Per decenni l’identità di SAP è stata indissolubilmente legata alla gestione dei processi interni che governa le finanze e la logistica delle più grandi organizzazioni mondiali. Con il recente annuncio delle acquisizioni di Dremio e Prior Labs, avvenuto a stretto giro dopo l’integrazione di Reltio, il colosso tedesco dell’ERP punta a dominare la complessità dei dati ovunque essi risiedano, trasformandoli in intelligenza predittiva attraverso una strategia di “realismo tecnologico”.

Al centro di questa operazione c’è la consapevolezza che le aziende hanno troppi dati ma pochissime informazioni azionabili. La frammentazione è il nemico numero uno di ogni iniziativa di intelligenza artificiale e quando un CIO si trova a dover gestire flussi che provengono da Snowflake, Databricks e database legacy on-premise, il costo del movimento dei dati diventa spesso proibitivo, sia in termini finanziari che di sovranità e sicurezza.

Qui entra in gioco l’azienda americana Dremio, la cui tecnologia di data lakehouse ottimizzata per Apache Iceberg permette a SAP di offrire una soluzione di federazione dei dati estremamente sofisticata. In termini tecnici, questo significa creare una vista virtualizzata dell’intero patrimonio informativo aziendale senza costringere l’utente a migrare fisicamente i record verso i sistemi SAP. È un approccio pragmatico che riconosce come il futuro del B2B sia intrinsecamente eterogeneo e come la capacità di interrogare fonti esterne con la stessa fluidità di quelle interne rappresenti il vero vantaggio competitivo del prossimo decennio.

Parallelamente, l’acquisizione della berlinese Prior Labs affronta un altro grande scoglio dell’adozione dell’IA in ambito professionale rappresentato dall’affidabilità. Mentre il grande pubblico è rimasto affascinato dai modelli linguistici di grandi dimensioni, il mondo enterprise ha iniziato a scontrarsi con la natura non deterministica di questi strumenti. Un LLM eccelle nel generare testo creativo, ma può vacillare quando gli viene chiesto di prevedere l’andamento delle scorte o il rischio di abbandono di un cliente basandosi su tabelle numeriche complesse.

SAP Prior Labs

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Prior Labs porta in dote i Tabular Foundation Models, progettati specificamente per lavorare su dati strutturati. Questa scelta tecnica è cruciale perché garantisce risultati coerenti e ripetibili, elementi fondamentali per chi deve prendere decisioni strategiche basate su proiezioni finanziarie. L’obiettivo dichiarato da Philipp Herzig, CTO di SAP, è democratizzare l’accesso all’IA predittiva, un mercato che in termini di valore reale per l’impresa potrebbe tranquillamente pareggiare, se non superare, quello dell’IA generativa.

Se osserviamo il quadro d’insieme, emerge una strategia di consolidamento che richiama alla mente le grandi ondate di acquisizioni del 2007 e del 2019. Allora il tema centrale era la business intelligence e il cloud, mentre oggi il motore è la semplificazione delle pipeline di intelligenza artificiale. Le aziende sono sfinite dalla proliferazione di micro-servizi e fornitori indipendenti che, pur offrendo soluzioni d’eccellenza, faticano a integrarsi in un flusso di lavoro coerente.

L’integrazione di Reltio per il Master Data Management ha gettato le fondamenta, garantendo una “single source of truth” pulita e accessibile. Dremio fornisce le tubature per collegare questa verità a fonti esterne, mentre Prior Labs offre il motore per estrarre valore predittivo da questa enorme massa critica. È un’architettura a strati che mira a ridurre drasticamente il tempo che intercorre tra l’acquisizione di un dato e la generazione di un’intuizione di business.

C’è poi un aspetto squisitamente politico-economico da considerare in questo scenario. Le preoccupazioni sulla sovranità dei dati sono ai massimi storici e le normative internazionali si fanno sempre più stringenti. La capacità di Dremio di operare in loco, rispettando la residenza dei dati pur permettendone l’analisi centralizzata, risponde a una necessità sentita con forza dalle multinazionali europee e non solo. SAP sta di fatto costruendo un ponte tra il vecchio mondo dei database chiusi e il nuovo mondo degli open data format, posizionandosi come il garante di un’interoperabilità che prima era affidata alla buona volontà di team IT sovraccarichi.

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