L’AI Generativa al centro dei nuovi modelli di creazione di valore per il business. Una GenAI che in futuro sarà completamente integrata nelle piattaforme e nei servizi SAP, letteralmente instillata in ogni singolo processo e area dell’azienda – dalla Supply Chain al Finance, dalle HR alla Customer Experience.
Sul palco del SAP Executive Summit 2024 di Cernobbio (CO) l’Amministratore Delegato di SAP Italia, Carla Masperi, ha fatto il punto sugli scenari e l’evolutiva della tecnologia più “hot” del momento e su come trasformerà la gestione delle Business Operation, tra automazione di task sempre più complessi e generazione di insight a supporto di processi decisionali sempre più data-driven.
L’impegno di SAP per un’AI rilevante, affidabile e responsabile
“Generiamo futuro” è il titolo dell’edizione di quest’anno. Un chiaro rimando al fenomeno Generative AI che, come spiega Masperi, sta già cambiando completamente le modalità attraverso cui si genera valore in azienda. Un’Intelligenza Artificiale che per l’azienda tedesca deve essere gestita sulla base di tre principi chiave, riassunti in una formula a 3 “R”: Relevant, Reliable, Responsible. Ovvero: rilevante, affidabile e responsabile.
In merito all’ultimo aspetto, quello della responsabilità, va detto che l’Europa, con l’AI Act, è stata il primo organismo sovrannazionale a dotarsi di una normativa che disciplina la materia dell’Intelligenza Artificiale. «Ma noi ci eravamo già mossi in autonomia – ha tenuto a precisare Masperi –, a prescindere dalla spinta legislativa, con l’obiettivo di garantire un utilizzo dell’AI improntato a principi di massima trasparenza e fiducia. I dati gestiti dalle SAP Business Application rimangono di proprietà del cliente ed è solo lui che può decidere se concederci o meno la facoltà di utilizzarli, ovviamente anonimizzati, per addestrare algoritmi e modelli linguistici di grandi dimensioni. E sono già 27mila quelli che ci hanno fornito il consenso per farlo. Ma il vero valore aggiunto per chi si affida a noi risiede negli altri due principi, la rilevanza e l’affidabilità».
Who's Who
Carla Masperi
Amministratore Delegato, SAP Italia
L’impatto sul PIL della GenAI Economy
Rilevante è «il contesto in cui si muovono le aziende, che noi conosciamo molto bene e che è l’elemento indispensabile per far sì che l’AI Generativa sia in grado di fornire risposte pertinenti e utili rispetto alle esigenze di business. Ed è proprio questo, essenzialmente, che ci differenzia dai modelli più generalisti. Quanto all’affidabilità, non credo ci siano dubbi sul fatto che la tecnologia che sottende l’AI debba essere affidabile e anche in questo caso la nostra storia è il nostro passaporto. L’impegno che mettiamo nell’addestrare i modelli AI e mappare i casi d’uso rilevanti per i nostri clienti è concreto ed è sotto gli occhi di tutti», ha proseguito.
Ora, però, ha esortato la manager, è giunto il «momento di uscire dalla fase di sperimentazione e curiosità per promuovere un uso diffuso dell’AI Generativa. E questo può accadere solo nel momento in cui questa tecnologia, e le applicazioni che supporta, riescono a generare valore vero, reale e tangibile per il business. Ci sono studi che dicono che se riusciamo a utilizzare bene l’Artificial Intelligence l’impatto per il nostro Paese, in termini di aumento del PIL, è nell’ordine del 2% annuo. Le aziende italiane hanno capito bene quali sono le opportunità che si spalancano, visto che i dati IDC indicano che nel 2024 l’aumento degli investimenti in AI si attesterà al 68%, contro una media europea del 61%».
Risorse, riforme, ricerca: la ricetta per una politica industriale efficace
Anche l’economista Carlo Cottarelli concorda sul ruolo centrale dell’innovazione trainata dall’Artificial Intelligence evidenziando, però, le molte, troppe, carenze di una politica industriale poco lungimirante. «Con l’AI Act l’Europa è in prima linea sul fronte della normazione dell’Intelligenza Artificiale, ma la verità è che siamo ancora lontani da una politica industriale vera e propria in questo ambito. Il solo modo che abbiamo di spingere l’acceleratore è agire simultaneamente su tre fattori, quelli che io chiamo le tre “R”, ovvero risorse, riforme e ricerca. Abbiamo, in Italia e in Europa, competenze d’eccellenza per favorire lo sviluppo di questa tecnologia, anche se al momento ci limitiamo a investire solo nell’ampliare il ventaglio delle sue applicazioni. Serve fare di più e meglio».
Who's Who
Carlo Cottarelli
Economista
SAP Executive Summit 2024: l’importanza del contesto
Sulla necessità di accelerare gli sviluppi di un modello di Artificial Intelligence “Made in Europe” concorda anche Dino Pedreschi, Professore ordinario di Informatica presso l’Università di Pisa. «L’Europa si fa promotrice di un’idea di AI che non sostituisce ma piuttosto potenzia le capacità umane – ha evidenziato nel suo intervento–. Quello che stiamo sviluppando è, quindi, un concetto antropocentrico di Intelligenza Artificiale, o Human-Centered AI, in cui prevale l’idea di non considerare questa tecnologia come l’oracolo che non sbaglia mai, ma piuttosto come l’assistente che aiuta il primario a fare la diagnosi corretta».
Who's Who
Dino Pedreschi
Professore ordinario di Informatica, Università di Pisa
C’è, poi, da considerare anche la dimensione dell’intelligenza sociale e collettiva dell’AI «che richiede a modelli e algoritmi – ha proseguito il docente – di operare un giusto bilanciamento tra situazioni conformistiche e diversità. Se, per esempio, un bot, sulla base dell’analisi delle condizioni del mercato, fornisce lo stesso consiglio d’investimento a molti risparmiatori, questo inevitabilmente si rifletterà in una situazione sub ottimale. Lo stesso avviene quando il navigatore che utilizziamo in auto, a fronte del traffico congestionato su una tangenziale consiglia a molti automobilisti di virare su una strada secondaria, con il risultato di intasarla». Ecco perché, spiega, «il contesto rappresenta il vero elemento di differenziazione nell’applicazione dell’AI, quello che permette di ricevere dagli algoritmi, e dall’AI Generativa a maggior ragione, risultati sempre pertinenti e aggiornati, con il vantaggio ulteriore per quest’ultima di essere una tecnologia estremamente intuitiva e duttile, facilmente adattabile a compiti ed esigenze diverse».
I tre pilastri della strategia AI di SAP
Versatilità e facilità d’uso rappresentano, a conti fatti, gli elementi che trainano l’adozione di ogni nuova tecnologia, e la Generative AI non si discosta certo da questo copione. «Il modo più rapido per favorire l’adoption della GenAI – ha evidenziato Scott Russell, Chief Revenue Officer di SAP – è integrarla a tutti i livelli nelle nostre applicazioni di business, rendendola mainstream, quindi alla portata di un pubblico più ampio possibile, e trasparente, facendo quindi in modo che gli utenti non si accorgano nemmeno più di quando e quanto la stanno utilizzando».
Who's Who
Scott Russell
Chief Revenue Officer e membro dell’Executive Board, SAP
E intrecciare l’AI in tutte le applicazioni di business è il primo dei tre pilastri su cui poggia la strategia messa in campo dalla casa tedesca in questo ambito, come ha spiegato dal palco del SAP Executive Summit 2024 Emmanuel Raptopoulos, Presidente EMEA di SAP. «Oltre a questo, stiamo sviluppando un ecosistema a supporto della tecnologia, per affinare e accelerare l’allenamento degli algoritmi e dei Large Language Model. Non pretendiamo di fare tutto da soli, anche perché il mercato si muove molto rapidamente, ma abbiamo sottoscritto partnership con i maggiori player come Google, Amazon e Microsoft, per integrare nelle nostre applicazioni e servizi ciò che di meglio il mercato ha da offrire».
Who's Who
Emmanuel Raptopoulos
Presidente EMEA, SAP
Il terzo elemento chiave, ma non meno importante dei precedenti, è la precisa volontà di supportare i clienti anche in quello Russell ha definito l’ultimo miglio dell’AI Generativa «garantendo loro la libertà di sperimentare e sviluppare in autonomia nuovi processi e task, scenari e casi d’uso particolari, ottimizzati sulla base delle loro specifiche esigenze, attraverso la SAP Business Technology Platform».
SAP BTP, va ricordato, è una piattaforma tecnologica che mette a fattor comune dati, funzionalità di sviluppo applicativo, analisi e integrazione in un ambiente unificato, per accelerare i percorsi di innovazione software garantendo sicurezza e scalabilità dei risultati. «Gli ultimi aggiornamenti introdotti – ha osservato Raptopoulos – consentono di automatizzare su vasta scala praticamente ogni singolo processo operativo e flusso di lavoro, con i vantaggi che ne derivano in termini di semplificazione e governance».
SAP Executive Summit 2024: le testimonianze degli utenti
La tavola rotonda ha visto la presenta di diversi utenti, che hanno testimoniato come l’Intelligenza Artificiale – innestata su una data foundation di qualità – abbia permesso, in contesti e settori anche molto diversi, di prevedere meglio la domanda, ottimizzare la Supply Chain, migliorare la resilienza, aumentare la soddisfazione di clienti e pazienti.
Iacono (Gruppo Hera): «L’Artificial Intelligence vero e proprio asset strategico»
«l’AI rappresenta un nuovo ambiente di lavoro e di vita, che renderà le comunità ancora più competitive favorendo sia la transizione energetica sia quella ambientale», si è detto convinto Orazio Iacono, Amministratore Delegato di Gruppo Hera. Si tratta «di un vero e proprio asset strategico, che ci ha resi più resilienti, garantendoci la capacità di rispondere in modo rapido ed efficace a eventi atmosferici estremi come siccità e alluvioni. Ci ha offerto anche l’opportunità di aumentare la nostra produttività e ridurre l’impatto delle nostre attività, migliorando anche la soddisfazione dei nostri clienti».
Who's Who
Orazio Iacono
Amministratore Delegato, Gruppo Hera
L’utility, attiva nei segmenti acqua, gas ed energia, utilizza l’Intelligenza Artificiale in modo diffuso nel monitoraggio delle infrastrutture. «Abbiamo una rete che si estende per 100mila chilometri, controllata attraverso oltre 800mila punti di controllo distribuiti sul territorio, e riceviamo quotidianamente circa 40 milioni di record. Con il supporto indispensabile dell’AI riusciamo a prioritizzare la manutenzione, analizzando più rapidamente questi dati, programmando al meglio le sostituzioni di asset o porzioni di asset. La Generative AI, invece, ci aiuta a personalizzare il rapporto con i clienti e ottimizzare la gestione della raccolta differenziata».
Marchesini (Campari Group): «Il miglior modo per governare la complessità gestionale»
Paolo Marchesini, Chief Financial Officer di Campari Group ha ripercorso sul palco la storia recente di una delle realtà italiane più note, attiva in 27 mercati con oltre 50 marchi, con un fatturato che negli ultimi tempi è aumentato a due cifre anno su anno.
La necessità di governare al meglio la complessità gestionale, garantendo la scalabilità del modello di crescita, ha spinto il colosso degli aperitivi a rivedere completamente, con il supporto di SAP, l’architettura ERP lo scorso anno, con l’obiettivo di garantire il singolo punto di vista del dato.
Il 2024 segna, invece, la tappa cruciale della migrazione a SAP S/4HANA, «per estendere l’applicazione dell’AI non solo ai dati proprietari ma anche a quelli provenienti dall’esterno – ha precisato il CFO –. Giusto per far capire di cosa stiamo parlando, parte del nostro business è legata a doppio filo al rito dell’aperitivo, che è fortemente influenzato da fattori come il clima o i grandi eventi. La capacità di integrare le previsioni meteo o le informazioni su fiere e concerti ci aiuta a prevedere la domanda in modo sempre più preciso». Non si tratta solo di intervenire sulla capacità produttiva e la gestione delle scorte, ha spiegato il manager, ma di allinearsi con i fornitori di ingredienti, etichette e tappi riducendo al minimo il capitale immobilizzato e i costi.
Who's Who
Paolo Marchesini
Chief Financial Officer, Campari Group
Perna (Mondadori Retail): «Movimentazione merci ridotta con l’automazione intelligente»
Migliorare la conoscenza di un consumatore sempre più multisfaccettato e volubile nei gusti di lettura era l’obiettivo di Mondatori Retail. «L’Intelligenza Artificiale – ha raccontato il Chief Executive Officer dell’azienda, Carmine Perna – ci ha permesso di sapere con precisione chi legge cosa e dove acquista i libri che legge, se in stazione, in aeroporto o in libreria. Ma ci ha anche aiutato a comprendere come si comporta chi entra in libreria o naviga il nostro sito…».
Who's Who
Carmine Perna
Chief Executive Officer, Mondadori Retail
Tutti dati che l’azienda aveva già “in pancia”, ma che grazie all’AI è stato possibile sintetizzare e correlare, per ricavare suggerimenti preziosi che aiutano a prevedere in modo più preciso la domanda in un contesto decisamente complesso: «Parliamo di 600mila referenze gestite, con 70mila nuovi titoli in uscita ogni anno, e di oltre 500 librerie. L’IA la usiamo soprattutto in ottica predittiva, per rifornire i nostri punti vendita sulla base dei gusti e della propensione all’acquisto dei nostri lettori, ma anche per personalizzare i consigli di lettura».
Un altro ambito di applicazione rilevante è quello legato alla Supply Chain: «Sulla base delle informazioni storiche relative alle vendite dell’autore stesso o di titoli simili, e integrando i dati provenienti da altre fonti, come i Social Network, siamo riusciti a ridurre di circa 1/3 la movimentazione merci senza conseguenze per la disponibilità dei libri a scaffale».
Provini (Bracco): «Un sistema strutturato di partner per garantire la governance»
Sul palco del SAP Executive Summit 2024, Andrea Provini, Global Chief Information Officer di Bracco ha illustrato alla platea come l’Intelligenza Artificiale sta trasformando i comparti farmaceutico ed Healthcare. «L’AI nel nostro settore è da sempre un tema caldo, che inizialmente ha riguardato il miglioramento della qualità e della definizione dell’immagine diagnostica e successivamente si è esteso anche alla cosiddetta “aumentazione” della professionalità del medico o del tecnico radiologo, della loro capacità di valutazione e diagnosi». Tutto questo finora è stato fatto attraverso l’AI più tradizionale, in particolare il Deep Learning e il Machine Learning. «L’AI Generativa, però, ha creato una condizione di accelerazione, indotta dalla conoscenza e dalla fiducia diffusa in questa tecnologia da parte del paziente».
Who's Who
Andrea Provini
Global Chief Information Officer, Bracco
C’è, ha spiegato Provini, un vero e proprio «effetto consumer, che ha portato a un aumento del tasso di accettazione e, a volte, alla richiesta specifica, da parte dei pazienti, di valutazioni combinate uomo/macchina».
L’attenzione alla Generative AI è alta e «come azienda – ha concluso Provini – stiamo costruendo un sistema strutturato di partnership rispetto a questa tecnologia, abbandonando il tradizionale approccio best-of-breed per garantirci non solo una miglior governance, ma anche maggior stabilità e sicurezza».
SAP Executive Summit 2024: valorizzare al meglio dati, processi e applicazioni
Lo scorso anno su questo palco, ha ricordato Russell, «invitavo tutti voi a migrare al Cloud. Perché? Per riuscire ad avere tutta l’innovazione che oggi stiamo vedendo nelle vostre mani. Abbiamo già moltissime di funzionalità di automazione intelligente integrate nelle nostre soluzioni, organizzate in un modello di innovazione continua che rappresenta il valore principale per il cliente SAP».
Un’innovazione che non è fine a sé stessa ma strumentale alla creazione di valore tangibile per le aziende grazie alla capacità di «mettere a fattor comune e “aumentare” dati, processi e applicazioni per realizzare rapidamente nuove soluzioni tecnologiche, nuove offerte commerciali, nuove opportunità di business».
C’è, poi, un altro elemento che è in qualche modo assimilabile al concetto di intelligenza collettiva citato nel keynote dal professor Pedreschi. «Sì, perché il vero valore dell’automazione intelligente – ha concluso Carla Masperi –, è legato alla capacità di fornire raccomandazioni e previsioni che supportano in modo efficace processi decisionali sempre più complessi. Per gli utenti SAP questi insight non sono frutto solo dell’elaborazione e correlazione dei dati interni all’azienda e di quelli dei suoi clienti e partner, ma anche delle buone prassi di realtà look-alike, che hanno quindi esigenze assimilabili alle loro anche se operano in settori e contesti di business completamente diversi».
