L'Intelligenza Artificiale come acceleratore strategico per il canale: è stato questo il tema al centro dell’evento conclusivo del #mesedelcanale organizzato da ChannelCity lo scorso 4 luglio nella suggestiva cornice di Villa Torretta alle porte di Milano, alla presenza di oltre 100 persone. Un mese denso di attività editoriali, tra cui tre tavole rotonde – ‘AI e cybersecurity’, ‘Multicloud e modelli ‘as-a-service’’ e ‘Dati e AI’ - una survey esclusiva e iniziative di approfondimento valorizzate da una ricca attività social.

Al centro della discussione il tema molto attuale dell’Intelligenza Artificiale, in una versione concreta, pragmatica e sicura.

Ad aprire gli approfondimenti Francesco Sacco, Professore dell’Università dell’Insubria e della SDA Bocconi, con una ‘lectio magistralis’: ‘Il business dell’Intelligenza Artificiale’: “L’Intelligenza Artificiale è al culmine dell’interesse e sta funzionando, in particolare l’AI Generativa”, ha dichiarato. Molteplici le risposte date dal Professore Sacco: È una bolla? Quanto si sta investendo in quest’area, e, in particolare, nelle aziende? E con che effetti? Come si muovono i Governi in questo scenario?

Isabel Aranda, Country Director di Context Italia, società di analisi di mercato focalizzata sulle dinamiche del mercato della distribuzione e dei partner, ha fotografato l’andamento del mercato ‘canale’ negli ultimi 12 mesi, indicando le aree di maggior investimento nel 2024 – B2C e B2B – volume e valore –, fornendo alcuni risultati preliminari dell’indagine annuale ChannelWatch 2024 condotta da Context e indicando altresì lo stato dell’arte dell’AI nel canale italiano e le opportunità e le prospettive future.

Un Talk sull’AI a misura di partner

Di forte interesse è stato il Talk a cui hanno partecipato nomi di spicco come Fastweb (Dario Merletti, BDM e AI Adotion Leader; Finix Technology Solutions (Federico Riboldi, Marketing & Business Developer Manager); IBM Italia (Fabrizio Saltalippi, Direttore Ecosystem); NetApp Italia (Massimo Mondiani, Partner Sales Manager) in collaborazione con Arrow; Sophos Italia (Tiziana Carboni, Head of Marketing) e TD SYNNEX Italy (Vincenzo Bocchi, Sr Director Advanced Solutions).Al centro della discussione le strategie adottate dalle aziende del panel in ambito AI, alcuni use case rappresentativi e le dinamiche di ecosistema messe in campo.

Un momento concreto, fattuale, per non farsi cogliere impreparati da questa onda impetuosa, destinata a crescere in grado di accelerare radicalmente i modi di lavorare e vivere.
Un catalizzatore di innovazione appunto l’AI che, solo se compreso e governato al meglio, può portare nelle organizzazioni risultati oggi impensabili, migliorare processi, amplificare attività, innescare un volano di opportunità tutte da cogliere, apprendo nuove frontiere innovative e disegnando nuovi scenari virtuosi. Il tutto, facendo leva sulle partnership e valorizzando le dinamiche di ecosistema.

Di seguito la parola ai protagonisti in rigoroso ordine alfabetico.

LE STRATEGIE AI E LE PROPOSTE TECNOLOGICHE

Fastweb, un’AI italiana e compliant

Ad aprire il Talk, in rigoroso ordine alfabetico c’è Fastweb, tra i principali operatori di telecomunicazioni in Italia, che interviene al dibattito con Dario Merletti, Business Developer Manager & AI Adoption Leader, spiegando come l’azienda sia impegnata ad accelerare la corsa dell’Italia verso il futuro dell’intelligenza artificiale.

Merletti appartiene a quella parte di Fastweb che si occupa e indirizza il mercato delle imprese medie e grandi, mentre il mercato delle PMI, quello residenziale, è seguito da un'altra business unit: “L'Intelligenza Artificiale è uno dei trend più significativi di questo periodo, destinato a trasformare in modo radicale le imprese italiane. Come Fastweb siamo ottimisti perché vediamo, non in modo acritico, ma in quanto lo sperimentiamo al nostro interno, che le efficienze introdotte da questa tecnologia portano enormi benefici. E, soprattutto, oggi l’AI generativa, con i casi in uso, è in grado, anche abbinata ad algoritmi di Machine Learning, di rendere pervasiva la sua adozione nelle aziende. Noi come Fastweb costruiamo servizi utilizzando tecnologie, dalle reti di telecomunicazioni fisse e mobili, alla cybersecurity, al cloud, e, oggi anche l’AI con l’obiettivo di presidiare tutti gli anelli della catena del valore dell’intelligenza artificiale per il settore business. Abbiamo definito una strategia consolidata. Innanzitutto, mettiamo a fattor comune, attraverso un processo di industrializzazione di soluzioni e servizi, tutte le esperienze fatte in oltre un decennio. Tutti gli operatori di telecomunicazioni e Fastweb, non fa certo eccezione, hanno usato diffusamente e utilizzano algoritmi di AI tipicamente per la gestione di enormi customer base costituite da milioni di utenti. Si può ben immaginare quindi la quantità di casi d'uso che possono essere sviluppati, di cui alcuni internamente altri con il supporto di partner. In questo senso, vantiamo un centro di competenza che dal 2016 ha effettuato un lavoro molto strutturato che si concretizza oggi su un ampio portafoglio di progettualità attive all'interno di Fastweb, molte delle quali, se escludiamo alcune molto verticali, possono essere adattate al mercato, in quanto indirizzano bisogni diffusi. L'altro elemento, della strategia, invece, è focalizzato sulla AI generativa. Con l’acquisizione del primo supercomputer NVIDIA DGX SuperPOD per l’intelligenza artificiale generativa operativo in Italia, siamo pronti a trasformare il panorama tecnologico del Paese. Fastweb sta utilizzando questa infrastruttura computazionale per ‘allenare’ il suo primo LLM (Large Language Model) nativo in lingua italiana addestrato con dati di qualità derivanti da fonti autorevoli e grazie ad accordi con editori con l’obiettivo di mettere a disposizione del mercato business un’AI totalmente italiana, in cui chi la sviluppa, nella fattispecie Fastweb, ha il pieno controllo dei dati e dei modelli. Un’AI capace di cogliere le sfumature della cultura italiana, in quanto allenata con dati italiani certificati e di qualità, e, soprattutto, AI Act compliant by design”.
Dario Merletti, Business Developer Manager & AI Adoption Leader, FastwebNella discussione inoltre entra a pieno titolo il tema dell’etica: “E’ un tema centrale, per questo ci impegniamo per assicurare una governance trasparente dell’AI. Chi sviluppa applicazioni verticali basate su nostro LLM ha la garanzia di non perdere il controllo sui propri dati e questo che è particolarmente importante, per esempio, per le Pubbliche Amministrazioni che gestiscono dati sensibili. Fondamentale infatti avere il governo end-to-end di modelli culturali, performance, sicurezza, sia in termini di cyber, sia in termini di AI security. Un processo complesso, che soprattutto nelle fasi di interazione con i clienti, per far capire loro come adottare l’AI in modo efficace, necessita di un ecosistema di attori che lavorano in sinergia”, rimarca Merletti.

Finix Technologies Solutions: un’AI realistica e realizzabile

A illustrare il nuovo corso di FINIX Technology Solutions e la strategia AI dell’azienda sul palco c’è Federico Riboldi, Marketing and Business Developer Manager dell’azienda fondata nel settembre 2019: “Una realtà nuova nel panorama IT con spalle solide, nata nel momento in cui Fujitsu, la principale azienda giapponese multinazionale di ICT, ha deciso di adottare una strategia di vendita indiretta consegnando in esclusiva la propria offerta nelle mani di FINIX sul territorio italiano. FINIX ha quindi ereditato tutto dal mondo Fujitsu, mantenendo il rapporto con il canale di partner storici e ampliando lo spettro di soluzioni offerte in questi quattro anni, evolvendo altresì verso frontiere innovative come quella del cloud e dell’Intelligenza Artificiale”. Da gennaio di quest’anno, inoltre, l’azienda ha un nuovo azionariato che le conferisce maggiore stabilità e sicurezza per il futuro.Federico Riboldi, Marketing and Business Developer Manager, Finix Technology Solutions Venendo all’AI, prosegue Riboldi, "proprio quest'anno FINIX ha fatto fare il salto di qualità alla propria proposizione denominata FAIS, acronimo di FINIX Artificial Intelligence Suite, introdotta tre anni fa, grazie anche alla sigla di partnership con aziende che operano nel mondo dell’AI a cui FINIX aggiunge la propria competenza nell’ambito delle infrastrutture tecnologiche, base di questo motore innovativo di AI pronto ad esplodere, in cui FINIX dispone sia di componenti computazionali sia della componente di data management".

”Dopo un triennio dal lancio, oggi la proposta FAIS è giunta alla versione 2.0, forte della partnership con expert.ai, un brand con 30 anni di storia in Italia, specializzata proprio sull’AI ma, soprattutto, nell'interpretazione del linguaggio. È in questo perimetro che oggi FINIX sta muovendosi e impegnandosi per portare ai propri partner le competenze necessarie per affiancarli in una proposizione di soluzioni realistiche e realizzabili per i loro clienti”, chiarisce Riboldi.

IBM: un'AI b2b, aperta ed etica

“IBM vanta una storia lunga 113 anni a livello internazionale e 97 in Italia e la relazione che ha con l'intelligenza artificiale ha origini lontane, esordisce Fabrizio Saltalippi, Direttore Ecosystem IBM Italia, quando nel 1956 ha addestrato il primo sistema per giocare a dama: un’operazione, a quei tempi, considerata avveniristica e complessa. Qualche anno dopo, nel 1997 con il sistema Deep Blue, in realtà, IBM ha sfidato a scacchi il campione del mondo Kasparov, battendolo. Nel 2011 ha poi realizzato il primo sistema non collegato a Internet capace di interpretare il linguaggio umano, ovvero Watson. Sono solo alcune delle tappe miliari della relazione di IBM con questa tecnologia: da allora l’azienda ha fatto ulteriori passi avanti”.

In generale, chiarisce Saltalippi, IBM fa riferimento all’AI generativa e a tale proposito nel 2023 ha lanciato la piattaforma watsonx, costituita da tre componenti portanti concepiti per aiutare i clienti a sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale generativa: Watsonx; watsonxAI e watsonX.Governance.Fabrizio Saltalippi, Direttore Ecosystem IBM ItaliaNello specifico, la strategia sull'intelligenza artificiale di IBM si può sintetizzare nei seguenti tre punti: è business2business - “IBM non ha l'ambizione di realizzare soluzioni per l’end user”, commenta Saltalippi; è aperta - “Tutti i nostri modelli sono sostanzialmente disponibili in ambiente open source”, sottolinea; terzo: è etica – “IBM vuole fare la differenza per i clienti che oggi hanno la necessità di integrare le loro applicazioni attraverso tutta una serie di migliorie e supporti facendo ricorso all’AI. Riteniamo però che l’AI abbia degli impatti molto significativi anche da un punto di vista etico, per questo il terzo cardine della nostra strategia sull’AI prevede che le soluzioni siano appunto etiche, e questo èe ciò è reso possibile grazie al modulo della piattaforma watsonx definito governance, una ‘unique’ di mercato, il cui compito è stabilire le regole delle imprese per valutare in quali settori l’AI può essere utile per efficientare e migliorare ma anche trasformare e, soprattutto, stabilisce chi ha l'obbligo di verificare che le scelte effettuate sull'utilizzo dell’AI siano appunto etiche”, spiega.

NetApp, AI come motore per crescere e innovare il business

Tra i protagonisti del Talk, anche NetApp con una storia più che 30ennale alle spalle, specializzata nella gestione del dato a tutto tondo e nell'archiviazione. Oggi ama definirsi come Intelligent Data Infrastructure Company: “Oggi l’Intelligenza Artificiale impatta significativamente il modo in cui i dati vengono gestiti, esordisce Massimo Mondiani, Partner Sales Manager di NetApp Italia. In che modo? In NetApp, riconosciamo l'intelligenza artificiale come un motore essenziale per la crescita e l'innovazione del business. La nostra strategia si basa sull'essere abilitatori chiave per i nostri clienti, che mostrano un interesse crescente verso l'applicazione della Generative AI nelle loro organizzazioni. Questo tipo di AI, che produce nuovi contenuti come testi, immagini, video e file audio, richiede una vasta quantità di dati non strutturati per il training dei modelli. NetApp gestisce uno dei più grandi set di dati non strutturati al mondo, il che ci colloca in una posizione di vantaggio naturale nel panorama dell'AI. La nostra tecnologia e infrastruttura sono appositamente progettate per supportare i diversi use case dell'AI, dai data lakes al training dei modelli, dall'ottimizzazione (tuning) all'inferenza (inferencing). Utilizziamo storage flash ad alte prestazioni, pipeline di dati archiviati nel data center e nel cloud e servizi dati avanzati per garantire che i nostri clienti possano sfruttare al meglio i loro dati e accelerare il ciclo di vita dello sviluppo dell'AI. Questi strumenti non solo migliorano la produttività dei data scientist, ma ottimizzano anche il tempo per ottenere valore reale dai progetti di AI, consentendo alle organizzazioni di agire in modo più rapido ed efficiente. Inoltre, siamo profondamente impegnati a promuovere un'AI responsabile. Ciò significa che ci assicuriamo che le nostre soluzioni siano utilizzate per creare tecnologie sostenibili e etiche, e che rispettino la privacy e la sicurezza dei dati. In NetApp, non solo forniamo gli strumenti necessari per sfruttare l'AI, ma guidiamo anche i nostri clienti verso un impiego consapevole e responsabile di queste tecnologie".

“Come specialisti dell’ambito storage, inoltre - chiarisce Mondiani - abbiamo in essere molte collaborazioni a livello internazionale; partnership con altri vendor con cui completiamo l'intera filiera che deve sostenere la parte infrastrutturale posta al di sotto di qualsiasi processo di AI o applicazione di AI”. Tra le numerose partnership del vendor in ambito AI, da citare quella con NVIDIA, e, più in generale, con aziende specializzate non solo nel hardware, ma in tutta la filiera del software enterprise, necessaria per creare le nuove applicazioni a livello AI, oltre LLM.

Massimo Mondiani, Partner Sales Manager di NetApp ItaliaUn approccio che consente a NetApp di creare infrastrutture pre-configurate, pre-testate, già ‘provate’ in laboratorio e rilasciate al mercato nelle mani dei partner per creare a loro volta le loro soluzioni, powered by NetApp e non solo, ovvero soluzioni realizzate dai partner da proporre ai loro clienti, senza doversi preoccupare di tutto il lavoro che c’è dietro, delle differenti integrazioni tra diverse tecnologie: “Tutto ciò è a nostro appannaggio; forniamo ai partner tutta la parte infrastrutturale sottostante la soluzione per consentire loro di focalizzarsi sulle funzionalità che aderiscono alle necessità del cliente”, dettaglia Mondiani.

Sophos, un’AI pervasiva per la cybersecurity

La cybersecurity è, senza ombra di dubbio, uno degli ambiti IT in cui oggi l’AI è più utilizzata: dall’industria del cyber crime ma ovviamente anche dai vendor del settore per rispondere all’intensificarsi, accelerarsi e al crescere di sofisticazione degli attacchi. Lo sa bene Sophos che ha nella cybesecurity il proprio terreno d’azione sin dalle origini. Ne parla Tiziana Carboni, Head of Marketing di Sophos Italia, introducendo da subito alcune evidenze emerse da una ricerca condotta dal vendor: “Come Sophos abbiamo condotto uno studio per capire come i ‘cattivi’, ovvero i cybercriminali, applicano l’AI alla cybersecurity. Dalla ricerca emerge che gli eventi di phishing non solo sono aumentati ma sono realizzati con un livello di sofisticazione sempre più elevato. Di fatto, i cybercriminali utilizzano l'AI per tradurre e per analizzare tutto ciò che proviene dai dati di social engineering. Il secondo utilizzo dell’AI che abbiamo osservato da parte dei cybercriminali è la richiesta di creazione di cyberattacchi da parte dell’AI, per esempio, il ransomware”. E prosegue: “Abbiamo inoltre condotto un ulteriore studio per capire se gli hacker si fidino o non si fidino dell’AI, ed emerge che spesso anche loro, come molte aziende, non confidano in questa tecnologia. Anche loro nutrono dei dubbi su un utilizzo diffuso dell’AI”.Tiziana Carboni, Head of Marketing, Sophos ItaliaGuardando invece alla strategia Sophos nell’ambito AI, il vendor la utilizza intensamente al proprio interno dal 2017 con l’acquisizione dell’azienda Invincea e il conseguente lancio di Sophos Intercept X: "Invincea era un’azienda di AI alla quale abbiamo dato in pasto 20 anni di dati sulle minacce; questo ci ha permesso di generare una soluzione dedicata alla sicurezza degli endpoint in grado di riconoscere gli attacchi Zero Day. E da lì è nata tutta la nostra strategia e il nostro studio sull'intelligenza artificiale, che, dapprima inserita nell’antivirus, oggi è presente in tutte le nostre soluzioni”, afferma Tiziana Carboni.

TD SYNNEX procede spedita verso 'Destination AI'

“La risposta TD SYNNEX in relazione al tema dell’Intelligenza Artificiale è Destination AI: si tratta di un’iniziativa strategica lanciata a livello mondiale la scorsa estate e presentata i primi di luglio di quest’anno anche in Europa e in Italia, volta ad accompagnare il canale dei partner nella propria evoluzione in direzione AI e nella propria creazione della value proposition in quest’ambito”, afferma Vincenzo Bocchi, Sr Director Advanced Solutions, TD SYNNEX Italy. Ad oggi nel programma Destination AI sono presenti oltre 50 differenti brand tecnologici, dai più grandi e blasonati ad altri più piccoli e specializzati sul tema. L’idea è quella di operare su un framework strutturato, grazie alle relazioni che TD SYNNEX ha con i maggiori vendor tecnologici e mettere a disposizione del canale risorse, know-how, investimenti marketing, supporto alla pianificazione, disponibilità del team e tanto altro. Un cammino che ha radici profonde e poggia sull’esperienza che abbiamo maturato sul campo negli anni passati. È una direzione tracciata e certa, su cui saremo impegnati noi di TD SYNNEX con tutto il nostro ecosistema di vendor e partner, nel prossimo futuro”.Vincenzo Bocchi, Sr Director Advanced Solutions, TD SYNNEX Italy

USE CASE CONCRETI, APPLICABILI E REPLICABILI

Un’AI concreta e in uso dalle aziende: internamente ed esternamente con use case tutti da repplicare.

Fastweb illustra alcuni casi di uso facilmente replicabili, in quanto molto trasversali, tali da portare efficienza a qualunque tipo di azienda anche di dimensioni relativamente piccole.

Si parte dall’assistente virtuale: “Lo abbiamo rilasciato al nostro interno con un’adozione graduale. Lo utilizziamo in prevalenza per effettuare delle ricerche soprattutto su una base di conoscenza di normative e procedure aziendali interne oppure in modo ancora più proficuo in gruppi di lavoro. È il caso, per esempio, dei Bandi di Gara di centinaia di pagine. Di norma il team di lavoro si divide il testo da analizzare per arrivare a una sintesi. Oggi questo lavoro è supportato dall’AI generativa in grado di fare realizzare una prima bozza di sintesi del documento in tempi molto rapidi, pronta per essere poi rifinita dal nostro team. Un lavoro apparentemente banale che in realtà nasconde tutta una serie di attività non semplici, come la segmentazione e gestione di sicurezza nonché di performance del modello. Il vero valore in questo caso non è tanto l'utilizzo della tecnologia in sé ma quello di sviluppare un’AI generativa molto verticale e addestrata per far sì che questo assistente virtuale calato in una realtà aziendale sia in grado di dare risposte corrette e utili all’azienda”.

C’è poi l’applicazione al mondo della gestione documentale: “Un tema centrale per Fastweb. La mia Business Unit ha una forte penetrazione nel mercato della Pubblica Amministrazione; potete ben immaginare la quantità di posta elettronica certificata da gestire quotidianamente. Un’attività in precedenza effettuata da diversi profili dedicati prima dell’avvento dell’AI, oggi invece svolta con l’ampio supporto di questa tecnologia che consente di fare un’analisi semantica dei messaggi, una loro classificazione e un dispacthing”, chiarisce Merletti.

Non ultima, l’applicazione dell’AI nel marketing, per esempio, per l’analisi dei feedback dei clienti: "utilizzando, ad esempio, una serie di pareri lasciati dai clienti e dati in pasto all'intelligenza artificiale siamo in grado di estrarre da questi inshight, sentiment, topic trend, …

E per finire, tutto il mondo del CX analytics, "ovvero gli analytics applicati alla gestione di una customer base in ogni sua forma: clusterizzazione, sistemi di raccomandazione, analisi di propensione all'acquisto, supporto alle vendite e tanto altro”, conclude Merletti.Francesco Sacco, Professore dell’Università dell’Insubria e della SDA Bocconi

E’ poi la volta di Finix: in relazione agli use case, come afferma Riboldi, FINIX sta lavorando sulla intelligenza artificiale generativa che rappresenta il punto di svolta dell’adozione di massa dell’intelligenza artificiale stessa: ”Sulla base dell’assunto che l’AI è qui per rimanere, in primis l’AI generativa, in quanto migliora la produttività personale e, inoltre, permette di essere utilizzata per interfacciarsi con i dati, ovvero con i data lake di qualsiasi formato, per molteplici attività come interpretare documenti, estrarre informazioni magari non visibili, pattern matching e quant'altro, FINIX sta lavorando con i propri partner italiani e anche con Fujitsu, che ha all’attivo molteplici progetti e brevetti in questo ambito, e lo sta facendo affrontando tematiche di sicurezza in senso lato”. Nel senso che, come spiega Riboldi: “Di per sé ChatGPT è molto potente però porta forse a un problema di base che potrebbe essere di difficile soluzione per qualche azienda. Cioè, utilizzare l'AI generativa globale, arricchendola del proprio know-how, potrebbe indirettamente ‘arricchire’ anche i concorrenti. Quindi, una delle nostre proposizioni è la Fujitsu Private GPT. Ovvero, la possibilità di realizzare l’AI generativa localmente, con un LLM customizzato da Fujitsu, garantendo che ciò che viene fornito come know-how al motore di Intelligenza artificiale rimane sicuro e proprietario”. Poiché, come dice Riboldi, "l’intelligenza artificiale coinvolge potenze di calcolo, storage e molto altro, la proposizione di FINIX è di offrire le soluzioni e l’infrastruttura a un costo ragionevole con l’obiettivo di poter proporre una ChatGPT like realizzabile con un effort sostenibile dalle aziende italiane, quindi proponibile a un cliente finale tramite i nostri partner”. Oltre a ciò, FINIX propone soluzioni verticali elaborate su modelli di machine learning e natural language processing, come soluzioni per call center ad esempio nell’ambito della pubblica amministrazione, così come soluzioni in ambito produttivo, come ad esempio Fujitsu COD - Chromatography On Demand, un motore di AI specializzato per i laboratori che fanno analisi cromatografiche per poter facilitare il lavoro di analisi, interpretazione e classificazione delle tracce da parte degli operatori”.

Si passa a casi d’uso implementati in primis sull’azienda stessa. È questo il caso di IBM, come racconta Fabrizio Saltalippi: “Come IBM siamo il primo esempio di AI generativa applicata a noi stessi. E la utilizziamo in molti ambiti”. Il manager ne cita alcuni.

Il primo è quello relativo alle Human Resources: “In questo caso si rivela una soluzione ideale per quelle aziende che per mestiere si occupano di assumere centinaia di persone ogni anno o che, comunque, ricercano personale per conto di altre organizzazioni. Il fatto di riuscire a identificare correttamente e velocemente i migliori talenti da suggerire per l’assunzione è fondamentale. Una dinamica che può riverberarsi in molti ambiti, come, per esempio, quello sportivo: società sportive di calcio, basket, volley, … che chiedono di poter applicare il sistema di AI per la ricerca di talenti, per cercare di capire quali possano essere gli atleti più dotati in giovane età che, a tendere, potrebbero diventare i futuri campioni di domani.”

Il secondo ambito è strettamente legato all’IT: ”Si stima che nel mondo ci siano tra i 200 e i 400 miliardi di linee di codice Cobol su piattaforme mainframe Z che devono essere modernizzate. In quest’ambito si registra un fortissimo interesse da parte dei system integrator, così come di grandi clienti ma anche di società più piccole con difficoltà, a trovare le giuste competenze verso i cosiddetti AI code-assistant, strumenti utilizzati dagli sviluppatori per creare componenti software senza scrivere direttamente il codice, ma semplicemente descrivendone nel dettaglio la funzionalità a un'AI. Si tratta di una delle soluzioni del futuro sulla parte di AI generativa”, dettaglia.
Terzo use case quello relativo alla Customer Experience, che, come spiega Saltalippi, riguarda molteplici attività: "dall’effettuare statistiche sofisticate a tentativi di indovinare i risultati fino all’aiutare le aziende, per esempio, a generare strumenti marketing, come la documentazione relativa a una serie di soluzioni rivolte ai clienti, e molto altro”. E conclude: “Credo siano tre ambiti in cui IBM utilizza la GenAI in primis per sé stessa, rappresentativi di uno spaccato abbastanza esauriente di come si possa ricorrere a questa tecnologia”.

E ancora molta concretezza: “L’AI è una grande opportunità trasversale e applicabile a molteplici mercati, dove può essere utilizzata per trasformare in modo profondo quel singolo mercato – interviene Massimo Mondiani. NetApp illustra un use case realizzato in collaborazione con il partner Lutech nel mercato della sanità, ambito in cui l’applicazione dell’AI può davvero fare la differenza: per esempio, per scoprire nuove terapie, nuovi medicinali o testare dei nuovi virus. Più in generale, l’AI anche in questo contesto può supportare le aziende a prendere decisioni più informate o comunque ad accelerare alcuni processi ripetitivi. Venendo allo use case, di recente premiato anche agli Italian Project Awards di G11Merdia, si tratta del case study dello IEO, in cui, come illustra Mondiani "NetApp ha fornito l’infrastruttura a supporto della gestione dei dati relativi alle immagini radiografiche, in cui da una parte il vendor ha protetto e messo in sicurezza tutta la componente relativa ai dati in termini di continuità di servizio e di archiviazione, così come di automazione del dato in quanto il dato all'interno di un ciclo di vita dell’AI non è sempre uguale: c'è un momento in cui è molto importante perché viene ‘macinato’, in un altro quando non è più utilizzato, diventa un dato di pura consultazione e quindi si automatizza la movimentazione in un'area che ha un costo e una prestazione differente. La parte di progetto su cui stiamo lavorando ora riguarda la correlazione di questi dati/immagini, per esempio, per capire la storia del paziente o per suggerire una terapia medicinale specifica. Le applicazioni nel mondo sanitario sono quindi molteplici. Ma, come detto, l’AI può trovare applicazione ovunque: nel manufacturing ne facciamo un utilizzo diffuso, soprattutto nell'ambito di produzione in quanto consente di automatizzare e semplificare i processi di produzione, efficientandoli; come netApp oggi siamo molto veloci a costruire sistemi e a consegnarli perché abbiamo modificato e continuiamo a modificare i processi, dando in pasto al motore Ai nuovi dati relativi all’acquisizione dei componenti o di tutta la catena di approvvigionamento. Di fatto, in quest’ambito l'AI guida le scelte relative all’ottimizzazione dei processi e permette di supportare l'engineering rendendoci più veloci a identificare un problema e dare una soluzione ma anche per anticipare l’uscita sul mercato dell’aggiornamento software o del patching. Altre due aree su cui vediamo un forte impatto sono l’ambito finance, per esempio per rispondere alle frodi grazie all’utilizzo di modelli o di pattern allenati che capiscono che in quel momento sta succedendo qualcosa di anomalo, permettendo quindi di bloccarlo, imparando e memorizzando queste informazioni per essere sempre più pronti a reagire, così come l’applicazione nel retail, ambito in cui si assiste a un’esplosione dei dati relativi ai consumatori, che correlati e analizzati permettono all’azienda retail, per esempio, di modificare anche giornalmente la quota di approvvigionamento a monte, riducendo i costi ma, soprattutto, di personalizzare l'offerta. In quest’ambito la quantità di dati che noi dobbiamo gestire è ‘mostruosa’ ed è per questo che le tecnologie NetApp a supporto di queste aziende risultano fondamentali per la gestione dei dati stessi”.Isabel Aranda, Country Director di Context Italia

Non poteva mancare l’AI applicata alla cybersecurity, nella versione Sophos: “Il primo ambito in cui come Sophos utilizziamo l'intelligenza artificiale è nel nostro servizio MDR, costituito da un team di esperti che 24 ore su 24 controllano le reti aziendali dei nostri clienti cercando le minacce nascoste. Ovviamente l’applicazione dell’AI in questo contesto è fondamentale perché aiuta gli analisti e i threat hunters a concentrarsi su gli attacchi più importanti, con tempi di reazioni all’individuazione delle minacce molto bassi. Stiamo parlando di una media di 38 minuti”, afferma Tiziana Carboni.

Interessante anche l’applicazione nell’ambito antispam: “In questo caso l’AI ci aiuta a capire il linguaggio delle mail, per individuare in quale termine o frase si nasconde l’inganno”.

Per non parlare della capacità di analisi dei dati all'interno del data lake: “L’AI in questo caso permette di analizzare, a vari livelli di profondità, i dati dei clienti collezionati nel data lake e imparare da questi dati”, rimarca Tiziana Carboni.

Ma quanto è pronto il canale a far proprio questa tecnologia destinata a rivoluzionare il mondo, e, in particolare, il modo di fare business? “Oggettivamente ancora non è facile dare una risposta a questa domanda - afferma Vincenzo Bocchi. Non sappiamo se il canale nella sua totalità abbia una chiara vision di come la sua azienda debba interpretare questo fenomeno in atto cogliendone appieno tutti i benefici. Quello che è certo è che TD SYNNEX sa come muoversi in questo campo e come affiancare e supportare il canale nell’abbracciare questa tendenza. Siamo pronti in questo senso e il ruolo che vogliamo giocare è quello di ‘enabler’, ovvero di abilitatore in grado di aiutare il partner a costruire le competenze, non necessariamente allocate in Italia ma sicuramente coordinate dalla nostra iniziativa locale italiana e inserite in un disegno globale”. Come illustra Bocchi per far ciò, si parte da una fase di assessment della maturità del partner nei confronti di questa tecnologia, di quanto è chiara la vision in questa direzione e quindi di come ciascuno dei partner può indirizzare la propria azienda nei confronti del tema: “Nessun partner è uguale a un altro; sono tutti casi unici”, sostiene. E su questa base si cerca di costruire un percorso per avvicinarli a questa destinazione comune che è l'intelligenza artificiale: “Da parte nostra mettiamo loro a disposizione competenze per fare il solutioning, formazione, servizi, avendo la possibilità localmente o internazionalmente di mettere a disposizione know-how di alto livello e di eccellenza”.

Assessment, quindi, come percorso di costruzione di competenze e un modello di servizio che sempre di più è in co-delivery, non necessariamente con TD SYNNEX: “Il partner è libero di scegliere come farlo: con un altro partner di ecosistema, con un vendor tecnologico o con un partner di soluzione perché, non dimentichiamoci che stiamo parlando di un approccio di soluzione non di prodotto. Senza dimenticare un aspetto di fondamentale importanza relativo alla pianificazione. Le partnership internazionali in essere con i principali vendor ci permettono di lavorare grazie alla definizione di piani condivisi, di attività e iniziative marketing dedicate e ulteriori elementi strutturati per supportare il percorso di crescita nell'ambito del programma di canale del vendor specifico in modo estremamente efficace,” dichiara Bocchi.

Marco Lorusso, giorinalista ChannelCity

IN ECOSISTEMA È MEGLIO

Si chiude il giro di interventi con consigli, suggerimenti, indicazioni rivolte soprattutto all’ecosistema dei partner, coloro che si interfacciano direttamente con i clienti finali.

I consigli di Fastweb per una corretta adozione

Nel ruolo di AI Adoption Leader, Dario Merletti di Fastweb conclude indicando alcune lezioni imparate sul campo, lavorando su progetti di AI: “Fondamentale avere chiarezza della struttura di dati con cui si opera. Se non si hanno dati consistenti, l’AI generativa non può dare risultati consistenti. Non importa che siano dati strutturati o non strutturati”.

Altro elemento derivante dall’esperienza: “Non sono solo i profili IT e le interfacce tecniche delle aziende che possono introdurre importanti elementi di miglioramento grazie all’AI, ma sono soprattutto le linee business che rappresentano interlocutori privilegiati con cui parlare perché conoscono gli effettivi “pain point” dei processi aziendali e possono quindi apprezzare i benefici apportati dall’AI direttamente nella loro operatività. Nella nostra esperienza interna molti dei progetti anche di forte impatto sviluppati sono arrivati dalla condivisione ampia di idee in azienda”.

Il terzo elemento è relativo al fatto che è sempre necessario fare una rigorosa analisi dei ritorni degli investimenti: “Un progetto di AI introduce senza alcun dubbio alcuni benefici, ma bisogna avere chiari quali sono i KPI con cui valutarli e qual è il ritorno dell'investimento atteso al fine di portare a bordo l’azienda e i clienti, altrimenti si rischia di non centrare l’obiettivo. Con la consapevolezza però, che non è sempre possibile realizzare un ritorno immediato sull'investimento in intelligenza artificiale in senso stretto. Per esempio, un progetto di AI per le risorse umane può rappresentare inizialmente un costo, ma sul lungo termine i benefici sono decisamente maggior”, enfatizza Merletti. E, come ultima cosa, il manager cita l’acronimo MVP - Minimum Viable Product. "In definitiva, significa che è sempre necessario fare un test: ”Prima di valutare il ritorno degli investimenti bisogna fare una prova in maniera circoscritta ma ragionevole”.

Ultima raccomandazione di Merletti: “Non si deve procedere esclusivamente sui singoli casi in uso, anche se molto interessanti. Nei confronti del cliente finale, serve una visione olistica, ovvero una visione di insieme. Occorre riuscire a dialogare con l'azienda e definire una roadmap di evoluzione e di adozione. Ed è in questo caso che i partner possono fare la differenza con iniziative di enabling ma anche offrendo servizi per favorire il dialogo tra le parti coinvolte nel progetto”.FINIX: un mix di fiducia e formazione

Per un’azienda con un modello channel-first, focalizzata sui partner, il primo elemento per lavorare insieme al canale in questi ambiti innovativi è rappresentato dalla fiducia: “In sostanza, chiediamo ai partner di aderire al FINIX Partner Program, rinnovato di recente, che dà loro accesso a molti benefici e feature, al fine di stabilire una relazione più stretta”, afferma Riboldi. Proseguendo: “Dal nostro punto di vista è molto importante approcciare l’AI come un progetto, non un prodotto. E per farlo occorre darsi un commitment”.

Tra i vari strumenti messi a portfolio per i propri partner c'è sicuramente una formazione manageriale, denominata PedagogIA, dove IA sta appunto per Intelligenza Artificiale, erogata da esperti interni che hanno maturato esperienze anche fuori dal mondo FINIX e che sono in grado di formare e guidare, a vari step e a vari livelli, il partner nel far propria la materia. Conclude Riboldi: “Insieme al partner si decide in modo congiunto di illustrare al cliente esattamente che cosa può chiedere all’AI di realistico per la propria azienda e cosa invece potrebbe risultare un esercizio senza successo e quindi potenzialmente una perdita di risorse. In sostanza, si tratta di andare a individuare un punto di partenza per il cliente. Per esperienza, quando si parte col piede giusto si riesce a raggiungere il risultato prefissato. A tutto questo affianchiamo la competenza tecnologica e l'expertise di Fujitsu, quella di FINIX e del partner per realizzare con successo il progetto condiviso con il cliente finale”, commenta Riboldi.

IBM: si lavora in partnership

Un fatto è certo: in quest’ambito, forse più che in altri in cui il grado di maturità e conoscenze sono più elevate, serve agire in partnership: “In particolare nel campo della GenAI, IBM ritiene che non ci sia la possibilità di portare questo valore e questi contenuti sul mercato se non attraverso i partner, supportati egregiamente dai distributori. E proprio quello giocato dalla distribuzione risulta essere un ruolo molto critico: per noi imprescindibile.”

Per agevolare i business partner ad acquisire le corrette competenze in quest’ambito IBM, grazie appunto anche al supporto fornito dai distributori, ha aperto la propria componente formativa a tutto l'ecosistema di canale, affinché chiunque possa acquisire le stesse competenze degli ‘IBMmer’ stessi. Un investimento importante in quanto tutta l’offerta formativa è completamente gratuita al partner. Ed è in quest’ambito che esce ulteriormente il valore della forza distributiva: “Negli ecosistemi di oggi è fondamentale il livello di competenza ma anche la federazione delle competenze stesse. Oggi è impensabile poter portare le proprie soluzioni ai clienti facendo leva solo sulle proprie forze; per quanto uno possa essere molto efficiente ed efficace il time to market è sempre troppo lungo rispetto alle esigenze del cliente e quindi è indispensabile federarsi. Ed è qui che la distribuzione può fare la differenza”. Oltre a ciò, la distribuzione deve portare i partner e soprattutto i clienti dei partner a far toccare con mano la tecnologia: “Nel mondo dell'AI generativa occorre effettuare prove, test, Poc, …, bisogna toccare con mano come la tecnologia funziona effettivamente. E anche in questa attività il distributore deve essere in prima linea al nostro fianco,” conclude Saltalippi.NetApp: formazione, community e demo

In relazione all’attività e al coinvolgimento dei partner, Mondiani di NetApp racconta del nuovo Partner Program lanciato circa un anno fa, molto semplificato e nato dall’ascolto dei partner, che tra le direzioni da seguire indica appunto l'intelligenza artificiale: “Come azienda che lavora con il canale e non tramite il canale, un tema fondamentale è sicuramente quello della formazione su cui abbiamo lavorato moltissimo per semplificare e per fare formazione non solo in ambito Netapp. In riferimento all’AI, significa quindi offrire percorsi formativi sulle soluzioni NetApp ma anche formazione legata ai brand con cui collaboriamo. Per esempio, formazione sull’offerta NVIDIA e su come si integrano le nostre rispettive offerte. Un tema di formazione e collaborazione, favorito dalla forza distributiva – Oggi, per esempio, siamo presenti all’evento #mesedelcanale insieme al nostro distributore internazionale Arrow.”

Quello di community è altresì un tema molto caro a Mondiani in riferimento ai partner, che, a tale proposito, nel 2023, ha costituito in Italia la community T-Tribe, in cui convergono i tecnici di NetApp e profili tecnici dei partner e dei distributori: “Una community italiana in cui ci si confronta su molti temi ‘caldi’ ed attuali, perché proprio dalla condivisione di idee e spunti ne esce valore per l’intero ecosistema e l’interlocuzione si eleva andando oltre le mere logiche commerciali. Proprio l’AI è stata al centro di una recente riunione di T-Tribe: un tema su cui serve davvero confrontarsi e mettere a fattor comune le informazioni per accrescere tutti le proprie competenze”.

Ultima, ma non meno importante, la componente ‘demo’ offerta ai partner: “Per capire se una cosa funziona la cosa più immediata e semplice da fare è provarla. Per questo, come NetApp mettiamo a disposizione un Demo Lab e sistemi di test ai partner che a loro volta coinvolgono i nostri clienti”, conclude Mondiani.

Sophos: serve sensibilizzare sul tema

Come azienda ‘channel first’, spiega la Head of Marketing di Sophos Italia, tutti gli investimenti e le energie di studio di Sophos all’interno delle proprie soluzioni inevitabilmente si riverberano sulla qualità che i partner del vendor propongono ai propri clienti: per questo è fondamentale ingaggiare e coinvolgere i partner sul tema dell’AI: “Non possiamo rimanere indifferenti a un mancato utilizzo da parte delle aziende. A mio parere, infatti, tutte le imprese italiane devono capire come poter utilizzare l'intelligenza artificiale per accrescere e accelerare il proprio business oltre che per non rischiare di restare fuori dai giochi. È un lavoro di sensibilizzazione che dobbiamo fare in primis noi come vendor nei confronti dei partner, che a loro volta, lo trasferiranno sui loro clienti”, conclude.

TD SYNNEX promuove IBM watsonx Gold 100

E l’impegno di TD SYNNEX in questa direzione è sempre più concreto. Come spiega Vincenzo Bocchi: “Di recente abbiamo lanciato a livello mondiale IBM watsonx Gold 100, un programma nato dalla partnership tra IBM e TD SYNNEX (primo distributore al mondo di IBM), che ha l’obiettivo di reclutare 100 partner e fornire loro le risorse necessarie per raggiungere lo status di partner Gold di IBM. I partner di livello Gold metteranno a frutto le opportunità offerte da IBM watsonx grazie a una combinazione della tecnologia IBM e le competenze a valore aggiunto di TD SYNNEX. E prosegue: “In Italia oggi da parte nostra abbiamo messo in campo alcune competenze. Già oggi abbiamo due profili certificati watsonx livello 4, certificazioni che a livello europeo superano la decina di profili. Inoltre, stiamo costruendo un ambiente totalmente dedicato a watsonx in UK, da mettere a disposizione del canale. Abbiamo costruito altresì un verticale su tutta la piattaforma watsonx, con dei casi d'uso molto più focalizzati”. Interviene anche Fabrizio Saltalippi di IBM: “Fondamentale ricordare che queste tecnologie di Service Center internazionale sono presenti in Italia. Le strutture internazionali fanno economia di scala e diffondono competenza, i progetti però vanno realizzati a livello locale”.
Nel dettaglio, il programma aiuterà i partner selezionati a crescere e massimizzare la loro pratica AI con la piattaforma IBM watsonx e includerà: abilitazione e formazione per accelerare il percorso di apprendimento dei partner in AI per consentire una piena implementazione di watsonx; pianificazione aziendale e accelerazione delle vendite che includono accesso esclusivo a risorse chiave di IBM, e sviluppo della strategia TD SYNNEX e pianificazione degli account; marketing e generazione della domanda per aiutare a sfruttare gli asset dei partner IBM, una robusta libreria di casi d'uso e la consulenza strategica di marketing di TD SYNNEX; servizi esperti e supporto pre-vendita, inclusi team dedicati TD SYNNEX watsonx e accesso a esperti IBM; dimostrazioni che includono risorse del Centro di Eccellenza, e accesso on-demand agli ambienti di apprendimento e demo di IBM su IBM Cloud. Come parte di questa collaborazione, TD SYNNEX stabilirà Centri di Eccellenza IBM watsonx in quattro sedi TD SYNNEX in Nord America ed Europa nel 2024, dove i partner potranno sperimentare soluzioni POC watsonx e ottenere supporto di abilitazione personalizzato.

Rimarca e conclude Saltalippi, affiancandosi a Bocchi: “Come IBM mettiamo a disposizione il Client Engineering, ovvero ‘la fabbrica di cervelli IBM’ per organizzare sessioni con clienti finali, partner, distributore e le persone IBM, con l’obiettivo di disegnare la soluzione sulla base dell'esigenza specifica del singolo cliente, per definire lo use case da realizzare in partnership: IBM, TD SYNNEX e partner. Perché, non va dimenticato che l’AI generativa è molto difficile realizzarla 'in casa'; gli investimenti necessari per un cluster di supercalcolo in grado di fare girare il tutto sono davvero enormi. A tale proposito, riteniamo che uno dei modelli più accettati e più richiesti dal mercato della piccola e media impresa in termini di AI generativa sarà un modello ‘as a service’. Fondamentale quindi attrezzarsi anche per rispondere a questa richiesta”.