Un gruppo di fashion retail globale da 3,7 miliardi di euro, con oltre 46 mila dipendenti, 5500 punti vendita in 57 paesi, e attività diversificate anche nella ristorazione e nei cantieri navali, sarebbe già di per sé abbastanza complicato da gestire dal punto di vista IT. “Se ci aggiungiamo che l'infrastruttura ERP del gruppo poggia su un'unica istanza SAP, a cui fanno riferimento 77 società operative con tutti i principali processi, dalla contabilità alla produzione alla distribuzione, è chiaro che progetti come una migrazione ERP vanno a toccare il DNA stesso dell’azienda”.

Dalle parole dell’Head of IT Antonio Fratta Pasini emerge l’importanza per Oniverse del passaggio del suo sistema ERP dall’on-premise al cloud di SAP. Un passaggio che - dopo quello da SAP ECC a SAP S/4HANA, completato nel 2022 - ha segnato una tappa fondamentale nell’evoluzione dell’infrastruttura IT del gruppo, e ha preparato il campo per i primi progetti di intelligenza artificiale.

Un gruppo diversificato e integrato: le sfide per l’IT

Nato quarant’anni fa come Calzedonia, il gruppo ha assunto il nome Oniverse nel 2024, e oggi opera nel fashion retail anche con diversi altri marchi, tra cui Intimissimi, IUMAN, Tezenis, Falconeri, Atelier Eme e Antonio Marras, e inoltre nel Food & Wine con 6 cantine e 42 negozi della catena Signorvino, e nel settore navale, attraverso Cantiere del Pardo. 

Una realtà, quindi, molto diversificata, e caratterizzata da una forte integrazione verticale della filiera produttiva e distributiva, in cui i sistemi informativi devono gestire enormi volumi di dati e supportare business profondamente diversi. “La sfida per l’IT non è solo fare in modo che le applicazioni funzionino”, sottolinea Fratta Pasini. “Dobbiamo anche supportare i percorsi di crescita e trasformazione di brand con esigenze e livelli di maturità molto diversi”.

ERP in cloud, le due motivazioni

La scelta di passare a all’ERP in Cloud di SAP, maturata nel 2023, è stata guidata soprattutto da due considerazioni. La prima riguardava la continuità operativa. “Non avevamo un disaster recovery completo sulla parte core dell’ERP e sul Warehouse Management, e il fatto di avere tutto su un’unica istanza aumenta fortemente i rischi. Un giorno di fermo significa grandi problemi sia a livello produttivo sia distributivo, e perdite per milioni di euro”.

Affidarsi a un’infrastruttura gestita da un hyperscaler ha quindi permesso di ottimizzare la capacità di ripristino dei sistemi. “L’hyperscaler è americano, ma il requisito era di avere dati e sistema in un data center in Italia. Nel 2023 il dibattito sulla sovranità era meno centrale rispetto a oggi, per cui ci siamo cautelati soprattutto con questo, oltre che attraverso le opportune garanzie contrattuali”.

La seconda motivazione riguardava la roadmap di SAP. “C’erano già forti segnali che la loro innovazione sarebbe stata concentrata sul cloud e che, se non avessimo fatto questo passaggio, avremmo rischiato di perderne i benefici”.

Benefici che però non sono automatici: “Portare i sistemi in cloud non basta”, evidenzia Fratta Pasini. “È un prerequisito, ma poi diventa una questione di change management: bisogna convincere gli utenti a fare il ‘back to standard’, ossia rivedere, e se possibile ridurre fino anche a modificare del tutto, le customizzazioni costruite nel tempo valutando se la soluzione attuale standard di SAP è in grado di coprire i nostri processi. Solo cosi si può realmente beneficiare della roadmap evoutiva della soluzione SAP, portando quindi innovazione in maniera costante dentro l’azienda”.

Un KPI di 0,4 secondi da mantenere

La migrazione a RISE with SAP per Oniverse è un progetto concluso, con risultati positivi dimostrati dal fatto stesso di non aver avuto malfunzionamenti, mantenendo le prestazioni precedenti. “Per esempio un KPI fondamentale per noi è il tempo medio di picking in magazzino, che è 0,4 secondi. Qui anche un centesimo in più può avere impatti su tutta la catena logistica, e temevamo le latenze dell’ERP in cloud, ma in realtà abbiamo mantenuto gli 0,4 secondi senza problemi”.

Un altro ‘ritorno indiretto’ importante è il tempo guadagnato dal team IT. “Possiamo dedicare meno persone alla ‘gestione del ferro’ e ne abbiamo focalizzate alcune sullo studio della roadmap SAP e sul dialogo continuo con il business: sono diventati solution architect che ci tengono sintonizzati sulle evoluzioni della piattaforma”.

Il percorso per arrivare al go-live però non è stato breve. “Abbiamo cominciato dai 6 magazzini, li abbiamo fatti uno dopo l’altro, poi l’ERP core che abbiamo concluso a giugno”. In precedenza è stato necessario un lavoro lungo e accurato di analisi e verifica. Il sistema comprendeva molte personalizzazioni accumulate negli anni, e doveva ovviamente continuare a dialogare con le applicazioni non SAP del gruppo, tra cui l’e-commerce e la gestione dei negozi.

“Abbiamo eseguito 25mila casi di test”, spiega l’Head of IT di Oniverse. “All’inizio mi ha colpito vedere nei diagrammi di progetto che il tempo necessario per i test - quattro mesi – era addirittura superiore a quello per la definizione dei requisiti funzionali e lo sviluppo. Ma alla fine è stato un investimento necessario per garantire un corretto avvio. La prossima sfida sarà migrare una parte di questi test all’interno della nostra piattaforma di test automation per ottimizzare queste attività e consentirci di eseguirle più volte a verifica del corretto funzionamento dei sistemi in produzione (“no-regression test periodici””.

La criticità della “taglia” del sistema

Un'altra criticità è la “taglia” del sistema, che deve essere accuratamente dimensionata. “Abbiamo macchine dedicate da 16 TB, e il contratto prevede di rimanere in questa taglia per tutta la durata di cinque anni, con notevoli costi se sforiamo. Abbiamo fatto quindi un lavoro importante sulle strategie di archiviazione. Abbiamo dovuto analizzare tabella per tabella e tornare dal business, che era abituato a non porsi limiti su questo punto, concordando un approccio diverso: mantenere comunque tutti i dati e le loro relazioni semantiche lavorando però su due sistemi diversi a seconda dell’orizzonte temporale”.

Questo è anche il consiglio principale che Fratta Pasini si sente di dare a chi comincia adesso una migrazione al cloud di SAP: “Dimensionare il sistema è fondamentale. Se ci si accorge in corso d’opera che cresce più del previsto in termini di spazio e RAM, può diventare un tema rilevante, anche molto costoso”.

Intelligenza artificiale: dalla sperimentazione alla scala

Come accennato, il passaggio a RISE with SAP è stato considerato da Oniverse anche come un modo per mantenersi al passo con l’innovazione: “Una scelta che, anche alla luce dell’esplosione dell’intelligenza artificiale, si è confermata giusta. Ma, anche parlando di AI, il passaggio al cloud è solo un prerequisito”. 

Poche settimane fa il gruppo ha organizzato una ‘sfilata digitale’ con modelli generati dall’AI e ha presentato una decina di casi d’uso dell’AI prossimi a entrare in produzione, due dei quali in ambito SAP. “È stata l’occasione per mostrare all’azienda che su alcune aree stiamo uscendo dalla fase sperimentale. Pensiamo di aver capito la ricetta giusta per portare delle soluzioni AI su scala”.

Tra i casi d’uso AI ci sono il matching tra fatture dei fornitori e ricevimenti, e le riconciliazioni intercompany. “Per iniziare a sperimentare gli agenti AI abbiamo scelto le aree con meno personalizzazioni, come finance e tesoreria. Che però sono anche quelle in cui gli utenti non si accontentano, per esempio, di una precisione del matching delle fatture del 92%: vorrebbero il 100%. Un obiettivo giusto a cui tendere, attraverso un continuo feedback sul modello affinchè integri e comprenda correttamente le eccezioni e i casi particolari gestiti nel tempo”.

Non si tratta infatti solo di sviluppare un agente, in questo caso sulla piattaforma SAP. “Non è un software che installi e funziona”, evidenzia il manager. “Parti da un semilavorato che può essere buono, ma poi devi lavorarci. Il grosso delle attività può essere gestito automaticamente dall’agente, ma ci sono dei ‘corner case’, dei casi particolari che continuano a richiedere interventi manuali per insegnargli appunto al modello”.

È un’altra conferma della necessità di un gran lavoro di change management a fianco di quello ‘tecnico’, che sia la migrazione al cloud o lo sviluppo di agenti AI: “Non ci si può aspettare che l’AI faccia tutto perfettamente fin da subito. Inoltre per ottenere davvero dei risultati in termini di aumento di produttività occorre essere disposti a cambiare il modo di lavoro, avvicinandoci il più possibile allo standard della piattaforma cosi da beneficiare prima e meglio delle capacità agentiche costruite al suo interno”.

La ‘token economics’ nel reparto IT

In altri ambiti, come il marketing, la sperimentazione AI è avanzata più rapidamente. “Qui gli agenti supportano diverse attività, dalla definizione dei target per le campagne pubblicitarie alla produzione di contenuti per migliorare la visibilità sui motori di ricerca. A differenza dei processi finanziari, non ci sono soglie di precisione da mantenere: si può procedere per successive approssimazioni, verificando e migliorando i risultati”.

Un altro ambito interessante di applicazione dell’AI è l’IT, dove emerge uno dei temi del momento, la cosiddetta economia dei token. “Nell’IT abbiamo due KPI fondamentali: quanti progetti completiamo sia in valore assoluto che in percentuale rispetto alla domanda totale, e quanti ticket aperti abbiamo sul fronte dell’Application Maintenance. Con l’AI l’obiettivo finale è arrivare a realizzare il 100% dei progetti con business case positivo e abbattere i ticket a zero (o quasi)”.

In situazioni come questa, l’utilizzo di strumenti AI a consumo sta creando in tantissime aziende grossi problemi di controllo dei costi. “Le persone possono usarli per ottenere benefici per il loro specifico lavoro che non necessariamente lo sono anche per l’azienda in generale. Servono una governance forte e altrettanta trasparenza. Poi, man mano che acquisiamo confidenza e miglioriamo la misurazione, potremo allentare i controlli e diffonderli maggiormente”.

Oniverse ha quindi introdotto appositi ‘cap’ nel consumo dei token degli strumenti AI utilizzati nel team IT per evitare picchi di spesa imprevisti. I consumi effettivi vengono poi confrontati con i risultati - ticket chiusi, task di sviluppo completati in un intervallo di tempo – in funzione dei quali viene modulata la dotazione di crediti.

“In questo modo, se un team o uno sviluppatore si avvicina a esaurire i crediti durante un task importante, chi gestisce l’area può approvare immediatamente un extra budget sulla base delle performance”.

Accompagnare l’organizzazione nel cambiamento 

Guardando ai prossimi passi, la sfida principale per Fratta Pasini è soprattutto organizzativa. Il cloud ha creato le condizioni per accelerare l’evoluzione tecnologica, e ora l’AI offre possibilità di automazione che aprono scenari completamente nuovi. Ma trasformare queste possibilità in risultati richiede la disponibilità dell’organizzazione e dei singoli a rivedere processi consolidati.

“Occorre un lavoro continuo con il business, e con le persone che utilizzano i sistemi. Possiamo far vedere ai colleghi come funzionerà una soluzione, ma poi devono fidarsi”, conclude l’Head of IT di Oniverse. “Dobbiamo accompagnare le persone nel cambiamento, perché il vero salto di qualità non è solo adottare nuove tecnologie, ma imparare a lavorare in modo diverso per lavorare meglio”.