi due anni.
La rotta delle aziende
Prende la parola Augusta Spinelli, president Europe, Middle East and Africa di Sap, che declina le potenzialità delle tecnologie nei percorsi delle aziende, sulla base di un preciso rilievo: “I risultati migliori li stanno ottenendo quelle aziende che non hanno aspettato un’AI perfetta e l’hanno integrata un passo alla volta nel lavoro quotidiano”. Il mercato, in questa lettura, si divide in tre gruppi: i leader, “che hanno portato l’AI in produzione con impatti misurabili”; chi accelera ora, chiusa la sperimentazione e alle prese con la scalabilità, “e qui si colloca la maggior parte dei clienti”; gli osservatori, ancora impegnati a costruire business case.
“Aspettare ha un costo. La finestra è aperta, ma non rimane aperta per sempre”, chiosa Spinelli. A separare chi ottiene risultati da chi non li ottiene sono il legame dell’AI con i processi reali, la qualità dei dati e l’uso effettivo da parte delle persone. Ai copilot generici, costruiti su processi e dati che non conoscono, Spinelli contrappone proprio il potenziale di Sap Industry AI: agenti che agiscono oltre a suggerire, progettati in modo nativo su sette domini industriali e per i relativi requisiti normativi, sviluppati con i clienti fino all’ultimo miglio.
Il punto centrale resta l’adozione: “La differenza non è la tecnologia scelta, ma è tutto quello che si fa dopo la scelta della tecnologia”. Formazione, change management e misurazione dell’utilizzo diventano parte del lavoro con i clienti, perché “avere un AI credit e non usarlo non è un asset, è un costo”. Solo fermandosi all’attualità Sap rende disponibili 200 agenti autonomi tra finance, supply chain, HR, procurement e customer experience, orchestrati da Joule, e dal primo novembre la maggior parte di queste funzionalità entra nella subscription standard. Due casi d’uso ne misurano gli effetti: Twinings, che dopo aver superato sette diversi Erp registra un aumento del 20% della produttività, una riduzione del 10% dei costi e il 75% di utenti business attivi; la città di Madrid, che ha ridotto da 14 a 3 i passaggi per accedere ai servizi e risparmia 100mila giornate lavorative l’anno.
Dal cloud all’Agentic AI, tre percorsi
Le condizioni indicate da Masperi e Spinelli, una base cloud solida, dati affidabili e la capacità di coinvolgere le persone nell’adozione dell’AI, trovano riscontro nei percorsi di tre aziende italiane di settori diversi.
Angelini Technologies, società di Angelini Industries che opera attraverso la controllata Fameccanica, progetta dal 1975 linee per i beni di largo consumo, tanto che nel 2025 un pannolino baby open su quattro venduto nel mondo è uscito da sue macchine, e oggi punta su automazione, robotica e logistica. Con un fatturato 2025 di 390,6 milioni di euro, in crescita del 59,6%, oltre 700 persone e più di 1.200 brevetti, l’azienda ha scelto Rise with Sap e S/4Hana Cloud Private Edition per governare la crescita. In dieci mesi, con un approccio clean core e cinque cicli di conversione da oltre 1.200 casi di test ciascuno, il go-live è arrivato a gennaio 2026, in coincidenza con la chiusura dell’anno fiscale: e le transazioni standard sono fino a dieci volte più veloci, i Kpi introdotti oltre 50, gli utenti attivi 450 tra Italia, Stati Uniti e Cina. Il passo successivo passa proprio da Sap Btp, e il team di Francesco Scarrico, Global Ict Director, ha combinato in tre mesi due dei 200 agenti disponibili in un primo pilota e sta mettendo in sequenza altri due agenti che trasformano richieste di vendita non strutturate in ordini, con un momento di giudizio lasciato al dipendente. “L’AI funziona se viene realizzata nei casi d’uso industriali, dove avvengono le cose, non solo sulle slide”. E per il 2027 è in programma un hackathon interno sullo sviluppo low-code di agenti, aperto anche alle università.
Bonfiglioli, oltre 5.500 dipendenti e un fatturato di 1,2 miliardi di euro atteso a 1,3 miliardi a fine anno, produce riduttori presenti, tra le oltre duecento applicazioni, in circa una turbina eolica su tre nel mondo. Live su Rise dall’11 gennaio 2025, l’azienda ha adottato Sap Digital Manufacturing come Mes in cloud per dare un linguaggio universale a tutti gli stabilimenti: indicatori di produzione certificati, non più ricavati da fogli Excel, e piani di controllo qualità costruiti sulla Btp senza intaccare il core. Il roll out, completato a marzo 2026 nello stabilimento storico di Bologna, prosegue a novembre nell’altro grande sito italiano e nel primo trimestre in Slovacchia, con India e Vietnam in roadmpa. Enrico Andrini, chief Digital & Information officer, racconta il potenziale degli agenti sottolineando comunque l’importanza delle scelte in capo ancora alle persone: un agente può così ricalcolare la data di consegna attesa quando un fornitore ritarda, un altro, (sviluppato con Var Group), abbina fatture e ordini; e in concreto il protocollo Mcp è già in uso, non ancora la proposta Sap del protocollo A2A (è il “linguaggio” usato dagli agenti AI – come Sap Joule – per delegare compiti, scambiare informazioni e coordinare flussi di lavoro complessi tra sistemi diversi o multi-vendor). Prima di tutto vengono i dati: “Noi umani siamo lenti, siamo lenti anche a fare gli errori. Immaginate invece questi agenti senza il controllo necessario: possono diventare davvero un ‘problema’ molto più grande di quello da risolvere e anche molto difficile da fermare”.
Per Oniverse, nuovo nome di quello che al grande pubblico è più noto come gruppo Calzedonia, la sfida oggi è la varietà dei business: ai brand moda, presenti in oltre 5.500 negozi in 57 Paesi per un fatturato di 3,7 miliardi, si affiancano i 42 locali Signorvino, sei cantine e, con l’acquisizione del Cantiere del Pardo, la nautica. Nella migrazione a Sap Rise il timore era che il cloud rallentasse il magazzino, dove il tempo di risposta di riferimento per i picker è di 0,4 secondi: i test condotti prima, durante e dopo il passaggio hanno confermato la soglia in quella che Antonio Fratta Pasini, head of IT Oniverse, definisce “la guerra del centesimo”. E proprio a ottobre il gruppo ha presentato internamente una decina di casi d’uso AI, due in ambito Sap, dove il valore si misura in primis nel tempo risparmiato dai singoli. Sap Rise ha permesso di spostare figure professionali dalla gestione dell’infrastruttura verso ruoli di solution architect e funzioni di raccordo con il business. Con una nota importante sulle altre, ovvero che “il cambiamento è più facile quando sono gli utenti a chiederlo”. Ed il potenziale dell’AI – notevole – richiede sempre e comunque guard-rail e piani di controllo puntuali su sicurezza e costi. Entrambi temi che l’evoluzione della proposta Sap già indirizza in modo specifico nell’utilizzo quotidiano di Joule.
© RIPRODUZIONE RISERVATA
