Milano, 12 maggio, 2026 – Celonis, leader globale nella Process Intelligence, lancia Celonis Context Model (CCM) e firma un accordo per l’acquisizione di Ikigai Labs, azienda leader nella Decision Intelligence alimentata da AI.
Mentre le organizzazioni di tutto il mondo cercano di implementare l’Enterprise AI, si trovano ad affrontare una sfida cruciale: garantire che l’AI non abbia punti ciechi nella comprensione del funzionamento del business. Infatti, senza questa comprensione, gli AI agent non riescono a generare un impatto reale e le aziende faticano a ottenere ritorni significativi dagli investimenti in Enterprise AI.
Il Context Model di Celonis risolve questo problema fornendo un digital twin dinamico e in real-time delle operation, in grado di tradurre il business in un linguaggio comprensibile all’AI. Basato su dati di processo e conoscenza aziendale provenienti da ogni sistema, applicazione, dispositivo e interazione all’interno dell’azienda, il CCM offre all’Enterprise AI la chiarezza operativa necessaria per ragionare correttamente, agire in modo affidabile e generare risultati su larga scala.
L’acquisizione di Ikigai Labs porterà nel CCM funzionalità avanzate di Decision Intelligence in campo enterprise e innovazioni AI all’avanguardia – tra cui capacità di pianificazione, simulazione e forecasting – consentendo alle organizzazioni di modellare scenari futuri, prevedere e prevenire interruzioni nei processi e prendere decisioni affidabili.
L’importanza del contesto operativo
Con l’introduzione del CCM, Celonis definisce un nuovo layer critico nello stack tecnologico enterprise: il layer di contesto. Questo livello unifica dati di processo, conoscenza aziendale, operational intelligence e Decision Intelligence per ancorare l’Enterprise AI alla realtà operativa e supportare un’esecuzione efficace, evolvendosi continuamente grazie all’apprendimento derivante da azioni e risultati aziendali.
“L'AI è davvero efficace solo se il contesto di cui si alimenta è sufficiente. Ogni organizzazione deve fornire alla propria Enterprise AI un modello olistico e dinamico di come opera realmente il business. Con il Celonis Context Model diventa finalmente possibile ciò che fino a oggi non lo era mai stato” – ha dichiarato Carsten Thoma, President di Celonis. “Con Ikigai Labs potenziamo ancora di più la nostra piattaforma leader di mercato estendendo la sua intelligence oltre l’operatività attuale del business, verso ciò che dovrebbe – e potrebbe –servire in futuro. È questo ciò che serve alle aziende per far sì che l’AI generi ritorni significativi”.
“Nel settore healthcare la precisione è fondamentale e non ci si può permettere che un’AI funzioni correttamente solo nella maggior parte dei casi” – ha affermato Jerome Revish, SVP e Chief Technology Officer, Digital and Technology Services di Cardinal Health. “Utilizziamo l’AI come strumento per accelerare gli insight operativi: il contesto di processo permette agli agent di supportare il nostro team nell’agire con precisione. Definire regole e linee guida chiare ci dà inoltre la sicurezza necessaria per passare all’azione. In definitiva, è il contesto a fare la differenza tra un’AI d’effetto in una demo e una davvero sicura e affidabile da implementare”.
“Il nostro obiettivo in Cosentino è costruire una workforce digitale composta da AI agent capaci di gestire e migliorare le operation aziendali su larga scala. Quello che abbiamo imparato è che un agent è valido solo se il contesto di cui si alimenta è sufficiente” – ha dichiarato Rafael Domene, CIO di Cosentino. “Quando l’AI dispone di una reale comprensione dei processi – dai dati alle regole di business fino alle logiche decisionali – non è più solo uno strumento da sperimentare, ma una tecnologia affidabile su cui fare leva per agire. È questa la differenza tra un agent che fornisce raccomandazioni e uno in grado di gestire davvero un processo”.
“In Mondelez International stiamo vivendo una delle trasformazioni tecnologiche più importanti della nostra storia, e allo stesso tempo, stiamo costruendo le fondamenta per l’agentic AI, con un forte focus sul miglioramento dei flussi end-to-end e dei global shared services” – ha dichiarato Filippo Catalano, Chief Information and Digital Officer di Mondelez International. “Abbiamo imparato che, in un ecosistema complesso e articolato come il nostro, non è possibile implementare e gestire in modo sostenibile AI agent affidabili se questi non comprendono e non operano sulla base di come i processi funzionano realmente nei diversi mercati, sistemi e funzioni aziendali e non semplicemente di come sono stati progettati teoricamente. Il contesto operativo non è un optional: è ciò che permette agli investimenti in AI di generare valore concreto, invece di aggiungere ulteriore complessità”.
AI agent di cui fidarsi
L’acquisizione unirà il talento di Ikigai Labs – con profonde competenze in AI, machine learning, modellazione tabellare e time-series, causal inference e simulazione su larga scala – a quello del team globale di Celonis. Ikigai Labs è stata fondata su quasi due decenni di ricerca pionieristica del MIT, e i suoi esperti hanno lavorato con alcune delle imprese più complesse al mondo per ridurre i cicli di pianificazione e previsione in aree come la supply chain da mesi a minuti. Nell’ambito dell’accordo, Celonis otterrà diritti esclusivi sui brevetti di proprietà del MIT concessi in licenza a Ikigai Labs, e il MIT diventerà azionista di Celonis.
“Ikigai Labs nasce da una convinzione semplice ma profonda: per prendere decisioni aziendali migliori serve un’AI capace di lavorare realmente sui dati enterprise. Ikigai Labs dispone di una tecnologia di foundation model comprovata per dati strutturati su larga scala; Celonis ha codificato i processi enterprise. Insieme, forniamo la rappresentazione operativa più completa della realtà aziendale” – ha dichiarato Devavrat Shah, co-Founder di Ikigai Labs, Chaired Professor di AI al MIT e Chief Scientist, Enterprise AI di Celonis. “Con il Celonis Context Model, gli AI agent possono contare su una visione completa del passato, del presente e degli scenari futuri per adattarsi in modo intelligente e diventare strumenti affidabili nel generare i risultati di business attesi. Sono entusiasta di portare avanti questa missione insieme ad Alex, Basti, Carsten, Martin e a tutto il team Celonis”.
Il Context Model alimenta una piattaforma affidabile per industrializzare l’Enterprise AI
La piattaforma e l’ecosistema Celonis offrono funzionalità end-to-end per analizzare, progettare e gestire processi guidati dall’AI e accelerare la trasformazione aziendale. La piattaforma consente ai clienti non solo di fornire all’AI il contesto necessario, ma anche di identificare le migliori opportunità per implementarla in modo strategico e orchestrare agent, persone e sistemi affinché collaborino efficacemente.
Celonis ha collaborato con i leader sia del data layer sottostante sia dell’agentic execution layer per costruire questo nuovo context layer che collega i due mondi. La piattaforma Celonis integra dati provenienti da tutta l’azienda tramite integrazioni zero-copy con fonti come AWS, Databricks e Microsoft Fabric (con Snowflake presto disponibile), oltre a connettori preconfigurati verso sistemi record come Oracle e altre importanti piattaforme ERP e CRM leader di mercato. Celonis ha inoltre sviluppato integrazioni profonde con le principali piattaforme agentiche – tra cui Amazon Bedrock, Anthropic Claude Cowork, Databricks Agent Bricks, IBM watsonx Orchestrate, Microsoft Copilot and Agent365 e Oracle OCI Enterprise AI – garantendo così che il Context Model sia accessibile e utilizzabile indipendentemente dal modo in cui i clienti sviluppano i propri agent.
“L’Enterprise AI si scontra con un gap di affidabilità, perché la sola scalabilità non basta: gli agent devono avere una comprensione profonda di come un’azienda opera realmente” – ha dichiarato Heather Akuiyibo, Global VP, GTM Integration di Databricks. “Combinando Celonis con la piattaforma Databricks, le aziende possono consentire ai propri dipendenti di dialogare con i dati e ottenere risposte affidabili in tempo reale con Genie, nonché costruire, governare e rendere operativi gli AI agent con Agent Bricks. Il tutto con il contesto di business fornito da Celonis, indispensabile per prendere decisioni più rapide e più informate”.
Il futuro delle aziende è AI-driven e componibile
Celonis considera il Context Model un passo fondamentale verso un’azienda AI-driven e componibile. In questo modello operativo del futuro, sistemi, dati, processi, persone e AI agent collaborano all’interno di un contesto condiviso, migliorando continuamente, adattandosi in tempo reale e innovandosi in modo flessibile.
“Celonis è già il cuore operativo di migliaia delle più grandi aziende al mondo, fornendo una visione senza precedenti di come si svolge effettivamente il lavoro” – ha dichiarato Sandesh Patnam, Managing Partner di Premji Invest. “Integrare su questa base le capacità di simulazione e decision intelligence di Ikigai Labs diventano un volano per cui ogni segnale operativo genera decisioni migliori e ogni decisione rafforza il modello operativo. Il risultato? un vantaggio competitivo difficile da replicare per i concorrenti.”
“Questa è la concretizzazione della nostra tesi sul context graph. Celonis ha sviluppato la comprensione operativa più profonda di come funzionano realmente le aziende: un modello dinamico e process-native, che rappresenta come si svolge il lavoro, perché si verificano interruzioni e quali dovrebbero essere i passi successivi” – ha aggiunto Ashu Garg, General Partner di Foundation Capital. “Con l’acquisizione di Ikigai Labs Celonis ottiene le capacità di Decision Intelligence e simulazione che rendono questo approccio davvero efficace. Le aziende che controlleranno questo livello definiranno la prossima era del software enterprise: Celonis è una di queste”.
L’acquisizione di Ikigai Labs da parte di Celonis si concluderà nel breve termine, subordinatamente alle consuete procedure di closing.
Per saperne di più sul Celonis Context Model e sull’acquisizione di Ikigai Labs, è possibile partecipare in streaming a Celonis:Next il 19 maggio oppure partecipare al prossimo Process Intelligence Day che si terrà a Milano il 10 giugno.