I sistemi gestionali tradizionali e le piattaforme di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) stanno affrontando la più grande trasformazione tecnologica degli ultimi decenni. La necessità di innovare le infrastrutture core si scontra oggi con l’urgenza di adottare l’Intelligenza Artificiale Generativa, creando un delicato equilibrio finanziario e operativo per il management. Le imprese non cercano più semplici assistenti digitali per compiti individuali, ma un’architettura strutturata capace di valorizzare il patrimonio informativo interno in totale sicurezza. Il passaggio strategico verso una vera e propria AI enterprise rappresenta la risposta a questa sfida, permettendo di connettere dati storicamente isolati e di automatizzare flussi di lavoro complessi senza esporre le informazioni sensibili a rischi esterni.
Nel corso di un recente incontro di approfondimento tecnico focalizzato sulle nuove frontiere del software gestionale, i manager di Horsa — player italiano dell’Information Technology con un fatturato superiore a 300 milioni di euro e un organico di 2.000 risorse — hanno analizzato le metodologie d’integrazione tra i processi aziendali e l’ecosistema SAP Business AI. Il focus del dibattito ha riguardato la capacità di scaricare a terra le potenzialità dei modelli linguistici, trasformando la tecnologia in uno strumento applicativo integrato nelle attività quotidiane, dal back-office fino al C-level.
Indice degli argomenti
Il bilanciamento degli investimenti tra Core ERP e Innovazione
L’implementazione dell’AI enterprise all’interno del contesto aziendale non è priva di ostacoli strutturali. Il management si trova a dover gestire un trade-off economico e operativo preciso: da un lato vi è l’esigenza di investire per adeguare e modernizzare l’ERP esistente, dall’altro la pressione per introdurre le nuove soluzioni di intelligenza artificiale. Questa transizione solleva legittime preoccupazioni legate alla sicurezza e alla governance dei dati sensibili, che risiedono nei diversi silos aziendali e governano i processi operativi quotidiani.
Marco Menozzi, SAP digital enterprise platform manager di Horsa, ha evidenziato la necessità di un cambio di paradigma per superare queste barriere, spiegando come l’approccio dei grandi vendor internazionali stia mutando. Per rendere l’impiego della tecnologia sicuro e scalabile a livello produttivo, l’automazione deve entrare direttamente all’interno dei flussi già consolidati. Menozzi ha delineato la portata di questa evoluzione stimando che, entro il 2025, oltre l’80% delle transazioni e delle modalità operative sui sistemi gestionali potrà essere eseguito attraverso l’uso di Joule, il copilot nativo integrato da SAP nelle proprie soluzioni.
L’estensione oltre il perimetro dell’ERP tradizionale
L’impatto di questo assistente virtuale non si limita alle sole funzioni amministrative o contabili della piattaforma ERP. La copertura funzionale si estende in modo trasversale a diverse aree critiche del business, che includono la gestione delle risorse umane (HR), le piattaforme di Customer Relationship Management (CRM) e i sistemi di data analytics. L’obiettivo dell’AI enterprise in questi ambiti è la generazione costante di insight, informazioni e operatività tempestive.
Inoltre, l’introduzione di agenti autonomi permette di delegare azioni specifiche al posto degli operatori, sostituendo progressivamente le attività più ripetitive e standardizzate. L’offerta tecnologica attuale include anche la possibilità di generare codice e personalizzazioni software su misura, rispondendo così ai casi d’uso verticali delle singole organizzazioni.
L’architettura aperta dell’AI Foundation
Un pilastro fondamentale per la costruzione di una strategia di AI enterprise è l’indipendenza dai singoli modelli linguistici (LLM) disponibili sul mercato. Le necessità di business cambiano rapidamente e legarsi a un unico fornitore di tecnologia può rappresentare un limite strategico ed economico. Lo schema architetturale proposto da SAP si articola su più livelli per garantire che l’intelligenza artificiale sia significativa, pertinente al processo, responsabile e affidabile.
A spiegare l’importanza della flessibilità tecnologica è lo stesso Marco Menozzi, che ha affermato: «Sappiamo quanto sia importante non legarsi a un singolo modello in questo momento, ma poter usare quanto di meglio viene fornito.»
Il ruolo del grounding e l’integrazione nativa
I processi trasversali alle diverse applicazioni poggiano su un livello tecnologico denominato AI Foundation. Questo strato intermedio consente alle aziende di agganciare i diversi modelli linguistici esterni direttamente all’interno delle applicazioni gestionali, utilizzandoli per migliorare o rivoluzionare i processi interni.
Attraverso i servizi di Business AI, i modelli esterni vengono sottoposti a un processo di grounding, ovvero vengono ancorati e istruiti direttamente sulle informazioni specifiche, sui documenti e sui dati reali dell’azienda cliente. Questo meccanismo, garantito e protetto dai protocolli di sicurezza nativi di SAP, permette di realizzare soluzioni integrate che non funzionano in modalità standalone o indipendente, ma che entrano direttamente nell’operatività quotidiana dei diversi reparti, inclusi il manufacturing e i sistemi MES.
Il passaggio dall’uso personale all’applicazione aziendale
La transizione verso un modello di AI enterprise efficiente richiede una netta distinzione tra l’uso individuale della tecnologia e la sua implementazione strutturata nei flussi di lavoro aziendali. Le buone pratiche di sviluppo impongono un cambio di mentalità metodologico nell’approccio al software.
Paolo Vaona, advanced predictive analytics practice director di Horsa, ha chiarito questo concetto cardine:«Sicuramente le best practice per utilizzare e portare queste tecnologie in azienda, come detto, devono partire dall’identificare e dal concentrarsi nello spostare quella che oggi viviamo come un’AI personale, portandola (“shiftandola“) nel panorama aziendale.»
Secondo l’analisi di Vaona, il successo del deployment dipende dall’individuazione di un bisogno aziendale chiaro e circoscritto. L’intelligenza artificiale deve configurarsi come un supporto alle attività delle risorse umane, e non come un loro sostituto. Per fare questo, l’architettura deve abbandonare la concezione di un blocco unico e monolitico, preferendo un approccio agentico: un singolo bisogno di business può essere scomposto in molteplici task, affidati a differenti agenti specializzati e orchestrati tra loro per raggiungere il risultato finale.
Sicurezza e tracciabilità degli accessi
Un elemento fondamentale per l’applicazione industriale di questi strumenti è il controllo degli accessi. Nelle soluzioni sviluppate in ambiente enterprise, l’utente non accede a interfacce pubbliche o prive di controllo, ma si autentica tramite l’email e l’ID identificativo centralizzati di SAP. Questa profilazione rigorosa assicura che ogni operatore agisca esclusivamente all’interno di un perimetro protetto e coerente con i propri livelli di autorizzazione aziendale.
Un caso applicativo: la compliance doganale e il progetto Run to Trade
Per dimostrare l’efficacia pratica dell’architettura AI Foundation, Horsa ha sviluppato una soluzione web specifica denominata “Run to Trade“. L’applicazione risponde a un’esigenza concreta e complessa del commercio internazionale: la gestione dei dazi e delle rigide richieste burocratiche legate all’esportazione di materiali soggetti a regolamentazioni internazionali, un ambito reso ancora più critico dai crescenti disturbi economici globali.
L’applicativo esegue un’analisi specialistica e approfondita per supportare l’ufficio compliance nella verifica dei prodotti da esportare, operando in totale trasparenza e in conformità con le linee guida europee dell’AI Act. Il sistema fornisce risposte ancorate ai documenti ufficiali dell’azienda, come i testi legislativi e i regolamenti internazionali vigenti.
Il flusso di lavoro frictionless e il controllo umano
Il funzionamento dell’applicazione riflette fedelmente l’operatività di uno specialista umano, mantenendo un flusso di lavoro fluido e privo di attriti tecnici. Il processo si articola nelle seguenti fasi operative:
- Caricamento documentale: L’operatore inserisce la scheda tecnica del prodotto (ad esempio, un dispositivo laser) all’interno del repository dell’applicazione.
- Estrazione delle caratteristiche: La Generative AI analizza il documento e restituisce automaticamente una descrizione tecnica dettagliata del prodotto caricato.
- Inserimento consapevole: Il sistema richiede l’inserimento manuale del codice doganale da parte dell’utente, una scelta progettuale mirata a mantenere l’operatore conscio e responsabile dell’operazione.
- Analisi normativa: L’operatore seleziona la nota regolamentare di riferimento (come la normativa sul “dual use”) e l’AI estrae i punti di attenzione specifici dal testo di legge.
Spiegabilità dell’algoritmo e calcolo delle soglie vincolanti
A supporto dell’operatore, l’applicazione non fornisce soltanto un responso finale, ma mostra nel dettaglio l’intero percorso logico seguito dall’intelligenza artificiale. L’utente può visualizzare i contesti di utilizzo e gli estratti letterali del testo legislativo originale, facilitando un controllo visivo rapido e l’apprendimento continuo.
L’agente software è inoltre in grado di incrociare i vincoli del regolamento con i dati tecnici quantitativi del prodotto per verificare il superamento di determinate soglie critiche. Paolo Vaona ha illustrato un esempio pratico di questo controllo automatico: «Per esempio, vediamo che, trattandosi di un valore di potenza di questa entità e visto che la restrizione si applica a valori superiori a un limite di 15 kW, non risulta applicabile.»
Ogni singola deduzione logica condotta dall’algoritmo viene motivata in tempo reale per garantire la massima chiarezza all’utilizzatore. Al termine dell’analisi, l’applicazione genera un riepilogo finale e consente di esportare le tabelle delle caratteristiche e le valutazioni direttamente all’interno dei sistemi gestionali centrali dell’azienda, garantendo una gestione del processo controllata e centralizzata.
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