come stanno cambiando i sistemi informatici?

In questo articolo vorrei fare una previsione di come cambieranno i gestionali aziendali o, in generale, i sistemi informatici nel prossimo futuro. Sul mercato iniziano a presentarsi alcuni prodotti di intelligenza artificiale in ambito dei sistemi informatici; quale di questi si affermerà come standard?

Sistemi informatici di supporto ai flussi operativi

I flussi operativi aziendali sono la sequenza delle attività che si susseguono tra i vari reparti o uffici. Le attività hanno un determinato numero di input e un determinato numero di output. Un output è l’input della prossima attività. Tra un’attività e l’altra esistono le transazioni o gli eventi.

L’intera catena delle attività permette lo scambio del flusso informativo.

In un processo di vendita dell’azienda A, il flusso informativo inizia dalla richiesta del cliente, passa per l’erogazione del servizio o del bene, poi si procede con la fattura attiva e termina con il pagamento del servizio da parte del cliente. Il processo prevede una serie di attività e transazioni che passano dal cliente, poi dall’ufficio commerciale dell’azienda A, dal reparto produttivo di A fino all’amministrazione e alla tesoreria di A.

Ci sono diverse tipologie di sistemi operativi che supportano questo scambio informativo:

  • ERP (Enterprise Resource Planning): sistemi che supportano diverse aree aziendali in maniera centralizzata
  • sistemi applicativi verticalizzati: ad esempio, MES (gestione della produzione), MRP (gestione del fabbisogno dei materiali in magazzino), WMS (gestione del magazzino), sistemi costruiti adhoc…e così via. Questi sistemi, affinchè il processo informativo risulti automatizzato, necessitano di software specifici di integrazione.

Nel prossimo futuro, cosa potrebbe succedere per supportare questo scambio informativo? l’avvento dell’IA può trasformare gli attuali sistemi informatici?

Partiamo dal presupposto che la catena del valore nasce da una specifica esigenza del cliente che viene soddisfatta da un fornitore. Questo flusso è supportato attualmente da sistemi informatici tradizionali. Gli attuali sistemi informatici nascono per supportare questa catena del valore e renderla più affidabile dal punto di vista dei rapporti tra cliente e fornitore, dal punto di vista fiscale, dal punto di vista di efficienza operativa.

Cosa gestiscono esattamente i sistemi informatici?

risposta: documenti e la velocità e l’efficienza nel produrli, nel conservarli, nel recuperarli, nell’analizzarli, nel renderli privati, nel validarli.

I documenti possono essere di diverso tipo:

  • documenti operativi (contrattazioni, ordini, offerte, fatture tra cliente e fornitore…),
  • documenti fiscali (fatture elettroniche, DDT, scontrini, ricevute, libro giornale, registri IVA, ammortamenti…),
  • documenti legali (GDPR, privacy, dichiarazione rifiuti, sicurezza…)
  • …

I documenti oggi vengono creati sui sistemi informatici attraverso maschera di data entry. I sistemi gestionali di tipo ERP, ad esempio, automatizzano ed ottimizzano il processo di creazione dei documenti precompilando le maschere a partire dal documento precedente.

Cosa succederà con l’intelligenza artificiale?

Sicuramente il primo intervento dell’intelligenza artificiale sarà sulla maschere di inserimento documenti. Le maschere saranno automaticamente compilate dall’intelligenza artificiale e l’operatore umano si limiterà a controllare e a validare i dati. L’umano rimarrà quindi responsabile di ciò che ha scritto l’IA.

A lungo andare, le maschere di inserimento si trasformeranno in maschere di controllo; più semplici visivamente e più facile da intervenire. Il frontend (l’interfaccia utente) si trasformerà in modo da rendere più semplice il controllo dei dati prodotti dall’IA. Inoltre, la qualità dei dati inseriti dall’IA migliorerà di volta in volta ad ogni superamento del controllo dell’umano.

Il database rimane un nodo centrale: permette la conservazione coerente dei dati in modo da renderli sempre fruibili ed affidabili. Il database conserva rigorosamente dati operativi e transazionali (dati che vengono prodotti con frequenza poichè legati direttamente ai processi operativi) e dati statici (come le anagrafiche prodotti, clienti, fornitori…)

Come fa l’intelligenza artificiale a compilare, nella pratica, le maschere di controllo?

attraverso la conservazione rigorosa dei dati operativi, l’intelligenza artificiale sarà in grado di produrre documentazione coerente con i documenti precedentemente generati e controllati da un umano.

Ad esempio, in un processo di entrata merci, solitamente l’operatore crea il documento “entrata merci” sull’applicativo (nei casi più evoluti genera dall’ordine di acquisto in modo da avere alcuni dati già precompilati), scannerizza il barcode del DDT fisico, compila gli ultimi dati e conferma il documento. Con l’avvento dell’IA, durante la scansione con OCR il sistema riconoscerà automaticamente il documento precedente, lo integra con le informazioni del DDT e propone il documento nella maschera di controllo. L’operatore di magazzino dovrà solo confermare, rifiutare o correggere la proposta. Il sistema auto-apprenderà dalle decisioni dell’operatore in modo da essere più efficiente in futuro.

Qualcuno può pensare: le tecnologie esistono già! Se da un certo punto di vista quest’affermazione può sembrare vera, in realtà, l’intelligenza artificiale adotta lo stesso metodo in maniera scalabile anche su altri ambiti (fattura passiva da entrata merci, fattura attiva da spedizione…) senza attivare costosi progetti di automazione per ogni ambito. Questa proprietà dell’intelligenza artificiale sarà, a mio avviso, la leva per l’affermazione di prodotti AI sul mercato dei sistemi informatici.

Per poter funzionare al massimo delle capacità, questi algoritmi necessitano di un periodo di apprendimento dei documenti aziendali chiamato training, e soltanto dopo, potrà essere reso disponibile a tutti gli operatori che, con le loro convalide, migliorano di volta in volta l’algoritmo.

Sistemi informatici di supporto ai flussi direttivi e strategici

La classica business intelligence sta già subendo enormi cambiamenti. Non ci saranno più necessariamente software da imparare, ma tutto sarà lasciato sempre più nelle mani di chatbot che, anche attraverso la voce, esporranno dashboard e informazioni prendendo i dati aziendali direttamente dai sistemi informatici.

Lo scenario sarà una cosa del tipo: il direttore commerciale apre la chatbot “esperto analista” e chiederà: “mi mostri il volume delle vendite dell’ultimo triennio e le incroci con i costi indiretti dello stesso periodo?” oppure, “mi invii mensilmente il solito report dei forecast o previsioni di vendita?”. Ovviamente, l’utente non dovrà più imparare ad utilizzare un nuovo strumento e non avrà più bisogno di un analista esperto per creare le dashboard

Anche in questo caso si semplifica enormemente l’usabilità.

Nel caso in cui il risultato di un chatbot sia esattamente ciò che ci si aspetta, allora l’utente può accettare il risultato contribuendo a migliorare l’algoritmo e renderlo sempre più efficiente.

Il resto dell’infrastruttura, non subirà cambiamenti significativi: il datalake, il datawarehouse rimangono componenti importanti in un progetto di intelligenza artificiale.

Cosa succede quindi sul mercato?

A mio avviso i grossi player estenderanno le funzionalità direttamente sulle proprie applicazioni: SAP, Microsoft, Oracle… sfrutteranno la loro attuale infrastruttura e renderanno il data entry più semplice e meno impattante per l’utente. Si creeranno algoritmi che si adatteranno alle esigenze delle singole aziende man mano che gli operatori li useranno.

Le applicazioni di Business Intelligence subiranno un grosso cambiamento a livello di frontend

In generale, nel futuro ci si aspetta la creazione di modelli AI intelligenti adattati ad ogni esigenza aziendale attraverso training e validazione degli operatori.

Intelligenza Artificiale nella Gestione delle Compravendite: Innovazione e Vantaggi Competitivi

Introduzione
L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando numerosi settori, tra cui quello della gestione delle compravendite. Grazie a tecnologie avanzate come il machine learning, il natural language processing (NLP) e i sistemi di raccomandazione, l’IA può analizzare grandi volumi di dati in tempo reale, prevedere tendenze, e migliorare l’interazione con il cliente. Per le aziende, l’integrazione dell’IA nel processo di compravendita rappresenta non solo un’opportunità per ottimizzare i flussi operativi, ma anche per creare esperienze di acquisto più personalizzate e profittevoli.

Vediamo come l’intelligenza artificiale può essere applicata in questo ambito per ottenere vantaggi significativi.


  1. Automazione dei Processi di Vendita

Uno dei principali vantaggi dell’IA nella gestione delle compravendite è la capacità di automatizzare attività ripetitive, come la gestione degli ordini, la fatturazione e l’aggiornamento delle scorte. Attraverso algoritmi di machine learning, i sistemi di intelligenza artificiale possono monitorare e aggiornare automaticamente gli stock in magazzino, evitando problemi di overstock o rottura di stock.
Un esempio pratico è rappresentato dall’uso di chatbot intelligenti per il customer service, che gestiscono in autonomia richieste d’ordine, risolvono dubbi o guidano il cliente nel processo di acquisto, migliorando l’esperienza utente e riducendo il carico di lavoro per il personale umano.

  1. Analisi Predittiva e Previsioni di Vendita

L’IA permette di analizzare dati storici sulle vendite e su trend di mercato per effettuare previsioni dettagliate e accurate sulla domanda futura. I modelli di machine learning sono in grado di identificare pattern nascosti nei dati, adattandosi automaticamente ai cambiamenti e fornendo previsioni sempre più precise.
Questi sistemi sono particolarmente utili per prevedere picchi di domanda o trend stagionali, consentendo alle aziende di pianificare approvvigionamenti e campagne promozionali con anticipo. Inoltre, le previsioni accurate riducono gli sprechi, migliorano la gestione delle risorse e supportano una pianificazione finanziaria più efficiente.

  1. Personalizzazione dell’Esperienza d’Acquisto

Attraverso tecniche di machine learning e NLP, l’IA può analizzare il comportamento dei clienti, creare profili dettagliati, e offrire suggerimenti di acquisto personalizzati. Questi sistemi aiutano a costruire un’esperienza utente più coinvolgente, aumentando le probabilità di conversione e fidelizzazione.
Un esempio concreto è rappresentato dalle piattaforme di e-commerce, che utilizzano algoritmi di raccomandazione per suggerire prodotti simili o complementari a quelli visualizzati, influenzando positivamente le decisioni d’acquisto.

  1. Ottimizzazione della Catena di Fornitura

L’intelligenza artificiale può ottimizzare l’intera catena di approvvigionamento, identificando le migliori fonti di approvvigionamento, riducendo i tempi di consegna e minimizzando i costi. Sistemi IA avanzati possono analizzare i dati logistici in tempo reale, individuare eventuali colli di bottiglia e suggerire soluzioni preventive.
In questo contesto, l’IA può anche essere integrata con strumenti di IoT (Internet of Things), come i sensori per il monitoraggio delle condizioni di trasporto o della qualità dei prodotti durante il trasporto, garantendo una gestione della catena di approvvigionamento più trasparente e affidabile.

  1. Valutazione e Segmentazione dei Clienti

Grazie all’analisi dei dati, l’IA può segmentare i clienti in base a vari parametri, come il comportamento d’acquisto, la frequenza, e le preferenze, aiutando così le aziende a sviluppare strategie di marketing più efficaci. La segmentazione è un passaggio fondamentale per adattare le promozioni e i messaggi pubblicitari a target specifici, aumentando il ritorno sull’investimento.
Inoltre, la valutazione basata sull’IA può prevedere quali clienti hanno maggiore probabilità di abbandonare il brand, consentendo interventi mirati per migliorare la retention.


Conclusione

In sintesi, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nel settore della gestione delle compravendite offre un’opportunità unica per le aziende di aumentare efficienza, prevedere la domanda e migliorare l’interazione con il cliente. Automatizzando i processi e rendendo l’esperienza di acquisto più personalizzata, l’IA può aiutare le aziende a distinguersi dalla concorrenza e a soddisfare meglio le esigenze di una clientela sempre più esigente.
La chiave per il successo sta nell’adozione di soluzioni IA su misura, capaci di adattarsi alle specifiche dinamiche aziendali e alle particolarità del settore, garantendo così una gestione della compravendita moderna, efficace e competitiva.

Sicurezza informatica, a chi interessa veramente?

Diciamo la verità, la sicurezza informatica e la protezione dei propri dati non interessa quasi a nessuno.

Dopo gli ultimi attacchi hacker che hanno interessato anche importanti gruppi politici ho letto pochissime cose sensate, anzi, ho letto sempre le solite manfrine da parte di chi non è del settore.
Come se anche questo argomento facesse parte di un teatro politico fatto di finzioni e cose non dette o dette in parte.

Parlando in giro con amici e cercando di affrontare l’argomento in maniera imparziale noto sempre una certa superficialità; come se l’argomento non fosse così interessante da inserirlo in una seria discussione.
Eppure, se si approfondiscono serenamente le argomentazioni, cose di cui preoccuparsi ce ne sono.
La prima cosa che mi viene in mente è che le persone non addette ai lavori non hanno la minima idea di cosa vuol dire accedere alle informazioni su internet. Come non hanno idea di cosa succede ai nostri dati quando vengono postati su internet.
Non conoscono le reti sulle quali viaggiano i dati. Non conoscono come sono strutturati gli impianti informatici. Non sanno nulla di database.
Mi domando,
com’è possibile prendere delle posizioni (o peggio, anche delle decisioni) senza conoscere un minimo di basi di informatica?

Purtroppo questo succede anche nelle pubbliche amministrazioni e nelle imprese private.
Prendo solo come esempio le votazioni online e della discussione che ne è scaturita: è possibile che a nessuno possa venire in mente che “tecnicamente” il voto è manipolabile semplicemente attraverso una piccola istruzione eseguita su un database? (da parte di chi in questo momento non è importante, l’importante è sapere che tecnicamente si può fare) oppure che il voto non è anonimo?
Su questo punto possono esserci opinioni discordanti ma che tengano sempre conto della struttura informatica sui quali i sistemi si appoggiano.
Ad esempio,
io, sostenitore di software opensource per una serie di ragioni che non sto qui a spiegare, credo che un sistema che voglia definirsi trasparente (anche a livello politico) debba rilasciare i propri codici sorgenti. In questo modo tutta la comunità di sviluppatori e tester può contribuire a migliorare e risolvere eventuali falle che esistono ed esisteranno sempre.
Ci sono software commerciali che, invece, non rilasciano il proprio codice ma propongono contest indirizzati ad hacker proprio per individuare eventuali falle informatiche.
L’informatica è fatta così. Il software viene migliorato man mano che aumenta l’esperienza degli utenti.

Quindi mi chiedo, perchè ho la percezione che nonostante l’informatica sia penetrata così tanto nella vita delle persone, la sicurezza dei sistemi sui quali si affidano i nostri dati non importi quasi a nessuno?

Anche chi ricopre cariche prestigiose (ma non solo) nell’informatica di importanti aziende pubbliche o private è spesso carente di basi informatiche.
Il rischio è di esporre l’intera impresa o, peggio, pubblica amministrazione ad eventuali attacchi con conseguente perdita di dati sensibili.

Purtroppo sto notando un forte gap conoscitivo tra chi intende usare liberamente i sistemi informatici affidandogli tutta la propria vita (persino cose che nemmeno lui stesso si ricorderà di aver fatto) e chi questi sistemi li studia e li conosce.

Non vorrei che con il tempo si arrivasse al punto che i secondi si approfittino dei primi (anzi, in alcuni ambiti ci siamo già arrivati).

 

Industria 4.0: piano nazionale

“Christoph Roser at AllAboutLean.com”

Come altre potenze industriali del mondo occidentale, anche l’Italia ha creato il proprio piano nazionale per l’industria 4.0.

L’industria 4.0 è considerata la quarta rivoluzione industriale per via dell’impiego di macchine intelligenti, interconnesse tra loro e con pieno accesso al web.

Come ci spiega il documento, fanno parte di questa rivoluzione le seguenti tecnologie abilitanti:

  • Robot di ultima generazione collaborativi e facilmente programmabili
  • Stampa 3D
  • Realtà aumentata per il supporto ai processi produttivi
  • Simulazione tra macchine interconnesse per ottimizzare i processi
  • Integrazione ed analisi delle informazioni lungo tutta la catena del valore dal fornitore al consumatore (integrare le informazioni su determinati prodotti prelevati direttamente dai social in modo da migliorare la qualità produttiva)
  • Comunicazione multidirezionale tra processi produttivi e prodotti
  • Gestione di enorme mole di informazioni su sistemi aperti
  • Sicurezza su web
  • Analisi dei dati (BigData) per migliorare i processi operativi, direzionali e strategici

In realtà buona parte delle suddette tecnologie erano già presenti anche prima che si parlasse di industria 4.0.

L’abbattimento dei costi e la facilità di accesso a queste tecnologie giustificano il termine rivoluzione.

Come in tutte le rivoluzioni ci saranno cambiamenti sistemici sia sulla produzione e sia sul lavoro; chiunque volesse opporsi a questo scenario è molto probabile che verrà, prima o poi, tagliato fuori dai mercati. L’obiettivo quindi è quello di cogliere queste opportunità il prima possibile.

I benefici attesi, per chi investe nell’industria 4.0, sono molto incoraggianti:

 

  • flessibilità
  • velocità di produzione, dal prototipo alla produzione in serie
  • produttività, riducendo i fermi macchina, tempi di setup e riduzione errori
  • qualità, diminuendo gli scarti grazie all’impiego di sensori che monitorano in tempo reale la produzione
  • competitività del prodotto sfruttando l’IoT