La fintech americana Brex ha deciso di scommettere su un approccio che va controcorrente rispetto alle tendenze più diffuse: anziché rafforzare l’orchestrazione centralizzata tra agenti AI, l’azienda punta su un sistema più semplice, meno orchestrato e maggiormente decentralizzato, che chiama Agent Mesh. Questa evoluzione nasce dall’esperienza maturata da Brex negli ultimi anni, quando ha iniziato a integrare l’intelligenza artificiale nei suoi prodotti di gestione delle spese e delle finanze aziendali, e ora rappresenta l’elemento centrale della sua visione per un futuro in cui la tecnologia non sia percepita come un ostacolo, ma come un assistente invisibile e perfettamente integrato nei processi quotidiani.
Tradizionalmente, i sistemi multi-agente basati su AI si affidano a un coordinatore centrale o a flussi di lavoro rigorosamente definiti, in cui ogni modulo e modello ha un ruolo ben specificato e l’intero ecosistema è regolato da regole prestabilite. Questo tipo di orchestrazione è nato in risposta alle difficoltà tecniche dei modelli — la tendenza a “allucinare” o a non gestire bene strumenti complessi — e serviva a incanalare il comportamento degli agenti in modi prevedibili. Tuttavia, secondo James Reggio, CTO di Brex, questo stesso meccanismo sta diventando un limite: con agenti generativi sempre più sofisticati, rigidità e complessità rischiano di soffocare la flessibilità e l’efficacia delle soluzioni AI moderne.
La risposta di Brex a questa sfida è l’Agent Mesh, una rete di agenti specializzati in compiti ristretti ma autonomi, capaci di operare senza un gestore centrale pur mantenendo una visibilità completa sui processi in corso. Invece di definire flussi di lavoro rigidi, ogni agente agisce secondo il proprio ruolo, comunica con gli altri utilizzando un linguaggio naturale semplice e interpreta informazioni scorrendo su un “message stream” condiviso. In questo ambiente, l’intelligenza non è concentrata in un singolo cervello digitale ma è distribuita: ogni agente ha un compito specifico, come controllare la conformità di una richiesta di rimborso, validare un budget, abbinare una ricevuta o avviare un pagamento, e tutti collaborano in modo organico per raggiungere l’obiettivo generale.
Questa architettura ricorda un po’ il funzionamento di una rete Wi-Fi mesh, dove nessun nodo controlla l’intera infrastruttura, ma la forza e l’affidabilità emergono dal contributo collettivo di molti punti di accesso. Per Brex, questo significa evitare sistemi “fragili e soggetti a errori” che si basano su un unico agente onnipotente o su una catena di comando troppo rigida: al contrario, ogni elemento è responsabile della propria area e contribuisce alla soluzione finale in modo modulare e trasparente. In pratica, il mesh assegna compiti chiari e delimitati, ma lascia agli agenti la libertà di reagire a nuove informazioni e adattarsi nel corso del processo.
Il progetto non nasce da zero. Brex ha già esperienza con l’intelligenza artificiale applicata alla gestione delle spese attraverso il suo Brex Assistant, lanciato nel 2023 e basato su una combinazione di modelli come quelli di Anthropic e OpenAI. Questo assistente ha dimostrato la capacità di suggerire automazioni, compilare informazioni di spesa e segnalare violazioni di policy, ma, come riconosce lo stesso Reggio, resta una tecnologia che mostra i suoi limiti quando si tratta di spingere l’autonomia verso livelli decisamente più elevati. Il passo verso l’Agent Mesh è quindi una direzione più ambiziosa e profonda: l’obiettivo è usare l’intelligenza artificiale in modo tale che, idealmente, gli utenti finali non debbano più preoccuparsi di molti dettagli operativi, perché le macchine gestiscono automaticamente la complessità al posto loro.
Secondo Brex, questa strategia sta già dando i suoi frutti. Le aziende che utilizzano il sistema AI di Brex riferiscono efficienze significative, con alcuni clienti che raggiungono fino al 99% di automazione dei processi quando adottano completamente gli strumenti intelligenti offerti dalla piattaforma, un salto notevole rispetto alla precedente capacità di automazione, che si attestava tra il 60 e il 70% in molti casi. Questi risultati non sono ancora accompagnati da benchmark indipendenti o dati pubblici dettagliati, ma indicano chiaramente come la fintech stia osservando progressi reali nella sua missione di semplificare e automatizzare la gestione finanziaria.
La visione di Brex va oltre l’automazione di singole attività: si tratta di ripensare il modo in cui le imprese concepiscono l’intelligenza artificiale applicata ai processi complessi. Invece di costruire sistemi sempre più intricati con livelli di coordinamento sempre più pesanti, l’azienda crede che meno orchestrazione e più autonomia delle singole componenti possano portare a sistemi più robusti, più facili da scalare e più vicini alle esigenze reali degli utenti. In un futuro prossimo, se questa filosofia continuerà a dimostrarsi efficace, potremmo davvero arrivare a un punto in cui la tecnologia “scompare” dalla vista dell’utente e lavora dietro le quinte per rendere i flussi di lavoro più fluidi, intelligenti e automatici, facendo compiere un salto qualitativo all’adozione di AI nelle imprese.