Molte aziende hanno ormai superato la fase di sperimentazione dell'AI. Ma quando l'intelligenza artificiale inizia ad agire autonomamente, e non soltanto ad assistere gli utenti, emergono nuove sfide in termini di governance, costi e controllo degli accessi. Secondo Forrester, meno di un terzo dei decision maker è in grado di collegare il valore dell'AI alla crescita finanziaria dell'azienda. Questo rischia di rallentare gli investimenti e di rinviare molte iniziative ai prossimi anni.
Le organizzazioni che iniziano oggi a implementare l'AI su larga scala possono ottenere un vantaggio competitivo concreto, aumentando efficienza, produttività e capacità di innovazione. Per riuscirci, però, serve un cambio di prospettiva.
Piuttosto che concentrarsi esclusivamente sugli strumenti più recenti o su singoli progetti pilota, è necessario partire dagli obiettivi di business. La priorità deve essere la costruzione di basi solide che integrino sicurezza, governance e controllo, rendendo possibile un'adozione dell'AI e degli agenti sicura, sostenibile e scalabile.
Dal problema di business a una soluzione scalabile
Le organizzazioni che faticano a costruire un modello AI realmente scalabile spesso non dispongono di tutti gli elementi necessari in un unico ecosistema. Le capacità AI sono distribuite tra prodotti diversi, contratti differenti e modelli di governance separati. Le integrazioni vengono gestite manualmente e ogni nuovo progetto richiede di ricostruire da zero le fondamenta tecnologiche e operative.
Le aziende che stanno accelerando maggiormente non si limitano a implementare singoli casi d'uso. Costruiscono sistemi, definiscono risultati attesi, implementano l'AI in modo sicuro e ne misurano costantemente l'impatto.
Le organizzazioni più avanzate riconoscono il valore degli agenti per velocizzare le operazioni, ridurre le attività ripetitive e favorire l'innovazione. Tuttavia, la loro adozione su larga scala è complessa perché molte piattaforme non offrono controlli nativi sufficienti. Per questo è necessario introdurre un livello di governance dedicato, come Microsoft Agent 365, progettato specificamente per la gestione del ciclo di vita degli agenti.
Il successo dell'AI in azienda dipende anche dalle persone. La tecnologia, da sola, non trasforma i processi. Sono le persone a creare casi di successo. Piuttosto che sostituire il lavoro umano, l'AI dovrebbe contribuire a migliorare l'esperienza dei collaboratori. Coinvolgere e supportare i team favorisce una migliore adozione dell'AI e ne accelera l'utilizzo su scala aziendale.
Questa fase del percorso è particolarmente rilevante per le organizzazioni che hanno già superato i progetti pilota isolati e stanno iniziando a distribuire agenti in tutta l'azienda. Spesso questo passaggio avviene parallelamente agli investimenti in Microsoft 365 Copilot e Microsoft 365 E5 o durante la valutazione di Microsoft 365 E7.
Se l'obiettivo è ancora sperimentare l'AI o migliorare in sicurezza la produttività individuale, il passo successivo può essere l'adozione di Copilot Free o di implementazioni mirate per specifici ruoli. Quando invece l'AI inizia ad attivare workflow, accedere a sistemi e operare trasversalmente tra team diversi, diventano fondamentali governance, gestione delle identità, controllo dei costi e misurazione dei risultati.
Dalle soluzioni puntuali a una piattaforma unificata
L'intelligenza artificiale deve essere integrata nei processi aziendali. Le identità devono essere governate sia per le persone sia per gli agenti AI. E gli agenti devono essere gestiti con attenzione per evitare una proliferazione incontrollata.
Scalare gli agenti in modo sicuro richiede fondamenta standardizzate: identità condivise, governance e controllo dell'intero ciclo di vita prima che le implementazioni aumentino rapidamente. È proprio questo l'obiettivo di Microsoft 365 E7, la prima suite enterprise progettata nativamente per l'AI e pensata per consentire a persone e agenti di lavorare insieme.
Anziché aggiungere una soluzione AI isolata a una piattaforma esistente, Microsoft 365 E7 integra Microsoft 365 Copilot per il lavoro assistito dall'AI, Microsoft Agent 365 come piano di controllo per ogni agente distribuito e Microsoft Entra Suite per la gestione centralizzata delle identità e degli accessi su larga scala.
I quattro passaggi per scalare l'AI con successo
Definire chiaramente i risultati attesi – I risultati devono essere specifici, misurabili e collegati agli obiettivi di business, come crescita dei ricavi, velocità, qualità ed efficienza dei costi, non a semplici metriche di utilizzo dell'AI. Molti progetti falliscono quando l'organizzazione implementa l'AI e solo successivamente si chiede quale valore abbia generato. Per scalare con successo, è fondamentale partire dai risultati che si desidera ottenere e lavorare a ritroso per capire come l'intelligenza artificiale possa contribuire a raggiungerli.
Implementare l'AI in modo sicuro – La sicurezza deve essere una priorità fin dall'inizio. Le organizzazioni che vogliono adottare l'AI su larga scala devono integrare governance e controlli fin dalle prime fasi, evitando di dover correggere problemi successivamente. L'AI può raggiungere una diffusione aziendale solo se supportata da sicurezza, conformità e solide fondamenta in ambito dati. Quando la fiducia del management e dei collaboratori viene meno, l'adozione rallenta e diventa più difficile integrare l'AI nei processi, per non parlare dell'affidarsi agli agenti. Microsoft 365 E7 supporta un'implementazione sicura grazie a modelli di identità basati su Zero Trust, controlli sui dati e meccanismi di governance integrati.
Misurare l'impatto sul business – Limitarsi a osservare quante licenze sono state attivate o quanti meeting sono stati riassunti non significa misurare il valore generato. Queste non sono metriche di business. Per comprendere realmente il contributo dell'AI è necessario misurarne l'impatto sui risultati: ore risparmiate, riduzione degli errori, miglioramento dei processi o contributo alla redditività aziendale. Come recita un noto principio manageriale, si gestisce solo ciò che si misura. La misurazione aiuta inoltre a creare consenso e a sostenere le successive fasi di adozione. In sua assenza, l'AI rischia di essere percepita esclusivamente come una voce di costo.
Reinvestire i risparmi e scalare – È qui che emerge la differenza tra un progetto pilota e un approccio realmente orientato alla trasformazione. Quando ogni iniziativa AI viene costruita su fondamenta standardizzate e misurata rispetto a risultati predefiniti, i benefici ottenuti possono finanziare le fasi successive di sviluppo. I leader aziendali iniziano così a vedere l'AI come un motore di crescita. Il percorso è chiaro: definire obiettivi e risultati, implementare in modo sicuro, misurare l'impatto sul business e reinvestire i benefici ottenuti per sostenere un'adozione sempre più ampia.
Per raggiungere questo livello di maturità, le organizzazioni devono andare oltre i progetti pilota isolati e fare dell'AI una componente centrale del proprio modello operativo. Risultati di business, governance, misurazione e reinvestimento devono essere integrati in ogni fase del percorso. Le aziende che vogliono scalare l'intelligenza artificiale hanno bisogno di un approccio strutturato all'esecuzione e di un modello realmente replicabile per sostenere crescita e innovazione.
SoftwareOne e Microsoft hanno sviluppato un framework basato sulle best practice che applica questi quattro passaggi in una sequenza strutturata e ripetibile per scalare l'AI con successo. Basato su un approccio consulenziale, il framework aiuta le organizzazioni a definire il valore atteso fin dall'inizio, integrare la governance nelle prime fasi, misurare risultati concreti e crescere con sicurezza. In questo modo, iniziative AI isolate si trasformano in un modello operativo aziendale coerente, in grado di generare risultati misurabili.
Valuta quanto la tua organizzazione è pronta a scalare gli agenti con Microsoft 365 E7, grazie a un approccio che integra governance, gestione delle identità e controllo dei costi fin dal primo giorno.
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