L’intelligenza artificiale non è più la notizia. La vera domanda, oggi, è un’altra: come riusciremo a governarla? È questo il tema centrale emerso dalla conversazione con Paolo Berti, Head of Solution Consulting Italy, Spain & Portugal di Workday, una riflessione che va oltre il dibattito sull’AI generativa e prova invece a guardare al prossimo passaggio evolutivo: l’era degli agenti intelligenti.
Per mesi il mercato ha raccontato gli agenti come la soluzione definitiva a ogni inefficienza aziendale. Ma siamo davvero pronti a delegare processi, decisioni e relazioni a sistemi che devono dialogare tra loro in un ecosistema ancora frammentato? Secondo Paolo, il tema cruciale è l’interoperabilità. Per la prima volta i grandi player tecnologici stanno lavorando alla definizione di standard condivisi che consentano agli agenti di comunicare e collaborare, superando quella logica di piattaforme chiuse che per anni ha costretto le aziende a investire milioni in integrazioni e personalizzazioni.
Tuttavia, l’interoperabilità da sola non basta. Servono dati affidabili, contesto e soprattutto una governance capace di coordinare gli agenti digitali così come oggi vengono coordinati dipendenti e collaboratori. È qui che emerge la visione di Workday: utilizzare la conoscenza organizzativa presente nei sistemi HR e Finance per fornire agli agenti informazioni contestuali, regole e limiti operativi. Non un Far West di automazioni autonome, ma un ecosistema governato, tracciabile e coerente con processi, compliance e sicurezza aziendale.
Il punto, però, non è soltanto tecnologico. È profondamente culturale. Durante la chiacchierata emerge una preoccupazione che molti manager iniziano a condividere: se deleghiamo sempre più attività cognitive alle macchine, cosa accadrà alle nostre capacità di analisi, apprendimento e creatività? Se il GPS ci ha fatto perdere il senso dell’orientamento e la calcolatrice quello del calcolo mentale, cosa rischiamo di perdere affidandoci all’intelligenza artificiale per sintetizzare riunioni, scrivere documenti e prendere decisioni?
La questione diventa ancora più rilevante osservando le nuove generazioni professionali. Molte attività operative che tradizionalmente rappresentavano il terreno di apprendimento dei futuri manager vengono oggi automatizzate. Ma allora come si formeranno i leader di domani? Come svilupperanno intuizione, capacità relazionale e visione strategica? La risposta proposta da Paolo Berti non è quella di rallentare l’innovazione, ma di utilizzarla per liberare tempo da investire proprio nelle competenze più umane: creatività, leadership, capacità critica e interpretazione del contesto.
Un altro passaggio particolarmente interessante riguarda il rapporto di fiducia con l’AI. L’intelligenza artificiale può produrre sintesi accurate e contenuti utili, ma non comprende davvero sfumature, silenzi, tensioni o dinamiche relazionali. Può identificare ciò che è stato detto, molto più difficilmente ciò che volutamente non è stato detto. Per questo il modello dell’“human in the loop” rimane fondamentale: l’AI come assistente, non come sostituto del giudizio umano.
Guardando al futuro, la direzione sembra chiara. Le interfacce tradizionali lasceranno spazio a conversazioni in linguaggio naturale, mentre gli agenti diventeranno sempre più personalizzati, capaci di adattarsi allo stile di lavoro e alle preferenze individuali. Una prospettiva affascinante ma anche delicata. Perché se questi agenti finiranno per rappresentarci, forse dovremo educarli come facciamo con le persone: trasmettendo regole, valori e obiettivi. E allora la vera sfida non sarà costruire agenti più intelligenti. Sarà costruire organizzazioni abbastanza mature da sapere come utilizzarli.

Nella nuova geografia dell’innovazione industriale, i droni non sono più gadget da intrattenimento né soltanto strumenti da difesa: stanno diventando sensori mobili, nodi intelligenti di una rete più ampia, capaci di trasformare il territorio in una piattaforma dati. È questo il punto al centro della puntata di RadioNext con Elmiro Tavolaro, CEO e fondatore di VT Solutions & Consulting, e Natale Leoni, CTO della medesima azienda: due voci che portano il tema fuori dalla retorica futuristica e dentro la concretezza dei problemi reali, dal monitoraggio delle coste alla prevenzione degli incendi, dalla sicurezza dei cantieri alla governance del dato.

L’azienda, nata a Rende e attiva nello sviluppo di soluzioni digitali per imprese e pubbliche amministrazioni, presenta tra le proprie aree anche un portfolio dedicato ai droni e alle applicazioni data-driven per il business. Elmiro racconta una traiettoria interessante: partire dalla Calabria, territorio esposto a rischio idrogeologico, incendi e inquinamento marino, per costruire soluzioni replicabili altrove. La prima applicazione forte riguarda il controllo delle coste, con droni equipaggiati con sonde SAR e algoritmi di object detection in grado di individuare possibili collegamenti abusivi verso il mare, arrivando fino a circa cinque metri di profondità.

Ma il vero salto non è l’hardware: è l’orchestrazione. Natale spiega che il valore nasce dall’integrazione di dati eterogenei, immagini satellitari, sensori, condizioni meteo, rilievi da drone, dentro un’infrastruttura software capace di pianificare missioni, gestire flotte, piloti e flussi informativi. Siamo davvero pronti a considerare il drone non come “occhio volante”, ma come componente edge di una piattaforma IoT?

Il vantaggio competitivo non sarà raccogliere più dati, ma raccogliere quelli giusti, interpretarli velocemente e trasformarli in decisioni operative. Nel caso degli incendi, ad esempio, l’obiettivo non è solo rilevare un’anomalia, ma anticipare l’evoluzione del rischio incrociando vento, umidità, dati storici e sensori sul territorio, così da orientare in modo più intelligente la logistica dei mezzi di intervento. Qui l’intelligenza artificiale smette di essere una promessa generica e diventa una leva di efficienza: meno latenza, più automazione, più capacità predittiva.

C’è però un secondo tema, forse ancora più rilevante per il business digitale: la sovranità del dato. Natale sottolinea la crescente attenzione verso private cloud, modelli LLM portati “in casa” e architetture in cui i dati sensibili non escano dall’ambiente controllato dell’azienda. Non sempre serve il modello più potente: spesso, per un caso d’uso specifico, un modello più leggero, personalizzato e governabile vale più di una “Ferrari” tecnologica. È una lezione importante per molte imprese italiane: l’AI non si compra a catalogo, si integra con processi, vincoli normativi, cultura del dato e obiettivi misurabili.

E poi c’è la privacy, inevitabile quando si parla di immagini, volti, cantieri, territori e persone. Elmiro richiama la necessità di mascherare i dati sensibili e di applicare meccanismi di data governance, anche alla luce delle nuove regole europee sull’intelligenza artificiale. In questa puntata emerge un punto ancora più strategico: il futuro dei droni industriali non sarà nella spettacolarità del volo, ma nella qualità delle decisioni che abiliteranno. Perché il problema non è accumulare dati all’infinito. È evitare che diventino l’ennesimo archivio inutilizzato. La vera domanda per imprese e pubbliche amministrazioni è allora semplice: vogliamo droni che fotografano il mondo o sistemi intelligenti che ci aiutano a capirlo prima degli altri?

L’intelligenza artificiale è ormai entrata nel linguaggio quotidiano delle imprese, ma la distanza tra ciò che la tecnologia rende possibile e ciò che viene realmente implementato nelle organizzazioni resta ancora significativa. È da questa considerazione che nasce Yurang, la startup fondata da Fausto Pagliara, amministratore delegato e cofondatore, protagonista della nuova puntata di RadioNext.

L’obiettivo dichiarato è di portare l’intelligenza artificiale all’interno dei processi aziendali in modo accessibile, concreto e immediatamente utilizzabile. Il terreno scelto è quello della comunicazione telefonica, un canale che continua a rappresentare uno snodo cruciale per customer service, prenotazioni, supporto clienti e attività commerciali.
La proposta di Yurang va oltre il tradizionale risponditore automatico: l’AI non si limita a fornire informazioni, ma può compiere azioni operative, interagire con CRM, aggiornare database, gestire appuntamenti e dialogare con sistemi aziendali in tempo reale. Un cambio di paradigma che apre opportunità interessanti soprattutto per piccole imprese, professionisti e attività commerciali spesso penalizzate dalla mancanza di risorse dedicate alla gestione delle chiamate. Quante opportunità vengono perse ogni giorno semplicemente perché nessuno riesce a rispondere al telefono? E quante attività potrebbero migliorare la qualità del servizio senza aumentare i costi fissi?
La risposta passa attraverso una democratizzazione dell’accesso all’intelligenza artificiale. Non solo sul piano economico, ma anche su quello delle competenze. Uno degli aspetti più interessanti del modello Yurang è infatti la volontà di semplificare l’adozione di sistemi AI avanzati, compresi quelli basati su agenti autonomi, ancora oggi percepiti come complessi da configurare e gestire. La piattaforma permette inoltre di scegliere il modello linguistico più adatto alle esigenze aziendali, evitando il vincolo verso un singolo LLM e offrendo maggiore flessibilità in un mercato che evolve a velocità impressionante.
Ma l’elemento decisivo resta il dato. Senza informazioni affidabili nessuna intelligenza artificiale può generare valore. Per questo la piattaforma distingue tra dati statici - come orari, servizi, regole aziendali - e dati dinamici, che richiedono l’accesso in tempo reale a sistemi esterni. È qui che entrano in gioco integrazioni con calendari, CRM e applicazioni gestionali, trasformando la conversazione telefonica in un’interazione realmente operativa.
Non si tratta soltanto di rispondere alle domande, ma di risolvere problemi e completare attività. La prospettiva futura raccontata da Fausto Pagliara amplia ulteriormente lo scenario. Yurang sta infatti sviluppando funzionalità di supporto in tempo reale agli operatori umani, creando un modello “human-to-AI-to-human” nel quale l’intelligenza artificiale ascolta le conversazioni, suggerisce risposte, monitora la qualità dell’interazione e fornisce coaching personalizzato al termine della chiamata. Una sorta di team leader virtuale sempre presente, capace di migliorare competenze commerciali, customer care e capacità relazionali.
Siamo davvero pronti a lavorare con un coach digitale che ci osserva durante ogni conversazione? O forse la è meglio chiedersi: quanto tempo passerà prima che questo diventi la normalità?