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Qual è la strategia Digital adottata da ENGIE?

Abbiamo incontrato Antonio Anastasi IT Manager - Application Services di ENGIE e relatore dell'edizione 2018 di Information Technology Forum.

Qual è la strategia Digital adottata da ENGIE? Quali approcci e quali partnership per implementarla?

A livello global il Digital è uno dei pilastri della strategia di ENGIE che si basa sul “3D”: Decarbonization, Decentralization e appunto Digitalization. In ENGIE abbiamo quindi preso atto che il Digital deve innestarsi nel nostro DNA, diventando una leva fondamentale per completare la transizione verso nuovi modelli di business.

In concreto il Digital nella nostra realtà viene declinato come potenziamento, automazione e dematerializzazione dei processi di business. Alcuni di questi vengono re-ingegnerizzati, altri vengono creati ex-novo. Quale che sia la strada, il traguardo è sempre lo stesso: erogare al cliente servizi allineati alle sue esigenze/aspettative, anticipando potenziali bisogni e mantenendo un occhio più che vigile all’efficientamento dei processi interni.

In tutto questo la componente tecnologica è vitale per creare nuovi servizi (o migliorare quelli esistenti), tenendo sotto controllo i costi. A tal scopo in ENGIE Italia le funzioni di business e l’IT stanno costruendo un mindset comune e tanto sulle nuove iniziative quanto sulle operation ordinarie si lavora in simbiosi.

Tuttavia la transizione verso modelli a più alta redditività non può essere una partita solo interna. Stare al passo con servizi e tecnologie in continua evoluzione richiede l’adozione di partnership strategiche. Limitatamente al mondo IT ci riferiamo alla scelta di piattaforme tecnologiche, sulle quali stiamo costruendo centri di eccellenza partecipati da noi e dai ns partner e specializzati su aree abilitanti per le performance di business, come ad esempio big data ed API.

In che modo l’intelligenza artificiale può aiutare nell’ottimizzazione del business?

L’intelligenza artificiale (AI) sta ormai diventando una capability trasversale a tutti i processi di business.

A prescindere dalle specializzazioni e dalle terminologie, si tratta di algoritmi che migliorano le proprie perfomance attraverso l’autoapprendimento derivante dell’applicazione quotidiana nella realtà di riferimento.

Potenzialmente gli ambiti applicativi sono innumeveroli anche in un industry in transizione come quella in cui opera ENGIE: è necessaria una visione strategica che ne preveda l’adozione organica in fase implementativa.

Riporto 2 esempi di applicazione:

- in area marketing e sales, possiamo ottenere una segmentazione dei clienti più coerente con gli eventi che caratterizzano la customer base. Un buon algoritmo di machine learning prende in considerazione nuove variabili in input escludendo quelle che non sono più significative e possono generare distorsioni interpretative. I benefici di business sono rate di successo maggiori per una campagna marketing oppure la minimizzazione dei falsi negativi, con impatti concreti rispettivamente per la top o la bottom line.

- in area field operations, possiamo ottimizzare le agende e i percorsi dei nostri tecnici, interrogando in real time i servizi sul traffico oppure analizzando le serie storiche relative alle perfomance dei tecnici o alle previsioni dei guasti del parco tecnico installato. Qui gli impatti sul P&L sono saving sui costi ti trasferimento oppure l’erogazione un maggior numero di interventi e conseguente aumento del fatturato.

Dal punto di vista della fattibilità non si sta parlando di realtà di là da venire. Già oggi molte soluzioni gestionali inglobano moduli di AI. Inoltre implementare un algoritmo di machine learning su un data lake ha un costo relativamente contenuto, così come è sempre più economico sfruttare le API di AI degli over the top in ambito riconoscimento testi, immagine e input vocali.

Il Dr. Anastasi invterverrà nella sessione DATA GOVERNANCE & PROTECTION - Focus on GDPR: i nuovi livelli di rischi dei principi europei​.

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