Il dibattito sulla maturità dell'intelligenza artificiale agenziale sta entrando in una fase cruciale, con tre protagonisti del settore che hanno recentemente proposto visioni e modelli operativi radicalmente diversi per gestire questa trasformazione. Microsoft, EY e HealthEquity rappresentano tre prospettive complementari su come le organizzazioni dovrebbero affrontare l'integrazione di sistemi AI capaci di agire in autonomia, ciascuna con un focus specifico: l'una sulla ristrutturazione aziendale interna, l'altra sulla gestione dei rischi, la terza sull'esperienza del cliente finale.
La trasformazione culturale prima della tecnologia
Microsoft ha scelto di posizionarsi come "AI-first Frontier Firm", un concetto che l'azienda di Redmond distingue nettamente dall'idea di super-intelligenza promossa da Meta. Nel caso di Microsoft, il termine "frontier" assume una connotazione decisamente più umana e orientata ai processi aziendali concreti. Brian Fielder, vice presidente di Microsoft Digital, ha dichiarato che il futuro dell'IT riguarda sempre più la sperimentazione e l'adattamento alle tecnologie AI in rapida evoluzione, sottolineando come l'azienda prenda sul serio il proprio ruolo di "Customer Zero".
La divisione Microsoft Digital, l'organizzazione IT interna dell'azienda, funge da laboratorio sperimentale per questa metamorfosi. L'approccio prevede una transizione graduale dall'assistenza AI semplice verso flussi di lavoro guidati dall'uomo ma operati da agenti digitali, dove i lavoratori virtuali gestiscono processi aziendali con crescente autonomia. Ciò che emerge con particolare evidenza è l'importanza assegnata al cambiamento culturale oltre alla preparazione tecnica: iniziative guidate da colleghi come la Copilot Champs Community e eventi formativi come Camp Copilot hanno accelerato lo sviluppo delle competenze interne.
Il framework dei rischi secondo i consulenti globali
EY ha adottato un angolo d'analisi completamente diverso, concentrandosi sulla definizione stessa di "agenticità" e sulle sue implicazioni per la governance aziendale. Secondo l'analisi della società di consulenza, l'AI agenziale rappresenta una categoria distintiva e più avanzata di sistemi AI, caratterizzata dalla capacità di prendere decisioni e agire su di esse con un coinvolgimento umano limitato. A differenza dell'automazione tradizionale o persino dell'AI generativa, i sistemi agenziali possono interpretare l'ambiente circostante, scomporre obiettivi complessi ed eseguire compiti in modo indipendente.
Il framework proposto da EY identifica due capacità primarie - complessità degli obiettivi ed esecuzione indipendente - supportate da quattro caratteristiche secondarie come l'adattabilità e la complessità ambientale. Proprio questa maggiore autonomia operativa introduce nuove esigenze di governance che le organizzazioni devono affrontare: controlli preventivi e investigativi più robusti, supervisione rafforzata, test ampliati, monitoraggio degli incidenti e valutazioni tecniche approfondite. I rischi spaziano dal bias dell'automazione al disallineamento degli obiettivi, fino a potenziali fallimenti a cascata che richiedono framework di governance in costante evoluzione.
L'empatia algoritmica nel settore sanitario
HealthEquity, fornitore di servizi HSA (Health Savings Account, conti di risparmio sanitario particolarmente diffusi negli Stati Uniti), offre invece un caso d'uso concreto nel settore sanitario-finanziario. In collaborazione con Parloa, l'azienda sta introducendo un'AI conversazionale capace di comprendere le intenzioni, mantenere il contesto attraverso interazioni multiple e agire in tempo reale per conto dei membri. Il nuovo sistema sostituisce il supporto tradizionale basato su menu con conversazioni naturali e personalizzate disponibili tramite telefono, chat nell'app mobile e web.
Mike Gathright, Chief Customer Officer di HealthEquity, ha enfatizzato come sanità e denaro siano entrambi ambiti profondamente personali, spiegando che stanno costruendo questa soluzione di AI agenziale con l'empatia al centro, riconoscendo che i membri meritano un supporto altrettanto personale quanto le sfide che affrontano. Il rollout inizierà con un rilascio limitato verso la fine del 2025, espandendosi nel corso del 2026, consentendo all'azienda di perfezionare l'esperienza attraverso i feedback dei membri.
Standard operativi per la scalabilità
Microsoft ha anche delineato i passaggi operativi necessari per rendere scalabile l'AI agenziale all'interno di una grande impresa. Questi includono un approccio strutturato alla segmentazione dei tipi di agenti, permessi basati sui ruoli per stabilire chi può crearli e un programma di gestione del cambiamento multilivello che comprende formazione, adozione guidata dalla comunità e cicli di feedback. L'azienda sottolinea come il progresso dipenda dalla governance responsabile dei dati, da standard chiari per la costruzione di agenti e da metodi di miglioramento continuo che identifichino processi di alto valore pronti per l'automazione.
I framework di misurazione - che coprono produttività, sicurezza, risparmio sui costi ed esperienza del cliente - stanno aiutando i team a valutare il valore e perfezionare le implementazioni. Per Microsoft, diventare un'impresa AI-first significa abbinare una rapida sperimentazione a protezioni sufficientemente robuste per mantenere fiducia, sicurezza e resilienza operativa.
Velocità di sviluppo senza precedenti
HealthEquity inquadra questa mossa come la continuazione di uno sforzo più ampio volto a semplificare momenti complessi per i consumatori che navigano decisioni sia sanitarie che finanziarie, due aree dove l'azienda afferma che empatia e precisione sono essenziali. Il dispiegamento dell'AI agenziale fa parte della modernizzazione tecnologica in corso dell'azienda, che ha già introdotto una serie di strumenti basati su AI, tra cui Expedited Claims AI, HSAnswers e la suite HealthEquity Assist, tutti progettati per ridurre gli attriti e aiutare i membri a fare scelte informate.
La velocità e la scala dello sviluppo di quella che viene definita Prompt Economy sono state rapide anche per gli standard dell'AI. Dare senso a questa curva di maturità non è semplice, ma l'ultima settimana ha visto alcuni tentativi notevoli di sistematizzazione, incluso il modello di maturità proposto da Microsoft. Il messaggio centrale che emerge da tutte queste iniziative è che le aziende devono rafforzare i propri ambienti di controllo adesso per sbloccare in sicurezza il potenziale dell'AI agenziale e mantenere un vantaggio competitivo in un panorama tecnologico che evolve a ritmi senza precedenti.