Qlik 2026: dalla Business Intelligence agli agenti AI

Le novità presentate al Qlik Connect 2026 portano la Business Intelligence oltre le dashboard, verso un modello di Decision Intelligence basato su AI, dati certificati e governance avanzata.

Advinser, partner ufficiale Qlik e specialista nella realizzazione di soluzioni di Business Intelligence per il settore manifatturiero, fashion e le utility, integra da subito queste innovazioni all'interno delle proprie piattaforme e dashboard.

L'obiettivo è semplice: trasformare i dati aziendali in uno strumento sempre più utile per chi deve gestire produzione, vendite, finanza e operations.

Se fino a ieri la Business Intelligence aiutava a capire cosa era successo, oggi può contribuire a comprendere perché è successo e quali azioni intraprendere.

I tre pilastri della Decision Intelligence

Le innovazioni introdotte da Qlik si basano su tre elementi chiave: Agentic AI, Model Context Protocol (MCP) e Data Products certificati.

1) Agentic AI: la Business Intelligence che aiuta a decidere

Per anni le dashboard hanno rappresentato il principale strumento di analisi aziendale. Tuttavia, individuare un problema e comprenderne le cause richiede spesso tempo, esperienza e la consultazione di molte fonti informative diverse.

L'Agentic AI introduce un nuovo approccio:  gli utenti possono dialogare con assistenti intelligenti che analizzano automaticamente dati aziendali, documentazione tecnica, procedure operative e conoscenza interna dell'organizzazione per fornire risposte contestualizzate e supportare le decisioni.

Non si tratta di semplici chatbot. Questi sistemi sono in grado di collegare informazioni provenienti da ERP, MES, CRM, sistemi finanziari e documentazione aziendale, restituendo risposte complete e coerenti con il contesto operativo.

• Un esempio nella produzione

Un direttore operativo potrebbe chiedere: "Perché la produttività della linea di confezionamento è diminuita questa settimana?"

L'assistente analizza i dati di produzione, confronta le prestazioni con i periodi precedenti e verifica eventuali anomalie.

Se necessario può consultare automaticamente manuali macchina, procedure di manutenzione e documentazione tecnica, evidenziando ad esempio che il calo è legato a una serie di microfermi ripetitivi o a un intervento manutentivo non ancora eseguito.

• Un esempio per la direzione finanziaria

Un CFO potrebbe chiedere: "Perché il margine operativo è diminuito rispetto al trimestre precedente?"

L'assistente correla costi energetici, acquisti, produzione e vendite, identificando automaticamente i fattori che hanno avuto il maggiore impatto sul risultato economico.

In pochi secondi il management ottiene una spiegazione supportata dai dati, senza dover consultare report separati provenienti da sistemi differenti.

• Un esempio per la direzione commerciale

Un direttore vendite potrebbe chiedere: "Perché le vendite nel mercato tedesco stanno rallentando?"

L'assistente analizza l'andamento degli ordini, il comportamento dei clienti, la marginalità e le performance dei prodotti, individuando le principali cause del rallentamento e fornendo una visione completa della situazione.

Dati e documenti in un'unica risposta

Uno degli aspetti più innovativi è la capacità di utilizzare contemporaneamente dati strutturati e documentazione aziendale. Manuali tecnici, procedure operative, documenti qualità, certificazioni, contratti e report possono essere interrogati insieme ai dati provenienti dai sistemi gestionali.

Per le aziende manifatturiere e le utility questo significa ridurre drasticamente il tempo necessario per trovare informazioni e accelerare il processo decisionale.

2) Model Context Protocol (MCP): dati affidabili per qualsiasi intelligenza artificiale

L'adozione dell'intelligenza artificiale nelle aziende sta crescendo rapidamente, ma spesso emerge un problema: modelli diversi possono interpretare i dati in modo differente, generando risultati incoerenti o difficili da verificare.

Il Model Context Protocol (MCP) è lo standard aperto fondamentale rilasciato per connettere in modo sicuro i grandi modelli di linguaggio (LLM) alle sorgenti di dati aziendali. Spesso i modelli AI di terze parti falliscono nei calcoli complessi perché non conoscono il contesto e le logiche dei KPI specifici dell'azienda.

• Il motore associativo come "ancora di verità": implementando il server Qlik MCP, Advinser permette alle intelligenze artificiali esterne di utilizzare il motore associativo di Qlik come livello semantico centralizzato. L'AI esterna non interroga direttamente il database grezzo (rischiando calcoli errati), ma interroga Qlik.
• Sicurezza e governance: il protocollo MCP garantisce che l'AI rispetti rigorosamente i permessi di accesso ai dati impostati a livello aziendale (Row-Level Security). Questo consente alle Utilities o alle fabbriche ad alta precisione di far dialogare i propri assistenti virtuali con i dati finanziari o operativi in totale sicurezza, garantendo risposte matematicamente esatte e conformi alla data governance.

3) Qlik Data Products: curare e monetizzare i dati come prodotti finiti

Il concetto di Data Product sposta la BI dal modello "creiamo una dashboard per ogni richiesta" a un modello a catalogo strutturato. Un Data Product è un set di dati pulito, governato, pronto all'uso e riutilizzabile per molteplici scopi analitici, trattato esattamente con lo stesso rigore con cui una fabbrica tratta i propri prodotti fisici.

• Il Marketplace dei Dati: attraverso Qlik Talend Cloud, Advinser centralizza i flussi informativi aziendali (es. dati di fatturazione delle Utilities o i registri qualità del manifatturiero) confezionandoli in Data Products certificati e documentati, accessibili tramite un marketplace interno.
• Il Qlik Trust Score™: ogni Data Product include una dashboard informativa integrata contenente il Trust Score. Questo indicatore analizza in tempo reale la qualità del dato, la freschezza dell'ultimo aggiornamento della pipeline e l'assenza di anomalie. Gli utenti di business o gli sviluppatori possono "acquistare" il pacchetto dati per creare nuovi report o alimentare l'AI sapendo esattamente se il dato è affidabile al 100%.

Una UX rinnovata per la massima autonomia del business

Oltre alle capacità computazionali, Advinser sposa il rinnovamento dell'esperienza utente introdotto in questo bimestre. I nuovi cruscotti industriali adottano i framework grafici nativi Foundation e New Horizon, che garantiscono interfacce pulite, ultra-responsive e ottimizzate per i tablet di reparto. Grazie a funzionalità come la Pivot Table Exploration, i manager possono riorganizzare la visualizzazione dei dati in drag-and-drop direttamente in fase di analisi, azzerando i tempi di attesa per le modifiche da parte del reparto IT.

Il futuro della Business Intelligence è già disponibile

L'evoluzione della Business Intelligence non consiste più soltanto nel visualizzare dati, ma nel rendere le informazioni realmente utilizzabili da chi deve prendere decisioni ogni giorno.

Grazie all'integrazione di Agentic AI, Data Products e nuove tecnologie di governance, Advinser porta nel manifatturiero e nelle utility una nuova generazione di soluzioni in grado di unire dati, conoscenza aziendale e intelligenza artificiale in un unico ecosistema.

Per scoprire come integrare queste innovazioni nella tua organizzazione, contatta il team Advinser.