L'intervista

Marcello Savarese  (Wind Tre): ‘Data, AI e automazione: il motore di innovazione di Wind Tre’

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Marcello Savarese, Direttore del Data, A.I. & Automation Office di Wind Tre: 'Abilitare un approccio di data supply chain ha richiesto la creazione di una visione unificata del dato superando la frammentazione tra i vari silos organizzativi e tecnologici derivanti da operazioni di merge e di acquisizione negli anni passati'.

Antenne, clienti e prodotti: per Wind Tre la data strategy, gli analytics e l’intelligenza artificiale sono diventati pilastri imprescindibili per governare l’azienda e far crescere il business. Questi strumenti presidiano non solo i processi interni, garantendo soluzioni data-driven in grado di anticipare esigenze e orientare decisioni strategiche, ma si estendono anche all’offerta rivolta ai clienti B2B facendo leva sull’enorme patrimonio informativo e sulle competenze acquisite.

Al centro di questo approccio c’è il Data, A.I. & Automation Office di Wind Tre, un reparto di oltre cento professionisti — tra Data Scientist, Data Engineer e Automation Expert — che trasforma quotidianamente grandi volumi di dati grezzi in insight operativi. I dati vengono opportunamente analizzati per generare valore mediante approcci di Intelligenza Artificiale: dalla gestione ottimizzata delle antenne sul territorio, ai sistemi di monitoraggio e assurance predittivi, alla cybersecurity, alle campagne di up-selling e cross-selling, ai motori di HR analytics fino all’automazione delle analisi delle PEC in arrivo.

Grazie a queste iniziative, il dipartimento non è solo un centro di competenza, ma un vero e proprio motore di innovazione, capace di delineare tendenze e definire le strategie future.

Ne abbiamo parlato con Marcello Savarese, Direttore del Data, A.I. & Automation Office di Wind Tre, che gestisce un team centralizzato e a servizio di tutta la azienda, testimonianza della crescente importanza delle tecnologie data-driven per il successo di un’azienda innovativa ed orientata al futuro.

Key4Biz. Quali sono le principali sfide che Wind Tre ha affrontato nella costruzione e nel governo della “data supply chain” e come queste sono state superate per garantire un’efficace integrazione dell’AI nei processi aziendali?

Marcello Savarese. Abilitare un approccio di data supply chain ha richiesto la creazione di una visione unificata del dato superando la frammentazione tra i vari silos organizzativi e tecnologici derivanti da operazioni di merge e di acquisizione negli anni passati. Questo approccio ci ha permesso di costruire un’unica piattaforma dati che accelera lo sviluppo di modelli di AI.

Di fondamentale importanza è stato poi il coinvolgimento sin dalle fasi iniziali funzioni operative nei processi di ideazione e sviluppo dei motori di AI, garantendo che le soluzioni rispondessero esattamente alle esigenze reali dell’azienda, massimizzando l’impatto sul campo.

Per sostenere questa evoluzione, abbiamo adottato un modello operativo bastato su un approccio fortemente collaborativo ed ibrido (agile e war room in base alla complessità del modello da realizzare).  I team cross-funzionali collaborano in modalità end-to-end per sviluppare, mettere in produzione, monitorare ed evolvere in continuo i modelli di AI, riducendo il time-to-market e aumentando la qualità delle soluzioni.

Key4Biz. Cosa distingue il modello di data supply chain di Wind Tre rispetto agli altri?

Marcello Savarese. Wind Tre si è dotata di un approccio di data supply chain che in sintesi è costituita da tre fasi: la raccolta del dato, la sua trasformazione mediante lo stack metodologico degli analytics e il consumo mediante automazione o industrializzazione. Tutto presente nello stesso dipartimento.  Ancora oggi ci sono pochissime aziende nel nostro paese che hanno un modello operativo così integrato. Dal punto di vista operativo abbiamo un modello Hub & Spoke. L’Hub centrale che è il reparto che io guido ha il compito di definire la strategia, garantire coerenza tecnologica, e sviluppare modelli di AI ed asset riutilizzabili (pipeline dati, componenti MLOps, policy etiche). Gli Spoke sono presenti in ogni dipartimento (che chiamiamo Data Adopter Unit) supportano l’adozione dell’AI sui loro processi e definiscono con l’HUB la priorità da affrontare.

Key4Biz. Come e da chi vengono usati gli analytics in azienda?

Marcello Savarese. Un’altra particolarità della nostra data supply chain è che è al centro dell’organizzazione e serve tutta l’azienda.  Ci sono casi d’uso di analytics ormai in ogni dipartimento.

Key4Biz. Ad esempio?

Marcello Savarese. Attività quotidiane come la gestione dell’upselling o il cross selling dei clienti, fornire cioè il giusto valore al cliente in modo altamente personalizzato. Si va da logiche di HR analytics ad attività più complesse come l’ottimizzazione delle antenne sul territorio ed un uso più efficiente dell’energia per ridurre l’impatto ambientale.

Key4Biz. Quanti modelli e use case avete elaborato finora?

Marcello Savarese. Di casi d’uso come quelli che ho menzionato ne abbiamo elaborati più di un centinaio e come dicevo ormai gli analyitcs e l’AI permeano l’intera organizzazione. Abbiamo 112 tra modelli di analytics, algoritmi, trigger, agenti AI che abilitano i casi d’uso di cui parlavo.

Key4Biz. E per quanto riguarda l’AI generativa a che punto siete?  

Marcello Savarese. Ci lavoriamo da circa un anno e mezzo. Ci sono già una decina di agenti attivi in azienda, soprattutto nell’ambito di customer operation. Area in cui su questi temi stiamo davvero investendo tanto. Questi strumenti tendono a rendere maggiormente efficace la comunicazione con i nostri clienti fino ad hyper-personalizzare i modelli di comunicazione.

Key4Biz. Qualche esempio di utilizzo?

Marcello Savarese. Ad esempio, la semplificazione dei processi di gestione delle Pec che ci arrivano tutti i giorni. I nostri agenti AI ora sono in grado di leggere la mail, capire cosa il cliente ci chiede, quali sono le informazioni necessarie e raccoglierle dai nostri sistemi, per poter poi generare una risposta. Un’attività complessa che oggi quindi viene svolta da agenti AI in grado di fare tutto ciò che ho raccontato con annessa risposta via mail pronta per il timbro finale dell’operatore umano, nella logica dello human end loop che chiude il cerchio.

Key4Biz. Un altro esempio?

Marcello Savarese. Un altro esempio è ormai parte del personale dei negozi di Wind Tre che noi chiamiamo Bill. Supporta i nostri dealer nel rispondere a domande su prodotti nuovi e particolari come i prodotti assicurativi di Wind Tre che richiedono una conoscenza approfondita della materia dovuta soprattutto ad alcune specificità: quale razza di cane posso assicurare? Quale è il massimale in caso di furto della valigia se sono in viaggio? Quanto tempo dopo l’acquisto posso richiedere il supporto assicurativo di Wind Tre per i miei elettrodomestici? Sono le tipiche domande che il cliente pone in negozio. Bill è un agente AI che supporta il personale a rispondere con rapidità.

Key4Biz. In percentuale quanta parte dell’attività del vostro Team è rivolta internamente a Wind Tre e quanto invece a clienti esterni?

Marcello Savarese. Questo è un ottimo punto: Wind Tre offre numerosi servizi alla nostra clientela B2B. Riusciamo pienamente a soddisfare le esigenze delle aziende clienti lavorando noi direttamente, o nel caso di problemi di capacity, visto che la componente interna ci dà molto da fare, supportati da professionisti del settore. Circa il 70% delle attività è dedicato ai dipartimenti interni, mentre il restante 30% serve clienti B2B. Forniamo loro dati ed analisi, conformi alle norme di privacy, sulla nostra customer base per elaborare strategie commerciali e supportare le decisioni aziendali. Ad esempio,  forniamo servizi di customer intelligence (distribuzioni socio demografiche dei clienti , turisti/stranieri, residenti, visitatori, logiche di pagamento) servizi di customer behaviour (livelli di digitalizzazione, comportamenti di spesa, aree di permanenza) o servizi di competitive intelligence per capire come si differenzia la popolazione dei miei clienti/prospect rispetto a quella dei competitor su misure sociodemo e comportamentali.

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