Il go-live non è la fine, ma l’inizio della vera sfida. Mollare il sistema senza supporto o monitoraggio è un errore sconsiderato che vanifica mesi di lavoro. Ho visto un help desk dedicato salvare una linea di produzione da bug imprevisti, mentre l’abbandono ha distrutto la fiducia altrove,
Un ERP non è solo tecnologia, è una rivoluzione culturale. Pensare che si adotti da solo, senza coinvolgere i team, è un errore imperdonabile che genera resistenze e fallimenti. Ho visto progetti naufragare per formazione generica—un’unica sessione per tutti—mentre sessioni mirate su Dynamics 365 F&O
La migrazione dei dati è il cuore pulsante di un ERP, ma trattarla come un dettaglio tecnico è un errore disastroso che trasforma il sistema in un caos ingestibile. Ho visto aziende arrancare con dati incoerenti—clienti duplicati, transazioni perse—perché non hanno investito in un data cleansing preliminare. In
La selezione di un ERP non è un’asta al ribasso, ma troppe aziende lo trattano così, ignorando il Total Cost of Ownership (TCO) e condannandosi a un sistema insostenibile. Ho guidato team che, analizzando costi a lungo termine—formazione, manutenzione, aggiornamenti—hanno scartato soluzioni “economiche” che si rivelavano trappole.
La pianificazione è il pilastro di un’implementazione ERP di successo, eppure molte aziende la trattano come un optional, condannandosi al fallimento. Ho visto un produttore manifatturiero buttare via mesi di lavoro perché, per la fretta di mostrare risultati, ha ignorato il coinvolgimento del reparto produzione: il sistema non gestiva
Un ERP non è un traguardo, ma un investimento da valutare nel tempo. Monitorare il successo richiede metriche precise: il tasso di adozione utenti (target: 85% a un mese, 95% a sei) mostra quanto il sistema è integrato nelle operazioni; il tempo di risposta (idealmente sotto i 2 secondi) ne
Personalizzare un ERP per riflettere i processi aziendali sembra una scelta ovvia, ma l’eccesso può essere un’arma a doppio taglio. Modificare il core del sistema aumenta i costi (fino al 50% in più per la manutenzione) e complica gli aggiornamenti, bloccando l’accesso a nuove funzionalità. Ad esempio,
Un ERP non è solo tecnologia, ma un cambiamento che coinvolge persone e processi. La resistenza degli utenti è una sfida reale nelle medie imprese: senza una strategia di change management, anche il miglior sistema rischia di fallire. Coinvolgere gli stakeholder fin dalla pianificazione – ad esempio con workshop interdipartimentali – crea
Nel mondo del lavoro moderno, la leadership non è più un ruolo statico, ma una competenza dinamica che richiede flessibilità e adattabilità. Con l'aumento dello smart working, l'intelligenza artificiale che trasforma i processi e una complessità organizzativa in continua crescita, i leader si trovano a navigare
La Direzione IT è il motore tecnico di un’implementazione ERP. Non si limita a configurare server: il CIO o IT Manager supervisiona la governance tecnologica, garantendo compatibilità con CRM, WMS e altri sistemi aziendali. Durante la migrazione dei dati – un passaggio critico – assicura che informazioni da vecchi database (magari
L’implementazione di un sistema ERP può rivoluzionare una media impresa, ma il successo dipende da una pianificazione impeccabile. La fase di raccolta dei requisiti è il cuore del progetto: non si tratta solo di elencare desideri, ma di analizzare a fondo i processi esistenti, identificare inefficienze e colmare lacune
Le reti neurali multilivello (o multistrato) rappresentano un salto concettuale fondamentale rispetto al percettrone di Rosenblatt, superandone i limiti e aprendo la strada all’intelligenza artificiale moderna. Mentre il percettrone monostrato si dimostrò incapace di risolvere problemi non linearmente separabili, l’introduzione di strati nascosti e algoritmi di apprendimento avanzati
Le reti neurali artificiali, diffusissime nelle attuali tecnologie avanzate, affondano le loro radici in un modello concettuale degli anni '50: il percettrone. Ideato nel 1958 da Frank Rosenblatt, il percettrone segnò una svolta rivoluzionaria nell’intelligenza artificiale, introducendo per la prima volta un sistema capace di apprendere da dati
Alla base di strumenti come assistenti vocali, auto a guida autonoma e diagnostica medica avanzata, il ML consente alle macchine di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmate. Ma come è iniziato tutto questo? Questo articolo ripercorre le tappe fondamentali del machine learning, dalle intuizioni pionieristiche di Alan Turing agli
Introduzione La cultura aziendale è il risultato di una complessa interazione tra valori interni, dinamiche esterne e il ruolo della leadership. Comprendere questi elementi è essenziale per guidare il cambiamento e garantire un successo sostenibile. Questo articolo approfondisce sei aspetti fondamentali su cui si basa ogni cultura aziendale e come
Le Quattro Fasi dello Sviluppo Organizzativo di Edgar H. Schein e il Concetto di Presupposto Dominante Edgar H. Schein, uno dei massimi esperti di cultura organizzativa, ha descritto l'evoluzione delle organizzazioni attraverso quattro fasi fondamentali: creazione, sviluppo, maturità e declino/reinvenzione. Ogni fase è caratterizzata da un presupposto
Inizia qui una serie di tre articoli ispirati al libro di Edgar H. Schein, Cultura d'azienda e leadership. Questo primo articolo esplora i fondamenti della cultura organizzativa, analizzando le forze nascoste che influenzano le dinamiche aziendali e il ruolo della leadership nel plasmare e gestire questi elementi. Schein,
L’importanza della Cultura nell’Era del Cambiamento In un periodo storico caratterizzato da innovazioni e cambiamenti rapidi, la cultura aziendale si rivela uno dei più potenti strumenti per la sopravvivenza e il successo delle aziende. Essa non è soltanto l’insieme dei valori dichiarati o degli obiettivi formali, ma
L'organizzazione aziendale, la tecnologia, il machine learning e la macroeconomia sono temi sempre più intrecciati. La rapidità del cambiamento attuale richiede approcci agili per adattarsi a un mercato in continua evoluzione, mentre l’uso del machine learning e delle reti di agenti autonomi sta trasformando sia i modelli