Quali sono le sfide principali che le imprese affrontano oggi nell'integrazione delle tecnologie AI e come si possono affrontare? La prima sfida per un’azienda è avere la propria infrastruttura in cloud, non si può prescindere da questa tecnologia se si vuole adottare una strategia AI-first. Due altre aree di attenzione sono l’integrazione dei processi end-to-end che dev’essere basata su dati affidabili e armonizzati. L'armonizzazione riduce al minimo le ridondanze, migliora la governance dei dati, funge da unica fonte di verità, e consente di utilizzare meglio le risorse. Solo soddisfacendo questi requisiti, un’azienda può sfruttare l’AI andando oltre l'automazione e i silos. Oggi, le imprese vedono nell’AI uno strumento per aiutarle a crescere, che non si deve limitare a svolgere compiti ripetitivi, ma deve analizzare attivamente i dati, imparare dalle nuove informazioni e formulare raccomandazioni intelligenti e attuabili in tutta l’organizzazione. Per ridurre al minimo il tempo di integrazione della tecnologia AI, come SAP abbiamo lavorato su due fronti: integrando l’AI all’interno delle nostre soluzioni e fornendo oltre 130 casi d’uso di AI generativa pronti per essere utilizzati nelle nostre applicazioni cloud. Si tratta di un’AI pensata per il business che permette tempi di implementazione rapidissimi e la flessibilità di scegliere il modello migliore di utilizzo. In questo modo aiutiamo le aziende a diminuire il time to value, come nel caso di Prysmian andata live a novembre con Joule, il nostro copilot di AI generativa in linguaggio naturale, in poche settimane. Quali sono gli ambiti d’uso nei quali l’AI generativa può essere maggiormente efficace? Mentre il 2024 è stato dedicato all'introduzione dei casi d'uso dell'AI e del suo valore per il business, il 2025 vedrà un'adozione senza precedenti. Dal nostro osservatorio, tre sono le aree principali dove l’AI sta già facendo la differenza perché i benefici sono immediati. La prima è l’ERP: Joule è oggi disponibile in SAP S/4HANA Cloud. Questa integrazione offre agli utenti un modo più intuitivo di interagire con le soluzioni SAP. Invece di cercare manualmente informazioni o navigare tra più interfacce, gli utenti possono semplicemente chiedere a Joule ciò di cui hanno bisogno, che si tratti di approfondimenti sui dati o indicazioni sull'esecuzione di attività specifiche. La seconda è le Risorse umane: l'integrazione dell’AI nella nostra soluzione SAP SucccessFactors sta consentendo ai responsabili HR di semplificare i processi, ad esempio quelli di assunzione creando descrizioni rilevanti e chiare per le posizioni aperte, e preparando script efficaci per i colloqui. Al terzo posto, la Customer Experience: i nostri strumenti di AI stanno aiutando i team di vendita dei clienti a identificare nuove opportunità, redigere e-mail e combinare i dati per generare riepiloghi per clienti, account, e lead. I team di assistenza utilizzano le risposte generate dalla nostra AI per semplificare le interazioni con i clienti o rispondere in modo più rapido ed efficace, mentre i team di commerce migliorano la scoperta dei prodotti arricchendo i tag con attributi basati su immagine e testo, migliorando la funzionalità di ricerca e le raccomandazioni di prodotto. Nel breve termine ci aspettiamo una maggior adozione di casi grazie agli agenti AI, strumenti specializzati alimentati da LLM progettati per risolvere problemi aziendali complessi attraverso pianificazione, auto-riflessione, ragionamento logico e collaborazione. Stiamo sviluppando agenti che operano su diversi processi aziendali, abbattendo i silos, tutti collegati all’interno del nostro copilota Joule. Per esempio, un agente di recupero crediti può collaborare con agenti per le email, le fatture e i casi di supporto per risolvere una controversia di pagamento.
Quali sono le sfide principali che le imprese affrontano oggi nell'integrazione delle tecnologie AI e come si possono affrontare? La prima sfida per un’azienda è avere la propria infrastruttura in cloud, non si può prescindere da questa tecnologia se si vuole adottare una strategia AI-first. Due altre aree di attenzione sono l’integrazione dei processi end-to-end che dev’essere basata su dati affidabili e armonizzati. L'armonizzazione riduce al minimo le ridondanze, migliora la governance dei dati, funge da unica fonte di verità, e consente di utilizzare meglio le risorse. Solo soddisfacendo questi requisiti, un’azienda può sfruttare l’AI andando oltre l'automazione e i silos. Oggi, le imprese vedono nell’AI uno strumento per aiutarle a crescere, che non si deve limitare a svolgere compiti ripetitivi, ma deve analizzare attivamente i dati, imparare dalle nuove informazioni e formulare raccomandazioni intelligenti e attuabili in tutta l’organizzazione. Per ridurre al minimo il tempo di integrazione della tecnologia AI, come SAP abbiamo lavorato su due fronti: integrando l’AI all’interno delle nostre soluzioni e fornendo oltre 130 casi d’uso di AI generativa pronti per essere utilizzati nelle nostre applicazioni cloud. Si tratta di un’AI pensata per il business che permette tempi di implementazione rapidissimi e la flessibilità di scegliere il modello migliore di utilizzo. In questo modo aiutiamo le aziende a diminuire il time to value, come nel caso di Prysmian andata live a novembre con Joule, il nostro copilot di AI generativa in linguaggio naturale, in poche settimane. Quali sono gli ambiti d’uso nei quali l’AI generativa può essere maggiormente efficace? Mentre il 2024 è stato dedicato all'introduzione dei casi d'uso dell'AI e del suo val