L’intervento di QuantiaS all’AI Demo Day del 18 giugno ha affrontato uno dei colli di bottiglia più frustranti per le aziende moderne: la difficoltà di accedere alle informazioni giuste nel momento del bisogno, nonostante l’abbondanza di dati presenti nei sistemi aziendali. QuantiaS (business unit dedicata ai dati della società di consulenza S2E, realtà consolidata con 400 persone e 15 anni di storia) ha presentato GAIA Vision (Gestione Acquisti con Intelligenza Artificiale), una soluzione nata per semplificare radicalmente l’attività di pianificazione e acquisti.
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Il paradosso del dato e la fine della “dittatura” di excel
Nelle aziende manifatturiere, le informazioni relative a ordini, fornitori, giacenze e vendite sono spesso distribuite tra sistemi erp, data warehouse e piattaforme di business intelligence. In teoria, tutto è disponibile; nella pratica, ottenere una risposta a domande semplici (come “quanto abbiamo acquistato da questo fornitore nell’ultimo anno?”) richiede tempo, competenze tecniche per interrogare i database e, quasi sempre, l’utilizzo di complessi fogli excel.
Questi file, sebbene flessibili, sono spesso fonte di errori e duplicazioni e richiedono una manutenzione manuale costante. GAIA Vision nasce con l’obiettivo di superare questa frammentazione, offrendo un’unica interfaccia conversazionale capace di dialogare direttamente con il patrimonio informativo aziendale e trasformarlo in conoscenza operativa immediata.
Il motore tecnologico: previsioni con accuratezza superiore al 90%
A differenza di molte soluzioni basate esclusivamente su modelli linguistici, GAIA Vision integra l’intelligenza artificiale generativa con potenti modelli di machine learning tradizionale dedicati al forecasting. Durante la demo, è stato mostrato l’utilizzo del modello prophet, un algoritmo altamente sofisticato che analizza trend storici e stagionalità per prevedere le vendite future.
La forza di questo approccio risiede nella personalizzazione: il modello può essere calibrato su sette diversi parametri, tra cui il tipo di trend, la stagionalità e i cosiddetti “regressori esterni” (variabili che influenzano la domanda ma che non sono intrinseche al prodotto). Questo livello di dettaglio permette di raggiungere un’accuratezza delle previsioni superiore al 90%, offrendo al buyer una base solida su cui pianificare gli ordini anziché affidarsi a stime manuali o medie storiche statiche.
La demo live: dalla previsione di vendita al piano d’acquisto
La dimostrazione pratica ha illustrato un caso d’uso tipico di un ufficio acquisti. L’utente ha iniziato interrogando il sistema sulle previsioni di vendita di un determinato prodotto. In tempo reale, GAIA Vision ha generato un grafico che metteva a confronto lo storico delle vendite reali con la curva predittiva del modello.
Una volta confermata la tendenza di vendita (pari a 750 pezzi per i successivi tre mesi), è stato chiesto al sistema di calcolare i componenti necessari per coprire tale fabbisogno. In pochi secondi, l’agente ha analizzato la distinta base (bom) del prodotto e ha generato un file csv scaricabile. All’interno del file, ogni componente necessario era elencato con il relativo id, nome e quantità esatta (ad esempio, 1500 pezzi per un componente richiesto in doppia copia per ogni prodotto finito).
Questa funzionalità permette di passare istantaneamente dalla strategia (quanto venderemo?) all’operatività (cosa devo ordinare oggi?), riducendo drasticamente il tempo dedicato ai calcoli manuali e alla preparazione degli ordini.
Il linguaggio naturale come interfaccia sql
Uno degli aspetti più innovativi di GAIA Vision è la sua capacità di agire come un ponte tra l’utente business e il database tecnico. Grazie a un agente specializzato, la piattaforma traduce le domande formulate in linguaggio naturale (es. “quanti ordini abbiamo fatto al fornitore X nel 2025?”) in query sql che interrogano direttamente il database aziendale.
Durante la demo, è stato mostrato come il sistema recuperi istantaneamente l’elenco degli ordini passati, visualizzando dati come le date di emissione e i pezzi ordinati. Ma GAIA Vision va oltre la semplice tabella: la demo ha mostrato la generazione automatica della scheda fornitore, un report pdf dinamico che aggrega in un unico documento dati anagrafici, termini contrattuali, statistiche d’acquisto e stato degli ordini (aperti, ricevuti o scaduti) rispetto alla data di consegna concordata. Questa stessa logica, è stato sottolineato, è stata già implementata con successo anche per le funzioni vendite, con la generazione delle schede clienti.
Impatti sul business: rottura di stock e costi operativi
I vantaggi dell’adozione di GAIA Vision sono quantificabili attraverso kpi precisi, sebbene ogni use case richieda una misurazione specifica. In generale, le aziende che utilizzano questo sistema registrano:
- Una riduzione dal 30% al 50% del fenomeno della rottura di stock, grazie alla capacità di anticipare la domanda e pianificare gli acquisti in tempo utile.
- Una contrazione dei costi operativi generali del 15%, derivante dall’efficienza nel processo di pianificazione e dalla riduzione degli errori manuali.
- Un miglioramento della puntualità nella produzione e della qualità delle relazioni con i fornitori, grazie a dati certi e condivisi.
Architettura, sicurezza e conformità gdpr
La gestione della sicurezza dei dati è stata un tema centrale del dibattito post-demo. GAIA Vision adotta un modello di segregazione del dato. Invece di interrogare direttamente il database di produzione dell’erp (evitando così di rallentarne le prestazioni), il sistema estrae i dati necessari in un database dedicato e sicuro.
L’architettura è agnostica rispetto ai modelli di linguaggio (llm) e alla dislocazione infrastrutturale. Sebbene la demo utilizzasse GPT-4o ospitato su AWS Europe per garantire la piena conformità al gdpr, la soluzione può essere installata interamente on-premise se il cliente desidera mantenere la sovranità totale del dato all’interno dei propri server. L’integrazione con i sistemi esistenti (sap, microsoft, oracle) avviene in modo trasparente tramite api, permettendo l’accesso da web app, dispositivi mobile o direttamente dalle interfacce gestionali già in uso.
Verso un procurement strategico
GAIA Vision non mira a sostituire il buyer o il pianificatore, ma a liberarli da attività a basso valore aggiunto per permettere loro di concentrarsi su decisioni strategiche. Come emerso dal confronto con il pubblico, la resistenza al cambiamento è minima quando l’utente percepisce che lo strumento non è una “scatola chiusa”, ma un assistente capace di validare le proprie intuizioni con la precisione del machine learning. In un mercato caratterizzato da supply chain sempre più complesse e volatili, la capacità di QuantiaS di unire AI tradizionale e generativa rappresenta la nuova frontiera per una gestione degli acquisti realmente intelligente.
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