Dallo sblocco dei dati allo sblocco dell'intelligenza

La domanda da un miliardo di dollari che nessuno si pone

I dirigenti aziendali stanno investendo ingenti somme nell’intelligenza artificiale. Secondo McKinsey, i budget sono aumentati del 72% rispetto all’anno precedente. I modelli stanno migliorando. I copiloti si stanno moltiplicando. Eppure, nella maggior parte delle organizzazioni, il dibattito ruota ancora attorno alla stessa domanda: come possiamo trarre valore dai nostri dati?

È la domanda giusta. Solo che ormai non è più l’unica.

Da due decenni, l’integrazione aziendale verte sullo sblocco dei dati. Ovvero, sul trasferimento dei dati dal luogo in cui si trovano a dove sono necessari. Le connessioni punto a punto hanno lasciato il posto agli ESB, che a loro volta hanno lasciato il posto alle piattaforme iPaaS. Ogni ondata ha reso i dati più accessibili. E questo ha avuto un’importanza enorme. Non è possibile eseguire analisi su dati intrappolati nei silos. Non è possibile costruire modelli di intelligenza artificiale su dati a cui non si ha accesso.

Ma ecco cosa ho avuto modo di constatare nelle conversazioni con i clienti e in occasione di eventi come il Siemens Realize Live: il collo di bottiglia si è spostato. Il problema non è più solo quello di estrarre i dati dai sistemi, bensì di reimmettervi l’intelligenza.

Il cambiamento: due epoche di integrazione aziendale

Era 1: Sfruttare il potenziale dei dati

È proprio in questo ambito che opera ancora la maggior parte delle aziende. L’integrazione collega i sistemi di registrazione (ERP, PLM, CRM) ai sistemi di analisi (data lake, piattaforme di analisi, framework LLM). La catena del valore è chiara: connessione → estrazione → trasformazione → analisi. SnapLogic è nata in questa era e la nostra piattaforma iPaaS (oltre 1.000 Snap predefiniti, pipeline in tempo reale e batch e gestione delle API) ne costituisce ancora oggi la spina dorsale.

Era 2: Sbloccare l'intelligenza

Questo è il cambiamento in atto proprio ora. Gli agenti basati sull’intelligenza artificiale elaborano i dati e agiscono di conseguenza. Un agente di vendita non aspetta che un addetto generi un report. Valuta i potenziali clienti attingendo a sei fonti di dati, genera proposte con prezzi in tempo reale da SAP e avvia autonomamente i flussi di lavoro relativi ai contratti. Il livello di integrazione non si limita più al semplice trasferimento dei dati: ora coordina i risultati.

La sfida sta nel fatto che queste due fasi non sono sequenziali, bensì concomitanti. Servono entrambe, devono procedere in parallelo ed essere gestite in modo coerente. Ed è proprio qui che la maggior parte delle organizzazioni si trova di fronte a un ostacolo insormontabile.

I numeri che raccontano la storia

Fonti: McKinsey 2025, BCG 2025, Tony Hemmelgarn (amministratore delegato di Siemens Digital Industries Software) in occasione di Realize Live 2026.

Quella cifra mi ha lasciato di stucco. Il 51%. Non nei mainframe legacy. Non nei database on-premise. Sui computer desktop. Se metà dei dati ingegneristici non viene mai inserita in un sistema regolamentato, i vostri agenti di intelligenza artificiale prendono decisioni basandosi solo su metà del quadro.

Ecco uno schema a cui continuo a tornare. Ogni ondata tecnologica che risolveva un problema di complessità ne creava inavvertitamente uno nuovo:

Il filo conduttore? In ogni fase, la complessità è cresciuta più rapidamente della governance. Le organizzazioni che hanno successo non sono quelle con il maggior numero di agenti, bensì quelle che dispongono di un sistema di orchestrazione.

MCP: lo standard che cambia tutto

Se c'è un'evoluzione tecnologica a cui vorrei che ogni architetto aziendale prestasse attenzione, è il Model Context Protocol. L'MCP sta agli agenti di intelligenza artificiale come il REST stava ai servizi web. Si tratta di un metodo universale che consente agli agenti di individuare e richiamare gli strumenti aziendali in fase di esecuzione. 

Ecco cosa significa in pratica: oggi, per collegare un agente di intelligenza artificiale al proprio CRM è necessario un codice di integrazione personalizzato. Un connettore Salesforce per Claude è diverso da quello per GPT-4o, che a sua volta è diverso da quello per Gemini. Moltiplicando questo per ogni sistema presente nel proprio stack, si ottiene lo stesso problema di integrazione n×m che abbiamo risolto vent’anni fa con gli ESB.

L'MCP semplifica tutto questo. Qualsiasi client MCP può connettersi a qualsiasi server MCP. Nessun codice di integrazione personalizzato. Il server MCP di SnapLogic (attivo da luglio 2025) e il client MCP (da novembre 2025) supportano già questa funzionalità. Ciò significa che qualsiasi agente aziendale può richiamare uno qualsiasi degli oltre 1.000 Snap presenti nel catalogo SnapLogic tramite un protocollo standard.

“Gli agenti individuano dinamicamente gli strumenti e le funzionalità aziendali durante l’esecuzione. Qualsiasi client MCP si connette a qualsiasi server MCP; non è necessario alcun codice di integrazione personalizzato.”

Dalla presentazione tenuta a Erlangen sul tema “Modern Enterprise Integration”

A che punto ti trovi nella curva di maturità dell'IA?

Nelle mie conversazioni con i team aziendali, ho riscontrato che è utile classificare le organizzazioni in base a cinque livelli di maturità dell'IA:

Livello	Palcoscenico	Descrizione
L1	Consapevole (~30%)	Riconosce il potenziale dell’intelligenza artificiale, ma non vi sono progetti in corso
L2	Sperimentazione (~40%)	Realizzazione di POC e progetti pilota in contesti isolati
L3	Operativo (~20%)	L'intelligenza artificiale in produzione con un valore misurabile
L4	Sistemico (~8%)	Piattaforma aziendale con governance condivisa
L5	Agente (~1%)	Operazioni multi-agente, flussi di lavoro autonomi

La maggior parte dei clienti si colloca tra il livello 2 e il livello 3

La maggior parte delle aziende con cui collaboro si trova al livello L2 o L3. Hanno dimostrato che l’intelligenza artificiale funziona. La questione su cui si stanno ora confrontando non è se espandersi, ma come farlo. E senza creare quella stessa espansione incontrollata che ha afflitto ogni precedente ondata tecnologica.

La questione del ROI, rivista

C'è una tensione che percepisco in quasi tutte le discussioni sul tema dell'IA che si tengono nelle sale del consiglio: la dirigenza vuole un ritorno sull'investimento (ROI). Tuttavia, gli investimenti effettuati finora hanno riguardato le infrastrutture, come le piattaforme dati, l'addestramento dei modelli e le licenze dei copiloti. I benefici sembrano vaghi perché l'IA aiuta le persone a lavorare leggermente più velocemente, senza però cambiare in modo sostanziale il modo in cui viene svolto il lavoro.

L’IA non ti aiuta a vendere di più. Il tuo copilota delle vendite può redigere un’e-mail più velocemente, ma non è in grado di recuperare i prezzi in tempo reale da SAP per preparare un’offerta. Non può verificare le disponibilità di magazzino in SCM prima di confermare le date di consegna. Non può avviare l’approvazione del contratto in DocuSign e aggiornare contemporaneamente le previsioni nel tuo CRM. I colli di bottiglia nel tuo flusso di lavoro “lead-to-cash” sono i passaggi di consegne tra i sistemi che nessun singolo copilota è in grado di vedere.

Lo stesso schema si riscontra anche nel processo "procure-to-pay". Un copilota per gli acquisti può aiutare a redigere una richiesta di offerta (RFQ), ma non è in grado di effettuare un controllo incrociato delle prestazioni dei fornitori nel vostro sistema SRM, verificare la disponibilità di budget nel vostro ERP, convalidare la conformità nel vostro strumento GRC e avviare una verifica a tre vie tra ordine di acquisto, ricevuta e fattura, il tutto in un unico flusso di lavoro autonomo. Questi sono i colli di bottiglia che comportano costi reali: ritardi nei pagamenti che compromettono le condizioni dei fornitori, spese non autorizzate che aggirano i contratti, riconciliazioni manuali che assorbono le risorse dei team finanziari.

L'integrazione agentica ridefinisce il dibattito sul ROI. Anziché misurare di quanto sia più veloce la scrittura di un'e-mail, si misura il numero di contratti conclusi senza alcun passaggio manuale tra CRM, CPQ, ERP e fatturazione. Anziché monitorare l'adozione del copilot, si monitora la riduzione dei tempi di ciclo dal lead all'incasso.

Piuttosto che un miglioramento graduale, si tratta di un cambiamento radicale nel modo in cui funzionano le operazioni di gestione dei ricavi aziendali.

Il ruolo di SnapLogic: il livello di esecuzione basato sull'intelligenza artificiale

SnapLogic è una piattaforma di integrazione agentica aziendale. Tre pilastri sono alla base del passaggio dallo sblocco dei dati allo sblocco dell'intelligenza:

SnapLogic ti aiuta a sfruttare appieno i dati e le informazioni

L’idea fondamentale è che non si tratta di tre prodotti distinti. Si tratta di un’unica piattaforma che opera contemporaneamente in entrambe le epoche. La base iPaaS continua a sbloccare i dati. AgentCreator mentre MCP sblocca l'intelligenza. E il livello di governance abbraccia il tutto.

Cosa significa questo per te

Se sei un dirigente aziendale impegnato a valutare la tua strategia in materia di intelligenza artificiale, ecco tre domande su cui vale la pena riflettere:

1. Ti limiti ancora a rendere accessibili i dati? L’accessibilità dei dati è necessaria ma non sufficiente. Se i tuoi investimenti nell’IA si fermano al data lake, stai costruendo le fondamenta senza la casa.

2. I vostri agenti sono in grado di operare oltre i confini dei sistemi? Un agente di vendita che non può verificare le disponibilità di magazzino prima di fissare le date di consegna sta facendo promesse basandosi solo su informazioni parziali. L’integrazione tra i sistemi fa la differenza tra una versione demo e quella di produzione.

3. La vostra governance è in grado di adattarsi all'aumentare dell'autonomia? Ogni agente che implementate senza un'identità attendibile, senza tracciati di audit e senza meccanismi di ripristino comporta un rischio aggiuntivo. Le organizzazioni che stanno avanzando più rapidamente sono quelle che hanno integrato la governance fin dall'inizio.

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