Il panorama tecnologico contemporaneo vive una fase di accelerazione senza precedenti, dove l’integrazione dell’intelligenza artificiale non rappresenta più un’ipotesi futuribile ma una realtà operativa consolidata. In un recente confronto tra esperti del settore dedicato alle evoluzioni dei sistemi gestionali, Hector Montalban e Adrian Kostrz, responsabili della divisione dedicata all’intelligenza artificiale presso NTT Data, hanno delineato come l’implementazione della GenAI in azienda stia ridefinendo i paradigmi della competitività industriale.
L’analisi, emersa da un approfondimento tecnico sulle tendenze del software enterprise, evidenzia come l’adozione di queste tecnologie sia diventata essenziale per permettere alle organizzazioni di raggiungere l’eccellenza operativa e navigare con successo le complessità dei mercati moderni.
Indice degli argomenti
Il dualismo dell’innovazione: tra entusiasmo e sicurezza dei dati
L’introduzione della GenAI in azienda ha innescato una reazione duplice nel mercato globale. Da un lato si osserva una curiosità senza precedenti, dall’altro una cautela radicata in timori concreti legati alla gestione delle informazioni sensibili. Adrian Kostrz osserva che, dalla diffusione pubblica di strumenti di intelligenza artificiale generativa, la percezione collettiva è mutata: «Il bello di parlare con i clienti dell’IA in tutti i settori e dimensioni è che tutti hanno un’idea di cosa stiamo parlando. Quindi, non è più qualcosa di molto speciale, da nerd o molto lontano. Ha attirato molta attenzione e fa parte di quasi ogni discussione, direi, il che è fantastico».
Tuttavia, questo interesse è accompagnato da quello che Kostrz definisce come le due facce della medaglia. Se molte imprese sono attratte dai benefici potenziali, come il miglioramento dei servizi e la semplificazione dei processi, esiste una quota significativa di scetticismo. In particolare, i responsabili della sicurezza e della conformità giocano un ruolo determinante nel frenare entusiasmi eccessivi che potrebbero mettere a rischio l’integrità aziendale.
Secondo Kostrz, infatti, «una preoccupazione principale è la privacy dei dati e la sicurezza, così come le implicazioni etiche del processo decisionale. I clienti sono preoccupati di come i loro dati personali o riservati vengano utilizzati e se siano adeguatamente protetti». Per questo motivo, il successo della GenAI in azienda dipende direttamente dalla trasparenza e da una comunicazione chiara sulle pratiche di gestione dei dati.
Automazione e migrazione: il caso d’uso del codice ABAP
Uno degli ambiti più promettenti per l’applicazione della GenAI in azienda riguarda la transizione verso i sistemi ERP. Hector Montalban ha identificato numerosi casi d’uso che spaziano dall’assistenza agli utenti alla manutenzione predittiva, ma ha posto un accento particolare sull’automazione dei processi di migrazione del codice. La sfida principale per molte imprese risiede nel trasporto del codice ABAP esistente verso le nuove architetture basate su cloud.
L’approccio sviluppato prevede l’utilizzo di una combinazione di intelligenza artificiale generativa e automazione per effettuare il transcoding del codice verso il modello ABAP RESTful. Questa strategia architettonica è considerata fondamentale per aumentare l’efficacia e la competitività delle imprese che affrontano migrazioni di tipo Brownfield o Bluefield.
Secondo Montalban, l’iniziativa «sfrutta i nuovi strumenti dell’architettura SAP RESTful. Ciò comporta l’aggiornamento del codice all’ultima versione quando applicabile. Include il transcoding ad ABAP RESTful attraverso una miscela di intelligenza artificiale generativa e processi di automazione». L’obiettivo finale non è solo la conversione tecnica, ma garantire una transizione più fluida e una maggiore interoperabilità con i sistemi esterni, potenziando l’agilità aziendale futura.
Risultati concreti: dal Proof of Concept alla produzione
La validità della GenAI in azienda non è più confinata a test di laboratorio. Attualmente è in corso un Proof of Concept (PoC) con un primario cliente in Spagna, che copre diversi aspetti del ciclo di migrazione a S/4HANA. Questo progetto utilizza metodologie basate sull’IA per standardizzare e modularizzare le componenti software, incrementando significativamente le prestazioni della migrazione.
Alla domanda sull’effettiva efficacia di tali strumenti, Montalban ha risposto con estrema fiducia, sottolineando che i test iniziali sono promettenti anche con configurazioni base. «Con una configurazione di base e un addestramento minimo, stiamo ottenendo risultati soddisfacenti in termini di tasso di automazione ed efficienza», spiega Montalban. Le fasi successive del progetto prevedono un aumento della complessità dei casi d’uso e l’addestramento dei modelli con volumi di codice più ampi per affinare ulteriormente la precisione.
Un elemento distintivo di questa strategia è la co-innovazione con i clienti, che permette di addestrare i modelli di GenAI su codice specifico del settore, integrando l’esperienza derivante da progetti precedenti.
Flessibilità e visione a lungo termine
Un aspetto cruciale per l’adozione su larga scala della GenAI in azienda è la sua capacità di adattamento a diverse realtà industriali. Nonostante la tecnologia sia stata testata in scenari specifici, Adrian Kostrz conferma che l’asset sviluppato può essere declinato per rispondere a esigenze variegate, purché si comprendano le sfide uniche di ogni cliente.
Kostrz chiarisce che l’approccio adottato deve necessariamente essere flessibile: «La nostra soluzione… questo non è un approccio ‘taglia unica’. Non può esserlo. Comprendiamo che ogni progetto di migrazione è unico e la nostra soluzione può essere personalizzata per soddisfare requisiti e obiettivi specifici». Questa adattabilità permette di operare in diversi quadri normativi e modelli di business, garantendo che le necessità dei clienti siano soddisfatte in modo efficiente. L’investimento continuo in team dedicati di esperti è ciò che permette di mantenere queste soluzioni all’avanguardia tecnologica.
L’integrazione della GenAI in azienda si configura come un percorso di evoluzione costante. L’utilizzo dell’IA per semplificare migrazioni di sistemi critici non solo riduce i tempi di inattività, ma trasforma il modo stesso in cui le imprese interagiscono con la tecnologia. Come sottolineato dai leader di NTT Data, l’obiettivo è posizionarsi come partner fidati in grado di accompagnare le organizzazioni verso un futuro dove l’innovazione è sicura, trasparente e, soprattutto, capace di generare valore reale.
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