L'IA "seria" di Appian è diversa: inserita nei processi e rispetta dati e persone

Si è parlato d'intelligenza artificiale ad Appian Europe 2025, evento che si è tenuto a Londra e al quale Edge9 ha partecipato. Ma non solo d'IA: i temi toccati hanno riguardato anche, e forse soprattutto, la gestione dei dati legati all'IA e l'uso che dell'IA si fa, nonché di quale debba essere il suo ruolo all'intenro dell'azienda.

Le novità di Appian: Agent Studio e DocCenter

"L'intelligenza artificiale non è una tecnologia che sta in piedi da sola. Ed è utile tanto quanto il lavoro che le si dà. Non è solo dati, è lavoro. L'IA ha più valore se la si collega ai compiti che hanno più valore. E i processi sono il collegamento mancante tra l'IA e il lavoro che conta davvero." Così ha detto durante la presentazione principale Matt Calkins, CEO di Appian (in foto qui sopra), condensando in poche parole l'approccio dell'azienda all'intelligenza artificiale. Un approccio che, come d'altronde tutto ciò che fa Appian, è pensato per l'ottimizzazione dei processi aziendali, e che guarda all'IA come uno strumento all'interno di questi, anziché come un'entità autonoma.

Questo aspetto emerge chiaramente durante un'intervista con Lorenzo Alegnani, Area Vice President Central and Southern Europe in Appian. Alegnani afferma infatti che "l'IA è uno strumento eccezionale, rivoluzionario, e già permette di fare cose che prima era difficile pensare di fare in così poco tempo. Però poi l'IA non ha l'accountability [ovvero la capacità di assumersi delle responsabilità]. Ed è qui che entra in gioco Appian, perché noi non abbiamo posizionato l'IA da sola, per risolvere problemi dall'inizio alla fine, ma solo all'interno di processi dove l'umano gioca ancora un ruolo importante. Perché il ruolo dell'umano è quello di essere responsabile di quello che succede all'interno del processo."

Ed è proprio con quest'ottica che bisogna andare ad analizzare le novità presentate dall'azienda durante la conferenza. La prima novità è Agent Studio, strumento per creare agenti che esce dalla fase di beta e diventa ora disponibile pubblicamente. Tramite Agent Studio è possibile creare agenti usando il linguaggio naturale descrivendo gli obiettivi e il contesto in cui andranno a operare; gli agenti andranno poi a usare i dati disponibili tramite il data fabric e i vari strumenti a disposizione nella piattaforma di Appian per portare a termine il proprio compito.

L'aspetto su cui l'azienda punta molto l'attenzione è quello dell'inserimento degli agenti all'interno dei processi: non si tratta di agenti totalmente indipendenti, ma che svolgono un ruolo ben preciso all'interno di un processo di business, talvolta complesso, per semplificarlo.

Un esempio chiaro di come l'IA debba rientrare all'interno di un processo per essere efficace è quello di DocCenter, funzionalità che consente di estrarre dati dai documenti (in particolare PDF, scansioni e documenti di testo) per poterli poi inserire nella base di dati aziendale. Pensiamo ad esempio alla ricezione di una fattura: normalmente, ciò richiede che un utente apra il documento, lo legga e inserisca poi i dati all'interno del sistema gestionale. DocCenter consente invece di effettuare automaticamente questa estrazione, che deve poi essere convalidata dall'utente.

Un ulteriore elemento distintivo è il fatto che vengono usati due modelli d'IA in contemporanea per effettuare il riconoscimento dei testi: se ci sono discordanze, viene chiesta conferma all'utente, che ha dunque l'ultima parola. In questo modo, Appian afferma di aver ottenuto il 95% di accuratezza nell'estrazione di dati dai documenti.

Si tratta di una funzionalità che può davvero fare la differenza, visto che le aziende tutt'oggi devono are i conti con quantità molto elevate di documenti la cui gestione è complessa e porta via molto tempo alle persone, nonostante sia un compito a basso valore aggiunto. "Il nostro approccio all'IA è dare valore reale, lavorare sull'IA 'seria' affinché faccia i lavori noiosi, quelli di amministrazione, e qualunque altro processo che fa la differenza in un'organizzazione. Questi sono gli ambiti su cui vogliamo concentrarci e che vogliamo rendere semplici", dice Calkins.

Che fa poi un'affermazione peculiare: "non stiamo creando un'IA 'della costa Ovest', in cui ci muoviamo velocemente e facciamo danni nel farlo ["move fast and break things" è uno dei mantra della Silicon Valley, NdR]. Noi siamo della costa Est e siamo molto diversi. Il nostro approccio è, come prima cosa, di prenderci cura dei dati, che sono l'asset [delle aziende]. Se poi possiamo farci qualcosa d'interessante, ben venga. Ma non è necessariamente qualcosa di appariscente, è qualcosa di focalizzato sul valore e deve avere a cuore i vostri interessi [dei clienti, NdR]."

Calkins commenta anche l'AI Act, che è stato demonizzato da parte di molti dei colossi statunitensi per via delle restrizioni che apporta: "per inciso: ci piace l'AI Act e ne siamo in totale ottemperanza. Ma 'IA sicura' significa molte cose e va oltre ciò che l'AI Act dell'UE dice; significa proteggere i vostri dati, ad esempio, e più ovviamente anche dare accesso ai dati selettivamente, quindi secondo i permessi che vengono dati. Significa operare con trasparenza e mantenere delle salvaguardie, così che l'IA non faccia nulla di strano e danneggi le relazioni con i clienti. Significa usare l'IA in un processo che è legato alla logica e al contesto. Tutto questo è un'IA responsabile e sicura. Questo per noi vuol dire 'IA seria'."

Modernizzazione delle applicazioni: l'IA può aiutare

Il tema della modernizzazione è sempre attuale: le organizzazioni fanno spesso i conti con sistemi che si sono stratificati nel tempo e che portano a complessità e difficoltà di gestione. Appian punta su Composer, un servizio che consente di modernizzare le applicazioni aziendali con un sistema "no code" che permette di creare nuove interfacce senza la necessità di rivoluzionare i sistemi legacysottostanti.

Come ci spiega James Lee, Senior Director of Product Marketing, "se ci sono 17 applicazioni in azienda, ciò significa che gli utenti devono accedere a ciascuna di esse per fare il proprio lavoro. Composer consente di consolidarle, così che gli utenti hanno una sola applicazione." Lee afferma che i dati sono divisi in vari sistemi perché le aziende ragionano in base all'ambito in cui operano e parlano dunque di "clienti", "polizze", "ordini" e così via. I dati dei clienti sono dunque divisi tra varie applicazioni perché ha spesso senso che sia così. Ma unificarli diventa complesso e costoso.

"Con la tecnologia di data fabric di Appian, unifichiamo questo profilo [del cliente] distribuito tra tutti i sistemi senza doverlo migrare. I dati possono rimanere nei vari sistemi, ma noi diamo un'astrazione che li raduna in unico profilo cui l'utente [aziendale] può accedere. E la differenza rispetto a un prodotto di data intelligence o data warehousing è che è possibile effettuare transazioni su tali dati, quindi quando vengono aggiornati o cambiati, i cambiamenti vengono apportati sui sistemi sottostanti", conclude Lee.

Si tratta dunque di un compromesso, per cui le aziende riescono a modernizzare le proprie applicazioni senza dover necessariamente rivoluzionare tutti i sistemi sottostanti. Lee fa l'esempio dei mainframe: le realtà che li usano non vogliono passare ad altro, ma vogliono comunque offrire ai propri utenti (siano essi interni o esterni) un'esperienza d'uso coerente e moderna.

Il mercato italiano: continua la crescita nel pubblico

In Italia, Appian continua a vedere una crescita significativa. L'azienda ha visto un aumento significativo del proprio business in ambito assicurativo nel 2024, e quest'anno vede invece un incremento nel settore pubblico. In termini generali, Appian ha visto una crescita del +30% per quanto riguarda le componenti software e del +40% per quanto riguarda l'ambito "customer success" (ovvero della consulenza dedicata). La previsione per l'anno a venire è che continui la crescita nel pubblico, a livello sia di governo centrale sia di enti locali: Appian si aspetta che arrivi a coprire circa un terzo del fatturato.

L'aspetto interessante è che questa crescita avvenga nonostante il PNRR sia ormai in fase uscente e si avvii verso la conclusione. Secondo Silvia Speranza, Regional Vice President, Italy & Greece, "si guarda più al valore che al tema semplicemente della spesa, e Appian sta giocando un ruolo importante, soprattutto in alcune amministrazioni centrali."

Un esempio pratico d'implementazione è dato da Poste Italiane. Abbiamo incontrato Giovanni Bertoli Palomba, Responsabile Servizi di Back Office, e Luca Verducci, Head of Operations Governance & Transformation all'evento e abbiamo parlato di come Poste abbia usato Appian per semplificare molte procedure interne nel campo assicurativo e finanziario. "L'esigenza era quella di abbassare notevolmente le ore di formazione necessarie per poter portare un operatore di back office a svolgere la propria attività. Abbiamo dunque appoggiato Appian sopra i sistemi legacy, tipici del mondo finanziario e assicurativo, per consentire di gestire il flusso di lavoro in maniera facile e agganciandoci tutti quelli che erano già i servizi di transazione sviluppati. Abbiamo iniziato nel 2018 e la realizzazione in concreto è avvenuta nel 2019", afferma Bertoli Palomba.

"Ora siamo in corso di sperimentazione di un ulteriore percorso di trasformazione con l'intelligenza artificiale. I risultati maggiori si vedono in maniera concreta sul mondo assicurativo, perché nella fase di post-vendita classica, che è quella di liquidazione, l'operatore deve investire più tempo per andare a leggere le condizioni di polizza, che sono diverse per ciascun contratto; la lettura delle condizioni, data all'intelligenza artificiale, abbatte il processo da 30 minuti a un minuto e mezzo e fa quindi concentrare l'operatore sulla fase decisionale. La scelta dell'azienda non è quella di andare a sostituire le persone, ma è soltanto di aiutare la persona che lavora per abbassare, se possibile azzerare, il rischio operativo di errore."

Un altro esempio di applicazione è quello dell'uso dell'IA per aiutare gli operatori di call center: anziché far cercare loro le informazioni all'interno dei sistemi aziendali, l'IA consente loro di fare domande e ottenere velocemente risposte così da ridurre al minimo i tempi di attesa per i clienti. E la ricezione da parte dei lavoratori è stata ottima: "sono contentissimi perché è un potenziamento delle loro capacità. Nessuno si lamenta di essere sostituito, almeno tra quelli che vediamo. Abbiamo fatto un'attività di cambiamento importante, coinvolgendo proprio i lavoratori nella messa a punto di tutto ciò che veniva sviluppato."

I risultati sono stati significativi, in particolare nella formazione: se prima erano necessari un mese e mezzo o due perché un operatore fosse autonomo, "ora bastano due settimane. Quindi il beneficio è veramente impressionante sia come capacità di numeri maggiori che si possono gestire, sia proprio anche di soddisfazione da parte dell'operatore, che spesso faceva fatica in quei primi due mesi per la difficoltà di entrare nelle procedure", dice Verducci.

Appian continua, insomma, ad avere un approccio differente rispetto a quello delle altre grandi aziende tecnologiche, in particolare riguardo l'intelligenza artificiale. L'azienda lo definisce "da costa Est", e appare più vicino a quello di molte aziende europee. Il successo ottenuto in Europa, e in particolare in Italia, sembra confermare che viene apprezzato nel Vecchio Continente. Per molti versi, non possiamo che sperare che altre aziende prendano da esempio: l'IA è uno strumento che opera all'interno di processi e non può (e potremmo azzardarci a dire "e non deve") operare da sola, senza la supervisione delle persone. Anche perché, come diceva Alegnani, se l'IA sbaglia di chi è poi la colpa?