L’automazione ha rappresentato indubbiamente il punto di svolta per molte aziende, grazie alle opportunità che ha offerto e continua a offrire per migliorare l’efficienza e ridurre i costi operativi. Tuttavia, l’evoluzione tecnologica più recente ha portato a un cambio di paradigma: automatizzare semplicemente i processi non è più sufficiente. Diventa sempre più necessario renderli intelligenti e capaci di generare valore decisionale.
È in questo contesto che l’Intelligenza Artificiale, integrata nei sistemi informativi aziendali, assume un ruolo strategico nella creazione e nella valorizzazione di una vera decision intelligence, una capacità estesa di analisi, previsione e azione in tempo reale.
Dal dato al vantaggio competitivo: questa è la Decision Intelligence
Il punto di partenza della decision intelligence è il dato.
Gartner la definisce¹ in questo modo:
La Decision Intelligence (DI) è una disciplina pratica che migliora il processo decisionale comprendendo ed elaborando in modo esplicito come vengono prese le decisioni e come i risultati vengono valutati, gestiti e perfezionati attraverso il feedback.
La sua genesi è, per così dire, una naturale conseguenza del mercato: le aziende oggi raccolgono enormi volumi di informazioni provenienti da ERP, CRM, piattaforme IoT e sistemi di supply chain.
Tuttavia, la disponibilità di dati non si traduce automaticamente in conoscenza utile. La frammentazione informativa e la scarsa qualità dei dati limitano la capacità decisionale dei manager. In quest’ottica, occorre costruire una filiera anche per il supporto decisionale, che vada dalla raccolta del dato alla sua organizzazione.
Oggi esistono soluzioni digitali che permettono di costruire un’infrastruttura data-fabric unificata, in grado di integrare fonti eterogenee e restituire una visione coerente dell’impresa. Questo approccio crea una Single Source of Truth, un’unica base informativa condivisa che diventa il presupposto per qualsiasi processo di automazione intelligente.
L’obiettivo è semplice e, al contempo, ambizioso: il miglioramento della reportistica rappresenta il punto di partenza, ma l’obiettivo finale consiste nel creare un ecosistema in cui i dati siano direttamente utilizzabili per simulare scenari, ottimizzare risorse e supportare decisioni strategiche con strumenti di analisi predittiva e prescrittiva.
Dall’automazione operativa alla decision intelligence
Il passo successivo consiste nel trasformare l’automazione da meccanismo esecutivo a leva cognitiva. La decision intelligence combina machine learning, modellazione dei processi e analisi in tempo reale per fornire risposte concrete a problemi complessi, come la pianificazione della produzione, la gestione della domanda o l’allocazione dinamica delle risorse finanziarie. Di fatto, si tratta dell’applicazione di alcuni dei principali paradigmi dell’Intelligenza Artificiale a un contesto nuovo: quello dell’uso dei dati a supporto delle decisioni strategiche.
Nel contesto SAP, questa evoluzione si concretizza con soluzioni integrate nella Business Technology Platform, che permettono di orchestrare dati, processi e intelligenza artificiale in un ambiente unificato, anche in presenza di applicativi o ambienti di terze parti. L’obiettivo è abilitare un ciclo continuo di apprendimento e miglioramento: i dati alimentano i modelli predittivi, i modelli producono decisioni e le decisioni generano nuovi dati che affinano ulteriormente le previsioni.
Il ruolo dell’AI generativa e dei copiloti intelligenti
L’introduzione di strumenti di affiancamento interattivo come i copiloti AI generativi ha segnato un ulteriore salto di qualità. Questi strumenti sono progettati per consentire ai manager di dialogare direttamente con i dati aziendali in linguaggio naturale, ottenere insight predittivi, formulare scenari di simulazione e ricevere raccomandazioni operative. Il loro progressivo affiancamento agli altri strumenti sta dimostrando come l’accesso al dato disintermediato possa condurre a importanti vantaggi sul piano decisionale, allontanandosi progressivamente dalla logica statica di report e relazioni.
Un’interazione semplificata, insomma, che trasforma l’AI in un’estensione naturale del processo decisionale. Grazie all’elaborazione contestuale e alle capacità predittive, gli agenti non si limitano a rispondere, ma anticipano le esigenze, evidenziano criticità e rivelano opportunità nascoste nei flussi informativi.
Si tratta di un modello di AI collaborativa, in cui la tecnologia non sostituisce la competenza umana, ma la amplifica, riducendo i tempi di analisi e migliorando la qualità delle decisioni.
Decision intelligence nelle funzioni aziendali
L’impatto della decision intelligence si estende orizzontalmente a tutti i reparti e le funzioni aziendali. Vediamo alcuni esempi concreti.
Nel finance, gli algoritmi di analisi predittiva supportano i CFO nella pianificazione finanziaria e nella gestione dei rischi, consentendo di simulare gli effetti delle decisioni strategiche in tempo reale.
Nel manufacturing, l’intelligenza artificiale migliora la pianificazione della produzione, l’ottimizzazione della supply chain e la manutenzione predittiva.
Nell’ambito HR, i nuovi strumenti di gestione integrano analytics avanzati per analizzare il clima organizzativo, prevedere i tassi di turnover e ottimizzare i percorsi di carriera.
Anche la sostenibilità beneficia della decision intelligence: consente di monitorare le metriche ESG, calcolare l’impronta di carbonio e correlare i dati di sostenibilità con le performance operative e finanziarie.
Dati, AI e governance integrata
Per trasformare la decision intelligence in valore concreto, è necessario che i sistemi siano interoperabili e che la governance dei dati sia solida. L’intelligenza artificiale, infatti, richiede dataset completi, accurati e aggiornati. L’automazione dei processi decisionali non deve compromettere la trasparenza: ogni decisione supportata dall’AI deve poter essere spiegata, tracciata e verificata.
Questo principio è coerente con le più recenti normative europee in materia di Intelligenza Artificiale e sostenibilità, che promuovono l’adozione di sistemi intelligenti “affidabili” e controllabili. Citiamo, ad esempio, l’AI Act, che include al suo interno linee guida riguardanti tutti questi temi.
Verso l’impresa cognitiva
La combinazione di automazione, AI generativa e piattaforme integrate sta portando le aziende verso una nuova forma organizzativa: l’impresa cognitiva, capace di interpretare i dati in tempo reale e adattarsi alle variazioni del contesto.
In questo modello, la decision intelligence diventa il motore che collega strategia e operatività. Le decisioni non vengono più prese sulla base di intuizioni o report retrospettivi: si procede, invece, attraverso analisi continue e predizioni aggiornate. La capacità di correlare metriche finanziarie, produttive e ambientali consente ai manager di ottimizzare i risultati, mantenendo al contempo un approccio sostenibile e conforme.
Decision Intelligence: l’automazione diventa intelligente
Passare dall’automazione alla decision intelligence significa compiere un salto culturale prima ancora che tecnologico. È un processo che richiede infrastrutture dati solide, modelli di AI integrati e un mindset aziendale orientato all’apprendimento continuo.
Regesta supporta le aziende in questo percorso con soluzioni che uniscono data management, intelligenza artificiale e competenze di processo, trasformando la complessità dei dati in un vantaggio competitivo concreto. La decision intelligence è il futuro che diventa presente: il nuovo standard per le imprese che vogliono governare il cambiamento anziché subirlo.
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Fonte¹: Gartner.com
