Aumento vertiginoso dei dati e team in trincea: query chi può! Da semplice tendenza a standard emergente, il Data Mesh riflette la maturazione delle tecnologie abilitanti. Nato come risposta alla crescente complessità delle architetture dati tradizionali, il Data Mesh si afferma come uno dei modelli più promettenti per la gestione distribuita, scalabile e orientata al dominio dei dati aziendali. I modelli tradizionali mostrano limiti evidenti nel gestire grandi volumi, varietà e velocità di dati. Data lake e data warehouse centralizzati si scontrano con i silos organizzativi, le rigidità infrastrutturali e i rallentamenti nei processi decisionali. Il Data Mesh ridefinisce la gestione dati attraverso un’architettura decentralizzata che pone i dati come prodotti gestiti da domini aziendali autonomi ma interoperabili.

In pratica, come in una rete informatica – dove ogni nodo dialoga direttamente con gli altri – anche nei dati aziendali ogni dominio diventa un punto nevralgico attivo: crea, gestisce e distribuisce i propri dati come un vero e proprio prodotto. La logica si ribalta: non più dati accentrati e lontani da chi li comprende e utilizza, ma conoscenza che resta vicina alla fonte, nelle mani di chi quei dati li genera ogni giorno.

AUTONOMIA E GOVERNANCE

A differenza dei tradizionali data lake e data warehouse, caratterizzati da architetture centralizzate e spesso rigide, il Data Mesh propone un modello distribuito che mette la responsabilità dei dati direttamente nelle mani dei team di dominio, ovvero di coloro che conoscono meglio il contesto e il valore specifico dei dati. Questa trasformazione non è solo tecnologica ma strategica. Le cifre parlano chiaro. Secondo IDC, il volume globale dei dati generati a livello globale cresce a un ritmo di circa il 25% all’anno e pone sfide significative in termini di archiviazione, sicurezza e sostenibilità. Le ricerche di Gartner confermano che la qualità, l’accessibilità e la gestione dei dati sono fattori critici che impattano direttamente sul successo delle iniziative di data analytics. Forrester sottolinea che la maggioranza delle organizzazioni identifica la complessità nella gestione dei dati come uno dei principali freni alla trasformazione digitale. Per queste ragioni, il mercato delle piattaforme di data management decentralizzato, dove il Data Mesh gioca un ruolo centrale, è destinato a crescere con un tasso annuo superiore al 30% nei prossimi anni. Il Data Mesh si basa su un cambio di paradigma: i dati vengono trattati come veri e propri prodotti, e la loro gestione passa da un team IT centralizzato a team di dominio autonomi, che conoscono intimamente le specificità del loro business. McKinsey evidenzia che questo approccio può accelerare lo sviluppo di soluzioni data-driven fino al 50%, riducendo drasticamente i tempi di attesa per l’accesso ai dati. Ciò significa che le aziende possono rispondere più rapidamente alle esigenze del mercato e innovare con cicli molto più brevi.

Nonostante la crescita dei dati, molte organizzazioni affrontano difficoltà nella gestione efficace delle informazioni. Per le aziende italiane, questi sviluppi suggeriscono la necessità di adottare strategie di gestione dei dati più avanzate, investire in infrastrutture cloud scalabili e sviluppare competenze interne per affrontare le sfide legate alla sicurezza e alla governance dei dati. L’adozione di modelli come il Data Mesh potrebbe rappresentare un passo importante verso una gestione dei dati più decentralizzata e orientata al business. La qualità dei dati è un pilastro fondamentale tanto nei framework tradizionali quanto nel modello emergente del Data Mesh, ma le modalità con cui viene garantita cambiano radicalmente.

#DataMesh Al servizio del business: dati decentralizzati, team potenziati
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Nel modello centralizzato, come evidenziato da Gartner, la gestione della qualità si affida spesso a team IT o di data governance centralizzati, che stabiliscono standard, eseguono controlli e tentano di armonizzare l’intero ecosistema. Questo approccio, sebbene coerente, fatica a scalare in contesti complessi e distribuiti, dove la velocità e la varietà dei dati aumentano costantemente. Il risultato è che oltre i due terzi dei progetti data analytics fallisce, a causa di problemi legati a qualità, accessibilità e gestione.

Il Data Mesh ribalta questa logica, affidando la qualità dei dati direttamente ai team di dominio, cioè a chi genera e conosce meglio quei dati. L’idea è che trattando i dati come “prodotti” e assegnando ruoli precisi (data product owner, data steward…), si promuova una responsabilità distribuita e una maggiore attenzione alla qualità fin dalla fonte. La governance federata del Mesh non elimina gli standard, ma li armonizza tra i team, mantenendo un equilibrio tra autonomia e coerenza. In altre parole, dove il modello centralizzato tende a garantire la qualità “dall’alto”, il Data Mesh la costruisce “dal basso”, abilitando la scalabilità senza perdere il controllo. Entrambi puntano a dati affidabili, ma il Mesh lo fa attraverso un cambio culturale e organizzativo, più che soltanto tecnologico.

Le piattaforme di gestione dei dati (DMA) per l’analisi si evolvono per supportare architetture più distribuite e orientate al dominio, in linea con i principi del Data Mesh. Parallelamente, l’integrazione del linguaggio naturale tramite l’AI generativa rivoluziona l’interazione con i dati: anche utenti privi di competenze tecniche possono interrogare i database, generare report e orchestrare processi, riducendo la dipendenza da ingegneri specializzati e snellendo radicalmente le operazioni. Le funzionalità incorporate di intelligenza artificiale permettono di rilevare automaticamente relazioni e tendenze nei dataset, migliorando l’efficienza e offrendo insights più specifici. Questo consente alle organizzazioni di agire proattivamente, per esempio prevedendo comportamenti dei clienti o ottimizzando le operazioni.

Il report McKinsey delinea una roadmap chiara per le imprese. Al centro della trasformazione ci sono sette priorità strategiche: dall’integrazione ubiqua dei dati in ogni processo aziendale alla leadership che promuove una cultura “data-first”, fino a una governance dinamica e adattabile alle nuove esigenze normative e di mercato. Questo scenario si sposa perfettamente con il modello Data Mesh, che punta alla decentralizzazione responsabile dei dati, affidando ai team di dominio la gestione autonoma e la responsabilità dei propri asset informativi. E così il Data Mesh guadagna rapidamente terreno.

Secondo Deloitte, l’adozione del Data Mesh consente alle organizzazioni di rispondere con maggior rapidità ai cambiamenti del mercato, accelerando lo sviluppo di soluzioni data-driven.
La decentralizzazione crea un circolo virtuoso di responsabilità e qualità. Quando i team diventano “proprietari” dei dati, sono incentivati a migliorarne la precisione, la pertinenza e la tempestività, elementi fondamentali per alimentare efficacemente intelligenza artificiale e machine learning. Inoltre, la governance federata, se ben implementata, riesce a bilanciare autonomia e coerenza, evitando il rischio di silos informativi e dispersione. Un aspetto centrale del Data Mesh è la capacità di abilitare pipeline dati personalizzate e self-service, che permettono ai team di sperimentare con rapidità nuove strategie e modelli di business basati su insight immediati, riducendo significativamente i tempi di go-to-market.

La valorizzazione della data ownership è un altro elemento decisamente rilevante. Senza la tipica mediazione dell’IT, i data owner hanno feedback diretti e quantificabili sui data product più richiesti, su cui concentrare i propri sforzi. Infine, c’è la misurabilità: poiché le interazioni sui dati sono tracciate digitalmente, risultano facilmente calcolabili vari KPI sui processi di produzione e consumo dati. L’adozione del Data Mesh, tuttavia, non va intesa come un’iniziativa spot o un progetto a breve termine, bensì come un percorso evolutivo e continuo, che richiede un cambiamento culturale e organizzativo profondo per sbloccare pienamente il suo potenziale trasformativo.

#DataMesh Dal silos al prodotto dati, il nuovo ponte tra strategia e impatto operativo
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QUATTRO PRINCIPI BASE

Dietro questo modello ci sono quattro principi fondamentali. La proprietà del dominio assegna la responsabilità dei dati a chi li conosce meglio, mentre il concetto di “dati come prodotto” eleva i dati da sottoprodotto operativo a asset strategico, con product owner dedicati a garantirne qualità e usabilità. La piattaforma self-service elimina le complessità tecniche, consentendo ai team di sviluppare e gestire autonomamente i propri data product. Infine, una governance federata assicura che, pur mantenendo autonomia, i diversi domini rispettino standard comuni per garantire coerenza e interoperabilità.

I vantaggi di questa trasformazione sono tangibili. La scalabilità migliora perché i dati sono suddivisi in domini gestibili e autonomi. La maggiore autonomia consente ai team di rispondere con rapidità alle nuove esigenze, liberandosi dalle lentezze tipiche delle strutture centralizzate. La qualità dei dati cresce grazie a una responsabilità diretta e condivisa, mentre la collaborazione tra le varie divisioni viene facilitata da data product standardizzati e facilmente accessibili. Dal punto di vista culturale, il Data Mesh favorisce una maggiore trasparenza e accountability, valori essenziali per costruire un ambiente aziendale basato sulla fiducia e sull’integrità dei dati. Non sorprende quindi che – secondo un recente sondaggio Deloitte – oltre la metà dei CIO abbia indicato il Data Mesh come una priorità strategica nei prossimi tre anni, collegando direttamente la sua adozione al miglioramento della performance in termini di innovazione e velocità decisionale.

DATA MESH E DATA FABRIC

Data Mesh e Data Fabric sono due approcci emergenti per la gestione dei dati, spesso confusi perché entrambi puntano a migliorare l’accesso, la qualità e l’uso dei dati in ambienti complessi, ma in realtà rispondono a esigenze e principi diversi.

Il Data Mesh è un paradigma organizzativo e architetturale che si basa sulla decentralizzazione della gestione dei dati. L’idea centrale è che i dati siano “domain-oriented”, cioè di proprietà e gestiti direttamente dai team di business che li conoscono meglio. Il Data Mesh enfatizza l’autonomia dei team, la responsabilità sulla qualità dei dati come veri e propri “data product”, e la governance federata. In sostanza – come abbiamo visto – è un modello socio-tecnico che cambia come le aziende pensano alla proprietà e al flusso dei dati, spostando l’attenzione dal centro ai domini distribuiti.

Il Data Fabric, invece, è più una soluzione tecnologica o un’architettura che punta a creare una rete unificata e intelligente di dati attraverso tutta l’azienda, sfruttando automazione, integrazione continua, metadata management e strumenti avanzati di data management. Il Data Fabric funziona come un’infrastruttura che rende i dati disponibili ovunque servano, con una gestione più centralizzata dei dati, ma più flessibile e automatizzata rispetto ai tradizionali sistemi.

Mentre il Data Mesh è un modello organizzativo e culturale che decentralizza la proprietà e la responsabilità dei dati, il Data Fabric è un’architettura tecnologica che unifica e automatizza la gestione dei dati su più sistemi e ambienti. Le due soluzioni possono anche coesistere: un’azienda può adottare un Data Mesh per la governance e la proprietà distribuita, supportata da un Data Fabric che offre l’infrastruttura tecnologica per collegare e orchestrare i dati in modo efficace.

Possiamo immaginare i dati aziendali come un tessuto complesso, composto da molti fili intrecciati. In questa metafora, il Data Fabric rappresenta il tessuto stesso: una rete integrata e continua che unisce i fili dei dati sparsi in tutta l’organizzazione. Come un tessuto, il Data Fabric crea una “superficie” uniforme, dove ogni filo è connesso agli altri in modo intelligente, grazie a processi di automazione, metadata management e integrazione continua. Questo tessuto permette all’azienda di accedere ai dati ovunque e in modo fluido, mantenendo coerenza e controllo su scala globale. In altre parole, il Data Fabric è l’infrastruttura tecnologica che collega e unifica i dati, offrendo una gestione centralizzata e automatizzata, pur mantenendo la flessibilità di adattarsi a diverse fonti e ambienti.

Il Data Mesh, invece, è più simile a una maglia, cioè un insieme di nodi interconnessi ma distinti, ciascuno con la propria autonomia e responsabilità. Ogni nodo della maglia è un team di dominio che possiede, cura e gestisce i propri dati come un prodotto a sé stante. La maglia è elastica, modulare e distribuita: ogni nodo può muoversi, aggiornarsi e innovare indipendentemente, senza dipendere da un unico centro. Questa struttura riflette la filosofia del Data Mesh, che decentralizza la proprietà dei dati, spostando il potere decisionale vicino a chi usa e conosce quei dati, senza perdere però la capacità di lavorare in sinergia con gli altri nodi. Il risultato è una rete resiliente e scalabile, dove la collaborazione tra nodi permette una condivisione efficace e una governance federata che garantisce sicurezza e standard comuni.

#DataMesh Il nuovo standard per gestire dati in modo distribuito, scalabile e orientato al business
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TRE PATTERN TRASVERSALI

L’affermarsi di tecnologie cloud-native e di strumenti di orchestrazione crea le condizioni tecniche per implementare concretamente il Data Mesh. Queste piattaforme consentono una scalabilità flessibile, collaborazioni cross-team semplificate e governance automatizzata, elementi chiave per superare le barriere tecniche precedenti. Negli ultimi due anni, un numero crescente di organizzazioni in Europa e nel mondo ha iniziato a implementare architetture basate su Data Mesh, spingendosi oltre i limiti dei data lake e dei data warehouse centralizzati. Dietro l’adozione di questo approccio c’è un’esigenza comune: superare i colli di bottiglia imposti da modelli monolitici, rendere i dati più accessibili su larga scala e, soprattutto, responsabilizzare i team di dominio nella produzione e nella manutenzione dei cosiddetti data product.

Dalle testimonianze raccolte, emergono tre pattern trasversali che possono essere utili anche per le imprese italiane: la decentralizzazione senza anarchia, l’integrazione interoperabile e la scalabilità collaborativa. Le organizzazioni cercano soluzioni che permettano autonomia locale nella gestione dei dati, pur mantenendo una governance centrale efficace e conforme ai requisiti normativi. Le aziende devono integrare dati provenienti da sistemi eterogenei e garantire un flusso fluido tra data lake, warehouse e applicazioni business-critical. Cresce la necessità di piattaforme che favoriscano la collaborazione tra team, riducendo il time-to-insight e migliorando la qualità dei dati condivisi.

L’adozione del Data Mesh si appoggia su strumenti cloud-native e open standard. Le piattaforme più comuni sono utilizzate per orchestrare architetture Mesh in grado di gestire grandi volumi di dati e supportare l’evoluzione agile delle soluzioni analitiche. In contesti caratterizzati da infrastrutture legacy o da ecosistemi pubblici e altamente regolamentati, il Data Mesh dimostra di essere un facilitatore per la modernizzazione.

GLI OSTACOLI DA SUPERARE

Passando in rassegna dieci progetti realizzati in settori differenti – dall’industria manifatturiera alla finanza, dal settore pubblico alla farmaceutica – abbiamo constatato che – nonostante le specificità industriali – le dinamiche organizzative e i modelli operativi seguono esigenze ricorrenti: riduzione drastica di costi e tempi di elaborazione, maggiore adozione interna, governance integrata nei flussi, collaborazione interfunzionale rafforzata e una spiccata capacità di adattamento.

Nei diversi casi esaminati, si registrano tagli superiori all’80% nei tempi di caricamento dati e nella manutenzione delle dashboard. Le piattaforme Mesh ben progettate ampliano l’accesso ai dati. La sicurezza, la tracciabilità (data lineage) e la conformità vengono incorporate nativamente nei processi distribuiti, a dimostrazione della maturità crescente del modello. Il Data Mesh permette di eliminare silos culturali e tecnologici, migliorando la comunicazione e la condivisione di insights tra IT, operations e business line, dimostrando – sia in ambienti pubblici che in contesti privati – una flessibilità elevata nel rispondere alla digitalizzazione dei servizi e all’ottimizzazione della supply chain globale. Dai casi presi in esame, emergono anche schemi comuni di adozione. Una costante è l’integrazione della governance direttamente nei flussi di lavoro, anziché come funzione separata a valle. La tracciabilità dei dati, i controlli di qualità automatizzati e il rispetto delle normative privacy sono garantiti all’interno dell’ecosistema Mesh senza bloccare la velocità di sviluppo. Dalla sostituzione di sistemi on-prem con architetture cloud scalabili, fino alla combinazione di data lake e warehouse tramite strumenti di orchestrazione, la modernizzazione dell’infrastruttura rappresenta un prerequisito condiviso in diversi settori. Il Data Mesh si afferma così come architettura di “seconda ondata”, successiva alla maturazione del cloud.

Uno dei risultati più tangibili, che abbiamo riscontrato, è la crescita dell’adozione interna dei dati: nei diversi contesti industriali si registra un ampliamento significativo del numero di utenti attivi, grazie a interfacce intuitive, analisi self-service e data marketplace interni. Inoltre, la collaborazione tra IT e business è abilitata non solo da strumenti, ma da una rinnovata cultura del dato. In tutti i casi, l’adozione del Mesh non avviene mai in modalità “big bang”, ma per passi progressivi: si parte da un dominio pilota ad alta priorità, per poi estendere l’architettura agli altri ambiti. Questa modalità riduce i rischi, permette il riuso di componenti comuni e crea un ciclo di apprendimento continuo.

#DataMesh I dati nelle mani dei team di dominio, per i CIO una priorità strategica
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LA DUPLICE SFIDA

Se l’inizio del percorso Mesh viene accelerato da partnership con vendor che hanno esperienza nella costruzione di architetture distribuite, al tempo stesso, riscontriamo la necessità diffusa di investire sulle competenze interne: data product owner, ingegneri di dominio e architetti devono acquisire nuove competenze che fondono IT, business e governance. Pur in presenza di tecnologie differenti e obiettivi specifici, l’adozione del Data Mesh segue dinamiche relativamente consolidate.

La chiave dell’implementazione risiede nella capacità di bilanciare autonomia e coordinamento, evoluzione tecnica e trasformazione culturale. Sebbene promettente, l’adozione del Data Mesh, si confronta con una serie di ostacoli che le organizzazioni devono saper affrontare per realizzarne pienamente il valore. I casi esaminati evidenziano che il percorso non è lineare né privo di complessità. Partiamo dalla resistenza organizzativa. L’abbandono di modelli centralizzati di gestione dati implica un profondo cambiamento culturale. Spesso, i team sono abituati a delegare il controllo dati a un centro di competenza, mentre il Data Mesh richiede che ogni dominio si assuma la responsabilità dei propri dati come prodotto. La decentralizzazione può generare diffidenza, conflitti di responsabilità e difficoltà nel bilanciare autonomia e coordinamento. Le conseguenze sono diverse: rallentamenti nell’adozione, silos culturali persistenti e duplicazione degli sforzi, che possono richiedere investimenti in change management, formazione e definizione chiara dei ruoli.

Dalla resistenza culturale passiamo alla complessità tecnica: integrare diversi sistemi, spesso eterogenei e legacy, in un ecosistema Data Mesh rappresenta una sfida tecnica significativa. La costruzione di data product interoperabili e il mantenimento della qualità e della lineage impongono competenze avanzate e strumenti adeguati. I problemi di interoperabilità, difficoltà nel mantenimento dell’affidabilità dei dati e costi imprevisti richiedono, nella maggioranza dei casi, l’adozione graduale attraverso la sperimentazione con proof of concept e partnership con vendor esperti.

L’equilibrio tra autonomia dei domini e governance centralizzata rappresenta uno degli aspetti più difficili da gestire. Le regole di sicurezza, privacy e compliance devono essere rispettate in un ecosistema distribuito, senza però soffocare la libertà operativa dei team. I rischi di non conformità, duplicazione di controlli e rallentamento nei processi decisionali possono essere affrontati attraverso la definizione di policy chiare, l’automazione della governance tramite strumenti integrati e l’osservabilità continua. La trasformazione Mesh richiede investimenti significativi iniziali in termini di tecnologia (migrazione cloud, piattaforme di orchestrazione) e risorse umane (formazione, nuove assunzioni). La resistenza al cambiamento per motivi economici, difficoltà nel dimostrare il ROI nel breve termine può essere mitigata dall’approccio iterativo con risultati rapidi su casi pilota e la pianificazione di lungo termine. Per i leader IT e business, la sfida è quindi duplice: non solo adottare nuove tecnologie, ma guidare un cambiamento organizzativo profondo, capace di trasformare il modo in cui l’azienda pensa e utilizza i dati.

L'articolo Data Mesh, come sbloccare il valore dei dati proviene da Data Manager Online.

«L’impiego dell’intelligenza artificiale non è una semplice tendenza tecnologica, ma un imperativo strategico per le aziende che desiderano rimanere competitive». Tra bolla speculativa e strumento in grado di cambiarci la vita Bryan Harris, executive VP and chief technology officer di SAS, incontrato durante la tappa milanese dell’evento SAS Innovate Tour, non ha dubbi. «Con i dati l’AI è uno dei pilastri delle organizzazioni che vogliono migliorare efficienza e capacità decisionali. Grazie all’integrazione delle funzionalità avanzate di Generative AI sulla nostra piattaforma Viya, le aziende possono ottimizzare i processi aziendali e migliorare significativamente l’esperienza del cliente».

Viya integra i modelli GenAI disponibili con i processi e i sistemi aziendali, orchestrando i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) a seconda dei casi d’uso aziendali. Con il supporto di Copilot, arricchito da strumenti per la generazione di codice, la pulizia e l’esplorazione dei dati, la piattaforma incrementa la produttività di sviluppatori, data scientist e utenti business accelerando le attività analitiche. In particolare, l’AI generativa può creare automaticamente flussi di lavoro ETL (Extract/Transform/Load), rispondendo a domande formulate in linguaggio naturale e accelerando così il processo di sfruttamento dei dati.

Scacco matto all’hype

«La strategia SAS anche in ambito AI è di privilegiare solo ciò che porta valore ai nostri clienti» – afferma Marinela Profi, global AI & GenAI lead di SAS. «Quando incontro i clienti, la domanda non è ‘qual è la tua strategia di intelligenza artificiale’ ma ‘qual è la tua strategia di business.’ Se un certo tipo di intelligenza artificiale può essere di supporto, procediamo. Ma non siamo il tipo di azienda che la impone ai clienti». L’invito è quello di mantenere un atteggiamento critico e analitico. «Per SAS, l’intelligenza artificiale generativa non è la soluzione a tutti i problemi di business. I LLM da soli non bastano. Contano invece le capacità di analisi dei dati, ed è più che mai importante parlare di qualità del dato, dalla quale dipende l’accuratezza dell’output». Qualità del dato che insieme a sicurezza, protezione della privacy e della proprietà intellettuale, governance dei modelli, rappresenta uno dei principi cardine della strategia SAS in tema di AI.

#SASInnovateOnTour La qualità dei dati come fondamento dell’affidabilità #DataQuality #AI #BusinessValue
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«Molti credono erroneamente che l’uso dell’AI generativa possa risolvere tutti i problemi legati alla qualità dei dati» – osserva l’executive VP e CTO di SAS Bryan Harris. «Tuttavia partire da una solida base dati di qualità è fondamentale. Viya include una serie di strumenti per l’analisi esplorativa dei dati e la valutazione delle metriche di qualità che permettono alle aziende di capire quanto i loro dati siano rappresentativi del target oggetto d’analisi. Inoltre, Viya offre sia soluzioni low-code/no-code che approcci basati su codice per migliorare la qualità dei dati, facilitando la collaborazione tra analisti e sviluppatori».

Accuratezza dei dati

Se la qualità dei dati rimane un fattore critico per l’affidabilità dei modelli AI, SAS Data Maker, attualmente in anteprima, è la soluzione che SAS offre per superare i problemi di scarsità e qualità dei dati. Questo generatore di dati sintetici di alta qualità garantisce anche la sicurezza e la privacy dei dati sensibili. L’utilizzo di dati sintetici può avere diversi scopi, tra cui la creazione di dataset di test per lo sviluppo di nuovi modelli analitici e la generazione di dati per l’addestramento di algoritmi di intelligenza artificiale, garantendo la protezione della privacy. I dati sintetici replicano le caratteristiche statistiche dei dati reali, ma non sempre riescono a catturare la complessità presente nei dati originali, portando alla perdita di informazioni cruciali o alla mancanza di rappresentatività in determinati scenari. La loro qualità dipende principalmente dalla qualità dei dati di partenza utilizzati per addestrare l’algoritmo di sintesi. «L’efficacia dei dati sintetici dipende dall’algoritmo o dal modello utilizzato per generarli» – spiega Harris. «Se l’algoritmo non è accurato o non considera tutti i fattori rilevanti, i dati sintetici prodotti potrebbero presentare distorsioni rispetto ai dati reali. L’affidabilità – continua Harris – può essere migliorata utilizzando algoritmi che misurano la qualità dei dati sintetici rispetto a quelli originali, assegnando un punteggio che valuta correlazione e accuratezza». Con oltre quarant’anni di esperienza, SAS è in grado di offrire una robusta validazione statistica per i dati sintetici. SAS detiene numerosi brevetti relativi agli algoritmi utilizzati con i dati sintetici e impiega tecniche avanzate come SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) e GAN (Generative Adversarial Networks) per generare dati sintetici accurati e affidabili.

Etica e controllo

La governance e la trasparenza dei modelli AI sono elementi fondamentali per assicurare la conformità normativa e la fiducia nei processi decisionali basati sull’intelligenza artificiale» – afferma Reggie Townsend, vice president of Data Ethics di SAS. «Il nostro obiettivo è garantire alle aziende l’implementazione di standard etici e la supervisione dei modelli di AI per assicurare il corretto funzionamento evitando che introducano rischi o bias ingiustificati». In quest’ottica SAS annuncia la disponibilità a breve anche per il mercato italiano di un pacchetto di soluzioni di Trustworthy AI per migliorare la governance dell’AI e rafforzare la fiducia e la trasparenza dei modelli attraverso l’introduzione in Viya di “model card”, con le specifiche di conformità dei modelli AI alle normative, in modo da facilitare la condivisione e la comprensione tra sviluppatori, management e autorità di controllo.

Focus Italia

Secondo uno studio condotto da Coleman Parkes Research e promosso da SAS, le aziende italiane sono sempre più propense a impiegare l’AI in una serie di processi. Il 94% dei rispondenti dichiara di aver pianificato investimenti in Gen AI già a partire dal prossimo anno, mentre sei decisori su dieci ritengono che questa tecnologia migliorerà la customer experience e guiderà l’innovazione aziendale. Non solo. Il 30% delle imprese afferma di aver già iniziato a utilizzare la GenAI in via sperimentale, mentre un altro 30% prevede di farlo nei prossimi 12 mesi e il 31% entro due anni. Unica nota stonata è la percentuale trascurabile (3%) di aziende che riconosce di aver portato a termine progetti compiuti di integrazione della Gen AI nei loro processi. Tra gli ostacoli principali all’adozione della GenAI, i rispondenti indicano la mancanza di strumenti appropriati (57%), difficoltà nell’utilizzo dei dataset (56%), ostacoli a dimostrare i ritorni sugli investimenti (51%), difficoltà d’integrazione con i sistemi preesistenti (45%) e mancanza di competenze interne (40%).

#SASInnovateOnTour Scacco matto all’hype, SAS rivela la vera potenza dell’AI #BusinessValue #GenAI
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Nonostante le sfide presenti, l’executive VP e CTO di SAS Bryan Harris afferma di vedere grandi opportunità per il mercato italiano legate allo sfruttamento dell’AI per migliorare la gestione dei dati. «L’AI può accelerare i processi, portando a decisioni più informate e a risultati migliori. In quest’ottica, le aziende che continueranno a investire nella qualità dei loro dati presto inizieranno a vedere un ritorno significativo dall’impiego della Gen AI».

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Maticmind è un system integrator italiano che opera da quasi 20 anni nel mercato ICT, con ricavi superiori a 450 milioni di euro annui. Progetta, integra e gestisce soluzioni tecnologiche innovative in ambito digitale, servendo le principali telco, i maggiori gruppi bancari, la Pubblica Amministrazione centrale e locale, e numerose aziende private. Maticmind è un integratore completo di tecnologie digitali a tutto spettro: networking, data center, digital workplace, cybersecurity, enterprise application, cloud, IoT e automazione. «Il viaggio di Maticmind inizia nel settore delle telecomunicazioni, si espande nell’IT e si consolida con una forte competenza infrastrutturale e partnership strategiche» – spiega Emanuele Bergamo, BU manager cloud di Maticmind. «Oggi, con l’aggiunta dell’offerta nel cloud e il potenziamento del networking e delle infrastrutture, Maticmind è un player di rilievo nel Sistema Paese, attuando la system integration 2.0 con un approccio multidisciplinare alle infrastrutture e ai business critici». Questo significa che Maticmind non solo fornisce soluzioni tecnologiche all’avanguardia, ma le orchestra nei processi aziendali dei suoi clienti, garantendo continuità operativa, sicurezza e performance elevate.

PERFORMANCE BUSINESS-READY

Grazie alle recenti acquisizioni, l’offerta di Maticmind si è ampliata dall’integrazione di software di terze parti allo sviluppo di applicazioni ad hoc, permettendo una maggiore personalizzazione delle soluzioni per aziende private di ogni dimensione e Pubblica Amministrazione. «Si parte da solide competenze di base e si lavora sull’intero stack della system integration per implementare e gestire soluzioni digitali innovative che rispondano alle esigenze del business, utilizzando le migliori soluzioni sul mercato e le tecnologie più recenti sia a livello infrastrutturale che applicativo» – spiega Emanuele Bergamo. «Recentemente, grazie a varie acquisizioni, ci stiamo espandendo sul panorama europeo, progettando reti ultrabroadband e fornendo servizi di intelligence e soluzioni cloud».

#DigitalTransformation Performance business-ready, dall’integrazione alla sicurezza – Emanuele Bergamo #Maticmind
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DALL’INTEGRAZIONE ALLA SICUREZZA

Il successo di Maticmind deriva dalle elevate competenze specialistiche. «Con oltre 1500 dipendenti, gestiamo l’intero ciclo di vita delle applicazioni dei clienti» – sottolinea Bergamo. «Inoltre, con più di 100 partnership tecnologiche con i principali player del settore, offriamo consulenza iniziale, progettazione e sviluppo applicazioni, supporto all’installazione e configurazione, fino ai servizi di manutenzione e supporto operativo. Per garantire la sicurezza, Maticmind dispone di avanzati Network Operation Center (NOC) e Security Operation Center (SOC). Il NOC monitora costantemente le reti dei clienti, gestendo la performance e la disponibilità delle infrastrutture IT per prevenire e risolvere rapidamente qualsiasi problema. Il SOC, invece, è dedicato alla sicurezza delle informazioni e alla protezione dalle minacce informatiche. La sinergia costante garantisce che le infrastrutture dei clienti siano non solo performanti ma anche sicure, riducendo al minimo i rischi di interruzioni e violazioni della sicurezza».

L'articolo Così si servono i clienti proviene da Data Manager Online.

CY4GATE è nata nel 2014 da una costola di ELT Group per progettare, sviluppare e produrre tecnologie e prodotti, sistemi e servizi, che soddisfano i più stringenti e moderni requisiti di cyber intelligence e sicurezza informatica espressi dalle forze dell’ordine, forze armate, istituzioni e aziende, sul territorio nazionale e sul mercato estero. A bilancio 2023, presenta oltre 65 milioni di euro di ricavi e una forza lavoro di oltre 450 persone di cui oltre 350 tecnici e sviluppatori impegnati nella creazione e manutenzione delle proprie soluzioni. «CY4GATE è il vendor di cybersecurity e decision intelligence quotato su Euronext STAR, con una proposta integrata che può essere definita un unicum sul mercato vista la capacità di coniugare sia esperienza nelle tecnologie di cybersecurity, sia capability nel mondo della decision intelligence come abilitatore per la digital transformation, e una strategia commerciale forte di una preziosa e lunga esperienza nel mondo Istituzionale e Difesa, ora anche orientata al mercato corporate su scala europea» – spiega Riccardo Rossi, sales engineer di CY4GATE.

INNOVAZIONE E RESILIENZA

CY4GATE si posiziona come partner affidabile per il trattamento dei dati in progetti ed ecosistemi complessi sia in ambito corporate che della PA proprio grazie alla sua esperienza pluriennale nel campo della Difesa. Background tecnico e know-how trasversale sono le basi che consentono a CY4GATE di ottenere il necessario “trust” per il trattamento di dati altamente sensibili. La versatilità e l’adattabilità delle proposte a portafoglio, unite al controllo delle tecnologie e alla conoscenza dei settori industriali, permettono di garantire una personalizzazione completa delle soluzioni. «Ricerca e innovazione sono da sempre parti costitutive del nostro DNA» – afferma Rossi. «La nostra tecnologia proprietaria all’avanguardia rappresenta il nostro vantaggio competitivo. E grazie a questa tecnologia, stiamo crescendo rapidamente, ma senza mai perdere di vista il nostro obiettivo principale: diventare un player di primo piano nella difesa della sovranità tecnologica nazionale ed europea. La nostra capacità di innovare ci permette di anticipare le esigenze del mercato e di offrire soluzioni sempre più sicure, consolidando la nostra posizione di specialista nel settore».

#DigitalTransformation Cybersecurity e decision intelligence Made in Italy – Riccardo Rossi #CY4GATE
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SOLUZIONI PROPRIETARIE MADE IN ITALY

Il modello a mattoncini indipendenti e interconnettibili, utilizzato per ideare e sviluppare la piattaforma Quipo e le altre soluzioni di CY4GATE permette il soddisfacimento delle esigenze di personalizzazione richieste dai clienti, senza però perdere di vista la natura da vendor che punta alla replicabilità e scalabilità del prodotto. Quipo per la decision intelligence – insieme a un portfolio esteso che spazia dal cyber threat hunting al hybrid digital twin (recente acquisizione dell’azienda francese Diateam), sino alla fraud protection e smart app protection di XTN Cognitive Security (ultima acquisizione del gruppo CY4GATE): queste le risposte concrete alle esigenze più complesse di cybersecurity che associano sicurezza del dato, facilità di adoption, e quindi trust, e supporto al processo decisionale. «Preparare, prevenire e proteggere sono le parole chiave della strategia di CY4GATE» – ci ricorda Rossi. «Una strategia che si traduce in valorizzazione del fattore umano, investimenti in ricerca e sviluppo, aggiornamento continuo e difesa degli asset strategici».

L'articolo L’intelligence per decidere proviene da Data Manager Online.

Aruba Enterprise è la divisione del Gruppo Aruba che da oltre dieci anni si dedica allo sviluppo e gestione di progetti IT complessi per le grandi aziende e la Pubblica Amministrazione in ambito data center, cloud e servizi fiduciari qualificati. Un team di esperti in grado di studiare e offrire soluzioni avanzate, consulenza mirata, assistenza dedicata e servizi personalizzati di gestione dell’infrastruttura tecnologica. La visione enterprise di Aruba si basa sul dialogo con il cliente, sulla comprensione delle sue esigenze e sulla combinazione delle migliori tecnologie a supporto disponibili sul mercato. Le soluzioni cloud e data center offrono alle aziende soluzioni su misura e “green” grazie al network di data center proprietari certificati secondi i più elevati standard di sicurezza. Inoltre, i trust services consentono ad aziende e pubbliche amministrazioni di utilizzare soluzioni software come firma digitale, posta elettronica certificata e conservazione a norma. Questi strumenti le aiutano a snellire e ottimizzare i processi interni, promuovendo la dematerializzazione documentale come modello per una crescita digitale sostenibile.

LA TRASPARENZA COME VALORE DI BUSINESS

«Il percorso di digitalizzazione dei processi deve mantenere una visione del concetto di “trust” incentrata sulla trasparenza. Sebbene la traduzione letterale di trust sia fiducia, è la trasparenza che ne definisce il valore di business, ridefinendo anche la relazione tra provider e aziende clienti» – spiega Gabriele Quercetani, trust services enterprise solution manager di Aruba. L’obiettivo è essere non solo un service provider ma un partner per le aziende e la PA centrale e locale, andando oltre la semplice digitalizzazione. Per farlo, Aruba Enterprise utilizza e propone la sua piattaforma proprietaria. «La Certified Platform è la soluzione che rende possibile la digitalizzazione delle procedure aziendali, garantendo la migliore orchestrazione tra tecnologia cloud, servizi trust a vantaggio delle funzionalità della piattaforma, consentendo di automatizzare e centralizzare la gestione dei processi di aziende e organizzazioni, rendendoli sicuri, efficienti, semplici ed accessibili» – afferma Quercetani.

#DigitalTransformation La trasparenza come valore di business – Gabriele Quercetani #ArubaEnterprise
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L’INTEROPERABILITÀ DEI SERVIZI TRUST

La Certified Platform è una soluzione altamente personalizzabile e sicura, interamente sviluppata da Aruba Enterprise nel rispetto totale delle normative europee, per la digitalizzazione dei processi aziendali attraverso flussi automatizzati, che integra tutti i servizi trust in un ambiente cloud, consentendo l’integrazione aperta con sistemi documentali di terze parti presenti in azienda e preservando così gli investimenti già fatti. Con il suo approccio integrato e automatizzato ai servizi fiduciari, la piattaforma rivoluziona l’efficacia dei processi interni, coinvolgendo le diverse funzioni aziendali. «Si tratta di un importante passo avanti verso l’adozione di Trust Services in ottica Platform as a Service» – spiega Quercetani. «L’utilizzo integrato di tali strumenti non è più visto come un mero obbligo di legge, ma come un elemento imprescindibile nel percorso di digitalizzazione».

L'articolo Servizi centralizzati in un’unica piattaforma proviene da Data Manager Online.

Si parla di trasformazione digitale da circa due decenni, con una maggiore enfasi negli ultimi dieci anni. A ben vedere, l’idea di utilizzare la tecnologia per trasformare le operazioni aziendali e la società stessa può essere rintracciata anche prima. La crescente ubiquità della tecnologia digitale e l’accelerazione dell’intelligenza artificiale hanno reso la trasformazione digitale un concetto centrale nelle strategie organizzative e di business. Tuttavia, se consideriamo la trasformazione digitale come una fase di passaggio verso la maturità, bisognerebbe a un certo punto superarla. Ma se la trasformazione digitale viene considerata come una metamorfosi in cui le organizzazioni adottano e integrano nuove tecnologie per migliorare le loro operazioni e adattarsi dinamicamente al cambiamento, è importante riconoscere che l’innovazione digitale rappresenta un viaggio continuo.

Dopo una fase iniziale di trasformazione, le aziende possono passare a un modello di continua evoluzione e adattamento, in cui l’innovazione e l’ottimizzazione digitale diventano parte integrante della loro cultura e delle operazioni quotidiane. Come il digitale sta rivoluzionando il retail e l’industria del fashion? Come migliorare le operazioni interne e l’esperienza del cliente nel settore sportivo, nei servizi pubblici e di ristorazione? Qual è il ruolo del cloud nella trasformazione digitale e come implementare soluzioni avanzate per la sicurezza dei dati? Per rispondere a queste domande, Data Manager ha riunito intorno al tavolo dedicato alla trasformazione digitale AC Milan, ACI Informatica, Aruba Enterprise, Bricocenter, Chiesi Farmaceutici, CY4GATE, Massimo Alba, Maticmind e Milano Ristorazione. La trasformazione digitale, alimentata dal potere dei dati, non è più un’opzione ma una necessità per tutte le organizzazioni.

IL DIGITALE COME METAMORFOSI

La digital transformation è un fenomeno che sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano, competono e si relazionano con i clienti. Questo processo non si limita alla semplice adozione di nuove tecnologie, ma implica una revisione profonda e integrata dei modelli di business, delle strategie operative e delle culture organizzative. È una metamorfosi che trasforma completamente il tessuto aziendale, rendendolo più agile, efficiente e orientato al futuro. Per comprendere appieno la portata della digital transformation, è fondamentale distinguere tra digitalizzazione e trasformazione digitale, due concetti spesso confusi ma sostanzialmente diversi. La digitalizzazione è il processo di conversione delle informazioni analogiche in formato digitale. Questo include, per esempio, la scansione di documenti cartacei per archiviarli in formato elettronico, o l’uso di software per gestire dati che prima erano trattati manualmente. La digitalizzazione riguarda quindi il miglioramento dei processi esistenti, rendendoli più rapidi e accurati attraverso l’uso delle tecnologie digitali.

Tuttavia, non cambia fondamentalmente il modo in cui un’azienda opera, ma si limita a rendere più efficienti le operazioni esistenti. La trasformazione digitale, invece, va oltre la semplice digitalizzazione e comporta un ripensamento radicale e strategico di tutti gli aspetti dell’organizzazione. Non si tratta solo di adottare nuove tecnologie, ma di utilizzarle per creare nuovi modelli di business, migliorare l’esperienza del cliente, innovare i processi operativi e sviluppare nuove competenze e mentalità all’interno dell’azienda. La trasformazione digitale implica un cambiamento culturale e operativo che consente all’organizzazione di essere più reattiva, flessibile e competitiva in un mercato in rapida evoluzione. Nel contesto attuale, la trasformazione digitale rappresenta un passaggio cruciale per le aziende che desiderano rimanere competitive e innovative. Al centro di questa evoluzione vi è il dato, elemento fondamentale che alimenta e guida l’intero processo di trasformazione. I dati, generati da una miriade di fonti e attività quotidiane, sono il nuovo petrolio del mondo digitale: preziosi, abbondanti e capaci di alimentare nuove opportunità di crescita e miglioramento.

La raccolta e l’analisi dei dati permettono alle aziende di ottenere una comprensione profonda delle dinamiche di mercato, dei comportamenti dei clienti e delle inefficienze operative. Grazie ai big data e agli strumenti di analytics, le organizzazioni possono prendere decisioni informate e basate su evidenze concrete piuttosto che su intuizioni o esperienze passate. Questo approccio data-driven consente di identificare trend emergenti, anticipare le esigenze dei clienti e ottimizzare le risorse in modo più efficace. Inoltre, i dati rivestono un ruolo centrale nella personalizzazione dell’esperienza del cliente. Attraverso l’analisi delle preferenze e delle interazioni dei consumatori, le aziende possono creare offerte su misura, migliorando la soddisfazione e la fedeltà del cliente. Le soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning, alimentate da grandi quantità di dati, permettono di sviluppare modelli predittivi che anticipano le esigenze dei clienti e li indirizzano verso prodotti e servizi pertinenti.

La trasformazione digitale implica una revisione profonda dei processi interni aziendali, dove il dato gioca un ruolo di primo piano. L’automazione dei processi, resa possibile dall’analisi dei dati in tempo reale, aumenta l’efficienza operativa e riduce gli errori. Tecnologie come l’Internet of Things generano un flusso continuo di dati dai dispositivi connessi, fornendo insights immediati sul funzionamento delle macchine e consentendo interventi di manutenzione predittiva che riducono i tempi di fermo. La sicurezza dei dati è un altro aspetto cruciale nella trasformazione digitale. La crescente quantità di informazioni trattate dalle aziende richiede soluzioni avanzate di cybersecurity per proteggere i dati sensibili da attacchi e violazioni. L’adozione di tecnologie come la blockchain offre una maggiore trasparenza e sicurezza nelle transazioni, garantendo l’integrità e la tracciabilità dei dati.

In sintesi, il dato rappresenta il fulcro della trasformazione digitale. La capacità di raccogliere, analizzare e utilizzare i dati in modo strategico permette alle aziende di innovare, migliorare l’efficienza operativa e offrire esperienze personalizzate ai clienti. La gestione efficace dei dati non solo ottimizza i processi interni, ma anche favorisce una cultura aziendale più agile e pronta ad affrontare le sfide del mercato globale.

LA TRASFORMAZIONE DEL RETAIL

La vendita di merci fisiche ha subito un cambiamento profondo con l’avvento del digitale. «La trasformazione digitale nel mondo retail è quella che ha portato il comparto dall’essere puramente fisico al diventare omnicanale» – spiega Simone De Giuseppe, chief information & digital officer di Bricocenter Italia. «La trasformazione ha aggiunto una nuova dimensione che va oltre il semplice portare clienti in negozio e avere la merce sugli scaffali. Ora, l’attenzione è rivolta a un’esperienza integrata, che combina il fisico e il digitale in un’unica strategia omnicanale. Una delle principali leve in Bricocenter, per esempio, è portare il cliente in negozio a seguito di una sua visita soddisfacente ed esaustiva sul nostro sito, che semmai fornisce la disponibilità della merce desiderata in un punto vendita specifico».

L’altra dimensione impattata è quella della distribuzione, che per essere orchestrata al meglio richiede dati estremamente precisi e puntuali. «Commettere errori nel mondo fisico è estremamente costoso» – continua De Giuseppe. «Ordinare una quantità eccessiva di merce che poi resta invenduta comporta sprechi notevoli, così come distribuirla nei punti vendita sbagliati. Avere un numero inadeguato di personale in un negozio in determinati momenti può avere un impatto negativo significativo sulle vendite. Tutti questi problemi possono essere affrontati efficacemente solo se si dispone di dati accurati e puntuali, che consentano di orientare correttamente i processi decisionali». L’ultima dimensione è quella delle aspettative dei clienti che sono cambiate nel tempo. Il fatto che oggi i clienti ordinino un prodotto online o in negozio crea l’aspettativa di uno scaffale infinito. «Come parte di Gruppo Adeo, in Italia abbiamo oltre un milione e mezzo di referenze di prodotto di cui solo centocinquantamila sono nostre e le altre sono di nostri partner. Il cliente cerca soluzioni per la propria casa e non gli importa se il prodotto proviene da noi o da un partner: ciò che conta è trovare la risposta alla sua esigenza» – sottolinea De Giuseppe.

Quello che si percepisce in negozio è solo la punta dell’iceberg di una macchina molto complessa, il cui motore principale sono i dati. Soprattutto in questo momento storico, in cui fattori esterni e imprevedibili influenzano la capacità di pianificazione delle aziende, è fondamentale adattarsi rapidamente a scenari in continua evoluzione, come l’approvvigionamento delle merci. La grande trasformazione del retail ha portato a una profonda evoluzione della supply chain. «In passato, l’obiettivo principale della supply chain era semplicemente trasferire la merce dal magazzino del fornitore agli scaffali del negozio» – spiega De Giuseppe. «Oggi, invece, copre tutti i circuiti logistici, inclusa la supply chain B2C, con aspettative dei clienti estremamente elevate. La complessità è aumentata notevolmente, anche perché i sistemi applicativi che gestiscono questi processi sono spesso stati ideati molti anni fa, quando il modello operativo era diverso. Questo richiede una trasformazione digitale e di processo rapida e continua».

Nel gruppo Adeo, Bricocenter è riconosciuta come l’azienda di prossimità, focalizzata sul rapporto diretto e sulla soddisfazione del cliente finale come obiettivo principale. «Ma per consentire agli addetti di negozio di seguire ogni cliente come se fosse l’unico occorre sgravarlo di tutte le attività che possono essere automatizzate o digitalizzate» – rileva De Giuseppe. «Questo comporta un grande lavoro sul fronte tecnologico. Si dice spesso che il digitale sostituisce le relazioni umane, ma per noi non è così. Al contrario, il digitale ci consente di rafforzare la relazione personale tra l’addetto del negozio e il cliente, creando un rapporto di fiducia più solido». Il flusso logistico oggi si intende end-to-end, dalla produzione alla consegna a casa del cliente. «L’efficientamento di questo processo è possibile solo tramite la raccolta di dati lungo tutta la filiera e la loro attenta analisi» – ci ricorda De Giuseppe. Tuttavia, la qualità dei dati disponibili dipende dalla capacità del fornitore di gestire una supply chain spesso meno organizzata e digitalizzata. Questo introduce una pressione significativa su alcuni player verso la digitalizzazione, comportando costi aggiuntivi e, in alcuni casi, escludendo alcune aziende dal mercato. Il successo economico di un’azienda retail dipende dalla qualità della propria supply chain. Finora, le tecnologie si sono concentrate principalmente sull’interfaccia con il cliente, la parte più semplice. «La complessità della gestione dell’approvvigionamento, della logistica e della distribuzione rappresenta la vera sfida con cui la trasformazione digitale deve confrontarsi» – afferma De Giuseppe.

Nel mondo del retail, le problematiche sono in gran parte identiche, anche tra categorie merceologiche molto diverse, sebbene la complessità vari in base alla dimensione e alla distribuzione. «Stiamo affrontando solo ora la parte di trasformazione digitale e di generative AI» – spiega Francesco del Bosco, digital & business advisor di Massimo Alba. «Fino ad ora, abbiamo concentrato la nostra attenzione principalmente sulla peculiarità del nostro prodotto, come la qualità dei tessuti e la vestibilità». Massimo Alba è un brand indipendente con dieci anni di storia, posizionato nel mondo del luxury fashion. Il marchio conta cinque negozi in Italia e una produzione distribuita a livello globale, supportata anche dal proprio sito di eCommerce. Il processo di cambiamento avviato da Massimo Alba inizia dalla produzione e si estende fino alla modalità di approvvigionamento dei negozi e alla relazione con i clienti. «Stiamo adottando nuove tecnologie per offrire un servizio migliore, prestando attenzione non solo all’efficienza, ma anche alla qualità e alla sostenibilità delle catene di produzione e dei materiali utilizzati. Monitoriamo sempre più attentamente i nostri partner, senza mai dimenticare le nostre radici artigianali» – sottolinea del Bosco

La strategia di Massimo Alba sta preparando il marchio per l’avvento del futuro passaporto europeo del prodotto, garantendo una filiera di produzione conforme ai criteri di sostenibilità non solo ambientale. Analogamente a quanto avvenuto con Bricocenter, il modello di business di Massimo Alba sta abbracciando l’omnicanalità in modo proattivo, riducendo al minimo le differenze tra i processi di vendita online e quelli nei negozi fisici. «La nostra sfida è ottimizzare la produzione mantenendo intatta la qualità e contemporaneamente ridurre gli sprechi in modo significativo» – spiega del Bosco. «Stiamo anche implementando miglioramenti nella movimentazione dei prodotti tra i negozi, riducendo non solo l’impatto ambientale ma anche i costi operativi. Questo approccio viene esteso ai clienti wholesale con un modello distributivo basato sulla prossimità. I nostri clienti visitano i negozi per provare gli abiti, ma col tempo sviluppano fiducia e familiarità con la nostra vestibilità, passando gradualmente agli acquisti online. Quindi, sebbene il contatto fisico sia ancora importante, stiamo guardando con attenzione al futuro digitale».

RIVOLUZIONE IN CAMPO

Tra i club italiani, il Milan è stato pioniere nell’adozione di tecnologie avanzate e nell’integrazione di soluzioni IT per migliorare sia le prestazioni sul campo che l’esperienza dei tifosi, promuovendo la creazione di un sistema di raccolta e analisi dei dati per supportare le decisioni. Dai Centri Sportivi Milanello e PUMA House of Football, alla collaborazione con aziende hi-tech, dalle piattaforme digitali, all’app Milan, dalla cybersecurity all’analisi delle prestazioni, i dati dentro e fuori dal campo sono un prezioso supporto decisionale per il Club, dalla salute dei giocatori, alle previsioni di gioco, al sentiment dei tifosi e così via. «Quando sei allo stadio con la tua famiglia, potresti aver comprato il biglietto sul nostro sito web, registrandoti nel nostro sistema di Identity, aver visitato il museo di Casa Milan, acquistato una maglietta allo store e infine superato i controlli ai tornelli dello stadio. Tutte queste esperienze sono supportate da infrastrutture e piattaforme integrate di terze parti, che lavorano insieme per garantire un servizio fluido e senza interruzioni» – esemplifica Maurizio Bonomi, IT director di AC Milan. L’IT di una squadra di calcio si divide in due grandi aree: una enterprise e una sportiva. «Quando il Milan era di proprietà della famiglia Berlusconi, un vero e proprio dipartimento IT autonomo non esisteva» – racconta Bonomi. «Tutto era gestito dall’IT di Fininvest. Con il cambio di proprietà, nel giro di un anno si è reso necessario rendersi indipendenti, e da qui è iniziata la vera trasformazione digitale del Milan, che ha portato alla creazione di un dipartimento IT autonomo, passando dalle due persone iniziali alle dieci attuali».

multicloud ibrido, CRM avanzato, eCommerce, monitoraggio e sicurezza – Maurizio Bonomi #ACMilan #DX
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Per attuare questa separazione, il primo passo è stato migrare tutte le piattaforme in cloud. «Oggi, il Milan è gestito su un multicloud ibrido» – spiega Bonomi. «I principali sforzi si sono concentrati sugli store, sull’eCommerce e il CRM, ambiti che hanno visto una crescita esponenziale negli ultimi anni. La vera sfida è stata, ed è tuttora, educare le persone a lavorare in modo diverso, con processi e adottando tecnologie nuove, fornendo molto più supporto decisionale basato sui dati. Questo è particolarmente importante in AC Milan, dove le persone tendono a rimanere a lungo. Abbiamo messo a disposizione un layer unico per integrare i vari sistemi e gettare le basi per un percorso di trasformazione che continuerà nei prossimi anni. Anche a livello di sicurezza, abbiamo adottato un SOC per il monitoraggio continuo della sicurezza delle applicazioni e delle infrastrutture». Ma oltre alle attività a livello enterprise, anche a livello sportivo l’IT del Milan sta facendo passi da gigante. «Il grande salto è stato compiuto negli ultimi due anni, iniziando dal Milan Lab» – spiega Bonomi. «In collaborazione con diverse aree stiamo implementando tecnologie avanzate per l’analisi delle prestazioni dei giocatori, monitorando costantemente la loro salute e forma fisica. Utilizziamo telecamere ad alta definizione durante gli allenamenti per raccogliere dati che vengono analizzati per migliorare le tattiche di gioco. Inoltre, i macchinari in palestra sono ora equipaggiati con sensori che raccolgono dati di qualsiasi natura, alimentando un data lake che stiamo costruendo per avere una visione completa e integrata delle performance degli atleti».

Questi miglioramenti tecnologici potranno permettere al team tecnico di prendere decisioni più informate e basate sui dati, con l’auspicio di migliorare così la preparazione e le strategie di gioco. «Confidiamo che l’adozione di sistemi di intelligenza artificiale e machine learning, su cui stiamo iniziando a fare i primi progetti, possa dare risultati molto promettenti, permettendoci di lavorare sulla previsione degli infortuni, ottimizzare i carichi di lavoro e personalizzare i programmi di allenamento» – conclude Bonomi.

LA TRASFORMAZIONE DEI SERVIZI

Milano Ristorazione è una società del Comune di Milano che conta 850 dipendenti e oltre 2000 esterni che lavorano per l’erogazione del servizio. Gestisce nel complesso 440 mense, 184 nidi d’infanzia, circa 70 scuole private, tre RSA e cinque case vacanza. «La vera complessità deriva dal fatto che forniamo 70mila pasti giornalieri per le sole scuole pubbliche che implica avere come clienti indiretti oltre 60mila famiglie, con oltre 110 impianti produttivi dove si cucina» – spiega Giovanni Canfora, CIO di Milano Ristorazione. «Nel 2016, quando sono arrivato in azienda, esistevano principalmente sistemi dipartimentali in via di dismissione. Da allora, abbiamo introdotto un sistema ERP di mercato e una piattaforma IPaaS per la digitalizzazione, e stiamo avviando un progetto sfidante sul CRM». Questo processo trasformativo è stato guidato dalla crescente attenzione delle Pubbliche Amministrazioni alla qualità dei servizi resi ai cittadini e dai nuovi trend del settore ristorazione fra cui l’aumento delle diete speciali. «Queste esigenze devono essere gestite e monitorate con cura» – continua Canfora. «Per esempio, tramite il sistema ERP, possiamo confrontare per le diete speciali la potenziale dieta somministrata ai bambini garantendo la conformità ai certificati medici».

l’integrazione digitale per migliorare operations e qualità – Giovanni Canfora #MilanoRistorazione #DX
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Considerando che il settore della ristorazione non ha subito grandi cambiamenti nei processi nel tempo, uno dei problemi principali è stato il superare il mantra del “si è sempre fatto così”. L’introduzione di un processo digitale per le prenotazioni, che si integrerà in futuro con i registri elettronici, promette di ridurre sprechi e costi, oltre a migliorare l’efficienza. «Ma richiede un’evoluzione culturale e organizzativa» – commenta Canfora. Inoltre, l’adozione di nuovi processi è ulteriormente complicata dalla presenza di numerosi attori esterni, che ne rallentano l’implementazione. Un altro fattore di complessità è il rapporto con le famiglie. «Milano Ristorazione gestisce anche le rette per il servizio e un tema rilevante è la conoscenza delle regole del servizio da parte delle famiglie» – spiega Canfora. «Per affrontare questo problema, abbiamo centralizzato il sistema di risposte riducendo significativamente i tempi di risposta, al contempo abbiamo cercato di rendere le informazioni disponibili in modo chiaro e accessibili sui canali digitali».

Il prossimo passo è l’integrazione con il CRM e l’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale a supporto. «Digitalizzare i processi obbliga a immagazzinare dati che, anche se non subito, potranno essere utili per analisi future» – afferma Canfora. «Attualmente, la correlazione tra questi dati è complessa e richiede molto tempo e interpretazione manuale. L’introduzione di tecnologie di intelligenza artificiale e di apprendimento per rinforzo aiuterà a mitigare queste problematiche, supportando il lavoro umano e migliorando l’efficienza complessiva».

LA TRASFORMAZIONE DELLA PA

La trasformazione digitale nella Pubblica Amministrazione rappresenta un cambiamento fondamentale per migliorare l’efficienza, la trasparenza e la qualità dei servizi offerti ai cittadini. Attraverso l’adozione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale, il cloud e le piattaforme di gestione integrata, le amministrazioni pubbliche stanno rivoluzionando i propri processi operativi. La digitalizzazione, quindi, non è solo una questione tecnologica, ma culturale che pone il cittadino al centro delle politiche amministrative.

«La Pubblica Amministrazione dovrebbe fornire un set di piattaforme abilitanti e poi, per così dire, stare un poco fuori dai giochi» – commenta Mauro Minenna, direttore generale di ACI Informatica e già direttore del Dipartimento per la trasformazione digitale sotto il governo Draghi e il ministro Colao. «La Pubblica Amministrazione ha il compito di semplificare la vita dei cittadini non solo attraverso servizi di front-office efficienti, ma anche promuovendo una logica di integrazione tra le varie amministrazioni statali e locali. Questo approccio dovrebbe permettere ai cittadini di non dover presentare ripetutamente la stessa documentazione a diversi uffici, se tali informazioni sono già in possesso di un altro settore della pubblica amministrazione. Il processo non è semplice perché talvolta l’accesso ai dati personali è più semplice per una azienda privata di quanto non lo sia per un’amministrazione pubblica».

protezione dati sensibili e continuità operativa – Mauro Minenna #ACIInformatica #DX
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Parlare di trasformazione digitale nella PA significa ridisegnare i processi, semplificare le interfacce digitali, garantire maggiore trasparenza amministrativa e un trattamento equo per tutti, senza discriminazioni basate sulla dimensione della città o del comune di appartenenza, stabilendo standard di servizio uniformi, indipendentemente dal contesto geografico. «Un segnale promettente per il futuro è rappresentato dal Polo Strategico Nazionale per la Pubblica Amministrazione. Ho personalmente sottoscritto sia la dichiarazione di interesse pubblico che il bando per l’aggiudicazione della gara, che ha assegnato contratti per oltre un miliardo e mezzo di euro alle amministrazioni pubbliche centrali e locali, con l’obiettivo di adottare un cloud pubblico e sicuro» – spiega Minenna. «L’altro problema con cui la Pubblica Amministrazione dovrà confrontarsi è quello di definire il confine tra il diritto alla privacy del singolo cittadino e il bene pubblico» – continua Minenna. «Per esempio, avere un sistema integrato delle ASL nelle varie regioni viola la privacy del cittadino o gli permette di accedere a servizi migliori? Fornire dati allo Stato per motivi di sanità pubblica danneggia i diritti del cittadino o aiuta lo Stato a servirlo meglio? Spesso il cittadino è molto più riluttante a fornire dati al proprio apparato statale rispetto a quanto non lo sia nel condividerli sui social network».

LA CATENA DELLA SICUREZZA

Con la crescita delle infrastrutture e del cloud, e il conseguente spostamento di dati sensibili al di fuori delle mura dell’organizzazione, pubblica o privata che sia, aumenta la necessità di sistemi di monitoraggio e sicurezza affidabili. Allo stesso tempo, è fondamentale sviluppare una fiducia nei confronti dei vari provider e di chi dovrebbe proteggerci da attacchi malevoli o fughe di dati. «Talvolta basta un clic fatto in un attimo di disattenzione per generare un disastro» – spiega Riccardo Rossi, sales engineer di CY4GATE. «In molti casi, l’anello più debole è il fattore umano, ma è anche quello che, grazie a una corretta formazione e informazione, può rappresentare un vero alleato contro gli attacchi cibernetici, supportato ovviamente dalla tecnologia che funge da vero fattore abilitante». La formazione è il primo passo per rendere le aziende più sicure, e soprattutto più consapevoli. «Posso anche acquistare mille apparati hardware e software per la sicurezza – continua Rossi – ma se non ho persone adeguatamente preparate per implementare e gestire queste soluzioni, oppure se i miei dipendenti non sono attenti e formati sulle tematiche della sicurezza, ho sprecato tempo e denaro senza per questo aver irrobustito le mie difese cyber».

fattore umano, da anello debole a prima linea di difesa – Riccardo Rossi #CY4GATE #DX #sicurezza
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La formazione va progettata e studiata in percorsi formativi adeguati, anche tramite meccanismi di gamification, che possano far uscire dall’angolo persone con specifiche attitudini, rivalutandone le capacità per farle diventare riferimento costruttivo per gli altri colleghi. «Oltre alla tecnologia, ci sono le persone che sono sempre al centro delle aziende» – commenta Rossi. «Si tratta di un connubio che non va sottovalutato o ignorato». Le tecnologie per la formazione pratica ci sono, ma la vera sfida è poterle sfruttarle al meglio al servizio del capitale umano. «Un esempio che posso portare, pensando all’applicazione del c.d. digital twin, ovvero il gemello digitale di una porzione di rete o di infrastruttura, è quello che rende possibili scenari di simulazione e training in modo da formarle e prepararle rispetto alle posture più corrette da adottare in situazioni particolari di rischio cyber» – spiega Rossi. «Si dice spesso, a ragione, che il nostro livello di sicurezza è pari a quello dell’anello più debole all’interno della catena. L’intelligenza artificiale è e sarà sempre più utilizzata per rendere i processi legati alla sicurezza più efficienti, aumentando la capacità di analizzare enormi quantità di dati e riservando al capitale umano le attività di interpretazione del dato, ovvero quelle a maggior valore aggiunto. Qui si inserisce la proposizione di CY4GATE che punta grazie all’applicazione di tecnologie basate su AI, a snellire e semplificare le attività a basso valore per lasciar modo ai professionisti di dedicarsi ai processi ad alto valore aggiunto. La tecnologia come principale alleato delle persone, dei professionisti, per una migliore cyber resilienza».

METTERE I DATI AL CENTRO

Gli approcci alla trasformazione digitale possono essere molteplici. «Da noi, il primo passo, circa otto anni fa, è stato l’automazione dei processi con tecnologie come la robot process automation, il process mining, il workflow management e la gestione documentale nel suo intero ciclo di vita» – racconta Umberto Stefani, CIO di Chiesi Farmaceutici. «Questa prima fase ha portato solo a un incremento dell’efficienza, senza cambiare sostanzialmente le regole del gioco. Successivamente, ci siamo concentrati su alcuni processi e approcci in evoluzione, come la gestione commerciale e la relazione con i nostri clienti, che per noi sono i medici» – spiega Stefani. «Fino a circa dieci anni fa, l’approccio al cliente era gestito tramite la visita fisica dell’informatore scientifico. Durante questi incontri, sempre molto brevi per non sottrarre tempo alla normale attività con i pazienti, venivano illustrate le caratteristiche dei nuovi prodotti. Si trattava di una relazione molto fisica, basata sulla fiducia e diretta» – spiega Stefani. «Per questo motivo, la forza vendita era molto numerosa: dei circa 7000 dipendenti nel mondo, circa 3000 erano informatori scientifici. La promozione dei prodotti avveniva attraverso queste visite e qualche sito informativo, generalmente poco frequentato».

automazione dei processi per mettere i dati al centro – Umberto Stefani #ChiesiFarmaceutici #DX #RPA
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Partendo da questa situazione, Chiesi Farmaceutici ha creato una funzione specifica per occuparsi della customer experience, ripensando la relazione con il cliente a 360 gradi. «Abbiamo abbandonato il modello con cui l’azienda spingeva l’informazione verso il cliente, e abbiamo iniziato a includere il medico nell’approccio, permettendogli di richiedere attivamente le informazioni di cui ha bisogno. Siamo passati da un modello push a uno pull, o meglio a una combinazione omnicanale di entrambi». Come prima azione, l’azienda ha adottato una piattaforma CRM uniforme per tutte le filiali nei 30 paesi in cui è presente, coinvolgendo 3000 persone. La seconda azione ha riguardato il change management, con attività mirate a superare la resistenza degli informatori all’utilizzo di un processo digitale. Inoltre, è stata essenziale la costruzione di report per gli informatori scientifici, integrando i dati di fatturazione provenienti da sistemi interni con i dati del CRM, come il numero e la frequenza delle visite e altre informazioni rilevanti sulla relazione con il cliente e la rendicontazione delle attività.

«Per attivare la modalità pull, è stato necessario coinvolgere il medico con richieste di feedback e modalità di ascolto diretto» – aggiunge Stefani. «Questo è stato realizzato grazie a una piattaforma che consente di effettuare survey a fronte di attività promozionali, visite informative e partecipazione a convegni specifici. La risposta è stata alta: i medici, sentendosi parte del processo, sono stati più propensi a collaborare perché ne hanno visto i benefici». Attivato il processo di feedback continuativo, l’IT di Chiesi Farmaceutici ha creato anche una piattaforma ricca di contenuti sempre aggiornati, profilati sulle esigenze del singolo medico in un dato periodo. «Il medico ha pochissimo tempo» – commenta Stefani. «Se riusciamo a fornire l’informazione nel minor tempo possibile, abbiamo risolto il suo problema principale: essere sempre informato senza sottrarre tempo alla sua attività».

Tutte queste piattaforme generano dati che consentono una conoscenza approfondita del singolo cliente. È fondamentale che questi dati vengano raccolti e utilizzati nel modo più efficace possibile. «Qui entra in gioco un ulteriore tassello su cui stiamo lavorando» – continua Stefani. «La Customer Data Platform, che raccoglierà tutti i dati di queste piattaforme, utilizzando tecnologie di intelligenza artificiale per suggerire all’informatore scientifico di cosa parlare con il medico o con un sottoinsieme di specialistici, durante la visita successiva, per esempio organizzando un congresso tematico. Forse l’unico ritardo in questo processo di trasformazione può essere indotto dalla capacità delle persone di stare al passo con le tempistiche del cambiamento e di sfruttare nuove risorse tecnologiche, come l’intelligenza artificiale, a supporto della trasformazione stessa».

SEMPLICITÀ E FIDUCIA

Quando si parla di grandi moli di dati, è essenziale riflettere sulle corrette modalità di gestione e sul rapporto fiduciario tra chi genera i dati, chi li elabora e chi li memorizza. «Il motore iniziale della trasformazione digitale è stato proprio l’esigenza di gestire una quantità di dati sempre crescente in modo efficace ed efficiente. Oltre al rapporto fiduciario che le aziende e le istituzioni devono instaurare con i propri clienti, è fondamentale semplificare la vita a noi stessi e ai nostri clienti» – afferma Gabriele Quercetani, trust services enterprise solution manager di Aruba. «Il gruppo Aruba è impegnato da molti anni nel fornire una vasta gamma di servizi utilizzati quotidianamente da milioni di persone, gestendo e custodendo una parte della loro vita lavorativa e personale in modo accurato e sicuro». Le due Certification Authority del gruppo, Aruba PEC e Actalis, entrambe Qualified Trust Service Providers, esprimono l’importanza del rapporto fiduciario tra fornitore e cliente. «La validità, l’integrità e la disponibilità del dato sono i pilastri della nostra offerta» – sottolinea Quercetani.

filiera del dato, più fiducia nel processo trasformativo – Gabriele Quercetani #Aruba #DX #cloud #partner
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Per comprendere la necessità di questa fiducia, basta pensare alla quantità di email scambiate tra amministrazione pubblica, aziende e privati cittadini. «AgID ha dichiarato che a fine 2023 erano attive più di 16 milioni di caselle PEC e che nell’ultimo quadrimestre del 2023 sono stati scambiati oltre 850 milioni di messaggi. Lo stesso vale per la firma digitale dei documenti: nell’ultimo semestre si è registrato un incremento di 10 milioni di certificati di firma digitale, raggiungendo complessivamente circa 40 milioni di certificati attivi con 3,5 miliardi di utilizzi per la sottoscrizione di informazioni in ambito digitale». Questi dati, se gestiti e utilizzati in modo efficace, possono alimentare una trasformazione digitale che avvantaggi significativamente un business fondato su informazioni certificate. «Tuttavia – conclude Quercetani – è essenziale creare fiducia nel processo trasformativo lungo tutta la filiera del dato, grazie a tecnologie abilitanti e a partner affidabili». Un aspetto cruciale resta l’adozione da parte dell’utente finale di soluzioni tecnologiche certificate, sicure e semplici da utilizzare quotidianamente all’interno dei processi più variegati.

ASCOLTO E COMPETENZA

Per attuare una vera trasformazione digitale, è essenziale sapere cosa fare e come agire. Ma come si può concretamente aiutare un’azienda o un ente a realizzare un processo trasformativo? «La prima cosa è cercare di capire e comprendere in profondità quali sono le necessità specifiche del business. È fondamentale analizzare dettagliatamente i processi e identificare quelli comuni a diverse aree per costruire competenze abilitanti che possano diventare rilevanti nella trasformazione dei processi» –spiega Emanuele Bergamo, BU manager cloud di Maticmind. «La sfida principale che un system integrator deve affrontare consiste nell’essere in grado di fornire le competenze adatte nel momento e nel luogo giusto. È fondamentale che queste competenze siano accompagnate dalla necessaria umiltà per comprendere appieno le esigenze specifiche dell’azienda cliente. Solo così si possono seguire le richieste del cliente, adottando la soluzione più adatta con trasparenza e integrità intellettuale.

conoscere i processi per capire le necessità specifiche del business – Emanuele Bergamo #Maticmind #DX
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Questo significa essere tecnicamente preparati, anche avere la correttezza di proporre la soluzione più adatta alla specifica problematica del cliente senza forzare soluzioni non necessarie, ma anche avere la capacità di aiutare il cliente a migliorare i propri processi, guardando avanti» – afferma Bergamo. «Oggi, le aziende clienti dispongono di notevoli competenze interne e sono sempre più capaci di verificare la preparazione di chi hanno di fronte e la validità delle soluzioni proposte. Pertanto, è necessario essere competenti, onesti intellettualmente e costantemente aggiornati, ponendosi umilmente al servizio del cliente per analizzare a fondo le sue esigenze» – sottolinea Bergamo. «Solo in questo modo è possibile costruire un percorso di trasformazione basato sull’ascolto, la competenza e la fiducia. È fondamentale diventare un partner realmente utile nel processo di trasformazione digitale, mettendo le esigenze del cliente al centro di ogni decisione».

SINERGIA TRA IT E BUSINESS

La tavola rotonda ha evidenziato che la trasformazione digitale non riguarda semplicemente la digitalizzazione, ma implica un cambiamento di mentalità. Significa avvicinare il mondo tecnologico al mondo del business, favorendo l’ibridizzazione dei ruoli. Vuol dire sperimentare mantenendo un approccio pragmatico, applicando la trasformazione digitale a tutti i settori, dalla logistica all’offerta finale per l’utente. Questi fattori fanno della trasformazione digitale un punto di snodo, permettendo di affrontare e risolvere problemi operativi, migliorare i processi aziendali, ottimizzare l’efficienza economica e migliorare l’esperienza complessiva del cliente finale. Potremmo parlare quasi di un momento in cui le diverse risorse, idee, o processi convergono e si integrano, creando un effetto sinergico che amplifica l’impatto complessivo. Tutto questo si realizza attraverso una gestione efficace dei dati e un’attenzione alla sicurezza, che parte dalle persone e si concretizza con l’ausilio delle tecnologie di intelligenza artificiale. Il business ha iniziato a comprendere meglio la tecnologia e le dinamiche di trasformazione dei processi.

strategia omnicanale, più qualità per i clienti e meno sprechi – Simone De Giuseppe #Bricocenter #DX
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«Di conseguenza, anche noi tecnologi abbiamo cominciato a imparare il linguaggio del business, poiché solo dall’ibridizzazione delle competenze si possono ottenere quei vantaggi reali che conducono a una trasformazione digitale efficace ed efficiente» – sottolinea Simone De Giuseppe di Bricocenter. «Oggi, è più cruciale per l’area tecnologica di un’azienda comprendere i processi di business piuttosto che la metodologia di gestione di un progetto, attività che può essere delegata a un system integrator. Pertanto, quando si tratta di allocare il tempo di una risorsa IT, è più importante che questa trascorra tempo a contatto con le persone del business piuttosto che a studiare metodologie di sviluppo progetti. Il ruolo evolve così da developer/project manager a business technical process manager o engineer».

I responsabili IT hanno sempre dovuto avere una conoscenza di base del business per poter rispondere adeguatamente alle sue esigenze. «Adesso che anche il business sta iniziando a comprendere meglio la tecnologia, il linguaggio comune si espande, favorendo la trasformazione digitale e l’implementazione corretta delle innovazioni. Questo consente di prendere decisioni più solide e condivise rispetto al passato» – conferma Umberto Stefani di Chiesi Farmaceutici.

Negli anni, molti responsabili IT hanno ricoperto ruoli ai vertici aziendali grazie alla loro conoscenza dei processi. Oggi, si sta ripetendo il fenomeno nell’altra direzione, con il passaggio di professionisti dal business all’IT: una contaminazione che, se ben gestita, può portare enormi vantaggi alle aziende. «Non mi aspetto più che un system integrator mi dica quale sia la soluzione giusta, ma che mi guidi, sfruttando la propria competenza, verso una soluzione che abiliti la nostra strategia di business» – sottolinea Francesco del Bosco di Massimo Alba. Del resto – «la conoscenza è un valore che deve essere coltivato ogni giorno per crescere rigoglioso e mantenersi nel tempo» – aggiunge Emanuele Bergamo di Maticmind.

l’intercanalità riduce le differenze tra fisico e online – Francesco del Bosco #MassimoAlba #DX #sostenibilità
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Il business segue il mercato per servire al meglio i clienti con nuove offerte e prodotti, mentre la trasformazione digitale abilita il business a farlo nel modo più efficiente ed efficace possibile. «Da una parte c’è un’evoluzione legata al brand e al mercato, dall’altra un’evoluzione necessaria per sostenere queste opportunità di business» – riprende del Bosco di Massimo Alba. Questi due aspetti convivono e insieme portano valore all’azienda e al brand sia in termini di posizionamento che economici. «Il punto veramente importante è avere a disposizione soluzioni che rispondono alle esigenze e alle logiche di business». Questa contaminazione tra IT e business dovrebbe portare anche a una nuova consapevolezza da parte dei fornitori – come sottolinea Stefani di Chiesi Farmaceutici: «La proposta commerciale e di prodotto avrà successo solo se è condivisa tra IT e business, e non se una delle due viene scavalcata a discapito dell’altra per piazzare un ordine».

Al tempo stesso è fondamentale non uniformare ruoli professionali diversi basandosi sulle mode del momento, ma compren

dere che innovazione di business e tecnologia devono andare di pari passo. Non si può fare innovazione senza trasformazione digitale, così come non si può fare trasformazione digitale senza attenzione al business. Tuttavia, esiste il rischio concreto di un aumento del conflitto tra i diversi ruoli coinvolti, non indotto dai professionisti stessi, ma alimentato da entità terze che quei mestieri non hanno mai fatto.

Foto di Gabriele Sandrini

Point of view:

Intervista a Gabriele Quercetani, trust services enterprise solution manager di Aruba: Servizi centralizzati in un’unica piattaforma

Intervista a Riccardo Rossi, sales engineer di CY4GATE: L’intelligence per decidere

Intervista a Emanuele Bergamo, BU manager cloud di Maticmind: Così si servono i clienti

Formula: Come si digitalizza un’azienda guardando al futuro?

L'articolo Metamorfosi digitale, l’evoluzione continua proviene da Data Manager Online.

La fotografia è nitida, per quanto soggetta ai cambiamenti e alle dimensioni del fenomeno: la spesa per le soluzioni di AI generativa supererà quest’anno i 40 miliardi di dollari in tutto il mondo ed è destinata a superare i 150 miliardi entro il 2027, con un tasso di crescita annuo dell’86% a partire dal 2022. Lo dicono le previsioni più recenti di IDC, che eleggono il mondo bancario a locomotiva degli investimenti in strumenti per l’automazione di attività e processi, il miglioramento della customer experience e l’aumento della redditività attraverso la riduzione dei costi e la generazione di ricavi in tutte le funzioni aziendali. Campagne di marketing personalizzate e gestione dinamica dei prezzi dei servizi offerti sono solo due degli esempi di applicazione dell’intelligenza artificiale generativa, a cui si affianca l’impiego dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per rendere più fluido ed efficace il reperimento delle informazioni, il processo decisionale e l’assistenza clienti. Tornando ai numeri, il giro d’affari delle tecnologie generative rappresenterà da qui a tre anni il 29% della spesa complessiva in soluzioni di intelligenza artificiale, con un aumento significativo rispetto al 10,8% rilevato a fine 2023.

I SETTORI PIÙ IMPATTATI

L’AI generativa può contribuire a un significativo miglioramento della produttività delle imprese italiane lungo tutta la catena del valore, arrivando a generare un valore aggiunto incrementale (potenziale) stimato in circa 50 miliardi di euro entro il 2030, cifra che potrebbe incrementarsi di ulteriori 30 miliardi grazie all’estensione del “Made in Italy” a settori come la meccatronica, la farmaceutica e la chimica e che si riflette nella possibile creazione, nei settori manifatturieri interessati, di circa 300 mila nuovi posti di lavoro.

Quelle appena descritte sono alcune delle principali evidenze emerse dallo studio di Accenture in collaborazione con Agenzia ICE e Confindustria, intitolato “Strategie per la valorizzazione del brand Italia e del Sistema Paese”, che ha analizzato i comparti più importanti dell’economia tricolore anche in chiave export, vale a dire tessile-abbigliamento, alimentari-bevande, legno-arredo, nautica, ceramica e oreficeria. La posta in gioco derivante dall’incremento della produttività e il conseguente positivo impatto sul PIL – come si legge nel rapporto – sarebbe in buona parte assicurato dalla messa a sistema dell’adozione dell’intelligenza artificiale generativa e da contestuali ed opportune politiche di sviluppo delle competenze necessarie. Gli investimenti in tecnologia, e in particolare quelli destinati all’AI, saranno quindi essenziali per colmare i gap accumulati in alcuni settori e potenziare il “genio italico” in ogni fase della catena del valore: l’apporto delle nuove tecnologie degli algoritmi potrebbe risultare determinante in ambiti quali il design di collezioni e prodotti – dove la GenAI può facilitare in modo esponenziale il lavoro creativo, grazie alla capacità di aggregare e combinare dati – oppure la manifattura a livello di piccole e medie imprese, che risulterebbe più facilmente ottimizzata grazie a ”gemelli digitali” in grado di offrire una rappresentazione dello stato dei macchinari per monitorarne in tempo reale il funzionamento. Gli operatori del commercio al dettaglio, a loro volta, stanno progressivamente sposando i dettami del paradigma data-driven attraverso iniziative che si focalizzano su nuove opportunità di guadagno e sulla creazione di valore dal coinvolgimento in tempo reale e contestualizzato del cliente.

#GenAI GenAI, motore primario di spesa per l’agilità e la resilienza aziendale nei prossimi 18 mesi
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Se i vantaggi e i benefici derivanti dall’adozione della GenAI sono molteplici e trasversali a tutti i settori e a tutte le industry (PA compresa), i macro-ambiti aziendali più sensibili e maggiormente impattati sono il customer care e le customer operations, l’area HR e il marketing, l’IT e il back office in genere. Alcune grandi aziende italiane stanno infatti già applicando la GenAI per attività di reporting e di business intelligence, ottenendo un livello di accuratezza dei risultati prodotti e tempi di esecuzione decisamente migliorativi rispetto al recente passato. Altre stanno automatizzando i processi di marketing, creando i presupposti per ottenere efficienze di costo nell’ordine del 30% nel giro di tre anni.

Altrettanto significativi sono i benefici nell’ambito dell’assistenza clienti derivanti dall’utilizzo di un assistente vocale telefonico in grado di gestire in completa autonomia il 40-50% delle conversazioni o di chatbot virtuali da affiancare agli operatori del customer care per ridurre le chiamate in ingresso a basso valore. Nel campo delle risorse umane, invece, la GenAI può migliorare in modo sostanziale il matching fra domanda e offerta di competenze e aiutare a definire percorsi formativi e di carriera personalizzati.

Non mancano, infine, progetti relativi alla sfera normativa in ambito pubblico, dove portare l’AI a scala può generare un impatto enorme in termini di miglior servizio ai cittadini. La natura trasformativa delle tecnologie dell’intelligenza artificiale e l’impatto che esse possono esercitare sui vari settori verticali trovano ulteriore riscontro anche in uno studio condotto su scala internazionale da Dell Technologies. Le risposte fornite da 6.600 responsabili IT e decisori di business di aziende di 40 diversi paesi suggeriscono che, sebbene vi sia un diffuso ottimismo nei confronti dell’AI e della GenAI, il grado di preparazione delle imprese varia notevolmente rispetto al rapido ritmo del cambiamento. Tra le sfide che i manager devono affrontare per promuovere l’innovazione all’insegna di machine learning e modelli LLM, spiccano la mancanza di talenti e quindi di competenze, insieme alle preoccupazioni riguardanti la privacy, la sicurezza dei dati, la proprietà intellettuale e le limitazioni di budget. Considerato lo scenario di rifermento, le aziende stanno vivendo la fase iniziale di questa rivoluzione annunciata e affrontando gli aspetti pratici legati al passaggio fra ideazione e implementazione della tecnologia.

Man mano che aumenta il livello di adozione, i dubbi si concentrano sempre più sulla comprensione dei rischi specifici e su chi debba assumersi la responsabilità di eventuali malfunzionamenti o comportamenti indesiderati dell’AI. Cogliere l’opportunità di generare valore e competitività attraverso le soluzioni che sfruttano l’AI e i LLM è dunque possibile, ma richiede tassativamente basi tecnologiche sicure, scalabili e progettate tenendo conto della sostenibilità.

#GenAI Edge, Core e Cloud, crescono gli investimenti in infrastrutture. Dati protetti, la priorità dei CIO
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INFRASTRUTTURE IT DA RIPENSARE

Secondo un’altra recente indagine di IDC, quasi otto aziende su dieci hanno dichiarato di ritenere le infrastrutture digitali una componente “importante” o “mission critical” per il successo delle proprie iniziative di business. La stessa indagine ha rivelato che i principali driver delle attuali strategie aziendali in ambito infrastrutturale sono l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa, il miglioramento della produttività e della fidelizzazione dei dipendenti, e l’ottimizzazione dei budget e dei ricavi.

Il messaggio che arriva dagli esperti è dunque ancora una volta abbastanza esplicito: nei prossimi 18 mesi, la GenAI sarà il principale motore della spesa per l’aggiornamento e il potenziamento degli apparati che costituiscono i pilastri dell’azienda agile e resiliente e gestiscono i grandi carichi di lavoro e le applicazioni che richiedono elevate capacità di elaborazione di enormi volumi di datI. Più nel dettaglio, gli investimenti nelle infrastrutture digitali per l’AI generativa supereranno i 18 miliardi di dollari nel 2024 e cresceranno fino a quasi 50 miliardi entro il 2027.

Il fattore real-time delle applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa costringerà dunque molte aziende a rivalutare le priorità relative alle proprie piattaforme digitali, tanto che entro i prossimi tre anni il 40% delle imprese si affiderà ad architetture IT interconnesse tra cloud, core ed edge per assicurarsi priorità di flusso di lavoro dinamiche ed indipendenti dalla posizione geografica.

Molte imprese – conferma il rapporto di IDC – stanno già esplorando attivamente soluzioni per integrare le tecnologie generative nelle proprie attività e operazioni IT. Tuttavia, la maggior parte di queste aziende deve fare i conti con un’infrastruttura esistente non ancora pronta a supportare la quantità di dati e le risorse necessarie – cloud, data center e postazioni edge – per gestirli e organizzarli adeguatamente.

#GenAI Cybersecurity e AI, budget in crescita a due cifre, l’impatto dei modelli LLM nelle grandi aziende
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Per avere successo con l’AI generativa e sfruttarne appieno le potenzialità – avvertono gli analisti – è necessario che le diverse componenti dell’infrastruttura funzionino ai massimi livelli di orchestrazione e sincronizzazione. La rapidità di sviluppo e adozione di questa tecnologia richiede infatti architetture di nuova generazione ottimizzate per il flusso di lavoro, piuttosto che focalizzate sul carico di lavoro.

Gli ambienti IT di nuova generazione saranno altamente automatizzati, dinamicamente scalabili e governati sulla base di metriche prestazionali e dell’utilizzo (e relativi costi) delle applicazioni end-to-end in tempo reale. Questi ambienti, inoltre, saranno soprattutto interconnessi, abilitando l’utilizzo senza soluzione di continuità di più piattaforme e traendo maggior beneficio dalle tecnologie AI di nuova generazione.

L’infrastruttura dati rappresenta un asset altrettanto cruciale sin d’ora, e lo sarà sempre di più in futuro: in relazione allo sviluppo delle soluzioni di GenAI in azienda, dovrà essere scalabile come mai in passato per poter dare continuità al processo di innovazione. Al di là dei modelli (on premise o ibrido) eletti a preferiti per affrontare le sfide imposte dall’utilizzo sistemico dell’intelligenza artificiale generativa, i dati sono considerati pressoché da tutti gli IT manager il fattore di differenziazione, e per questo vanno adeguatamente protetti.

DATI OMOGENEI PER UN’AI SICURA

La cybersecurity riveste del resto un’importanza di grande rilievo sulle direttrici di spesa in tecnologie a supporto dei processi di trasformazione digitale. L’accelerazione di tali processi, sulla quale si è innestata la corsa all’adozione degli strumenti di intelligenza artificiale generativa, hanno reso la sicurezza dei dati un requisito assolutamente essenziale per operare in modo affidabile ed efficiente. Ed è la natura stessa dell’innovazione tecnologica, per definizione estremamente dinamica, che impone un approccio alla cybersecurity orientato alla continua revisione ed al continuo adattamento, al fine di mantenere un equilibrio ottimale tra la protezione di dati, sistemi e applicazioni e l’usabilità degli stessi.

Se guardiamo alla componente economica, recenti rilevazioni sempre di IDC ci dicono che l’impatto sui budget per la sicurezza informatica dell’intelligenza artificiale alimentata dai modelli LLM è strettamente correlato alle dimensioni dell’azienda (arrivando fino al 30% nelle organizzazioni con oltre 5000 dipendenti) e porterà il livello della spesa in Europa a crescere di oltre il 12% nel 2024, continuando ad aumentare a due cifre anche negli anni a venire per toccare quota 84 miliardi di dollari entro il 2027. Una tendenza molto chiara, che sottolinea – secondo degli esperti – la duplice pressione che le organizzazioni aziendali devono oggi affrontare: da un lato l’obbligo di proteggere l’utilizzo e lo sviluppo di applicazioni GenAI e dall’altro sfruttare la stessa tecnologia come componente di valore integrata nelle soluzioni di sicurezza informatica.

#GenAI settore bancario, locomotiva degli investimenti per l’automazione dei processi, CX e redditività
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«Le AI generative stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende cercano e producono le proprie informazioni» – spiega Alberto Leporati, professore associato dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca e membro del comitato scientifico di CLUSIT con delega per l’intelligenza artificiale. «Sia nel caso delle grandi imprese sia in quello delle piccole che operano nei settori tecnologici e di avanguardia, è importante utilizzare tutti gli strumenti che queste tecnologie ci offrono per non rischiare di rimanere indietro, tuttavia, occorre essere coscienti del fatto che la loro adozione porta con sé, oltre agli innegabili vantaggi, anche alcune sfide e rischi da affrontare». Andando per ordine, il primo passo è comprendere le finalità d’uso delle GenAI in azienda. Attualmente – come conferma il docente di UNIMIB – vengono utilizzate soprattutto per produrre riassunti di testi, presentazioni aziendali e per effettuare ricerche bibliografiche. In un prossimo futuro, invece, è lecito aspettarsi che verranno impiegate sempre di più al posto dei motori di ricerca, per sostituire gli esseri umani nell’esecuzione di compiti semplici e ripetitivi, e per rendere più veloce la scrittura di applicativi software. Un elemento che accelera l’utilizzo di questi strumenti è la possibilità di interagire con essi tramite la voce, parlando in modo fluido e naturale.

«I problemi principali legati all’utilizzo delle intelligenze artificiali generative – continua Leporati – riguardano la protezione dei dati e della proprietà intellettuale, la tutela della privacy delle persone, l’affidabilità e l’esplicabilità delle risposte ottenute dagli algoritmi e il pregiudizio. Il tutto calato in un ambito legale che è in costante divenire». Quando si tratta di salvaguardare l’integrità delle informazioni e del copyright aziendale, è necessario tener presente che per addestrare i Large Language Models serve un’enorme quantità di dati e difficilmente un’azienda, anche se di grandi dimensioni, potrà crearsi un proprio modello LLM a partire da zero, avvalendosi quindi di modelli addestrati con contenuti presi da Internet. Ed è questo – secondo l’esperto – il punto chiave. «Poiché i modelli aggiornano continuamente le proprie informazioni mentre vengono utilizzati, è essenziale che dal momento in cui si inizia ad alimentare il modello con le informazioni della propria organizzazione tale modello non sia più accessibile da altri».

Le AI generative tendono a includere nelle loro risposte dati che sono stati loro forniti in precedenza e il problema si pone quando le informazioni fornite da un’azienda durante un’interrogazione all’AI generativa vengono riproposte all’interno della risposta data a un’altra azienda. La stessa situazione si presenta per quanto riguarda la privacy dei dipendenti: tutti devono essere coscienti del fatto di non fornire mai dati o informazioni personali in fase di interrogazione dell’AI generativa e nel caso in cui il modello LLM utilizzato fosse ospitato in un ambiente cloud, diventa necessario prestare attenzione alla connettività di rete per evitare l’indisponibilità del servizi e i conseguenti danni economici, esattamente come avviene nel caso di un ERP in cloud.

#GenAI Adozione rapida, verso il 29% della spesa totale in soluzioni di AI entro 3 anni
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LA RICETTA DELL’AFFIDABILITÀ

L’affidabilità (anzi la non affidabilità) delle risposte restituite dalle AI generative sono l’altra faccia della sicurezza associata a questa tecnologia. Le cosiddette “allucinazioni”, che consistono in risposte generalmente false o addirittura assurde per le quali non è possibile risalire alle fonti, sono un problema a cui porre rimedio. A questo proposito deve essere chiaro al management che un’intelligenza artificiale generativa va intesa come uno strumento che affianca le persone e le aiuta a prendere decisioni ma non le va a sostituire. E vi sono espliciti motivi che lo confermano. «Anzitutto – spiega ancora Leporati – una decisione presa su informazioni sbagliate potrebbe creare dei danni all’azienda, anche solo di natura reputazionale. Deresponsabilizzare le persone nel prendere le decisioni, inoltre, può portare a un degrado delle loro competenze, e a una conseguente perdita di valore del capitale umano dell’azienda. D’altra parte, numerose ricerche dimostrano che abbinare l’AI alle persone produce risultati migliori rispetto all’utilizzo delle sole persone o della sola intelligenza artificiale». Nell’interazione con una GenAI, inoltre, è possibile chiedere di verificare le fonti relative alle risposte fornite e di ripercorrere i passi logici che hanno portato a suggerire una certa decisione: ecco dunque spiegata perché l’esplicabilità sia una componente imprescindibile, perché in assenza di essa ogni risposta fornita dall’intelligenza artificiale deve essere considerata sospetta. Non va dimenticato, infine, che le risposte potrebbero essere soggette a pregiudizio, e questo dipende da come l’AI è stata addestrata e di conseguenza da quali dati sono stati utilizzati per alimentare modelli LLM che potrebbero replicare i bias esistenti nei dati di partenza, portando ad output distorti o inappropriati.

La ricetta per ovviare a questi ostacoli – secondo Leporati – è ben definita. «È necessario diversificare i dati di addestramento, assicurandosi che siano rappresentativi di diverse categorie e tipologie di argomenti, ed è altrettanto necessario definire linee guida etiche nello sviluppo dell’AI, in particolare nella raccolta dei dati e nella creazione o nel fine tuning dei modelli, per evitare il rischio di perpetuare gli stereotipi». Infine c’è un ulteriore aspetto di sicurezza di cui tenere conto ed è la robustezza dei modelli rispetto ai cosiddetti “adversarial prompt”, ossia la capacità di resistere a input volontariamente fuorvianti. Per curare tutti questi aspetti, è buona cosa che ogni azienda si doti di un team di esperti di cybersecurity specializzati nell’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale.

#GenAI le sfide da affrontare: competenze, privacy, sicurezza dei dati, proprietà intellettuale e limiti di budget
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Per cogliere i vantaggi delle intelligenze artificiale generative e prevenirne gli effetti dannosi è dunque essenziale che il loro utilizzo avvenga in maniera consapevole e responsabile. E c’è un aspetto, alla base di questo approccio virtuoso, che – secondo Leporati – risulta fondamentale: la formazione di tutto il personale, a partire dal management che prende le decisioni fino agli utenti (sia regolari che occasionali) degli strumenti di GenAI. «Qualsiasi impresa deve sempre mettere al centro l’uomo nei processi decisionali sia come responsabilità che come elemento di controllo sulle risposte date dall’AI generativa, e deve rimanere aggiornata e conforme rispetto a una regolamentazione in continua evoluzione. Per questo motivo, è essenziale avere a disposizione anche un team legale esperto nelle tematiche relative all’intelligenza artificiale, così da poter affrontare anche da questo punto di vista i rischi legati alla privacy, alla proprietà intellettuale e alla tutela della reputazione».

I GAP DA COLMARE

Molte aziende che ancora non hanno compiuto il primo deciso passo verso le tecnologie GenAI si stanno probabilmente chiedendo come si progetta e si sviluppa (e come si integra nei sistemi esistenti) l’intelligenza artificiale. A tale domanda non c’è una risposta univoca e buona per tutte le occasione ma un insieme di risposte. Un white paper realizzato da Cefriel, il centro di innovazione digitale fondato dal Politecnico di Milano, può essere una valida guida del percorso da seguire per assicurarsi una transizione di successo da una fase sperimentale dell’uso dell’intelligenza artificiale all’industrializzazione di soluzioni basate su AI. Disporre di una chiara metodologia di approccio alla progettazione di soluzioni di questo tipo, e tenendo in debita considerazione la compliance con quanto stabilito di recente dell’AI Act, è il primo tassello su cui fare leva per passare da una fase di sperimentazione a una di rilascio in produzione di applicazioni basate sulle tecnologie dell’intelligenza artificiale.

Le imprese che desiderano sfruttare al massimo le opportunità offerte dall’AI devono quindi comprenderne il ciclo di sviluppo e fare proprie alcune importanti distinzioni rispetto alle pratiche tradizionali di sviluppo del software. Il punto focale della questione – come spiegano gli autori del white paper – è comprendere l’importanza che assumono i dati: lo sviluppo di un modello basato su apprendimento automatico non richiede allo sviluppatore di programmare un algoritmo per risolvere un determinato problema, ma di definire le modalità di apprendimento del modello di AI fornendo dati opportunamente selezionati e verificando i risultati ottenuti mediante una severa fase di test. Mentre lo sviluppo software tradizionale tende a privilegiare metodologie strutturate e pianificate, la creazione dei modelli di machine learning è caratterizzato da un approccio maggiormente iterativo e sperimentale, intrinsecamente fatto di tentativi ed errori come parte integrante del processo di apprendimento e di ottimizzazione. E se, infine, la scrittura di software convenzionale è basato su algoritmi e regole che producono risposte in linea di principio prevedibili e ripetibili, i modelli di intelligenza artificiale generano una risposta probabilistica e richiedono la formazione degli utenti finali per aumentare la consapevolezza e la confidenza nell’utilizzo di questi sistemi. Ci sono quindi altri elementi da considerare attentamente nel ciclo di vita dell’AI. Secondo gli esperti di Cefriel, il ciclo di vita può essere definito come “un processo iterativo che parte da un problema di business e arriva a una soluzione basata su intelligenza artificiale, capace di risolvere quel problema”.

#GenAI Architettura applicativa a strati come chiave per una manutenzione semplificata
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Lo sviluppo di applicazioni complesse, per esempio, necessita di una preventiva valutazione generale del rischio, fase che assume ancor più importanza alla luce della normativa europea sull’AI, mentre per quanto riguarda la fase di analisi diventa fondamentale la selezione delle fonti dati. Senza una chiara comprensione dei dati richiesti e della loro composizione, in altre parole, non è possibile realizzare nulla: l’approccio più efficace per ridurre le percentuali di insuccesso prevede una stretta collaborazione fra i rappresentanti del business e quelli dell’IT con l’obiettivo non solo di identificare i dati, ma anche di strutturarli in un modello che evidenzi le relazioni fra la base informativa esistente e le esigenze del business rispetto al caso d’uso preso in esame. Quanto alle linee guida in fatto di architettura applicativa, l’indicazione da seguire guarda alle buone pratiche di ingegneria del software: un’architettura “a strati” ben pensata, che prevede l’isolamento del modello di AI dagli altri componenti applicativi, renderà più semplice la manutenzione in esercizio, facilitando la determinazione della causa degli eventuali problemi e l’evoluzione applicativa.

Un aspetto specifico delle applicazioni basate sull’intelligenza artificiale riguarda l’ambiente di sperimentazione e sviluppo. L’addestramento dei modelli di AI richiede notevoli risorse di memoria e calcolo, e presenta requisiti tecnici distinti rispetto all’ambiente di produzione dove verrà effettivamente installata l’applicazione finale. La linea che demarca i progetti di intelligenza artificiale di successo da quelli che possono finire male è dunque molto sottile, e conferma un paradigma a cui tutte le aziende devono tendere: lo sviluppo responsabile dell’AI deve diventare un obiettivo primario, dove il processo di verifica assume un ruolo centrale.

Dati non strutturati? Altilia ha la soluzione

EOS Solutions: Portare l’AI in azienda. Strategie, opportunità e sfide

smeup: L’intelligenza artificiale, algoritmi, produttività e competenze per il futuro

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Nell’era attuale, caratterizzata da una complessità senza precedenti e da un’interconnessione globale crescente, le organizzazioni devono adottare una nuova mentalità, che metta al centro la prevenzione, la gestione e la mitigazione dei molteplici rischi. Ciò comporta cambi di paradigma nell’anticipare, valutare la probabilità di incidenti tradizionali e attacchi informatici sofisticati. Ovvero, si tratta di attuare una gestione del rischio integrata, atta a sviluppare strategie per garantire il raggiungimento degli obiettivi aziendali, la conformità normativa e la promozione di una cultura aziendale in grado di garantire la cyber resilience e l’operational resilience.

SCENARI MULTIRISCHIO

ll termine “multirischio” sottolinea la complessità degli scenari che le organizzazioni moderne si trovano a fronteggiare, caratterizzati da una vasta gamma di rischi interconnessi e complessi. Tra questi rischi, i rischi IT e cyber sono particolarmente rilevanti, includendo attacchi ai sistemi operativi e minacce come ransomware e phishing. A ciò si aggiungono i rischi operativi, che riguardano la sicurezza sul lavoro e la continuità operativa dell’azienda, garantendo che le attività possano proseguire senza interruzioni significative. Le organizzazioni devono anche affrontare i rischi di conformità, assicurandosi di aderire a normative stringenti, e i rischi reputazionali, dove una perdita di fiducia da parte dei clienti può avere conseguenze devastanti. In un contesto sempre più globalizzato, i rischi geopolitici e di mercato diventano cruciali, poiché l’instabilità politica ed economica può avere riflessi negativi significativi. Non possiamo dimenticare i rischi di catastrofi naturali e di forza maggiore, come disastri ambientali e pandemie, che possono mettere a dura prova le capacità di risposta delle organizzazioni. Inoltre, i rischi ESG (ambientali, sociali e di governance) sono sempre più pressanti, con una maggiore enfasi sulla sostenibilità e la responsabilità sociale. Infine, ci sono i rischi legali, legati a vertenze legali e sanzioni regolamentari, e i rischi finanziari, derivanti da fluttuazioni del mercato, specialmente quelle anomale.

Tutti questi rischi richiedono una gestione attenta e integrata per garantire la resilienza e il successo a lungo termine delle organizzazioni. Tali scenari multirischio, come si evince anche dal “Global Risks Report 2024” del World Economic Forum (WEF), comportano sfide urgenti per le organizzazioni. Il rapporto rivela un mondo afflitto da due crisi pericolose: l’una causata dalle imprevedibili metamorfosi climatiche, l’altra dalla rapida accelerazione del cambiamento tecnologico. Queste crisi convergono in un unico esito negativo: l’incertezza economica. Inoltre, il report 2024 “Cybersecurity Readiness Index” di Cisco sottolinea i rischi dell’iperconnettività, caratterizzata dal proliferare dell’intelligenza artificiale, ambienti di lavoro distribuiti e di cybercriminali autori di minacce sempre più sofisticate. Dal report si evince che il 54% delle organizzazioni, a diverse latitudini, ha subito un incidente di sicurezza informatica nel 2023 e di queste il 73% prevede di essere vittima di un evento dirompente cyber nei prossimi 12-24 mesi.

Ne consegue che le organizzazioni devono essere in grado di prepararsi per superare le sfide che le attendono, adottando una visione olistica che includa, non solo la difesa tecnologica, ma anche la gestione delle risorse umane, della supply chain nel quadro di un’adeguata pianificazione della risposta. La buona notizia che scaturisce dal report di Cisco è che le organizzazioni non sono rimaste a guardare e mostrano di essersi rese conto di dover agire: oltre la metà (52%) sta pianificando di ammodernare in modo significativo la propria infrastruttura IT nei prossimi uno o due anni, aggiornando le soluzioni esistenti (66%), implementando nuove soluzioni (57%) e investendo in soluzioni basate sull’intelligenza artificiale (55%). Inoltre, il 97% delle organizzazioni prevede di aumentare i budget per la sicurezza IT, per contrastare la crescita del numero e delle forme delle minacce informatiche. Entrando nel particolare, Cisco ricorda che oltre la metà delle organizzazioni oggetto del report (52%) prevede di aumentare i propri budget per la sicurezza informatica dell’11-30% nel 2024, con azioni propedeutiche a garantire una strategia di resilienza preventiva, predittiva e proattiva.

E IN ITALIA A CHE PUNTO SIAMO?

Anche nel nostro Paese si delinea lo stesso scenario preoccupante per la sicurezza informatica. Come il Rapporto Clusit 2024 rivela, l’Italia si conferma un bersaglio primario per i cybercriminali, con un aumento del 65% degli attacchi cyber nel 2023 rispetto al 2022, un dato nettamente superiore all’incremento dell’11% registrato a livello globale, contro il 3,4% del 2021 e il 7,6% del 2022. In pratica, 11 attacchi su 100 nel mondo si verificano nel nostro Paese, a conferma che le imprese italiane, purtroppo, non dispongono ancora di un’adeguata protezione informatica. Ne consegue che è quanto mai necessario, soprattutto per le PMI, ma anche per le grandi organizzazioni, aumentare gli investimenti in sicurezza informatica per essere in grado di identificare, analizzare e gestire le minacce informatiche, concentrandosi sia sulla prevenzione sia sulla risposta agli incidenti.

CYBERSECURITY E SOSTENIBILITÀ

Sebbene gli aspetti ambientali dell’agenda ESG abbiano ricevuto un’attenzione significativa, altri elementi come la cybersecurity e la privacy non sono stati altrettanto ben sviluppati, come testimoniano i report già citati, incidendo sulle operazioni aziendali, sulla continuità e sulla reputazione. C’è una crescente pressione affinché le aziende dimostrino trasparenza riguardo al loro impegno aziendale nei confronti della cybersecurity e dei fattori ESG. Di fatto, la cybersecurity ha attirato maggiore attenzione da parte delle autorità di regolamentazione, che ora richiedono una notifica tempestiva e completa degli incidenti, nonché la divulgazione della maturità del controllo della cybersecurity di un’organizzazione. Inoltre, l’intersezione tra cybersecurity e agenda ESG ha assunto un ruolo fondamentale nel plasmare il futuro della responsabilità sociale delle imprese.

Interessante il documento di KPMG dal titolo “Cybersecurity in ESG – It’s time to view ESG and cybersecurity through the same lens” che si propone di esplorare la connessione tra ESG e cybersecurity, approfondendo i vantaggi di gestire questi problemi all’unisono e spiega come un approccio integrato può salvaguardare il benessere di un’organizzazione, assicurarne il futuro e proteggere gli interessi di clienti e partner. Se è vero che la minaccia informatica ci colpisce da fuori, è anche vero che una approssimativa gestione dei mezzi informatici le può dare una mano da dentro l’azienda.

Il primo passo è assicurarsi che i dipendenti utilizzino gli strumenti informatici in modo sicuro. «Ciò comporta l’utilizzo dell’autenticazione a due fattori per le piattaforme di identità, l’applicazione regolare di patch a sistemi e software nonché imparare a riconoscere gli attacchi di social engineering» – spiega Richard de la Torre, technical product marketing manager enterprise solutions di Bitdefender. «Le aziende dovrebbero investire in software per la gestione dei rischi e delle vulnerabilità e per la gestione delle patch in grado di eseguire regolarmente scansioni e applicare le patch per le vulnerabilità identificate». Senza dimenticare – aggiunge Richard de la Torre –  «che in prospettiva, molti altri rischi emergono dalla proliferazione dei sistemi di AI che coinvolgono tecnologie come la clonazione vocale e i video deepfake».

#multirisk Cambio di approccio per prevenire, gestire e mitigare i rischi multipli – de la Torre #Bitdefender
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CAMBI DI PARADIGMA E STRATEGIE

In un contesto aziendale sempre più complesso e interconnesso, sviluppare una strategia multirischio è fondamentale per garantire la resilienza e la continuità operativa. In altre parole, la gestione del rischio deve essere integrata in ogni aspetto dell’organizzazione. E per sviluppare una strategia multirischio efficace, è necessario adottare un approccio integrato alla gestione del rischio. Ciò significa considerare l’interconnessione e la complessità dei vari rischi che un’organizzazione può affrontare, oltre a essere in grado di essere conformi al framework normativo europeo sempre più caratterizzato da un approccio risk-based e resilience-based che presuppone l’incorporazione dei principi del risk management, della business continuity e della cybersecurity. Inoltre, è essenziale implementare una strategia articolata su tre pilastri fondamentali. Il primo riguarda l’adozione di politiche e procedure robuste. Questo significa stabilire linee guida chiare e procedure operative standard per gestire efficacemente i diversi tipi di rischio. Avere delle regole ben definite aiuta a prevenire problemi e a rispondere prontamente alle emergenze.

Il secondo pilastro si concentra sull’utilizzo di tecnologie avanzate. È fondamentale implementare soluzioni tecnologiche che permettano di prevenire e mitigare i rischi. Queste tecnologie possono includere software di monitoraggio, sistemi di allarme e altre innovazioni che migliorano la sicurezza e la continuità operativa. Infine, il terzo pilastro consiste nel promuovere una cultura della resilienza all’interno dell’azienda. Questo significa riconoscere l’importanza della gestione dei rischi, della continuità operativa e della cybersecurity, e far sì che tutti i dipendenti siano consapevoli e partecipi di queste priorità. Creare una cultura aziendale orientata alla resilienza garantisce che ogni membro dell’organizzazione contribuisca attivamente alla gestione dei rischi.

GESTIONE DI SCENARI MULTIRISCHIO

Le organizzazioni moderne dispongono di soluzioni tecnologiche sempre più sofisticate e basate sull’intelligenza artificiale, che rappresentano vere e proprie leve strategiche per rafforzare il proprio framework di resilienza e gestire in modo strutturato la vasta gamma di rischi. Le piattaforme di gestione del rischio offrono molteplici funzioni. Tra queste, la threat intelligence basata sull’AI è utilizzata per la rilevazione e la prevenzione degli attacchi, grazie alla capacità di analizzare grandi volumi di dati in tempo reale per identificare comportamenti anomali e prevenire potenziali minacce. L’analisi predittiva consente di individuare le potenziali minacce analizzando dati storici e trend attuali, permettendo così di adottare misure proattive. La blockchain garantisce la sicurezza e l’integrità dei dati attraverso una rete decentralizzata e immutabile, mentre la crittografia protegge le comunicazioni e i dati sensibili, rendendoli inaccessibili a chi non è autorizzato. L’approccio multicloud permette di distribuire carichi di lavoro e dati su più cloud, riducendo il rischio di downtime e aumentando la resilienza. Inoltre, i piani di business continuity garantiscono il ripristino rapido delle operazioni in caso di interruzioni. Queste soluzioni tecnologiche si traducono in veri e propri cruscotti intelligenti, che permettono alle organizzazioni di anticipare i rischi, prioritizzare le azioni e promuovere una cultura consapevole del rischio.

Anticipare i rischi significa consolidare tutte le informazioni sui rischi operativi in un unico cruscotto facilmente accessibile, tenere traccia dello stato delle valutazioni del rischio e rilevare le modifiche degli indicatori chiave, e mappare i rischi per mostrare visivamente come si correlano. Prioritizzare le azioni implica semplificare i flussi di lavoro, liberando tempo per attività più strategiche, prendere consapevolezza dell’entità di ogni rischio per focalizzare le risposte, e inviare avvisi automatici quando un indicatore di rischio supera la soglia di accettabilità. Infine, la promozione di una cultura consapevole del rischio permette al top management di prendere decisioni efficaci in termini di rischio e opportunità, ma questo comporta una serie di azioni concrete come il coinvolgimento delle persone a tutti i livelli e nelle diverse funzioni; l’attribuzione di responsabilità per garantire l’identificazione e la gestione del rischio nel lavoro quotidiano; l’adozione di un linguaggio comune del rischio in tutta l’organizzazione; la diffusione di report predefiniti che possono essere facilmente personalizzati con un generatore di report drag-and-drop; l’invio automatico di avvisi e report per garantire che le parti interessate siano sempre informate e coinvolte.

#multirisk ZeroTrust, la complessità è nemica della sicurezza – Gioanola #Zscaler
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Inoltre, questi cruscotti intelligenti possono ospitare soluzioni di gestione del rischio cyber che sostituiscono le soluzioni di network security tradizionali – «che mal si adattano a questo cambiamento epocale» – come spiega Marco Gioanola, senior sales engineer and solutions architect di Zscaler. «La complessità è nemica della sicurezza, e il costante aumento dei fattori di rischio che ogni azienda si trova a dover considerare rischia di avere un effetto paralizzante. All’estremo opposto può accadere che iniziative strategiche di revisione complessiva dei processi aziendali per la sicurezza partoriscano grandi quantità di documentazione e burocrazia aggiuntiva ma poche reali trasformazioni operative». In questo contesto – continua Gianola –  «il modello di sicurezza Zero Trust è ormai riconosciuto come l’approccio più moderno per fare fronte ai nuovi scenari tecnologici» – e costituisce, una sorta di «faro con cui guidare il ripensamento dei processi e delle soluzioni tecnologiche aziendali».

Per Richard de la Torre di Bitdefender il valore strategico di tutte le varie soluzioni in un unico cruscotto testimonia un cambio di approccio. «Tradizionalmente, l’enfasi è stata posta sulla protezione contro le minacce informatiche tramite difese perimetrali e antivirus. Mentre, più di recente, l’attenzione si è spostata sui meccanismi di rilevamento e risposta». Di fatto, le organizzazioni – continua de la Torre – «stanno lasciando l’approccio reattivo alle minacce informatiche, che può risultare troppo costoso, per adottare invece approcci più proattivi come la gestione dei rischi» – attraverso l’uso di software di valutazione dei rischi e delle vulnerabilità, il controllo rigoroso degli accessi e la gestione delle identità.

Inoltre, le organizzazioni devono affrontare la sfida di conformarsi a una galassia normativa europea sempre più stringente, che adotta un approccio basato sul rischio e sulla resilienza e che richiede un approccio olistico e integrato che tenga conto della complessità e interconnessione dei rischi moderni – come evidenzia Massimo Biagiotti, responsabile advisory services, GRC e offensive security di Maticmind. «La conformità normativa, in particolare alle direttive NIS2 e DORA, è un elemento fondamentale della strategia multirischio. Queste direttive richiedono alle organizzazioni di adottare misure di sicurezza cibernetica robuste, garantire la resilienza operativa e mantenere una governance del rischio solida. Tecnologie avanzate, come l’AI – continua Biagiotti – svolgono un ruolo cruciale nella gestione del multirischio offrendo strumenti potenti per migliorare l’identificazione, la valutazione, la mitigazione e il monitoraggio dei rischi. Gli strumenti di AI possono eseguire le valutazioni del rischio in modo più rapido e preciso rispetto ai metodi tradizionali, analizzare molteplici variabili simultaneamente, fornendo valutazioni aggiornate in tempo reale. Inoltre, l’AI può creare modelli predittivi e simulazioni di scenari di rischio per valutare l’impatto potenziale di diversi eventi, aiutando le organizzazioni a comprendere meglio le interconnessioni tra vari rischi».

#multirisk L’impatto di NIS2 e DORA nella strategia multirischio – Biagiotti #Maticmind
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Anche Umberto Pirovano, systems engineering senior manager di Palo Alto Networks, conferma la potenzialità di questi cruscotti intelligenti. Questi strumenti, grazie a tecnologie basate sull’AI, come reti neurali e deep learning, diventano leve strategiche per la cybersecurity preventiva. Queste tecnologie – spiega Pirovano – «consentono l’identificazione real-time di attacchi mai visti prima, portando a un nuovo livello la protezione del cosiddetto paziente zero». L’obiettivo non è più solo fare previsioni basandosi sul passato, ma utilizzare modelli e software basati su scenari predittivi in grado di considerare gli effetti domino e collaterali, integrandoli nella gestione del rischio e nella pianificazione aziendale. Senza dimenticare che – come spiega Pirovano –  il machine learning e i large language model aiutano a verificare in tempo reale l’aderenza agli standard. «Questi strumenti misurano l’adozione ottimale delle tecnologie di cybersecurity installate, guidano l’utente verso la corretta configurazione e gestione, riducendo notevolmente l’errore umano». Inoltre, consentono «una misura oggettiva del rischio cyber» e garantiscono l’automazione della gestione degli incidenti cyber, riducendo drasticamente il tempo medio di rilevamento e risposta, come richiesto dalle direttive, tra cui la NIS2.

FORMAZIONE E LEADERSHIP

Il processo accelerato di digitalizzazione e innovazione delle organizzazioni richiede il coinvolgimento e il supporto della leadership, che dovrà assumere il ruolo di “magister” nell’accezione latina del termine, di colui che indica la via al cambiamento. Utilizzando i dati a disposizione, i leader guideranno le organizzazioni in un contesto sempre più dinamico, dove non è più possibile formulare ipotesi anticipatorie di lungo o medio periodo. Questo spinge le organizzazioni verso una maggiore flessibilità e adattabilità.

Pertanto, la nuova leadership dovrà promuovere organizzazioni più collaborative, snelle, agili e meno verticali. Sarà necessario gestire il rapporto tra tecnologia e personale in modo da creare contesti umano-centrici, dove la tecnologia venga utilizzata come leva strategica. Inoltre, i leader dovranno conoscere in tempo reale il contesto interno ed esterno dell’organizzazione, per prendere decisioni informate e comprendere gli andamenti sia in modalità predittiva che proattiva.

#multirisk Cambiamento radicale in termini di responsabilità – Pirovano #PaloAltoNetworks
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Un richiamo alla normativa NIS2, che entrerà in vigore il 17 ottobre 2024, e che – come evidenzia Pirovano di Palo Alto Networks – impone «un cambiamento radicale in termini di consapevolezza e responsabilità del rischio cyber» oltre a introdurre «una nuova chiara responsabilità per i livelli direttivi in azienda, portando il rischio cyber nei board ed elevando il tema della maturità della cyber security come parte dello sviluppo organico della stessa».

A fronte del crescente numero di attacchi cyber, garantire una formazione continua rappresenta una scelta strategica. Un aspetto quanto mai cogente nella NIS2 che impone alla Leadership l’obbligo di seguire corsi per migliorare la propria capacità di valutare i rischi per la cyber security e, al contempo, incoraggiare la propria organizzazione a offrire regolarmente corsi similari a tutti i dipendenti.

Di fatto, per far fronte alle sfide scaturite dal processo accelerato di digitalizzazione e da una sempre più sofisticata «professionalizzazione del mondo del crimine informatico» – è necessario adottare «un approccio di difesa all’altezza di tale complessità» – come spiega Vittorio Bitteleri, country manager Italia di Cyber Guru. «La complessità mette seriamente alla prova ogni ambito dei servizi e della produzione, nel pubblico e nel privato. Le tradizionali difese, per quanto tecnologicamente avanzate, non sono più sufficienti. L’azione più efficace di prevenzione rimane la formazione di qualità a 360 gradi che possa trasformare ogni persona in un consapevole guardiano in grado, con la sua consapevolezza e preparazione, di bloccare per tempo ogni tentativo di infiltrazione da parte del crimine informatico».

#multirisk Educare alle sicurezza per riconoscere e rispondere alle minacce – Bitteleri #CyberGuru
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APPROCCIO OLISTICO

Le organizzazioni si stanno rendendo conto che, per superare le sfide di scenari multirischio, è sempre più necessario un approccio olistico e orchestrato in modo da progettare una strategia senza silos che coinvolga tutti gli stakeholder interni e esterni all’organizzazione. Inoltre, l’automazione e la digitalizzazione stanno rivoluzionando l’approccio al rischio, fornendo dati in tempo reale e piattaforme AI per una gestione completa, dalla continuità operativa alla cybersecurity. Abbiamo a disposizione cruscotti intelligenti che supportano le organizzazioni nel comprendere il contesto, monitorare e gestire gli asset hardware e software, le operazioni tecnologiche e i dati critici, valutando i rischi potenziali e adottando misure per minimizzarli. Grazie a sistemi di rilevamento efficaci, alla pianificazione della risposta e del recupero, e a procedure di autovalutazione e miglioramento continuo, le organizzazioni possono gestire i rischi in modo proattivo.

La formazione continua rappresenta una scelta strategica per aiutare i dipendenti a riconoscere e rispondere efficacemente alle minacce informatiche, riducendo il rischio di attacchi e proteggendo meglio l’infrastruttura dell’organizzazione. In questo modo, ogni membro del team diventa una linea di difesa attiva, aumentando la resilienza complessiva contro i cyberattacchi. Le organizzazioni devono essere, altresì, in grado di conformarsi al quadro normativo europeo caratterizzato sempre più da un approccio risk-based e resilience-based che presuppone l’implementazione dei principi di risk management, business continuity e cybersecurity propedeutici a garantire la cyber resilience e l’operational resilience. In conclusione – come afferma il sociologo tedesco Ulrich Beck – viviamo nella “società del rischio”.

Il rischio è diventato l’orizzonte globale entro il quale, come organizzazioni e individui, ci muoviamo e ci orientiamo, esposti alla cosiddetta “imprevedibile certezza del rischio”. Pertanto, riconoscerlo non è solo un atto di responsabilità, ma rappresenta anche un vantaggio, poiché il rischio può diventare una leva per un cambiamento positivo nelle modalità e nelle pratiche di ogni decisione strategica.

Maticmind – NIS2: l’era del multirischio

Netskope – La protezione dei dati nell’era del multirischio

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Smart printing ed Enterprise content management (ECM) sono elementi complementari nella vita aziendale. L’integrazione non solo rafforza la sicurezza dei dati e implementa strategie di sostenibilità, ma sfrutta l’intelligenza artificiale per automatizzare e ottimizzare i flussi di lavoro. Non si tratta solo di una tendenza, ma di una necessità per le aziende che puntano a migliorare la gestione delle informazioni e dei documenti, riducendo costi e sprechi, promuovendo maggiore produttività e una gestione delle risorse più dinamica e adattabile alle mutevoli esigenze.

Quando si parla di Smart printing ci si riferisce a una modalità intelligente per gestire la stampa d’ufficio. Le soluzioni smart, infatti, sono in grado di ottimizzare il processo di stampa grazie a funzionalità innovative e alla capacità di connettersi a reti e dispositivi, anche in modalità wireless. Una stampante smart può dialogare con PC, tablet e smartphone, consentendo di gestire la stampa direttamente da questi dispositivi. Inoltre, dispone di funzionalità aggiuntive che la trasformano in uno strumento utile a svolgere anche attività come la gestione di documenti riservati. Le soluzioni più avanzate di smart printing dispongono di protocolli di sicurezza di ultima generazione per la protezione dei dati più sensibili. Supportano le funzioni di autenticazione da parte degli utenti, creano report e sono in grado di crittografare i dati, consentono la riduzione del tempo di esecuzione delle operazioni richieste e favoriscono l’aumento della produttività.

Lo Smart printing aiuta a migliorare l’esperienza di stampa anche grazie alla creazione di documenti elettronici in più formati, rendendo più semplice la gestione dei documenti e la protezione dei dati. Le soluzioni più avanzate permettono di ottimizzare, attraverso il monitoraggio del parco macchine installato, l’attività di stampa anche in termini di costi e consumi e di risparmio energetico. Parlando di numeri, secondo la piattaforma di ricerca Statista, il fatturato relativo al mercato di stampanti e fotocopiatrici, in Europa, ammonterà a 1,9 miliardi di dollari entro fine 2024. Il tasso annuo di crescita composto (CAGR), previsto per il periodo 2024 – 2028, salirà annualmente dello 0,64%.

Entro il 2028, il volume del mercato globale delle stampanti toccherà i 16,5 milioni di unità vendute, anche se per il 2025 si prevede un calo dei volumi dello 0,2% rispetto all’anno precedente. Tra le nazioni europee, la Germania si distingue per una crescita della domanda di stampanti ecologiche, perché la sostenibilità è ritenuta un obiettivo chiave per le aziende. Uscendo dall’Europa, il paese che genera i ricavi più ampi nel settore stampanti e fotocopiatrici è la Cina: il fatturato previsto da Statista per la fine del 2024, supera i due miliardi di dollari. Se tradizionalmente lo Smart printing si riferisce alla stampa d’ufficio, l’approccio smart è scelto anche da quanti propongono servizi di stampa a livello professionale. Secondo l’European union commercial online printing market forecast 2023-2027, che si riferisce al mercato della stampa commerciale online nell’Unione europea, questo settore crescerà di 2,3 miliardi di dollari, con un CAGR del 6,63% tra il 2022 e il 2027. In quest’area, giocheranno un ruolo significativo i servizi di print-on-demand mentre saranno sempre più apprezzate le tecnologie di stampa digitale e i servizi a valore aggiunto che consentono un maggior numero di opzioni per soddisfare differenti esigenze di stampa. I servizi web-to-print garantiscono la flessibilità necessaria per rispondere a esigenze in continua evoluzione, garantendo tempi di consegna più rapidi e contenimento dei costi.

PIÙ VALORE AI CONTENUTI AZIENDALI

Quando si parla di Enterprise content management, si intendono funzionalità pensate per acquisire, memorizzare, attivare, analizzare e automatizzare i contenuti aziendali, ricavando nuovo valore da dati in precedenza non strutturati e non disponibili. Se gestiti in modo efficace, i contenuti si trasformano in informazioni utili da impiegare per coinvolgere i clienti, favorire la collaborazione, migliorare le performance e i processi aziendali. Secondo IDC, più le organizzazioni comprendono il valore del passaggio ad applicazioni modulari e architetture cloud e di servizi, più ricorrono a content services application evolute. In una recente indagine condotta da IDC in Europa occidentale, un intervistato su cinque ha dichiarato che la propria azienda sta sperimentando programmi per fornire l’accesso remoto alla gestione dei contenuti, inclusi hardware e software approvati. Circa il 16% dei rispondenti ha affermato che grazie alla tecnologia hardware e software della propria organizzazione, supportata da personale competente, è possibile l’accesso remoto all’ecosistema dei contenuti aziendali. Inoltre, circa il 7% degli intervistati ha dichiarato che l’accesso ai sistemi di gestione dei contenuti è indipendente dalla posizione geografica e che l’esperienza è comparabile tra le varie sedi. L’intelligenza artificiale è sempre più valorizzata, poiché aiuta a personalizzare l’esperienza, rendendola predittiva e in costante miglioramento.

#ECM #smartprinting Il cloud, potente alleato. Il futuro, intelligente e sostenibile – Motta #EpsonItalia
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MERCATO IN CRESCITA

Nel 2023, IDC ha fatto convergere le aree ECM e CSC (Content sharing and collaboration) in un unico mercato funzionale, ora denominato applicazioni di servizi di contenuto, di cui ECM e CSC sono sottomercati. Secondo IDC, il mercato delle applicazioni per i servizi di contenuti dell’Europa occidentale crescerà a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 9,0% per il periodo 2022-2027, da 3,4 miliardi di dollari nel 2022 a 4,9 miliardi di dollari nel 2027. Il sottomercato ECM dell’Europa occidentale vedrà un CAGR in aumento del 7,8% per il 2022-2027, da 1,2 miliardi di dollari nel 2022 a 1,7 miliardi di dollari nel 2027. Il sottomercato CSC dell’Europa occidentale, per lo stesso periodo, salirà a un CAGR del 9,7%, passando da due miliardi di dollari nel 2022 a 3,1 miliardi di dollari nel 2027.

Oggi, le organizzazioni vogliono aumentare l’efficienza operativa, supportando anche modelli di lavoro flessibile e fornendo una customer experience di qualità. Di conseguenza in ambito ECM e CSC, le soluzioni evolveranno passando a modelli sempre più flessibili e personalizzabili, che valorizzano l’intelligenza artificiale. L’AI generativa creerà valore aggiunto ai contenuti. Le imprese che non se ne renderanno conto resteranno indietro. Oltre che per generare nuovi testi, l’intelligenza artificiale generativa potrà riassumere documenti lunghi ed evidenziare temi chiave, estrarre informazioni importanti da note e trascrizioni di riunioni e contrassegnare informazioni personali o altri argomenti sensibili. Potrà anche migliorare le capacità di ricerca e condivisione delle conoscenze.

Strategiche, le architetture modulari abilitate per il cloud, in quanto garantiscono l’interoperabilità necessaria per capitalizzare l’attenzione su efficienza e modernizzazione. Gli ultimi progressi nell’infrastruttura, nei container e nei microservizi cloud-native offrono agli acquirenti agilità, portabilità scalabilità, senza dimenticare la riduzione dei costi. Particolarmente significativa, anche l’aggiunta di servizi per supportare una porzione della catena di fornitura dei contenuti. Infine, con la natura più distribuita del lavoro e l’aumento delle normative sulla protezione dei dati a livello regionale e aziendale, i fornitori di servizi di contenuti devono mantenere la sicurezza e la conformità dei dati secondo gli standard di governance. Man mano che il lavoro si diffonde nel mondo, è importante fornire un framework di contenuti dinamico e agile, in grado di supportare carichi di lavoro “geoportabili” nel cloud, inclusa la gestione dell’accesso degli utenti, delle autorizzazioni, delle localizzazioni e delle attività a livello di metadati.

ESIGENZE IN TRASFORMAZIONE

Anche i vendor attivi in area ECM e Smart printing confermano che le esigenze delle aziende sono in evoluzione. Secondo Luca Motta, head of sales Office Print di Epson Italia, il mondo del lavoro ha subito una significativa trasformazione verso modelli ibridi dinamici, che necessitano di strumenti capaci di adattarsi a situazioni in continuo divenire. «La tecnologia – dichiara Motta – ha un ruolo chiave abilitante. Le aziende più attente alla rimodulazione del workplace hanno compreso come sia necessario integrare iniziative di digital transformation, basate sul cloud, anche per la parte di printing, con la stampa da dispositivi mobile e la stampa da remoto, e un incremento del livello di sicurezza».

Antonino Migliore, product business developer DP&S di Canon Italia spiega che, in tema di Smart printing ed ECM, le soluzioni Canon per il mondo del workspace rientrano nella Easy Experience, ovvero un’esperienza di gestione della stampa e dell’informazione semplice e funzionale. «I Managed Print Services di Canon – continua Migliore – combinano tecnologie hardware e servizi per gestire in modo facile e sicuro l’infrastruttura di stampa e scansione sia negli uffici sia negli ambienti domestici. Canon dispone di servizi su misura per soddisfare le esigenze di ogni azienda, indipendentemente dalla dimensione o dal mercato di riferimento». Si va dai servizi di base come la gestione del parco dispositivi, l’ottimizzazione della stampa, il monitoraggio da remoto e il customer reporting fino ai servizi avanzati per la gestione multivendor e l’assistenza, il supporto di livello enterprise per favorire la collaborazione e la creazione di processi adeguati attraverso casi d’uso specifici con le SmartAPP.

Inoltre, Canon dispone di una suite di soluzioni completa, scalabile e flessibile per l’ottimizzazione dei contenuti e la gestione dei documenti, che semplifica i processi aziendali e l’automazione dei processi standard». Oggi, le soluzioni più interessanti sul versante dello Smart printing – spiega Motta di Epson – «permettono di ottimizzare efficienza e produttività in ambienti di lavoro distribuiti, garantendo la sicurezza – come autenticazione utente e crittografia dei dati – e misurando l’efficacia del processo di stampa in un’ottica di sostenibilità. Epson offre ai collaboratori la possibilità di stampare da casa in sicurezza senza uscire dalla VPN aziendale, anche quando usano la stampante personale».

#ECM #smartprinting AI e sostenibilità al centro. La sicurezza prima di tutto – Migliore #CanonItalia
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TRE ELEMENTI STRATEGICI

Sicurezza, intelligenza artificiale e cloud sono elementi sempre più strategici per le imprese che desiderano valorizzare l’ECM e lo Smart printing. In base a una recente indagine di Canon, che ha coinvolto 1709 IT manager provenienti da sette paesi europei, la sicurezza delle informazioni è la sfida più grande da affrontare. «Canon progetta dispositivi hardware e software secure by design» – spiega Migliore. «La sicurezza parte da lontano, da macchine ingegnerizzate in modo da adeguarsi alle esigenze del cliente, grazie alle operazioni di hardening, e da una costante manutenzione degli elementi che compongono l’infrastruttura tecnologica di documenti e informazioni. Grazie a questo approccio, Quocirca ha riconosciuto Canon come leader del settore nella sicurezza della stampa e dei documenti, qualificandoci come partner di fiducia per ottimizzare la configurazione del lavoro ibrido».

La sicurezza è una componente critica delle soluzioni di stampa. «Le stampanti connesse alla rete aziendale, da cui passa la gestione documenti, possono essere vulnerabili agli attacchi informatici» – spiega Luca Dongiovanni, product manager Office Solutions di Konica Minolta. «Per questo Konica Minolta usa misure rigorose per proteggere i dati aziendali, quali crittografia dei dati, autenticazione utente, monitoraggio e audit. Garantiamo la protezione dei dati sensibili attraverso l’uso di protocolli di crittografia avanzati, sia durante la trasmissione sia nell’archiviazione. Inoltre i nostri dispositivi supportano sistemi di autenticazione robusti, come badge e PIN, per assicurare che solo gli utenti autorizzati possano accedere ai documenti. Infine, le nostre soluzioni includono strumenti di monitoraggio che tracciano le attività delle stampanti, permettendo di rilevare e rispondere rapidamente a comportamenti sospetti».

Sul versante dell’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale – secondo Migliore di Canon – nell’ultimo anno si è verificata una rapida crescita, destinata a continuare. Nel mondo del printing vale la pena menzionare la Robotic process automation. «Questa tecnologia software consente di automatizzare le attività umane manuali, ripetitive e basate su regole. Funziona replicando le azioni di una persona, interagendo con una o più applicazioni software per eseguire attività come l’inserimento dei dati, l’elaborazione delle normali transazioni o la risposta a semplici domande del servizio clienti».

Anche il cloud è fondamentale. «È uno strumento inalienabile per ogni azienda che voglia gestire documenti in modalità di lavoro ibrido» – afferma Migliore. «La cosiddetta “nuvola” consente di lavorare da ogni luogo e disporre di informazioni in modo collaborativo e immediato nella rete aziendale. La connettività cloud, nativa nei dispositivi Canon, permette di avviare lavori di stampa e inviare scansioni a provider di archiviazione cloud come OneDrive, Dropbox o Google Drive». Per Canon alla base di questi processi c’è il software uniFLOW Online, che per il sesto anno consecutivo ha vinto il premio Buyers Lab (BLI) 2024 nella categoria Outstanding Cloud Output Management Solution.

Sull’importanza del cloud concorda anche Motta di Epson: «Il cloud è un potente alleato dello Smart printing, nel processo completo, dal documento alla stampa. I sistemi di acquisizione e stampa per l’ufficio che consentono un dialogo continuo fra fisico e digitale, permettono di popolare e accedere a piattaforme di condivisione e di lavoro in modo flessibile, produttivo e sicuro, restituendo, dove necessario, con la stampa, il documento alla sua fisicità».

#ECM #smartprinting sempre più interconnessi. Efficienza eco-friendly – Dongiovanni #KonicaMinolta
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L’IMPERATIVO DELLA SOSTENIBILITÀ

La sostenibilità sta diventando un criterio cruciale nelle decisioni aziendali riguardanti la gestione dei documenti e la stampa, non solo per i benefici economici e operativi, ma anche per rispondere alle aspettative sociali e normative sempre più stringenti. Secondo il sondaggio Global ESG Practitioner Survey 2023, condotto da Workiva, il 97% delle aziende intervistate concorda sul fatto che l’accesso alla tecnologia e ai dati sarà essenziale per raggiungere gli obiettivi ESG. «Una solida infrastruttura digitale – spiega Migliore di Canon – può fornire informazioni dettagliate su parametri importanti, come la quantità di anidride carbonica emessa, e offrire una panoramica della tecnologia relativa all’identità, alla posizione e allo stato dei componenti. E comprende strumenti in grado di valutare il marchio, l’età, i volumi di stampa, la sicurezza e il comportamento di stampa e scansione, consentendo di misurare l’impatto ambientale dell’intero parco hardware».

L’introduzione dello Smart printing comporta una trasformazione significativa in termini di efficienza e monitoraggio continuo, riducendo gli sprechi, ottimizzando i processi e gestendo le risorse in modo ottimale, favorendo così una maggiore sostenibilità. «Se a questi processi – precisa Motta di Epson – aggiungiamo la scelta di tecnologie di stampa a basso impatto ambientale, come la tecnologia inkjet – ed Epson va oltre con la esclusiva tecnologia di stampa a freddo Heat-Free – la sostenibilità del sistema diventa concreta e misurabile». Il concetto di “ufficio digitale”, introdotto da Konica Minolta già da diversi anni, comprende dispositivi di stampa, soluzioni per la gestione dei documenti e software per l’ottimizzazione dei processi aziendali. Questi strumenti aiutano le imprese a lavorare in modo sempre più connesso e flessibile, adattandosi alle esigenze dell’ambiente di lavoro distribuito.

#IDC Crescita prevista del 7,8% per il mercato #ECM in Europa occidentale dal 2022 al 2027
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«Oggi, Konica Minolta sviluppa soluzioni di Smart printing e document management che permettono alle aziende di lavorare in modo più sostenibile» – spiega Dongiovanni. «La sostenibilità è una priorità. Konica Minolta si impegna a trasformare questa sfida in opportunità, con soluzioni innovative che riducono l’impatto ambientale e migliorano efficienza e sicurezza dei processi aziendali».

L’offerta ECM e Smart printing di Konica Minolta – secondo il product manager – mette a sistema efficienza e produttività, riduzione dei costi e impatto ambientale, con soluzioni progettate per ottimizzare i flussi di lavoro aziendali. «Tramite la digitalizzazione e l’automazione dei processi documentali, aiutiamo le aziende a ridurre il tempo speso nella gestione dei documenti e a migliorare la produttività. Le piattaforme come Dispatcher Phoenix automatizzano i processi ripetitivi, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività a valore aggiunto. Dal momento che per le aziende è importante controllare i costi operativi, le nostre stampanti multifunzione utilizzano tecnologie avanzate che riducono il consumo di carta e inchiostro. Inoltre, l’implementazione di sistemi di gestione energetica garantisce un uso efficiente dell’energia, riducendo le spese operative. Le soluzioni di manutenzione predittiva aiutano a evitare guasti e a ridurre i tempi di inattività, migliorando la continuità operativa».

Sul versante dell’impatto ambientale, la sostenibilità è al centro della strategia di Konica Minolta. «Usiamo inchiostri a basso impatto, materiali riciclati e riciclabili. Inoltre le nostre soluzioni sono progettate per minimizzare il consumo energetico. Konica Minolta supporta le aziende nel raggiungere gli obiettivi di sostenibilità, promuovendo pratiche ecologiche in tutti gli aspetti della gestione documentale».

#smartprint #Epson tecnologie di stampa a basso impatto ambientale per la #sostenibilità in ufficio
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PAROLE CHIAVE PER IL FUTURO

In conclusione, quale sarà il futuro dello Smart printing e dell’ECM? Intelligenza artificiale, efficienza, sicurezza e sostenibilità ambientale saranno le parole chiave che guideranno questi mercati. «Il futuro dello Smart printing si svilupperà con funzionalità di intelligenza artificiale in molte aree del processo di stampa, dalla gestione proattiva delle risorse alla personalizzazione dinamica delle impostazioni e delle esperienze di stampa» – come commenta Motta di Epson e come conferma l’associazione di categoria ASSOIT.

Konica Minolta prevede un futuro in cui le soluzioni di ECM e Smart printing saranno sempre più interconnesse. «Con soluzioni che rispondono alle esigenze in evoluzione delle aziende, vogliamo creare un futuro dove efficienza, sicurezza e rispetto per l’ambiente siano integrati» – spiega Dongiovanni.  «Siamo pronti a supportare le imprese nella transizione verso pratiche più sostenibili, mantenendo alta la produttività e riducendo i costi operativi». La missione di Konica Minolta è chiara: «Vogliamo trasformare le sfide di sostenibilità e sicurezza in opportunità di crescita e miglioramento per i clienti, attraverso soluzioni di stampa e gestione documentale intelligenti, sicure ed eco-friendly».

Brother, la rivoluzione eco-sostenibile che trasforma la stampa

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Il 2024, infatti, si sta rivelando come un anno cruciale per l’intelligenza artificiale, con trasformazioni radicali che stanno influenzando diversi ambiti, tra cui il mondo del lavoro, la regolamentazione giuridica, la sostenibilità, la ricerca scientifica e tecnologica. Queste trasformazioni rappresentano non solo sfide, ma anche opportunità di innovazione e adattamento a un futuro sempre più caratterizzato dall’utilizzo pervasivo dell’intelligenza artificiale. In primo luogo, l’AI sta modificando radicalmente la dinamica operativa uomo-macchina sul posto di lavoro, affermandosi come partner collaborativo fondamentale in diversi settori.

In secondo luogo, la divisione di compiti che vede l’intelligenza artificiale occuparsi di analisi quantitative, di ottimizzazione dei processi e di lavori di routine, permette alle persone di amplificare il proprio contributo strategico e creativo. Se nel 2023 le aziende hanno scoperto come l’intelligenza artificiale “generativa” possa aiutare a creare contenuti di vario tipo, il 2024 si sta caratterizzando per un’applicazione molto più ampia di questa tecnologia. L’attenzione si sta focalizzando sulla capacità dell’AI di aiutare nella gestione dei progetti, di analizzare grandi set di dati per supportare le decisioni strategiche, di migliorare l’assistenza tecnica e la manutenzione di impianti e macchinari con una diagnostica predittiva, e di migliorare la customer experience con una sofisticata assistenza virtuale.

L’AI può anche essere una preziosa alleata nella creazione dei report di sostenibilità, monitorando i consumi energetici, la qualità dell’aria e dell’acqua, riducendo gli sprechi di energia, materiali e risorse, contribuendo così alla sostenibilità e a una maggiore efficienza delle imprese che la adottano. L’AI è una tecnologia multiuso che penetrerà praticamente in ogni settore, dalla finanza alla manifattura, dal commercio all’agricoltura, dalla logistica alla moda fino alla sanità. La sua diffusione onnipresente richiederà non soltanto normative che ne regolamentino l’utilizzo mitigandone i rischi potenziali, senza peraltro limitarne lo sviluppo, ma anche strategie di governance da parte delle aziende per un utilizzo etico e sostenibile.

#AI sfide e opportunità per le aziende italiane – Attilio Semenzato presidente #EOSSolutions
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Questi cambiamenti richiedono anche una ridefinizione dei ruoli professionali tradizionali, con una formazione che aiuti le aziende e le persone che vi operano a sfruttare tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale. La formazione continua e l’aggiornamento delle competenze sono indispensabili per garantire che il personale possa sfruttare appieno le potenzialità dell’AI. In Italia, è essenziale disporre di talenti e figure professionali capaci di gestire questa rivoluzione tecnologica sia nelle imprese private che nella pubblica amministrazione.

L’integrazione dell’AI nelle aziende richiede una visione strategica, investimenti in infrastrutture e competenze, e un impegno costante verso l’innovazione. Le aziende italiane che riusciranno a navigare con successo questa trasformazione avranno l’opportunità di ottenere un significativo vantaggio competitivo nel mercato globale, contribuendo al rilancio dell’economia nazionale.

Attilio Semenzato, presidente di EOS Solutions

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