Salesforce ha presentato Trusted Enterprise AI Harness, una nuova architettura componibile progettata per fornire agli agenti di intelligenza artificiale un insieme condiviso di capacità dedicate a contesto, ragionamento, azioni, governance, sicurezza e selezione dei modelli. Il sistema è accompagnato da un nuovo AI Control Plane e nasce per affrontare uno dei problemi principali dell’adozione dell’AI agentica nelle aziende: permettere agli agenti di comprendere ciò che sta accadendo, decidere quali operazioni eseguire, intervenire su sistemi differenti e collaborare con persone e altri agenti senza dover costruire separatamente gli stessi componenti di sicurezza, controllo e orchestrazione per ogni applicazione. L’obiettivo è quindi creare un livello comune utilizzabile attraverso l’intera organizzazione, nel quale le capacità necessarie all’AI possano essere condivise tra modelli, agenti, applicazioni e processi aziendali.
Salesforce descrive questa esigenza attraverso un esempio apparentemente semplice, quello di stabilire se un determinato ordine possa essere evaso nello stesso giorno. La risposta richiede infatti informazioni distribuite in sistemi differenti: il CRM contiene i dati sul cliente e sulla relazione commerciale, l’ERP conosce disponibilità di magazzino e processi di evasione, i contratti definiscono impegni e diritti, gli strumenti analitici contengono le definizioni utilizzate dall’azienda, le policy stabiliscono ciò che può essere promesso, le interazioni precedenti forniscono memoria e i processi operativi determinano come il lavoro deve essere eseguito. Un agente non deve soltanto collegarsi a queste sorgenti, ma comprenderle nel contesto dello specifico cliente e del momento in cui viene formulata la richiesta, decidere quale azione sia appropriata ed eseguirla rispettando autorizzazioni, regole e vincoli aziendali. Salesforce distingue quindi tra il carattere potenzialmente aperto del ragionamento AI e la necessità, tipica dei processi enterprise, di produrre invece esecuzioni prevedibili e sottoposte a controlli deterministici.
Trusted Enterprise AI Harness è organizzato attorno a sei capacità. Trusted Context riunisce dati sul cliente, metadati, semantica, conoscenza, segnali in tempo reale, memoria e informazioni relative al modo in cui il lavoro viene svolto nell’organizzazione, utilizzando dati aziendali governati per fornire all’AI una rappresentazione condivisa del contesto. Nell’esempio dell’ordine, questa capacità permette di comprendere chi è il cliente, quali condizioni contrattuali e diritti possiede, quale inventario sia disponibile e quale significato assuma concretamente il concetto di disponibilità per quello specifico cliente. Trusted Agency fornisce invece ragionamento, pianificazione, gestione dello stato, memoria, collaborazione e orchestrazione necessari agli agenti per perseguire risultati complessi, combinando la flessibilità dei modelli AI con controlli deterministici nei passaggi in cui l’azienda richiede certezza. È quindi la componente che può valutare se l’ordine sia effettivamente evadibile e stabilire quali passaggi successivi debbano essere eseguiti.
Trusted Action collega in maniera controllata l’intelligenza artificiale ad applicazioni, API, workflow, strumenti e processi aziendali, trasformando una decisione dell’agente in un’azione effettiva. Nel caso dell’ordine, il sistema può prenotare l’inventario, aggiornare l’ordine, avviare il processo di fulfillment oppure coinvolgere una persona quando necessario, facendo poi ritornare gli esiti di queste operazioni all’interno di Trusted Context per aggiornare le informazioni disponibili agli agenti. Trusted Governance gestisce invece dati, metadati, policy e processi su cui si basano le decisioni dell’AI, includendo lineage, qualità dei dati, guardrail e controlli destinati a mantenere le risposte ancorate a informazioni considerate attendibili e le azioni degli agenti entro i criteri definiti dall’organizzazione. Trusted Security applica identità, autorizzazioni, privacy, protezione dei dati e sicurezza durante l’esecuzione, limitando sia le informazioni che un agente può visualizzare sia le operazioni che può effettivamente compiere.
La sesta componente, Trusted Models, permette alle aziende di collegare differenti modelli AI e selezionare quello più adatto a ciascuna attività. L’instradamento può essere effettuato in funzione di accuratezza, prestazioni, costo e specifici requisiti aziendali, mantenendo la possibilità di sostituire o modificare i modelli utilizzati con l’evoluzione della tecnologia. Salesforce punta quindi a separare il valore dell’infrastruttura agentica dalla scelta di un singolo modello, sostenendo che il principale elemento distintivo per un’impresa risieda nel proprio contesto proprietario: clienti, conoscenza, semantica, memoria, processi, relazioni e storico delle attività. Ogni interazione e ogni azione possono inoltre generare nuovi segnali, risultati e informazioni che vengono reinseriti nel sistema e aumentano progressivamente il contesto disponibile per le successive operazioni degli agenti.
Le sei capacità vengono realizzate utilizzando tecnologie già presenti nell’ecosistema Salesforce, tra cui Data 360, Informatica, MuleSoft e Agent Fabric, Tableau, Agentforce, Salesforce Guardian e Salesforce Platform, insieme ai processi, alle relazioni con i clienti e ai sistemi di controllo già utilizzati dalle organizzazioni. La differenza rispetto all’integrazione separata di questi componenti consiste nella loro organizzazione all’interno di una struttura comune e componibile: contesto, azioni, workflow, governance e sicurezza possono così essere riutilizzati da più agenti ed esperienze AI senza dover essere implementati ogni volta da zero. La stessa architettura dovrebbe inoltre permettere di applicare criteri di sicurezza e governance in maniera coerente mentre gli agenti si spostano tra sistemi e attività differenti.
Accanto al Trusted Enterprise AI Harness, Salesforce sta introducendo un nuovo AI Control Plane che fornisce alle aziende un punto centrale dal quale individuare, registrare, gestire e controllare agenti e altre capacità AI distribuite nell’organizzazione. Il Control Plane permette di definire identità e policy, amministrare il ciclo di vita dei sistemi, valutarne le prestazioni, osservare comportamento e risultati e controllare i costi, includendo sia le tecnologie Salesforce sia soluzioni AI di terze parti. L’obiettivo è evitare che la crescita del numero di agenti, modelli e applicazioni determini la proliferazione di sistemi di amministrazione indipendenti, mantenendo invece un livello comune di visibilità e controllo mentre l’AI viene utilizzata da un numero crescente di team e applicazioni.
L’architettura è stata progettata anche per non obbligare le imprese ad adottare l’intero stack Salesforce. Le sei capacità possono essere utilizzate insieme come un unico sistema oppure singolarmente, combinandole con tecnologie già presenti nell’organizzazione, modelli di terze parti, altri agenti e piattaforme esterne. Salesforce sta inoltre sviluppando il sistema secondo un’impostazione headless, rendendo le funzionalità accessibili attraverso tecnologie come Model Context Protocol, API, Skills e plug-in. Questo approccio permette al Trusted Enterprise AI Harness di estendersi oltre le applicazioni Salesforce tradizionali e di raggiungere gli ambienti nei quali gli utenti già svolgono le proprie attività, tra cui Claude, Slack, Microsoft Teams e Agentforce. Il progetto rientra nella più ampia strategia AIforce, con la quale Salesforce vuole rendere i propri servizi disponibili attraverso differenti sistemi AI, agenti, applicazioni e interfacce.
Salesforce sta inoltre preparando un’esperienza unificata che dovrebbe adattare l’accesso alle diverse componenti in funzione del ruolo dell’utente. I responsabili dei dati potranno concentrarsi soprattutto su contesto e governance, i team di sicurezza su identità e policy, mentre sviluppatori e builder potranno lavorare principalmente con agenti, modelli e azioni. Tra le aziende che stanno valutando questa impostazione figura Rocket Mortgage, il cui CTO Shawn Malhotra ha sottolineato l’importanza della componibilità in un settore nel quale la tecnologia AI sta evolvendo rapidamente: la società intende mantenere la possibilità di adattare il proprio stack man mano che cambiano modelli e piattaforme, evitando di vincolare l’infrastruttura futura a un unico ecosistema chiuso.
Molte delle tecnologie che costituiscono la base del Trusted Enterprise AI Harness sono già disponibili all’interno dei prodotti Salesforce, mentre le nuove funzionalità e l’esperienza unificata inizieranno a essere distribuite progressivamente all’inizio dell’anno fiscale 2028 di Salesforce. I clienti esistenti potranno aggiornare gli investimenti Salesforce idonei per accedere alle nuove capacità quando diventeranno disponibili. Informazioni più precise su disponibilità generale, modalità di commercializzazione, prezzi e percorsi di aggiornamento verranno comunicate in prossimità del rilascio.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)