Gli annunci delle ultime settimane confermano una tendenza ormai chiara: l'intelligenza artificiale in azienda non si limita più a rispondere alle domande, ma esegue attività all'interno dei processi. Microsoft, SAP, Meta e Google hanno presentato novità che vanno tutte nella stessa direzione: agenti capaci di operare sui sistemi aziendali, con regole e controlli sempre più precisi.

Le novità principali

  • Microsoft ha introdotto gli «Hooks» in Copilot Studio, una funzione pensata per far eseguire agli agenti i flussi di lavoro con maggiore certezza, riducendo la dipendenza dalle decisioni autonome del modello nei passaggi critici
  • SAP sta trasformando il proprio assistente Joule in un vero livello di lavoro agentico, integrato con l'iniziativa Autonomous Enterprise e rivolto alle principali funzioni aziendali
  • Meta ha aggiunto al proprio agente Muse nuovi flussi di lavoro dedicati all'automazione delle piccole imprese
  • Google mette a disposizione ADK, un framework open source per costruire, valutare e distribuire agenti

Sul fronte dello sviluppo software, un sondaggio di JetBrains indica che il 90% degli sviluppatori utilizza agenti di programmazione basati su AI almeno una volta a settimana.

Perché il controllo diventa il tema centrale

La funzione di Microsoft è significativa proprio perché sposta l'attenzione dalla «intelligenza» dell'agente alla sua affidabilità. In un processo aziendale reale, come l'approvazione di un ordine o l'aggiornamento di un'anagrafica, non è accettabile che un passaggio venga saltato o interpretato in modo diverso a ogni esecuzione. Le piattaforme stanno quindi introducendo punti fissi, regole e verifiche che rendono il comportamento degli agenti prevedibile e documentabile.

Come valutare un progetto di agenti

  • Scegliere processi con regole chiare e dati accessibili, dove l'agente esegue e una persona approva i passaggi più delicati
  • Definire fin dall'inizio quali azioni l'agente può compiere in autonomia e quali richiedono conferma
  • Prevedere registri delle attività consultabili, per ricostruire ogni decisione in caso di errore o di verifica
  • Misurare i risultati su indicatori operativi, come tempi di evasione e numero di errori, e non solo sulla qualità delle risposte

Gli agenti AI stanno diventando una componente dei sistemi gestionali, non un'applicazione separata. Per le aziende questo significa progettare l'automazione partendo dai processi e dalle responsabilità, prima ancora che dalla scelta della piattaforma.