ManageEngine: con l’AI si ridisegna e riorganizza l’azienda

L’intelligenza artificiale (AI) ha superato la fase di promessa futuribile, imponendosi come una realtà operativa in grado di rimodellare l’infrastruttura aziendale. Come ha sottolienato Rajesh Ganesan, CEO di ManageEngine alla prima UserConf dell’azienda, la vera misura della prontezza all’IA – l’essere AI ready – è puramente pragmatica. La domanda cruciale che ogni leader IT deve porsi è: “L’AI sta lavorando per voi o siete voi a lavorare per l’IA?”. Se un’azienda deve ancora investire energie significative per far funzionare la tecnologia, non ha raggiunto la piena maturità digitale.

L’evoluzione di ManageEngine, da “semplice” fornitore di soluzioni IT management nel 2002 a un attore globale con oltre 65 prodotti, è la storia di una crescita metodica. Oggi, l’obiettivo non è solo l’espansione, ma la coesione: trasformare questa vasta offerta in un’unica piattaforma coesa potenziata dall’AI. Questo è il passaggio fondamentale affinché i numerosi prodotti non siano percepiti come un insieme disperso, ma come un’infrastruttura interconnessa, necessaria per un’applicazione dell’AI veramente trasversale ed efficace che superi la mera automazione di funzioni isolate.

Modello proprietario e sovranità dei dati

La strategia AI di ManageEngine si fonda su un’architettura a strati che culmina nel sistema di intelligenza. Questo livello superiore si attiva solamente quando gli strati inferiori – dedicati ai dati digitalizzati (Sistema di Approfondimenti), all’automazione (Sistema di Flussi di Lavoro) e al potenziamento della forza lavoro (Sistema di Esperienze) – sono stabili e pienamente operativi.

Un elemento di netta differenziazione strategica è la scelta di costruire la propria infrastruttura per l’AI, inclusa l’introduzione di un Large Language Model (LLM) proprietario da 13 miliardi di parametri, specificamente ottimizzato per il contesto aziendale. Ganesan evidenzia il beneficio cruciale di questo approccio: la sovranità dei dati. A differenza di chi si affida a LLM di terze parti o ai giganti del cloud, ManageEngine garantisce che, se il cliente lo sceglie, tutti i dati rimarranno all’interno della sua infrastruttura, sia on-premises sia nel cloud ManageEngine, senza mai essere inviati a terzi. “Questo non è solo un vantaggio tecnico, ma un requisito non negoziabile per i settori ad alta regolamentazione, poiché assicura il pieno rispetto delle autorizzazioni e del controllo degli accessi”.

L’AI in azione come forza lavoro aggiuntiva

La concretizzazione di questa strategia sono gli Agenti ZIA, soprannominati dipendenti digitali. Questi agenti autonomi e intelligenti sono stati progettati per operare orizzontalmente su tutti gli oltre 65 prodotti dell’azienda, facilitando l’interazione in linguaggio naturale, compreso l’italiano, e fornendo un’integrazione e un’automazione autonome. ManageEngine dimostra risultati tangibili, citando per esempio una risposta automatizzata del 10% ai ticket di supporto di primo livello e circa il 25% del codice UI generato dall’AI come primi indicatori che la tecnologia sta lavorando per l’azienda.

Questi agenti digitali sono focalizzati sulla risoluzione di tre sfide aziendali primarie. Per quanto riguarda il miglioramento dell’esperienza dei dipendenti, vengono schierati agenti di triage ed esperti in materia, che utilizzano i dati contestuali per mirare a una risoluzione proattiva e automatica dei problemi, superando la lentezza e la dispersione informativa. Sul fronte del rafforzamento della cyber resilienza, gli agenti digitali affrontano l’affaticamento da allarme, generato dall’eccesso di falsi positivi. Ganesan avverte che è spesso questa “fatica” umana la causa di molti attacchi informatici. Gli agenti esaminano i volumi di avvisi, identificando e sottoponendo a triage esclusivamente gli allarmi legittimi e prioritari, aumentando l’efficienza del Security Operations Center (SOC).

Infine, per l’ottimizzazione dell’efficienza operativa, un team specializzato si dedica alla gestione dei costi. Un agente di ricerca analizza i dati pubblici per stabilire i costi ottimali, un agente di analisi e un agente di monitoraggio tracciano il consumo effettivo. Successivamente, un agente direttore aggrega questi dati per supportare decisioni finali relative alla gestione delle licenze SaaS, alle spese cloud e all’annullamento di abbonamenti superflui, garantendo una riduzione dei costi operativi basata sui dati.

Rajesh Ganesan, CEO di ManageEngine

L’imperativo della trasformazione aziendale

La strategia di ManageEngine è stata fin dall’inizio binaria: un focus incessante sulla tecnologia e un obiettivo globale esplicito. Questa proiezione si traduce in un profondo radicamento locale. In Italia, la presenza è garantita dalla partnership di lunga data con il VAR Bludis, attiva dal 2007, che Ganesan riconosce non solo come un partner commerciale, ma come un’estensione dei “valori, la cultura, il modo in cui operiamo” in ManageEngine, grazie anche alla rete di quasi 300 partner rivenditori costruita sul territorio nazionale.

Guardando al quadro più ampio, Fabio Moioli, Partner di SpencerStuart, ha ribadito che l’AI “non è un’opzione, ma un imperativo che impone una trasformazione radicale”. L’errore strategico da evitare è quello di limitarsi ad automatizzare i processi esistenti. L’obiettivo primario deve essere il ridisegno totale, adottando il paradigma: obiettivo al vertice, dati come master, processi come slave. “Bisogna usare l’AI per trasformare i processi, dimenticandosi del modello precedente e creandone uno nuovo da zero”.

Per raggiungere lo stato di “AI-Powered Company”, è fondamentale superare la barriera culturale, identificata da Moioli come l’ostacolo più grande. Le aziende leader si distinguono per una forte culture of learning e un growth mindset, premiando le figure ibride che combinano skill di business e tecnologia. L’allineamento strategico è cruciale, tanto che la figura del Chief AI/Data Officer (CAIO/CDO) dovrebbe riportare direttamente all’amministratore delegato. La trasformazione richiede, infine, un leader dotato di agilità cognitiva, del coraggio di trasformare – agire “prima che serva” – e della capacità di creare relazioni e comunicare in modo assertivo al di là della gerarchia formale. “Il successo nell’era dell’AI – ha concluso Moioli – non è misurato dalla tecnologia adottata, ma dalla volontà e dalla capacità di ridisegnare l’intero modello aziendale”.