Conduct: un layer tra sistemi enterprise e agenti AI

Non puoi far correre un agente su un terreno che non conosce. I sistemi delle grandi aziende sono stati personalizzati migliaia di volte negli ultimi quarant'anni: regole di procurement, flussi di approvazione, dipendenze tra moduli che nessuno ha mai documentato per intero. Il risultato è che oggi questi sistemi sono opachi anche per le stesse aziende che li hanno costruiti. Un agente AI che non ha accesso alle logiche di funzionamento non può agire su di esse. Conduct, startup londinese fondata nel 2024 da tre ex-ingegneri di Palantir, parte esattamente da questa diagnosi, proponendo una soluzione concreta e già adottata da grandi clienti enterprise.

Un'azienda attiva da anni porta nei propri sistemi milioni di righe di codice custom, integrazioni stratificate, configurazioni che riflettono decisioni prese in contesti ormai dimenticati. Una regola di pricing può vivere in tre punti diversi dello stesso ERP. Un workflow di approvazione può toccare SAP, un MES di produzione e una applicazione verticale di settore senza che nessuno abbia mai mappato l'intera catena. Questo è il terreno su cui gli agenti AI si trovano a operare: un terreno che, nella maggior parte delle grandi organizzazioni, nessuno conosce nella sua interezza. Questo contribuisce all'elevato tasso di fallimento dei tentativi di portare progetti AI fuori dalla fase pilota.

Conduct acquisisce codice, configurazioni e dipendenze dei sistemi enterprise e costruisce una mappa che collega ogni componente tecnico alla funzione di business che governa. I team interni e i consulenti esterni possono interrogarla in linguaggio naturale: cosa si rompe se modifico questo campo? Dove vive questa regola di pricing? Quali oggetti sono coinvolti in questa migrazione? Conduct risponde e, quando serve, genera il codice, i test e il piano di implementazione per fare il cambiamento in sicurezza. Quello che prima richiedeva mesi di interviste con i business analyst, reverse engineering del codice e documentazione frammentata diventa un'interazione in chat. I clienti, secondo dati dichiarati dall'azienda, registrano un'accelerazione superiore al 30% nei processi di trasformazione.

Il portafoglio clienti è significativo per dimensioni e per copertura settoriale: Fraport gestisce aeroporti, DHL muove merci su scala globale, Daimler Truck produce veicoli industriali, Heidelberg Materials è tra i maggiori produttori di cemento al mondo. Tutti operano su architetture SAP che si sono trasformate in decenni, con livelli di personalizzazione che le rendono difficilmente comparabili tra loro. SAP ha riconosciuto Conduct come partner strategico AI per le migrazioni a SAP Cloud ERP e ha partecipato direttamente al round da $60 milioni co-guidato da Index Ventures e ICONIQ, che porta il totale raccolto in meno di due anni dalla fondazione a circa $72 milioni.

Il timing non è casuale: SAP cesserà le attività di supporto al suo software ECC — la versione storica installata on-premise — il 31 dicembre 2027. Circa 17.000 dei 35.000 clienti ECC non hanno ancora completato la migrazione al cloud, secondo Gartner. Le migrazioni richiedono tra i 18 e i 36 mesi, quindi il conto è presto fatto: una quota significativa di grandi organizzazioni è già fuori tempo massimo se vuole rispettare la scadenza. Conduct non si posiziona come strumento di migrazione, ma come il layer che rende quei sistemi sufficientemente leggibili da accelerare qualsiasi intervento su di essi, migrazione inclusa. Non agisce al posto dei consulenti SAP o dei system integrator, agisce prima di loro, costruendo la mappa su cui tutti gli altri lavorano. Le partnership già operative con BCG e NTT DATA Business Solutions confermano questo posizionamento complementare.

I tre fondatori vengono tutti da Palantir, la società che ha costruito il proprio vantaggio competitivo entrando nei sistemi delle organizzazioni clienti, non vendendogli una tecnologia. Conduct replica quella stessa logica a un livello più profondo: non porta un modello, costruisce la mappa su cui qualsiasi LLM può lavorare. In un mercato in cui i grandi vendor AI si stanno muovendo verso il forward deployment per distribuire i propri prodotti, chi possiede la leggibilità dell'architettura ha un vantaggio che non dipende dal prodotto scelto oggi e che non si erode quando il modello di domani andrà a sostituirlo.