Un nuovo impulso per l'AI enterprise

Conduct, una startup AI con sede a Londra, ha recentemente annunciato di aver completato un round di finanziamento Series A da 60 milioni di dollari. Questo porta il capitale totale raccolto dall'azienda a circa 72 milioni di dollari, includendo un precedente seed round da 12 milioni. Fondata da tre ex dipendenti di Palantir, Conduct si propone di affrontare una delle sfide più persistenti nel panorama IT aziendale: la modernizzazione dei sistemi ERP (Enterprise Resource Planning).

Il round di investimento è stato co-guidato da nuovi investitori di spicco come Index Ventures e Iconiq, con un significativo investimento strategico da parte di SAP, un attore dominante nel settore ERP. Hanno partecipato anche investitori esistenti, tra cui Creandum, Lucid Capital e Booom. Questo afflusso di capitale è destinato a supportare l'espansione dei team di ingegneria e go-to-market di Conduct, oltre ad altre aree strategiche, mentre l'azienda, fondata nel 2024, continua a crescere e ad assumere personale negli Stati Uniti, partendo da una base di circa 35 dipendenti a Londra.

L'intelligenza artificiale al servizio dei sistemi ERP legacy

Il core della proposta di valore di Conduct risiede nella sua capacità di sfruttare l'intelligenza artificiale per analizzare e comprendere sistemi ERP complessi e datati. Il software dell'azienda esamina il codice e le configurazioni attraverso i sistemi enterprise, utilizzando poi l'AI per elaborare questi dati. L'obiettivo è aiutare le aziende a comprendere meglio i propri sistemi ERP, accelerare le modifiche software, supportare le migrazioni verso nuove versioni di SAP e ridurre i costi di manutenzione IT.

La focalizzazione su SAP non è casuale, data la sua posizione di provider ERP dominante a livello globale. Molte grandi imprese, tra cui clienti di Conduct come Daimler Truck, Heidelberg Materials e DHL, si affidano a questi sistemi per le loro operazioni critiche. Tuttavia, decenni di personalizzazioni e stratificazioni hanno reso questi ambienti estremamente opachi, difficili da gestire e da innovare, persino per gli esperti umani. L'approccio di Conduct mira a rendere questi sistemi “leggibili e operabili” per gli agenti AI, sbloccando così nuove possibilità di automazione e ottimizzazione.

Implicazioni per il deployment e la sovranità dei dati

Sebbene la fonte non specifichi il modello di deployment del software di Conduct, la sua applicazione a sistemi ERP critici solleva importanti considerazioni per i CTO e gli architetti infrastrutturali. La gestione di dati aziendali sensibili e strategici, spesso soggetti a rigorose normative di compliance (come il GDPR), rende la scelta dell'infrastruttura di deployment per le soluzioni AI un fattore determinante. Le organizzazioni devono valutare attentamente se optare per soluzioni basate su cloud o per deployment self-hosted/on-premise.

I deployment on-premise o ibridi offrono un maggiore controllo sulla sovranità dei dati, sulla sicurezza e sulla conformità, aspetti cruciali quando si integrano LLM o altri modelli AI con sistemi ERP che contengono informazioni proprietarie e riservate. Questo approccio può anche influenzare il TCO, bilanciando i costi iniziali (CapEx) con quelli operativi (OpEx) e considerando fattori come la latenza, il throughput e la gestione di ambienti air-gapped. Per le organizzazioni che valutano il deployment di soluzioni AI per carichi di lavoro critici, in particolare con dati sensibili provenienti da sistemi ERP, la scelta tra infrastrutture cloud e self-hosted è fondamentale. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per approfondire questi trade-off, considerando aspetti come il TCO, la compliance e la necessità di ambienti air-gapped.

Prospettive future e l'opacità dei sistemi complessi

Jan Philipp Haas, CEO e co-fondatore di Conduct, ha sottolineato la sfida che le grandi imprese devono affrontare: la richiesta di risultati concreti dall'AI, spesso ostacolata dall'incapacità di comprendere appieno i sistemi su cui l'AI dovrebbe operare. “Decenni di personalizzazione li hanno resi opachi, persino per le persone che li gestiscono,” ha affermato Haas. Questa opacità, che rallenta gli operatori umani, blocca completamente gli agenti AI, poiché un agente può agire solo su un sistema che comprende.

L'investimento in Conduct riflette una crescente consapevolezza del mercato riguardo alla necessità di strumenti che possano “svelare” la complessità dei sistemi legacy. Rendere questi sistemi leggibili e operabili per l'AI è la base su cui costruire future innovazioni e automazioni. L'espansione dei team di Conduct e l'interesse di un partner strategico come SAP indicano una chiara direzione verso l'integrazione profonda dell'AI per risolvere problemi infrastrutturali e operativi che finora hanno rappresentato un freno significativo per la trasformazione digitale delle grandi imprese.