Integrare BI e AI nel proprio software: con Elly è possibile!

Dall’AI Week 2026 ai casi reali con Azerouno, Sistemya e Kimo: come portare Dashboard, Q&A, Insight, Knowledge Base e azioni intelligenti dentro i software che gli utenti usano già ogni giorno.

C’è una domanda che negli ultimi mesi è entrata in moltissime roadmap software.

A volte arriva da un cliente, a volte da un commerciale, a volte dal board, magari con quella leggerezza solo apparente delle domande che sembrano piccole e invece aprono cantieri enormi:

“Possiamo integrare l’AI nel nostro software?”

La risposta breve è sì.
La risposta utile dovrebbe essere: dipende da cosa intendiamo per “integrare”.

Perché integrare l’AI nel proprio software non è semplice come tutti dicono. Non basta aggiungere una chat in basso a destra, collegare un modello, preparare qualche prompt ben scritto e aspettare che la magia faccia il resto. Chi sviluppa software per aziende lo sa bene: il problema non è mettere più AI nei nostri cannoni, ma farla entrare nel punto giusto affinché sia davvero efficace.

Dentro i dati giusti, nei processi giusti, nel linguaggio giusto, nel momento esatto in cui l’utente ha bisogno di capire, decidere o fare qualcosa.

È da qui che siamo partiti ad AI Week 2026 nel nostro workshop tenuto da Diego Zunino, Customer Engineer di Ellycode: “Come integrare BI e AI nel tuo software: casi reali e pattern replicabili”.

Con noi c’erano tre partner: Azerouno, Sistemya e Kimo. Tre aziende diverse, tre prodotti diversi, tre mondi diversi: un gestionale per il settore metalmeccanico, un ecosistema per magazzini manuali e automatici, una piattaforma verticale di Sales Force Automation B2B.

In apparenza, contesti lontanissimi. In realtà, uniti dalla stessa domanda:

come si porta l’intelligenza artificiale dentro il software senza trasformarla nell’ennesimo strumento separato?

Prima di entrare nel vivo, come sempre apriamo Spotify e tiriamo fuori la nostra playlist Data Grooves:

🎵 “Everything in Its Right Place” — Radiohead, Kid A (2000)

Il titolo sembra scritto apposta. Perché il punto, oggi, non è semplicemente “avere l’AI”. Il punto è capire dove deve stare. E soprattutto dove non deve stare. Non fuori dal software. Non accanto all’esperienza. Non in un ambiente parallelo in cui l’utente deve entrare apposta. Dentro il posto in cui il lavoro accade già.

Non siamo partiti dall’AI.

Può sembrare strano dirlo in un evento dedicato all’intelligenza artificiale, ma il nostro punto di partenza non è stato l’AI.

Siamo partiti dalla Business Intelligence, con un obiettivo preciso: rendere i dati accessibili a tutti.

Questa frase racconta molto del nostro modo di vedere la tecnologia. Perché i dati, nelle aziende, non servono solo a chi sa costruire report, conosce il modello dati o ha il tempo di interpretare dashboard complesse. Servono a chi deve decidere se richiamare un cliente, capire perché un ordine è fermo, controllare un magazzino, preparare una visita commerciale o leggere un’anomalia prima che diventi un problema.

Per anni abbiamo parlato di democratizzazione della Business Intelligence. Oggi quella stessa idea fa un passo in avanti, perché rendere i dati accessibili non significa più soltanto mostrarli meglio. Significa portarli più vicino a chi ha il compito di estrarre valore. Più vicino alle domande reali. Più vicino ai processi. Più vicino alle decisioni. Più vicino alle persone che, ogni giorno, usano un software per lavorare.

Ed è qui che BI e AI iniziano a incontrarsi davvero.

Gli utenti non vogliono un altro, l’ennesimo, strumento.

Una delle frasi più importanti del workshop è stata questa: gli utenti non vogliono usare più strumenti, ma desiderano poter lavorare in un unico flusso cognitivo e procedurale.

È una frase semplice, e proprio per questo è difficile da ignorare.

Negli anni abbiamo costruito software sempre più ricchi, specializzati, potenti. Poi però, spesso, abbiamo chiesto agli utenti di fare il lavoro più faticoso: mettere insieme i pezzi. Aprire il gestionale, cercare il dato, esportare un file, entrare in una dashboard, filtrare, interpretare, passare a un altro strumento, fare una domanda, tornare nel gestionale e solo a quel punto agire.

Ogni passaggio, preso da solo, magari ha una sua logica. Tutti insieme, però, diventano attrito. E l’attrito nel lavoro quotidiano si paga: in tempo, attenzione, errori, decisioni rimandate, informazioni che c’erano ma che nessuno ha visto nel momento giusto.

Per questo ad AI Week abbiamo raccontato la nostra visione: vogliamo portare Elly nei software dei partner, integrando Dashboard, Q&A e Insight direttamente nelle loro esperienze applicative.

Non come prodotto da aprire a parte. Non come finestra esterna. Non come “la parte AI” separata dal resto. Elly entra nel software e porta con sé tre modi diversi di avvicinare il dato all’utente:

1. le Dashboard, per leggere quello che sta succedendo;

2. il Q&A, per fare domande in linguaggio naturale;

3. gli Insight, per far emergere segnali utili senza doverli cercare ogni volta da zero.

Il punto non è aggiungere tre funzionalità a un prodotto già esistente. L’obiettivo è costruire un’esperienza in cui l’utente possa passare dal dato alla domanda, dalla domanda all’approfondimento, dall’approfondimento alla decisione senza uscire dal proprio flusso di lavoro.

Questa, per noi, è integrazione: non aggiungere semplicemente l’AI sopra il software, ma innestare le sue potenzialità in un contesto che già funziona.

Azerouno: quando l’AI smette di essere spettacolo.

Il primo caso mostrato durante il workshop è stato quello di Azerouno, insieme a Fabio Boaglio, Product Manager, con l’integrazione di Elly dentro Concept ERP, il gestionale pensato per digitalizzare le aziende del mondo metalmeccanico.

Qui il contesto è molto concreto. Parliamo di ordini, clienti, fatturato, produzione, magazzino, margini, tempi, scelte operative. In un ambiente così, l’AI non può essere decorativa. Non può essere una trovata da demo. Deve essere utile.

Ed è proprio qui che una frase della presentazione trova il suo posto naturale: Intelligenza Artificiale utile, non un effetto speciale.

Perché in un ERP l’intelligenza artificiale non serve a stupire. Serve a semplificare. Serve a ridurre i passaggi, leggere meglio i dati, trovare prima le informazioni, far emergere collegamenti che magari esistono già ma restano nascosti dietro schermate, filtri e tabelle.

La demo di Azerouno mostrava questo cambio di prospettiva. Elly non arrivava come un prodotto separato da aprire in un altro ambiente: entrava dentro Concept e diventava, lì dentro, un nuovo modo per leggere, interrogare e interpretare i dati del gestionale.

Decisioni più rapide, accesso ai dati più semplice.

Non un semplice slogan, più che altro una necessità. Perché l’utente non ha bisogno di meravigliarsi davanti all’AI (abbiamo ancora bisogna dell’effetto WOW?): secondo noi ha solo bisogno di lavorare meglio.

Elly dentro Concept ERP: Dashboard, Q&A e Insight integrati nell’esperienza del gestionale.

Ecco perché Concept continua ad evolvere verso un’esperienza più naturale, più casi d’uso e più valore concreto. Non più complessità, non più strumenti da imparare, non più passaggi da aggiungere. Piuttosto, un modo più diretto per arrivare a ciò che conta.

La conversazione non sostituisce il software.

A questo punto bisogna chiarire un equivoco.

Quando si parla di AI nei software, spesso si immagina che tutto debba diventare una chat, come se dashboard, report, filtri, schermate operative e funzioni applicative fossero improvvisamente da superare. In realtà non è così.

La conversazione non deve sostituire il software: deve avvicinarlo all’utente.

Nel workshop lo abbiamo raccontato con un’altra frase chiave: gli insight diventano una estensione naturale del dialogo.

L’utente fa una domanda, il sistema risponde, da quella risposta emerge un insight, da quell’insight nasce un approfondimento, e da quell’approfondimento può partire una decisione. A quel punto il dato non è più soltanto qualcosa da consultare. Diventa parte di una conversazione.

Non una conversazione generica, però. Una conversazione che vive dentro il contesto del software, dentro i dati dell’azienda, dentro le logiche del prodotto, dentro il linguaggio del settore e dentro il lavoro reale dell’utente.

Domande, insight e approfondimenti convivono nella stessa esperienza. Ed è qui che la BI cambia forma: non perde struttura, non rinuncia alla precisione, non abbandona dashboard e metriche. Semplicemente, diventa più accessibile, più vicina, più naturale.

Dalle domande in linguaggio naturale agli insight: il dato diventa conversazione.

Ogni conversazione ha bisogno del suo contesto.

Naturalmente, non tutte le conversazioni sono uguali.

Una domanda fatta da un commerciale non è la stessa domanda fatta da un responsabile di magazzino. Un

’informazione utile per l’amministrazione può essere irrilevante per chi segue la produzione. Un agente che lavora sui clienti non deve ragionare come un agente che lavora sulle consegne.

Ecco perché un’AI generica, dentro un software verticale, rischia di essere poco utile. Risponde, certo. Ma non sempre capisce il contesto.

Durante il workshop lo abbiamo detto così: ogni conversazione ha bisogno di dati, contesto e conoscenza dedicati.

Da qui nascono i Custom Agents: non un assistente unico, buono per tutto e quindi davvero profondo su poco, ma agenti progettati per muoversi dentro funzioni specifiche, con dati specifici, obiettivi specifici, regole specifiche e un linguaggio coerente con quella parte del prodotto.

Per una software house verticale, questo è un punto decisivo: “abbiamo integrato un assistente AI” non porta alcun valore aggiunto in sé, ma solo se è in grado di costruire esperienze conversazionali che sappiano davvero dove si trovano.

Sistemya: quando il software incontra il mondo fisico.

Il secondo caso ci porta in un mondo completamente diverso: quello di Sistemya, presentato da Francesco Di Lauro, CEO.

Qui non siamo più solo dentro un gestionale. Siamo nel mondo dei magazzini manuali e automatici, dell’intralogistica, dei flussi fisici, dei sistemi che devono parlarsi, dei processi che devono restare sotto controllo.

Sistemya si racconta come partner tecnologico per aziende, integratori e costruttori che vogliono trasformare magazzini manuali e automatici in ecosistemi integrati, controllabili e intelligenti. È una frase densa, perché dietro parole come “magazzino”, “automazione” o “integrazione” non ci sono concetti astratti: ci sono movimentazioni, stati, eccezioni, priorità, documenti, macchine, persone, tempi e responsabilità.

In un contesto così, l’AI non può limitarsi a dare risposte eleganti. Deve saper stare dentro un sistema operativo complesso, collegare informazioni che vivono in punti diversi, aiutare l’utente a capire cosa sta accadendo e rendere più leggibile un ecosistema che, per natura, è fatto di molti strati.

Nelle slide, accanto ad Armonya e Rytmo, compare Elly. Ed è proprio lì che il racconto diventa interessante, perché Elly non arriva a sostituire ciò che esiste: arriva a renderlo più interrogabile, più accessibile, più vicino alle persone che devono prendere decisioni dentro quel sistema.

Elly dentro un ecosistema logistico-operativo: dati, processi e contesto nella stessa esperienza.

La conoscenza aziendale non vive solo nei dati.

Quando si parla di Business Intelligence, siamo abituati a pensare ai database: tabelle, metriche, KPI, grafici, serie storiche.

Tutto giusto. Ma incompleto.

Perché la conoscenza aziendale vive nei dati, certo. Ma vive anche nei documenti: manuali, procedure, PDF tecnici, contratti, listini, schede prodotto, documentazione interna. Informazioni preziose che spesso esistono già, ma sono sparse in cartelle, archivi, repository, allegati e file condivisi.

Il problema è che, nel momento del bisogno, trovarle è un altro lavoro.

Per questo nel workshop abbiamo parlato di Knowledge Base. Con la Knowledge Base, documenti e contenuti entrano nell’esperienza conversazionale. Significa che l’utente non interroga più soltanto numeri e dashboard, ma anche quel patrimonio di conoscenza che normalmente resta fuori dal flusso applicativo pur essendo essenziale per lavorare bene.

È un passaggio importante, perché avvicina l’AI al modo reale in cui funzionano le aziende. Le aziende non vivono solo di dati strutturati. Vivono di regole scritte, procedure condivise, documenti tecnici, esperienza accumulata e conoscenza distribuita.

Portare tutto questo dentro l’esperienza conversazionale significa ridurre un’altra distanza: quella tra ciò che l’azienda sa e ciò che l’utente riesce davvero a trovare quando gli serve.

Dal sapere al fare.

Poi arriva il passaggio successivo, quasi inevitabile.

A un certo punto sapere non basta. L’utente non vuole solo chiedere “quali clienti sono in calo?” ma anche capire cosa fare dopo. Preparare un’azione commerciale, generare un report, aggiornare uno stato, aprire una richiesta, avvisare qualcuno, prenotare un appuntamento, scaricare un documento, far partire un processo.

È qui che entra una delle frasi più forti della presentazione: il linguaggio naturale può attivare e abilitare azioni concrete.

Con i Custom Commands, il software può intercettare ed eseguire azioni generate dalla conversazione. Questo è un cambio di passo, perché l’AI smette di essere soltanto uno strumento per ottenere risposte e diventa una nuova modalità di interazione con il software.

Sempre dentro regole definite, sempre dentro un contesto controllato, sempre dentro i confini del prodotto. Ma con un’interfaccia più naturale.

Per chi sviluppa software, questo è forse uno dei pattern più interessanti: non pensare all’AI solo come livello informativo, ma come porta di accesso ad azioni reali.

Abbiamo aggiunto al “dimmi”, anche un necessario “fai”.

Con i Custom Commands, la conversazione diventa azione dentro il software.

Kimo: l’AI dentro la Sales Force Automation verticale.

Il terzo caso è quello di Kimo, presentato da Gabriele Ottaviani, CEO.

Kimo è una soluzione di Sales Force Automation verticale per aziende B2B nei settori dell’edilizia, dell’idrotermosanitaria, dell’elettrico e della ferramenta. Ancora una volta, il contesto cambia. E ancora una volta, il punto resta lo stesso.

Una rete vendita non ha bisogno di un’AI astratta. Ha bisogno di risposte su clienti, ordini, prodotti, opportunità, territori, agenti, priorità e prossime azioni. Ha bisogno di preparare meglio una visita, capire quali clienti seguire, leggere segnali commerciali che rischiano di restare nascosti e trasformare informazioni sparse in decisioni più rapide.

In un software verticale come Kimo, BI e AI diventano utili proprio perché non partono da zero. Entrano in un prodotto che conosce già il lavoro dei suoi utenti e lo amplificano.

Non chiedendo alle persone di cambiare modo di lavorare, ma portando dati, insight e conversazione dentro il modo in cui lavorano già.

Elly dentro una piattaforma verticale di Sales Force Automation: dati, clienti e operatività commerciale nello stesso flusso.

Tre casi, un unico viaggio.

Azerouno, Sistemya e Kimo raccontano tre storie diverse, ma viste insieme compongono un’unica direzione.

Integrare BI e AI in un software significa ripensare il modo in cui l’utente accede alle informazioni, fa domande, riceve suggerimenti, consulta conoscenza e attiva azioni.

Partire dai dati, ma non fermarsi ai dati per arrivare dove serve davvero: nel software, nel flusso, nel lavoro, nel posto giusto.

È il momento di integrare.

Il workshop si è chiuso con un grazie ai partner che ci aiutano a crescere. Fondamentale per noi. Il vero senso del nostro percorso: il programma Partner Ellycode.

Le integrazioni come queste nascono dall’incontro tra due competenze: da una parte, una tecnologia pensata per rendere dati, insight e conoscenza più accessibili; dall’altra, partner che conoscono davvero i propri mercati, i propri utenti, i propri processi e il proprio linguaggio.

Azerouno, Sistemya e Kimo sono tre esempi concreti di come Elly può entrare nei software dei partner e portare valore dove l’utente sta già lavorando.

E allora sì: è il momento di integrare.

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