Il software gestionale in trasformazione: dall’ERP agli agenti AI configurabili

Il mercato del software gestionale sta vivendo una trasformazione epocale, guidata non tanto dall’evoluzione incrementale delle funzionalità tradizionali, quanto dall’introduzione di agenti AI intelligenti e configurabili che cambiano profondamente il modo in cui le aziende interagiscono con le loro piattaforme di gestione. Secondo le analisi di mercato, i sistemi ERP e CRM continuano a crescere e a espandersi, ma il valore competitivo si sposta sempre più verso l’automazione intelligente e la capacità di orchestrare attività complesse senza sviluppo tradizionale.

Gli agenti AI non sono più semplici chatbot o strumenti di assistenza: sono entità capaci di eseguire processi, analizzare dati e intervenire direttamente nei sistemi aziendali, integrandosi con ERP, CRM, sistemi di ticketing e altre applicazioni core. Questo approccio nasce dalla crescente domanda di automazione nei processi ordinari — dalla riconciliazione automatica delle transazioni alla generazione di report e rilevazione di anomalie contabili — con l’essere umano chiamato a intervenire solo sulle eccezioni e sulle decisioni critiche.

Il vero cambiamento: configurabilità e autonomia

Quello che distingue questa nuova ondata di software gestionale intelligente non è solo la presenza dell’AI, ma la possibilità per gli utenti amministrativi di configurare agenti autonomi senza scrivere codice. Secondo le proiezioni di mercato, Gartner prevede che una quota significativa delle applicazioni enterprise includerà agenti AI orientati a compiti specifici entro la fine del 2026, con molte piattaforme che offrono strumenti low-code o no-code per la loro creazione.

Le principali software house, da Microsoft (con i propri strumenti Copilot e agenti integrati nella Power Platform) fino ai vendor specializzati, stanno spingendo verso questi modelli perché consentono tempi di implementazione più rapidi, risultati misurabili e un ritorno sull’investimento più evidente rispetto alle personalizzazioni tradizionali. Gli agenti AI collegano sistemi differenti, orchestrano flussi di lavoro su più applicazioni e svolgono attività end-to-end senza interfacce statiche come accadeva finora.

Il ruolo dei partner cambia: da sviluppo a configurazione di agenti

Questa evoluzione implica anche una sostanziale ridefinizione del ruolo dei partner tecnologici. Per anni il valore aggiunto dei partner è stato legato alla realizzazione di verticalizzazioni, moduli custom e integrazioni profonde nei gestionali. Con gli agenti AI, invece, il lavoro si orienta verso la progettazione di agenti, la loro configurazione e la consulenza sui processi di automazione.

I partner continueranno ad essere essenziali nei casi in cui sono richieste nuove logiche di automazione personalizzate o agenti altamente specializzati che vadano oltre le configurazioni standard offerte dai vendor. Meno sviluppo di codice, più competenze sui processi di business, governance dei dati e strumenti low-code: questa sarà la nuova frontiera del mercato partner.

Micro-applicazioni quotidiane: risolvere problemi immediati

Un altro fenomeno emergente è la diffusione di micro-applicazioni AI pensate per usi quotidiani, facilmente adottabili dalle aziende per risolvere problemi ripetitivi. Soluzioni come assistenti AI che aiutano nella gestione delle comunicazioni, nella categorizzazione automatica degli ordini o nella creazione di report dinamici stanno diventando parte dell’esperienza gestionale standard.

Questi strumenti non solo migliorano l’efficienza operativa, ma accelerano l’adozione dell’AI nei processi di base, riducendo la necessità di competenze tecniche elevate e abbattendo tempi e costi di implementazione rispetto a soluzioni tradizionali. La combinazione fra agenti configurabili e micro-applicazioni orientate all’utente porta l’esperienza gestionale verso un modello più reattivo, intelligente e orientato ai risultati.

Guardando al futuro: competenze e valore

Il risultato è un mercato del software gestionale che non sparisce ma si ridefinisce attorno a nuove competenze e nuove modalità di creazione del valore. Il software tradizionale resta fondamentale come sistema di registrazione e di controllo, ma il modo in cui le aziende lo utilizzano — e lo estendono — si basa sempre più su capacità di configurare agenti intelligenti, integrati e governati.

Per i partner questo significa una transizione da attività di coding a consulenza strategica, progettazione di automazioni e gestione delle personalizzazioni AI-centriche. Le competenze richieste sono destinate a evolvere: non più solo sviluppo software, ma process design, governance dell’AI e orchestrazione dei workflow automatizzati.

In questo nuovo panorama, chi saprà accompagnare le aziende nella creazione, configurazione e controllo degli agenti AI sarà in prima linea nel trasformare la gestione digitale in un vantaggio competitivo reale.

Il Reparto IT di Domani: Tra Organizzazione e Rivoluzione IA

future work AI

Il panorama dell’Information Technology (IT) all’interno delle Piccole e Medie Imprese (PMI) è in continua evoluzione, e l’avvento dell’Intelligenza Artificiale (IA) sta accelerando questo cambiamento a un ritmo senza precedenti. Ci si chiede: quale sarà la struttura ideale di un reparto IT in un futuro non troppo lontano e come le nuove tecnologie influenzeranno i ruoli tradizionali?

Una Struttura Solida e Flessibile

Indipendentemente dalle dimensioni dell’azienda, una struttura IT efficace per una PMI dovrebbe articolarsi su tre divisioni fondamentali, pur con una certa fluidità e sovrapposizione di ruoli a seconda della complessità dell’organizzazione:

  1. Divisione Sistemistica: Responsabile dell’infrastruttura tecnologica, tra cui server, reti, sicurezza informatica e gestione dei dispositivi. In questo ambito, l’IA può svolgere un ruolo cruciale nell’automatizzazione di compiti ripetitivi come il monitoraggio dei sistemi, l’identificazione di anomalie e la gestione delle patch di sicurezza, liberando risorse umane per attività più strategiche.
  2. Divisione Applicativa: Dedicata alla gestione e al supporto delle applicazioni aziendali, come ERP, CRM e software gestionali. L’IA può contribuire all’ottimizzazione dei processi aziendali, alla personalizzazione delle interfacce utente e all’implementazione di funzionalità avanzate basate sull’analisi dei dati.
  3. Divisione Progetti: Focalizzata sulla pianificazione, sull’esecuzione e sul monitoraggio dei progetti IT, come l’implementazione di nuovi sistemi, l’integrazione di tecnologie emergenti e la digitalizzazione dei processi. L’IA può supportare la gestione dei progetti attraverso la previsione dei rischi, l’allocazione delle risorse e la generazione di report automatici.

La Governance dell’IT Manager

A capo di questa struttura complessa e interconnessa, figura un IT Manager o CIO (Chief Information Officer) con la responsabilità della governance complessiva. Questo ruolo richiede non solo competenze tecniche, ma anche abilità manageriali e strategiche per:

  • Definisce la visione e la strategia IT dell’azienda.
  • Gestire il budget IT e le risorse umane.
  • Supervisionare le relazioni con i fornitori e i consulenti esterni.
  • Garantire la sicurezza informatica e la conformità alle normative.
  • Promuovere l’innovazione tecnologica e l’adozione di soluzioni avanzate.

L’Impatto dell’IA sui Ruoli Tradizionali

Mentre l’IA automatizzerà alcuni compiti, non sostituirà completamente le figure chiave del reparto IT. Piuttosto, ne trasformerà i ruoli e le competenze:

  • Analisti Funzionali e di Business: L’IA può supportare l’analisi dei dati e la generazione di report, ma l’interpretazione dei risultati e la definizione dei requisiti aziendali rimarranno prerogativa umana. Gli analisti dovranno sviluppare competenze nell’utilizzo degli strumenti di IA per potenziare le loro capacità decisionali.
  • Sviluppatori: L’IA può generare codice e automatizzare i test, ma la progettazione del software, l’architettura dei sistemi e la gestione della complessità rimarranno compiti umani. Gli sviluppatori dovranno specializzarsi nell’integrazione di soluzioni di IA e nello sviluppo di applicazioni più avanzate.
  • Sistemisti: L’IA può automatizzare la gestione dell’infrastruttura, ma la pianificazione strategica, la sicurezza informatica e la risoluzione dei problemi complessi rimarranno responsabilità umane. I sistemisti dovranno acquisire competenze nella gestione di ambienti cloud e nella sicurezza dei dati.

Un Futuro Collaborativo

Il futuro del reparto IT nelle PMI sarà caratterizzato da una stretta collaborazione tra esseri umani e IA. L’IA automatizzerà i compiti ripetitivi e fornirà approfondimenti preziosi, consentendo ai professionisti IT di concentrarsi su attività più strategiche e a valore aggiunto. La chiave del successo risiederà nella capacità di adattarsi al cambiamento, di acquisire nuove competenze e di sfruttare le potenzialità dell’IA per migliorare l’efficienza e l’innovazione aziendale.

Quanto sono complessi, oggi, i progetti informatici?

successo fallimento

Sulla base delle esperienze raccolte in 20 anni di lavoro direttamente sul campo, InformaticaGestionale.it ha costruito una matrice della complessità per ogni tipologia di progetto informatico.

All’interno di questa matrice troviamo le soluzioni IT posizionate nel quadrante corrispondente. I sistemi ERP, ad esempio, integrano molti processi aziendali (finance, supply chain, manufacturing, ecc.) e quindi sono intrinsecamente più complessi da implementare rispetto a strumenti singoli.

complessità progetti

Inoltre l’ecosistema enterprise oggi include molte categorie software: HRM, BI, ECM, BPM, project management ecc., che servono a gestire dati, documenti, processi e decisioni aziendali.

Progettazione di strumenti individuali

Questi tipi di progetti sono i più semplici da implementare a livello informatico. L’ottimizzazione delle attività del singolo individuo permette di definire da subito i confini del progetto e permette quindi di poter stimare facilmente tempi, qualità e costi. Una progettazione waterfall è più che indicata.

Tecnologia consolidata

  • Chat (Slack, Teams chat)
  • Email
  • Excel / fogli di calcolo
  • Browser web
  • Blog / CMS
  • Wiki / knowledge base
  • Calendar
  • Video call / webcall
  • Note / app di produttività

Questi strumenti supportano singole attività individuali.

Progettazione di strumenti individuali avanzati

La complessità, per questi tipi di progetti, sta nel definire esattamente cosa si vuole ottimizzare, cosa offrono le tecnologie emergenti e cosa promettono di fare.

Tecnologia emergente

  • AI generativa (ChatGPT, Copilot)
  • assistenti AI personali
  • AI coding tools
  • AI document analysis
  • AI search

Questi strumenti ottimizzano l’attività del singolo individuo, ma non gestiscono ancora l’intero processo.

Progettazione di applicazioni verticali

Tecnologia consolidata

  • BI (Business Intelligence)
  • Reporting
  • Data warehouse
  • Project management
  • Ticketing / helpdesk
  • Document management (ECM / DMS)
  • HRM / HCM
  • Marketing automation
  • LMS (learning management)
  • ITSM
  • Payroll

Questi sistemi coprono una funzione aziendale specifica.

Progettazione di sistemi di processo

Tecnologia consolidata

  • CRM
  • SCM (Supply Chain Management)
  • MES (Manufacturing Execution System)
  • WMS (Warehouse Management)
  • PLM (Product Lifecycle Management)
  • BPM / Workflow management
  • RPA (Robotic Process Automation)

La loro complessità deriva dal fatto che automatizzano interi processi aziendali.

RPA, ad esempio, automatizza attività ripetitive eseguite dagli utenti sui sistemi informatici.

Progettazione di sistemi integrati aziendali

Tecnologia consolidata

  • ERP
  • ERP cloud
  • piattaforme enterprise integrate (SAP, Oracle, Dynamics, Odoo)

Un ERP integra tutti i principali processi aziendali, come contabilità, procurement, vendite, produzione e supply chain.

Esempi reali:

  • SAP S/4HANA
  • Oracle ERP Cloud
  • Odoo
  • Microsoft Dynamics

Progettazione di sistemi autonomi

Tecnologia emergente

  • AI agentica
  • ERP con agenti AI
  • enterprise autonomous systems
  • agent orchestration platform
  • autonomous workflow systems

Qui i sistemi non si limitano a supportare il lavoro umano ma collaborano tra loro e prendono decisioni operative.

Questa è l’area di massima complessità progettuale.

La matrice suggerisce una regola molto importante:

la complessità di un progetto informatico cresce quando aumentano contemporaneamente

  • copertura funzionale
  • integrazione tra processi
  • novità tecnologica

Per questo motivo:

  • implementare Excel o chat aziendale è semplice
  • introdurre BI o CRM è mediamente complesso
  • implementare ERP è molto complesso
  • implementare ERP con AI agentica è oggi uno dei progetti più difficili possibili

Stai pensando di introdurre un nuovo sistema informatico in azienda? Non fare questi errori

successo o fallimento di un progetto IT

Negli ultimi anni le imprese italiane hanno accelerato gli investimenti in sistemi informatici per migliorare efficienza, produttività e capacità decisionale. Tuttavia, non tutti i progetti IT producono i risultati attesi. Molte implementazioni finiscono per generare costi imprevisti, rallentamenti operativi o addirittura l’abbandono del sistema introdotto.

Il problema raramente riguarda la tecnologia in sé. Nella maggior parte dei casi il successo o il fallimento di un progetto informatico dipende da fattori organizzativi, metodologici e di gestione del cambiamento.

Prima di introdurre un nuovo sistema è quindi necessario comprendere con precisione quale problema si vuole risolvere e quale tipo di progetto si sta affrontando.

Partire sempre dal processo o dall’attività che si vuole ottimizzare

Il primo errore che molte organizzazioni commettono è introdurre un sistema informatico senza aver chiarito quale processo o quale attività si desidera migliorare.

Un progetto IT dovrebbe sempre nascere da una domanda molto semplice: quale attività vogliamo rendere più efficiente?

Se non si conosce il processo da ottimizzare, diventa impossibile capire come il sistema informatico dovrà essere utilizzato, quali funzionalità saranno davvero necessarie e quali invece rappresentano soltanto complessità inutile.

Spesso le aziende adottano nuovi strumenti perché lo fanno i concorrenti o perché temono di rimanere indietro rispetto al mercato. Questo approccio porta a implementazioni forzate, in cui la tecnologia viene inserita all’interno dell’organizzazione senza una reale integrazione con i processi operativi.

L’obiettivo di un progetto informatico non è introdurre tecnologia, ma migliorare il funzionamento dell’azienda nel tempo. In particolare, un buon progetto dovrebbe contribuire a:

  • contenere nel tempo i costi dell’infrastruttura informatica
  • ridurre i processi di manutenzione grazie a una buona progettazione iniziale
  • garantire robustezza e affidabilità dell’infrastruttura
  • coprire il maggior numero possibile di processi aziendali critici
  • mantenere un adeguato livello di flessibilità di software e hardware per adattarsi alle esigenze del mercato

Quando questi elementi vengono analizzati prima dell’avvio del progetto, aumenta significativamente la probabilità di successo.

Le tre tipologie di progetto informatico nelle organizzazioni

Non tutti i progetti informatici hanno lo stesso livello di complessità. Un errore frequente è affrontare iniziative molto diverse con la stessa metodologia di lavoro.

È possibile distinguere tre grandi categorie di progetti informatici all’interno delle organizzazioni.

Strumenti gestionali per l’ottimizzazione dei processi tra reparti

La prima tipologia riguarda i sistemi informativi che supportano processi aziendali che coinvolgono più reparti e più persone.

Rientrano in questa categoria, ad esempio:

  • sistemi ERP
  • piattaforme di gestione documentale
  • sistemi CRM condivisi
  • strumenti di gestione dei workflow aziendali

In questi casi la complessità non è solo tecnologica ma soprattutto organizzativa. Più persone devono utilizzare il sistema e più aumenta la difficoltà di coordinamento.

Ogni reparto ha esigenze diverse, abitudini operative consolidate e priorità differenti. L’introduzione di un nuovo sistema modifica spesso il modo in cui le informazioni circolano all’interno dell’azienda e richiede un cambiamento nelle modalità di lavoro.

Per questo motivo i progetti che coinvolgono più reparti dovrebbero essere gestiti con metodologie di sviluppo Agile. Un approccio iterativo consente di:

  • rilasciare funzionalità progressivamente
  • raccogliere feedback dagli utenti reali
  • correggere rapidamente eventuali problemi
  • adattare il sistema alle reali dinamiche organizzative
  • ideale quando l’analisi iniziale risulta approssimativa (comune in progetti di questo tipo)

La gestione tradizionale a cascata (waterfall) aumenta il rischio di realizzare sistemi poco aderenti ai bisogni operativi.

Strumenti per l’ottimizzazione delle attività del singolo individuo

La seconda tipologia riguarda i sistemi che migliorano l’efficienza della singola persona nel proprio lavoro quotidiano.

In questo caso il sistema non coordina un processo tra reparti, ma supporta direttamente l’attività individuale.

Esempi tipici sono:

  • strumenti di intelligenza artificiale a supporto delle attività lavorative
  • software di produttività individuale
  • strumenti di analisi dei dati personali
  • il personal computer stesso, che ha rappresentato una delle prime grandi rivoluzioni nella produttività individuale

La complessità organizzativa in questo tipo di progetto è generalmente più bassa. L’adozione dipende soprattutto dalla capacità del singolo utente di comprendere il valore dello strumento e integrarlo nel proprio metodo di lavoro.

Quando il beneficio è immediatamente percepibile, l’adozione tende ad avvenire in modo spontaneo e rapido.

Agenti AI collegati tra loro: la nuova evoluzione dei sistemi aziendali

Negli ultimi anni sta emergendo una terza tipologia di progetto informatico: ecosistemi di agenti di intelligenza artificiale tra loro collegati.

Questi sistemi combinano le caratteristiche delle due categorie precedenti. Da un lato ottimizzano l’attività individuale, dall’altro contribuiscono alla gestione di processi aziendali più ampi.

Un agente AI può supportare il lavoro di un singolo dipendente, ma allo stesso tempo scambiare informazioni con altri agenti presenti in azienda, creando una rete di automazione distribuita.

In questo scenario i processi aziendali non sono più gestiti esclusivamente da persone o da software tradizionali, ma da una collaborazione continua tra utenti umani e agenti intelligenti.

Perché questi progetti abbiano successo è necessaria anche una maturazione culturale dell’organizzazione rispetto all’uso dei sistemi informatici.

Spesso è utile procedere per fasi:

prima abituare il personale a lavorare con strumenti di supporto individuale basati su intelligenza artificiale
successivamente introdurre sistemi in cui più agenti collaborano tra loro e supportano i flussi informativi aziendali

I numeri dei progetti informatici nelle imprese italiane

Diversi studi mostrano come il tasso di successo dei progetti informatici nelle imprese non sia particolarmente elevato.

Secondo il CHAOS Report dello Standish Group, uno dei riferimenti più citati nel settore della gestione dei progetti IT, a livello internazionale circa:

  • il 31% dei progetti IT viene completato con successo
  • il 50% presenta ritardi, costi superiori al previsto o funzionalità ridotte
  • il 19% viene cancellato prima del completamento

Per quanto riguarda il contesto italiano, i dati dell’Osservatorio Agenda Digitale del Politecnico di Milano evidenziano che negli ultimi anni molte imprese hanno aumentato gli investimenti in digitalizzazione, ma una parte significativa dei progetti incontra difficoltà nella fase di implementazione.

Tra le principali cause di criticità emergono:

  • scarsa analisi iniziale dei processi aziendali
  • resistenza al cambiamento da parte degli utenti
  • sottovalutazione dell’impatto organizzativo dei sistemi informatici

Fonte
https://www.osservatori.net/it/ricerche/osservatori-attivi/agenda-digitale

Quando un progetto informatico può essere considerato davvero di successo

Tradizionalmente il successo di un progetto informatico viene valutato utilizzando tre parametri principali:

  • rispetto dei tempi
  • rispetto dei costi
  • qualità del risultato finale

Un progetto può essere considerato ben riuscito quando i valori a consuntivo si avvicinano il più possibile alle stime previste in fase di preventivo.

Tuttavia, nelle implementazioni aziendali esiste anche un quarto parametro spesso sottovalutato: la percezione degli stakeholder coinvolti.

Durante tutto il ciclo di vita del progetto è fondamentale che le persone coinvolte mantengano fiducia nel percorso intrapreso. Se gli utenti chiave percepiscono il progetto come disorganizzato, poco utile o imposto dall’alto, la probabilità di insuccesso aumenta drasticamente.

Basta anche un solo utente influente con una percezione negativa per generare un effetto domino all’interno dell’organizzazione. Il malcontento tende infatti a diffondersi rapidamente tra colleghi e reparti.

Per questo motivo la scelta degli utenti chiave e della squadra di progetto è una delle decisioni più importanti nelle fasi iniziali. Le persone coinvolte devono avere credibilità all’interno dell’organizzazione, capacità di collaborazione e disponibilità al cambiamento.

Come si stanno attrezzando le PMI italiane sull’utilizzo dell’AI? Strategie, investimenti e settori coinvolti

Negli ultimi anni l’adozione dell’intelligenza artificiale sta entrando progressivamente anche nel tessuto produttivo italiano, dominato dalle piccole e medie imprese. Come accaduto con l’introduzione dei primi computer, con Internet e successivamente con gli smartphone, anche l’AI rappresenta una tecnologia dirompente destinata a trasformare profondamente il modo in cui le aziende lavorano e organizzano i processi.

Se nelle prime fasi l’AI è stata adottata principalmente da grandi aziende e multinazionali, oggi anche le PMI stanno iniziando a sperimentarne l’utilizzo. Tuttavia il livello di maturità resta ancora molto eterogeneo.

Secondo i dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, nel 2025 il mercato italiano dell’AI ha raggiunto 1,8 miliardi di euro, con una crescita del +50% rispetto al 2024. Nonostante questa espansione, solo l’8% delle PMI ha avviato progetti strutturati di AI, contro il 71% delle grandi imprese. https://www.osservatori.net/comunicato/artificial-intelligence/intelligenza-artificiale-italia/

Questo gap evidenzia come la trasformazione sia in corso ma ancora nelle fasi iniziali per molte realtà imprenditoriali.

Investimenti delle aziende italiane in AI negli ultimi 3 anni

Il grafico seguente sintetizza l’evoluzione degli investimenti e dell’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale nel sistema imprenditoriale italiano.

Fonte dati:

  • Osservatorio Artificial Intelligence – Politecnico di Milano
  • Spend Index 2025 – Soldo
  • analisi PMI.it su investimenti software e AI nelle imprese italiane

Trend principali

Dall’analisi emergono tre dinamiche fondamentali:

1. Crescita accelerata degli investimenti AI
Nel 2025 il mercato AI italiano ha registrato un incremento del 50%, segnale di una crescente maturità dell’ecosistema tecnologico nazionale. https://www.osservatori.net/comunicato/artificial-intelligence/intelligenza-artificiale-italia

2. Esplosione degli strumenti di AI generativa
Le aziende stanno adottando rapidamente strumenti di automazione e assistenti AI. Nel 2025 l’uso di plugin e assistenti AI è cresciuto del 148%, mentre gli strumenti di generazione di immagini e video sono aumentati del 70%. https://www.pmi.it/tecnologia/prodotti-e-servizi-ict/473676/aziende-italiane-lai-traina-gli-investimenti-nel-2025.html

3. Forte divario tra grandi imprese e PMI
La maggior parte dei progetti strutturati rimane concentrata nelle grandi aziende, mentre nelle PMI prevalgono ancora progetti pilota o sperimentazioni.Questo gap evidenzia come la trasformazione sia in corso ma ancora nelle fasi iniziali per molte realtà imprenditoriali.

In quali ambiti stanno investendo le PMI italiane

Se osserviamo la distribuzione degli investimenti AI nelle aziende italiane, emergono alcune aree funzionali dove l’adozione è più rapida.

1. Automazione dei processi aziendali

Molte PMI stanno adottando strumenti AI per:

  • gestione documentale
  • classificazione automatica dei dati
  • automazione amministrativa
  • supporto alla contabilità e reporting

L’obiettivo principale è ridurre attività manuali e migliorare l’efficienza operativa.

2. Marketing e comunicazione

Questo è attualmente l’ambito più diffuso.

Le aziende utilizzano l’AI per:

  • generazione di contenuti
  • creazione di immagini e video
  • supporto al copywriting
  • analisi dei dati di marketing

La crescita degli strumenti di generazione contenuti evidenzia come l’AI stia diventando una leva di produttività per i team marketing. https://www.pmi.it/tecnologia/prodotti-e-servizi-ict/473676/aziende-italiane-lai-traina-gli-investimenti-nel-2025.html

3. Customer service e supporto clienti

Molte PMI stanno sperimentando chatbot e assistenti virtuali per:

  • gestione delle richieste clienti
  • supporto post-vendita
  • gestione ticket e FAQ

Questo permette di ridurre tempi di risposta e migliorare l’esperienza utente.

4. Analisi dati e business intelligence

Un altro ambito in crescita riguarda l’utilizzo dell’AI per:

  • analisi dei dati aziendali
  • previsioni di vendita
  • ottimizzazione supply chain
  • supporto alle decisioni strategiche

L’obiettivo è trasformare i dati aziendali in informazioni utili per il management.

L’evoluzione verso sistemi AI “agentici”

Uno degli aspetti più interessanti riguarda l’evoluzione delle soluzioni AI.

Come già discusso nel precedente articolo, stanno emergendo sistemi AI agentici, progettati per collaborare con l’uomo nei processi decisionali.

Questo implica un cambiamento significativo nel rapporto tra lavoratori e tecnologia.

Il paradigma sta progressivamente cambiando:

Prima

  • l’uomo produceva dati
  • i sistemi li archiviavano

Oggi

  • l’AI produce e organizza i dati
  • l’uomo controlla e supervisiona

Il lavoro si sposta quindi da attività operative a funzioni di controllo, supervisione e decisione.

I settori dove l’AI sta entrando più velocemente

Tra i settori italiani più attivi nell’adozione dell’AI troviamo:

Manifattura

  • manutenzione predittiva
  • controllo qualità
  • ottimizzazione della produzione

Servizi professionali

  • analisi documentale
  • supporto legale e amministrativo

Fintech

  • analisi rischio
  • automazione processi finanziari

Healthcare

  • analisi dati clinici
  • supporto diagnostico

Molte startup italiane stanno sviluppando soluzioni verticali proprio per questi ambiti, contribuendo alla diffusione dell’AI nel tessuto produttivo nazionale. https://www.osservatori.net/comunicato/artificial-intelligence/intelligenza-artificiale-italia

Le sfide per le PMI italiane

Nonostante la crescita degli investimenti, esistono ancora diversi ostacoli all’adozione diffusa dell’AI.

Le principali criticità sono:

  • carenza di competenze digitali
  • difficoltà di integrazione con sistemi legacy
  • costi iniziali di implementazione
  • mancanza di strategie digitali strutturate

In molti casi l’AI viene adottata attraverso strumenti SaaS e piattaforme esterne piuttosto che tramite progetti interni.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale sta iniziando a trasformare anche il mondo delle PMI italiane, ma la diffusione è ancora in una fase iniziale.

I dati mostrano chiaramente tre direzioni:

  1. Crescita rapida degli investimenti
  2. Diffusione dell’AI generativa e degli assistenti digitali
  3. Transizione verso modelli di lavoro basati sulla supervisione dei dati

Nei prossimi anni la vera sfida non sarà semplicemente adottare strumenti AI, ma ripensare l’organizzazione del lavoro.

Proprio come accaduto con Internet e con il cloud, l’AI non sarà soltanto una tecnologia, ma diventerà una nuova infrastruttura produttiva per le imprese.

E per le PMI italiane, che rappresentano oltre il 99% del tessuto imprenditoriale nazionale, la capacità di integrare queste tecnologie potrebbe diventare uno dei principali fattori di competitività nei mercati globali.

AI agentica: la nuova evoluzione dell’intelligenza artificiale nelle aziende

agentica integrata nei software gestionali ERP aziendali

Il 2026 si sta affermando come un anno di svolta per l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle aziende. Dopo una prima fase di utilizzo individuale, spesso sperimentale, molte organizzazioni stanno iniziando a chiedersi come integrare questi strumenti all’interno dei propri processi operativi e dei software gestionali.

Negli ultimi mesi è diventato sempre più comune che dipendenti e collaboratori utilizzino strumenti di intelligenza artificiale per semplificare alcune attività quotidiane. Si tratta spesso di operazioni ripetitive o a basso valore aggiunto che possono essere delegate all’AI e successivamente verificate.

Il beneficio percepito è immediato: meno tempo dedicato ad attività manuali e maggiore produttività.

Tuttavia, la vera sfida non è l’utilizzo personale di questi strumenti, ma la loro integrazione strutturata nei processi aziendali. In questo contesto sta emergendo un nuovo paradigma: la AI agentica.

Cos’è l’AI agentica

Con il termine AI agentica si indica un modello di intelligenza artificiale basato su agenti autonomi, progettati per svolgere compiti specifici all’interno di un processo.

A differenza dei tradizionali strumenti di AI che forniscono semplicemente supporto o suggerimenti, gli agenti AI possono eseguire direttamente delle attività operative, interagendo con software e sistemi aziendali.

In pratica, questi agenti si comportano come collaboratori digitali specializzati, capaci di gestire attività ben definite.

All’interno di un’azienda, ad esempio, un agente AI potrebbe occuparsi di:

  • generare fatture automatiche
  • creare documenti di trasporto
  • registrare prime note contabili
  • inserire dati all’interno di un software gestionale
  • aggiornare informazioni tra sistemi diversi

Il tutto avviene in modo automatico, seguendo regole e flussi di lavoro stabiliti dall’azienda.

Il cambiamento del ruolo umano nei processi aziendali

L’introduzione della AI agentica non significa eliminare il ruolo delle persone nei processi aziendali. Al contrario, comporta una trasformazione del modo in cui il lavoro viene svolto.

Se in passato molti dipendenti erano impegnati principalmente nel data entry o nell’esecuzione di attività operative ripetitive, con l’arrivo degli agenti AI il loro ruolo si sposta verso attività di supervisione e controllo.

Il dipendente diventa quindi un controllore del processo, che verifica il risultato prodotto dall’intelligenza artificiale e interviene solo quando necessario.

Questo approccio permette di:

  • ridurre gli errori manuali
  • accelerare i processi amministrativi
  • aumentare l’efficienza operativa
  • liberare tempo per attività a maggior valore strategico

In altre parole, il lavoro umano si sposta progressivamente dall’esecuzione al controllo.

Come cambieranno i software gestionali

Se la AI agentica diventerà una componente stabile nei processi aziendali, anche i software gestionali dovranno evolversi.

Tradizionalmente, i sistemi ERP sono stati progettati per facilitare l’inserimento manuale dei dati. Gran parte delle interfacce dei gestionali sono infatti pensate per:

  • compilare documenti
  • registrare operazioni contabili
  • inserire informazioni nei database aziendali

Con l’arrivo degli agenti AI, questo paradigma cambia radicalmente.

I software gestionali del futuro saranno progettati soprattutto per:

  • monitorare le attività svolte dagli agenti AI
  • verificare la correttezza dei dati generati automaticamente
  • segnalare anomalie o incongruenze
  • evidenziare le aree che richiedono un controllo umano

In pratica, il gestionale diventerà sempre più una piattaforma di controllo dei processi automatizzati, piuttosto che uno strumento per l’inserimento manuale delle informazioni.

AI agentica e ERP: l’evoluzione è già iniziata

Questo cambiamento non è soltanto una previsione teorica. Molte aziende che sviluppano software ERP stanno già introducendo funzionalità basate sull’intelligenza artificiale.

Le nuove generazioni di gestionali includono sempre più spesso:

  • automazioni intelligenti dei flussi amministrativi
  • assistenti AI per l’analisi dei dati
  • sistemi di verifica automatica dei documenti
  • agenti digitali per attività operative

In alcuni casi è già possibile configurare agenti AI che interagiscono con il gestionale per completare operazioni senza intervento umano diretto.

L’obiettivo è creare un ambiente in cui persone e intelligenza artificiale collaborano all’interno dello stesso sistema gestionale.

Le opportunità per le aziende

L’adozione della AI agentica nei software gestionali può generare vantaggi significativi per le aziende che decidono di investire in questa evoluzione tecnologica.

Tra i benefici principali troviamo:

Maggiore efficienza operativa
Le attività ripetitive vengono gestite automaticamente dagli agenti AI.

Riduzione degli errori manuali
L’automazione riduce il rischio di errori legati al data entry.

Maggiore velocità nei processi amministrativi
Operazioni come fatturazione e registrazioni contabili possono essere completate in pochi secondi.

Maggiore controllo dei processi
I sistemi possono evidenziare automaticamente anomalie e dati sospetti.

Il futuro della gestione aziendale

L’introduzione della AI agentica rappresenta uno dei passaggi più importanti nella trasformazione digitale delle imprese.

Se negli ultimi vent’anni i software gestionali hanno avuto l’obiettivo principale di digitalizzare i processi, la nuova fase punta invece a automatizzarli e renderli intelligenti.

Nei prossimi anni assisteremo probabilmente a una progressiva evoluzione dei sistemi ERP verso piattaforme in grado di:

  • coordinare agenti di intelligenza artificiale
  • supervisionare flussi di lavoro automatizzati
  • supportare decisioni strategiche attraverso l’analisi dei dati

In questo scenario, il gestionale non sarà più solo un archivio di informazioni aziendali, ma diventerà un centro di controllo dell’operatività aziendale.

Il Process Mining di InformaticaGestionale.it

Nel contesto aziendale attuale, caratterizzato da processi sempre più complessi e da una crescente disponibilità di dati, comprendere come funzionano realmente i processi operativi è diventato un fattore critico di competitività.
Il Process Mining di InformaticaGestionale.it (IG) nasce proprio con questo obiettivo: trasformare i dati già presenti nel gestionale in conoscenza operativa, supportando decisioni basate su evidenze oggettive.

Cos’è il Process Mining e perché è strategico

Il process mining è una disciplina che consente di ricostruire, analizzare e ottimizzare i processi aziendali reali (AS-IS) partendo dai dati generati dai sistemi informativi.
A differenza delle mappature teoriche o delle interviste, il process mining si basa su ciò che accade realmente, utilizzando le tracce digitali lasciate dai documenti e dalle transazioni.

Il process mining di InformaticaGestionale.it permette di:

  • individuare inefficienze e colli di bottiglia,
  • analizzare tempi e sequenze operative,
  • comprendere le relazioni tra documenti e cicli aziendali,
  • supportare la pianificazione e il forecasting.

Il tutto senza modificare il gestionale, ma partendo semplicemente dalle sue esportazioni dati.

Come funziona il Process Mining di InformaticaGestionale.it

1. Import intelligente di file Excel dal gestionale

Il punto di partenza è l’importazione di uno o più file Excel, tipicamente derivanti dall’esportazione del gestionale aziendale.
I file possono contenere:

  • documenti di testata (ordini, fatture, DDT, movimenti di magazzino, ecc.),
  • righe di documento, con dettagli su articoli, quantità, valori economici e riferimenti.

Il sistema è progettato per lavorare con strutture eterogenee, tipiche dei diversi ERP presenti sul mercato.

cliccando su carica file in alto a destra è possibile caricare uno o più excel

2. Classificazione automatica dei documenti per ciclo aziendale

Una volta importati i dati, il process mining di IG cataloga in modo intelligente i documenti, riconoscendo automaticamente il contesto operativo di appartenenza, ad esempio:

  • Ciclo Attivo (offerte, ordini clienti, DDT, fatture),
  • Ciclo Passivo (ordini fornitori, carichi, fatture di acquisto),
  • Operations e Logistica,
  • Produzione.

Questa classificazione consente di avere una visione chiara e strutturata dei flussi, anche in aziende con processi articolati e trasversali.

Una volta importati gli excel è possibile modificare i documenti nella colonna a sinistra. E’ anche possibile aggiungere documento custom

E’ possibile modificare la tipologia delle colonne per ogni documento importato. In questo modo si possono identificare le colonne che sono riferimenti verso altri documenti, le colonne “causali” che creano nuove connessioni con il documento di destinazione, le colonne di tipo quantità, valore economico, valore data.

3. Riconoscimento automatico delle colonne e analisi dei collegamenti

Uno degli elementi distintivi del process mining di InformaticaGestionale.it è la capacità di riconoscere automaticamente il significato delle colonne Excel, anche quando i nomi non sono standard.

Cliccando su una connessione si apre una finestra di dialogo in basso a sinistra con i dettagli della transazione dal documento di origine (ordine cliente) a quello di destinazione (DDT): la causale che ha generato la transazione, i nomi dei documenti, il volume dei dati che passano da quella transazione ed il lead time medio della connessione

Il sistema identifica, ad esempio:

  • quantità (qty, quantità, qta),
  • valori economici (prezzi, importi, costi),
  • riferimenti ad altri documenti (numero ordine, riferimento DDT, documento origine).

A partire da queste informazioni, il process mining:

  • ricostruisce i collegamenti tra i documenti,
  • evidenzia i cicli operativi completi,
  • mostra i colli di bottiglia,
  • analizza il timing tra un documento e l’altro (lead time, attese, ritardi),
  • visualizza le connessioni in base a causali, stati e sequenze reali.

Il risultato è una rappresentazione chiara e oggettiva dei processi aziendali, basata sui dati.

Nell’immagine sopra sono stati selezionati due valori diversi sull’asse delle ascisse (quantità e valore economico)

Cliccando su forecast AI è possibile verificare il forecast dei dati (per il forecast viene utilizzato l’algoritmo che ha un errore di predizione minore)

4. Dashboard, analisi avanzata e forecast per singolo documento

Il process mining di IG non si limita alla mappatura dei flussi.
È possibile selezionare uno specifico documento o una tipologia di processo e accedere a una dashboard dedicata, che mostra:

  • indicatori chiave (KPI),
  • valori aggregati,
  • trend storici.

Inoltre, il sistema integra un modulo di forecasting avanzato:

  • il forecast viene calcolato utilizzando l’algoritmo con errore di predizione minimo, selezionato automaticamente,
  • viene mostrata anche una descrizione del modello utilizzato, a supporto della trasparenza decisionale.

Questo consente di passare dall’analisi AS-IS a una visione predittiva, utile per pianificazione, controllo di gestione e operations.

Caso d’uso: azienda produttrice di bicchieri di plastica

Immaginiamo un’azienda manifatturiera che produce bicchieri di plastica per il settore alimentare.

L’azienda utilizza un gestionale per gestire:

  • ordini clienti,
  • pianificazione della produzione,
  • approvvigionamenti di materia prima,
  • logistica e fatturazione.

Analisi AS-IS con il Process Mining di IG

Esportando dal gestionale i documenti in Excel, l’azienda utilizza il process mining di InformaticaGestionale.it per:

  • ricostruire il flusso reale dall’ordine cliente alla fattura,
  • analizzare i tempi tra ordine, produzione, spedizione e fatturazione,
  • individuare colli di bottiglia, ad esempio ritardi nella produzione o nell’approvvigionamento del granulo plastico,
  • comprendere le relazioni tra ordini, lotti di produzione e DDT.

Valore per il business

Grazie alle dashboard e al forecasting:

  • il responsabile operations può prevedere i volumi futuri di produzione,
  • il controllo di gestione ottiene stime affidabili dei ricavi,
  • la direzione individua aree di miglioramento basate su dati oggettivi.

Il risultato è una maggiore efficienza operativa, una migliore pianificazione e decisioni più rapide e informate.

Conclusione

Il Process Mining di InformaticaGestionale.it rappresenta uno strumento strategico per tutte le aziende che vogliono:

  • capire davvero come funzionano i propri processi,
  • ottimizzare tempi e costi,
  • trasformare i dati del gestionale in valore concreto.

Partendo da semplici file Excel, IG consente di passare dall’analisi AS-IS a una gestione evoluta, predittiva e data-driven dei processi aziendali.

Come sfruttare al massimo i sistemi informatici nelle PMI: dall’operatività individuale all’intelligenza artificiale

Introduzione

Nel contesto delle Piccole e Medie Imprese, i sistemi informatici vengono spesso adottati per rispondere a esigenze operative contingenti. Tuttavia, un’analisi più strutturata mostra come l’informatica gestionale rappresenti un abilitatore fondamentale dell’efficienza organizzativa, capace di incidere in modo diretto sulla qualità dei processi e sul valore generato dall’impresa.

L’evoluzione dei sistemi informativi è infatti strettamente connessa all’esigenza di razionalizzare l’operatività aziendale, migliorare il coordinamento e supportare decisioni sempre più complesse.

L’informatica come strumento di ottimizzazione multilivello

Un utilizzo efficace dei sistemi informatici richiede una visione che distingua, ma allo stesso tempo integri, tre livelli di applicazione: individuale, di reparto e organizzativo.

1. Ottimizzazione dell’operatività individuale

A livello del singolo operatore, l’informatica svolge una funzione di supporto cognitivo e organizzativo. Strumenti quali:

  • fogli di calcolo per l’elaborazione e l’analisi dei dati,
  • notebook digitali per la gestione strutturata delle informazioni,
  • calendari elettronici per la pianificazione delle attività,

consentono di ridurre la dispersione informativa e di migliorare la precisione esecutiva. In questa fase, la tecnologia agisce come estensione delle capacità individuali, favorendo standardizzazione e controllo.

2. Ottimizzazione dei processi di reparto

Quando l’operatività coinvolge più risorse, la dimensione informatica assume un ruolo di coordinamento. Sistemi come:

  • calendari condivisi,
  • applicativi MRP per la pianificazione produttiva,
  • WMS per la gestione del magazzino,

permettono di sincronizzare le attività, garantire coerenza dei dati e migliorare la tracciabilità dei flussi operativi. L’obiettivo non è solo l’efficienza locale, ma la riduzione delle inefficienze generate da disallineamenti informativi.

3. Ottimizzazione dell’intera organizzazione

I sistemi ERP rappresentano la naturale evoluzione dei bisogni informativi aziendali. Essi consentono di integrare processi eterogenei (amministrativi, produttivi, logistici e commerciali) all’interno di un’unica infrastruttura informativa.

Dal punto di vista scientifico-organizzativo, il valore degli ERP risiede nella capacità di:

  • centralizzare il dato,
  • formalizzare i processi,
  • supportare il controllo di gestione,
  • migliorare la governance aziendale.

Evoluzione dei sistemi informativi e orientamento ai processi

Nel tempo, i sistemi informatici si sono evoluti da strumenti di semplice gestione del dato a piattaforme orientate al processo end-to-end. Questa evoluzione è stata guidata dalla necessità di ridurre attività manuali ripetitive, aumentare l’affidabilità delle informazioni e migliorare la tempestività decisionale.

Il contributo dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale rappresenta oggi un ulteriore stadio evolutivo dei sistemi informativi. Inserita nei processi operativi, l’IA consente di:

  • automatizzare attività a basso valore aggiunto,
  • migliorare la qualità e la circolazione dell’informazione,
  • supportare analisi predittive e decisionali.

In questo modello, l’operatore non viene sostituito, ma riallocato su attività a maggiore valore, come il controllo, l’analisi critica e il miglioramento continuo dei processi.

Conclusioni

Per le PMI, sfruttare appieno i sistemi informatici significa adottare un approccio sistemico e consapevole, in cui la tecnologia è progettata a supporto dell’organizzazione e non viceversa.

L’informatica gestionale, potenziata dall’intelligenza artificiale, diventa così uno strumento strategico per aumentare efficienza, controllo e capacità di adattamento in un contesto competitivo in continua evoluzione.

Come fare lo studio dei processi operativi aziendali

Guida pratica per migliorare efficienza, controllo e digitalizzazione


Lo studio dei processi operativi aziendali è una delle attività chiave per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e supportare l’innovazione digitale. In ambito di informatica gestionale, analizzare correttamente i processi significa creare le basi per sistemi informativi efficaci, ERP ben configurati e decisioni basate su dati reali.


In questo articolo vedremo come affrontare in modo strutturato lo studio dei processi operativi, quali strumenti utilizzare e quali errori evitare.


Cosa si intende per processi operativi aziendali?
I processi operativi sono l’insieme delle attività che permettono all’azienda di creare valore per il cliente.

Alcuni esempi:
– Gestione ordini e vendite
– Produzione e logistica
– Acquisti e approvvigionamenti
– Amministrazione, finanza e controllo
– Assistenza clienti

Ogni processo coinvolge persone, informazioni, strumenti informatici e regole decisionali.

Perché studiare i processi operativi?
Lo studio dei processi non è solo un esercizio teorico, ma un’attività strategica che consente di:
– Individuare inefficienze e colli di bottiglia
– Migliorare la qualità dei dati aziendali
– Supportare l’implementazione di software gestionali (ERP, CRM, BI)
– Standardizzare le attività
– Aumentare controllo e tracciabilità
In molti progetti IT falliti, il problema non è la tecnologia, ma processi non analizzati o mal definiti.
Le fasi dello studio dei processi operativi aziendali

AS-IS e TO-BE
  1. Definizione degli obiettivi
    Prima di iniziare, è fondamentale chiarire perché si sta analizzando un processo:
    Riduzione dei costi
    Digitalizzazione
    Miglioramento del servizio
    Adeguamento normativo
    Obiettivi chiari evitano analisi dispersive.
  2. Mappatura del processo “as-is”
    La mappatura descrive il processo così com’è oggi, senza giudizi.
    In questa fase si raccolgono informazioni tramite:
    Interviste agli operatori
    Osservazione diretta
    Analisi di documenti e report
    Studio dei flussi informativi nei sistemi
    Strumenti utili:
    Diagrammi di flusso
    BPMN (Business Process Model and Notation)
    Swimlane diagram
  3. Analisi critica del processo
    Una volta mappato il processo, si analizzano:
    Attività ridondanti
    Attese inutili
    Errori frequenti
    Dipendenze manuali
    Scarsa integrazione tra sistemi
    Domande chiave:
    Questa attività aggiunge valore?
    Può essere automatizzata?
    È necessaria o solo storica?
  4. Progettazione del processo “to-be”
    Il processo “to-be” rappresenta come dovrebbe funzionare il processo dopo il miglioramento.
    In questa fase si introducono:
    Automazioni
    Nuovi strumenti informatici
    Regole decisionali chiare
    Migliore integrazione dei dati
    È importante che il processo “to-be” sia realistico, sostenibile e condiviso.
  5. Validazione e condivisione
    Il nuovo processo va discusso con:
    Responsabili di funzione
    Utenti operativi
    IT e controllo di gestione
    La condivisione riduce la resistenza al cambiamento e migliora l’adozione.
  6. Implementazione e monitoraggio
    Lo studio dei processi non finisce con il disegno:
    Il processo va implementato nei sistemi informativi
    Devono essere definiti KPI di monitoraggio
    È necessario un miglioramento continuo
    Un processo non misurato è un processo non governato.
    Il ruolo dell’informatica gestionale
    L’informatica gestionale trasforma i processi in flussi di dati strutturati, permettendo:
    Automazione operativa
    Reporting in tempo reale
    Supporto alle decisioni
    Scalabilità del business
    Un buon processo è il prerequisito di qualsiasi sistema informativo efficace.
    Errori comuni da evitare
    Analizzare solo il software e non il processo
    Coinvolgere troppo tardi gli utenti
    Disegnare processi ideali ma irrealizzabili
    Non documentare le decisioni prese

Conclusione
Lo studio dei processi operativi aziendali è un’attività fondamentale per chi si occupa di gestione, organizzazione e sistemi informativi. Un’analisi strutturata consente di migliorare le performance aziendali e di sfruttare appieno il potenziale delle tecnologie digitali.
In un contesto sempre più competitivo, processi ben progettati e sistemi informativi coerenti fanno la differenza.