Cos'è l'AI integrata?

Strumenti disconnessi confluiscono in un'esperienza unificata

Per molte organizzazioni, l'adozione dell'AI coincide tradizionalmente con l'inserimento di strumenti a sé stanti in sistemi preesistenti. Le conseguenze sono dati frammentati, duplicazioni dispendiose e problemi di integrazione che rallentano i progressi. Con l'AI integrata, l'automazione intelligente e l'analisi vivono all'interno dei sistemi già in uso, collegando dati, decisioni e persone tra i vari reparti e trasformando il lavoro in tutte le aree dell'azienda.

L'AI integrata ha come fondamento una serie di tecnologie AI avanzate come il machine learning, l'elaborazione in linguaggio naturale e l'analisi predittiva, che si integrano direttamente nei sistemi aziendali per potenziarne i singoli workflow. Mentre il termine "AI integrata" si riferisce talvolta a contesti basati su hardware o edge computing, in questa sede ci concentriamo sulle soluzioni AI per l'impresa. In questo contesto, l'AI integrata si riferisce a funzionalità intelligenti che operano in modo nativo all'interno delle applicazioni di core business, quali ERP, procurement, HR e gestione della supply chain. Questo spostamento verso l'AI integrata di livello enterprise riflette una tendenza di settore in crescita, che secondo analisti e leader si inquadra alla perfezione nella definizione di nuova era di performance.

Le differenze cruciali tra l'AI integrata e l'AI indipendente

I sistemi di AI standalone operano al di fuori dell'infrastruttura aziendale. Dipendono da dati esportati e interfacce utente distinte e richiedono aggiornamenti costanti. L'integrazione di questi sistemi può essere lenta e la governance incoerente. L'AI integrata, al contrario, è parte della piattaforma stessa. Sfrutta dati aziendali istantanei, eredita le regole di sicurezza e conformità del sistema host e risponde in tempo reale. A differenza degli strumenti aggiunti successivamente, l'AI integrata mitiga i problemi di integrazione e aiuta a garantire operazioni sicure nell'ambito dei sistemi di core business. Fornisce informazioni contestuali direttamente all'interno delle applicazioni aziendali, aiutando le persone a prendere decisioni più intelligenti nel luogo esatto in cui operano.

Questa differenza non è solo tecnica, è trasformativa. Anziché inviare dati a sistemi esterni per l'analisi, l'AI integrata trasferisce l'intelligence, intesa come insight, automazione e modelli predittivi, direttamente nei dati.

I vantaggi principali dell'AI integrata per le aziende

L'AI integrata aiuta le organizzazioni a snellire le operazioni, migliorare il processo decisionale e scalare l'innovazione in modo responsabile. Tra i vantaggi specifici figurano:

• AI sicura, governata e gestita centralmente: essendo parte integrante della piattaforma aziendale, l'AI integrata eredita le strutture esistenti di sicurezza, conformità e governance, riducendo i rischi e semplificando la supervisione.
• Insight in tempo reale e attenti al contesto: l'AI integrata fornisce raccomandazioni, previsioni e avvisi direttamente all'interno dei flussi di lavoro, aiutando i team a prendere decisioni più intelligenti senza dover cambiare strumento.
• Manutenzione ridotta e aggiornamenti più rapidi: i modelli e le funzionalità dell'AI possono essere aggiornati a livello centrale, riducendo al minimo la manutenzione manuale e garantendo prestazioni coerenti in tutti i sistemi.
• Intelligenza interfunzionale: l'AI integrata attinge a dati connessi in tutti i reparti, quali gestione finanziaria, HR, supply chain e altro ancora, portando alla luce schemi che spesso sfuggono agli strumenti compartimentati.
• Automazione scalabile: operando in modo nativo all'interno delle applicazioni aziendali, l'AI integrata apre la strada a un'automazione che cresce con l'organizzazione, supportando sia le attività di routine che i processi complessi.
• Agenti AI collaborativi: i framework multi-agente consentono ai sistemi di AI integrata di lavorare insieme su tutte le piattaforme, migliorando la trasparenza e consentendo un processo decisionale olistico.

Esempi di funzionalità di AI integrata nelle soluzioni aziendali

In tutti i settori, l'AI integrata aiuta le organizzazioni a snellire le operazioni, migliorare l'accuratezza e prendere decisioni più rapide. Ecco alcuni esempi¹:

• Area Finance: negli ambienti di gestione finanziaria, l'AI integrata può automatizzare le attività di riconciliazione e abbinamento, riducendo i tempi di elaborazione fino al 70%, oltre a fornire insight predittivi che accelerano l'analisi della concorrenza di mercato fino al 90%.
• Procurement: nei sistemi di sourcing e gestione dei fornitori, gli strumenti basati sull'AI generano automaticamente richieste di proposte, identificano modelli di rischio e raccomandano strategie di negoziazione, riducendo lo sforzo manuale di circa il 70%.
• Supply chain: quando vengono applicati alle operazioni di pianificazione e logistica, i modelli predittivi rilevano le anomalie delle apparecchiature e ottimizzano lo stock, migliorando la produttività degli addetti alla pianificazione e alla vigilanza rispettivamente del 25% e del 50%.
• Risorse umane: l'intelligence integrata nei flussi di lavoro HR può generare automaticamente descrizioni delle mansioni, esaminare curriculum vitae e supportare valutazioni delle prestazioni, riducendo i tempi dei task di routine fino al 70%.
• Customer experience: nelle piattaforme di customer engagement, i suggerimenti sensibili al contesto e i modelli di migliore azione successiva aiutano i team a reagire più rapidamente e a personalizzare le interazioni in modo più efficace.
• IT e sviluppo: per i team tecnici, affidarsi ad assistenti AI o copilot che suggeriscono il codice, spiegano la logica o documentano le API può significare cicli di sviluppo fino al 75% più brevi e costi di manutenzione ridotti di circa il 30%.

Questi esempi dimostrano in che modo le soluzioni di AI integrata a livello enterprise aiutano le aziende a passare dall'automazione isolata all'intelligence integrata. Leggi questi casi di utilizzo per scoprire altri esempi.

Impatto aziendale misurabile: KPI e ROI

Le organizzazioni leader valutano le iniziative di AI integrata allo stesso modo in cui misurano qualsiasi investimento strategico, sulla base di risultati tangibili come la riduzione dei costi, gli incrementi di efficienza e la crescita del fatturato.

Questi i KPI più comuni:

• Riduzione dei tempi di ciclo nelle aree finance e procurement
• Previsioni più accurate e consegne puntuali
• Riduzione degli sforzi manuali e delle percentuali d'errore
• Miglioramento della produttività in tutti i reparti

SAP mette a disposizione un AI Value Calculator dedicato per aiutare le organizzazioni a stimare i rendimenti derivanti dall'automazione, dall'analisi e dall'integrazione dell'AI. Per indicazioni più approfondite, leggi la nostra guida per massimizzare il ROI dell'AI ed esplora le best practice per l'implementazione dell'AI.

AI integrata nell'ambiente di lavoro specifico

L'AI integrata proietta le organizzazioni dalla teoria alla pratica. Con insight forniti direttamente all'interno dei flussi di lavoro aziendali, le decisioni diventano più rapide, il lavoro si semplifica e l'innovazione si adatta in modo naturale.

Le aziende che considerano l'AI come una funzionalità integrata, non come un add-on, acquisiscono resilienza e chiarezza in ogni funzione, dalla gestione finanziaria alla supply chain, compresi l'HR e il customer engagement. Il passo successivo consiste nel tradurre questa conoscenza in risultati misurabili attraverso una progettazione responsabile, una governance chiara e un apprendimento continuo che mantenga le persone e la tecnologia allineate intorno agli obiettivi condivisi di efficienza, fiducia e crescita sostenibile.

Fasi successive: dalla comprensione all'implementazione

Imparare a conoscere l'AI integrata è solo l'inizio. Per trasformare gli insight in risultati misurabili, le organizzazioni hanno bisogno di una roadmap di implementazione ben definita. SAP fornisce strumenti, guide e best practice per aiutarti a passare dalla strategia all'esecuzione. Esplora queste risorse:

• Verso l'implementazione dell'AI: distribuisci l'AI nella tua azienda con questa guida passo-passo
• AI per il business: esplora soluzioni, casi di utilizzo e storie di successo

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