Per anni l’intelligenza artificiale in azienda ha vissuto soprattutto di progetti pilota. Al SAP NOW AI Tour Milan, trentunesima edizione dell’appuntamento italiano di SAP, la casa tedesca ha provato a spostare il discorso più avanti, dall’impresa intelligente, che usa l’IA per suggerire e prevedere, all’impresa autonoma, in cui gli agenti portano a termine interi processi e le persone intervengono dove serve una decisione. Il titolo della giornata, “It’s the Beginning of Better”, presenta questo passaggio come un inizio più che come un traguardo.
Carla Masperi, Presidente e Amministratore Delegato di SAP Italia, è partita dai limiti di oggi. Il 74% delle aziende resta bloccato in fase pilota senza una strada per scalare, il 42% indica l’accesso ai dati e la loro qualità come ostacolo principale e i modelli linguistici generici si fermano intorno all’80% di accuratezza. Una soglia accettabile per scrivere una mail, non per chiudere un bilancio. “Non possiamo accontentarci dell’80% o del 90% di accuratezza quando parliamo di un bilancio, di un flusso di cassa o della capacità produttiva”, ha detto Masperi in apertura del keynote.
Nel video qui sotto Jesper Schleimann, Chief AI Officer di SAP EMEA, spiega perché la fiducia è la condizione per delegare il lavoro agli agenti.
Processi, dati e governance nello stesso sistema
Per SAP le condizioni che permettono all’IA di entrare davvero nei processi sono tre: conoscenza dei processi e dei settori, dati aziendali con un significato coerente, governance. L’azienda rivendica cinquant’anni di esperienza, oltre 120 processi mission critical già codificati e un Knowledge Graph che collega 7,3 milioni di campi, 500.000 tabelle e 50.000 API. Il campo fornitore, per esempio, è legato alle condizioni di pagamento e ai tempi di consegna, ed è questa rete di relazioni a dare all’agente il contesto per agire.
La governance si traduce nella tracciabilità di ogni risultato, con la possibilità di ricostruire dove è intervenuto un agente e dove una persona, e nell’estensione agli agenti della stessa profilazione degli accessi che SAP applica da sempre agli utenti. L’azienda dichiara inoltre che tutti i carichi di lavoro IA sono coperti da controlli certificati secondo ISO 42001, lo standard per i sistemi di gestione dell’intelligenza artificiale.
L’esempio scelto da Masperi è quello di un fornitore che comunica all’improvviso un mese di ritardo sulle consegne. Oggi si convocano riunioni e magari un comitato di crisi per capirne le conseguenze. Nell’impresa autonoma sono gli agenti a calcolare gli impatti su produzione, consegne ai clienti ed eventuali penali, e a proporre alternative, mentre alla persona resta la decisione. Il punto di accesso è Joule, che lavora per obiettivi. Invece di una domanda puntuale gli si chiede un risultato, come ridurre i giorni medi di incasso, e Joule attiva gli agenti che raccolgono e analizzano le informazioni. Attorno a Joule ci sono la SAP Autonomous Suite, la SAP Business AI platform, su cui sviluppare agenti su misura che ereditano governance e accesso ai dati, e i programmi RISE e GROW per portare i sistemi in cloud, punto di partenza per tutto il resto. Una demo con EssilorLuxottica ha mostrato Joule al lavoro in negozio attraverso occhiali smart.
In chiusura del keynote Augusta Spinelli, President EMEA di SAP, ha diviso le aziende in tre gruppi: i leader, che hanno già portato l’IA in produzione con risultati misurabili, la maggioranza che sta accelerando e affronta ora il problema della scalabilità, e gli osservatori, ancora alle prese con il business case. Per Spinelli aspettare ha un costo, e la differenza la fa l’adozione più che la tecnologia scelta. “Avere crediti di IA e non usarli non è un asset, è un costo”, ha osservato. Secondo il SAP Value of AI Report, realizzato con Oxford Economics, le imprese italiane si attendono dagli investimenti in IA un ritorno del 20% nel 2026, che sale al 38% nell’arco di due anni.
Sulla governance si è concentrato anche il caso presentato da Gianfranco Cariola, Direttore Internal Audit di Eni. Con G·row il gruppo energetico, insieme a McKinsey e con SAP come partner tecnologico, ha costruito un’alleanza tra grandi aziende e istituzioni per estendere i sistemi di controllo e di gestione del rischio all’intera filiera, perché i rischi più insidiosi arrivano spesso da fornitori e partner. Cariola l’ha definito “lo scope 3 del sistema di controllo interno”. Sulla piattaforma, sviluppata su SAP Business Technology Platform, le aziende della filiera, in gran parte PMI, valutano gratuitamente la maturità dei propri controlli e si confrontano in forma anonima con realtà simili per dimensione e settore.
I primi agenti alla prova dei clienti
Nella sessione con la stampa Masperi ha lasciato la parola a tre clienti. Angelini Technologies, che attraverso la controllata Fameccanica costruisce macchine per i beni di consumo (dalle sue linee esce un pannolino su quattro venduti nel mondo) e sta crescendo nella robotica per la logistica, ha chiuso il 2025 con 390,6 milioni di euro di ricavi, in aumento del 59,6%. Per sostenere la crescita ha completato in dieci mesi il passaggio a RISE with SAP e SAP S/4HANA Cloud private edition, con il go-live a gennaio 2026, in piena chiusura d’anno. Francesco Scarrico, Global ICT Director dell’azienda, ha parlato di processi fino a dieci volte più veloci e di oltre 50 nuovi KPI.
Edge9 ha chiesto ai tre manager esempi di agenti già in produzione, quanto lavorino dentro SAP e se dialoghino con altre piattaforme. Scarrico ha descritto due agenti in sequenza. Il primo, basato su Document AI, legge gli ordini che arrivano via email o in PDF, verifica in S/4HANA la situazione del cliente, le condizioni commerciali e il listino, e prepara la proposta di vendita. Un dipendente la controlla e dà il via libera al secondo agente, che inserisce l’ordine. Il prossimo passo è l’entrata merci, con i documenti dei fornitori trasformati automaticamente in registrazioni di magazzino.
Enrico Andrini, Chief Digital Officer di Bonfiglioli, produttore di riduttori per l’eolico e l’industria, ha citato un agente che costruisce piani di controllo qualità a partire da una descrizione in linguaggio naturale e uno che abbina le fatture dei fornitori ai ricevimenti della merce, segnalando le discrepanze. Il passaggio di lavoro da un agente all’altro, ha ammesso, non è ancora stato sperimentato. L’azienda usa il protocollo MCP ma non A2A, lo standard per la comunicazione tra agenti, e Masperi ha precisato che la collaborazione con agenti esterni passa da SAP Business Technology Platform, che ne garantisce governance e tracciabilità. Finora Bonfiglioli ha concentrato il lavoro sulla qualità dei dati, anche adottando SAP Digital Manufacturing come MES unico da estendere a tutti gli stabilimenti. “Noi umani siamo lenti, anche a fare gli errori”, ha detto Andrini, mentre un gruppo di agenti che parte da dati sbagliati può fare danni molto in fretta.
Antonio Fratta Pasini, Head of IT di Oniverse, il gruppo noto fino a due anni fa come Calzedonia, che ha portato su RISE un’istanza SAP unica per tutte le società del gruppo, ha spiegato che dove l’IA ha un impatto diretto sulle vendite, come un motore di raccomandazione nell’e-commerce, il ritorno si vede subito. Dove il beneficio è polverizzato in piccoli risparmi di tempo individuali, misurarlo è molto più difficile, e la finanza pretende il 100% di correttezza, non il 90%.
Rispondendo a una domanda dalla sala sui costi legati al consumo di token, Fratta Pasini ha descritto il metodo di Oniverse: tetti di spesa per evitare sorprese a fine mese, costi espressi in euro e non in token per chi usa gli strumenti, crediti assegnati a livelli e aumentati solo dove il risultato è misurabile, come i ticket chiusi dal team di sviluppo. Per gli agenti forniti da SAP, ha ricordato Masperi, è l’azienda stessa a scegliere il modello più adatto a ogni scenario per contenere la spesa.
La fiducia come condizione per delegare
Nell’intervista video Schleimann lega tutto alla fiducia, che definisce “il motore dell’IA”. Con il passaggio dai suggerimenti all’azione il collo di bottiglia non è più quello che l’IA sa fare, ma la sua esecuzione affidabile. L’intelligenza dei modelli, ha spiegato a margine dell’intervista, è ormai abbondante, e la questione è potersi fidare di ciò che l’IA fa, oltre che di ciò che dice. Per questo gli agenti standard di SAP seguono lo standard ISO 42001 e sono verificati da un auditor esterno.
Schleimann distingue tre stadi. Nel primo l’IA è uno strumento individuale e produce guadagni nell’ordine del 5-8%, una produttività “da tazzina di caffè”. Nel secondo si automatizzano singoli processi. Nel terzo si delega il lavoro su larga scala ripensando il modello operativo, ed è lì che i tempi si possono comprimere fino al 90%. La responsabilità resta comunque umana, e al massimo si può parlare di autonomia delimitata, con confini chiari su ciò che l’agente può e non può fare. La governance deve crescere insieme all’autonomia concessa. “Se andiamo più veloci con l’auto da corsa, servono freni più potenti”, è la sua immagine. Diventa una disciplina di leadership e non solo un compito dell’IT, con agenti assegnati alle funzioni aziendali e ritirati quando non sono più all’altezza.
“Nell’impresa autonoma, il lavoro non aspetta più l’organizzazione”, dice Schleimann. Le persone definiscono l’intento e la direzione, gli agenti eseguono, e il lavoro umano si sposta sulle eccezioni e sulle decisioni ad alto impatto. Se tutti usano gli stessi modelli, il vantaggio competitivo sta nel trattenere ciò che l’azienda impara ogni volta che delega con successo un compito, ed è su questa memoria aziendale che SAP sta lavorando.
SAP scommette che processi, dati e governance riuniti in un’unica piattaforma diano un vantaggio rispetto agli assistenti generici costruiti sopra sistemi che non conoscono il contesto del business. I clienti saliti sul palco confermano che la base è il passaggio al cloud e la pulizia dei dati. Mostrano anche che i primi agenti in produzione lavorano ancora con una persona a validarne il risultato, e che la misura del ritorno e il controllo dei costi di consumo si affrontano caso per caso.