Orchestrare i dati nella giungla informativa

Le imprese non hanno mai avuto a disposizione così tanti dati. Eppure non è detto che riescano a usarli. Si stima che il patrimonio informativo aziendale cresca di oltre il 60% ogni mese, alimentato da più di 400 fonti diverse; ma il 90% di questi dati non è strutturato. Il risultato? Una ‘giungla’ informativa in cui il rischio non è più la scarsità, bensì l’incapacità di trasformare l’abbondanza in valore.

È in questo scenario che si inserisce la promessa dell’Intelligenza Artificiale (AI), attorno alla quale però aleggia un paradosso: il ben noto report del MIT ha già evidenziato che il 95% dei progetti di AI fallisce perché le aziende sviluppano iniziative che non possono essere scalate e che non producono un impatto finanziario. La ragione, a ben vedere, è a monte: senza dati non può esserci AI. Ed è proprio sui dati – qualità, governo e orchestrazione – che si è concentrata la seconda giornata dell’evento clienti di Tesisquare alle Tenute Fontanafredda di Serralunga d’Alba, dove, oltre al passaggio di timone tra il Fondatore dell’azienda Giuseppe Pacotto e il nuovo Amministratore Delegato Salvatore Paparelli, è stata annunciata e approfondita la nuova Platform 8.0.

Nella giornata definita “constructive” dallo stesso Paparelli, il manager si è concentrato sulle novità, in particolare dell’AI: “Non crediamo in modelli chiusi o in ecosistemi isolati; vogliamo essere una piattaforma aperta, capace di integrare le migliori innovazioni disponibili e di sviluppare nuove funzionalità insieme ai nostri clienti. La nostra idea di AI è partecipativa, collaborativa e orientata alla creazione di valore concreto per le imprese”.

Ma l’AI, ha rimarcato Paparelli, è prima di tutto una sfida organizzativa: coinvolge l’intera azienda in un cambiamento, nel quale le persone sono chiamate a modificare il proprio paradigma interno. In questo scenario i nuovi leader sono quelli che non attendono l’autorità assegnata da un organigramma, ma se la prendono perché spetta loro di diritto: a guidare è chi possiede la visione end-to-end dei processi. Per riuscire nella trasformazione serve uscire dalla comfort zone, alzare lo sguardo e diventare il ‘radar’ dell’azienda, capace di suggerire al Chief Executive Officer (CEO) come trasformare la tecnologia in valore. E serve coraggio.

Da qui l’invito di Paparelli rivolto in particolare ai Chief Information Officer (CIO) e ai Responsabili della Supply chain: prendersi il posto che spetta loro nei board aziendali. Il problema, ha ammesso il manager, è che spesso questi manager non sanno come parlare ai vertici. La ricetta è racchiusa nell’acronimo Board, creato dallo stesso Paparelli: Brief (incontri brevi ed efficaci); open (dire le cose come stanno); accurate (essere puntuali negli interventi), relevant (cogliere il momento giusto per farsi ascoltare); diplomatic (presentarsi come chi ha la verità in tasca non funziona). Seguendo questi passaggi i manager che hanno la visibilità completa sui processi possono conquistare il posto che si meritano per il bene dell’azienda.

Senza dati non c’è Intelligenza Artificiale

A inquadrare la rivoluzione dell’AI ci ha pensato Pierre-François Kattenbach, Senior Managing Director di Accenture, con un intervento volutamente provocatorio sul tema. Le aziende chiedono l’AI Generativa, ha osservato il manager, ma ciò di cui hanno davvero bisogno sono i dati: informazioni corrette e accessibili, oltre al tempo per collaborare. Una sfida resa più ardua dalla scala raggiunta dalle catene di fornitura, dove, per esempio, un fornitore di primo livello può oggi coinvolgere migliaia di supplier e generare milioni di dati.

La strada, nella lettura di Kattenbach, passa dall’organizzazione e dalla pulizia dei dati – il vero prerequisito – per arrivare a una Supply chain autonoma, in cui, in un futuro non lontano, sono gli stessi sistemi a negoziare con i fornitori grazie all’AI. Ma la tecnologia, da sola, non basta: al di là del passaggio dalle soluzioni stand alone a quelle ‘orchestrate’, come già anticipato, la partita si gioca sulle persone e sul loro coinvolgimento nel cambiamento. Il futuro, ha sintetizzato il manager di Accenture, non è più una questione tecnologica, ma di ‘better intelligence’, cioè la capacità di leggere e interpretare le informazioni.

Quando il dato diventa un asset

A spiegare come trasformare i dati in valore è stato Mario Messuri, Senior Executive Advisor di Tesisquare, che ha posto l’accento su un cambio di cultura presentando la nuova Platform 8.0: il dato deve diventare un asset. Un percorso che parte dalla raccolta e dalla certificazione delle informazioni, prosegue con l’individuazione di parametri di misurazione e arriva alla capacità di collegare elementi apparentemente distanti per costruire scenari predittivi. Con dati accurati e un certo grado di automazione, la tecnologia può spingersi a livelli come l’autonomous procurement (alle persone è lasciata però la decisione finale). In tutto questo, l’AI è uno strumento di accelerazione.

Ma il dato diventa davvero valore solo quando se ne può determinare l’impatto – anche finanziario – e quando se ne mantiene il controllo: dalla categorizzazione alla misurazione, fino alla domanda che dovrebbe precedere ogni iniziativa, il “the reason why”, che muove ogni cosa. Da qui la proposta, lanciata da Messuri, di dare vita a un ‘club delle domande’. Continuare a porsi sempre gli stessi interrogativi, è il ragionamento del manager, non genera miglioramento né innovazione; la sfida è, invece, formulare domande di business nuove e, soprattutto, più complesse. Che cosa accade, per esempio, se riduco il personale nelle operazioni di carico e scarico? Se un tempo era arduo rispondere a questi quesiti, oggi, grazie ai dati e alla simulazione, è possibile affrontarli in modo più efficace.

Proseguendo nel calare la teoria nella pratica e nello scenario tecnologico delle aziende, Messuri ha messo in guardia dal diffuso fenomeno della proliferazione degli applicativi. Spesso è il business ad acquistarli, scavalcando addirittura il CIO e generando confusione nello scenario applicativo aziendale. Il risultato è una serie di rischi concreti: dalla sovranità del dato – chi la detiene? – alla gestione di release asincrone, dall’aumento dei costi di manutenzione alle sfide di integrazione, fino ai nuovi pericoli sul fronte della cybersecurity e della data corruption.

Dai silos alla Supply chain convergente

Una risposta a questa frammentazione è il concetto di ecosistema dell’orchestrazione, cioè una soluzione capace di coprire l’intero landscape applicativo. Che cosa significa, in concreto? Gestire tutti i dati all’interno di un’unica piattaforma per catturare valore lungo ogni fase del processo. Attorno all’ordine – il cuore dell’ERP – ruotano così le diverse funzioni della catena di fornitura: dalla qualifica dei fornitori al tender, dall’advanced shipping notes alla gestione inbound–outbound, dalla fatturazione elettronica fino al regulatory management richiesto dalle varie normative. A ogni passaggio corrisponde un’occasione di generare valore, grazie all’automazione e alla piena visibilità delle informazioni.

È questa la filosofia alla base della Platform 8.0, costruita su un’architettura a microservizi che lascia ai clienti libertà di scelta e le cui funzionalità nascono dall’ascolto e dal confronto con le aziende. La novità di fondo – figlia di uno sviluppo di circa due anni – è il superamento delle logiche per silos a favore di una Supply chain convergente. Si è così arrivati a un’unica suite in grado di coprire tutti i processi, in cui il dato – sicuro, conforme alle normative e trattato come un vero asset – torna a essere governabile.

Un approccio ‘AI native’

Sul tema dell’AI nella Supply chain e sull’orientamento della soluzione è intervenuto Gianluca Giaccardi, Chief Product Officer di Tesisquare, partendo da una constatazione onesta: l’impatto dell’AI non è ancora certo, ma quando si manifesterà avrà conseguenze profonde. È anche per questo che l’azienda ha scelto di accelerare lo sviluppo in questa direzione. Una scelta supportata dai trend di mercato: secondo Gartner, gli use case a bassa complessità sono destinati a una crescita esponenziale, mentre lo stesso non varrà per quelli più complessi. In questo quadro si capisce la proposta di un approccio AI driven – e, anzi, AI native – in cui gli agenti intelligenti diventano leve per generare benefici concreti.

Tre gli obiettivi dichiarati. Il primo è l’automazione dei processi, avviata dalla gestione documentale con AgentDoc; il secondo è l’interazione in linguaggio naturale, affidata a Cogito; il terzo è l’AI Open, che consente di realizzare nuovi agenti AI specifici per le diverse esigenze. A completare il quadro c’è Synapse: una tecnologia che non si limita a unire i dati, ma permette all’AI di rispondere a domande complesse, per esempio individuando le cause di un processo andato storto, talvolta proponendo più ipotesi di spiegazione.

Lo sguardo si è poi spinto anche oltre. Tra il 2028 e il 2031 sarà la volta dei World Model: modelli capaci di rappresentare la realtà attraverso grandezze nascoste e di aiutare le organizzazioni ad affrontare situazioni difficilmente prevedibili. Il principio è quello della simulazione prima dell’azione.

Per reggere uno scenario simile, Tesisquare ha rivisto anche il proprio modello di release: aggiornamenti rapidi, portati al cliente senza impatti né vincoli. La parola d’ordine è la velocità, che in questa fase di rivoluzione dell’AI non è un’opzione ma “la sola strategia che ci può permettere di vincere insieme”, come ha detto Paparelli. Perché l’AI, è la sintesi, non è un software da installare: è scambio di dati in tempo reale, è qualità del dato strutturato, è capacità di convivere con un’incertezza ormai strutturale. In una giungla informativa, la sfida competitiva non è più accumulare dati, ma orchestrarli. E farlo, ancora una volta, mettendo al centro non la sola tecnologia, ma le persone che da quei dati devono trarre le decisioni.

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