Oltre il prompt: perché la tua azienda ha bisogno di un modello operativo agentico

By Mirko Peters · 2026-08-28

Benvenuto nel nostro approfondimento sull'evoluzione della tecnologia al lavoro. Se ti è mai capitato di sentire che il tuo team passa più tempo a gestire i prompt dell'IA che a portare avanti il lavoro, non sei il solo. Gli assistenti di chat di base hanno fatto scoprire il potenziale dell'intelligenza artificiale a milioni di knowledge worker, ma hanno ancora bisogno di una supervisione umana co

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Benvenuto nel nostro approfondimento sull'evoluzione della tecnologia al lavoro. Se ti è mai capitato di sentire che il tuo team passa più tempo a gestire i prompt dell'IA che a portare avanti il lavoro, non sei il solo. Gli assistenti di chat di base hanno fatto scoprire il potenziale dell'intelligenza artificiale a milioni di knowledge worker, ma hanno ancora bisogno di una supervisione umana costante per arrivare al traguardo. Oggi andiamo oltre i limiti degli strumenti di chat tradizionali e vediamo perché le organizzazioni stanno passando a framework multi-agente completamente autonomi. Non si tratta di un semplice aggiornamento incrementale: è una riprogettazione profonda del modo in cui si lavora in azienda.

Nel nostro ultimo episodio del podcast, Agentic Operating Model for Enterprise AI and Copilot, analizziamo i meccanismi alla base di questo importante cambiamento nelle aziende. Esaminiamo come i framework agentici funzionano in ambienti Microsoft reali, affrontiamo le scelte di sicurezza e di architettura dei dati più importanti ed esploriamo come gli agenti autonomi stanno ridefinendo le metriche di produttività. In questo post approfondiamo questi temi, dalle singole livelli architetturali alle strategie di implementazione pratiche, così che la tua azienda possa sfruttare appieno la potenza dell'IA agentica.

Panoramica del modello operativo agentico

Cos'è il modello operativo agentico

Il modello operativo agentico è un nuovo modo di usare l'IA in azienda. Ti permette di riprogettare i flussi di lavoro integrando agenti IA che svolgono attività ad alta intensità di conoscenza. Questi agenti fanno più che assistere: partecipano attivamente all'esecuzione delle attività all'interno dei tuoi sistemi e processi. Passi da un modello di esecuzione centrato sull'uomo a uno in cui la responsabilità è condivisa con l'IA. Questo cambiamento richiede nuovi approcci di gestione e una governance chiara.

• Il modello operativo agentico ti consente di:
  • Assegnare agenti IA a compiti specifici con confini chiari.
  • Creare una forza lavoro in cui agenti IA e persone collaborano.
  • Costruire sistemi che supportano l'esecuzione sia da parte dell'uomo sia da parte dell'IA.

Microsoft Agent 365 mostra come funziona questo modello nella pratica. Puoi suddividere richieste complesse in passaggi gestibili. L'agente coordina le azioni tra Word, Excel, Teams e Outlook. Continua a lavorare nel tempo, fornendoti aggiornamenti sullo stato di avanzamento e checkpoint in cui puoi intervenire.

Perché l'IA agentica è importante

Hai bisogno dell'IA agentica perché offre un valore reale per la tua organizzazione. Ti aiuta ad automatizzare le attività, a migliorare il servizio clienti e a prendere decisioni migliori. Quando la usi nei flussi di lavoro, ottieni risultati misurabili.

L'IA agentica utilizza sia un contesto statico sia un contesto dinamico. Il contesto statico comprende la conoscenza documentata e le procedure. Il contesto dinamico riflette lo stato in tempo reale del lavoro in tutta l'organizzazione. Agent 365 sfrutta segnali in tempo reale, quindi ottieni decisioni in linea con le operazioni correnti. Vai oltre il recupero dei documenti e arrivi a un processo decisionale intelligente.

Suggerimento: quando distribuisci l'IA agentica, concentrati sulla qualità dei dati e su obiettivi chiari. Questo approccio ti aiuta a massimizzare il valore ed evitare le insidie più comuni.

Differenze principali rispetto a Copilot AI

Noti differenze chiare tra l'IA agentica e Copilot AI. Copilot AI si basa su prompt umani e funziona come un'interfaccia di chat avanzata. L'IA agentica gestisce flussi di lavoro complessi e prende decisioni utilizzando dati integrati.

L'AI agentica fa passare la tua azienda dall'automazione reattiva alla risoluzione proattiva. Vedi agenti che anticipano le esigenze e agiscono prima che si presentino problemi. Agent 365 coordina più passaggi e interazioni tra app, offrendo risultati end-to-end invece di output isolati. Questo cambiamento rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui gestisci ed esegui le attività.

• Ne trai vantaggio perché:
  1. L'AI coordina le azioni tra le applicazioni.
  2. Ottieni risultati end-to-end invece di output singoli.
  3. Hai visibilità sull'avanzamento e punti di controllo per la revisione umana.

Sblocchi un valore maggiore con il modello operativo agentico. Costruisci sistemi che ragionano, coordinano e agiscono alla velocità della macchina. Porti la tua organizzazione in una nuova era di trasformazione guidata dall'AI.

Copilot hype vs. AI agentica

Limiti dell'AI di Copilot

Limiti delle attività

Copilot può esserti utile per attività semplici, ma spesso fatica con i flussi di lavoro complessi. Funziona al meglio quando gli dai istruzioni chiare e a singolo passaggio. Non è in grado di gestire attività che richiedono più passaggi o il coordinamento tra sistemi diversi. Questo limite crea confini che riducono il valore che puoi ricavare dal tuo investimento nell'AI.

La tabella seguente evidenzia alcuni dei limiti più comuni che potresti incontrare con l'AI di Copilot in ambito aziendale:

Questi limiti riducono l'efficacia di Copilot. Potresti dover intervenire spesso per correggere errori o gestire le eccezioni.

Dipendenza dall'intervento umano

Copilot dipende fortemente dal tuo input. Devi chiedergli di eseguire ogni azione e resti responsabile del risultato. Questa dipendenza significa che non puoi automatizzare completamente i processi né affidare all'AI le attività in autonomia. Potresti notare che Copilot supporta il tuo ragionamento e la tua preparazione, ma i risultati restano tuoi.

Nota: Copilot può aiutarti con le domande di routine, ma non può far avanzare autonomamente il lavoro.

Necessità di un modello operativo agentico

Serve un approccio nuovo se vuoi superare questi limiti. Il modello operativo agentico ti offre un modo per riprogettare i flussi di lavoro, così che gli agenti AI possano gestire l'avanzamento delle attività e dei sistemi. Con l'AI agentica passi dal semplice recupero di documenti a decisioni intelligenti basate su dati in tempo reale.

La tabella seguente confronta come la riprogettazione dei flussi di lavoro e la generazione di valore differiscono tra Copilot e i modelli agentici:

L'AI agentica, come nel caso di Microsoft Agent 365, ti porta oltre i limiti di Copilot. Puoi assegnare agenti per gestire interi processi, non solo singole attività. Questi agenti usano sia il contesto statico sia quello dinamico per prendere decisioni che riflettono lo stato attuale della tua azienda. Ottieni più valore perché il sistema può agire in modo proattivo, riducendo la necessità del tuo intervento.

Vedi un impatto concreto quando adotti il modello operativo agentico. Metti la tua organizzazione in condizione di automatizzare flussi di lavoro complessi, migliorare la responsabilità e generare risultati misurabili. Questo cambiamento ti aiuta a sfruttare appieno il potenziale dell'AI e prepara la tua azienda al futuro.

Architettura del modello operativo agentico

Il modello operativo agentico ti offre una struttura chiara per costruire un'AI autonoma pronta per l'impresa. Puoi vedere come ogni livello lavora insieme agli altri per creare sistemi agentici che ragionano, collaborano e agiscono con un intervento umano minimo. Questa architettura ti aiuta a scalare l'AI agentica nell'organizzazione mantenendo controllo e supervisione.

Livello cognitivo

Il livello cognitivo rappresenta il "cervello" dei sistemi agentici. Usi questo livello per dare alla tua AI autonoma la capacità di comprendere, ragionare e adattarsi. In Agent 365, il livello cognitivo utilizza più modelli specializzati per gestire attività diverse. Questo approccio ti permette di associare l'intelligenza giusta a ogni esigenza aziendale.

Ragionamento e adattamento

Non ti basta che la tua AI agentica segua semplicemente degli script. Il livello cognitivo utilizza meccanismi avanzati che aiutano gli agenti a ragionare e ad apprendere. Tra questi meccanismi:

Trai vantaggio da sistemi agentici in grado di ragionare su scenari complessi e di adattarsi ai cambiamenti in tempo reale. Questo rende la tua AI autonoma più affidabile e di maggior valore.

Livello di coordinamento

Il livello di coordinamento consente ai tuoi sistemi agentici di lavorare insieme. Ti serve questo livello per gestire il modo in cui più agenti di AI autonoma interagiscono, condividono le attività ed evitano conflitti. In Agent 365, il livello di coordinamento supporta sia la collaborazione centralizzata sia quella decentralizzata.

Collaborazione multi-agente

Puoi usare diversi schemi per coordinare l'AI agentica nella tua azienda:

Scegliendo lo schema di collaborazione più adatto alle tue esigenze ottieni maggiore flessibilità. Questo livello consente ai tuoi sistemi agentici di scalare da piccoli team a grandi reti aziendali di AI autonoma.

Livello di controllo

Il livello di controllo garantisce che i tuoi sistemi agentici agiscano in modo sicuro ed efficace. Usi questo livello per gestire il modo in cui l'AI autonoma esegue le attività e prende decisioni. Agent 365 utilizza diversi meccanismi per mantenere le azioni degli agenti affidabili e entro limiti definiti.

Esecuzione delle attività

Puoi fidarti della tua AI agentica nello svolgimento delle attività, perché il livello di controllo utilizza:

Ottieni meno errori e risultati più coerenti. Il livello di controllo ti offre tranquillità man mano che scali i sistemi agentici e l'AI autonoma in tutta l'azienda.

Suggerimento: quando progetti architetture di modelli operativi agentici, concentrati su come ogni livello supporta autonomia, sicurezza e collaborazione. Questo approccio ti aiuta a costruire sistemi agentici solidi che offrono valore concreto.

Livello di governance

Gestione di criteri e identità

Ti serve una governance solida per gestire l'AI agentica nella tua organizzazione. Il livello di governance ti dà il controllo su identità degli agenti, criteri e gestione del ciclo di vita. Questo livello aiuta a costruire fiducia e responsabilità. Vedi come Agent 365 applica questi principi per creare un ambiente sicuro e affidabile per i lavoratori digitali.

Le identità degli agenti giocano un ruolo chiave nei modelli operativi agentici. Assegni a ogni agente un'identità univoca. Questa identità tiene traccia della proprietà, delle azioni e delle autorizzazioni. Abbandoni gli account di servizio generici e usi persona dedicate per gli agenti. Questo cambiamento migliora la tracciabilità e facilita il controllo delle attività degli agenti.

Devi gestire il ciclo di vita di ogni agente. Crei gli agenti, ne monitori le azioni e li ritiri quando non servono più. Usi criteri chiari per definire cosa possono fare gli agenti. Imposti limiti all'accesso ai dati e all'esecuzione delle attività. Applichi queste regole con monitoraggio in tempo reale e controlli di conformità.

Agent 365 utilizza un framework di governance a livelli. Vedi come ogni livello supporta la gestione dei criteri e delle identità:

Usi l'Identity & Persona Registry per tenere traccia di ogni agente. Applichi il privilegio minimo, così gli agenti accedono solo a ciò di cui hanno bisogno. L'Orchestration & Mediation Layer aiuta gli agenti a comunicare e a risolvere i conflitti. Assicurati che gli agenti seguano i tuoi criteri in ogni momento.

Il Context & Memory Layer protegge i dati sensibili. Garantisci la conformità a normative come HIPAA. Usi il Guardrail & Compliance Layer per monitorare in tempo reale le azioni degli agenti. Previeni le attività non autorizzate e mantieni sicuri i tuoi sistemi.

Gestisci l'intero ciclo di vita degli agenti con il Lifecycle & Decommissioning Layer. Segui gli agenti dalla creazione al ritiro. Mantieni il tuo ambiente ordinato e con responsabilità chiare.

Suggerimento: rivedi regolarmente le identità e i criteri degli agenti. Questa pratica ti aiuta a mantenere sicurezza e conformità man mano che cresce la tua AI agentica.

Integri l'autonomia all'interno di livelli di governance espliciti. Dai agli agenti la libertà di agire, ma definisci limiti chiari. Usi l'applicazione dei criteri, la gestione delle identità e la supervisione in tempo reale per scalare l'AI agentica in sicurezza. Così costruisci le basi di fiducia e responsabilità nella tua organizzazione.

Prontezza organizzativa per l'AI agentica

Valutazione della prontezza

Devi valutare la prontezza della tua organizzazione prima di distribuire l'AI agentica. Il processo inizia dalla comprensione dei processi aziendali specifici. Devi garantire trasparenza e fiducia nei tuoi sistemi di AI. Affrontare i fattori umani, come lo sconvolgimento dell'identità e la gestione della fiducia, è essenziale. Preparare i flussi di lavoro all'integrazione dell'AI ti aiuta a evitare gli errori più comuni.

• Valuta i flussi di lavoro attuali e individua le aree in cui integrare l'AI.
• Integra trasparenza nei sistemi di AI per favorire la fiducia.
• Prepara i team ai cambiamenti di ruoli e responsabilità.
• Affronta le preoccupazioni su identità e responsabilità nel passaggio alle identità degli agenti.

Cultura e leadership

Cultura e leadership definiscono il tono di un'adozione dell'AI di successo. I leader devono farsi promotori della trasformazione e comunicare una visione chiara. I dipendenti devono sentirsi supportati mentre si adattano a nuovi modi di lavorare. Una comunicazione trasparente aiuta a ridurre le resistenze e a costruire fiducia nei sistemi agentici.

Competenze e talenti

Servono le competenze e i talenti giusti per supportare l'AI agentica. Forma il personale in aree come data literacy, etica dell'AI e collaborazione digitale. Valuta la collaborazione con servizi di consulenza sull'AI per colmare le lacune e accelerare il percorso. Un team competente garantisce che il tuo modello agentico produca un impatto misurabile sul business.

Requisiti sui dati

Qualità e accessibilità

I dati di alta qualità sono essenziali per i sistemi di AI agentica. I tuoi dati devono essere accurati, completi e formattati correttamente per l'utilizzo da parte dell'AI. La qualità dei dati determina spesso il successo o il fallimento della distribuzione.

Assicurati anche dell'accessibilità dei dati. Verifica che i tuoi sistemi consentano agli agenti di accedere alle informazioni di cui hanno bisogno, mantenendo al tempo stesso sicurezza e conformità.

Integrazione in tempo reale

I sistemi agentici richiedono un'integrazione dei dati in tempo reale. Molte organizzazioni faticano a far combaciare le strutture quando integrano l'AI nei flussi di lavoro esistenti. Le gerarchie tradizionali possono entrare in conflitto con la collaborazione trasversale necessaria ai modelli agentici. Devi progettare flussi di lavoro che supportino segnali in tempo reale e processi decisionali. I framework di sicurezza devono considerare sia i comportamenti previsti sia quelli imprevisti degli agenti AI.

Gestione del cambiamento

Coinvolgimento degli stakeholder

Coinvolgi gli stakeholder fin dalle prime fasi della trasformazione. I dipendenti possono opporsi all'adozione dell'AI per timore di perdere il lavoro. Una comunicazione trasparente e il coinvolgimento delle persone aiutano a creare fiducia e a ridurre le resistenze. Spiega come i sistemi agentici migliorano l'esperienza dei clienti e creano nuove opportunità.

Formazione e aggiornamento delle competenze

Formazione e aggiornamento delle competenze sono fondamentali per modelli operativi AI di successo. Offri una formazione continua su nuovi strumenti, processi e best practice. Supporta i tuoi team nel passaggio dagli account di servizio alle identità degli agenti. Registrazione, gestione della proprietà e controlli sulla dismissione garantiscono responsabilità e fiducia.

Suggerimento: parti da un piano chiaro per la registrazione e la proprietà degli agenti. Assegna un identificatore univoco a ogni agente e definisci linee di responsabilità precise.

Concentrandoti su prontezza, qualità dei dati e gestione del cambiamento, prepari la tua organizzazione all'AI agentica. Questo approccio ti permette di sfruttare servizi di consulenza per l'automazione, generare impatto sul business e raggiungere un'adozione sostenibile dell'AI.

L'AI agentica in pratica

Casi di successo

Esempi di settore

Puoi vedere come le organizzazioni usano Agent 365 per trasformare le proprie operazioni. Molte aziende in settori diversi hanno adottato questo modello operativo agentico. Riportano miglioramenti in velocità, qualità e processi decisionali. Ad esempio, KPMG usa Agent 365 per erogare i servizi più rapidamente e con maggiore coerenza. Integra LifeSciences lo utilizza per migliorare le prestazioni operative e prendere decisioni più rapide basate sui dati. Altre organizzazioni hanno registrato un costo per sinistro inferiore, elaborazioni più veloci e risultati migliori per i clienti.

Questi esempi mostrano come l'AI agentica possa aiutarti a ottenere un valore reale per il business. Puoi automatizzare flussi di lavoro complessi e prendere decisioni più intelligenti in tempo reale.

Risultati misurabili

Quando implementi l'AI agentica, spesso ottieni risultati misurabili. Le aziende riportano tempi di risposta più rapidi e una maggiore soddisfazione dei clienti. Potresti notare una riduzione dei costi operativi e meno errori manuali. Agent 365 ti aiuta a monitorare questi risultati, così puoi dimostrare il valore dell'investimento. Molte organizzazioni constatano che l'AI agentica porta a una maggiore conformità e a processi più affidabili.

Lezioni dagli insuccessi

Errori comuni

Non tutti i progetti di AI agentica hanno successo. Alcune organizzazioni affrontano difficoltà che portano al fallimento del progetto. Le cause più frequenti sono un valore di business poco chiaro, una scarsa qualità dei dati e costi in aumento. Anche la mancanza di competenze interne e i problemi di integrazione con i sistemi legacy creano difficoltà. Potresti incontrare resistenze da parte dei dipendenti o preoccupazioni in materia di cybersecurity.

Strategie di recupero

Puoi evitare questi errori fissando obiettivi chiari e misurando i progressi. Concentrati fin dall'inizio sulla qualità dei dati. Investi nella formazione del tuo team e nella costruzione di competenze interne sull'AI. Coinvolgi tempestivamente gli stakeholder e affronta le loro preoccupazioni. Quando incontri difficoltà di integrazione, lavora con partner che conoscono sia i tuoi sistemi legacy sia le nuove soluzioni di AI. Revisioni periodiche e una comunicazione trasparente ti aiutano a restare in carreggiata e a recuperare rapidamente se emergono problemi.

Suggerimento: inizia in piccolo, impara dalle prime implementazioni e scala la tua AI agentica man mano che l'organizzazione acquisisce fiducia.

Governance e rischio nel modello operativo agentico

Strutture di governance

Ti servono strutture di governance solide per mantenere sicuro ed efficace il tuo modello operativo agentico. Queste strutture ti aiutano ad applicare i criteri, a soddisfare le esigenze di conformità e a monitorare ogni azione compiuta dai tuoi agenti AI. Una buona governance ti dà controllo e rafforza la fiducia nel sistema.

• Il livello di governance attribuisce la responsabilità del comportamento degli agenti. Ti assicuri che ogni agente rispetti le regole della tua organizzazione e soddisfi gli standard normativi.
• I meccanismi di responsabilità assegnano a ogni agente un responsabile aziendale chiaro e un profilo di rischio definito. Sai sempre chi è responsabile di ciascun agente.
• I controlli proattivi ti aiutano a prevenire i problemi prima che si verifichino. Non aspetti che siano gli audit a far emergere le criticità. Predisponi invece verifiche che bloccano gli errori sul nascere.
• La provenienza digitale ti permette di tracciare ogni azione e decisione presa dai tuoi agenti. Puoi vedere cosa è successo, quando e perché.

Queste strutture ti aiutano a gestire il rischio e a far sì che i tuoi agenti AI funzionino come previsto.

Gestione del rischio

Devi gestire il rischio quando usi agenti AI nella tua attività. Agent 365 ti aiuta in questo centralizzando la governance e collegando i tuoi agenti agli strumenti di sicurezza e conformità aziendali. Assegni a ogni agente un'identità univoca tramite Microsoft Entra. In questo modo è semplice tenere traccia delle azioni e definire una titolarità chiara.

Agent 365 ti consente di applicare gli stessi criteri a tutti i tuoi agenti. Usi il controllo degli accessi basato sui ruoli per decidere cosa può fare ciascun agente. Monitori inoltre continuamente il comportamento degli agenti. Questo approccio ti aiuta a individuare rapidamente i problemi e a proteggere i dati. Puoi essere certo che i tuoi agenti AI seguano le regole della tua azienda e rispettino gli standard di settore.

Responsabilità e trasparenza

Quando usi l'AI agentica, servono responsabilità e trasparenza chiare. I meccanismi giusti ti aiutano a mostrare come vengono prese le decisioni e chi ne risponde. La tabella seguente elenca alcuni strumenti chiave che puoi usare:

Questi strumenti ti aiutano a costruire fiducia nei tuoi sistemi di AI. Puoi dimostrare a regolatori, clienti e al tuo team che i tuoi agenti AI agiscono in modo responsabile e trasparente.

Suggerimento: rivedi spesso i controlli di governance e di rischio. In questo modo il tuo modello operativo agentico resta solido mentre cambiano il business e la tecnologia.

Passi concreti per i leader

Adozione strategica

Hai un ruolo decisivo nel definire come la tua organizzazione usa l'AI. Considera l'AI una parte centrale della strategia futura, non un semplice esperimento. Costruisci governance, competenze e infrastruttura per supportarne l'integrazione nelle attività quotidiane. Prendi decisioni rapidamente per non restare indietro rispetto ai concorrenti. Affronta gli ostacoli più comuni, come la mancanza di coesione e lo scarso allineamento con la visione della leadership. Impegnati su un percorso strategico anche se non hai ancora mappato tutti i casi d'uso.

• Considera l'AI un pilastro centrale della strategia aziendale.
• Investi in framework di governance e in team qualificati.
• Costruisci un'infrastruttura che supporti un'implementazione scalabile dell'AI.
• Agisci con decisione per mantenere un vantaggio competitivo.
• Allinea la visione della leadership con l'esecuzione operativa.
• Procedi con un impegno chiaro, invece di aspettare condizioni perfette.

Suggerimento: quando sfrutti il valore dell'AI, crei nuove opportunità di crescita e innovazione.

Roadmap per l'AI agentica

Per scalare il modello operativo agentico ti serve una roadmap chiara. Inizia individuando i processi da automatizzare che hanno volumi elevati ma complessità ridotta. Valuta se costruire o acquistare la tua architettura di AI. Mappa i flussi di lavoro e pianifica la gestione delle eccezioni. Convalida l'approccio con processi human-in-the-loop prima di andare in produzione. Dopo il lancio, ottimizza i sistemi per un miglioramento continuo.

Puoi usare Agent 365 per costruire sistemi operativi intelligenti che supportino questa roadmap. Il modello ti aiuta a coordinare gli agenti, gestire le identità e garantire la conformità in ogni fase.

Misurare il successo

Devi misurare l'impatto delle tue iniziative di AI agentica per dimostrarne il valore. Concentrati su metriche significative a livello operativo, strategico e trasformativo. Monitora e comunica il valore che i tuoi agenti generano. Collega i risultati degli agenti agli obiettivi aziendali.

• Misura l'impatto finanziario diretto, come la crescita dei ricavi e la redditività.
• Monitora in che modo l'AI agentica supporta gli obiettivi di business.
• Comunica i risultati agli stakeholder in modo chiaro e con regolarità.
• Concentrati su risultati aziendali tangibili, non solo sui guadagni di produttività.

Nota: le aziende oggi danno priorità ai risultati di business rispetto alle tradizionali metriche di efficienza quando valutano il successo dell'AI.

Seguendo questi passaggi, puoi guidare la tua organizzazione in una transizione riuscita verso il modello operativo agentico. Costruirai sistemi capaci di ragionare, agire e generare valore misurabile.

Ora vedi come il modello operativo agentico trasforma la creazione di valore in azienda.

L'AI agentica segna il passaggio dalla creazione di contenuti all'azione autonoma e alla risoluzione dei problemi. Orchestra la collaborazione tra più agenti e si adatta al contesto in tempo reale, riducendo il lavoro manuale e i costi operativi.

Devi andare oltre l'hype di Copilot concentrandoti su governance, identità degli agenti e segnali in tempo reale. Per prepararti al futuro, dai priorità alla prontezza operativa, all'infrastruttura dei dati e alla gestione del cambiamento.

• Costruisci sistemi agentici su standard aperti per garantire flessibilità.
• Sviluppa competenze e programmi pilota per ottenere risultati misurabili.

Modelli l'era successiva dell'AI adottando architetture agentiche che generano un impatto duraturo. Per saperne di più su questo approccio trasformativo, ascolta il nostro episodio dedicato, Agentic Operating Model for Enterprise AI and Copilot.

Domande frequenti

Che cos'è il modello operativo agentico?

Con il modello operativo agentico fai agire gli agenti AI come lavoratori digitali. Questi agenti ragionano, si coordinano e prendono decisioni nei tuoi processi aziendali. Il modello ti aiuta ad automatizzare attività complesse e a migliorare i risultati.

In che cosa Agent 365 si differenzia da Copilot AI?

Agent 365 funziona come un lavoratore digitale governato. Lo vedi gestire attività, prendere decisioni e usare dati in tempo reale. Copilot AI funziona come un assistente che richiede i tuoi prompt. Agent 365 opera con più autonomia e responsabilità.

Perché le identità degli agenti sono importanti?

Assegni a ogni agente un'identità univoca. Così puoi tenere traccia delle azioni, impostare le autorizzazioni e garantire la responsabilità. Ti allontani dagli account di servizio condivisi. Le identità degli agenti ti aiutano a costruire fiducia e a soddisfare le esigenze di conformità.

Che cos'è il liquid context nell'AI agentica?

Il liquid context significa che i tuoi agenti AI usano segnali e dati in tempo reale. Si adattano ai cambiamenti man mano che avvengono. Questo ti permette di ottenere decisioni coerenti con lo stato attuale del business, non solo con informazioni passate.

Come prepari i tuoi dati per l'AI agentica?

Inizi verificando che i dati siano accurati e completi. Li organizzi in modo che gli agenti possano accedere a ciò di cui hanno bisogno. Dati di alta qualità aiutano la tua AI agentica a prendere decisioni migliori ed evitare errori.

Quali controlli di governance servono per l'AI agentica?

Definisci criteri chiari su ciò che gli agenti possono fare. Monitori le azioni degli agenti e controlli i log di audit. Usi la gestione delle identità per controllare l'accesso. Questi passaggi ti aiutano a mantenere la tua AI sicura e conforme.

Come misuri il successo con l'AI agentica?

Tieni traccia dei risultati, come i risparmi sui costi, processi più rapidi e una maggiore soddisfazione dei clienti. Colleghi le azioni degli agenti agli obiettivi aziendali. Le revisioni periodiche ti aiutano a vedere il valore che l'AI agentica produce.

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Ultima revisione: luglio 2026.

Per chi è utile questo episodio

Questo episodio è pensato per amministratori Microsoft, architetti, sviluppatori, professionisti della sicurezza e responsabili aziendali che hanno bisogno di una base pratica prima di prendere decisioni su implementazione, operatività o governance.

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