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Governare gli agenti AI: come scalare senza perdere il controllo

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Governance degli agenti AI in azienda

Con l’adozione degli agenti AI che avanza più in fretta del controllo, la governance diventa la condizione per estenderli davvero all’azienda. Tutto parte da tre elementi concreti: sapere quali agenti esistono, stabilire chi ne è responsabile e costruire la fiducia fin dall’inizio.

Molte aziende hanno superato la fase delle prime prove. Gli agenti AI sono già al lavoro su un processo di servizio, su un’attività amministrativa ricorrente, su un pezzo del ciclo commerciale. Finché l’agente è uno e vive dentro un reparto, tutto sembra gestibile. È nel passaggio da uno a molti, quando team diversi iniziano a costruirsi i propri, che emerge una domanda differente, meno entusiasta e più concreta: come teniamo tutto questo sotto controllo.

I numeri aiutano a inquadrare il fenomeno. Secondo un recente report Microsoft dedicato alla sicurezza dell’AI, oltre l’80% delle aziende Fortune 500 ha già agenti AI in produzione, e il 29% dei dipendenti utilizza agenti che l’azienda non ha autorizzato e che i team di sicurezza non riescono a vedere. L’adozione, insomma, sta procedendo più in fretta della capacità di governarla, con l’intelligenza artificiale che entra nei processi prima che vengano definite le regole per gestirla.
Occuparsi di governance non vuol dire frenare l’adozione. Le aziende che riescono a portare gli agenti oltre il reparto in cui sono nati, di solito, sono quelle che hanno integrato il controllo nel modo stesso in cui li rilasciano, fin dai primi progetti.

Visibilità sugli agenti AI: il primo passo per governarli

Il primo ostacolo, quando il numero di agenti aumenta, ha poco a che fare con la tecnologia e molto con la visibilità. Non si governa ciò che non si vede, e quando gli agenti si moltiplicano tra reparti e strumenti diversi diventa facile perderne il conto. Prima ancora di parlare di regole, un’azienda dovrebbe essere in grado di rispondere a quattro domande su ogni agente che ha in casa:

  • Quali agenti esistono davvero, compresi quelli avviati dai singoli team senza passare da un percorso ufficiale.
  • Chi li utilizza dentro l’organizzazione.
  • A quali dati e a quali sistemi accedono.
  • Quali risultati producono.

Quando a queste domande non si sa rispondere, nascono gli agenti invisibili, strumenti utili nati dall’iniziativa di qualcuno ma fuori dal radar di chi dovrebbe garantirne sicurezza e coerenza. Riportarli alla luce è il primo passo concreto verso un’adozione ordinata.

La governance degli agenti AI è un processo continuo

C’è la tentazione di considerare la governance come un documento da approvare una volta e poi archiviare. Con gli agenti questo approccio non regge, perché vengono modificati, aggiornati e collegati nel tempo a nuovi dati, strumenti e processi. Un agente che ieri leggeva solo un archivio documentale e oggi viene connesso al gestionale non è più lo stesso, e va rivalutato. Una governance efficace assomiglia più a un ciclo che si ripete: mappare ciò che esiste, osservarne il comportamento nel tempo, correggere dove serve.

Dentro questo ciclo c’è un tema che le aziende tendono a rimandare, quello della responsabilità. Per ogni agente dovrebbe essere chiaro chi ne risponde, chi decide cosa può fare e dove è necessaria una supervisione umana. È soprattutto una scelta organizzativa: significa dare un proprietario a ciò che prima non era di nessuno.

Sicurezza e fiducia per andare oltre il progetto pilota

Quando un progetto fatica a superare la fase pilota, uno degli ostacoli può essere proprio la fiducia necessaria per estenderlo: dubbi su come vengono trattati i dati, su chi può accedere a cosa, su cosa accade se l’agente sbaglia. Quando queste domande restano senza risposta, l’agente resta confinato al reparto che lo ha avviato e il valore promesso non raggiunge il resto dell’organizzazione. Le aziende che vanno oltre la sperimentazione, di norma, hanno affrontato questi punti in partenza, con la protezione dei dati e il controllo degli accessi previsti già in fase di progetto.

Il ruolo di Copilot Studio nella governance degli agenti AI

Su questo terreno Copilot Studio ha un ruolo che va oltre la costruzione degli agenti. Oltre a essere l’ambiente in cui vengono creati e collegati ai dati e ai processi aziendali, mette a disposizione controlli su chi può accedere, su quali fonti di dati e quali azioni un agente può utilizzare, insieme a strumenti per monitorarne l’utilizzo e le prestazioni.

Nell’ecosistema Microsoft queste funzioni si inseriscono in un modello di governance più ampio, che coinvolge anche gli strumenti di amministrazione e sicurezza della Power Platform e di Microsoft 365. Gli agenti possono così essere gestiti dentro un perimetro più visibile e controllato, invece di svilupparsi in modo frammentato tra reparti e strumenti diversi. Per chi sta già investendo in agenti, questo permette di allargarne l’uso ad altri processi mantenendo la situazione sotto controllo.

Come impostare la governance degli agenti AI fin dall’inizio

La governance conviene impostarla quando gli agenti sono ancora pochi. Ricostruire inventario, responsabilità e accessi quando si sono già moltiplicati tra reparti e ambienti diversi è inevitabilmente più complesso. Si può partire da due cose alla portata di qualsiasi organizzazione, sapere quali agenti esistono e stabilire chi ne è responsabile, e procedere via via che l’adozione si allarga.

In Var Prime affianchiamo le organizzazioni che lavorano su ecosistema Microsoft non solo nel costruire agenti con Copilot Studio, ma nel definirne fin dall’inizio limiti, responsabilità e visibilità, così che ogni nuovo agente nasca già dentro un perimetro governato e la sua diffusione in azienda resti gestibile.

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Copilot Studio nei processi aziendali: cinque scenari di agenti AI al lavoro

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Dalla finanza al servizio clienti, dall’IT alle vendite fino alla produzione, cinque esempi concreti di processi in cui un agente costruito con Copilot Studio può prendere in carico una parte del lavoro, mantenendo il controllo umano dove è necessario.

In ogni organizzazione ci sono attività che tornano con regolarità: confrontare dati tra sistemi, smistare richieste, recuperare informazioni prima di contattare un potenziale cliente, rispondere alle stesse domande interne, controllare ciò che accade in produzione. Sono attività necessarie, ma assorbono tempo e spesso hanno un perimetro abbastanza chiaro da poter essere affidate, almeno in parte, a un agente.

Per un certo periodo l’intelligenza artificiale ha aiutato soprattutto come assistente, uno strumento a cui chiedere una sintesi, una bozza, una risposta. Con gli agenti il registro cambia: una parte di questi processi può essere svolta in autonomia, entro i trigger, le istruzioni e i limiti stabiliti da chi configura l’agente.

Dove prendono forma questi agenti

È qui che entra in gioco Copilot Studio, l’ambiente Microsoft con cui un’organizzazione può costruire agenti personalizzati, collegarli ai dati e ai sistemi che utilizza già e definire quali azioni possono svolgere e con quali limiti. Il percorso è quello che porta da un Copilot che assiste chi lo interroga a un agente che si occupa di una parte di processo.

Microsoft raccoglie molti di questi casi in una libreria di scenari pubblica, pensata per mostrare come gli agenti possono inserirsi nelle diverse funzioni aziendali. Vale la pena leggerli come esempi concreti da cui partire, più che come funzioni pronte all’uso. Ne abbiamo scelti cinque, uno per area, in cui Copilot Studio ha un ruolo centrale.

Finanza, la riconciliazione contabile che si prepara da sola

La chiusura periodica è uno dei momenti in cui il lavoro di raffronto pesa di più. Confrontare i saldi tra sistemi diversi, cercare le voci che non trovano corrispondenza, ricostruire il motivo di uno scostamento sono attività lunghe e delicate, in cui un errore di distrazione costa caro.

Un agente di riconciliazione raccoglie i dati dai sistemi coinvolti, allinea le transazioni tra le diverse entità, individua gli scostamenti, le voci mancanti e i disallineamenti e ne analizza le probabili cause, dai problemi di competenza temporale alle registrazioni assenti. Propone le rettifiche necessarie e porta al team o al responsabile i casi che richiedono una verifica. Il team contabile arriva alla chiusura con il grosso del raffronto già impostato e può concentrarsi sui casi che richiedono un giudizio.

Servizio clienti, capire i problemi ricorrenti invece di rincorrerli

Molti team di assistenza vivono immersi nella gestione del singolo caso, mentre gli stessi problemi si ripresentano con regolarità senza che nessuno abbia il tempo di guardarli nell’insieme.

Lo scenario Microsoft parte da un agente collegato al CRM, che può passare in rassegna chat, email e ticket per far emergere problemi ricorrenti, pattern e temi comuni. L’analisi può poi essere approfondita confrontando il feedback dei clienti e i dati storici sulle risoluzioni, per capire cosa c’è all’origine delle richieste che tornano più spesso. Il lavoro del team si sposta così dalla gestione reattiva del singolo caso all’intervento sulle cause che generano più richieste.

IT, un helpdesk che risponde e sa quando passare la mano

Le richieste ripetitive sono la parte più prevedibile del lavoro di un supporto IT: domande sulle policy, dubbi sugli strumenti interni, stato di una segnalazione già aperta.

Un agente di helpdesk risponde a queste domande attingendo alla documentazione e alle policy aziendali, controlla lo stato di un ticket già aperto e ne crea uno nuovo quando serve. Quando la richiesta esce dal suo perimetro o non riesce a risolvere, trasferisce la conversazione a una persona. Le domande semplici trovano risposta subito, e all’operatore arriva solo ciò che richiede competenza specifica.

Vendite, capire su quali lead puntare

Prima di decidere su quali contatti concentrarsi, un commerciale spende tempo a raccogliere informazioni e a capire quali opportunità meritano attenzione per prime.

Un agente di lead targeting utilizza dati comportamentali e dati del CRM per assegnare un punteggio ai lead, stimarne la probabilità di conversione e ordinare le priorità di follow-up. Può aggiornare la valutazione sulla base delle comunicazioni più recenti e suggerire la strategia più adatta per ciascuna opportunità. Il venditore arriva così alla conversazione con una priorità più chiara e più contesto a disposizione.

Produzione, visibilità sui processi e attenzione ai fermi

Sulla linea di produzione i rallentamenti e i colli di bottiglia diventano evidenti spesso quando hanno già prodotto un ritardo, e ricostruire cosa è successo richiede tempo e l’attraversamento di più sistemi.

Un agente per le operazioni di produzione dà visibilità sull’andamento dei processi e mette in evidenza colli di bottiglia e anomalie attraverso indicatori come l’efficienza complessiva degli impianti (OEE), il rendimento e le prestazioni, aiutando a ricostruire le cause di fermi, ritardi o difetti. È lo scenario più legato al contesto industriale, e il suo valore emerge dove i dati di produzione sono numerosi e distribuiti su più fonti.

Come scegliere da dove partire

Cinque scenari raccontano cinque funzioni diverse, ma la logica con cui portarli in azienda è la stessa. I percorsi che funzionano condividono alcune scelte di fondo:

  • Partire da un processo ricorrente, circoscritto e ad alta frequenza, dove il ritorno si vede presto e il perimetro resta controllabile.
  • Definire con chiarezza il livello di autonomia, distinguendo ciò che l’agente può gestire da ciò che richiede approvazione o intervento umano.
  • Ampliare l’autonomia in modo graduale, man mano che l’agente dimostra affidabilità sul campo.

In Var Prime affianchiamo le organizzazioni che lavorano su ecosistema Microsoft nel trasformare processi ricorrenti come questi in agenti costruiti con Copilot Studio, connessi ai dati di Business Central e della suite Dynamics 365. Si parte quindi dal processo, non dall’agente: da ciò che oggi assorbe tempo, richiede passaggi ripetitivi o costringe le persone a recuperare informazioni da sistemi diversi.

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SharePoint nel 2026: da intranet aziendale a knowledge base per l’AI

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La intranet aziendale ha cambiato ruolo: oggi è il layer di conoscenza su cui operano Copilot e gli agenti AI dell’intero ecosistema Microsoft 365.

Molte aziende hanno una intranet su SharePoint costruita anni fa con un obiettivo preciso: centralizzare le comunicazioni interne, organizzare i documenti, dare ai dipendenti un punto di accesso comune alle informazioni aziendali. Funziona, o almeno funzionava. Nel tempo, quella intranet è diventata uno spazio sempre meno visitato, con contenuti che nessuno aggiorna e una struttura che rispecchia un organigramma che nel frattempo è cambiato tre volte.

Nel 2026 questo problema ha acquisito una dimensione nuova. SharePoint non è più semplicemente il portale interno dell’organizzazione: è diventato la base di conoscenza su cui operano Copilot e gli agenti AI dell’intero ecosistema Microsoft 365. Una intranet ben strutturata e aggiornata è diventata una condizione strategica. Una intranet abbandonata è diventata un freno attivo all’adozione dell’intelligenza artificiale.

Dal portale alla knowledge base: un cambio di ruolo, non di funzionalità

Per anni, il valore di una intranet si misurava su metriche abbastanza semplici: quante persone la visitano, quanti documenti contiene, quante news vengono pubblicate ogni mese. Erano metriche di utilizzo, non di impatto. E spesso raccontavano una storia di engagement in costante calo, nonostante gli investimenti in design e contenuti.

Con l’arrivo di Copilot in SharePoint, il criterio di valutazione cambia completamente. Gli agenti AI non navigano la intranet come fa un dipendente: la leggono, la indicizzano, la interrogano. Quando un dipendente chiede a Copilot di sintetizzare la policy aziendale su un determinato argomento, o quando un agente AI deve trovare il responsabile di un processo per gestire un’approvazione, la qualità della risposta dipende direttamente dalla qualità del contenuto presente in SharePoint. Documenti privi di metadati, pagine obsolete, strutture di navigazione incoerenti producono risposte imprecise o incomplete.

La intranet è diventata la memoria dell’organizzazione che gli agenti AI consultano per lavorare. Curarla bene non è più un’attività di comunicazione interna: è una scelta tecnologica con impatto diretto sull’efficacia dell’intelligenza artificiale in tutta l’azienda.

Le novità 2026: Copilot in SharePoint passa dall’assistenza all’esecuzione

Gli aggiornamenti di luglio 2026 per Copilot in SharePoint segnano un passaggio significativo: non si tratta più solo di cercare informazioni o rispondere a domande, ma di trasformare il contenuto presente nella intranet in output concreti e condivisibili, riducendo drasticamente il tempo che separa l’informazione dall’azione.

La prima novità è la generazione di file Office direttamente dal contenuto SharePoint. Chiedere a Copilot di creare un documento Word, un foglio Excel o una presentazione PowerPoint a partire dalle pagine, dalle liste o dai documenti presenti in un sito SharePoint non richiede più di aprire una applicazione separata e ricominciare da zero. Il contenuto già esistente diventa il punto di partenza, e il risultato è un file strutturato pronto per essere revisionato e condiviso. Un caso d’uso immediato: un responsabile di progetto trasforma le note accumulate in un sito di progetto in una prima bozza di presentazione per la direzione, in pochi minuti.

La seconda novità è la creazione di report HTML interattivi. Copilot può costruire una vista navigabile e condivisibile del contenuto di una document library o di un sito, senza che nessuno debba formattare manualmente tabelle o grafici. Il report è immediatamente condivisibile con gli stakeholder e si aggiorna quando il contenuto sottostante cambia. Per chi gestisce project office, funzioni di comunicazione interna o report periodici di avanzamento, questo elimina un’attività ricorrente che consuma tempo senza aggiungere valore.

La terza novità, la più strategica, è l’avvio della public preview degli SharePoint Copilot Apps. Si tratta di una nuova architettura che permette di costruire esperienze agentiche direttamente integrate nella intranet, con il canvas di Copilot come superficie di interazione. Non sono semplici chatbot sovrapposti alla intranet: sono agenti che vivono dentro SharePoint, leggono il contesto dei siti in cui operano e agiscono sui processi aziendali collegati. Per le organizzazioni che stanno investendo in Copilot Studio, questa è la strada per portare quegli agenti direttamente nel digital workspace dove i dipendenti lavorano ogni giorno.

SharePoint come nodo centrale dell’ecosistema agentico Microsoft 365

Quello che rende SharePoint diverso da qualsiasi altro strumento di gestione documentale o intranet è la profondità con cui si integra nell’ecosistema Microsoft 365. Non è un sistema separato che scambia file con altri sistemi: è il layer di contenuto che alimenta l’intera piattaforma.

Teams usa SharePoint come fondazione per la gestione dei file condivisi nei canali. Power Automate attinge ai contenuti e agli eventi di SharePoint per innescare flussi di automazione. Power BI può leggere dati strutturati direttamente da liste e librerie SharePoint per alimentare dashboard in tempo reale. Dynamics 365, per le organizzazioni che lo usano in combinazione con Microsoft 365, può collegare documenti contrattuali, offerte e report ai record del CRM o dell’ERP, rendendo il contesto commerciale accessibile senza cambiare applicazione.

Work IQ, il layer semantico di Microsoft 365 che costruisce una comprensione organizzativa di come il lavoro si svolge davvero, elabora anche il contenuto di SharePoint per capire quali informazioni sono rilevanti, chi le usa e in quale contesto. Questo significa che una intranet ben strutturata non alimenta solo le ricerche dei dipendenti: alimenta la comprensione che gli agenti AI hanno dell’organizzazione.

Gli agenti costruiti su Copilot Studio che possono essere integrati in SharePoint funzionano esattamente grazie a questa connessione: attingono al contenuto e al contesto presenti nella intranet per rispondere in modo pertinente e agire sui processi collegati. Un agente per la gestione dei progetti che crea, monitora e aggiorna le iniziative direttamente su SharePoint, rispondendo a domande in linguaggio naturale sui project manager assegnati e sullo stato di avanzamento, è un esempio concreto di come questa integrazione si traduce in valore operativo reale.

Cosa significa per chi deve decidere oggi

Per un CEO, un COO o un IT manager che sta valutando come posizionare l’organizzazione rispetto all’adozione dell’AI, la domanda concreta da porsi non è se investire in Copilot o in agenti AI. È: la nostra intranet è in condizione di alimentare quell’AI?
Contenuti aggiornati, struttura coerente, metadati presenti, governance attiva sui siti e sui permessi: questi non sono più requisiti tecnici da demandare all’IT. Sono condizioni strategiche che determinano quanto valore l’organizzazione può estrarre dall’intelligenza artificiale su Microsoft 365. Chi ha investito in una intranet ben strutturata su SharePoint ha già la fondazione per costruire agenti AI che funzionano davvero. Chi ha una intranet trascurata sta costruendo su sabbia.
La buona notizia è che il punto di partenza non deve essere un progetto di ristrutturazione totale. Le organizzazioni che ottengono i risultati migliori partono da un’area specifica, la strutturano bene, ci costruiscono sopra un primo agente AI, misurano l’impatto e poi estendono. La intranet cresce con gli agenti, e gli agenti migliorano con la intranet.

La metrica che cambia: non quante persone visitano la intranet, ma quanto bene la legge Copilot

Per anni la intranet aziendale è stata valutata con metriche di visita e di engagement dei dipendenti. Nel 2026 emerge una metrica nuova, più importante: quanto bene Copilot e gli agenti AI riescono a leggere, capire e usare il contenuto che quella intranet contiene.
Una intranet che un agente AI sa interrogare con precisione, da cui Copilot riesce a estrarre risposte pertinenti e su cui si appoggiano flussi automatizzati che fanno risparmiare ore ogni settimana vale molto di più di un portale esteticamente curato ma semanticamente vuoto. SharePoint nel 2026 non è più solo dove l’organizzazione archivia quello che sa: è dove l’AI impara come lavorare per lei.

In Var Prime affianchiamo le organizzazioni che lavorano su ecosistema Microsoft nel progettare e realizzare intranet su SharePoint pensate per l’era degli agenti AI: dalla struttura dei contenuti alla governance, fino all’integrazione con Copilot Studio e Dynamics 365. Costruire oggi una intranet che sappia dialogare con l’intelligenza artificiale significa creare le condizioni per cui ogni investimento in AI produca risultati concreti e misurabili domani.

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Dynamics 365 Customer Insights: il layer intelligente che unisce marketing, vendite e servizio clienti

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Il cliente non vede l’organigramma della tua azienda. Non sa che il marketing, le vendite e il servizio clienti lavorano su sistemi diversi, hanno obiettivi diversi e spesso non si parlano. Il cliente vive una sola relazione con la tua organizzazione e si aspetta che ogni interazione, qualunque sia il canale o il team con cui entra in contatto, sia informata, coerente e personale.

Questa aspettativa sembra semplice. Ma soddisfarla richiede qualcosa che la maggior parte delle organizzazioni non ha ancora: un unico layer di dati sul cliente, condiviso tra tutte le funzioni aziendali, capace di trasformare i segnali in azioni in tempo reale. È esattamente questo il problema che Dynamics 365 Customer Insights è progettato per risolvere e le recenti innovazioni agentiche presentate da Microsoft ne ampliano significativamente la capacità di trasformare i dati in azioni.

Quando i dati ci sono ma restano silos

Le aziende oggi raccolgono più segnali sui clienti di quanto abbiano mai fatto prima. Ogni interazione digitale, ogni acquisto, ogni contatto con il servizio clienti, ogni risposta a una campagna di marketing produce dati. Il problema non è la mancanza di informazioni: è che quelle informazioni restano frammentate tra sistemi che non comunicano tra loro.

Il risultato pratico si vede in tre situazioni ricorrenti che chi lavora in aziende di medie e grandi dimensioni riconosce subito. Il team marketing lancia una campagna senza sapere che quel cliente ha appena aperto un ticket di assistenza critico. Il commerciale arriva a una riunione senza il contesto delle ultime interazioni del cliente con il customer service. Il servizio clienti non sa che quel cliente è in una fase avanzata di trattativa commerciale e tratta il contatto come una richiesta ordinaria.

Ognuna di queste situazioni genera un’esperienza disconnessa che il cliente percepisce immediatamente. E in un contesto in cui la qualità della relazione con il cliente rappresenta sempre più uno dei principali fattori di differenziazione competitiva, ogni disconnessione ha un costo che va ben oltre il singolo episodio.

Customer Insights come layer di intelligenza, non come applicazione isolata

La risposta di Microsoft a questo problema non è un’altra applicazione destinata a funzionare separatamente. Dynamics 365 Customer Insights è progettato per essere il layer di intelligenza condiviso che alimenta Dynamics 365 Sales e Dynamics 365 Customer Service, unificando i dati del cliente in una vista continua e aggiornata e rendendoli disponibili agli agenti AI, ai team commerciali e al servizio clienti per agire in modo più informato in ogni momento del ciclo di vita del cliente.

La piattaforma si articola in due componenti complementari. Customer Insights – Data è la fondazione di dati unificata: aggrega le informazioni provenienti dai diversi touchpoint aziendali, risolve le duplicazioni tra profili e costruisce una vista cliente completa e continuamente aggiornata. Customer Insights – Journeys è il motore di orchestrazione: trasforma quei dati in engagement personalizzato e tempestivo attraverso più canali, coordinando le azioni di marketing in modo coerente con quello che succede nelle vendite e nel servizio clienti.

Il punto chiave è l’integrazione nativa con il resto dell’ecosistema Dynamics 365. Una volta connesse e unificate le fonti rilevanti, profili, segnali e insight possono essere resi disponibili nei processi di marketing, vendita e servizio clienti, riducendo la necessità per gli utenti di ricostruire manualmente il contesto passando da uno strumento all’altro.

Tre innovazioni per trasformare i dati in azione

Con i recenti aggiornamenti, Microsoft presenta due nuovi agenti AI e una capability di piattaforma all’interno di Customer Insights, portando la soluzione da strumento di analisi a sistema capace di supportare sempre più direttamente l’azione. Le nuove funzionalità sono in public preview e rappresentano una delle direzioni più concrete verso cui si sta muovendo la customer experience agentiva.

Journey Creation Agent

Costruire un journey di marketing richiede tradizionalmente tempo, competenze tecniche sulla piattaforma e una configurazione manuale che distrae i team dalla strategia. Il Journey Creation Agent cambia questa dinamica: il team descrive in linguaggio naturale l’obiettivo della campagna, il pubblico e la sequenza desiderata, e l’agente propone in pochi minuti la struttura del journey, utilizzando segmenti, trigger e contenuti già disponibili nell’ambiente.

La proposta può poi essere verificata, modificata e approvata prima della pubblicazione. Il team può così concentrarsi maggiormente su cosa comunicare e a chi, invece che sulla configurazione manuale dei flussi.

Outreach Optimization Agent

Il momento in cui un cliente viene contattato è spesso tanto importante quanto il contenuto del messaggio. L’Outreach Optimization Agent lavora in background per ottimizzare i tempi di invio delle email e delle sequenze, analizzando i pattern storici di apertura e interazione registrati dall’organizzazione.

Tiene inoltre conto delle fasce orarie consentite e delle preferenze di comunicazione associate ai singoli contatti. L’obiettivo è aumentare la probabilità che ogni messaggio raggiunga il destinatario in un momento favorevole, senza affidare la pianificazione a un calendario rigido.

Customer Insights MCP Server

Questa è forse la novità più rilevante per le organizzazioni che stanno costruendo un ecosistema di agenti AI. Il Customer Insights MCP Server permette agli agenti e alle applicazioni connesse di accedere in tempo reale alle informazioni relative ai consensi del cliente.

Quando un agente deve compiere un’azione che riguarda un cliente, può verificare le sue preferenze di comunicazione e applicare le stesse regole utilizzate da Customer Insights – Journeys, senza che la logica di gestione del consenso debba essere ricostruita manualmente all’interno di ogni integrazione.

Per le aziende che operano in settori regolamentati o gestiscono volumi elevati di comunicazioni, questa capability può diventare un elemento importante per applicare in modo più coerente le policy di privacy e ridurre il rischio che le azioni automatizzate non rispettino i consensi registrati.

Cosa cambia per chi guida marketing, vendite e customer service

L’impatto di queste innovazioni non è uguale per tutte le funzioni aziendali, ma le attraversa tutte in modo coerente.

Per chi guida il marketing, il cambiamento più significativo è la riduzione del tempo che separa l’idea dall’esecuzione. La costruzione della struttura di un journey può passare da ore di configurazione manuale a una prima proposta generata in pochi minuti. Il Journey Creation Agent abbassa questa barriera, mentre l’Outreach Optimization Agent aiuta a individuare i momenti in cui è più probabile che una comunicazione generi coinvolgimento. Il team può concentrarsi sulla strategia invece che sulla manutenzione della piattaforma.

Per i team commerciali, il valore arriva dalla qualità del contesto disponibile nel momento dell’interazione con il cliente. Quando il CRM e Customer Insights condividono la stessa base informativa, il commerciale può accedere a una visione più completa del cliente, alimentata dalle fonti e dai segnali integrati nell’ambiente: le campagne a cui ha risposto, le richieste di assistenza aperte e i segnali di interesse emersi dalle interazioni digitali. Non deve cercare queste informazioni in sistemi diversi o chiederle a colleghi di altri reparti.

Per il customer service, la continuità della relazione diventa finalmente possibile. Quando le diverse fonti e applicazioni sono correttamente integrate, l’operatore può accedere a un contesto più ampio: il profilo e la cronologia del cliente, i segnali di engagement, le comunicazioni recenti e le informazioni rilevanti provenienti dai processi commerciali e di assistenza. L’operatore non parte da zero: può concentrarsi sul problema da risolvere invece che sulla ricostruzione del contesto.

Il dato unificato come condizione per l’AI che funziona davvero

C’è un principio che attraversa tutte le innovazioni di Customer Insights e che vale la pena portare in superficie con chiarezza: l’AI è efficace quanto i dati su cui opera. Agenti potenti e modelli sofisticati non producono risultati se il dato sottostante è frammentato, incompleto o non aggiornato.

Per molte organizzazioni, la vera priorità non è attivare nuovi agenti AI: è costruire quella fondazione di dati unificata senza la quale qualsiasi iniziativa AI produce risultati parziali. Customer Insights è la risposta di Microsoft a questa sfida nel contesto della customer experience: un layer progettato non per funzionare come un ulteriore silos, ma per connettere dati, segnali e processi già distribuiti nell’organizzazione e metterli in condizione di alimentare agenti e operatori con il contesto che serve per agire bene.

La direzione è chiara: la customer experience non si costruisce aggiungendo strumenti isolati, ma creando una visione del cliente capace di attraversare marketing, vendite e servizio senza perdere contesto lungo il percorso.

Fonte: Customer insights, reimagined: The intelligence layer powering agentic customer experience

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Microsoft 365 Copilot: dall’assistente agli agenti, cosa cambia davvero per le imprese

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Dalla produttività individuale all’automazione dei processi: come sfruttare tutto il potenziale dell’AI di Microsoft

Negli ultimi due anni le conversazioni sull’intelligenza artificiale nelle aziende si sono spostate rapidamente dal “cosa potrebbe fare” al “cosa sta già facendo”.

Microsoft ha costruito la sua risposta intorno a un’idea precisa: l’AI non deve essere uno strumento separato che i dipendenti imparano a usare a parte, ma deve essere già lì, integrata dentro le applicazioni che le persone aprono ogni mattina. Microsoft 365 Copilot è esattamente questo.

Questa guida spiega nel dettaglio come funziona, cosa rende produttivo ogni componente del pacchetto Microsoft 365, e come l’evoluzione verso gli agenti e Copilot Studio stia ridefinendo il concetto stesso di automazione aziendale.

Che cos’è Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot è un assistente di intelligenza artificiale integrato nell’ecosistema applicativo di Microsoft 365. Non è un’applicazione autonoma: vive dentro Teams, Outlook, Word, Excel, PowerPoint e tutte le altre app del pacchetto, interagisce con i contenuti su cui si sta lavorando in quel momento e genera risposte contestuali senza bisogno di passare da un sistema all’altro.

La differenza rispetto a uno strumento AI generico come un chatbot pubblico è strutturale. Copilot non ragiona su dati anonimi del web: ragiona sui dati aziendali reali, email, documenti, riunioni registrate, chat di Teams, file su SharePoint. Questo avviene grazie al Microsoft Graph, l’infrastruttura che connette e indicizza tutte le informazioni presenti nel tenant aziendale. In pratica, l’AI conosce già il contesto: sa chi ha scritto quella email, conosce lo storico di un cliente, ha accesso alla versione più recente di un contratto.
Su questo fondamento si innesta Work IQ, la funzionalità di intelligenza esclusiva che alimenta Microsoft 365 Copilot e gli agenti. Se il Microsoft Graph mette a disposizione i dati, Work IQ è il livello che li trasforma in intelligenza personalizzata per ogni persona e ogni organizzazione.

Funziona su tre dimensioni:

  • aggrega i dati del lavoro reale (email, file, riunioni, chat, transazioni)
  • costruisce nel tempo una memoria delle preferenze e delle abitudini di lavoro di ogni utente
  • combina dati e contesto per ottimizzare Copilot con istruzioni specifiche per ogni compito.

Il risultato pratico è un assistente più contestuale, capace di adattare le risposte ai dati, alle relazioni di lavoro, ai documenti e ai flussi operativi disponibili nell’ambiente Microsoft 365.

Un aspetto che le organizzazioni enterprise tendono a valutare subito è quello della governance dei dati. Copilot eredita automaticamente i permessi, le politiche di sicurezza e le etichette di riservatezza già configurate nell’ambiente Microsoft 365. Un utente che non ha accesso a un documento non può interrogare Copilot su quel documento: l’AI rispetta le stesse regole di accesso del sistema.
Prompt, risposte e dati recuperati tramite Microsoft Graph restano all’interno del perimetro di sicurezza e conformità di Microsoft 365 e non vengono utilizzati per addestrare i foundation model. Copilot eredita inoltre permessi, policy e controlli già configurati nell’ambiente Microsoft 365.

Cosa cambia nelle app di lavoro quotidiane

La promessa di Copilot diventa concreta solo quando si capisce cosa succede dentro ogni applicazione. Ogni contesto applicativo ha un tipo di lavoro che diventa più rapido in modo misurabile.

Teams: riunioni che non rubano più tempo

Le riunioni sono uno dei nodi critici della produttività aziendale. Quando la trascrizione o il recap intelligente sono abilitati, Copilot in Teams può analizzare la riunione, riepilogare i punti chiave, evidenziare decisioni e suggerire azioni successive. Chi ha partecipato in ritardo può chiedere a Copilot di riepilogare cosa si è detto fino a quel momento. Chi era assente non deve più chiedere gli aggiornamenti ai colleghi: legge il resoconto generato dall’AI e ha il quadro completo in due minuti.

Il valore per il management è immediato: le decisioni vengono documentate automaticamente, i follow-up escono dalla riunione già assegnati, e la qualità delle interazioni migliorano perché i partecipanti possono concentrarsi sulla conversazione invece di prendere appunti. Secondo Forrester, in alcuni contesti enterprise i meeting intelligenti consentono di recuperare decine di migliaia di ore all’anno quando Copilot copre anche le chiamate esterne tramite Teams Phone.

Outlook: dalla casella di posta alla gestione intelligente della comunicazione

La casella di posta è uno dei principali consumatori di tempo per qualsiasi ruolo aziendale. Copilot in Outlook cambia il modo in cui si gestisce la comunicazione in tre direzioni principali.

  • Analizza thread complessi e produce riepiloghi chiari, anche quando una catena di email si è allungata per giorni o settimane.
  • Suggerisce bozze di risposta calibrate sul tono e sul contesto della conversazione, che l’utente rivede e invia in pochi secondi.
  • Aiuta a preparare comunicazioni strutturate dopo una riunione, estraendo direttamente i contenuti già trascritti da Teams.

Il risultato è una riduzione sensibile del tempo passato a scrivere testi di routine, lasciando spazio alle comunicazioni che richiedono davvero ragionamento e cura nella formulazione.

Word: dalla pagina bianca al documento in bozza

La difficoltà più comune nella produzione di documenti non è la revisione, è l’inizio. Copilot in Word genera una prima bozza partendo da un prompt testuale, da un documento esistente o da trascrizioni di riunioni. Il risultato non è un testo definitivo, è un punto di partenza già strutturato che il professionista affina con la propria competenza.

Per i team che producono report, analisi, proposte commerciali o documentazione di progetto, questo significa spostare la parte di tempo e attenzione dalla generazione del testo alla qualità del ragionamento che ci sta dentro. Il documento esce dall’AI, il giudizio resta all’esperto.

Excel: l’analisi dati senza barriere tecniche

Copilot in Excel risponde a domande sui dati in linguaggio naturale, genera formule complesse senza che l’utente debba conoscerle a memoria, identifica tendenze e anomalie e produce visualizzazioni grafiche su richiesta. Per i profili che non hanno una formazione analitica specializzata, questo abbatte la dipendenza dai colleghi tecnici per attività che erano di routine.
Per i CFO e i controller è particolarmente rilevante: i modelli finanziari, le analisi degli scostamenti, i report di variance analysis restano attività professionali che richiedono giudizio, ma la parte meccanica di costruzione delle formule e dei pivot diventa molto più veloce.

PowerPoint: presentazioni costruite sui dati, non sull’intuizione

Copilot in PowerPoint genera presentazioni a partire da documenti Word esistenti, riepiloghi, outline testuali o descrizioni del contenuto desiderato. Applica il template aziendale, struttura le slide e popola i contenuti. Non produce la presentazione finale: produce la struttura e il contenuto di base che il comunicatore modella in base al pubblico.
Per i responsabili commerciali che preparano presentazioni per il cliente, per i manager che devono portare aggiornamenti al board o per i team di progetto che documentano avanzamenti, il risparmio di tempo nella fase di costruzione è molto concreto.

Microsoft Loop e la collaborazione asincrona

Loop è lo spazio collaborativo dove i team possono lavorare contemporaneamente su contenuti condivisi. Copilot in Loop aiuta a generare agenda di riunioni, materiali di kickoff, brainstorming strutturati e documentazione di processo direttamente nello spazio dove il team lavora insieme, senza dover passare da email o documenti separati.

I dati sul valore economico: cosa dicono le ricerche indipendenti

Le valutazioni di valore di Microsoft 365 Copilot non si basano solo su dichiarazioni del vendor. Lo studio Total Economic Impact condotto da Forrester Consulting per conto di Microsoft (marzo 2025), basato su interviste a 16 decision maker di 12 organizzazioni enterprise e su un sondaggio con 367 rispondenti, ha costruito un modello su un’organizzazione composita di 25.000 dipendenti.

I risultati principali:

  • ROI del 116% in tre anni, con un valore netto attuale di 19,7 milioni di dollari.
  • I dipendenti hanno recuperato in media 9 ore al mese eliminando attività manuali come la stesura di email, la produzione di report e il riepilogo delle riunioni.
  •  Il 70% degli utenti enterprise ha dichiarato una produttività giornaliera più elevata nelle attività di scrittura, sintesi e analisi dati.
  • Le attività come la preparazione di presentazioni sono state completate con il 29% di tempo in meno in media.
  • Le opportunità commerciali qualificate sono cresciute del 2,7%, i tassi di chiusura del 2,5%, con un impatto misurabile sul fatturato.

Per le aziende di dimensioni medie, lo stesso Forrester ha proiettato un ROI che va da un minimo del 132% a un massimo del 353% in tre anni, a seconda del livello di adozione e del tipo di processi coinvolti.

La logica del ritorno è relativamente semplice: il risparmio di tempo si converte in capacità produttiva. Un’azienda con 100 utenti abilitati che risparmia mediamente 2 ore al mese per persona recupera in un anno l’equivalente di diverse settimane di lavoro a tempo pieno, che possono essere reinvestite in attività ad alto valore invece di essere assorbite da compiti di gestione routinaria.

Dagli assistenti agli agenti: il passo successivo

Microsoft 365 Copilot come strumento di produttività personale è solo il primo livello. Il secondo livello è quello degli agenti aziendali, e cambia radicalmente il tipo di valore che si può ottenere.

Un assistente AI risponde quando viene interrogato. Un agente AI invece agisce: monitorizza una condizione, elabora un’informazione quando si verifica un evento, esegue un’azione, avvisa le persone giuste o innesca un flusso di lavoro, tutto senza che nessuno debba premere un pulsante. La differenza non è tecnica, è organizzativa: gli agenti possono prendere in carico interi processi e liberare le persone non solo dal tempo di esecuzione ma anche dalla responsabilità di ricordarsi di farlo.

Nell’ecosistema Microsoft 365 Copilot esistono già agenti predefiniti pronti all’uso, costruiti per scenari specifici: recupero di informazioni da SharePoint, interpretariato in tempo reale nelle riunioni di Teams, automazione del self-service per i dipendenti. Ma la vera potenza del modello è nella possibilità di costruire agenti personalizzati per le esigenze specifiche di ogni organizzazione.

A giugno 2026 Microsoft ha anche annunciato la disponibilità generale di Copilot Cowork, un sistema agentico che gestisce attività complesse, durature e distribuite su più strumenti aziendali, dall’inizio alla fine, producendo un risultato completo senza richiedere intervento manuale continuo. Processi come la riconciliazione di migliaia di file, l’analisi di pipeline di vendita articolate o la gestione batch di fogli di calcolo possono essere delegati a Cowork, che opera interamente nel perimetro di sicurezza di Microsoft 365.

Copilot Studio: costruire agenti su misura per i processi aziendali

Copilot Studio è la piattaforma Microsoft per progettare, testare e pubblicare agenti AI personalizzati senza dover scrivere codice. È il ponte tra l’utilizzo quotidiano di Copilot e l’automazione su misura di processi specifici.
Con Copilot Studio le organizzazioni possono costruire agenti che:

  • Rispondono a domande interne su policy, procedure e documentazione aziendale, riducendo drasticamente le richieste ripetitive verso il supporto IT o le risorse umane.
  • Gestiscono flussi di approvazione che coinvolgono più sistemi, ad esempio un ordine che supera una soglia in Business Central che innesca automaticamente un’approvazione su Teams e poi aggiorna il gestionale.
  • Assistono i team commerciali nella preparazione delle trattative, aggregando in automatico dati da CRM, email e riunioni recenti per ogni cliente.
  • Supportano il servizio clienti generando risposte contestuali basate sullo storico dei casi e sulla knowledge base aziendale.

Gli agenti creati con Copilot Studio possono essere distribuiti direttamente su Teams, SharePoint, app web o altri canali dove i dipendenti già lavorano. Ereditano le policy di sicurezza del tenant, rispettano i controlli di accesso e sono gestibili centralmente dagli amministratori IT tramite la Power Platform.

Per gli utenti con licenza Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio consente di creare e utilizzare agenti interni all’organizzazione senza costi aggiuntivi per questo scenario. Per agenti pubblicati su canali esterni o per utilizzi avanzati, possono invece essere previsti piani Copilot Studio dedicati e modelli basati su Copilot Credits.

Copilot Studio si integra nativamente con l’intero ecosistema Microsoft, incluso Dynamics 365, il che lo rende particolarmente adatto alle aziende che lavorano già in ambiente Microsoft e vogliono estendere l’intelligenza AI anche ai processi ERP e CRM senza costruire connessioni custom da zero.

Il ruolo di Microsoft Agent 365 nella governance degli agenti

Quando gli agenti AI diventano parte dei processi aziendali, il tema non è solo crearli, ma anche governarli. Microsoft Agent 365 nasce come piano di controllo per aiutare le organizzazioni a osservare, proteggere e gestire gli agenti AI attivi nei diversi ambienti di lavoro.

Il suo ruolo è rendere più controllabile l’adozione degli agenti su scala enterprise: sapere quali agenti sono presenti, quali dati utilizzano, quali autorizzazioni hanno e come interagiscono con persone, applicazioni e processi.

In questa prospettiva, Copilot Studio e Agent 365 svolgono funzioni complementari: il primo consente di progettare agenti personalizzati, il secondo aiuta a inserirli in un modello di governance coerente con le policy di sicurezza, identità e conformità dell’organizzazione.

In breve: i principali elementi dell’ecosistema AI Microsoft

Per orientarsi nell’evoluzione dell’AI Microsoft, può essere utile distinguere i principali componenti dell’ecosistema:

  • Microsoft 365 Copilot è l’assistente AI integrato nelle applicazioni di produttività quotidiana, come Teams, Outlook, Word, Excel e PowerPoint.
  • Copilot Chat offre un’esperienza conversazionale per cercare informazioni, sintetizzare contenuti, ragionare sui dati aziendali e supportare le attività quotidiane.
  • Copilot Studio è la piattaforma che consente di progettare e pubblicare agenti AI personalizzati, costruiti sui processi e sulle esigenze specifiche dell’organizzazione.
  • Copilot Cowork introduce una logica più agentica, pensata per gestire attività complesse, distribuite su più strumenti e prolungate nel tempo.
  • Microsoft Agent 365 aggiunge il livello di governance necessario per osservare, proteggere e gestire gli agenti AI su scala aziendale.

In questo scenario, Copilot supporta la produttività individuale, Copilot Studio permette di costruire agenti su misura e Agent 365 aiuta le organizzazioni a governarne l’utilizzo in modo sicuro e controllato.

Sicurezza, conformità e controllo: i tre pilastri che le aziende chiedono

Nelle aziende medie e grandi, l’adozione di qualsiasi strumento AI passa sempre da tre domande: i dati restano al sicuro? Siamo in linea con le normative? Chi controlla cosa succede? Microsoft ha costruito Copilot per rispondere a tutte e tre.

I dati aziendali non vengono mai utilizzati da Microsoft per addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Restano nel tenant dell’organizzazione, protetti dalle stesse policy di sicurezza, identità e conformità già attive su Microsoft 365. Non occorre configurare un perimetro separato: Copilot eredita automaticamente tutto ciò che è già in place.

Per le organizzazioni soggette a normative specifiche, come GDPR, ISO 27001 o requisiti di settore, questo significa che l’adozione di Copilot non introduce nuove complessità di compliance: si inserisce nello stesso framework già auditabile e certificabile.

Il Copilot Control System offre agli amministratori IT una visibilità completa su come Copilot e gli agenti vengono usati nell’organizzazione, con la possibilità di gestire i permessi per funzionalità specifiche, monitorare l’adozione e misurare l’impatto attraverso Viva Insights.

Come scegliere il punto di partenza: dall’adozione alla trasformazione

L’adozione di Microsoft 365 Copilot non è un progetto unico e definitivo: è un percorso che si struttura in fasi progressive, ognuna delle quali porta valore concreto e apre la strada alla successiva.

Il punto di partenza tipico per un’azienda che ha già Microsoft 365 è l’abilitazione di Copilot sulle app del pacchetto, con una formazione focalizzata sui casi d’uso più rilevanti per ogni ruolo. Sales, finance, marketing, HR e operations hanno tutti scenari diversi dove il ritorno è immediato. Concentrarsi su questi prima di espandere accelera sia l’adozione che la misurabilità dei risultati.

Il secondo passo è la valutazione dei processi candidati all’automazione tramite agenti. Non tutti i processi si prestano allo stesso modo: quelli più adatti sono quelli ripetitivi, con regole chiare, che attraversano più sistemi e che oggi richiedono intervento manuale di coordinamento. L’analisi dei processi è il momento in cui il contributo di un partner esperto nell’ecosistema Microsoft fa la differenza, perché richiede la comprensione combinata delle logiche organizzative e delle capacità tecniche della piattaforma.

Il terzo passo è la costruzione di agenti verticali con Copilot Studio, calibrati sui processi specifici dell’organizzazione e integrati con Dynamics 365 e gli altri sistemi in uso. A questo livello, l’AI smette di essere un supporto e diventa un componente operativo dei processi aziendali.

Il momento in cui l’AI diventa infrastruttura

Microsoft 365 Copilot non è l’ennesimo strumento da aggiungere allo stack tecnologico aziendale. È una scelta di infrastruttura: decidere che l’intelligenza artificiale vive dove le persone già lavorano, che si alimenta dei dati già presenti nell’organizzazione e che rispetta le regole di sicurezza già in vigore.

Le aziende che stanno ottenendo i risultati più concreti sono quelle che hanno affrontato l’adozione con un approccio strutturato: identificando i casi d’uso prioritari per ruolo, formando le persone in modo mirato e scalando progressivamente verso l’automazione agente su agente. Il ROI di 116% in tre anni misurato da Forrester non è un numero astratto: è il risultato di un’adozione fatta bene, su processi reali, con persone che capiscono come usare lo strumento.

La domanda per chi governa un’organizzazione non è più se adottare strumenti AI, ma come farlo in modo da trasformare davvero i processi invece di aggiungere un altro strumento che rimane inutilizzato. Var Prime supporta le aziende in questo percorso: dalla valutazione dei processi candidati all’adozione, alla formazione sui casi d’uso concreti, fino allo sviluppo di agenti personalizzati con Copilot Studio integrati nell’ecosistema Microsoft 365 e Dynamics 365.

Fonte: https://tei.forrester.com/go/microsoft/M365Copilot/?lang=en-us

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L’impact gap dell’AI: cosa separa chi ottiene risultati da chi no

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Perché la maggior parte degli investimenti in intelligenza artificiale non porta risultati — e cosa c’entra il gestionale

Le aziende non hanno mai investito così tanto in intelligenza artificiale.

Eppure, la maggior parte di esse fatica a tradurre quegli investimenti in risultati concreti sul conto economico. Non è un’impressione: secondo una ricerca condotta da Boston Consulting Group su oltre 1.800 dirigenti di C-suite a livello globale, soltanto un quarto delle organizzazioni riesce a creare valore reale e misurabile dall’intelligenza artificiale.
Tre su quattro restano bloccate: sperimentano, avviano progetti pilota, acquistano licenze — ma il salto verso l’impatto non avviene.

La domanda che ogni amministratore delegato, direttore finanziario o responsabile operations dovrebbe farsi in questo momento non è “dobbiamo investire in AI?”.
Quella risposta è già scontata. La domanda giusta è un’altra: perché tanti investimenti in intelligenza artificiale non producono risultati, e dove si rompe la catena tra tecnologia e valore?

La risposta, nella maggior parte dei casi, non è tecnica. È strutturale. E ha molto a che fare con il modo in cui l’AI viene introdotta in azienda — e soprattutto con il sistema in cui viene, o non viene, integrata.

Il problema non è la tecnologia, è dove la metti

Quando un’azienda introduce uno strumento di intelligenza artificiale come layer separato — un assistente che risponde a domande, un tool che genera contenuti, un modello che elabora dati in isolamento — ottiene al massimo un beneficio locale e difficilmente misurabile. Qualcuno lavora un po’ più velocemente, qualche documento viene prodotto in meno tempo. Ma i processi chiave dell’azienda non cambiano. Le decisioni continuano a essere prese esattamente come prima.

Questo è il motivo per cui la ricerca BCG individua nella dispersione degli sforzi uno dei principali fattori dell’impact gap: le aziende che non ottengono valore dall’AI gestiscono in media oltre sei iniziative parallele, senza che nessuna raggiunga la massa critica necessaria per cambiare qualcosa in modo sostanziale. Le aziende che invece ottengono risultati concentrano gli sforzi su tre o quattro casi d’uso al massimo, li portano a maturità rapidamente e — aspetto decisivo — li radicano nei processi operativi reali.

La differenza non è nella qualità della tecnologia scelta. È nel fatto che la tecnologia venga o meno connessa al luogo dove i processi aziendali esistono davvero: il sistema gestionale.

L’AI che non vede i processi non può cambiarli

Un sistema ERP ben implementato è il luogo dove vive il flusso operativo di un’azienda: gli ordini, le scorte, la contabilità, la pianificazione della produzione, i contratti con i fornitori, i margini per linea di prodotto. È il repository dei dati transazionali reali, non di dati estratti, copiati o riconciliati manualmente da fonti diverse.

Quando l’intelligenza artificiale opera dentro questo contesto — non accanto ad esso — cambia radicalmente la natura di ciò che può fare. Non si limita a rispondere a domande o a generare report: diventa parte del processo decisionale nel momento in cui quella decisione viene presa. Un responsabile acquisti che lavora nel gestionale può ricevere un’analisi predittiva sulla variazione dei prezzi delle materie prime direttamente nella schermata in cui sta emettendo un ordine. Un direttore finanziario può visualizzare uno scenario di flusso di cassa aggiornato in tempo reale senza dover aprire un foglio di calcolo separato. Un responsabile commerciale può ricevere suggerimenti sulla priorità dei clienti da contattare basati su dati di comportamento d’acquisto, cronologia degli ordini e segnali di rischio — tutto dentro il gestionale, non in uno strumento a parte.

È questa integrazione a fare la differenza tra un’AI che automatizza operazioni marginali e un’AI che migliora le decisioni che contano.

Gli agenti AI nel gestionale: dall’assistenza all’esecuzione

Il passo successivo rispetto a un’AI che suggerisce è un’AI che agisce. Non in modo autonomo e incontrollato, ma attraverso agenti intelligenti capaci di eseguire sequenze di operazioni su istruzione in linguaggio naturale, entro confini definiti, con supervisione umana nei passaggi critici. È una differenza sostanziale rispetto all’automazione tradizionale, che funziona secondo regole rigide del tipo “se X allora Y”: gli agenti ragionano sul contesto, interpretano obiettivi di business e determinano i passi necessari per raggiungerli.

Due esempi concreti aiutano a capire cosa significa nella pratica.

Sales Order Agent
In Microsoft Dynamics 365 Business Central, il Sales Order Agent gestisce il ciclo dell’ordine di vendita in modo end-to-end: legge una richiesta in linguaggio naturale, crea e valida l’ordine nel sistema, avanza nelle fasi successive fino a consegna e fatturazione, e si ferma ai punti di approvazione umana previsti per le decisioni che richiedono un giudizio. Per un’azienda con volumi elevati di ordini o con una forza vendita che opera su più canali, questo significa eliminare una parte significativa del lavoro amministrativo ripetitivo — e ridurre gli errori di inserimento che spesso si traducono in ritardi, contestazioni e costi nascosti.

Sales Qualification Agent
Sul versante commerciale, il Sales Qualification Agent di Dynamics 365 Sales opera sul processo di qualificazione dei lead: ricerca informazioni sui potenziali clienti, avvia e gestisce comunicazioni personalizzate su centinaia di contatti contemporaneamente, valuta il livello di interesse e qualifica i lead prima di passarli alla forza vendita. Il tutto aggiornando automaticamente i record nel sistema, senza che un commerciale debba fare inserimento dati manuale. Il risultato non è solo un risparmio di tempo: è un aumento della copertura del mercato potenziale, spesso impossibile da raggiungere con le sole risorse umane disponibili.

In entrambi i casi, il valore non deriva dalla tecnologia in quanto tale, ma dal fatto che questi agenti operano dentro il sistema gestionale e il sistema di gestione della relazione con il cliente — dove risiedono i dati reali, dove i processi esistono, dove le decisioni hanno conseguenze misurabili. Un agente AI che funziona su un sistema isolato, senza accesso ai dati transazionali dell’azienda, non può produrre lo stesso impatto.

Concentrarsi sui processi ad alto impatto, non su tutto

Uno degli errori più comuni che le aziende commettono quando affrontano un progetto di intelligenza artificiale gestionale è quello di cercare di portare l’AI ovunque contemporaneamente. La promessa di efficienza è così ampia che la tentazione di applicarla a ogni funzione, ogni reparto, ogni processo, diventa quasi irresistibile.

Il risultato, quasi invariabilmente, è che si ottiene poco ovunque invece di molto da qualche parte.

Il modello che emerge dalla ricerca sulle aziende che ottengono valore reale dall’AI è diverso: si identificano i due o tre processi in cui il miglioramento della qualità decisionale ha l’effetto più diretto sul risultato economico, e si costruisce lì un’integrazione solida, misurabile, scalabile. Per un’azienda manifatturiera potrebbe essere la previsione della domanda e la gestione delle scorte. Per una realtà della distribuzione, la pianificazione finanziaria e l’analisi del portafoglio clienti. Per un’azienda di servizi professionali, la gestione dei progetti e la redditività commessa.
Non esiste una risposta universale, ma esiste un metodo: partire dal processo, non dalla tecnologia. Chiedersi dove una decisione migliore — più veloce, più informata, meno influenzata da dati incompleti — avrebbe il maggiore impatto sul conto economico. Poi costruire l’integrazione AI intorno a quella esigenza, con indicatori di risultato chiari fin dall’inizio.
Questo è esattamente il tipo di percorso che distingue chi chiude davvero l’impact gap da chi continua ad accumulare strumenti senza vederli diventare valore.

La dimensione che nessuno considera abbastanza: le persone e i processi

La ricerca BCG introduce un principio che vale la pena citare perché ribalta l’intuizione comune: nelle aziende che generano valore reale dall’intelligenza artificiale, il 70% dello sforzo di trasformazione riguarda persone, processi e cambiamento organizzativo. Solo il 10% riguarda gli algoritmi e il 20% la tecnologia e i dati.

Detto in modo più diretto: il problema principale dell’AI nelle aziende non è tecnico, è umano e organizzativo.
Un gestionale con funzionalità di intelligenza artificiale integrate funziona concretamente solo se chi lo utilizza è in grado di interpretare i suggerimenti che riceve, di capire quando seguirli e quando sovrascriverli, e di fidarsi degli output abbastanza da modificare il proprio modo di lavorare. Questo richiede formazione, ma soprattutto richiede che i flussi decisionali vengano ridisegnati tenendo conto del nuovo sistema.
Non è un tema secondario da affrontare dopo che la tecnologia è stata installata. È la condizione necessaria perché la tecnologia produca qualcosa. Le aziende che trattano l’AI come un progetto informatico — da acquistare, configurare e consegnare — quasi invariabilmente finiscono nella percentuale di chi non ottiene valore. Quelle che la trattano come una trasformazione aziendale — con obiettivi chiari, coinvolgimento del management, formazione estesa e misurazione continua dei risultati — sono quelle che compaiono nell’altro quarto.
Tre fattori, in particolare, risultano determinanti in questa fase:

  • La misurazione dei risultati: la maggior parte delle aziende non traccia indicatori finanziari specifici per le proprie iniziative AI. Senza una metrica di outcome — riduzione del capitale circolante, miglioramento del margine per categoria, accuratezza delle previsioni di vendita — è impossibile capire cosa funziona e cosa no, e quindi impossibile scalare.
  • La formazione diffusa: meno di un terzo delle aziende ha formato almeno un quarto del proprio organico nell’uso dell’AI. In un contesto in cui la tecnologia è già integrata nel gestionale quotidiano, questo significa che la maggior parte delle persone usa gli strumenti in modo parziale o li ignora del tutto.
  • Il presidio del management: le aziende che ottengono i risultati migliori sono quelle in cui la leadership considera l’AI un tema strategico, non delegabile interamente al reparto IT. Quando un amministratore delegato o un direttore finanziario non sa rispondere alla domanda “quali processi stiamo migliorando con l’AI e come lo misuriamo?”, è probabile che l’investimento stia andando disperso.

Da dove iniziare, concretamente

Per un’azienda che si trova oggi di fronte alla scelta di come affrontare l’intelligenza artificiale — o che ha già avviato iniziative senza vedere i risultati attesi — il punto di partenza più solido non è la tecnologia in sé. È una lettura onesta dei propri processi: quali decisioni vengono prese male o lentamente? Dove mancano dati affidabili nel momento in cui servono? Dove un miglioramento del 10-15% nella qualità di una scelta operativa avrebbe un impatto misurabile sul risultato aziendale?
L’intelligenza artificiale integrata in un gestionale ERP come Microsoft Dynamics 365 Business Central offre oggi funzionalità concrete su questo fronte: dalla previsione della domanda alla gestione intelligente del ciclo ordine-incasso, dall’analisi della redditività per commessa o per cliente all’automazione di processi ad alta frizione tra sistemi diversi. Ma nessuna di queste funzionalità produce valore da sola. Produce valore quando viene applicata al processo giusto, con le persone giuste, e con una metrica chiara con cui misurarne l’impatto.
Il gap tra aspettative e risultati che la ricerca evidenzia non è una condanna. È una mappa. E le aziende che la leggono bene — scegliendo dove concentrare gli sforzi, integrando l’AI nei flussi operativi reali e trattando il cambiamento come una priorità di management prima che tecnologica — sono già nel quarto che crea valore.

📩 Vuoi capire quali processi della tua azienda possono beneficiare concretamente dell’intelligenza artificiale integrata nel gestionale? Contattaci per una valutazione personalizzata del tuo scenario attuale.

 

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ERP e agenti autonomi: Microsoft presenta nuovi agenti per Dynamics 365

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La trasformazione dell’ERP continua. Dopo l’introduzione dei primi agenti autonomi nei mesi scorsi, Microsoft ha annunciato a maggio 2025 l’arrivo di nuovi agenti AI-ready progettati per supportare processi critici in ambito contabile, progettuale e logistico. Si tratta di una nuova generazione di strumenti capaci di operare in autonomia, riducendo l’intervento umano in attività a basso valore aggiunto e rendendo i sistemi ERP più intelligenti, scalabili ed efficienti.

Cosa sono gli agenti autonomi per ERP?

Gli agenti autonomi sono unità AI progettate per agire come veri e propri colleghi digitali. Operano all’interno del sistema ERP per automatizzare flussi ad alta intensità operativa e ripetitività, come la riconciliazione contabile, la gestione delle note spese, la comunicazione con i fornitori, l’approvazione di attività e il time tracking su progetti.

La novità è che questi agenti non si limitano ad assistere gli utenti, ma eseguono processi in autonomia, collaborando con persone, team e intere funzioni aziendali. La loro applicazione ai contesti ERP segna il passaggio da sistemi gestiti all’ERP AI-operated ma human-led.

I nuovi agenti in preview pubblica

Microsoft ha annunciato la disponibilità in preview pubblica di sei nuovi agenti, integrabili in Dynamics 365:

📝 Account Reconciliation Agent

Automatizza il processo di riconciliazione dei conti contabili, segnalando discrepanze e proponendo soluzioni. Consente di accelerare il closing periodico, migliorare la compliance e ridurre i costi operativi.

“L’uso dell’AI e degli agenti autonomi è il prossimo livello nell’ottimizzazione del nostro ambiente Dynamics 365.”
Ted Esplin, COO, Lifetime Products

📧 Supplier Communications Agent

Gestisce automaticamente le comunicazioni con i fornitori (email, conferme d’ordine, solleciti per ritardi). Migliora l’affidabilità della supply chain e riduce i costi da interruzioni non previste.

💸 Expense Agent

Elabora automaticamente le note spese, estraendo dai documenti i dati chiave (fornitore, importo, data, categoria) e suggerendo classificazioni in linea con le policy aziendali. Migliora la qualità del dato e accelera i rimborsi.

⏱ Time Entry Agent

Assiste nella registrazione delle ore su progetto tramite notifiche smart e suggerimenti contestuali. Supporta la contabilità, la gestione risorse e la fatturazione.

✅ Activity Approvals Agent

Ottimizza i cicli di approvazione evidenziando solo le attività che richiedono attenzione. Riduce tempi e costi nei processi di validazione.

Il futuro è l’ERP autonomo

Secondo i dati Microsoft, l’81% dei decision maker prevede di integrare agenti autonomi nella strategia AI aziendale entro i prossimi 12-18 mesi. Il motivo è chiaro: gli ERP sono ambienti ricchi di processi strutturati, iterativi e ad alto volume, ideali per un’automazione intelligente.

L’introduzione di questi agenti consente di:

  • Alleggerire il carico operativo delle funzioni aziendali
  • Migliorare la qualità e l’affidabilità dei dati
  • Abilitare decisioni più rapide e informate
  • Scalare l’efficienza senza aumentare il personale

Personalizzazione con Microsoft Copilot Studio

Tutti gli agenti sono configurabili tramite Copilot Studio, la piattaforma low-code che permette di adattare gli agenti agli specifici workflow aziendali e integrarli con fonti dati interne, CRM, o altre soluzioni cloud.

Vuoi esplorare come gli agenti autonomi possono ottimizzare il tuo ERP?
Contattaci: il team Var Prime è a disposizione per accompagnarti verso un ERP più intelligente, efficiente e proattivo.

Fonti: A new era in business processes: Autonomous agents for ERP

Sblocca il potenziale della tua azienda con Dynamics 365, il portafoglio di applicazioni intelligenti che consente a tutti di fornire eccellenza operativa e creare esperienze più coinvolgenti per i clienti.

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Agenti autonomi in Dynamics 365: una svolta per i processi aziendali avanzati

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Microsoft ha introdotto una nuova generazione di agenti autonomi integrati in Dynamics 365, progettati per ottimizzare e rivoluzionare i processi aziendali attraverso l’uso avanzato dell’intelligenza artificiale (IA). Questi strumenti innovativi si pongono l’obiettivo di migliorare le operazioni in ambiti strategici come le vendite, il servizio clienti, la gestione finanziaria e la supply chain, automatizzando attività ripetitive e permettendo ai professionisti di focalizzarsi su compiti più complessi e a maggiore valore aggiunto.
Questi agenti sono progettati per aiutarti ad accelerare il time to value e sono configurati per scalare l’efficienza operativa e migliorare le esperienze dei clienti in tutti i ruoli e le funzioni.

Gli agenti autonomi: definizione e caratteristiche principali

Gli agenti autonomi rappresentano un’evoluzione rispetto ai tradizionali strumenti basati su IA. Essi sono in grado di operare in modo indipendente, gestendo processi aziendali complessi con un elevato livello di personalizzazione. A differenza degli assistenti digitali standard, questi agenti sono programmabili per acquisire competenze specifiche, quali l’automazione delle operazioni di gestione del catalogo prodotti o l’elaborazione degli ordini di vendita. L’obiettivo è duplice: da un lato, aumentare la produttività aziendale e, dall’altro, garantire una riduzione dei costi operativi attraverso l’ottimizzazione delle risorse.

Applicazioni pratiche degli agenti autonomi in Dynamics 365

Vendite

Gli agenti autonomi supportano i team di vendita aiutandoli a concentrarsi sulla creazione di relazioni con i clienti per concludere gli affari più velocemente. Ad esempio, il Sales Qualification Agent per Microsoft Dynamics 365 Sales libera i venditori da attività ripetitive, come la ricerca e la prioritizzazione dei lead in entrata, e crea email di vendita personalizzate per avviare conversazioni significative con i clienti.
Per le piccole e medie imprese, il Sales Order Agent per Microsoft Dynamics 365 Business Central automatizza il processo di acquisizione degli ordini, dall’inserimento alla conferma, interagendo con i clienti e catturando le loro preferenze, migliorando così l’efficienza complessiva del ciclo di vendita.

Operations

Gli agenti autonomi aiutano i team operativi a ottimizzare i processi aziendali e soddisfare la domanda dei clienti. In aree critiche come finanza, approvvigionamento e supply chain, gli agenti lavorano 24/7 per automatizzare processi complessi, ridurre i costi e accelerare le decisioni strategiche.
Il Supplier Communications Agent per Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management gestisce la collaborazione con i fornitori, conferma la consegna degli ordini e previene ritardi, permettendo agli specialisti degli acquisti di concentrarsi sulla resilienza complessiva della supply chain.
Ulteriori agenti includono:

  • Financial Reconciliation Agent per Microsoft 365 Copilot for Finance: semplifica e accelera i processi di chiusura finanziaria, migliorando la precisione della rendicontazione.
  • Account Reconciliation Agent per Microsoft Dynamics 365 Finance: automatizza l’abbinamento delle transazioni tra i registri, migliorando la visibilità del flusso di cassa.
  • Time and Expense Agent per Microsoft Dynamics 365 Project Operations: automatizza la gestione delle spese e dei tempi, garantendo progetti sempre in linea con il budget.

Servizi

Nel settore del servizio clienti, gli agenti autonomi trasformano le esperienze attraverso soluzioni self-service e assistite. I contact center, spesso ostacolati da processi manuali e dati frammentati, possono trarre vantaggio dagli agenti Customer Intent e Customer Knowledge Management.

  • Customer Intent Agent: Scopre continuamente nuovi intenti dai dati delle conversazioni con i clienti, migliorando il servizio self-service.
  • Customer Knowledge Management Agent: Aggiorna automaticamente la knowledge base analizzando note, trascrizioni e dati dei casi per garantire informazioni accurate e aggiornate.

Altri agenti rilevanti includono:

  • Case Management Agent: Automatizza l’intero ciclo di vita dei casi, dalla creazione alla chiusura, riducendo i tempi di gestione.
  • Scheduling Operations Agent: Ottimizza le pianificazioni per i tecnici sul campo, gestendo imprevisti come ritardi o cancellazioni.

Personalizzazione avanzata con Copilot Studio

Microsoft Copilot è il tuo assistente AI, lavora per te, e Copilot Studio ti consente di creare, gestire e connettere facilmente gli agenti a Copilot. Pensa agli agenti come alle nuove app per un mondo basato sull’AI.
Per rispondere alle esigenze specifiche di ogni organizzazione, Microsoft mette a disposizione Copilot Studio, una piattaforma low-code pensata per la creazione e gestione di agenti autonomi personalizzati. Grazie a questa soluzione, le aziende possono configurare agenti in grado di interagire con database aziendali, sistemi CRM e altre fonti di dati strutturati. Questo approccio consente non solo di risolvere problematiche specifiche, ma anche di generare insight strategici per la gestione aziendale.

Vantaggi strategici degli agenti autonomi

L’adozione degli agenti autonomi all’interno di Dynamics 365 offre numerosi benefici che si riflettono su diversi aspetti della gestione aziendale:

  • Efficienza operativa: Automatizzando le attività ripetitive, i dipendenti possono dedicare il loro tempo a iniziative più strategiche e creative.
  • Customer experience migliorata: Gli agenti rispondono rapidamente e con precisione alle richieste, offrendo un servizio personalizzato e altamente soddisfacente.
  • Ottimizzazione dei flussi di lavoro: L’integrazione di agenti autonomi con i processi aziendali esistenti garantisce una maggiore fluidità operativa e riduce il margine di errore.

Gli agenti autonomi rappresentano un pilastro fondamentale nella trasformazione digitale delle imprese moderne. Grazie alle soluzioni avanzate di Microsoft Dynamics 365, le organizzazioni possono sfruttare strumenti altamente personalizzabili per automatizzare processi critici, migliorare l’efficienza globale e rafforzare la competitività nel mercato.

Per un approfondimento sulle potenzialità di questi agenti, guarda il video ufficiale di Microsoft:

Fonti: Transform work with autonomous agents across your business processes

New autonomous agents scale your team like never before

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