Agentic AI, composable architecture, Domain-Specific Language Models (DSLM) e Model-Driven Apps si affermeranno sempre più come strumenti in grado di abilitare processi aziendali modulari, intelligenti e adattivi. Insieme, queste tecnologie favoriscono l’automazione, l’integrazione tra sistemi eterogenei e lo sviluppo di soluzioni scalabili: gli agenti AI traducono input informativi in esecuzione di azioni mirate, le architetture composable garantiscono modularità e interoperabilità, le Model-Driven Apps accelerano la creazione di applicazioni robuste a partire da modelli di dati e processi, mentre i DSLM consentono di applicare l’intelligenza artificiale in modo aderente alle logiche operative specifiche di ciascun settore o organizzazione.
Come si sta ridefinendo il futuro dei processi aziendali?
L’evoluzione tecnologica ha reso evidente per le imprese la necessità di superare una serie di vincoli che ne limitano la competitività: dall’eccessiva rigidità delle architetture monolitiche, che ostacolano l’integrazione di nuove soluzioni digitali, alla dipendenza da processi manuali che rallentano il time-to-market e riducono la capacità di adattamento alle mutevoli condizioni di mercato.
Per rispondere a tali sfide, non è più sufficiente introdurre soluzioni isolate, ma è necessario definire una strategia tecnologica unitaria, fondata su quattro direttrici complementari: l’Agentic AI, capace di tradurre l’informazione in azione, l’architettura composable per garantire modularità e scalabilità degli ecosistemi, le Model-Driven Apps, che accelerano lo sviluppo applicativo senza comprometterne la robustezza e i Domain-Specific Language Models, che permettono di applicare l’intelligenza artificiale in modo realmente aderente alle logiche di business delle organizzazioni.
Questa è la direzione verso cui si sta evolvendo l’attuale panorama tecnologico e nei paragrafi successivi analizzeremo ciascuna di queste direttrici una per volta.
Dalla Generative AI all’Agentic AI
In una prima fase, l’attenzione sull’intelligenza artificiale si è concentrata sulla Generative AI, ovvero su sistemi in grado di produrre contenuti quali testi, immagini, codice o analisi a supporto di attività creative e operative. Queste soluzioni hanno trovato applicazione in scenari quali la redazione di reportistica automatica, la produzione di materiali di marketing o la generazione di snippet di codice, ma hanno mantenuto un ruolo circoscritto, limitandosi a fornire output informativi senza incidere direttamente sull’esecuzione dei processi.
Oggi invece si inizia a parlare sempre di più di Agentic AI, in grado di pianificare ed eseguire sequenze di azioni complesse. A differenza della generazione di contenuti, che resta confinata a un output statico, gli agenti AI possono interagire con applicazioni, dati e sistemi aziendali, adattando il loro comportamento in funzione del contesto e degli obiettivi da raggiungere. In questo senso, il passaggio dall’informazione all’azione consiste nella possibilità per l’agente non solo di produrre un testo o una raccomandazione, ma di attivare direttamente flussi operativi: dalla redazione di una comunicazione al suo invio, dal monitoraggio dei risultati fino all’attivazione di eventuali azioni correttive.
Gli agenti semplici automatizzano compiti ripetitivi e a basso margine decisionale, come la registrazione periodica di dati o la gestione di notifiche standard. Gli agenti guidati da modelli introducono capacità predittive e regolano dinamicamente parametri di processo. Gli agenti orientati a obiettivi operano su logiche di ottimizzazione e infine le architetture multi-agent consentono la collaborazione tra agenti specializzati; ad esempio, nel caso del settore e-commerce, possono orchestrare l’intera supply chain integrando pricing, logistica e customer service.
Composable architecture: la modularità come leva strategica
Accanto all’adozione di agenti AI, un secondo elemento cruciale per la definizione di una strategia digitale competitiva è la composable architecture, un modello organizzativo in cui i sistemi aziendali non vengono più progettati come piattaforme monolitiche, rigide e complesse da aggiornare, bensì come un insieme di blocchi modulari, autonomi e riutilizzabili, capaci di essere integrati, sostituiti o estesi senza compromettere l’intero ecosistema.
In un’architettura composable ogni funzionalità diventa un modulo indipendente, collegato agli altri tramite API, così da garantire interoperabilità, coerenza e continuità operativa. Questo consente di introdurre nuove soluzioni in tempi ridotti e con costi contenuti, superando i limiti dei sistemi legacy tradizionali, che spesso generano silos di dati e rallentano le attività operative.
Il modello si fonda sui principi MACH:
- microservizi, per lo sviluppo e la gestione autonoma delle singole funzioni;
- API-first, per favorire l’integrazione tra sistemi differenti;
- cloud-native, per garantire scalabilità e aggiornamenti automatici;
- Headless, per separare front-end e back-end, offrendo la massima libertà nella progettazione dei moduli
I vantaggi della composable architecture per le imprese
La composable architecture offre alle organizzazioni vantaggi significativi sotto molteplici profili. In primo luogo, garantisce una maggiore agilità, permettendo di introdurre nuove funzionalità in tempi ridotti e con un impiego più efficiente delle risorse, riducendo così il time-to-market. Inoltre, la possibilità di integrare e connettere tra loro sistemi eterogenei, come CRM, CMS, PIM ed ERP, consente di creare un ecosistema tecnologico coerente, in grado di fornire una customer experience unificata e personalizzata.
Un ulteriore beneficio è la razionalizzazione dei costi operativi: la natura modulare dell’architettura consente di aggiornare o sostituire singoli componenti senza dover intervenire sull’intero sistema, evitando sprechi e riducendo la dipendenza da specifici fornitori. L’approccio cloud-native garantisce al contempo scalabilità immediata, aggiornamenti continui e maggiore resilienza, caratteristiche fondamentali per assicurare la continuità operativa in contesti di mercato dinamici. La possibilità di integrare con facilità soluzioni “best-of-breed”, ovvero scegliere i software o strumenti migliori disponibili per ciascuna funzione aziendale senza dover dipendere da un unico fornitore, offre inoltre alle imprese l’opportunità di adottare le tecnologie più avanzate disponibili, componendo un’infrastruttura sempre aggiornata e allineata agli obiettivi strategici.
Model-Driven Apps per lo sviluppo di applicazioni senza codice
Dopo aver abilitato modularità e interoperabilità tramite la composable architecture il passo successivo è accelerare lo sviluppo e la manutenzione delle soluzioni aziendali garantendo coerenza nelle regole di business. È qui che entrano in gioco le Model-Driven Apps che permettono di ridurre la complessità rispetto alla programmazione tradizionale. Invece di partire da codice scritto manualmente per ogni singola funzionalità, lo sviluppatore definisce modelli basati su dati, regole e processi, che la piattaforma traduce automaticamente in applicazioni complete. È il principio alla base di soluzioni come Microsoft Power Platform, dove le applicazioni vengono generate a partire da entità, relazioni e logiche già strutturate, senza la necessità di progettare interfacce o workflow da zero.
Questo paradigma consente di accelerare la realizzazione di soluzioni aziendali garantendo al contempo robustezza architetturale, coerenza nelle regole di business e alti standard di sicurezza. Si presta in particolare a contesti in cui i processi sono complessi ma ripetitivi, ad esempio la gestione di anagrafiche clienti, l’elaborazione degli ordini o la digitalizzazione dei flussi di approvazione, perché riduce il tempo di sviluppo e facilita la manutenzione.
Dagli LLM ai DSLM per soluzioni integrate nei software aziendali
Abbiamo visto come l’architettura composable permetta di costruire sistemi modulari e flessibili, come le Model-Driven Apps introducano velocità e coerenza nello sviluppo e come l’Agentic AI abiliti l’esecuzione autonoma dei processi. A completare questo quadro si colloca un quarto elemento fondamentale: i Domain-Specific Language Models (DSLM), la cui adozione, secondo Gartner, passerà dall’attuale 5% al 90% entro il 2030.
I DSLM sono sistemi di intelligenza artificiale addestrati non su conoscenze generiche, ma sul linguaggio, sulle regole e sui dati peculiari di un settore specifico o di una singola organizzazione. A differenza dei modelli generalisti come gli LLM, questi si connettono direttamente a documenti proprietari, regole aziendali e API interne, interpretando le richieste non soltanto sul piano linguistico, ma anche in relazione alle logiche operative proprie dell’impresa.
Si pensi, ad esempio, alla gestione degli ordini in un contesto manifatturiero in cui un responsabile di stabilimento chiede all’agente AI di pianificare una commessa urgente. Un LLM potrebbe limitarsi a redigere un testo o a proporre un flusso operativo standard, senza considerare vincoli come la disponibilità dei macchinari, le priorità definite dal reparto commerciale o le soglie minime di approvvigionamento dei materiali. Il DSLM, invece, grazie all’accesso a documentazione tecnica, regole aziendali e API dei sistemi gestionali, interpreta la richiesta e la traduce in azioni concrete: verifica la disponibilità delle linee produttive, controlla le giacenze di magazzino, applica le regole di priorità definite dalla direzione commerciale e genera un piano coerente con le policy aziendali. L’output non è quindi un semplice suggerimento, ma un insieme di istruzioni operative immediatamente eseguibili, perfettamente allineate al funzionamento reale dell’organizzazione.
Un nuovo Operating Model per le aziende
L’integrazione tra architettura composable, Agentic AI, Model-Driven Apps e DSLM sta progressivamente conducendo le imprese verso un profondo ripensamento del proprio modello operativo. In questa prospettiva, il ruolo di chi opera nel settore IT non si limiterà più alla sola realizzazione tecnica di applicazioni, ma tenderà ad ampliarsi verso l’orchestrazione strategica di ecosistemi digitali sempre più complessi e interconnessi. I team dovranno dunque evolvere in una direzione interdisciplinare, combinando competenze tecnologiche e capacità di interpretazione del business per guidare la crescita di soluzioni capaci di apprendere, integrarsi e reagire dinamicamente ai cambiamenti di contesto.
Anche il capitale umano si avvia a una fase di riconfigurazione: gli sviluppatori non dovranno più essere identificati soltanto come programmatori, ma come architetti e addestratori di sistemi intelligenti, così come la produttività non sarà più legata alla quantità di codice prodotto, ma alla capacità di progettare agenti e applicazioni che moltiplicano il valore generato, riducendo la necessità di interventi manuali e abilitando un modello di impresa orientato alla resilienza e alla scalabilità.
FAQ
Cos'è una composable architecture?
La composable architecture è un approccio software basato su componenti modulari e indipendenti che possono essere combinati facilmente per costruire applicazioni complesse. Ogni componente può essere sviluppato, aggiornato o sostituito senza influire sul sistema globale. Questo favorisce riusabilità, agilità nello sviluppo e scalabilità delle soluzioni digitali.
Qual è la differenza tra architettura componibile e microservizi?
La composable architecture si concentra su componenti modulari, indipendenti e riusabili all’interno di un’applicazione, progettati per essere facilmente combinati o sostituiti senza impattare l’intero sistema. L’obiettivo principale è favorire agilità nello sviluppo, integrazione rapida e scalabilità dei processi applicativi. I microservizi, invece, sono servizi autonomi, ciascuno con la propria logica, database e ciclo di vita, che comunicano tramite API o messaggistica. Questo approccio permette deployment indipendente, maggiore resilienza e isolamento dei guasti, ma richiede orchestrazione e gestione complessa delle comunicazioni tra servizi.
Cosa sono i domain-specific language models (DSLM)?
I DSLM sono modelli di intelligenza artificiale addestrati su dati, linguaggi e terminologia specifici di un dominio, come medicina, diritto o finanza. Possono anche utilizzare la documentazione, gli asset e le risorse interne di un’organizzazione per comprendere meglio il contesto e fornire risposte accurate, contestualizzate e coerenti con le regole e i processi aziendali.