Unilever, cinque agenti AI trasformano le email d'ordine in ordini SAP

Quando un cliente invia un ordine via email, nessuno gli ha chiesto di usare un formato standard. Unilever, che serve circa 300.000 clienti diretti tra catene di supermercati e piccoli distributori, ha scelto di non cambiare le abitudini di chi compra ma quelle del software che riceve. Il risultato si chiama NOVA, un sistema di cinque agenti AI che legge le email d'ordine e le trasforma in ordini già inseriti in SAP.

Il problema: ordini che arrivano in mille forme

Nel ciclo order-to-cash, cioè dal momento in cui il cliente ordina a quello in cui l'azienda incassa, il primo anello è spesso il più artigianale. Un retailer che lavora con decine di fornitori non può convertire ogni ordine nel formato richiesto da ciascuno. Così le email arrivano con allegati, tabelle e testi diversi, e qualcuno deve leggerle, interpretarle e ricopiarle nel gestionale. È un lavoro ripetitivo, esposto a errori e difficile da scalare quando i mercati crescono.

Il principio dichiarato da Deepalok Roy Chowdhury, global director per l'order-to-cash, è chiaro: i clienti non devono adattarsi alla tecnologia di Unilever. Il sistema deve incontrarli nel formato che già usano.

Come funziona NOVA

NOVA divide il lavoro tra cinque agenti costruiti su Microsoft Foundry. Quattro leggono l'email in arrivo, ne ricostruiscono il contesto ed estraggono l'ordine. Il quinto controlla il risultato prima che l'ordine venga inserito nel sistema SAP dell'azienda. Tutto ciò che manca o appare insolito passa a una persona, che lo rivede.

Questa architettura ha un punto interessante: la verifica non è lasciata all'agente che ha fatto il lavoro. Un agente dedicato fa da controllore, e sopra di lui resta l'essere umano per le eccezioni. Gli agenti aiutano inoltre a validare le contestazioni, controllando gli ordini per capire se la responsabilità dell'errore sia del cliente.

Secondo quanto riferito da Graham Sommer, head of customer operations, Unilever ha già attivato otto agenti a livello globale. Per Castro, che ha illustrato i numeri, i primi mesi sono serviti soprattutto a scegliere l'architettura giusta, perché NOVA è il primo sistema multi-agente della catena di fornitura su questa scala.

I risultati nei mercati pilota

Nei mercati di prova il 95% degli ordini passa senza lavoro manuale. I rimborsi vengono gestiti in metà del tempo, e l'onboarding dei nuovi clienti richiede il 90% di tempo in meno. NOVA ha elaborato migliaia di ordini in produzione. Sono dati dichiarati dall'azienda e riferiti ai mercati pilota: non c'è, nella fonte, una misura indipendente né il dettaglio di come siano stati calcolati.

Il piano è estendere il sistema a più di 50 mercati, a partire dal Nord America, il più grande per Unilever.

Perché ora

Il lancio arriva in un anno più duro sul fronte dei costi. Il direttore finanziario Srinivas Phatak ha detto, nella call sui conti del terzo trimestre, che l'azienda si aspetta circa 900 milioni di euro di inflazione sulle materie prime nel 2026, contro i 850 milioni stimati in precedenza, e che sta spingendo iniziative di produttività su ogni voce del conto economico senza usare i prezzi per gestire i margini. In questo quadro, automatizzare un processo ad alto volume come l'inserimento ordini è una leva operativa, non un esperimento.

Nello stesso settore, Nestlé usa gli agenti AI di SAP per i solleciti di pagamento: un assistente con quattro agenti prepara le email di sollecito e le pratiche per i collezionisti. Segnale che gli agenti stanno passando dall'inserimento dell'ordine all'incasso.

Cosa può imparare un manager

• Parti dal formato del cliente, non dal tuo. Se chiedi a clienti e fornitori di cambiare abitudini, l'adozione rallenta; se è il sistema ad adattarsi, il beneficio arriva subito.
• Separa chi fa da chi controlla. Un agente che verifica il lavoro degli altri prima dell'inserimento nel gestionale riduce il rischio di errori che si propagano.
• Prevedi sempre un percorso per le eccezioni. In NOVA ciò che è incompleto o anomalo va a una persona: il 95% automatico funziona proprio perché il restante 5% non viene forzato.
• Parti da mercati pilota e dai numeri. Unilever ha misurato ordini automatici, tempi dei rimborsi e onboarding prima di estendere il sistema.
• Mettiti in conto il tempo di progettazione. I primi mesi sono andati nella scelta dell'architettura: per un sistema multi-agente conviene pianificarli.