La fine del prompting: perché le aziende passano all'AI basata su agenti

By Mirko Peters · 2026-08-26

Benvenuto nel nostro approfondimento sull'evoluzione dell'intelligenza artificiale aziendale. Se segui il mondo della tecnologia, avrai probabilmente notato un cambiamento importante nel modo in cui le aziende interagiscono con i modelli di machine learning. Per anni il prompt engineering è stato lo standard di riferimento per ottenere risultati dai large language model. Tuttavia, mentre le organi

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Benvenuto nel nostro approfondimento sull'evoluzione dell'intelligenza artificiale aziendale. Se segui il mondo della tecnologia, avrai probabilmente notato un cambiamento importante nel modo in cui le aziende interagiscono con i modelli di machine learning. Per anni il prompt engineering è stato lo standard di riferimento per ottenere risultati dai large language model. Tuttavia, mentre le organizzazioni cercano di scalare i propri sforzi di automazione, la messa a punto manuale dei prompt sta mostrando colli di bottiglia significativi. Le aziende stanno superando le semplici interfacce di chat e adottando architetture autonome basate su agenti.

Per capire davvero come questa trasformazione influisce sulla tua organizzazione, ti consigliamo di ascoltare l'episodio del podcast corrispondente, How to Build a Microsoft Copilot Agent Fabric. In quell'episodio analizziamo gli aspetti pratici dell'implementazione di questi sistemi, esplorando architettura, scelte operative e strategie di implementazione reali in ambienti aziendali.

Punti chiave

• Passare dal prompt engineering all'AI basata su agenti per migliorare efficienza e produttività.
• L'orchestrazione degli agenti automatizza le attività, riducendo in modo significativo i tempi di elaborazione e i costi del personale.
• Gli agenti specializzati gestiscono flussi di lavoro complessi, consentendo di prendere decisioni in modo proattivo.
• I flussi di lavoro basati su eventi permettono risposte immediate ai cambiamenti, migliorando l'efficienza operativa.
• Un'architettura dei dati solida è fondamentale per decisioni accurate e prestazioni dell'AI.
• Usa il framework DBS per dotare gli agenti di competenze specializzate e migliorare l'esecuzione delle attività.
• Implementa misure di governance e sicurezza solide per proteggere i dati e garantire la conformità.
• Inizia in piccolo con progetti pilota per raccogliere feedback prima di estendere le soluzioni AI a tutta l'organizzazione.

La fine del prompting e la nuova era dell'AI

Perché il prompting ha dei limiti

Forse ricordi quando il prompt engineering era il principale modo per ottenere risultati dall'AI. Nei primi tempi bisognava costruire con cura ogni singolo prompt. Questo metodo funzionava quando le attività erano semplici. Man mano che i modelli di AI diventavano più potenti, cresceva anche la complessità delle richieste. Non bastava più un prompt ben scritto. Le aziende hanno scoperto che gestire il contesto attorno al prompt era importante quanto il prompt stesso.

Molte organizzazioni hanno incontrato difficoltà nel tentativo di scalare l'AI con il prompt engineering. La tabella seguente mostra alcuni dei principali limiti che potresti incontrare:

Come puoi vedere, questi problemi rendono difficile affidarsi al prompt engineering per esigenze di business complesse. Le aziende hanno notato che la messa a punto dei prompt portava benefici sempre minori nel tempo. Hanno scoperto che costruire pipeline di contesto migliori migliorava le prestazioni dell'AI. Nei settori come la sanità e il diritto, aggiungere documentazione in tempo reale ha portato a una maggiore approvazione da parte dei clienti. Man mano che le attività diventavano più complesse, le organizzazioni hanno capito che migliorare le informazioni fornite all'AI funzionava meglio che modificare i prompt. Questo cambiamento segna l'inizio della fine del prompting per l'AI aziendale.

L'ascesa dell'AI basata su agenti

Ora hai la possibilità di superare il vecchio modo di lavorare con l'AI. L'AI basata su agenti introduce un approccio nuovo. Invece di aspettare che tu impartisca istruzioni, questi agenti agiscono autonomamente. Possono gestire flussi di lavoro complessi, prendere decisioni e persino scomporre gli obiettivi in passaggi più piccoli. Questo stile proattivo cambia il modo in cui usi l'AI nella tua azienda.

Ecco alcuni aspetti in cui l'AI agentica si distingue:

• L'AI agentica non si limita a reagire. Percepisce, ragiona e agisce in un ciclo continuo.
• Può capire i tuoi obiettivi, pianificare i passaggi e usare strumenti diversi per ottenere risultati.
• Questi sistemi si integrano nei tuoi processi aziendali, rendendo il tuo lavoro più veloce e affidabile.

Confrontiamo l'orchestrazione degli agenti con il prompt engineering:

Con l'orchestrazione degli agenti ottieni un sistema flessibile e potente. Le principali piattaforme tecnologiche guidano questa transizione offrendo strumenti come Azure AI Foundry e Copilot Studio. Queste piattaforme ti aiutano a progettare, distribuire e gestire agenti con governance e monitoraggio integrati. Puoi creare agenti low-code e usarli in tutte le suite di collaborazione e nei software aziendali.

The End of Prompting segna una nuova era. Non devi più affidarti a prompt fragili. Puoi invece usare l'AI basata su agenti per guidare l'innovazione, migliorare la produttività e restare un passo avanti in un mondo in cambiamento.

Cos'è Copilot Agent Fabric

Microsoft Copilot Agent Fabric ti offre un nuovo modo di lavorare con l'AI. Passi da semplici prompt a un sistema in cui gli agenti gestiscono attività, prendono decisioni e collaborano tra loro. Questa sezione spiega come funziona Copilot Agent Fabric e perché è importante per la tua azienda.

Componenti principali: eventi, ragionamento, orchestrazione

Puoi pensare a Copilot Agent Fabric come a una squadra con ruoli diversi. Ogni parte contribuisce al corretto funzionamento del sistema e alla produzione di risultati. La tabella seguente mostra i componenti principali e il loro contributo all'orchestrazione dell'AI:

Gli eventi avviano il processo. Ad esempio, un nuovo lead commerciale o una variazione dell'inventario possono far scattare un evento. Il sistema usa poi il ragionamento per decidere cosa fare dopo. L'orchestrazione riunisce tutto: fa in modo che l'agente giusto riceva l'attività giusta. Gli Data Agent forniscono approfondimenti aziendali strutturati, utili per il ragionamento complesso e l'orchestrazione tra i sistemi aziendali. Quando usi insieme agenti di Copilot Studio e agenti di Fabric, ottieni un ragionamento migliore sui tuoi dati aziendali. Questa configurazione collega direttamente le esigenze di business ai dati, rendendo i risultati più accurati e utili.

Puoi anche usare Microsoft Agents SDK per orchestrare agenti diversi. In questo modo riutilizzi le competenze e riduci il lavoro extra. L'orchestrazione multi-agente consente agli agenti di collaborare, ragionare su grandi insiemi di dati e produrre risultati con un contesto aziendale completo.

Agenti specializzati e ruoli

Copilot Agent Fabric utilizza agenti specializzati. Ogni agente ha un compito chiaro. Puoi assegnare i ruoli in base alle esigenze della tua azienda:

• I Data Agent lavorano con i dati aziendali e ne consentono l'accesso tramite interfacce utente chiare.
• Gli Operations Agent automatizzano il ciclo Observe-Analyze-Decide-Act, gestendo i dati in tempo reale per mantenere la tua attività in funzione senza intoppi.
• Quando configuri un Operations Agent, definisci obiettivi aziendali, istruzioni, origini di conoscenza e azioni.

Tu controlli chi può usare ciascun agente. Ad esempio, solo gli utenti con le autorizzazioni corrette possono accedere a specifici Data Agent. Sistemi di autorizzazioni basati sui ruoli gestiscono questo aspetto, garantendo che i tuoi dati restino protetti e sicuri.

Questa struttura ti aiuta a evitare confusione. Ogni agente conosce il proprio compito. L'orchestratore assegna le attività, evitando sovrapposizioni o passaggi mancanti. Ottieni un sistema sicuro ed efficiente.

Dall'AI reattiva a quella proattiva

Con Copilot Agent Fabric passi da un sistema reattivo a uno proattivo. In passato dovevi aspettare che comparissero i problemi prima di poter agire. Ora gli agenti possono rilevare i cambiamenti e rispondere subito. Ad esempio, gli eventi di capacità in tempo reale ti forniscono segnali immediati sull'utilizzo del sistema, attivando flussi di lavoro automatizzati così il tuo team può intervenire prima che i problemi crescano.

La tabella seguente mostra come questo cambiamento aiuta i diversi ruoli operativi:

Cambia anche il modo in cui gestisci la capacità. Invece di reagire ai problemi, ora puoi intervenire immediatamente. L'automazione consente al tuo team di risolvere i problemi non appena si presentano. Questo approccio proattivo fa risparmiare tempo e riduce gli errori.

Molte organizzazioni hanno già constatato i vantaggi. Le grandi aziende che distribuiscono soluzioni Copilot hanno risparmiato ore significative per utente ogni settimana, ridotto drasticamente i tempi di analisi delle campagne, abbattuto i tempi di codifica ETL e accelerato la risoluzione delle richieste di assistenza clienti. Questi risultati dimostrano come Copilot Agent Fabric trasformi i flussi di lavoro e supporti la End of Prompting nell'IA aziendale.

Suggerimento: quando usi Copilot Agent Fabric, metti il tuo team nelle condizioni di concentrarsi su attività ad alto valore. Gli agenti si occupano delle attività di routine, così puoi dedicare più tempo a strategia e innovazione.

Orchestrazione degli agenti in Copilot Fabric

Flussi di lavoro basati sugli eventi

Con i flussi di lavoro basati sugli eventi di Copilot Agent Fabric puoi automatizzare i processi aziendali. Quando si verifica un evento, come un nuovo ordine, un avviso da un sensore o una variazione nel magazzino, gli agenti rispondono immediatamente. Questo approccio ti aiuta ad agire rapidamente e a prendere decisioni migliori. Non devi aspettare che qualcuno si accorga di un problema o invii un prompt.

Ecco come i flussi di lavoro basati sugli eventi offrono vantaggi misurabili:

Come puoi notare, gli agenti ti aiutano a rispondere agli eventi nel momento in cui si verificano. Questo riduce i ritardi e migliora i risultati in molti settori.

Ragionamento intelligente

Copilot Agent Fabric dà ai tuoi agenti la capacità di ragionare e fare scelte intelligenti. Gli agenti fanno più che seguire istruzioni semplici: analizzano i dati, interpretano le situazioni e decidono il passo successivo. Questo ragionamento approfondito ti permette di affrontare scenari aziendali complessi con sicurezza.

Ne trai beneficio grazie a queste funzionalità:

• Gli agenti eseguono processi in più passaggi in modo automatico e contestuale.
• Si collegano ai principali sistemi aziendali per raccogliere informazioni e agire di conseguenza.
• Ricevi risposte basate sui dati e suggerimenti operativi direttamente nell'ambiente di chat.

Con il ragionamento intelligente vai oltre le dashboard di base. Gli agenti usano dati in tempo reale per offrirti approfondimenti e raccomandazioni avanzate. Questo cambiamento supporta la End of Prompting, perché lascia che sia l'IA a guidare le decisioni e non si limita a rispondere alle tue domande.

Nota: quando usi il ragionamento intelligente, scopri nuovi modi per risolvere i problemi e far crescere il tuo business.

Livello di orchestrazione

Il livello di orchestrazione in Copilot Agent Fabric funge da centro di controllo per i tuoi agenti IA. Progetti gli agenti e li colleghi ai sistemi aziendali usando strumenti low-code. Questo livello semplifica la creazione, la distribuzione e la gestione degli agenti in tutta l'organizzazione.

Ecco cosa ottieni dal livello di orchestrazione:

• Estendi l'IA a più reparti senza duplicare il lavoro.
• Garantisci coerenza dei dati e conformità centralizzando gli accessi.
• Accelera l'innovazione facendo collaborare gli agenti come squadre.

Puoi creare modelli di agenti e riutilizzarli in diverse parti dell'organizzazione. L'orchestrazione durevole supporta nuove funzionalità e ti aiuta a integrarle nei flussi di lavoro esistenti. Questo modello trasforma i progetti di IA isolati in un processo ripetibile, rendendo più facile crescere e adattarsi al variare delle esigenze.

Suggerimento: il livello di orchestrazione ti aiuta a standardizzare la strategia di IA e a ricavare il massimo valore dai tuoi investimenti.

Architettura dei dati e protocollo MCP

Perché la struttura dei dati è importante

Ti serve una struttura dati solida per ottenere i migliori risultati dagli agenti IA. Quando organizzi bene i dati, gli agenti possono prendere decisioni migliori ed evitare errori. Se i dati sono disordinati o poco chiari, gli agenti possono fornirti risposte eccessivamente sicure di sé o errate, con il rischio di scelte aziendali sbagliate.

Gli studi dimostrano che l'efficacia dell'orchestrazione degli agenti IA dipende da come strutturi i tuoi dati. I modelli probabilistici e bayesiani, per esempio, aiutano gli agenti a prendere decisioni quando non dispongono di tutti i fatti. Questi modelli usano la stima dello stato di credenza e modelli di osservazione per mantenere le decisioni degli agenti ben calibrate. Se la struttura dei dati è debole, gli agenti possono perdere dettagli importanti o commettere errori di valutazione. Strutture dati affidabili permettono agli agenti di ragionare con sicurezza e precisione.

Dovresti sempre concentrarti sulla costruzione di una base solida per i tuoi dati. Questo significa usare relazioni chiare, metadati solidi e livelli semantici certificati. Così facendo, aiuti i tuoi agenti a offrire risultati migliori per il tuo business.

Model Context Protocol (MCP)

Il Model Context Protocol (MCP) funge da connettore universale per i tuoi agenti IA. Non devi creare collegamenti personalizzati per ogni sistema. MCP consente ai tuoi agenti di dialogare con molte applicazioni aziendali attraverso un unico standard. Questo ti fa risparmiare tempo e riduce la complessità.

In una configurazione multi-agente, un agente coordinatore principale usa MCP per dare agli altri agenti un accesso sicuro al tuo software aziendale. MCP protegge i tuoi dati rispettando i tuoi criteri di sicurezza. Ti offre inoltre una visibilità su ciò che fanno i tuoi agenti e su come prendono le decisioni.

MCP collega i tuoi agenti IA a molti strumenti aziendali, come:

• piattaforme CRM
• soluzioni ERP
• data warehouse
• basi di conoscenza
• applicazioni aziendali interne

Con MCP puoi estendere le tue soluzioni IA a tutta l'azienda senza preoccuparti dei problemi di integrazione.

Integrazione con i sistemi aziendali

Vuoi che i tuoi agenti IA lavorino senza intoppi con i sistemi esistenti. Copilot Agent Fabric supporta le best practice per l'integrazione. Dovresti sempre usare livelli semantici certificati. Questo mantiene puliti i tuoi dati e garantisce che gli agenti utilizzino solo informazioni affidabili.

Rispetta le etichette di riservatezza e i criteri di sicurezza. Questo previene le fughe di dati e protegge il tuo business. Applica criteri di governance e accesso basato sui ruoli per controllare chi può usare ciascun agente. Gestisci le identità degli agenti per operazioni sicure.

Ecco una tabella con le best practice per integrare Copilot Agent Fabric con la tua architettura dei dati:

Dovresti inoltre adottare il ragionamento semantic-first. Questo significa che gli agenti lavorano con modelli di business, non con tabelle grezze. Tutte le interazioni restano sottoposte a audit e conformi ai criteri. I Data Agent possono condividere insight con team collaborativi, agenti dei flussi di lavoro o agenti collegati all'ERP. Questo approccio ti aiuta a ottenere il massimo valore dai tuoi investimenti in IA.

Suggerimento: una solida architettura dei dati e MCP rendono i tuoi agenti IA più intelligenti, più sicuri e più facili da gestire.

Collaborazione tra agenti e framework di competenze

Comunicazione da agente a agente

Puoi sbloccare nuovi livelli di produttività quando i tuoi agenti IA comunicano direttamente tra loro. In Copilot Agent Fabric, gli agenti non lavorano in isolamento. Condividono informazioni, coordinano le attività e si passano il contesto a vicenda. Questo approccio ti aiuta a risolvere più rapidamente problemi aziendali complessi. Per esempio, un Data Agent può raccogliere insight dai tuoi sistemi aziendali e inviarli a un Operations Agent. L'Operations Agent agisce poi su quegli insight, automatizzando decisioni e azioni.

Le piattaforme di orchestrazione moderne supportano i protocolli aperti Agent-to-Agent (A2A). Questi protocolli permettono ad agenti di piattaforme diverse di lavorare insieme. Guadagni flessibilità perché i tuoi agenti possono condividere il contesto e collaborare lungo processi aziendali reali. Questa interoperabilità significa che non devi ricostruire le soluzioni per ogni nuovo flusso di lavoro. Puoi scalare le tue soluzioni IA man mano che la tua azienda cresce.

Suggerimento: quando gli agenti comunicano, riduci i passaggi manuali e acceleri i flussi di lavoro.

Sviluppo delle competenze con DBS

Puoi assegnare ai tuoi agenti competenze specializzate usando il framework DBS (Direction, Blueprints, Solutions). Questo framework ti aiuta a definire cosa deve fare ciascun agente, come deve farlo e quali risorse può utilizzare. La tabella seguente mostra come ciascun componente supporta lo sviluppo delle competenze:

Si inizia definendo la Direzione. Questa indica all'agente quali obiettivi perseguire. Le Blueprint forniscono all'agente le regole e le linee guida che deve seguire. Le Solutions mettono a disposizione gli strumenti e le integrazioni necessari all'agente per completare le attività. Usando DBS, ogni agente agisce con uno scopo preciso e in modo coerente. Inoltre, è più semplice aggiornare o ampliare le competenze degli agenti man mano che l'azienda cambia.

Collaborazione su larga scala

Puoi estendere la collaborazione tra agenti a tutta l'organizzazione con Copilot Agent Fabric. Gli aggiornamenti regolari della piattaforma migliorano continuamente il modo in cui gli agenti si coordinano e maturano dal punto di vista operativo. Gli agenti ora lavorano con architetture basate su Fabric per accedere ai dati aziendali e all'analisi, il che potenzia la loro capacità di collaborazione. L'attenzione sul coordinamento, anziché su attività isolate, ti aiuta a gestire flussi di lavoro complessi con maggiore facilità.

• I sistemi multi-agente consentono ad agenti specializzati di lavorare insieme in modo efficiente.
• I flussi di valutazione strutturati verificano il comportamento degli agenti prima della distribuzione, il che aumenta la fiducia operativa.
• Puoi gestire molti agenti in flussi di lavoro diversi senza aumentare la complessità.

Gli ambienti di orchestrazione si sono evoluti in livelli di controllo aziendali. Gli agenti ora collaborano tra piattaforme diverse, non solo all'interno di un singolo strumento. I protocolli aperti A2A supportano l'interoperabilità, così gli agenti possono condividere il contesto e lavorare insieme in tempo reale. Questo cambiamento ti permette di rispondere a esigenze reali del business con team di agenti, non solo con bot che svolgono un'unica attività.

Nota: man mano che ampli la collaborazione, ottieni automazioni più affidabili e risultati di business migliori.

Esempio reale: Copilot Agent Fabric in azione

Trasformazione dei flussi di lavoro

Puoi vedere l'impatto di Copilot Agent Fabric in molti settori. Quando lo distribuisci, passi da un lavoro manuale e reattivo a flussi di lavoro automatizzati e proattivi. Ecco alcuni esempi di come le organizzazioni usano Copilot Agent Fabric per trasformare le proprie operazioni:

• Le aziende AdTech usano Copilot per analizzare i dati in tempo reale, ottimizzare le campagne e ridurre il tempo che intercorre tra i dati e la decisione.
• Nel manifatturiero digitale puoi sfruttare i dati operativi per individuare schemi e migliorare l'efficienza, trovando più rapidamente le cause profonde dei problemi e standardizzando gli indicatori di prestazione chiave.
• Le aziende FinTech trasformano report statici in intelligence in tempo reale, ottenendo una gestione del rischio migliore e decisioni più rapide.
• Le organizzazioni healthtech consolidano set di dati diversi, definiscono gruppi di pazienti e monitorano le metriche operative per ottenere insight sanitari più rapidi.
• Le aziende di logistica usano i dati in tempo reale per migliorare la pianificazione e l'efficienza, passando dal reagire ai problemi alla gestione proattiva delle operazioni.

Adottando Copilot Agent Fabric riduci il carico amministrativo e accelerji la erogazione dei servizi. Molte organizzazioni riportano tassi elevati di adozione da parte dei dipendenti, con una larga maggioranza che interagisce con lo strumento ogni settimana. Inoltre, acceleri i cicli decisionali e ricevi indicazioni più personalizzate. Con una distribuzione strutturata, le aziende ottengono un elevato utilizzo attivo e un ritorno sull'investimento significativo nell'arco di tre anni.

Lezioni chiave e buone pratiche

Puoi imparare dalle organizzazioni che hanno già distribuito Copilot Agent Fabric. Ecco alcune buone pratiche per avere successo:

1. Parti da una governance solida. Definisci una strategia chiara di etichettatura e protezione dei dati per mantenere sicure le informazioni e rispettare le esigenze di conformità.
2. Sperimenta, poi scala. Inizia con piccoli gruppi per raccogliere feedback e migliorare l'approccio prima di estendere la distribuzione a tutta l'azienda.
3. Comunica presto e spesso. Tieni tutti informati e coinvolgi la leadership per favorire l'adozione.
4. Valorizza i sostenitori. Individua i dipendenti che possono condividere suggerimenti ed esempi concreti per aiutare gli altri.
5. Investi nella formazione. Metti a disposizione risorse di apprendimento così gli utenti si sentono sicuri nell'uso di Copilot nel lavoro quotidiano.
6. Misura e ottimizza. Monitora l'utilizzo, raccogli feedback e affina la distribuzione per massimizzare i risultati.
7. Pianifica il supporto. Attiva canali di assistenza self-service e umana così i dipendenti ottengono aiuto rapidamente.
8. Estendi con gli agenti. Man mano che l'organizzazione matura, esplora l'IA agentica per automatizzare più flussi di lavoro e ottenere maggiore produttività.

Puoi vedere che la fine del prompting non è solo un cambiamento tecnico. È un cambiamento nel modo in cui lavori, pianifichi e porti valore. Seguendo queste lezioni, prepari la tua organizzazione al successo a lungo termine con Copilot Agent Fabric.

Governance, sicurezza e tendenze future

Modelli di governance

Ti serve una governance solida per gestire Copilot Agent Fabric nella tua organizzazione. Una buona governance ti aiuta a controllare i dati, proteggere la privacy e costruire fiducia nell'IA. Puoi usare un framework che copra tutte le aree importanti. La tabella seguente mostra i pilastri principali della governance per l'IA basata su agenti:

Puoi collegare questi pilastri alle tue piattaforme analitiche principali per un controllo migliore. Questo framework ti aiuta a individuare, proteggere e governare tutte le interazioni con l'IA. Puoi assicurarti che la tua organizzazione rispetti le regole e riduca i rischi derivanti dall'uso dell'IA.

• Si integra con i motori analitici per una governance potenziata.
• Fornisce un framework per individuare, proteggere e governare le interazioni con l'IA.
• Mira a garantire la conformità e a ridurre i rischi associati all'uso dell'IA.

Suggerimento: inizia con criteri chiari e aggiornali man mano che i tuoi sistemi di IA crescono.

Sicurezza negli agent fabric

La sicurezza è molto importante quando usi gli agent fabric. Vuoi mantenere al sicuro i tuoi dati e controllare chi può accedervi. Copilot Agent Fabric utilizza diversi protocolli di sicurezza per proteggere la tua azienda:

• Gestione dinamica delle identità: gli agenti usano identità temporanee. Non mantengono autorizzazioni permanenti, il che rende più difficile agli aggressori abusare dell'accesso.
• Accesso con privilegi minimi: il sistema concede agli agenti solo le autorizzazioni necessarie per ogni attività, limitando il rischio in caso di problemi.
• Gestione delle autorizzazioni in fase di esecuzione: le autorizzazioni cambiano mentre gli agenti lavorano. Il sistema verifica di cosa hanno bisogno gli agenti a ogni passaggio.

Questi protocolli ti aiutano a gestire la sicurezza in tempo reale. Puoi fidarti che i tuoi agenti di IA faranno solo ciò che consenti.

Nota: rivedi spesso le impostazioni di sicurezza per stare al passo con le nuove minacce.

Prepararsi all'evoluzione dell'IA

Vedrai grandi cambiamenti nel modo in cui le aziende usano l'IA basata su agenti. Le aziende stanno iniziando a scalare i sistemi multi-agente, rendendo più complessi gli ambienti IT e di business. I flussi di lavoro diventeranno modulari. Puoi usare agenti creati dal tuo team oppure acquistarli da altri fornitori.

Nasceranno nuovi lavori per aiutare le persone a lavorare con gli agenti di IA. Gli esperti prevedono che una quota massiccia del software aziendale includerà presto l'IA agentica, con una percentuale significativa delle decisioni quotidiane prese senza intervento umano.

• Le aziende scaleranno i sistemi multi-agente, rendendo più complessi gli ambienti IT e di business.
• I flussi di lavoro aziendali diventeranno modulari, usando agenti interni e di terze parti.
• Nuovi ruoli si concentreranno sulla collaborazione con gli agenti di IA.
• Gli analisti prevedono che una larga quota del software aziendale includerà l'IA agentica, con numerose decisioni di routine gestite autonomamente dagli agenti di IA.

Puoi prepararti sviluppando competenze, aggiornando i criteri e restando flessibile. Il futuro dell'IA porterà nuove opportunità di crescita e innovazione.

Evidenza: resta curioso e continua a imparare. Il mondo dell'IA sta cambiando rapidamente e tu puoi guidare il cambiamento.

Ora capisci perché l'orchestrazione degli agenti supera il prompt engineering nell'IA aziendale. Gli agenti specializzati gestiscono le attività in modo efficiente, isolano i guasti e garantiscono risultati coerenti.

Con Copilot Agent Fabric ottieni un sistema che favorisce la collaborazione e automatizza i flussi di lavoro. Questo nuovo approccio all'IA ti aiuta a gestire ecosistemi intelligenti e supporta l'innovazione continua. Una governance solida garantisce che la tua organizzazione resti sicura e pronta per il futuro.

Domande frequenti

Cos'è Copilot Agent Fabric?

Copilot Agent Fabric è un framework aziendale. Lo usi per creare, distribuire e gestire agenti di IA. Questi agenti automatizzano le attività, prendono decisioni e lavorano insieme per migliorare i tuoi flussi di lavoro aziendali.

In che modo gli agenti di Copilot Agent Fabric comunicano tra loro?

Gli agenti condividono informazioni tramite protocolli aperti. Puoi collegare agenti di piattaforme diverse. Questo aiuta i tuoi agenti a risolvere problemi complessi lavorando come una squadra.

Posso integrare Copilot Agent Fabric con i miei sistemi aziendali attuali?

Sì, puoi farlo. Copilot Agent Fabric utilizza il Model Context Protocol (MCP). MCP permette ai tuoi agenti di collegarsi a CRM, ERP e altri strumenti aziendali senza codice personalizzato.

I miei dati sono al sicuro con Copilot Agent Fabric?

I tuoi dati restano protetti. Copilot Agent Fabric utilizza una gestione dinamica delle identità e l'accesso con il privilegio minimo. Sei tu a controllare chi può accedere a ciascun agente e quali dati utilizza.

Quali competenze posso assegnare ai miei agenti?

Puoi aggiungere competenze utilizzando il framework DBS:

Questo aiuta i tuoi agenti ad agire con uno scopo preciso.

In che modo Copilot Agent Fabric aiuta il mio team?

Fai risparmiare tempo automatizzando le attività di routine. Gli agenti si occupano dei compiti, così il tuo team può concentrarsi su strategia e innovazione. Inoltre, ottieni decisioni più rapide e precise.

Ho bisogno di competenze di programmazione per usare Copilot Agent Fabric?

Non serve programmare. Le piattaforme di studio offrono strumenti low-code e no-code. Puoi progettare e gestire gli agenti con interfacce semplici.

Come inizio con Copilot Agent Fabric?

Parti in piccolo. Scegli un flusso di lavoro da automatizzare. Usa gli studi di progettazione dell'orchestrazione per creare il tuo primo agente. Testalo, raccogli i feedback e poi estendi l'uso ad altri processi.

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Ultima revisione: luglio 2026.

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