Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è diventata uno dei temi più citati nel dibattito sull’innovazione digitale. Tuttavia, quando si entra nel merito dei processi aziendali core, in particolare quelli che ruotano attorno a SAP, emerge con chiarezza un punto fondamentale: l’AI genera valore solo quando diventa operativa, concreta e profondamente integrata nei processi reali.
Il vero problema non è SAP, ma ciò che accade fuori
Nella quotidianità delle aziende, la complessità non risiede tanto nel sistema ERP quanto in tutto ciò che lo circonda. Ordini, DDT, fatture, certificati, conferme d’ordine arrivano da clienti e fornitori sotto forma di email, PDF, allegati non strutturati. Informazioni preziose che spesso rimangono “bloccate” fuori dal sistema, disperse nelle caselle di posta degli utenti o gestite con strumenti non integrati.
Il risultato è noto: attività lente, manuali, poco tracciabili, con un forte impatto sui tempi operativi e sul carico di lavoro delle persone.
L’obiettivo dell’automazione documentale non è quindi semplicemente allegare un file a un oggetto SAP, ma trasformare il documento in un oggetto vivo del processo, capace di generare azioni, decisioni e continuità operativa all’interno dell’ERP.
AI sì, ma pronta all’uso e orientata ai processi
È importante affrontare l’intelligenza artificiale non come un esercizio di stile o come una sperimentazione fine a sé stessa. Non parliamo di proof of concept, ma di soluzioni ready to use, già operative, potenziate dall’AI e integrate nativamente in SAP, sia on premise sia cloud (Private Cloud Edition e, a breve, Public Cloud). L’AI entra in gioco innanzitutto per leggere, classificare ed estrarre dati dai documenti, ma questo è solo il primo passo. La vera trasformazione avviene quando i documenti diventano azionabili: dai dati estratti si generano documenti SAP, transazioni, workflow e controlli, con una piena tracciabilità grazie a concetti come la “pinzatura virtuale”, che consente di ricostruire l’intero flusso documentale con un solo clic.
Dall’estrazione alla comprensione: il cambio di paradigma
Se l’estrazione automatica dei dati rappresenta un grande passo avanti, il vero salto di qualità è un altro: la comprensione del contesto e il supporto alle decisioni. Qui è fondamentale fare una distinzione chiara. L’intelligenza artificiale non deve decidere al posto delle persone, ma assisterle. Il modello corretto è quello dell’human on the loop by design: l’AI accelera, suggerisce, analizza, ma la decisione finale resta sempre in mano all’uomo. Questo approccio diventa possibile grazie al concetto di grounding, oggi centrale nello sviluppo delle soluzioni AI più mature. Un’AI “grounded” non genera risposte generiche o potenzialmente errate, ma lavora esclusivamente su fonti aziendali verificate: dati SAP, documenti, policy, storico delle transazioni. In questo modo si eliminano le cosiddette “allucinazioni” tipiche dei modelli generalisti e si garantisce affidabilità.
Assistenti virtuali e agent: dall’aiuto al “collega digitale”
Grazie all’evoluzione degli strumenti SAP, come SAP Joule Studio, è oggi possibile creare skill personalizzate e integrarle direttamente nelle soluzioni applicative. Il risultato è un assistente virtuale che dialoga in linguaggio naturale con utenti finance, buyer, controller o CFO, supportandoli nelle attività quotidiane.
Pensiamo, per esempio, allo scenario di invoice automation: l’assistente può spiegare perché una fattura è finita in eccezione, suggerire come risolverla e persino indicare il collega più adatto da coinvolgere, riducendo drasticamente tempi morti e inefficienze operative. Allo stesso modo, consente analisi KPI e interrogazioni avanzate anche a figure manageriali poco inclini all’utilizzo diretto dei report SAP tradizionali. Accanto agli assistenti virtuali, entrano in gioco gli agent, veri e propri “colleghi digitali” progettati per svolgere attività ripetitive e a basso valore aggiunto, come il data entry o la gestione di grandi volumi documentali. Anche in questo caso, sempre sotto il controllo umano.
AI e governance: innovazione senza rischi
Uno dei timori più diffusi legati all’introduzione dell’AI riguarda i rischi: errori, decisioni sbagliate, perdita di controllo. La risposta è ancora una volta nel metodo. Usare l’AI in modalità grounding, addestrandola sui dati e sulle regole aziendali, consente di ridurre al minimo questi rischi.
Che si tratti di automatizzare la creazione di ordini di vendita a partire da ordini di acquisto, di gestire DDT per l’entrata merci o di riconciliare fatture complesse, l’AI può apprendere dallo storico, dalle policy e dal know-how aziendale, trasformando competenze tacite in patrimonio digitale condiviso.
A cura di Vincenzo Santoro, Sales & SAP Alliance Manager di DDM Solutions parte di Archiva Group
