Serval ha reso generalmente disponibile Catalyst, il proprio agente AI progettato per individuare attività aziendali ripetitive e trasformarle direttamente in automazioni operative. Dal 20 agosto Catalyst è abilitato di default per tutte le organizzazioni che utilizzano la piattaforma Serval e viene posizionato come un livello amministrativo superiore rispetto al sistema di service management dell’azienda. Può analizzare la cronologia dei ticket, procedure operative standard, documenti, fogli di calcolo oppure semplici istruzioni espresse in linguaggio naturale, riconoscere attività ricorrenti e predisporre gli elementi necessari per automatizzarle, compresi workflow, competenze degli agenti, moduli, politiche di accesso, percorsi operativi e dashboard. Durante la fase beta oltre il 90% dei clienti Serval avrebbe utilizzato Catalyst come punto di partenza per costruire automazioni.
Catalyst non è quindi concepito soltanto come un generatore di workflow basato su prompt. L’obiettivo di Serval è trasformarlo progressivamente nell’interfaccia principale attraverso cui gli amministratori configurano la piattaforma, fino a rendere eseguibile tramite conversazione ciò che oggi può essere impostato attraverso l’interfaccia grafica. Il sistema può creare workflow, sviluppare competenze utilizzate dagli agenti di supporto, configurare processi di onboarding e offboarding, impostare regole per la gestione degli accessi, creare dashboard, analizzare problemi operativi e intervenire nel debugging dei flussi che non vengono eseguiti correttamente. Il risultato prodotto inizialmente rimane una bozza e può essere sottoposto a revisione prima della pubblicazione, permettendo alle organizzazioni di mantenere controlli amministrativi anche quando è l’agente a generare l’automazione.
Uno degli utilizzi mostrati da Serval riguarda il ripristino delle password. Partendo da una richiesta formulata in linguaggio naturale, Catalyst può individuare i sistemi già collegati alla piattaforma, come Okta, Google Workspace e Microsoft Entra, e generare il codice TypeScript necessario per realizzare le relative operazioni. L’amministratore può successivamente introdurre passaggi di approvazione oppure limitare l’esecuzione del workflow a determinati utenti o gruppi. Serval utilizza quindi la generazione di codice come parte strutturale del proprio sistema di automazione: invece di richiedere la configurazione manuale di ogni passaggio attraverso oggetti e regole specifici della piattaforma, Catalyst riceve la descrizione del risultato desiderato e costruisce l’implementazione necessaria.
La capacità di analizzare i dati operativi precedenti consente inoltre a Catalyst di intervenire prima ancora che l’organizzazione abbia stabilito formalmente cosa automatizzare. L’agente può esaminare la cronologia dell’help desk, riconoscere categorie di richieste che si ripetono frequentemente e predisporre un’automazione destinata a risolverle. Un processo già documentato in una procedura operativa standard o in un foglio di calcolo può essere utilizzato nello stesso modo: Catalyst interpreta il materiale disponibile e lo traduce in un sistema eseguibile. In questo modello la scoperta dell’opportunità di automazione e la costruzione del relativo workflow vengono concentrate nello stesso ambiente, anziché essere trattate come fasi separate affidate rispettivamente ad analisi manuali e strumenti di sviluppo.
Serval estende questo principio anche agli agenti che operano continuamente in background. Catalyst può creare agenti incaricati di controllare periodicamente i sistemi connessi, correlare informazioni provenienti da fonti differenti e individuare problemi prima che un dipendente apra un ticket di assistenza. In uno scenario presentato dall’azienda, uno di questi agenti ha confrontato problemi di rete registrati in due uffici utilizzando telemetria degli switch, dati DHCP e ticket precedenti, ha escluso guasti hardware e interferenze wireless, identificato una configurazione errata come origine del problema e preparato un workflow di correzione da sottoporre all’approvazione dell’amministratore. Catalyst viene quindi utilizzato non soltanto per automatizzare richieste già conosciute, ma anche per costruire agenti che cercano autonomamente nuove anomalie e relative opportunità di intervento.
L’impostazione deriva dalla volontà di Serval di ridurre il ruolo del ticket come elemento centrale della gestione dei servizi. La piattaforma combina gestione delle richieste, accessi, asset e automazioni con l’obiettivo di risolvere automaticamente una parte crescente dei problemi che normalmente arriverebbero all’help desk. Catalyst aggiunge a questo modello la possibilità di modificare continuamente il livello di automazione: una categoria di problemi osservata più volte può diventare un nuovo workflow, mentre un problema scoperto da un agente in background può produrre una proposta di correzione prima che abbia effetti sufficientemente evidenti da generare una richiesta di supporto. Serval dichiara già di aver aiutato alcuni clienti ad automatizzare oltre la metà dei ticket e descrive la propria piattaforma come un sistema di gestione dei servizi nativo per l’AI.
La costruzione delle automazioni non dipende da un singolo modello linguistico proprietario. Serval non sviluppa un proprio foundation model e mantiene un’architettura deliberatamente indipendente dal fornitore dell’LLM, valutando modelli differenti in funzione del tipo di attività. Jake Stauch, co-fondatore e CEO dell’azienda, ha spiegato che Serval utilizza modelli provenienti dai principali laboratori di AI e li sottopone continuamente a valutazioni interne invece di spostare automaticamente ogni workload sulla versione più recente disponibile. Nelle configurazioni descritte dall’azienda nel 2026 erano utilizzati sia modelli OpenAI sia Anthropic: i GPT avevano mostrato prestazioni particolarmente adatte alle interazioni con gli utenti finali e alla chiamata degli strumenti, mentre Sonnet e Opus risultavano più efficaci nella generazione del codice necessario al sistema di automazione.
Gli amministratori possono inoltre fornire proprie chiavi API OpenAI o Anthropic e configurare endpoint compatibili personalizzati. Questo non significa che Catalyst esponga necessariamente a ogni utente un selettore attraverso cui scegliere liberamente un modello per ogni operazione. L’astrazione del modello serve piuttosto a permettere a Serval e alle organizzazioni che adottano la piattaforma di sostituire o differenziare il motore utilizzato mantenendo invariato il livello applicativo. Il valore della piattaforma viene quindi concentrato nel contesto aziendale fornito ai modelli, nelle integrazioni disponibili, nel codice prodotto, nelle autorizzazioni, nelle approvazioni e nei controlli che determinano quali operazioni possano essere realmente eseguite.
Questo approccio colloca Catalyst nello stesso mercato in cui ServiceNow, Atlassian e Freshworks stanno introducendo strumenti di automazione basati sull’intelligenza artificiale. ServiceNow dispone di Build Agent, capace di generare applicazioni full-stack, workflow, script e metadati partendo da richieste in linguaggio naturale, oltre a AI Agent Studio e AI Agent Advisor, che può analizzare i record delle istanze alla ricerca di processi candidati all’automazione. Atlassian utilizza Rovo per creare automazioni Jira a partire da descrizioni linguistiche, mentre Freshworks propone Freddy AI Agent Studio per costruire agenti destinati ai processi IT e HR. La specificità di Catalyst consiste nel tentativo di riunire nello stesso agente amministrativo l’identificazione del lavoro ripetitivo, la costruzione dell’automazione, la configurazione dei relativi controlli e la creazione di ulteriori agenti incaricati di individuare nuovi problemi.
La differenza è particolarmente evidente nella gestione del ciclo di vita dell’automazione. Catalyst può partire dall’osservazione dei dati operativi, passare alla generazione del codice e degli altri componenti necessari e lasciare il risultato in stato di bozza per l’approvazione. Può inoltre intervenire sui workflow già esistenti quando falliscono o suggerire modifiche successive. Serval vuole quindi ridurre il numero di strumenti e configurazioni distinti necessari per passare dalla constatazione di un problema alla realizzazione di un’automazione in produzione, mantenendo comunque separata la fase di generazione dalla decisione amministrativa di pubblicare ciò che è stato creato.
La governance assume particolare importanza perché Catalyst può generare codice e predisporre interventi su sistemi aziendali collegati. L’agente eredita le autorizzazioni dell’utente che lo sta utilizzando e rimane circoscritto al workspace del relativo team. Le organizzazioni possono limitare i privilegi di pubblicazione e imporre una revisione o un’approvazione prima dell’attivazione di un workflow. La possibilità di generare automaticamente una procedura non equivale quindi a concedere automaticamente all’agente il diritto di eseguirla in produzione: l’accesso ai dati, alle integrazioni e alle azioni disponibili continua a essere regolato attraverso il sistema di permessi dell’organizzazione.
Serval applica controlli analoghi ai dati utilizzati dagli agenti. Nei propri accordi contrattuali l’azienda stabilisce che i clienti mantengono proprietà e diritti sui materiali forniti alla piattaforma e sui risultati generati a partire da essi. La categoria comprende documenti, registrazioni, workflow, prompt, input e configurazioni. Serval dichiara inoltre di non utilizzare input, output o altri materiali dei clienti per addestrare o perfezionare i propri modelli o modelli forniti da terze parti. I dati devono comunque essere elaborati dal servizio e dagli eventuali subprocessor autorizzati per fornire la piattaforma, effettuare assistenza, diagnosticare problemi e garantire la sicurezza dell’infrastruttura.
Le modalità di implementazione possono essere adattate ai requisiti dell’organizzazione. Serval è disponibile come servizio SaaS, ma sono previste anche configurazioni all’interno dell’infrastruttura controllata dal cliente. La documentazione descrive una modalità single-tenant gestita da Serval all’interno di un account AWS appartenente al cliente e una configurazione completamente autogestita su un cluster Kubernetes del cliente, utilizzabile sia nel cloud sia on-premise. Nella configurazione AWS gestita, Serval dichiara di poter effettuare l’installazione senza mantenere un accesso IAM permanente all’account del cliente.
Alcune implementazioni già operative mostrano il tipo di processi che Catalyst è destinato a costruire e amministrare. Ramp ha utilizzato le automazioni Serval in circa dieci team, comprendendo IT, finanza, strutture, risorse umane, area legale e business operations, e attribuisce a Catalyst una riduzione del 50% del tempo necessario alla creazione dei workflow. In un processo di sostituzione hardware, l’azienda ha automatizzato la gestione di 600 laptop, con un risparmio dichiarato di 150 ore e mantenendo l’approvazione umana nel passaggio principale. Catalyst avrebbe successivamente suggerito di separare la logica di spedizione verso gli uffici da quella destinata alle abitazioni dei dipendenti per ridurre gli errori.
Altri clienti utilizzano Serval per processi che evidenziano la portata delle integrazioni su cui Catalyst può intervenire. Mercor dichiara di aver gestito attraverso le automazioni della piattaforma l’onboarding di oltre 4.000 esperti esterni e di aver esteso Serval a sette team. Together AI afferma che il 95% delle proprie richieste di accesso just-in-time all’infrastruttura viene automatizzato mantenendo controlli di approvazione e audit sugli accessi sensibili, mentre Perplexity utilizza Serval per gestire automaticamente più della metà delle richieste IT in ingresso e l’intero processo di onboarding dei dipendenti. Questi dati riguardano l’utilizzo complessivo della piattaforma e non esclusivamente Catalyst, ma rappresentano l’infrastruttura operativa che il nuovo agente può ora configurare.
Il prezzo di Serval non viene pubblicato attraverso un listino standard ed è definito in funzione delle dimensioni e delle caratteristiche dell’implementazione. L’azienda propone generalmente un progetto pilota per determinare utilizzo e configurazione prima della definizione commerciale. Stauch ha indicato che il costo della licenza software può essere comparabile a quello di ServiceNow, mentre la differenza rivendicata riguarda il costo totale di proprietà, che Serval punta a ridurre limitando il lavoro necessario per implementazione, personalizzazione e manutenzione delle automazioni.
Serval è stata fondata nel 2024 da Jake Stauch e Alex McLeod, provenienti da ruoli di prodotto e ingegneria in Verkada, con l’obiettivo di creare un’alternativa nativa per l’intelligenza artificiale ai tradizionali sistemi di IT service management. La piattaforma è stata progressivamente estesa dalla gestione dei servizi IT ai processi operativi di altri reparti, tra cui risorse umane, finanza e area legale. Nel dicembre 2025 l’azienda ha raccolto 75 milioni di dollari in un round Serie B guidato da Sequoia, raggiungendo una valutazione di un miliardo di dollari e portando il finanziamento complessivo raccolto a 127 milioni di dollari.
Con Catalyst, Serval porta questa architettura un passaggio oltre la semplice generazione di workflow da linguaggio naturale. L’agente può partire dalla cronologia operativa dell’organizzazione, individuare autonomamente un’attività ripetitiva, costruire il codice e gli altri componenti necessari, predisporre autorizzazioni e approvazioni, analizzare l’esito dei workflow e creare agenti in background incaricati di trovare nuove anomalie. Il sistema di automazione diventa quindi esso stesso un agente che continua a utilizzare l’attività quotidiana dell’azienda come sorgente per proporre e costruire ulteriori automazioni.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)