A fronte dell’instabilità economica e delle trasformazioni tecnologiche accelerate che stanno caratterizzando l’attuale fase storica, la capacità delle aziende di prendere decisioni rapide e informate sta diventando uno dei principali fattori di competitività. Uno scenario che ha favorito la crescita di Anaplan, società specializzata nell’enterprise planning e che sviluppa piattaforme digitali pensate per integrare dati, funzioni aziendali e scenari previsionali all’interno di un unico ambiente decisionale.
Un player globale della pianificazione integrata
Nata nel Regno Unito, ma con una forte presenza negli Stati Uniti, l’azienda si è affermata negli ultimi anni come uno dei principali player globali nelle soluzioni di pianificazione integrata. Da poco più di due anni è presente in prima persona anche in Italia. Il suo obiettivo è offrire strumenti in grado di collegare le diverse funzioni aziendali – dalla finanza alla supply chain, dalle risorse umane alle vendite – trasformando i dati in un supporto concreto per le decisioni strategiche.
“A noi piace parlare di decision excellence – spiega Michele Cumin, country leader per l’Italia e la penisola iberica della società –. Vuol dire consentire ai manager di avere a disposizione tutte le informazioni aziendali per prendere decisioni”.
Superare i silos organizzativi
La logica alla base di queste piattaforme è quella di superare i tradizionali silos organizzativi che spesso separano le diverse aree di un’impresa. Per molti anni la pianificazione aziendale è stata una prerogativa quasi esclusiva della funzione finanziaria, concentrata sulla costruzione di budget e previsioni economiche. Oggi, invece, il contesto competitivo richiede un approccio più ampio, capace di collegare le decisioni finanziarie con le scelte operative.
In un’azienda manifatturiera, per esempio, la pianificazione delle vendite influisce direttamente sulla produzione, sulla logistica e sulla gestione delle scorte. Allo stesso modo, le strategie di crescita possono avere un impatto sulla pianificazione delle risorse umane o sull’organizzazione delle reti commerciali. La sfida consiste nel mettere in relazione tutte queste variabili in tempo reale.
Dalla pianificazione annuale ai modelli dinamici
La trasformazione tecnologica degli ultimi decenni ha modificato radicalmente il modo in cui le imprese affrontano la pianificazione. Negli anni Novanta, quando i sistemi informativi aziendali erano meno evoluti, i piani strategici venivano generalmente costruiti su base annuale e avevano come obiettivo principale il controllo dei costi. “La tecnologia a disposizione permetteva di fare un piano annuale – ricorda Cumin –. Il ciclo di cambiamento del business era più lento e la pianificazione serviva soprattutto a capire dove si sarebbero posizionati i costi”.
Oggi la situazione è profondamente diversa. Le aziende operano in un contesto caratterizzato da cambiamenti continui, in cui variabili come i prezzi delle materie prime, la domanda dei consumatori o le tensioni geopolitiche possono modificare rapidamente gli scenari di mercato. In questo contesto la disponibilità di dati aggiornati e la capacità di analizzarli rapidamente diventano elementi fondamentali.
Tecnologie cloud e autonomia del business
Le piattaforme di enterprise planning sono nate proprio per rispondere a questa esigenza. Utilizzando tecnologie cloud e motori di calcolo avanzati, consentono alle aziende di costruire modelli di simulazione complessi e di testare scenari alternativi prima di prendere decisioni operative.
Uno dei fattori che hanno contribuito alla diffusione di queste soluzioni è la possibilità di utilizzarle direttamente dalle funzioni di business, riducendo la dipendenza dai reparti informatici. In molte grandi organizzazioni, infatti, i dipartimenti IT gestiscono un numero elevato di progetti e priorità, con il risultato che le esigenze operative delle diverse funzioni aziendali non sempre trovano una risposta immediata.
“Molte aziende hanno backlog di attività IT che impediscono di implementare rapidamente nuovi strumenti – osserva Cumin –. Avere un tool che non richiede programmatori per essere configurato consente al business di muoversi molto più velocemente”.
Intelligenza artificiale e forecasting
Negli ultimi anni lo sviluppo delle piattaforme di pianificazione si è intrecciato sempre di più con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, secondo Antonio Romeo, vice presidente responsabile della prevendita, è importante distinguere tra l’attuale entusiasmo mediatico per la generative AI e le tecnologie di analisi predittiva utilizzate da tempo nel mondo della pianificazione.
“Molte tecnologie di intelligenza artificiale erano già presenti nei prodotti prima del boom della generative AI – sostiene Antonio Romeo –. Per esempio, il forecasting basato su machine learning è disponibile da anni”.
Il forecasting, cioè la previsione della domanda o delle vendite future, rappresenta uno degli ambiti più importanti di applicazione dell’intelligenza artificiale nelle aziende.
Accessibilità e controllo umano
Attraverso algoritmi di machine learning è possibile analizzare grandi quantità di dati storici e individuare modelli ricorrenti che aiutano a prevedere l’andamento dei mercati.
La novità degli ultimi anni riguarda soprattutto la semplificazione dell’accesso a queste tecnologie. In passato, la costruzione di modelli predittivi richiedeva un team specializzato in statistica e data science. Oggi, molte piattaforme consentono agli utenti aziendali di utilizzare algoritmi di previsione.“Senza la necessità competenze specifiche avanzate, l’utente può scegliere tra diversi algoritmi proposti dal sistema, che suggerisce quello più adatto sulla base dei dati disponibili”, sottolinea Romeo.
Uno dei temi più discussi nel campo dell’intelligenza artificiale riguarda l’affidabilità delle informazioni prodotte dai modelli generativi. Il rischio delle cosiddette allucinazioni, cioè risposte plausibili ma non corrette, rappresenta un problema soprattutto quando le decisioni aziendali dipendono direttamente dai dati. Per questo motivo, la piattaforma di enterprise planning di Anaplan adotta approcci differenti rispetto agli strumenti generativi più diffusi.
“Il sistema non inventa le risposte – puntualizza Romeo –. Quando l’utente fa una domanda, l’intelligenza artificiale traduce la richiesta in una query sul database. La risposta deriva, quindi, dai dati reali presenti nel modello”. In questo modo, l’intelligenza artificiale viene utilizzata come interfaccia intelligente per interrogare le informazioni aziendali, mentre i risultati finali sono sempre basati su dati verificati.
La nuova frontiera: agenti AI e CoModeler
Anaplan ha annunciato di recente una nuova evoluzione della propria piattaforma di pianificazione basata sull’intelligenza artificiale, introducendo agenti AI progettati per ruoli aziendali specifici e capaci di supportare decisioni in tempo reale. Elemento centrale dell’innovazione è CoModeler, un agente intelligente in grado di creare e ottimizzare modelli di pianificazione traducendo richieste in linguaggio naturale in strutture operative complete. Questo consente di ridurre drasticamente i tempi di sviluppo dei modelli e di testare scenari in modo immediato, migliorando la reattività delle organizzazioni di fronte a variabili interne ed esterne.
Accanto a CoModeler, Anaplan ha introdotto ulteriori agenti dedicati alle principali funzioni aziendali, tra cui finanza, supply chain, vendite e gestione della forza lavoro. Questi strumenti analizzano dati, generano report, suggeriscono azioni e supportano l’esecuzione operativa, favorendo una pianificazione più integrata e collaborativa.
Secondo Romeo, l’obiettivo è rendere anche queste tecnologie accessibili anche a chi non possiede competenze tecniche avanzate. “L’idea è ancora di utilizzare l’intelligenza artificiale senza bisogno di esperti di AI – afferma Romeo –. Ma mantenendo sempre un controllo umano sulle decisioni”.
Applicazioni e scenari futuri
Il principio guida è quello definito human in the loop: anche quando i sistemi diventano sempre più automatizzati, la decisione finale resta nelle mani delle persone. Un approccio che riflette la crescente attenzione verso lo sviluppo responsabile dell’intelligenza artificiale.
Le applicazioni pratiche di queste tecnologie sono numerose e riguardano settori molto diversi tra loro. Nel campo della produzione e della distribuzione, per esempio, la previsione della domanda può aiutare le aziende a ottimizzare la gestione della supply chain e ridurre i costi di magazzino.
La crescente complessità dei mercati globali obbliga le aziende a confrontarsi con catene di approvvigionamento fragili, oscillazioni dei costi energetici, tensioni geopolitiche e cambiamenti normativi che possono modificare rapidamente le condizioni di mercato. “L’instabilità non è una caratteristica di questo periodo – conclude Cumin –. Ma oggi la velocità con cui cambiano le situazioni è molto più alta. E questo rende gli strumenti di enterprise planning sempre più importanti”.