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Il 79% dei CEO si aspetta che l'AI generi valore di business entro il 2030. Meno di uno su quattro ritiene che la propria organizzazione sia pronta a realizzarlo.
La sfida non è legata alla visione, ma all'approccio e all'esecuzione.
Mentre gran parte delle organizzazioni si concentra su applicazioni di GenAI come strumenti isolati, quelle che stanno costruendo il vero Enterprise Advantage hanno compreso l’importanza di un cambio di paradigma: portare l'AI a scala enterprise significa riprogettare i
processi, industrializzare i workflow, integrare agenti autonomi nelle architetture esistenti senza perdere controllo, governance e coerenza con il business.
La questione non è più se l'AI agentica ridefinirà le operazioni, ma chi riuscirà a completare questa operational transformation per primo, e in che modo lo farà preservando il controllo
strategico.
In questa roundtable esclusiva, organizzata da CIONET in partnership con IBM Consulting e AWS, discuteremo l'approccio per convertire l'ambizione in realtà operativa.

I talking points della serata

1. Dall'Ambizione all'Esecuzione su Scala
La maggior parte dei pilot non supera la fase di produzione. Il problema raramente è tecnico: è operativo. I pilot falliscono perché vengono costruiti intorno alla tecnologia, non intorno al
processo. Come stiamo affrontando il salto dall'esperimento all'industrializzazione? Qual è il
primo processo che abbiamo realmente trasformato, non solo automatizzato?

2. L'agente come nuovo collega: integrazione operativa, non solo automazione
Un agente AI autonomo non è un bot più intelligente: è un attore che si inserisce nei nostri workflow aziendali, interagisce con sistemi, prende decisioni, delega ad altri agenti. La vera sfida non è la capacità del modello, è l'integrazione operativa: come si connette ai nostri
processi critici? Stiamo industrializzando l'AI nei nostri workflow o stiamo ancora
sperimentando in sandbox separati dal business reale?

3. Autonomia vs controllo: dove tracciamo il confine?
Più autonomia diamo agli agenti, più velocità e scala guadagniamo. Ma corriamo più rischi, in processi che spesso non abbiamo progettato per essere delegati a una macchina. Dov'è il
confine tra ciò che può decidere un agente e ciò che deve restare umano? Come costruiamo governance e observability in un sistema multi-agente senza rallentare tutto ciò che volevamo accelerare?

4. Un lock-in più profondo?
Con le architetture agentic nascono nuove forme di lock-in: sullo strato di orchestrazione, sui workflow codificati, sul contesto accumulato dagli agenti nel tempo. Più industrializziamo l'AI nei nostri processi, più diventa costoso e rischioso cambiare stack. Abbiamo una strategia di AI portability o stiamo comprando velocità oggi per pagare il conto fra due anni?