Guida per CIO a una piattaforma HR e Finance pronta per l'AI

Quali nuovi criteri di valutazione dovrebbero usare i CIO per le piattaforme HR e Finance pronte per l'AI?

I requisiti di base non sono cambiati, ma non bastano più.

Quando è stato chiesto a 300 CIO quali fossero le funzionalità più importanti nella valutazione di una piattaforma ERP e HCM, tra i requisiti imprescindibili sono emersi sicurezza, governance e compliance (87%), esperienza utente (85%) e capacità di integrazione (84%). Questi requisiti, di fatto, non sono negoziabili. Qualsiasi fornitore che non riesca a dimostrare competenza in tutti e tre questi ambiti non verrà selezionato.

Ma la stessa ricerca mette in luce alcuni aspetti che vanno oltre questa visione condivisa: le funzionalità AI e agenti (71%) e l'estensibilità della piattaforma e le API (66%) stanno acquisendo sempre più importanza. Tuttavia, i CIO potrebbero attribuire loro un peso inferiore non perché non siano importanti, ma perché la maturità AI dei fornitori è ancora difficile da valutare con sicurezza. Il minore peso attribuito alle funzionalità AI non riflette uno scarso interesse, ma un'incertezza nella valutazione. Questa è la lacuna che i CIO devono colmare.

La valutazione si è articolata su due livelli.

I CIO che affrontano correttamente la decisione valutano entrambi i livelli contemporaneamente. Chi ottimizza solo il livello 1 si ritrova con una piattaforma sicura e integrata, ma strutturalmente incapace di supportare gli obiettivi di AI definiti dal CdA.

Dove si blocca più spesso l'esecuzione quando i CIO modernizzano le piattaforme HR e Finance?

La ricerca Jasper Colin mette in evidenza un punto chiave: non tutte le iniziative tecnologiche considerate prioritarie sono ugualmente realizzabili. Cybersecurity, privacy dei dati, affidabilità della piattaforma e qualità dei dati figurano sia tra le massime priorità sia tra le principali sfide, il che ne conferma la complessità. Ma esiste una seconda categoria di priorità che genera forti rallentamenti nell'esecuzione: integrazione dei dati tra sistemi, dimostrazione del valore degli investimenti IT, riduzione del debito tecnico e modernizzazione delle infrastrutture legacy. Queste hanno una priorità più bassa, ma risultano molto più complesse di quanto il loro posizionamento lasci intendere.

Quali rischi di implementazione dovrebbero valutare i CIO nella scelta di una piattaforma pronta per l'AI?

Nell'era dell'AI, la valutazione delle piattaforme da parte dei CIO dovrebbe concentrarsi meno sulle promesse dei fornitori e più sulle criticità emerse nella pratica durante l'esecuzione. Le domande più rilevanti sono:

• In che modo la piattaforma garantisce la coerenza dei dati tra i vari moduli: per impostazione nativa o tramite soluzioni alternative?
• Le integrazioni restano stabili nel tempo o devono essere riviste a ogni aggiornamento?
• Riuscite a dimostrare il valore dell'AI in termini comprensibili per il CFO?
• In che modo la piattaforma riduce, anziché aumentare, l'integrazione e il debito tecnico?
• Chi si assume il rischio di implementazione?
• Come viene gestita la transizione culturale?
• La partnership termina al momento del go-live?
• Quanto è sicura la transizione in sé?

Non è solo una questione tecnologica, ma di esecuzione. La valutazione di una piattaforma non può fermarsi al software: deve includere anche la metodologia di implementazione. È l'ecosistema di servizi professionali offerto dal fornitore a garantire la stabilità delle integrazioni, ridurre realmente il debito tecnologico invece di trasferirlo altrove e assicurare una transizione fluida verso un'architettura pronta per l’AI. I servizi non sono un elemento secondario nella scelta della piattaforma. Contribuiscono a ridurre il rischio e a tutelare tutte le altre scelte architettoniche.

In che modo i CIO possono mantenere il controllo dell'IT mentre l'AI produce risultati concreti?

Quali lacune nella governance espongono i CIO a rischi nell'adozione degli agenti AI?

La sicurezza è oggi la principale preoccupazione nell'adozione dell'AI a livello aziendale, segnalata dal 39% dei CIO. Non si tratta di un tema astratto, ma di un problema strutturale. Nella maggior parte delle aziende convivono decine di iniziative di AI portate avanti in parallelo da team diversi, con modelli e fornitori differenti. Non esiste una visione unificata di ciò che è stato implementato, di chi lo utilizza, dei dati a cui ha accesso o del valore che sta realmente generando.

Il risultato è ciò che alcuni leader IT definiscono "agenti senza regole": un'AI potente, con accesso ai dati aziendali ma priva di controlli adeguati, che aumenta i rischi di compliance e sicurezza a ogni nuova implementazione. La sfida della governance è ulteriormente aggravata dalla frammentazione: non esiste un solo ruolo responsabile di governare l'AI a livello aziendale. Secondo la ricerca Jasper Colin, la responsabilità è ripartita tra CISO (27%), CIO (20%), CDO (17%) e comitati etici sull'AI dedicati (16%).

Per chi acquista la piattaforma, il messaggio è chiaro: la governance dell'AI non può diventare un onere del cliente, separato dalla tecnologia. L'architettura deve integrare funzionalità di piattaforma e garantire la responsabilità dell'AI by design.

Quali funzionalità di governance dell'AI dovrebbero cercare i CIO in una piattaforma HR e Finance?

Per valutare il modo in cui una piattaforma gestisce la governance dell'AI, i CIO dovrebbero prendere in considerazione sei aspetti:

• Gestione dell'identità e del ciclo di vita degli agenti La piattaforma consente di gestire in modo centralizzato la registrazione, la gestione dei permessi, il monitoraggio e la dismissione degli agenti AI, indipendentemente dal fornitore che li ha sviluppati? Gli agenti possono essere gestiti all'interno della struttura aziendale come i dipendenti, con lo stesso rigore applicato ai controlli sugli accessi e alle responsabilità?
• Verificabilità e compliance Ogni azione degli agenti che ha un impatto su persone o risorse finanziarie deve essere registrata, tracciabile e verificabile. La piattaforma garantisce la conformità alle normative sull'AI in continua evoluzione nei diversi mercati, dall'AI Act dell'UE alla legislazione statale e federale negli Stati Uniti, senza costringere i clienti a costruire un articolato sistema di compliance e reportistica?
• Coerenza del modello di sicurezza Gli agenti AI sono governati dallo stesso modello di sicurezza del prodotto principale? Oppure richiedono, per ogni nuova implementazione, valutazioni della sicurezza, controlli di accesso e verifiche di compliance separate?
• Supporto per agenti in contesti con più fornitori Nessuna azienda utilizza una piattaforma di AI basata su un singolo fornitore. La piattaforma è in grado di gestire gli agenti indipendentemente da dove siano stati sviluppati, ovvero diversi fornitori di infrastrutture cloud, piattaforme di collaborazione ed ecosistemi di partner di terze parti? Il 43% dei CIO ritiene che gli agenti debbano essere gestiti in modo centralizzato, indipendentemente dalla loro origine, il che evidenzia un'esigenza chiara.
• Accesso ai dati basato su autorizzazioni Gli agenti AI hanno bisogno dei dati per funzionare. Non devono però mai avere accesso diretto e non filtrato ai dati aziendali. La piattaforma applica il principio del privilegio minimo a ogni interazione degli agenti, limitando l'accesso ai dati secondo lo stesso modello di sicurezza previsto per gli utenti umani?
• Design orientato alla governance La governance è stata definita prima dell'ampliamento del portafoglio di agenti, oppure è stata aggiunta in un secondo momento? In un'architettura che mette la governance al primo posto, gli agenti ereditano automaticamente i controlli. Un approccio che introduce la governance solo in un secondo momento, invece, costringe a costruire ogni volta un progetto di sicurezza ad hoc.

L'approccio di Workday

Disporre di un sistema di riferimento accurato è necessario. In un contesto basato sugli agenti AI, però, non è sufficiente. I CIO non dovrebbero chiedersi "I miei dati sono accurati?", ma piuttosto "Posso autorizzare un agente ad agire su quei dati senza compromettere i miei controlli?"

All'interno della piattaforma Workday, le azioni degli agenti si basano sui dati aziendali, mentre i controlli deterministici garantiscono il rispetto delle policy e dei vincoli definiti dal cliente.

Questa architettura si regge su tre pilastri che gli stack AI generici hanno difficoltà a garantire.

Questi pilastri poggiano su tre funzionalità strettamente interconnesse

Le pratiche di governance di Workday sono convalidate da verifiche che vanno oltre la semplice autodichiarazione. Workday è l'unico grande fornitore di piattaforme per HR e Finance ad aver ottenuto la certificazione da parte di terze parti sia per la norma ISO 42001 che per il framework NIST per la gestione dei rischi legati all'AI.

Il risultato per i CIO è una piattaforma unica per la gestione di tutti gli agenti, con audit trail completi, accesso basato su autorizzazioni e conformità dimostrabile in tutte le giurisdizioni.

La governance nella pratica richiede una gestione del cambiamento di livello professionale

L'efficacia di un'architettura gestita dipende interamente dalla sua implementazione. Workday Services e i partner di implementazione certificati garantiscono che controlli centralizzati, framework di identità e misure di compliance siano configurati correttamente fin da subito, riducendo i rischi operativi che spesso compromettono l'implementazione dell'AI su scala aziendale. Il 95% delle implementazioni di Workday viene completato nei tempi previsti.

In che modo i CIO dovrebbero valutare l'architettura tecnica di un'azienda basata sugli agenti?

In che modo è cambiata la questione dell'architettura della piattaforma nell'era degli agenti AI?

Per il 31% dei CIO, una "piattaforma" è un'infrastruttura di integrazione che collega applicazioni e sistemi dati. Per altri, è la capacità di eseguire applicazioni ERP (28%) o una base dati e analytics (27%). Le piattaforme riguardano fondamentalmente connettività, accesso ai dati e flessibilità, non l'ambiente in cui viene eseguito il codice e le applicazioni ospitate.

Tale definizione ha implicazioni dirette sulla valutazione. La piattaforma scelta per HR e Finance deve essere una base dati governata in grado di supportare l'AI, integrarsi con l'ecosistema più ampio e restare stabile nel tempo, anche durante aggiornamenti ed espansioni. E le aspettative stanno evolvendo rapidamente: oggi il 30% dei CIO vuole che l'ERP sia un "sistema orientato all'azione", mentre solo l'11% lo considera ancora un semplice "sistema di registrazione". Stai cercando una piattaforma in grado di svolgere attività, non solo di registrare.

Come è possibile per i CIO capire se l'AI di una piattaforma è in grado di gestire un intero processo o si limita a fornire suggerimenti?

Prima di valutare le funzionalità specifiche, i CIO devono applicare un criterio architetturale fondamentale che distingua le piattaforme progettate per l'impresa basata su agenti da quelle che continuano a operare come sistemi evoluti di registrazione delle informazioni.

Questa distinzione tra un'AI inferenziale e un'AI operativa è il criterio chiave per valutare l'architettura di una piattaforma. Quando l'AI probabilistica è governata da controlli deterministici, gli agenti possono ragionare, dare consigli e agire, mentre i processi critici restano corretti, conformi e ripetibili. Quando l'AI non è integrata nel framework dei processi aziendali, ogni azione degli agenti si traduce in un passaggio manuale, un rischio per la coerenza dei dati e una lacuna nella governance.

Sottoponi tutte le demo dei fornitori a questo test: l'agente completa l'intera operazione senza uscire dai processi aziendali e dai controlli di sicurezza esistenti? Oppure si limita a generare una raccomandazione che richiede a qualcuno di accedere a un altro sistema per portare a termine il lavoro?

In che modo la frammentazione della piattaforma influenza le decisioni architetturali dei CIO?

La maggior parte delle aziende opera in ambienti IT altamente frammentati. Quasi il 40% dei CIO dichiara di gestire tra 21 e 50 piattaforme distinte, mentre un ulteriore 10% ne gestisce più di 50. Tra le aziende più grandi (oltre 100.000 dipendenti), il 61% gestisce tra 21 e 50 piattaforme e il 35% ne gestisce più di 50.

La frammentazione è il motivo principale per cui le aziende adottano strategie di piattaforma.

I 3 motivi principali per adottare una strategia di piattaforma

La domanda non è se sia possibile sostituire tutte le piattaforme con un'unica soluzione. È se la piattaforma HR e Finance scelta sia in grado di orchestrare l'intero ecosistema, collegando i dati, governando gli agenti e abilitando l'automazione, senza costringerti a stravolgere e sostituire tutto il resto.

Quali criteri tecnici relativi all'architettura dovrebbero valutare i CIO per le piattaforme HR e Finance pronte per l'AI?

• Architettura e coerenza dei dati La piattaforma consente di gestire in modo centralizzato la registrazione, la gestione dei permessi, il monitoraggio e la dismissione degli agenti AI, indipendentemente dal fornitore che li ha sviluppati? Gli agenti possono essere gestiti all'interno della struttura aziendale come i dipendenti, con lo stesso rigore applicato ai controlli sugli accessi e alle responsabilità?
• Integrazioni a prova di aggiornamento Ogni azione degli agenti che ha un impatto su persone o risorse finanziarie deve essere registrata, tracciabile e verificabile. La piattaforma garantisce la conformità alle normative sull'AI in continua evoluzione nei diversi mercati, dall'AI Act dell'UE alla legislazione statale e federale negli Stati Uniti, senza costringere i clienti a costruire un articolato sistema di compliance e reportistica?
• Trasparenza dei dati e preparazione all'AI. Gli agenti AI sono governati dallo stesso modello di sicurezza del prodotto principale? Oppure richiedono, per ogni nuova implementazione, valutazioni della sicurezza, controlli di accesso e verifiche di compliance separate?
• Flessibilità di implementazione degli agenti Nessuna azienda utilizza una piattaforma di AI basata su un singolo fornitore. La piattaforma è in grado di gestire gli agenti indipendentemente da dove siano stati sviluppati, ovvero diversi fornitori di infrastrutture cloud, piattaforme di collaborazione ed ecosistemi di partner di terze parti? Il 43% dei CIO ritiene che gli agenti debbano essere gestiti in modo centralizzato, indipendentemente dalla loro origine, il che evidenzia un'esigenza chiara.
• Apertura dell'ecosistema Le integrazioni con i partner, le API predisposte per gli agenti AI e il supporto per agenti di fornitori diversi non sono più elementi distintivi, ma requisiti imprescindibili. Com'è l'ecosistema di partner? Qual è la strategia API? Qual è la posizione del fornitore in merito alla portabilità dei dati e ai diritti di recesso?
• Estensibilità e sviluppo personalizzato Nessuna roadmap di prodotto è in grado di prevedere tutte le esigenze aziendali. Quando il 40% dei CIO gestisce da 21 a 50 piattaforme, il problema non sono tanto le singole piattaforme, ma gli spazi tra un sistema e l'altro. Per questo, vince la piattaforma che consente al team di sviluppare agenti, applicazioni e integrazioni personalizzate per colmare queste lacune. La domanda decisiva: gli sviluppi personalizzati ereditano automaticamente i meccanismi di sicurezza e governance della piattaforma o il team deve reimplementare ogni volta autenticazione, monitoraggio e controlli di conformità?

Per applicare questi criteri alla tua shortlist di fornitori, scarica la versione integrale della guida per CIO (PDF) dove troverai la scorecard di valutazione completa.

Qual è il vantaggio dell'architettura di Workday?

Da vent'anni, Workday è il sistema di riferimento per la gestione delle persone e delle risorse finanziarie, elaborando ogni anno oltre mille miliardi di transazioni per 70 milioni di collaboratori e più di 11.000 clienti. In un'era in cui l'AI è al centro di tutto, è questa base a fare la differenza: non solo è importante, ma è ciò che consente all'AI di operare in modo affidabile nei processi più critici dell'azienda, grazie al contesto e alle regole che ne governano il funzionamento. Per trasformare questo potenziale in valore, la piattaforma deve evolvere: da sistema di registrazione a piattaforma per gli agenti.

Dati e contesto. Il cambiamento parte dalle fondamenta. Al centro dell'architettura di Workday ci sono dati unificati, governance, gestione diretta dei processi aziendali, un modello di sicurezza unificato e un livello di compliance all'altezza delle esigenze delle aziende. Sono questi gli elementi che hanno reso Workday un punto di riferimento nel settore HCM e ERP negli ultimi vent'anni e che oggi si traducono in un vantaggio competitivo unico: processi di approvazione consolidati, separazione dei compiti e normative locali già integrate nella piattaforma. In un'architettura basata su agenti, questi elementi non appartengono al passato. Rappresentano l'insieme di regole e vincoli che gli agenti ereditano automaticamente e che rende possibile automatizzare in sicurezza i processi HR e Finance più critici.

Applicazioni principali Su questa base poggiano le applicazioni core: Workday Human Capital Management (HCM), Workday Payroll, Workday Financial Management, Workday Adaptive Planning, Workday Student e le soluzioni specifiche per settore. Questi sono gli ambiti critici in cui Workday applica l'AI per trasformare il modo di lavorare delle Funzioni HR, Finance e IT.

Team di agenti In un'architettura basata su agenti, anche le applicazioni vanno ripensate: non solo nel loro utilizzo, ma anche nel modo in cui persone e agenti collaborano per svolgere attività strategiche. Questo è il ruolo degli agenti Workday. I team di agenti per HR, Finance, IT e Legal operano in un ambiente già configurato e non devono imparare le regole, perché le ereditano fin dall'inizio. Il risultato è un cambiamento radicale nel modo in cui le persone interagiscono con Workday. Le complessità si riducono, le attività ripetitive scompaiono e gli agenti affiancano le persone agendo, dando consigli e adattandosi in autonomia.

Estensibilità della piattaforma ed ecosistema Oltre alle funzionalità native di Workday, i clienti possono estendere ulteriormente la piattaforma. Workday Data Cloud è il livello di conoscenza dell'AI, in cui i dati relativi alle persone e alle risorse finanziarie diventano affidabili, governati e pronti per essere utilizzati dagli agenti AI. L'accesso zero-copy tramite Apache Iceberg per le analisi su grandi volumi di dati e Live Data Query per le query SQL in tempo reale consentono ai clienti di collegare Workday in modo bidirezionale a piattaforme come Databricks, Google Cloud, Salesforce, Snowflake e a un'ampia gamma di strumenti di business intelligence. Il livello semantico, ancora in fase di sviluppo, preserva non solo i dati, ma anche la loro logica d'uso: oltre vent'anni di oggetti, regole, metriche, relazioni e governance di Workday.

Workday Build funge da piattaforma di sviluppo per agenti: i clienti possono sviluppare direttamente su Workday agenti, applicazioni e orchestrazioni che vengono eseguite all'interno della piattaforma, oppure utilizzarla per supportare agenti e azioni in tutto lo stack. In entrambi i casi, gli agenti ereditano fin dall'inizio le regole e i vincoli della piattaforma.

Gestione e governance degli agenti L'intero sistema è gestito da Workday Agent System of Record, che garantisce visibilità, governance e controllo su ogni agente implementato dall'azienda, sia esso sviluppato internamente, dai partner o da terze parti. A ogni agente viene assegnata un'identità univoca, autorizzazioni definite, un audit trail completo e un'attestazione continua. È qui che la conformità diventa verificabile. In sua assenza, la governance si trasforma in un fattore di rischio.

Esperienza unificata e connessa Sana, a sua volta, offre l'opportunità di ridefinire dove e come lavorare e il modo in cui le persone interagiscono con il software. È l'ultimo software che dovrai imparare a usare. Sana è il punto in cui si svolge il lavoro, collegato a tutte le applicazioni, così che ogni attività, dalla richiesta all'azione, confluisca in un'unica esperienza, con le misure di controllo di Workday integrate. Gli agenti si integrano nei flussi di lavoro esistenti degli utenti, mentre ogni azione continua a passare attraverso i livelli di governance della piattaforma.

Le basi della fiducia In questa architettura, la governance non è una funzione aggiuntiva. È ciò che definisce il modo in cui gli agenti operano sui dati HR e Finance, garantendo che ogni azione resti allineata alle regole del business. È proprio questa base a garantire l'affidabilità degli agenti, sia all'interno di Workday che nell'ecosistema più ampio. È così che il sistema di riferimento si trasforma nella piattaforma su cui operano gli agenti AI e nel backend affidabile del lavoro degli agenti lungo l'intero stack dell'AI.

Come possono i CIO ottenere il consenso del comitato d'acquisto su una piattaforma pronta per l'AI?

Chi sono i principali stakeholder nell'acquisto di una piattaforma HR e Finance pronta per l'AI?

I CIO sono spesso responsabili della selezione iniziale dei fornitori (48%) e dell'approvazione finale (67%), ma il controllo del budget è spesso affidato ad altre funzioni. HR e IT condividono spesso la responsabilità tecnica dei sistemi HCM: il 52% dichiara una gestione congiunta, a conferma della necessità di trovare un equilibrio tra esigenze di business e tecnologiche in tutte le fasi del processo di valutazione.

Raggiungere un consenso all'interno del comitato acquisti richiede la comprensione di ciò che ogni stakeholder ha bisogno di sapere.

Un framework per creare consenso

• Passaggio 1: definire criteri di valutazione condivisi Prima delle demo dei fornitori, allinea il gruppo decisionale d'acquisto sui sette parametri di valutazione indicati nella presente guida. Attribuisci a ciascuno un peso in funzione delle priorità aziendali, includendo governance dell'AI, architettura dei dati e apertura dell'ecosistema accanto ai criteri tradizionali.
• Passaggio 2: allineare i requisiti degli stakeholder alle capacità dei fornitori Ogni stakeholder definisce i suoi tre requisiti principali non negoziabili. Il candidato migliore è la piattaforma che soddisfa il maggior numero di requisiti non negoziabili del gruppo decisionale, non quella che si distingue per il numero di funzionalità sulla carta.
• Passaggio 3: eseguire un proof-of-concept strutturato Non basare la valutazione sulle sole demo. Richiedi un proof-of-concept che testi la piattaforma sui tuoi dati, sui tuoi workflow e sul tuo ambiente di integrazione specifico. Valuta la governance, non solo le funzionalità.
• Fase 4: valutare il rischio, non solo le funzionalità Chiedi a ciascun fornitore cosa succede se un'integrazione si interrompe durante un aggiornamento. Se un agente AI accede a dati a cui non dovrebbe avere accesso. O se cambia una normativa. Scegliendo una piattaforma che risponde a queste domande con garanzie concrete, non con promesse, è meno probabile pentirsi in seguito.
• Fase 5: costruire una narrazione condivisa Presenta la proposta declinandola in base a ciò che conta di più per ciascuno stakeholder. Per il CIO: un'AI gestita su larga scala. Per il CHRO: un'employee experience eccezionale. Per il CFO: incrementi di produttività misurabili. Per il CISO: sicurezza di livello enterprise applicata a ogni agente. Per le operazioni IT: meno complessità.

Quale scorecard dovrebbero usare i CIO per confrontare le piattaforme HR e Finance pronte per l'AI?

Scarica la guida e accedi alla scorecard con le sette dimensioni di valutazione. Puoi valutare ciascuna dimensione per trovare la piattaforma AI giusta per la tua azienda.

Conclusione: la piattaforma che scegli determina la strategia AI che adotterai

Le decisioni del CIO producono effetti che si sommano nel tempo. I sistemi scelti cinque anni fa hanno plasmato ciò che è possibile oggi; la piattaforma scelta ora determinerà ciò che sarà possibile nell'era degli agenti AI.

I risultati della ricerca sono inequivocabili: i CIO non si chiedono più se investire nell'AI. La domanda è ormai superata. Ora il punto è come implementarla in modo responsabile, su larga scala e con un valore misurabile, all'interno dei sistemi che gestiscono i loro processi più critici.

La scelta della piattaforma è allo stesso tempo una decisione architetturale, di governance, di strategia AI e di esecuzione, e spetta a te. Scopri come una piattaforma gestisce l'AI, valorizza i dati, supporta l'estensibilità e scala senza limiti. Assicurati che il gruppo decisionale d'acquisto sia allineato sui criteri di valutazione, non sulle funzionalità. Scegli partner, non solo fornitori: i partner che considerano la governance un prerequisito, i dati una risorsa e l'apertura un principio di progettazione.

Scarica la guida completa per CIO (PDF) per ottenere:

• Scorecard di valutazione stampabile a sette dimensioni con punteggio 1-5
• Esempi dettagliati di business case per CIO CFO
• Checklist di architettura e governance da utilizzare nelle RFP