All’AI World di Milano, Oracle porta la sfida per l’enteprise AI a tutto lo stack tecnologico

Non deve essere facile salire sul palco per celebrare con la tappa milanese dell’Oracle AI World Tour un rito ormai consolidato, quando la sera prima la tua azienda ha annunciato la più grande ondata di licenziamenti della sua storia: i numeri che circolano parlano di fino a 30.000 persone, o il 18% della forza lavoro. È toccato però farlo all’Amministratrice Delegata di Oracle Italia Carlota Alvarez e all’EVP Applications Emea Cormac Watters al MiCo di Milano lo scorso 1 aprile.

Il tema non è stato toccato né sul palco, né in conferenza stampa (siamo stati avvertiti che non sarebbero state date risposte a riguardo), ma facciamone un riassunto qui.

Da anni le aziende tech ripetono che “l’AI non sostituirà ma affiancherà le persone”, ma se dobbiamo guardare a quel che fanno e non a quel che scrivono sui comunicati, l’emorragia di dipendenti non ha eguali nel corso della storia recente e non appare essere una risposta a un evento isolato, come era accaduto in passato per la bolla dot-com, per la crisi del 2008 o per il Covid.

Carlota Alvarez, Amministratrice Delegata di Oracle Italia

Se la tendenza continuasse al ritmo del primo trimestre, il 2026 si chiuderebbe con circa 360.000 licenziamenti, portando il totale dei posti di lavoro persi nel periodo iniziato con il lancio di ChatGPT a oltre un milione. Quello dell’impatto dell’AI sull’occupazione è però un tema che deve arrivare il prima possibile sui tavoli più importanti della politica e dell’economia.

Nel caso di Oracle, tre diverse motivazioni devono aver concorso tra loro per arrivare a questa decisione. Da un lato, c’è il tema dell’automazione che riguarda tutte le aziende, non solo quelle del settore; in secondo luogo, la necessità di reindirizzare la spesa dagli stipendi alla costruzione dei data center con cui ottemperare agli impegni presi con OpenAI e l’amministrazione USA (Stargate); terzo punto, connesso con il secondo, dover affrontare questi investimenti nel pieno del crollo delle azioni delle aziende tech che da inizio anno ha più che dimezzato il valore delle azioni Oracle rispetto allo scorso autunno (Saaspocalypse, ci torneremo più avanti).

Con queste premesse sarebbe ragionevole pensare che Oracle sia in difficoltà finanziarie, ma non è affatto così. Anzi.

Nel terzo trimestre dell’esercizio fiscale 2026 (chiusosi nei bizzari calendari delle aziende tech il 28 febbraio per Oracle), l’azienda ha superato le attese segnando quello che ha definito “il miglior trimestre degli ultimi quindici anni per crescita organica”. Il fatturato totale ha raggiunto 17,2 miliardi di dollari, in crescita del 22% anno su anno in dollari (e del 18% a valuta costante), con un contributo determinante del cloud (8,9 miliardi di fatturato, +44%). Sul fronte della redditività, l’utile netto GAAP è cresciuto da 2,94 miliardi a 3,72 miliardi di dollari. Importi che apparentemente non bastano a placare la fame di capitali delle infrastrutture AI.

In questo contesto, vediamo di capire quale vantaggio Oracle ritiene di avere per permettersi di alzare la posta così tanto.

AI “nativa” contro AI “appiccicata”

Cormac Watters, Executive Vice President Applications Emea

Il messaggio centrale espresso da Cormac Watters nel keynote e in conferenza stampa è stato: l’intelligenza artificiale produce valore solo quando è integrata nell’intero stack tecnologico – dal database all’infrastruttura fino alle applicazioni – e non quando viene aggiunta in superficie a sistemi esistenti. “La potenza di Oracle è in realtà in tutta Oracle”, ha detto, sottolineando che la coerenza dello stack è ciò che permette agli agenti AI di operare sui dati aziendali senza doverli duplicare o esportare in altri ambienti.

La velocità di adozione citata è significativa: un anno fa meno del 10% dei circa 15.000 clienti Fusion nel mondo usava funzionalità di AI. Oggi la percentuale è salita intorno al 70%. Watters ha ammesso che la maggior parte dei casi d’uso sono ancora elementari (riconciliazione di fatture, gestione di ordini d’acquisto, processi HR…) ma ha interpretato il dato come segnale di una normalizzazione: l’AI cessa di essere un esperimento e diventa parte delle operazioni quotidiane.

Oracle rilascia aggiornamenti alle proprie applicazioni ogni 90 giorni, con ogni ciclo che include nuove funzionalità AI. L’ultimo rilascio, annunciato a Londra pochi giorni prima dell’evento milanese, ha introdotto una ventina di nuovi agenti integrati in Fusion, modificabili con l’AI Agent Studio che consente a clienti e partner anche di creare e personalizzare agenti aggiuntivi senza uscire dall’ecosistema applicativo.

“Gli agenti AI renderanno obsoleti ERP, CRM e le altre applicazioni monolitiche?”

La domanda che preoccupa gli analisti – e che ha pesato sui titoli dei principali vendor SaaS negli ultimi mesi – è se gli agenti AI, capaci di eseguire autonomamente processi complessi, possano nel tempo rendere superflui i sistemi gestionali tradizionali. Alla nostra domanda diretta sul fatto che i mercati sembrano pensare che l’Agentic AI rappresenti più un rischio che un’opportunità per i vendor di Software as a Service (la Saaspocalypse a cui accennavamo prima), Watters ha risposto che “il sistema di record continua a essere necessario per la fiscalità, l’audit e la rendicontazione interna ed esterna. Non esiste governo che dica che sia superfluo”.

La tesi è che il valore dell’ERP non stia nella logica di processo (quella sì, automatizzabile) ma nel nocciolo di dati certificati e auditabili che nessun agente può riscrivere a posteriori. La direzione di Oracle è quindi quella di rendere l’interfaccia e i processi sempre più agentici, mantenendo intatto il sistema di record sottostante come fonte di verità certificata.

Un argomento solido sul piano logico, ma che lascia aperta una domanda pratica: quanto tempo ci vorrà perché la differenza tra “agente che esegue un processo” e “sistema di record che lo certifica” diventi difficilmente percepibile per la maggior parte dei clienti?

I clienti italiani: SISAL, Generali, UniCredit

Le sessioni di Alvarez con i clienti italiani hanno offerto alcuni casi concreti utili. Mario Martinelli, CTO Southern Europe and Africa di Flutter (il gruppo che controlla SISAL, SNAI e PokerStars in Italia) ha descritto una trasformazione che in quattro anni ha portato la base di clienti attivi online da 1 milione l’anno a 2,4 milioni al mese. L’infrastruttura Oracle ha accompagnato l’integrazione di entità diverse e la gestione dei picchi transazionali in tempo reale su centinaia di mercati di scommesse simultanei. Sul fronte AI, SISAL ha sviluppato oltre 150 casi d’uso, di cui il 25% è già in produzione: dalla gestione del rischio per i trader alla rilevazione dei giocatori problematici, con l’obiettivo dichiarato di ridurre a zero la loro attività sulle piattaforme.

Alessandro Protasoni, Head of Group Organization & Workforce Planning di Generali, ha raccontato un percorso iniziato nel 2015 per dotare l’azienda presente in 50 paesi con 88.000 dipendenti di un sistema HR globale. L’AI è entrata nelle risorse umane per accelerare il processo decisionale in ottica data-driven e supportare la pianificazione dei talenti. Il punto più rilevante è la consapevolezza che l’adozione di massa richieda un lavoro sull’organizzazione prima ancora che sulla tecnologia: “Accelerare sull’AI non è moltiplicare i casi d’uso, ma industrializzare quelli che creano valore e portarli su larga scala”.

Gabriele Chiesa, CTO di UniCredit, ha illustrato tre direttrici parallele: strumenti di produttività individuale basati su AI per i dipendenti, ridisegno dei processi bancari interni con approcci sia generativi sia deterministici (dove la compliance lo impone), e chatbot AI per i clienti retail. A questi si aggiunge un progetto specifico per la prevenzione del riciclaggio di denaro, che ha potuto sfruttare basi dati già presenti in ambiente Oracle per contenere i costi di migrazione, e un piano di migrazione in cloud di circa 1.000 applicazioni critiche su Exadata Cloud Service ospitato su Google Cloud, un caso esemplare di architettura multi-cloud che coinvolge Oracle e un suo diretto concorrente nell’infrastruttura.

Sovranità del dato: un concetto che si complica

Watters ha dedicato parte del suo intervento in conferenza stampa al tema della sovranità digitale, che definisce come uno dei più presenti nelle conversazioni con i clienti europei degli ultimi mesi. Il quadro, ha spiegato, si è evoluto rapidamente: da cloud sovrano a livello europeo (infrastruttura gestita da soli cittadini europei, ma ancora parte del gruppo Oracle) si è passati alla richiesta di sovranità nazionale, e in alcuni casi regionale.

La proposta più avanzata di Oracle è il modello Alloy: Oracle cede la propria tecnologia cloud a un partner locale, cioè un’entità giuridica nazionale o europea indipendente, che la eroga come servizio proprio. In Italia il riferimento è all’accordo con TIM e il Polo Strategico Nazionale.

I recenti eventi internazionali, come la guerra in Iran che ha portato a compromettere le infrastrutture cloud della regione, fanno però emergere un nuovo e paradossale punto di vista. Per avere davvero il controllo e la garanzia dei propri dati, averli concentrati tutti entro i propri confini potrebbe non essere la scelta migliore.

Watters ha citato il caso di un cliente mediorientale che, di fronte all’instabilità geopolitica regionale, ha chiesto di spostare fisicamente i propri dati in Europa mantenendo però garanzie sulla sovranità. Un’esigenza che richiede una rete infrastrutturale globale. “La sovranità oggi richiede anche la globalità”, ha commentato.

Il nodo irrisolto: competenze e PMI

Nella parte italiana della conferenza stampa, Andrea Sinopoli, Vice President e Technology & Cloud Country Leader di Oracle Italia, e Giovanni Nubile, Country Leader Cloud Applications & Industry Solutions, hanno indicato nel gap di competenze il principale collo di bottiglia per l’adozione AI nel mercato italiano. Con il ritmo di cambiamento attuale, non si tratta più solo di avere competenze in azienda, ha sottolineato Sinopoli: “Diventerà sempre più determinante avercele velocissimamente”.

Sulla diffusione dell’AI nelle piccole e medie imprese, entrambi hanno riconosciuto che un piano strutturato di investimenti pubblici sul modello del PNRR può essere un acceleratore, non solo per portare la tecnologia alle PMI che non hanno le strutture delle grandi aziende, ma anche per canalizzare l’adozione in modo razionale.

Nubile ha citato gli hackathon che Oracle sta conducendo con una decina di aziende per aiutarle a identificare dove applicare concretamente gli agenti AI: il segnale è che molte organizzazioni sanno di voler fare qualcosa con l’AI, ma non hanno ancora chiaro cosa e dove.

È un’immagine coerente con il dato di Watters sul 70% di adozione tra i clienti Fusion: una percentuale alta, ma che include anche casi d’uso elementari.

La distanza tra adozione e valore strategico resta la questione centrale, e ancora manca una risposta definitiva sul come colmarla.