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Dall'AI sperimentale all'impatto reale nell'Energy & Utilities

Gunpowder accompagna le aziende Energy & Utilities nell'integrazione di Intelligenza Artificiale, dati, CRM e automazione all'interno di processi reali, collegando nuove soluzioni a sistemi, infrastrutture e investimenti già esistenti.

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Eventi e contenuti

Gunpowder protagonista nell'Energy & Utilities

Eventi, workshop, casi reali e contenuti per portare innovazione, AI e dati dentro i processi del settore.

16 settembre

Energy & Utilities

Registrazioni in apertura

Percorso Digital Energy & Utilities

Organizzatori
Osservatori Digital Innovation e Politecnico di Milano
Registrazioni in apertura

14 ottobre

Energy & Utilities

Registrazioni in apertura

IKN Aquality Forum

Orario
15:10 - 15:30
Ruolo Gunpowder
Speech con cliente
Registrazioni in apertura

18 ottobre

Energy & Utilities

Registrazioni in apertura

Workshop Speed Date

Organizzatori
Osservatori Digital Innovation e Politecnico di Milano
Percorso / tema
Percorso Digital Energy & Utilities
Registrazioni in apertura

15 novembre

Energy & Utilities

Registrazioni in apertura

Workshop Smart Mobility

Organizzatori
Osservatori Digital Innovation e Politecnico di Milano
Percorso / tema
Percorso Digital Energy & Utilities
Registrazioni in apertura

1 dicembre

Energy & Utilities

Data provvisoria

Workshop Digital Twin & Energy Infrastructures

Organizzatori
Osservatori Digital Innovation e Politecnico di Milano
Percorso / tema
Percorso Digital Energy & Utilities
Registrazioni in apertura

19 gennaio

Energy & Utilities

Registrazioni in apertura

Workshop Smart Home

Organizzatori
Osservatori Digital Innovation e Politecnico di Milano
Percorso / tema
Percorso Digital Energy & Utilities
Registrazioni in apertura

10 marzo

Energy & Utilities

Registrazioni in apertura

Workshop Digital Energy & Utility

Organizzatori
Osservatori Digital Innovation e Politecnico di Milano
Percorso / tema
Percorso Digital Energy & Utilities
Registrazioni in apertura
Le sfide

Il problema del settore

Nel settore Energy & Utilities le sperimentazioni non mancano. Il problema emerge quando un progetto deve uscire dal perimetro del pilot, integrarsi nei processi quotidiani e produrre risultati misurabili.

Dati e sistemi frammentati

Le informazioni sono distribuite tra CRM, billing, ERP, sistemi di campo, piattaforme di assistenza e archivi documentali. Senza una visione integrata, anche l’AI più avanzata lavora su un quadro incompleto.

Processi non sufficientemente mappati

Automatizzare un processo poco chiaro significa trasferire le sue inefficienze alla tecnologia. Prima di introdurre agenti e automazioni bisogna definire attività, responsabilità, regole ed eccezioni.

Valore difficile da misurare

Molti progetti partono senza una baseline e senza KPI condivisi. Diventa così difficile capire se l’AI stia riducendo tempi e costi, migliorando il servizio o semplicemente aggiungendo un nuovo livello di complessità.

Governance e affidabilità

Risposte corrette, accessi controllati, tracciabilità delle azioni ed escalation verso le persone non sono aspetti secondari: sono le condizioni necessarie per portare l’AI dentro processi aziendali reali.

Integrazione con ciò che esiste

Una utility non può ripartire da zero. Le nuove soluzioni devono convivere con infrastrutture, applicazioni e investimenti già effettuati, ampliandone il valore senza compromettere continuità e sicurezza.

Le aree in cui produciamo impatto

Quattro sfide in cui trasformare l’AI in risultati

Customer service e customer experience

Il problema

Richieste distribuite su più canali, tempi di risposta elevati e operatori che devono cercare informazioni in sistemi diversi compromettono l’esperienza del cliente e aumentano i costi di assistenza.

L'approccio

Unificare dati, conoscenza e canali, automatizzando le richieste ricorrenti e mantenendo il passaggio all’operatore nei casi che richiedono competenza, sensibilità o capacità decisionale.

La tecnologia

CRM, piattaforme omnicanale, knowledge base, AI generativa e agenti integrati nei processi di assistenza.

Il risultato atteso

Risposte più rapide e coerenti, maggiore autonomia del cliente e più tempo per gli operatori da dedicare alle situazioni complesse.

Credito, incassi e processi commerciali

Il problema

Pratiche frammentate, comunicazioni non tracciate e scarsa visibilità su scadenze, attività e soggetti coinvolti rallentano il recupero crediti e rendono difficile governare il processo.

L'approccio

Centralizzare informazioni e attività, automatizzare i passaggi ripetitivi e fornire a team interni e partner esterni una visione aggiornata dello stato di ogni pratica.

La tecnologia

CRM, workflow configurabili, analytics, AI e piattaforme dedicate alla gestione del credito.

Il risultato atteso

Maggiore controllo operativo, riduzione dei tempi morti, comunicazioni tracciabili e decisioni basate su dati aggiornati.

Dati, integrazione e governance

Il problema

CRM, billing, ERP, documenti e sistemi operativi spesso contengono informazioni parziali o non allineate. In questo contesto, analytics e AI rischiano di produrre risposte incomplete o poco affidabili.

L'approccio

Mappare le fonti, definire responsabilità e regole di accesso, migliorare la qualità dei dati e costruire un livello di integrazione che renda le informazioni utilizzabili nei processi.

La tecnologia

Data platform, API, MCP, strumenti di integrazione, Business Intelligence e modelli di governance.

Il risultato atteso

Una base informativa affidabile e accessibile, capace di sostenere decisioni, automazioni e agenti AI senza perdere controllo e tracciabilità.

Operations e infrastrutture intelligenti

Il problema

Reti, impianti e attività sul territorio generano grandi quantità di dati, ma trasformarli in segnali operativi richiede l’integrazione tra sistemi di campo, piattaforme aziendali e processi di intervento.

L'approccio

Collegare dati tecnici e informazioni di business per anticipare anomalie, definire priorità e supportare persone e squadre operative nelle decisioni.

La tecnologia

IoT, analytics predittivi, digital twin, AI e integrazione tra sistemi IT e operativi.

Il risultato atteso

Interventi più tempestivi, migliore utilizzo delle risorse, maggiore continuità del servizio e infrastrutture più resilienti.

Casi in evidenza

Le prove

uBroker

uBroker: help desk omnicanale con agente AI

Un customer service AI agent basato su Agentforce di Salesforce, attivo 24/7 e integrato tra sito, app e WhatsApp per automatizzare le richieste di primo livello e alleggerire il lavoro degli operatori.

  • primo Customer Service AI Agent multicanale del settore energetico italiano
  • Agentforce di Salesforce con integrazione tra sito, app e WhatsApp
  • automazione delle richieste di primo livello e ottimizzazione delle risorse interne
  • riduzione significativa dei tempi di risposta e aumento della soddisfazione dei clienti
  • monitoraggio continuo, feedback loop e change management per il team
Leggi la success story

AXPO

AXPO: Salesforce e AI per il recupero crediti

Con LEVI, Gunpowder ha strutturato e digitalizzato la credit collection esterna di AXPO, migliorando controllo, tracciabilità e collaborazione con studi legali e collector.

  • superamento di email e file Excel non tracciati nella gestione con gli studi legali
  • visibilità sullo stato delle pratiche e monitoraggio delle performance di studi e collector
  • documenti e comunicazioni centralizzati in un flusso unico e tracciabile
  • DSO ridotto, tempi morti azzerati e report real-time su volumi, SLA e spese legali
  • stack composto da Salesforce Sales Cloud, Experience Cloud, LEVI by Gunpowder e MuleSoft
Leggi la success story
Il percorso

Il metodo Gunpowder

  1. Identificare il caso d’uso

    Partiamo da processi, vincoli e priorità reali per isolare un uso con impatto misurabile.

  2. Definire baseline e KPI

    Definiamo metrica iniziale, target, ownership e criteri di successo prima di introdurre la tecnologia.

  3. Preparare dati e processi

    Rendiamo dati, ruoli, regole e integrazioni pronti a sostenere un deployment affidabile.

  4. Implementare a rischio controllato

    Rilasciamo in modo progressivo, con governance, escalation e controllo sui rischi operativi.

  5. Misurare

    Monitoriamo adozione, tempi, qualità e impatto per capire cosa correggere e cosa consolidare.

  6. Scalare

    Quando il valore è dimostrato, estendiamo il modello ad altri team, canali e processi senza ricominciare da zero.

Thought leadership

Le due prospettive proprietarie

Whitepaper

Agentic Enterprise

Come governare persone, processi, dati e agenti per superare la fase dei pilot e portare l’AI nella realtà operativa.

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Whitepaper

Headless 360

Come rendere il patrimonio Salesforce accessibile e azionabile oltre le sue schermate, attraverso API, agenti e nuove esperienze digitali.

Scopri il Whitepaper

Contatti

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