Gli investimenti aziendali nell'AI stanno esplodendo, ma la fase della luna di miele è ufficialmente finita. Gartner ha dichiarato il 2026 un "anno di svolta" per le organizzazioni per allineare i loro progetti di AI con gli obiettivi strategici di business - che in linguaggio aziendale significa "mostraci i soldi, o stacchiamo la spina". Con la pressione per dimostrare il ROI in aumento, i dirigenti si stanno rivolgendo all'AI agentica, sperando che fornisca i risultati finanziari misurabili che i loro azionisti richiedono.

Un'opportunità d'oro per gli agenti AI esiste nella stessa funzione tecnologica, dove i costi dell'infrastruttura IT sono destinati a gonfiarsi da due a tre volte entro il 2030, secondo McKinsey, anche se i budget rimangono congelati. Negli ultimi 18 mesi, i team tecnici - ingegneri, sviluppatori, architetti e altri professionisti che tengono accese le luci digitali - hanno chiaramente messo al lavoro gli agenti. La promessa finale degli agenti non è solo automatizzare compiti, ma gestire interi flussi di lavoro, perseguendo obiettivi aziendali in modo che umani e agenti collaborino. Ma dati i rischi del processo decisionale automatizzato, i team non possono semplicemente consegnare le chiavi senza la certezza che gli agenti siano sicuri, affidabili e protetti.

Tra gli esperti di tecnologia, la nostra ricerca mostra che i team sono estremamente fiduciosi nell'uso dell'AI agentica in una quantità significativa di compiti di AI, dati e cloud. Dove la prontezza degli agenti cala, è in gran parte dovuto alla mancanza di contesto aziendale fornito a questi sistemi. Più complesso è il compito, maggiore è la capacità di ragionamento di cui un agente ha bisogno - e più contesto aziendale richiede. Tali capacità di generazione del contesto sono ancora in fase di sviluppo iniziale, specialmente quando i dati aziendali sono disordinati e difficili da gestire. La supervisione umana, a quanto pare, rimane un fattore chiave per il successo.

Sapendo che i team tecnici sono fondamentali per questa trasformazione, gli esperti che abbiamo intervistato si aspettano che la fiducia negli agenti acceleri man mano che l'esperienza si approfondisce e gli ambienti aziendali maturano. "Progettando agenti che operano all'interno degli stessi confini operativi, sistemi di identità e modelli di governance che i team già utilizzano, iniziano a comportarsi più come i sistemi di cui le organizzazioni già si fidano", afferma Jeremy Winter, vicepresidente aziendale e chief product officer di Microsoft Azure Platform.

Questo rapporto - basato su un sondaggio di 300 esperti tecnologici globali - classifica 101 compiti nei flussi di lavoro di AI, dati e cloud in base alla fiducia degli intervistati nell'azione degli agenti per loro conto. Esamina anche come i team tecnici vedono le opportunità e le sfide dell'AI agentica, insieme al suo potenziale per migliorare le loro carriere. La fiducia sta aumentando per compiti misurabili e cresce in aree di giudizio complesso. Gli esperti tecnici credono fermamente che gli agenti aiutino nel lavoro quotidiano, inclusi lo snellimento dei processi, il miglioramento delle prestazioni e la riduzione dei compiti ripetitivi. La fiducia è massima per la generazione di report e codice boilerplate, con chiare opportunità nei flussi di lavoro a più fasi e nel ragionamento avanzato.

I flussi di lavoro dei dati sono il dominio di svolta. I team tecnici si fidano di più degli agenti dove la struttura fornisce una base affidabile per le decisioni - aree come il monitoraggio della qualità dei dati, il rilevamento di anomalie nelle visualizzazioni, il monitoraggio dei flussi di dati in tempo reale e la profilazione dei dati. È qui che gli esperti di dominio più vicini ai dati possono fornire contesto per permettere agli agenti di agire e fornire risultati affidabili.

Leggi il blog Microsoft Cloud di Amanda Silver, vicepresidente aziendale di Microsoft 365 Core e Work IQ, che sottolinea l'importanza di mantenere l'umano nel ciclo e come il pensiero sistemico faccia progredire le carriere. E per un approfondimento sui flussi di lavoro dei dati come caso d'uso rivoluzionario per gli agenti, dai un'occhiata al blog Fabric per sentire Kim Manis, vicepresidente aziendale del prodotto per Microsoft Fabric.

Questo contenuto è stato prodotto da Insights, il braccio di contenuti personalizzati di MIT Technology Review. Non è stato scritto dallo staff editoriale di MIT Technology Review. È stato ricercato, progettato e scritto da scrittori umani, editor, analisti e illustratori. Questo include la scrittura di sondaggi e la raccolta di dati.