Con il lancio di Superagent, Airtable fa un passo decisivo dalla semplice automazione verso una forma di intelligenza artificiale che non solo risponde alle domande, ma organizza, gestisce e consegna risultati complessi in modo coordinato e sfruttabile. Questo annuncio segna la prima volta nella storia dell’azienda in cui Airtable presenta un prodotto stand-alone basato su agenti AI multi-task, progettato non per eseguire singole operazioni isolate, ma per affrontare compiti articolati come se fosse un team di specialisti virtuali al lavoro su una stessa missione.
Airtable nasce oltre un decennio fa come una piattaforma no-code che permette a chiunque di creare applicazioni personalizzate e workflow su misura. La sua filosofia fondamentale è che il software deve adattarsi a come le persone lavorano, e non il contrario. Oggi questa visione si estende al mondo dell’AI tramite Superagent, che non è solo un’altra funzione AI dentro Airtable, ma un’architettura a sé stante pensata per rispondere a richieste complesse senza imporre agli utenti una sequenza di comandi predefiniti.
La novità tecnologica più significativa alla base di Superagent è la capacità di mantenere visibilità completa su tutto il processo di esecuzione. Mentre molti sistemi di agenti AI costruiscono soluzioni collegando modelli linguistici in sequenza, spesso con un intermediario che filtra informazioni tra un passaggio e l’altro, Superagent utilizza un orchestratore centrale in grado di vedere e controllare ogni fase del lavoro, dall’ideazione del piano iniziale fino ai risultati raccolti dai singoli sub-agenti. Questa visibilità totale permette di evitare problemi tipici dei sistemi multi-agente, come perdita di contesto, incoerenze o risultati parziali, perché ogni decisione è gestita dal “cuore” dell’agente e non dispersa tra nodi indipendenti.
Quando un utente invia una domanda, Superagent non si limita a inviarla a un singolo modello AI e aspettare una risposta testuale generica. L’orchestratore prima crea un piano di lavoro dettagliato che identifica gli aspetti rilevanti del problema. Immagina di voler effettuare una ricerca approfondita su un potenziale investimento in una società tecnologica: Superagent scompone il compito in varie componenti, come l’analisi del team di gestione, lo studio del contesto competitivo e la valutazione dei bilanci finanziari. Ognuna di queste parti viene affidata a un sub-agente specializzato, che lavora in parallelo con gli altri, mentre il sistema centrale monitora le singole esecuzioni e lega assieme i risultati finali in un output coerente.
Non si tratta soltanto di rendere più veloce una ricerca: quello che cambia realmente è il modo in cui la conoscenza viene costruita e presentata. La sintesi finale non è un semplice testo, ma un prodotto integrato — un documento strutturato, arricchito da visualizzazioni, timeline, confronti e insight filtrabili — pensato per essere immediatamente utilizzabile, senza bisogno di rielaborazione manuale. È come passare da avere un assistente che prende appunti a una squadra di analisti che ti consegna un rapporto completo e pronto per decisioni strategiche o presentazioni operative.
Airtable ha sviluppato questa tecnologia sulla base delle competenze acquisite con DeepSky, una startup di agenti AI acquisita nel 2025, integrando quell’esperienza con la propria piattaforma di dati strutturati. I sub-agenti non sono semplici chiamate a modelli generici, ma modelli di frontiera selezionati per compiti specifici, tra cui tecnologie di OpenAI, Anthropic e Google, in modo da sfruttare punti di forza differenti a seconda del tipo di sotto-lavoro richiesto. Tuttavia, ciò che conta di più non è solo quale modello viene impiegato, ma come i dati e il contesto vengono gestiti e orchestrati per mantenere una visione completa e coerente del lavoro in corso.
Un altro elemento importante che emerge dall’esperienza di Airtable è che la performance di questi agenti non dipende soltanto dalla qualità dei modelli di AI, ma dalla struttura e preparazione dei dati disponibili. Preparare bene i dati e una semantica coerente per tabelle e campi permette ai sub-agenti di navigare informazioni complesse in modo più affidabile, riducendo il rischio di errori e di risultati fuorvianti. È un promemoria utile per le organizzazioni: non basta avere strumenti AI avanzati, è fondamentale anche curare l’architettura dei propri dati e le relazioni tra essi.
Dal punto di vista delle imprese e dei professionisti che già usano Airtable o stanno esplorando il potenziale dell’AI, Superagent rappresenta un salto di paradigma. Non si tratta infatti di un semplice plugin o di un’estensione: è un componente pensato per affrontare problemi reali di gestione complessa dell’informazione, aiutando team di marketing, ricerca e sviluppo, strategia aziendale e analisi dati a ottenere risposte approfondite che prima avrebbero richiesto interi team di analisti umani. Il fatto che questa tecnologia venga resa disponibile come prodotto a sé stante sottolinea la maturità del mercato degli agenti AI e la crescente domanda per soluzioni che siano veramente operative e pronte all’uso.