Il palco del Microsoft AI Tour di Milano è stato l’occasione per fare i conti con tre anni di intelligenza artificiale applicata alle imprese italiane e, al tempo stesso, per presentare una nuova fase in cui l’IA smette di essere un assistente e diventa un agente autonomo integrato nei processi aziendali. Due messaggi distinti, rivolti allo stesso pubblico: chi ha già investito sull’AI e vuole misurarne l’impatto reale, e chi è ancora alla finestra e ha bisogno di capire perché non può aspettare oltre.
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I numeri degli AI L.A.B. e il bilancio italiano
Vincenzo Esposito, Amministratore Delegato di Microsoft Italia, ha aperto l’evento con un consuntivo degli AI L.A.B., il programma lanciato circa due anni e mezzo fa con l’obiettivo di accompagnare le aziende attraverso le fasi di conoscenza, adozione e messa a scala dell’intelligenza artificiale. I numeri parlano chiaro: più di 500 aziende hanno partecipato al programma, generando insieme 700 progetti sull’intelligenza artificiale, con il supporto di oltre 38 partner certificati sulla metodologia degli AI L.A.B.
Il programma si è poi articolato in tre declinazioni: AI L.A.B. for Good, dedicata al terzo settore; AI L.A.B. for Startup, rivolta alle nuove imprese tecnologiche; e Microsoft Elevate, focalizzata sullo sviluppo delle competenze. Esposito ha citato anche la ricerca presentata al Forum di Cernobbio di Ambrosetti – rilasciata circa due anni e mezzo fa – che quantificava l’impatto potenziale dell’intelligenza artificiale fino al 18% del PIL italiano, a testimonianza della volontà di Microsoft di ancorare il discorso sull’AI a numeri concreti fin dall’inizio.
“Siamo stati particolarmente contenti di essere stati al fianco di tante aziende nel cercare di quantificare l’impatto reale, economico dell’intelligenza artificiale”, ha detto Esposito. Il bilancio, nelle sue parole, è positivo ma con una sfida aperta: il passaggio dall’adozione alla scala, che richiede alle aziende di non limitarsi alla sperimentazione ma di integrare l’AI nei flussi di lavoro in modo sistematico e misurabile.
Frontier transformation: oltre la produttività, verso la crescita
Il contributo di Judson Althoff, Chief Commercial Officer di Microsoft, ha introdotto il concetto di frontier transformation, che ridefinisce l’obiettivo strategico dell’AI in azienda. Nei primi due anni di questa ondata tecnologica, ha osservato Althoff, le imprese si sono concentrate prevalentemente su efficienza e risparmio dei costi. Frontier transformation significa andare oltre: reinventare il modello di business puntando sulla crescita, democratizzare l’accesso all’intelligenza e liberare la capacità creativa delle persone.
Per rendere operativo questo concetto Althoff ha proposto un framework articolato su quattro pilastri: arricchimento dell’esperienza dei dipendenti, miglioramento del coinvolgimento dei clienti, ridisegno dei processi interni e accelerazione dell’innovazione. Microsoft stessa, ha precisato, lo applica internamente: “Ho preso l’impegno verso il nostro board che attraverso l’uso dell’AI continueremo a far crescere il fatturato agli stessi ritmi per i prossimi tre anni senza aggiungere personale incrementale. Si tratta di oltre cento miliardi di dollari di crescita sulle stesse risorse disponibili oggi”.
Sul tema della competizione tra modelli – un argomento che domina spesso il dibattito pubblico sull’AI – Althoff ha preso una posizione netta: “Quattro mesi fa si parlava solo di GPT-5, poi di Gemini, oggi di Claude. Vi prometto che tra un mese sarà un altro modello. I modelli si stanno commoditizzando”. La vera differenza competitiva, nella visione di Microsoft, sta nella capacità di costruire una piattaforma che combini intelligenza proprietaria dell’azienda e garanzie di fiducia e governance.
Le novità di prodotto: Copilot wave 3, Agent 365 e la Frontier Suite
Sul fronte delle novità di prodotto Althoff ha annunciato Copilot wave 3, la terza generazione dell’assistente AI di Microsoft 365, che introduce capacità agentiche in tutti i canvas dell’ecosistema – dalla chat a Word, PowerPoint, Excel, Outlook e Teams – con apertura esplicita a modelli di terze parti: “Se volete usare Claude o OpenAI in uno qualsiasi dei nostri canvas, potete farlo”. Un segnale di posizionamento rilevante: Microsoft punta sulla piattaforma e sulla governance, lasciando all’utente la scelta del modello.
È stato inoltre presentato in anteprima Copilot Co-work, uno strumento che consente di eseguire in parallelo più attività complesse all’interno dell’ambiente enterprise, riducendo drasticamente i tempi di lavoro manuale su processi come la gestione di lanci di prodotto o l’analisi finanziaria.
Sul fronte della governance Agent 365 – il sistema di osservabilità per gli agenti AI – andrà in disponibilità generale il 1° maggio. Già oggi conta 24 milioni di agenti registrati nella fase di preview; internamente a Microsoft, oltre 500.000 agenti sono già monitorati e gestiti attraverso la piattaforma. Agent 365 consente di tracciare le interazioni degli agenti con le persone e tra loro stessi, misurando il ROI e garantendo la conformità ai protocolli di sicurezza aziendali.
Infine è stata annunciata Microsoft 365 Enterprise 7 “Frontier Suite”, una nuova offerta che integra Copilot, Agent 365 e la piattaforma di sicurezza in un unico pacchetto, ordinabile a partire dal 1° maggio.
Il caso Zava: l’AI agentica simulata in fabbrica
Per rendere tangibili le potenzialità della piattaforma Althoff ha costruito la sua dimostrazione attorno a Zava, un’azienda fittizia del settore dei tessuti intelligenti – produttrice di un tessuto che si trasforma in sensore per atleti – utilizzata come campo di prova per mostrare l’AI al lavoro nei diversi reparti aziendali.
Nel marketing Anne, responsabile del lancio di una nuova versione del prodotto, utilizza Copilot Co-work per pianificare riunioni, generare documenti di briefing e presentazioni per il management e inviare aggiornamenti ai colleghi: operazioni che normalmente richiederebbero ore di lavoro manuale vengono completate in circa 15 minuti, con Work IQ che garantisce il riconoscimento corretto dei colleghi e del contesto aziendale.
Sul fronte finanziario la dimostrazione mostra l’analisi della redditività dell’investimento in Excel con scelta del modello – nel caso specifico Claude di Anthropic, integrato tramite Copilot – e la generazione automatica di dashboard, scenari best/worst case e formule complesse. Microsoft Purview applica in automatico le etichette di riservatezza ai documenti prodotti, garantendo la conformità ai protocolli di protezione. In un test comparativo con ChatGPT, quest’ultimo risulta incapace di accedere al contesto aziendale completo, allucina dati non presenti nelle fonti originali e non applica le etichette di sicurezza.
Il caso più significativo riguarda però la supply chain: un agente personalizzato analizza l’inventario in relazione alla data di lancio del prodotto, identifica rischi di fornitura su componenti specifici, individua fornitori alternativi e prepara in autonomia una richiesta di preventivo. Un’operazione che normalmente richiederebbe da cinque a otto settimane viene completata in pochi minuti. È questo il passaggio che Althoff definisce frontier transformation: non risparmiare tempo, ma cambiare la natura stessa del processo.
