Gli agenti AI entrano nei processi core delle imprese e i grandi vendor di software scelgono strade opposte: aprire la piattaforma a ogni agente o trattenerne il controllo. Una scelta che pesa su lock-in e governance.
Nel 2026 gli agenti AI passano dai pilot ai processi operativi delle imprese. Con questo passaggio emerge una domanda che i responsabili IT italiani si trovano sul tavolo: a chi spetta il controllo dello strato che esegue le azioni, la piattaforma di software gestionale o l'agente AI scelto dall'azienda?
I grandi vendor rispondono in modo opposto, e la differenza diventa una scelta di architettura con effetti diretti sul lock-in.
ServiceNow ha aperto il proprio "system of action" a qualunque agente, costruito sulla sua piattaforma oppure su Claude di Anthropic, su Microsoft Copilot o su un agente sviluppato internamente dal cliente. Il meccanismo è Action Fabric, che espone flussi, approvazioni e cataloghi a un agente esterno attraverso un server Model Context Protocol (MCP) ora in disponibilità generale. Ogni azione resta tracciata e verificata sul piano dell'identità e dei permessi.
Salesforce segue una direzione affine: la piattaforma fa da motore di esecuzione, mentre la scelta del modello AI resta in mano al cliente. È il modello "headless": lo strato applicativo esegue, l'intelligenza arriva da fuori.
SAP imposta una rotta diversa. L'azienda tedesca incanala le interazioni degli agenti attraverso Joule, il proprio livello AI, e tiene l'accesso diretto degli agenti esterni ai dati gestionali dentro un perimetro controllato. La tesi è la coerenza: un solo punto di orchestrazione garantisce contesto e sicurezza sui processi critici.
Gli analisti hanno colto la posta in gioco. Forrester ha invitato i CIO a discutere apertamente l'impostazione di SAP, leggendola come un tentativo di presidiare il ruolo di custode dell'AI enterprise.
Per un'impresa italiana regolata — banche, assicurazioni, manifattura, utility — la scelta tra i due modelli tocca tre nervi.
Il primo è il lock-in. Un modello aperto lascia la libertà di sostituire il modello AI quando il mercato offre prestazioni o costi migliori; un modello chiuso lega il ritmo dell'innovazione alla roadmap di un singolo fornitore.
Il secondo è la governance. Gli obblighi europei — AI Act, NIS2, DORA — chiedono tracciabilità delle azioni automatiche su dati e processi sensibili. Uno strato di esecuzione che verifica identità, permessi e audit trail di ogni azione diventa un requisito di compliance, prima ancora che una comodità tecnica.
Il terzo è l'economia. La valutazione corretta parte dal valore di business e dal costo totale, e arriva poi all'architettura — un riflesso del principio dell'economia prima dell'architettura, lente che la AI Methodology applica alla scelta dei sistemi. La domanda utile diventa "quale modello riduce il costo di cambiare idea fra dodici mesi", più che "quale ha la demo migliore oggi".
Tre mosse restano valide a prescindere dal vendor scelto.
Primo: mappare i processi dove un agente agirà in produzione e classificarli per rischio regolatorio. Gli agenti che toccano dati personali o transazioni finanziarie richiedono lo strato di governance più stringente.
Secondo: pretendere un audit trail nativo. Ogni azione di un agente su un sistema core va registrata, attribuita a un'identità e revocabile. Questo requisito vale come criterio di selezione della piattaforma.
Terzo: misurare il costo di uscita. Prima di standardizzare su un fornitore, le imprese stimano quanto costerebbe migrare gli agenti su un altro stack. Il numero orienta la trattativa.
La biforcazione tra piattaforma aperta e gatekeeper resterà in tensione per l'intero 2026. Lo standard MCP spinge verso l'interoperabilità, mentre la difesa dei dati gestionali spinge verso il presidio. La domanda che il mercato porterà a casa nei prossimi trimestri è quale modello convince i CIO regolati europei: la libertà di comporre agenti su una piattaforma aperta, o la promessa di coerenza di un unico orchestratore. Le evidenze operative dei primi rollout in produzione daranno la risposta.
Autore
Pablo Liuzzi
Founder, Synthos Logic