Stibo Systems ha presentato AgentWorkx, un framework progettato per creare, distribuire e governare agenti di intelligenza artificiale direttamente all’interno dei processi di master data management, insieme a una nuova famiglia di strumenti denominata Stibo Systems Agents. La piattaforma offre due modalità principali di utilizzo: le aziende possono adottare agenti già sviluppati e supportati da Stibo Systems per attività MDM comuni oppure costruire e configurare agenti personalizzati destinati a esigenze specifiche. In entrambi i casi il funzionamento avviene all’interno di STEP, la piattaforma di Stibo Systems, utilizzando gli stessi meccanismi di governance, ruoli, autorizzazioni e controlli enterprise già applicati alla gestione dei dati master. AgentWorkx riunisce in un unico ambiente una galleria di agenti, uno studio per costruirli e configurarli, strumenti di orchestrazione e funzionalità di governance, mettendo a disposizione dei clienti lo stesso framework utilizzato dai team di prodotto e ingegneria di Stibo Systems e mantenendo anche gli agenti sviluppati internamente dalle aziende all’interno dei controlli della piattaforma.
La prima release comprende due agenti pronti all’uso. Upload Anything AGT è dedicato all’acquisizione di dati strutturati e non strutturati e viene presentato come uno strumento in grado di ridurre processi di onboarding che possono richiedere mesi fino a pochi giorni. L’agente guida i fornitori durante l’importazione delle informazioni, mappa automaticamente i dati ricevuti sullo schema e sulla tassonomia di destinazione indipendentemente dal formato o dal livello di completezza, estrae gli attributi da strutture di file differenti, controlla la presenza delle informazioni richieste e segnala eventuali lacune; nella descrizione della libreria di Stibo Systems, questo approccio può ridurre l’onboarding dei dati di prodotto dei fornitori da settimane a ore. Il secondo agente, Content Optimizer Agent, utilizza gli attributi di prodotto governati presenti in STEP e il relativo contesto aziendale per generare descrizioni, contenuti SEO, testi di marketing e informazioni di prodotto adattate ai singoli canali, anche in più lingue e su cataloghi di grandi dimensioni. Il livello di autonomia può essere regolato passando da suggerimenti sottoposti a revisione umana fino alla pubblicazione completamente automatica, mentre Stibo Systems indica per questo agente una velocità di pubblicazione dei contenuti fino a dieci volte superiore rispetto ai processi tradizionali.
La Agents Library associata ad AgentWorkx comprende complessivamente 24 agenti disponibili o in fase di sviluppo, organizzati secondo le diverse fasi attraversate dai dati all’interno di STEP: acquisizione, verifica e miglioramento dell’affidabilità e successivo utilizzo nei processi aziendali. Tra gli strumenti indicati figurano Data Quality, che analizza il catalogo confrontandolo con regole di completezza, specifiche dei canali e controlli di coerenza e inoltra alle persone i casi con livello di confidenza più basso; Classification, dedicato all’assegnazione automatica dei prodotti alle corrette categorie e gerarchie; Business Rules Agent, che trasforma requisiti descritti in linguaggio naturale in regole operative di STEP; GraphQL Query Writer, capace di produrre query GraphQL a partire da descrizioni testuali; Entity Creation Agent, che verifica nei sistemi MDM e in altre fonti considerate affidabili se un record esiste già prima di crearne uno nuovo; e Data Steward Copilot, che fornisce ai responsabili dei dati informazioni contestuali, cronologia e raccomandazioni lasciando comunque all’operatore umano la decisione finale. Tutti questi strumenti vengono ricondotti a un unico livello di governance agentica, con l’obiettivo di evitare che agenti differenti operino sui dati aziendali al di fuori dei controlli già definiti per il master data management.
AgentWorkx utilizza infatti come base le funzionalità già presenti nella piattaforma STEP, tra cui la struttura semantica dei dati, i controlli di accesso basati sui ruoli, le funzioni di audit, le integrazioni e la gestione delle relazioni tra differenti domini informativi come prodotti, clienti, fornitori e sedi. Questo approccio punta a fare in modo che gli agenti operino direttamente su dati master già governati e verificabili, evitando la creazione di sistemi AI paralleli scollegati dalle regole e dai processi aziendali. La stessa impostazione è stata rafforzata negli aggiornamenti recenti di STEP attraverso il Consumer MCP Server, che fornisce a modelli linguistici e agenti AI un’interfaccia Model Context Protocol gestita per individuare e utilizzare i dati master aziendali mantenendo controllo centralizzato, contesto semantico e separazione rispetto alle implementazioni sottostanti. Stibo Systems prevede inoltre di ampliare sia il numero degli agenti pronti all’uso sia la flessibilità del framework, compresa la possibilità di integrare all’interno dell’ambiente MDM i modelli AI preferiti dai singoli clienti.
Il progetto viene quindi posizionato come un’estensione agentica del master data management piuttosto che come un ambiente AI separato. L’amministratore delegato Adrian Carr ha collegato il lancio soprattutto al tema dell’affidabilità dei dati utilizzati dagli agenti, sottolineando come l’aumento del numero di attività affidate ai sistemi autonomi renda sempre più importante la capacità di prendere decisioni basate su informazioni attendibili e governate. La Chief Product & Growth Officer Neda Nia ha invece indicato come la discussione sull’AI enterprise si stia spostando dalla semplice possibilità di costruire sistemi agentici alla capacità di renderli affidabili, scalabili e misurabili in termini di ritorno sull’investimento, evitando una nuova forma di “shadow AI” sviluppata fuori dai processi aziendali esistenti. Stibo Systems, con sede ad Aarhus in Danimarca e controllata da Stibo Software Group, intende quindi utilizzare AgentWorkx come ambiente comune attraverso il quale le organizzazioni possono integrare agenti AI nei flussi MDM mantenendo sotto controllo dati, contesto operativo, autorizzazioni e attività eseguite.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)