Quando si parla diagenti AI in azienda, è facile immaginare soprattutto assistenti capaci di scrivere, riassumere documenti o rispondere alle domande dei dipendenti. Un’analisi pubblicata da Microsoftmostra però che il fenomeno sta iniziando ad andare oltre questi utilizzi e si sia spostato verso iprocessi aziendali.
Microsoft ha esaminato la telemetria di40.093 agenti enterprise realizzati con Copilot Studio, distribuiti su circa 2.000 tenant, nel periodo compreso tra il 1° maggio e il 1° luglio 2026.
La produttività resta il punto di ingresso
Il64,6% degli agenti analizzatiappartiene alle categorie Internal Employee Productivity e User Support. Insiemegenerano il 58,9% dell’attività osservata.
È un risultato comprensibile. Cercare informazioni, analizzare dati, preparare testi, riassumere riunioni e assistere gli utenti sono problemi diffusi in quasi tutte le organizzazioni e rappresentano un punto di ingresso relativamente semplice per l’AI.
Anche all’interno di questa area, però, gli utilizzi stanno diventando più specializzati. Microsoft segnala, per esempio, che Developer & Technical Assistance è passato da circa il 4% dell’attività degli agenti nell’analisi di marzo al16% nel dataset maggio-luglio.
Sta emergendo una lunga coda operativa
La parte più interessante dell’analisi si trova fuori dagli utilizzi più comuni.
Microsoft rileva agenti dedicati a:
- Security & Compliance,
- Supply Chain & Operations,
- Finance & Accounting,
- Healthcare
- e altri domini.
Scendendo nel dettaglio compaiono attività come:
- threat detection e response,
- supporto clinico,
- produzione e procurement,
- logistica e fatturazione.
Singolarmente rappresentano quote più piccole. Nel loro insieme indicano però chegli agenti stanno iniziando a entrare nei processi operativi.
Microsoft individua tre caratteristiche ricorrenti:
- questi processi sono spesso strutturati e ripetibili,
- attraversano più sistemi o fonti dati,
- richiedono coordinamento tra persone, applicazioni e regole di business.
Dal copilota generalista all’agente specializzato
Qui è utile distinguere il fatto dall’interpretazione.
Ilfatto documentato da Microsoftè che nel campione analizzato la produttività domina ancora, mentre cresce una varietà di agenti specializzati inseriti nelle funzioni operative.
La deduzione è che questo cambi anche il modo in cui un’azienda dovrebbe cercare i propri casi d’uso AI.
Un assistente generalista può essere adottato trasversalmente. Un agente operativo, invece, deve conoscere molto meglio il contesto nel quale lavora: documenti, applicazioni, dati, autorizzazioni, passaggi tra persone e regole del processo.
La domanda diventa quindi meno “quale modello utilizziamo?” e più“quale parte del nostro lavoro può essere affidata o supportata da un agente senza perdere controllo e affidabilità?”
Perché il processo viene prima dell’agente
Per una PMI o uno Studio Professionalepuò essere utilepartire dai processi che combinano attività ripetitive, consultazione frequente della conoscenza aziendale e passaggi tra sistemi diversi.
Non significa automatizzare tutto. Microsoft stessa richiama la necessità di combinare capacità adattive conesecuzione deterministica, supervisione umana, valutazione e governance.
L’agente diventa interessante quando non è un chatbot aggiunto al lavoro, ma un componente progettato intorno a un processo preciso.
Gol-IAsegue questa direzione collegando modelli, knowledge base e workflow in un ambiente unico.
L’obiettivo è portare l’AI più vicino ai processi mantenendo visibilità sulle informazioni e sugli strumenti utilizzati.