Se gestisci le attività operative presso un'azienda del settore energetico o dei servizi di pubblica utilità, conosci già la pressione a cui sei esposto. Le infrastrutture di rete sono sottoposte a una pressione senza precedenti: la domanda in forte crescita dei data center per l'intelligenza artificiale (AI) mette a dura prova la capacità, mentre i programmi di modernizzazione faticano a tenere il passo. I requisiti normativi e di decarbonizzazione si stanno inasprendo, con obblighi di rendicontazione ambientale, sociale e di governance (ESG) in espansione nelle reti elettriche, del gas e idriche. E in mezzo a tutto questo, i tuoi team riconciliano ancora manualmente i dati tra sistemi operativi e aziendali disconnessi.

Questi sistemi sono stati progettati per registrare quello che è accaduto, non per agire su quello che sta accadendo in questo momento. SAP Autonomous Enterprise è stata progettata per colmare questa lacuna.

La pressione che le aziende del settore dei servizi di pubblica utilità oggi devono affrontare

Il settore dei servizi di pubblica utilità si trova ad affrontare una convergenza di pressioni senza precedenti rispetto a qualsiasi decennio passato. La transizione energetica sta accelerando l'implementazione delle risorse energetiche distribuite (DER), solare, accumulo, veicoli elettrici (EV), nelle reti realizzate per un'epoca diversa. La Direttiva sulla rendicontazione societaria di sostenibilità (CSRD) e quadri normativi equivalenti richiedono ai servizi di pubblica utilità di tracciare contemporaneamente le emissioni nei sistemi operativi e finanziari. L'esposizione ai rischi di cybersicurezza nelle infrastrutture di smart grid aumenta di pari passo con la connettività che rende possibile la modernizzazione. E un divario di competenze in aumento rende più difficile attuare il cambiamento al ritmo richiesto dal mercato.

Secondo una ricerca di Oxford Economics commissionata da SAP, le aziende dei servizi di pubblica utilità investono con determinazione, spendendo oggi in media 29 milioni di $ nell'AI e registrando un ritorno sull'investimento (ROI) medio del 15%, che i leader prevedono salirà al 29% entro due anni. La ricerca, basata su un sondaggio globale condotto tra 106 dirigenti senior dei settori dell'energia e dei servizi di pubblica utilità, ha rilevato che nove su dieci segnalano miglioramenti nella velocità di erogazione, nel coinvolgimento dei clienti e nell'innovazione derivanti dalle attuali implementazioni dell'AI. I miglioramenti più marcati riguardano gli insight e il processo decisionale: il 44% degli intervistati segnala progressi significativi.

In realtà, che cosa significa „Autonomous Enterprise"?

Il termine è utilizzato ampiamente nel settore ed è opportuno essere precisi su cosa significhi e cosa non significhi. Un'Autonomous Enterprise non consiste nell'escludere le persone dalle decisioni aziendali. Si tratta di cambiare il modo in cui le persone impiegano il proprio tempo.

Considera cosa accade in una tradizionale attività dei servizi di pubblica utilità quando un evento meteorologico di grande portata provoca interruzioni diffuse. I coordinatori sul campo vengono chiamati. I team del servizio clienti sono sopraffatti. Gli ingegneri recuperano i dati storici degli asset da un sistema, la topologia della rete da un altro e la cronologia degli ordini di servizio da un terzo. Quando viene ricostruito un quadro coerente del ripristino, sono già trascorse ore e le comunicazioni ai clienti sono già in ritardo. In un'Autonomous Enterprise, gli agenti AI rilevano l'evento, incrociano in tempo reale i dati sulle condizioni degli asset e sulla disponibilità delle squadre, definiscono le priorità della sequenza di ripristino, attivano automaticamente le comunicazioni con i clienti e presentano consigli al centro operativo, il tutto prima ancora che venga inoltrata la prima segnalazione manuale.

Come lo descrive SAP: le persone dirigono, l'AI esegue. Non è un concetto che appartiene al futuro. Si tratta di un cambiamento strutturale nel modo in cui viene progettato il software aziendale e presenta implicazioni specifiche per le aziende del settore dei servizi di pubblica utilità che gestiscono le operazioni tra meter-to-cash, gestione delle prestazione degli asset, pianificazione della rete, rendicontazione di sostenibilità, coinvolgimento dei clienti e gestione delle risorse energetiche distribuite.

Perché i servizi di pubblica utilità sono particolarmente adatti all'AI agentica

Le operazioni dei servizi di pubblica utilità sono, per loro natura, ad alta intensità di asset, soggette a una stringente regolamentazione e caratterizzate da un flusso continuo di dati. Sensori, contatori, nodi della rete e team sul campo generano segnali con un volume e una velocità che nessun team umano può gestire manualmente. Questa combinazione rende i servizi di pubblica utilità particolarmente adatti al tipo di ottimizzazione continua, basata sull'AI, che l'Autonomous Enterprise rende possibile.

Considera gli ambiti in cui gli agenti autonomi possono incidere direttamente sui risultati:

• Prestazione degli asset e manutenzione predittiva: gli agenti monitorano i segnali delle apparecchiature, prevedono la probabilità di guasto e attivano automaticamente gli ordini di manutenzione, passando dalla riparazione reattiva alla manutenzione proattiva.
• Elaborazione dal contatore alla liquidità: gli agenti gestiscono autonomamente la lettura dei contatori, i dati delle serie cronologiche e la risoluzione delle eccezioni di fatturazione, riducendo i tempi di ciclo e le rilavorazioni manuali.
• Risposta a interruzioni e agli eventi della rete: gli agenti collegano gli eventi della rete ai record dei clienti, alle pianificazioni delle squadre e ai modelli di comunicazione per coordinare il ripristino senza orchestrazione manuale.
• Rendicontazione su sostenibilità e ESG: gli agenti aggregano i dati sulle emissioni, associano le attività ai requisiti CSRD e redigono report di conformità, sostituendo settimane di compilazione manuale con un processo continuo e verificabile.
• Coinvolgimento dei clienti e self-service: gli agenti AI risolvono le richieste relative ai consumi, le domande di fatturazione e le richieste di assistenza su tutti i canali digitali, riducendo i costi di assistenza e migliorando al contempo la velocità di risoluzione.

Ciascuno di questi aspetti rappresenta un reale problema operativo per i responsabili delle operazioni, i direttori degli asset e i responsabili della sostenibilità presso gli operatori di rete e le utilities integrate. L'obiettivo non è l'automatizzazione fine a se stessa, bensì liberare le persone esperte da un elevato volume di lavoro di routine, in modo che possano concentrarsi sulle decisioni che richiedono il giudizio umano.

In cosa si differenzia questo approccio dai precedenti approcci AI?

La maggior parte delle organizzazioni del settore dei servizi di pubblica utilità ha già implementato l'AI in qualche forma: un modello di manutenzione predittiva qui, uno strumento di previsione della domanda là, un chatbot che gestisce le richieste dei clienti di primo livello. La costante frustrazione: questi strumenti migliorano un singolo aspetto delle attività operative lasciando inalterato il quadro generale. Ottimizzano in silos.

SAP Autonomous Enterprise si basa su tre fondamenti importanti per le implementazioni su scala aziendale:

Primo, profonda conoscenza dei processi e del settore. SAP ha codificato nel livello di AI oltre 50 anni di intelligence dei processi, inclusi workflow rilevanti per i servizi di pubblica utilità in ambito manifatturiero, logistico, operativo degli asset e di gestione dei clienti. Questo significa che gli agenti non si limitano a leggere i tuoi dati; ragionano nel contesto del reale funzionamento della tua azienda.

Secondo, dati aziendali semanticamente ricchi. Anziché connettersi ai dati in un secondo momento, SAP Business AI si basa su un modello semantico a livello di suite che copre più di 7,3 milioni di campi di dati. Gli agenti possono osservare contemporaneamente la relazione tra un'interruzione nella fornitura, un ordine cliente aperto, un programma di produzione e una posizione finanziaria.

Terzo, governance di livello aziendale. Ogni azione dell'AI è controllabile e tracciabile. Per le aziende di prodotti industriali che operano nel rispetto di requisiti normativi e di rendicontazione ESG sempre più stringenti, questo non è opzionale, è fondamentale.

Risultati concreti delle aziende del settore dei servizi di pubblica utilità

Il passaggio alle operazioni autonome è già in atto. Le aziende del settore dei servizi di pubblica utilità stanno dimostrando quello che è possibile:

SA Power Networks (Australia)

SA Power Networks, il gestore della rete di distribuzione dell'elettricità che serve l'Australia del Sud, ha implementato diverse soluzioni SAP basate sull'AI per trasformare la gestione delle infrastrutture e le operazioni sul campo. Grazie all'analisi assistita dall'AI dei dati storici sulle condizioni degli asset, l'azienda ha raggiunto un tasso di successo del 99% nell'identificazione dei pali della luce con basse probabilità di corrosione, consentendo una manutenzione mirata piuttosto che programmi di ispezione generalizzati. Il risultato: oltre AUD 1 milione ($ 600.000) risparmiati ogni anno sulle ispezioni dei pali corrosi, con 50 anni di cronologia degli asset ora accessibili ai tecnici sul campo tramite una semplice query.

Centrica Plc (Regno Unito)

Centrica gestisce la generazione di energia elettrica, lo stoccaggio di energia, le operazioni di trading e milioni di account clienti attraverso oltre 1.500 applicazioni e 20 data lake, un ambiente in cui dati disconnessi possono rallentare le decisioni in materia di trading, allocazione del capitale e pricing per i clienti. Grazie a una base dati governata e a SAP Business AI, l'azienda sta riducendo la riconciliazione manuale, consentendo ai team di concentrarsi su previsioni predittive, pianificazione di scenari, modellazione dei dati e migliori decisioni operative. È importante sottolineare che l'iniziativa rappresenta una riprogettazione fondamentale del modo in cui Centrica gestisce la propria azienda. Il valore previsto include una riduzione di 6.400 ore al giorno dedicate alla raccolta manuale dei dati, una riduzione complessiva di 10 volte dello sforzo manuale e 800 equivalenti a tempo pieno (FTE) riorientati verso attività di interpretazione dei dati ad alto valore anziché di assemblaggio dei dati. Milioni di record non devono più essere replicati tra i data lake.

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (Germania)

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (EKS), un'azienda del settore utilities che serve Svizzera e Germania, ha sviluppato un assistente e-mail GenAI basato su soluzioni SAP. L'assistente AI classifica automaticamente le e-mail in arrivo in base a urgenza, sentiment e tipologia, genera suggerimenti di risposta contestualizzati utilizzando dati di consumo in tempo reale e recupera casi passati simili. I risultati:

• Accuratezza del 95% nella previsione della domanda, per una fatturazione precisa e un procurement energetico ottimizzato
• Tempi di risposta ai clienti più rapidi dal 60 al 70%, con suggerimenti di risposte generati dall'AI che riducono la gestione da minuti a secondi.
• Maggiore trasparenza per 44.000 famiglie grazie a insight più chiari sui consumi, basati sui dati

Da dove iniziare

Per i leader aziendali che valutano l'Autonomous Enterprise in pratica, la domanda più importante non è "Quanta AI dovremmo usare?" È "In quale punto della nostra catena del valore il divario tra segnale e azione ci costa di più?"

Potrebbe trattarsi del ritardo tra un segnale relativo alle condizioni di un asset e una decisione di manutenzione, nonché dei tempi di inattività non pianificati che si accumulano nel frattempo. Potrebbero essere le settimane di lavoro manuale necessarie per produrre un unico report ESG. Potrebbe trattarsi del tempo che intercorre tra una lettura del contatore e una fattura cliente accurata.

SAP Cloud ERP e SAP Autonomous Suite sono progettati per aiutare le aziende di servizi di pubblica utilità a individuare tali lacune e ad affrontarle in modo sistematico, non con soluzioni puntuali isolate, ma con un approccio integrato che genera valore lungo l'intera operatività. Le soluzioni SAP per il settore dei servizi di pubblica utilità coprono l'intera catena del valore meter-to-cash e asset-to-insight, e SAP Autonomous Suite estende questa copertura con esecuzione agentica, intelligence in tempo reale e governance integrata su scala aziendale.

Il settore dei servizi di pubblica utilità si è sempre caratterizzato per la capacità di gestire in modo affidabile infrastrutture complesse e critiche per la sicurezza, in condizioni che non può controllare completamente. La prossima ondata di vantaggio competitivo e normativo appartiene alle aziende in grado di fare lo stesso, in modo intelligente, autonomo e su larga scala.