Il Microsoft AI Tour di Milano ha consegnato al mercato italiano un messaggio netto: il tempo delle sperimentazioni degli agenti intelligenti è finito. L’AI, e quella agentica in particolare, entra ora nella sua fase più cruciale: non più un’adozione tout court ma un utilizzo strategico dell’automazione intelligente con un’integrazione diffusa nei processi, nei flussi di lavoro, nei sistemi aziendali. Microsoft chiama questo cambio di passo Frontier Transformation.
Ma come si traduce concretamente il concetto nell’operatività di un’azienda? E soprattutto, chi è in grado di accompagnare le organizzazioni in questo percorso?
Indice degli argomenti:
Dalla Frontier Transformation all’operatività quotidiana
Alterna, system integrator del gruppo Altea Federation e partner Microsoft di riferimento per molte PMI e realtà enterprise italiane, è tra gli attori che rispondono a queste domande “sporcandosi le mani” nei processi operativi, a fianco dei clienti. Francesco De Simone, Chief Technology Officer dell’azienda, offre una bussola per orientarsi con la lucidità di chi lavora ogni giorno a cavallo tra la promessa tecnologica degli agenti intelligenti e i vincoli di processi ancora troppo spesso frammentati e sistemi aziendali inadeguati.
Un modello a tre livelli: da Copilot agli agenti intelligenti avanzati
Il punto di partenza è la mappa evolutiva dell’AI che Alterna ha illustrato ai numerosi visitatori che hanno affollato lo spazio espositivo allestito durante la tappa milanese del Microsoft AI Tour. Tre i livelli di maturità delle organizzazioni, tre i gradini di un percorso incrementale nell’adozione degli agenti intelligenti che parte dall’efficienza operativa e arriva alla trasformazione dei processi core.
«Il primo livello riguarda la produttività individuale – spiega il manager –. Attraverso gli strumenti di Copilot disponibili in Microsoft 365 è possibile delegare all’AI attività come il debriefing di una riunione, la stesura di messaggi di posta elettronica e offerte commerciali. Il nuovo Copilot Cowork, disponibile a fine mese, automatizza e pianifica anche attività più complesse come riorganizzare il calendario e le priorità della settimana o smistare la posta in ingresso».
Il secondo livello sposta il focus dall’efficienza del singolo ai processi e flussi che coinvolgono più persone, con gate di controllo e passaggi strutturati. «Qui entra in gioco Copilot Studio, la piattaforma Microsoft per costruire agenti in modo rapido per processi come l’onboarding dei dipendenti, i flussi approvativi o le pipeline commerciali».
Il terzo livello è quello degli agenti intelligenti sviluppati con un approccio pro-code tradizionale su Azure AI Foundry. «Si tratta di soluzioni pensate per l’automazione di processi aziendali ad alta complessità come le riconciliazioni bancarie, la registrazione di fatture o l’analisi strutturata di opportunità commerciali, in cui la componente di integrazione con i sistemi esistenti diventa determinante quanto, se non più, di quella di intelligenza artificiale vera e propria».
Il metodo Alterna: prima l’esigenza, poi la tecnologia
Il rischio, spesso, è di partire dalla risposta tecnologica prima ancora di avere ben chiara la domanda, l’esigenza. «Negli ultimi tre anni quello che è successo è stato un po’ il contrario di quello che dovrebbe succedere – mette in guardia –. C’è l’AI generativa e la direzione o la proprietà chiedono di fare qualcosa, quindi si fa qualsiasi cosa purché contenga un riferimento all’AI generativa». Il risultato? Tanti proof-of-concept e pochi progetti in produzione.
L’approccio di Alterna inverte questa logica. «Partiamo sempre dall’esigenza del cliente. Quali sono i colli di bottiglia nel processo? Dove si perde tempo? Dove si crea davvero valore? E si arriva alla tecnologia solo come conseguenza logica. La soluzione progettata può avere una componente di AI generativa che a volte non supera il 50%, perché c’è tutta un’altra parte di integrazione che è altrettanto importante, anzi, fondamentale per risolvere le esigenze del cliente».
Adoption: non un corso, ma un percorso
Attraverso workshop di Design Thinking si identificano i processi in cui gli agenti intelligenti possono portare benefici concreti in tempi rapidissimi all’azienda. «Partiamo dall’esigenza, dai processi, dalla conoscenza che abbiamo del mondo ERP e dell’operatività aziendale», assicura De Simone. Solo una volta mappata in modo puntuale l’esigenza, si individuano gli strumenti più idonei a soddisfarla: Copilot Studio per le necessità più semplici e i prototipi, AI Foundry per le implementazioni più complesse.
Una volta conclusa la fase di implementazione, Alterna affianca i clienti garantendo un supporto tangibile per favorire l’adozione diffusa di questi strumenti a tutta la popolazione target: percorsi della durata di due o tre mesi al massimo che includono formazione verticale, individuazione di ambassador e champion interni – che rappresentano il punto di riferimento per gli altri membri dell’organizzazione.
Gli ambiti di utilizzo degli agenti intelligenti
Tre anni di lavoro sul campo dell’intelligenza artificiale hanno permesso ad Alterna di sviluppare una visione chiara su quali aree si prestano meglio a garantire risultati tangibili in brevissimo tempo dall’utilizzo di agenti intelligenti specializzati.
«L’area finanza, amministrazione e controllo è in cima alla lista – osserva il manager –. Si tratta di dipartimenti con volumi di lavoro elevati, processi abbastanza standardizzati e una forte componente di verifica, controllo e matching che si presta bene all’automazione. Il procurement è un altro ambito ad alto potenziale. Molti processi end-to-end partono da dati non strutturati come offerte, contratti o messaggi e-mail e gli agenti intelligenti possono garantire un contributo significativo nella raccolta, verifica e analisi di queste informazioni. Altro ambito è quello del pre-sales e della qualificazione dei lead, con agenti specializzati capaci di aggregare informazioni da fonti diverse e restituire profili sintetici, suggerimenti di trigger e azioni da mettere in campo per trasformare questi dati in insight azionabili in tempi ridotti».
L’HR è un ambito su cui De Simone si sofferma. «I benefici esistono e sono evidenti soprattutto nelle fasi di raccolta e screening iniziale dei candidati, ma la governance deve essere particolarmente solida perché nessuno di noi accetterebbe, per esempio, di essere valutato da un algoritmo». Da qui la necessità della supervisione e del controllo da parte degli umani. Un principio che vale in modo trasversale nell’AI agentica, ma che nell’HR diventa ineludibile.
Quattro agenti a cascata per qualificare un lead in pochi secondi
Durante il Microsoft AI Tour, alla sua postazione Alterna ha mostrato il funzionamento di un sistema multi-agente per il B2B sviluppato su AI Foundry che illustra bene la logica del terzo livello.
Il punto di partenza è un lead commerciale non qualificato, quello di arrivo è una valutazione accurata della propensione alla conversione ottenuta in pochi secondi, facendo lavorare in sequenza quattro agenti intelligenti specializzati.
«Il primo si occupa di lead scoring – spiega De Simone –, assegnando un punteggio sintetico basato su disponibilità di budget, urgenza dell’acquisto, timeline e capacità decisionale del referente. Il secondo raccoglie dati di intelligence sull’azienda target, attingendo a fonti pubbliche e banche dati commerciali per restituire un profilo preciso che si concentra sulla solidità, la dimensione e il contesto competitivo del prospect. Il terzo agente supporta il commerciale nella comunicazione, redige e-mail di follow-up, suggerisce l’invio di messaggi LinkedIn, prepara materiale personalizzato. Il quarto analizza la pipeline CRM per capire dove si inserisce il nuovo lead rispetto alle opportunità in corso».
Il risultato è un briefing automatizzato che il commerciale può usare come punto di partenza per accelerare il ciclo di vendita.
Un esempio concreto di come gli agenti intelligenti specializzati, alimentati e allenati con i dati aziendali, permettono di ottenere risultati operativi rilevanti molto rapidamente.
Agentic enterprise: vicina tecnologicamente, lontana culturalmente
Uno dei temi centrali del Microsoft AI Tour è stato l’evoluzione in atto nella strategia dell’intelligenza artificiale in azienda. L’obiettivo a cui tendere, secondo i vertici della casa di Redmond, è quello dell’azienda agentica: un’organizzazione in cui team ibridi, composti da persone e agenti, collaborano su processi, anche core, con gli esseri umani, che mantengono la leadership e la responsabilità delle decisioni.
De Simone condivide la visione di Microsoft, ma introduce una distinzione importante tra possibilità abilitate dalla tecnologia e prontezza organizzativa. «Da un punto di vista tecnologico, uno scenario di questo tipo sarebbe realizzabile praticamente tra un mese. Dove vedo che siamo un po’ più indietro, invece, è dal punto di vista organizzativo».
Due sono i gap da colmare, a suo avviso, entrambi significativi.
Il gap umano: il salto culturale che non si riesce a fare
Il primo è umano. Le persone non sono ancora pronte a lavorare con strumenti che, per loro natura, possono sbagliare. «La critica che più spesso mi sento fare è: “Ma l’AI ha sbagliato”. Come se noi esseri umani non sbagliassimo. Quello che manca è il click mentale che fa sì che si smetta di paragonare l’AI a un software deterministico, che funziona o non funziona, e si inizi a trattarla come un collaboratore che va guidato, controllato e che opera con un’accuratezza che migliora nel tempo». Questo salto richiede formazione, richiede tempo e, in parte, anche un ricambio generazionale della forza lavoro.
Il gap tecnologico: il debito che frena
Il secondo gap è tecnologico. Il debito accumulato da molte aziende italiane in termini di infrastrutture, qualità del dato e integrazione dei sistemi in casa rappresenta un ostacolo concreto. «Il lavoro più duro, in molti progetti, non è costruire l’agente intelligente ma fare in modo che l’agente abbia accesso a dati affidabili, aggiornati e ben strutturati. Questo significa intervenire sulle fondamenta prima ancora di costruire le applicazioni. Ci metteremo qualche anno ad arrivare nella realtà a quel tipo di scenario aziendale, ma il percorso ormai è tracciato», conclude De Simone.
La governance come condizione, non come optional
Un ultimo elemento trasversale alla visione degli agenti intelligenti è la governance. Sicurezza, osservabilità, controllo degli accessi, gestione centralizzata degli agent non sono caratteristiche nice to have ma precondizioni essenziali per qualsiasi progetto che voglia davvero andare in produzione nelle grandi aziende. «Proprio questo è il valore distintivo della piattaforma Microsoft – conclude De Simone – e la principale ragione per cui si conferma una delle scelte più solide in ambito enterprise»
Articolo realizzato in collaborazione con Alterna
