Integrare l’intelligenza artificiale nei processi decisionali delle imprese, mettendola in relazione con dati, regole e logiche di business delle diverse funzioni aziendali. È l’obiettivo di Natzka AI, il nuovo framework sviluppato da Natzka, società dal DNA italiano con sede in Svizzera, che si inserisce in un contesto caratterizzato da crescenti investimenti nell’analisi dei dati e nell’intelligenza artificiale, ma ancora segnato da difficoltà nell’integrare queste tecnologie nei processi decisionali.
Secondo l’Osservatorio Data & Decision Intelligence del POLIMI School of Management, di cui Natzka è partner, l’82% delle grandi imprese italiane non adotta un approccio strutturato di Decision Intelligence, che integra dati, intelligenza artificiale, scienze decisionali e giudizio umano nei processi decisionali.
La ricerca del Politecnico di Milano evidenzia una distanza significativa tra l’adozione degli strumenti di analisi e la loro integrazione nei processi aziendali. Se il 78% delle organizzazioni italiane ha avviato progetti di Advanced Analytics, ovvero strumenti che consentono di analizzare i dati, individuare tendenze e formulare previsioni a supporto delle decisioni, soltanto il 27% ha mappato i processi decisionali e di coordinamento, mentre il 31% ha definito un’ontologia strutturata dei dati. Si tratta di elementi fondamentali per consentire alle diverse funzioni aziendali di interpretare le informazioni in modo coerente e utilizzarle nelle proprie decisioni.
Decision Intelligence: qual è la vera sfida
«La vera sfida per le imprese oggi non è introdurre un numero sempre maggiore di strumenti di intelligenza artificiale, ma fare in modo che questi possano comprendere il contesto in cui l’organizzazione opera e contribuire concretamente ai suoi processi decisionali – dichiara Matteo Emiliani, CEO di Natzka –. I dati dell’Osservatorio del Politecnico mostrano quanto sia ancora ampio il divario tra la diffusione degli strumenti di analisi e la loro integrazione nelle decisioni aziendali. È proprio su questo passaggio che vogliamo intervenire: rendere le informazioni, le regole e le logiche di business accessibili attraverso l’AI, affinché le persone possano prendere decisioni più consapevoli e trasformarle in azioni».
Un ulteriore dato riguarda il rapporto tra la formalizzazione delle regole decisionali e l’utilizzo delle informazioni. Tra le organizzazioni che hanno individuato le decisioni critiche e definito le relative regole, il 44% utilizza sistematicamente i dati nei processi decisionali. La percentuale scende al 5% tra quelle che non hanno definito tali regole. Un’evidenza che sottolinea l’importanza non soltanto di disporre di informazioni, ma anche di collegarle al funzionamento e agli obiettivi dell’organizzazione.
In questo scenario si inserisce Natzka AI, l’Enterprise AI Framework basato sulla piattaforma decisionale Natzka. La soluzione consente di interrogare direttamente il patrimonio informativo aziendale, mettendo in relazione dati, processi, regole di business e autorizzazioni. In termini pratici, le persone possono porre domande in linguaggio naturale e ottenere, in pochi secondi, risposte basate sulle informazioni e sulle logiche effettive dell’impresa, senza dover ricorrere ogni volta a estrazioni di dati, richieste ad altri reparti o analisi separate.
Attraverso un’interfaccia conversazionale o collegando i modelli AI già utilizzati in azienda tramite MCP (Model Context Protocol), Natzka AI permette di interrogare informazioni relative a diverse funzioni aziendali, dalle vendite ai costi, fino ai risultati operativi. Il sistema utilizza le stesse regole di business e gli stessi dati, indipendentemente dal modello o dall’interfaccia impiegata, garantendo risposte coerenti anche quando le domande coinvolgono più aree dell’organizzazione.
Le informazioni ottenute possono così diventare una base condivisa per valutare alternative, individuare criticità, rivedere i piani e coordinare le azioni. La decisione rimane nelle mani delle persone, mentre le organizzazioni possono configurare anche capacità agentiche, definendo i limiti entro cui l’intelligenza artificiale può operare.
