Per sopravvivere e prosperare in uno scenario in rapida trasformazione come quello odierno, le aziende devono ripensare completamente il modo in cui finora hanno gestito le relazioni tra le imprese i propri modelli di business.
Saper estrarre, comprendere e valorizzare i Big Data, usare l’automazione e l’AI per ottimizzare le Operations, creare nuovi modelli per generare ricavi e perseguire la strada verso l’innovazione sono diventati veri e propri imperativi.
E a gettare le basi per la crescita futura sarà proprio la capacità di adattarsi a questi cambiamenti, aumentare gli investimenti nella trasformazione digitale ed evolversi.
Per farlo, l'Autonomous Digital Enterprise si rivela un potente alleato.
Ma di cosa si tratta esattamente?
Cos’è l’Autonomous Digital Enterprise
L'Autonomous Digital Enterprise è un framework pensato per l’impresa del futuro. Si tratta di una struttura di azienda digital-first con pilastri tecnologici distintivi e un modello operativo che supporta la trasformazione attraverso insight azionabili, business agility e customer centricity.
Sfruttare e ottimizzare la tecnologia è la chiave per la sua evoluzione. Proprio per questo sono stati identificati 5 principi tecnologici sui quali il freamwork ADE dovrebbe focalizzarsi, favorendo lo sviluppo di competenze e curando soluzioni e strumenti per superarne le sfide.
Questi principi tecnologici rappresentano il fulcro per i risultati positivi di un ADE:
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Transcendent Customer Experience
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Automation everywhere
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Enterprise DevOps
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Business data-driven
Transcendent Customer Experience
Una Transcendent Customer Experience riconosce l'intero ciclo di vita dei touchpoint interni ed esterni del cliente, gli offre ciò di cui ha bisogno, dove e quando ne ha bisogno, generando un'esperienza altamente personalizzata e priva di attriti. Permette, dunque, di offrire un'esperienza omnicanale, multimediale e cloud-first basata sull'Intelligenza Artificiale, dove il cliente è al centro in ogni fase.
I clienti sono sempre stati vitali per il successo di un'azienda e oggi sono più esigenti e digitali che mai. Si stima, che il 63% dei consumatori ha meno probabilità di perdonare un'esperienza digitale deludente rispetto al pre-pandemia. L’avvento del Covid-19, infatti, ha spostato l'attività dei consumatori online e il 74% di questi prevede di aumentare ulteriormente l'utilizzo dei servizi digitali nei prossimi anni.
Per stare al passo, le aziende dovranno intensificare gli sforzi e affrontare sfide complesse, come:
- Mancanza o scarso utilizzo delle funzionalità self-service
- Problemi nella supply chain
- Richieste di assistenza complicate e costose
- Comunicazioni frammentate, multicanale e multi-metodo
- Sistemi manuali che forniscono risposte incoerenti, lentezza nella risoluzione dei problemi che ostacolano la gestione, il monitoraggio, il controllo e la governance degli accordi sul livello di servizio (SLA)
- Aumento del rischio di violazioni della sicurezza e non conformità
Per vincere tali sfide, bisogna individuare i giusti driver tecnologici che, in questo caso sono Automation e Artificial Intelligence. Questi strumenti, infatti, consentono un servizio personalizzato e reattivo, in grado di soddisfare i clienti e liberare i dipendenti da processi faticosi e ripetitivi, in modo che possano concentrarsi su attività business-critical. La tecnologia lavora insieme all'esperienza umana per:
- Fornire ai dipendenti strumenti che gli permettano di risolvere rapidamente i problemi base da soli.
- Supportare l'edge computing e l'Industrial Internet of Things (IIoT) per una matrice tecnologica connessa.
- Fornire ai clienti interfacce semplici e ottimizzate per i dispositivi mobili, soluzioni virtuali intuitive e strumenti self-service conversazionali
Automation Everywhere
L’automazione abbraccia tecnologie nuove ed emergenti e sfrutta la crescita esplosiva dei dati per guidare processi aziendali altamente automatizzati, cioè orchestrati, controllati ed eseguiti da un software. In un ADE, l'automazione è una funzione aziendale complementare, che amplifica lo sforzo umano.
Sfruttando l'automazione nel data center e all'edge, le organizzazioni possono:
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Operare con efficienza e scalabilità
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Liberare i dipendenti da attività ripetitive
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Abbassare i costi, migliorando l'interazione con il cliente
Nella survey Automation with Intelligence, Deloitte ha rilevato che il 73% delle aziende intervistate ha già iniziato il proprio percorso di automazione intelligente e quelle che implementano nuove iniziative di automazione prevedono un aumento dei ricavi del 15% nelle aree target e una riduzione dei costi media del 24% entro tre anni. Le sfide che caratterizzano la necessità di automazione includono:
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Frammentazione dei processi
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Mancanza di skill IT
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Resistenza al cambiamento
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Mancanza di una visione chiara
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Carenza di competenze
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Supporto esecutivo e allineamento inadeguati
L’approccio Automation Everywhere utilizza l'Intelligenza Artificiale e l'apprendimento automatico per consentire decisioni aziendali basate sui dati, migliorare la qualità, ridurre il lavoro manuale non necessario, responsabilizzare i dipendenti e ottimizzare le risorse IT.
L'automazione viene usata in sinergia con le competenze dei dipendenti per:
- Fornire Observability, analisi e visualizzazioni basate sull'Intelligenza Artificiale in tutte le applicazioni e l'infrastruttura
- Creare e automatizzare i flussi di lavoro aziendali
- Semplificare i processi machine-to-machine e di gestione dei dati
- Offrire funzionalità di correzione preventiva e reattiva
- Accelerare la delivery delle applicazioni, la distribuzione e la gestione della configurazione
- Ridurre i costi operativi, aumentare le prestazioni e consentire iniziative di innovazione
Enterprise DevOps
Adottare e sviluppare processi, strumenti, competenze, team e leadership DevOps attraverso le iniziative software e i portafogli esistenti consente di:
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Promuovere l'agilità aziendale, l'innovazione e soddisfare i clienti
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Ottimizzare la distribuzione rapida e continua di applicazioni e servizi
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Abbracciare il cambiamento culturale per creare un ambiente senza attriti
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Promuovere le iniziative di sicurezza (DevSecOps) e l'automazione della pipeline di dati (DataOps)
La ricerca The 2021 State of DevOps Report mostra che circa l'80% delle organizzazioni è "bloccata nel mezzo" quando si tratta del proprio percorso DevOps, con il 58% che afferma di dover ancora fare passaggi multipli tra i team per arrivare all'implementazione.
Se applicati in modo corretto, i principi DevOps possono aggiungere rapidamente valore consentendo automazione end-to-end, rilasci frequenti e collaborazione creativa in tutta l'azienda.
L’Enterprise DevOps può essere utilizzato con successo attraverso principi di miglioramento continuo, cambiamenti culturali e comportamentali, tecnologia ottimizzata da Intelligenza Artificiale, Machine Learning e automazione per aiutare le aziende a:
- Identificare i processi e i colli di bottiglia al di fuori del DevOps
- Automatizzare e semplificare la gestione della compliance
- Reingegnerizzare aree come la pianificazione dei progetti, l'allineamento dell'architettura e la gestione dei servizi
- Fornire un feedback diretto dal monitoraggio di arresti anomali e guasti
- Modificare le metriche, i controlli e le policy per automatizzare la scansione, i test e i report
Business data-driven
Il business data-driven crea valore e permette di monetizzare le risorse, dando la priorità a solide funzionalità di analisi e supportando un approccio sistematico alla strategia, all'architettura, alle Operations e all'esecuzione dei dati. Una mentalità data-driven consente alle imprese di:
- Estrarre dati a livello aziendale, inclusi IoT, social media e sistemi di engagement dei clienti
- Impiegare l'intelligenza artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) per ottimizzare, migliorare, guidare ed eseguire le attività
- Monetizzare le risorse di dati con casi d'uso aziendali di alto valore
Gli analisti prevedono che i volumi di dati in tutto il mondo raggiungeranno i 181 zetabyte entro il 2025. Con 64 miliardi di dispositivi Internet of Things (IoT) online entro il 2025, la quantità di dati continuerà a crescere, andando a costituire una vera e propria miniera d'oro per le aziende.
Tuttavia, la gestione e l’utilizzo dei dati a livello aziendale porta con sé una serie di sfide, come:
- Più team, strumenti, processi e fonti di dati upstream e downstream
- Elevato rischio di fallimento, incapacità di scalare e governance complessa
- Attività di monitoraggio e controllo costose e inefficienti
- Incapacità di gestire i flussi di dati abbastanza velocemente da soddisfare le aspettative di prestazioni dei clienti
- Garantire prestazioni e disponibilità ottimali per i servizi esistenti continuando a innovare
La tecnologia alla base del Data-Driven Business include AI/ML integrati con strumenti di automazione. Questi possono essere impiegati per:
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- Convertire i dati grezzi in informazioni e azioni, orchestrando complesse pipeline di dati
- Monetizzare i dati attraverso gli insight
- Garantire la conformità dei dati con le best practice sulla qualità
- Proteggere la privacy con strumenti di governance
- Automatizzare i flussi di lavoro per migliorare la visibilità e il controllo dell'intera pipeline
- Sfruttare l'analisi predittiva per importare, archiviare, elaborare, raccogliere e analizzare i dati
- Gestire e ottimizzare risorse e costi, per mantenere le applicazioni basate su mainframe in esecuzione 24/7
Cybersecurity adattiva
La cybersecurity adattiva consente di gestire il crescente panorama dei rischi, mitigando automaticamente e in modo programmatico le nuove minacce, in costante evoluzione nel panorama digitale.
Secondo il rapporto Cost of a Data Breach 2023 di IBM, il costo medio di una violazione dei dati è passato da 3,78 milioni di dollari a 4,45 milioni di dollari, il più alto di sempre.
Nel 16% dei casi di violazione, il phishing è stato il vettore iniziale.
Oltre alle violazioni, i rischi per la sicurezza possono includere:
- Utilizzo di dispositivi personali per lavoro
- Fattori sociopolitici e geopolitici
- Procedure manuali soggette a errori che mettono a rischio la conformità
- Punti ciechi nelle scansioni del server che creano opportunità per violazioni e attacchi
- Cicli di sviluppo più rapidi che eludono le corrette revisioni di sicurezza
- Minacce mainframe come vulnerabilità zero-day, debolezze di configurazione, escalation dei privilegi e ransomware
La sicurezza informatica adattiva crea una barriera di sicurezza completa attraverso AI, Machine Learning (ML), analisi comportamentale, autenticazione a più fattori, crowdsourcing e DevOps (DevSecOps) integrato nella sicurezza.
In un contesto in cui la tecnologia continua a evolversi e le aziende diventano sempre più data-driven, il modello di business dell’Autonomous Digital Enterprise si afferma come una soluzione innovativa e vantaggiosa per le aziende che mirano a guidare la Digital Transformation. Sfruttando le tecnologie avanzate, infatti, le aziende possono non solo ottenere benefici competitivi, ma anche e soprattutto restare all'avanguardia in un panorama aziendale in rapida evoluzione.
