Microsoft ha annunciato la scorsa settimana di voler diventare una "frontier AI firm", riorganizzando i propri flussi di lavoro intorno a sistemi digitali sempre più autonomi. Si tratta di una trasformazione che coinvolge non solo la tecnologia, ma l'intera cultura aziendale, con implicazioni profonde per governance, sicurezza e gestione del rischio.
Il fenomeno solleva interrogativi urgenti sul piano della responsabilità operativa e della supervisione. Mentre l'automazione tradizionale sostituiva compiti ripetitivi, l'AI agente interpreta contesti complessi, scompone obiettivi articolati ed esegue azioni con margini di discrezionalità significativi. Questo salto qualitativo richiede framework di controllo completamente nuovi, come evidenziato da EY in un'analisi recente che introduce una scala di "agenticness" basata su complessità degli obiettivi ed esecuzione indipendente. I rischi spaziano dal bias algoritmico al disallineamento degli obiettivi, fino a potenziali fallimenti a cascata nei sistemi interconnessi.
Microsoft Digital, l'organizzazione IT interna del colosso di Redmond, sta fungendo da laboratorio per questa trasformazione. L'approccio prevede una segmentazione strutturata dei tipi di agenti, permessi basati sui ruoli per la loro creazione e programmi di change management multilivello che includono formazione, adozione guidata dalla comunità e cicli di feedback continui. Brian Fielder, vicepresidente di Microsoft Digital, ha sottolineato come "il futuro dell'IT riguardi sempre più la sperimentazione e l'adattamento alle tecnologie AI in accelerazione", rivendicando un ruolo di pioniere nella validazione di casi d'uso e modelli di governance.
La società di Redmond ha definito una roadmap che parte dall'assistenza AI semplice per arrivare a flussi di lavoro guidati da umani ma operati da agenti, dove i lavoratori digitali eseguono processi aziendali con autonomia crescente. L'iniziativa poggia su tre pilastri: governance responsabile dei dati, standard chiari per la costruzione di agenti e metodi di miglioramento continuo che identificano processi ad alto valore pronti per l'automazione. La componente culturale emerge come critica quanto quella tecnica: programmi interni come la Copilot Champs Community e eventi formativi hanno accelerato lo sviluppo delle competenze, mentre framework di misurazione coprono produttività, sicurezza, risparmi sui costi ed esperienza cliente.
Sul fronte applicativo, HealthEquity, società specializzata in conti di risparmio sanitario, sta introducendo un sistema di AI conversazionale sviluppato con Parloa. La soluzione comprende intenzioni, mantiene contesto su interazioni multi-turno ed esegue azioni in tempo reale per conto dei membri, sostituendo i tradizionali menu di supporto con conversazioni naturali disponibili tramite voce, chat su app mobile e web. Il rollout inizierà con un rilascio limitato a fine 2025, espandendosi nel 2026 attraverso un processo iterativo basato sul feedback degli utenti. Mike Gathright, Chief Customer Officer di HealthEquity, ha inquadrato l'investimento nel contesto della sensibilità richiesta da healthcare e finanza personale.
L'analisi di EY introduce un framework che distingue l'AI agente dalle generazioni precedenti di automazione e AI generativa. Due capacità primarie definiscono il concetto di "agenticness": complessità degli obiettivi ed esecuzione indipendente, supportate da quattro caratteristiche secondarie come adattabilità e complessità ambientale. Questa classificazione colloca i sistemi agenti in una nuova porzione dello spettro tecnologico, con casi d'uso che spaziano da agenti di ricerca multi-step a strumenti di coding autonomo. La maggiore autonomia operativa impone controlli preventivi e detective più robusti: supervisione rafforzata, test espansi, monitoraggio degli incidenti e valutazioni tecniche approfondite come stress test, verifiche di robustezza avversariale e analisi di sensibilità delle funzioni di ricompensa.
Il messaggio centrale che emerge dalle iniziative di Microsoft, HealthEquity ed EY converge su un punto: l'implementazione di AI agenti richiede un equilibrio delicato tra sperimentazione rapida e guardrail sufficientemente solidi da mantenere fiducia, sicurezza e resilienza operativa. La velocità con cui si sta sviluppando questa "economia del prompt" rende complesso valutare le curve di maturità, ma le grandi organizzazioni stanno già ridefinendo processi core e strutture di governance per integrare questi sistemi come infrastruttura portante.
Resta aperto il nodo della sostenibilità di lungo periodo di questo modello. L'automazione crescente di decisioni complesse solleva questioni sulla trasparenza degli algoritmi, sulla responsabilità legale in caso di errori e sull'impatto occupazionale su funzioni professionali che finora richiedevano giudizio umano. Mentre le corporation testano i confini dell'autonomia artificiale, il quadro normativo fatica a tenere il passo, lasciando alle singole organizzazioni il compito di definire standard etici e operativi in un terreno ancora largamente inesplorato.