“Ogni azienda diventerà una core AI company”. La visione tracciata da Asha Sharma, Corporate Vice President & Head of Product, Microsoft AI Platform, risuona come una chiamata all’azione per imprese e organizzazioni di ogni settore. Una trasformazione, quella in atto, che non riguarda solo la tecnologia, ma ridisegna profondamente i processi, i ruoli e i modelli di business. Non è un futuro lontano: è il presente.
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Microsoft AI Tour: Milano al centro della rivoluzione AI
Oltre 2.000 tra manager, professionisti IT e sviluppatori hanno preso parte alla tappa italiana del Microsoft AI Tour presso il Palazzo del Ghiaccio di Milano. L’evento, sold out con più di 5.000 richieste di partecipazione, ha rappresentato un punto di incontro tra visione strategica e concretezza operativa sul tema dell’intelligenza artificiale.
Ad aprire i lavori Vincenzo Esposito, Amministratore Delegato di Microsoft Italia, che ha ricordato anche l’importanza simbolica dell’anno in corso: il 2025 segna il 50esimo anniversario di Microsoft a livello globale e il 40esimo della presenza dell’azienda nel nostro Paese.
La trasformazione aziendale con l’intelligenza artificiale
“Siamo entrati nell’era dell’intelligenza artificiale agentica”, ha affermato Esposito, sottolineando come l’AI generativa rappresenti una rivoluzione ancora più impattante rispetto a quelle precedenti legate a Internet o al mobile. Le imprese italiane iniziano a crederci davvero: secondo i dati del Politecnico di Milano, il mercato dell’AI in Italia ha toccato 1,2 miliardi di euro nel 2024 (+58% in un anno), con il 43% della spesa indirizzata a soluzioni di generative AI.
Ma la sfida è anche culturale. L’adozione dell’AI richiede un cambiamento profondo nelle modalità di lavoro, nei processi e nell’approccio all’innovazione.
“In ambito di intelligenza artificiale, ci troviamo di fronte a un paradigma diverso”, commenta Esposito. “L’investimento iniziale è notevolmente inferiore rispetto ai tradizionali progetti di information technology. Questo permette di allocare capitali limitati, soprattutto grazie al paradigma del cloud che consente di utilizzare una tecnologia a consumo. Inoltre, la prototipazione e la validazione di casi d’uso significativi per l’azienda sono molto rapide rispetto ad altri contesti. Ciò consente di determinare rapidamente se si è individuata una risorsa importante all’interno dell’organizzazione, in modo rapido ed efficace sotto il profilo dei costi”.
L’AI in Italia: investimenti, ROI e impatto sul PIL
Il potenziale dell’AI per il sistema Paese è molto interessante. Uno studio realizzato da Microsoft con TEHA Group stima in 312 miliardi di euro il contributo della Gen AI al PIL italiano annuo nei prossimi 15 anni, di cui 122 miliardi solo per le PMI. “È come aggiungere al PIL nazionale quello dell’intera Lombardia”, ha osservato Esposito.
In termini di produttività, quasi la metà delle aziende che hanno adottato l’AI generativa dichiara di aver ottenuto incrementi pari o superiori al 5%, a fronte di una crescita media nazionale dell’1,6% negli ultimi 20 anni. Il ritorno sull’investimento è rapido e misurabile: fino a 3,7 dollari per ogni dollaro investito.
Per accompagnare questo sviluppo, Microsoft ha annunciato un investimento da 4,3 miliardi di euro in Italia per rafforzare la propria infrastruttura cloud e AI.
Non solo, Microsoft Italia ha lanciato nel settembre 2023 il programma AI L.A.B. I primi bilanci? Oltre 600 progetti avviati, più di 150mila persone formate, 400 organizzazioni coinvolte insieme a 35 partner tecnologici e 20 università e incubatori.
“Ciò che soddisfa maggiormente – commenta Esposito – è che tra i 600 progetti, almeno un centinaio stanno attualmente “scalando” e i clienti stanno cominciando a coinvolgere migliaia di persone nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza dei dipendenti, ottimizzare la customer experience e accelerare il processo di innovazione”.
L’AI L.A.B non è solo un centro di sperimentazione, ma un vero e proprio acceleratore di trasformazione digitale. L’approccio è iterativo, data-driven e fortemente collaborativo. Le imprese non acquistano una soluzione pronta all’uso, ma co-progettano insieme a Microsoft percorsi su misura per sfruttare al meglio l’AI generativa.
Da Copilot ad Agent: il nuovo paradigma dell’automazione intelligente
L’intelligenza artificiale non è più solo un assistente. Con l’avvento degli agenti, si entra in una nuova fase: l’AI come collaboratore proattivo. Copilot è l’interfaccia, l’agente è l’esecutore. Asha Sharma ha illustrato l’evoluzione in atto: da copiloti integrati in Microsfot365 o GitHub a veri e propri agenti autonomi capaci di pianificare, agire, apprendere e migliorare nel tempo.
Gli agenti sono il passaggio successivo rispetto a Copilot: se quest’ultimo supportava l’utente in attività ripetitive e predittive, ora si popola, si integra e interagisce con agenti che agiscono in autonomia, prendono decisioni, interagiscono con altri sistemi, apprendono dai feedback e ottimizzano i processi.
Le architetture cambiano: dalle UI si passa alle “agent interface”, dai modelli singoli si arriva alle “model networks”. E l’AI diventa sempre più un sistema autonomo, connesso e governabile.
Azure AI Foundry: sviluppare agenti in modo scalabile
Cuore di queste trasformazioni è ovviamente la piattaforma sottostante. Grazie a piattaforme come Azure AI Foundry, le imprese possono oggi progettare, testare, mettere in produzione e gestire applicazioni basate su agenti intelligenti.
Foundry è il cuore del nuovo paradigma, con oltre 100 miliardi di chiamate API al mese e più di 60.000 aziende già attive. È una piattaforma aperta e modulare, accessibile da GitHub, Visual Studio, Azure e Copilot Studio, che consente di creare applicazioni AI scalabili senza stravolgere l’infrastruttura esistente. Come ha dichiarato Sharma, “Foundry non è solo un tool ma un asset strategico per ogni azienda che vuole ottenere ROI misurabile, efficienza operativa e apertura a nuovi mercati”.
Nel corso dell’evento è stato anche mostrato il progetto GitHub Padawan focalizzato sull’apprendimento: un agente autonomo in grado di generare documentazione, creare diagrammi, ristrutturare codice, supportare sviluppatori e knowledge worker. Questo progetto mira a consentire agli sviluppatori di assegnare compiti a GitHub Copilot, che gestirà il processo di sviluppo end to end: dalla scrittura del codice, al repository, all’assegnazione di revisori umani per il codice finale.
Secondo Matteo Mille, Chief Marketing & Operations Officer di Microsoft Italia, “l’AI sta permettendo di sviluppare soluzioni completamente nuove, non semplici evoluzioni dell’esistente”. E tutto questo è reso possibile anche da una infrastruttura in crescita: la capacità computazionale di Azure è cresciuta di 30 volte negli ultimi mesi e Microsoft ha in costruzione oltre 500 nuovi data center nel mondo, con un impegno concreto verso la sostenibilità: carbon negative, water positive e zero waste entro il 2030.
Apprendimento continuo e casi concreti
L’intelligenza artificiale non si implementa: si adotta, si sperimenta, si affina. È un processo iterativo e trasformativo. Lo confermano casi concreti di adozione come quelli di Brembo, che usa l’AI generativa per accelerare ricerca e sviluppo di nuovi materiali, o Roma Capitale con il chatbot Julia per il Giubileo, o ancora SACE e Banca Generali che hanno adottato Copilot per aumentare l’efficienza e la personalizzazione della consulenza.
“È un processo di apprendimento continuo commenta Esposito – per cui la vera differenza oggi non è tra le aziende che usano il modello più avanzato al mondo e quelle che usano il modello sbagliato. La vera differenza oggi è tra chi sta utilizzando l’intelligenza artificiale generativa, la sta applicando all’interno della propria azienda, sta lavorando su una data strategy e chi non lo sta facendo. È un processo iterativo: più lo si fa, più si impara. Pertanto, la prima azione che suggerisco è quella di cominciare, provare, testare. Bisogna sperimentare per imparare, accettando che si possano fare molti errori.
“Abbiamo chiamato l’AI L.A.B. “Lab” proprio perché durante il lavoro è possibile che subentrino errori. Per esempio, abbiamo identificato molti casi che sembravano efficaci sulla carta ma hanno avuto poco impatto sui clienti, mentre altre volte abbiamo sottovalutato alcuni casi che sembravano semplici, ma che poi hanno generato un notevole ritorno sull’investimento dal punto di vista del cliente”.
Infine, l’ultima raccomandazione di Esposito: “Bisogna coinvolgere le persone, non si tratta di un processo tech driven. La tecnologia è un grande abilitatore, ma modifica il modo in cui le persone lavorano. Coinvolgere le persone e garantire che siano al centro di questo cambiamento è di fondamentale importanza. Desideriamo che l’intelligenza artificiale diventi patrimonio comune e accessibile a tutti, senza lasciare indietro nessuno”.
