Immagina un contesto aziendale dove l’inserimento dell’intelligenza artificiale non rivoluziona i processi, ma li potenzia restando fedele al modus operandi esistente. È come aggiungere un nuovo membro al team, silenzioso ma efficiente, pronto a intervenire quando serve, senza stravolgere la routine.
È questa, in sintesi, la tendenza emergente di cui parla VentureBeat: gli agenti IA devono adattarsi ai processi attuali delle imprese, non il contrario. È una lezione di concretezza che arriva in un momento critico — quello che Gartner chiama “apice delle aspettative gonfiate”, appena prima di una probabile disillusione, quando il clamore supera la sostanza.
Un caso emblematico è quello di Block, la holding dietro Square, Cash App e Afterpay. Con il progetto “Goose”, l’azienda ha costruito un vero e proprio framework interno di agenti IA che — come un fedele collega digitale — aiuta oltre 4.000 sviluppatori a scrivere codice, trovare bug, fare debug e filtrare informazioni utili. La piattaforma ha già permesso di recuperare fino a 10 ore di lavoro alla settimana per ingegnere.
La bellezza di Goose è nella sua familiarità: non è una moltitudine di bot, ma un’unica interfaccia che “ti fa sentire come se lavorassi con una persona, che però agisce per te in tanti contesti diversi”.
Inoltre, contiene un’architettura aperta che permette di collegarsi a database come quelli di Databricks, fare query SQL e persino creare interfacce personalizzate. Un’architettura open-source sotto licenza Apache 2.0, pensata per durare anche con nuovi modelli IA in arrivo.
Dall’altro lato, GlaxoSmithKline (GSK) esplora un utilizzo radicalmente diverso, ma ugualmente centrato: l’IA come strumento per ridisegnare la ricerca biotech. In questo caso, gli agenti IA vengono integrati con modelli linguistici specializzati, ontologie e strumenti di test rigorosi, per scandagliare dataset complessi, pianificare esperimenti, generare ipotesi e comprimere i cicli di ricerca — dalla genomica alla proteomica fino ai dati clinici. Anche se non c’è una “ground truth”, questi agenti aiutano a orientare la scoperta, riducendo enormemente il tempo necessario.
Il messaggio che emerge è chiaro: introdurre agenti IA significa inserirli nei processi già esistenti, lasciando che siano le persone a definire il “come”, non il contrario. Troppo spesso, un nuovo strumento viene imposto come sostitutivo senza considerare il flusso di lavoro consolidato. Questo crea scarsa adozione, resistenza e infine disillusione.
L’intelligenza artificiale che funziona davvero — come quelle descritte per Block e GSK — è quella che cura i dettagli del rapporto umano-lavoro, rispettando i confini organizzativi, offrendo assistenza anziché sostituire, e lasciando spazio agli esperti umani per supervisionare e valutare.