ServiceNow prepara l’azienda del 2033: agenti autonomi, AI Control Tower e processi per domare il caos dell’intelligenza artificiale

“Siamo nell’era dell’AI chaos”, il disordine dell’intelligenza artificiale. Esordisce così Bill McDermoth, CEO e Chairman di ServiceNow, sul palo di Knowledge 26, l’evento annuale durante il quale l’azienda svela le novità relative alla propria piattaforma. E la missione della multinazionale è mettere ordine a questo caos, garantendo visibilità, osservabilità e controllo sull’IA. Perché pensare di fare a meno di questa tecnologia è ormai impossibile, ma non è nemmeno pensabile di continuare a governare IA, modelli e agenti con strumenti tradizionali. Per questo motivo, ServiceNow ha potenziato la AI Control Tower aggiungendo nuovi connettori, nuove integrazioni e nuovi strumenti, tutti mirati a governare meglio i sistemi di IA aziendali, a renderli più sicuri e, soprattutto, autonomi.

Questo non significa che ora ServiceNow diventa una AI company: al contrario, il focus rimane sempre saldo sui processi. L’IA, in questo caso, diventa solo un nuovo processo, o meglio un sistema di processi, da orchestrare in maniera più efficace.

Il futuro è fatto di agenti di IA: è ora di imparare a governarli

L’IA sarà sempre più indispensabile e il futuro sarà fatto di agenti di intelligenza artificiale che non si limiteranno a suggerire, ma prenderanno decisioni per conto degli utenti stessi. McDermoth vede così l’automazione del futuro, ma non si tratta del classico concetto visionario di uno dei guru del settore tech. Secondo il CEO di ServiceNow, infatti, ci stiamo rapidamente avvicinando a un punto di flesso (inflection point): i cali delle nascite nel mondo occidentale renderanno impossibile aumentare ulteriormente la forza lavoro a livello globale, e l’unico modo per sostenere la crescita e l’innovazione sarà quello di affidarsi alle macchine intelligenti. McDermoth non parla di un futuro remoto, ma indica proprio una data per questo punto di flesso, cioè quando il numero di agenti e di robot supererà quello dei lavoratori umani: si parla del 2033. Praticamente dietro l’angolo.

Sulla base di queste considerazioni McDermoth sta quindi plasmando la piattaforma di automazione di ServiceNow per adattarla a questo nuovo mondo. Ma attenzione: ServiceNow non intende diventare una AI company. Non ha l’intenzione di mettersi in competizione con chi sviluppa modelli o soluzioni di IA. AI Control Tower è stata potenziata proprio in questa ottica, aiutando le imprese prima di tutto a scoprire quali IA e quali agenti sono in esecuzione, così da valutarne il comportamento, i potenziali rischi per la sicurezza, ma anche il ritorno economico.

Non che sia una novità: è da tempo che sono disponibili soluzioni che si occupano proprio di questo. L’ambizione di ServiceNow però va oltre, con l’obiettivo di superare l’approccio “sidecar”, dove l’IA è un copilota, un dipendente virtuale che offre suggerimenti che poi vanno implementati dagli umani, per arrivare a far sì che l’IA esegua azioni in maniera indipendente. Supervisionata, certo, ma totalmente indipendente. Le parole chiave sono tre: autonomous workforce, quindi forza lavoro autonoma, e autonomus CRM, un CRM che si aggiorna in automatico, e autonomous analytics.

Per concretizzare questa visione, l’azienda è già al lavoro su una serie di agenti che saranno resi disponibili nell’arco del 2026 e che saranno specializzati su specifiche funzioni aziendali: finanza, IT, sicurezza cyber, HR, legale, approvvigionamento. Il cammino, però, è solo all’inizio come ha sottolineato McDermoth nel suo intervento al keynote di apertura: “solo 6 aziende su 10 hanno iniziato a usare gli agenti di IA. E di queste, solo una su 10 ha ottenuto risultati concreti”.

Tutte le aziende usano l’IA, ma i progetti che superano la fase pilota sono ancora pochi: quale futuro per l’IA?

Più volte su Edge9 abbiamo riportato studi che mostrano come al momento, sono poche le aziende che sono state in grado di cogliere a pieno i vantaggi dell’IA. Se ormai sono in tantissimi ad aver compreso il potenziale degli LLM, arrivando a usarli quotidianamente per la produttività personale, quando si parla di implementazioni di agenti di IA su larga scala, ben integrati con i processi aziendali, la questione cambia. C’è uno scoglio enorme, che poche aziende sono state in grado di superare. Anzi: più di uno scoglio. Il primo è quello dei dati, troppo spesso sparsi su vari sistemi e male organizzati, fatto che rende difficile il lavoro delle IA. Ma non è l’unico. Il problema principale è da ricercare nei processi.

Filippo Giannelli, Country Manager per l’Italia di ServiceNow, lo spiega con un paragone motoristico: “puoi avere un motore molto potente, ma ci vuole un telaio dietro, perché se il motore è fantastico ma il telaio non regge” tutto si arena. Il telaio, nel caso dell’IA, è un flusso in grado di incanalare bene le informazioni, che consenta di aumentare la produttività in maniera sicura. E per assemblare questo telaio, serve lavorare molto sui processi aziendali. “L'IA è un potentissimo strumento di automazione quando è incanalata. Se non lo è, può essere uno strumento di caos e di esplosione dei costi”, sottolinea il manager.

Di qui la necessità di mettere in piedi dei processi ben definiti, dove incanalare l’IA così da limitare errori, cattive interpretazioni, risposte che escono dal seminato. E che riduca al minimo l’errore, soprattutto nelle fasi cruciali. “Un tasso di errore del 3% può andare bene su alcuni processo interni”, spiega Giannelli, ma in altri ambiti può essere un disastro. Pensiamo a un navigatore che il 3% delle volte indica un percorso sbagliato: è ovviamente inaccettabile. L’obiettivo di AI Control Tower è proprio quello di aiutare a capire come ridurre gli errori, ma anche di tenere sotto controllo la spesa per l’IA, che oggi può facilmente superare quella per il costo del lavoro del dipendente stesso, e soprattutto, assicurare la conformità normativa, che è un tema sempre più caldo.

E, al contrario di quanto alcuni possano pensare, l’essere umano non è a rischio, secondo il Country Manager: “l’IA può servire a identificare l'inefficienza, ma serve l'essere umano per trovare le opportunità di business. Senza l'umano che coglie il linguaggio non verbale dell'opportunità, la tecnologia non basta”.  L’AI Control Tower aiuta proprio in questa fase: a verificare che le checklist siano seguite e rispettate dalle macchine, che i processi vengano svolti correttamente. Ma per metterli in piedi, ottimizzarli e scoprire le opportunità di business, il cervello umano è ancora insostituibile grazie alla sua creatività e alla capacità di pensiero laterale.

Non solo IA: il ruolo dell’automazione tradizionale

Il sogno di alcuni imprenditori è quello di vedere aziende interamente guidate dall’IA. Un esempio è quello di Jack Dorsey, fondatore di Twitter e ora alla guida di Block. L’azienda ha tagliato di recente 4.000 dipendenti (il 40% della forza lavoro), in quanto secondo Dorsey gli strumenti di IA permettono di lavorare con più efficacia e con team più snelli. Una visione che però non è condivisa da ServiceNow, che ha un altro obiettivo in mente: “noi pensiamo di poter liberare le persone per attività a più alta produttività. Spesso le persone finiscono per agire come una sorta di middelware, dovendo mediare tra sistemi isolati e leggere lunghe email o file di log. Rimuovendo questo lavoro ripetitivo e drenante, le persone possono dedicarsi a ciò per cui hanno passione”, ci spiega Terence Chesire, VP of customer & industry workflows di ServiceNow.

Chesire sottolinea anche un concetto molto importante: l’IA è uno strumento, non un fine. Lavorando nel settore tech, vediamo spesso come l’IA sia presentata come soluzione a tutto. Ma ci sono casi in cui il processo di automazione tradizionale può essere più efficace, oltre che più economico: “abbiamo inviato i nostri team a lavorare direttamente con i clienti e abbiamo capito che molti di loro stanno ancora imparando dove applicarla. Io stesso dico spesso ai clienti: «questo non deve essere un processo di IA».  Se un processo è standard e deterministico, un workflow classico è più veloce e meno costoso. L'IA va lasciata alle cose più importanti, come comprendere dati non strutturati. Noi non stiamo diminuendo gli ingegneri, ma accelerando le roadmap per sviluppare più software. La chiave è la combinazione di automazione tradizionale e IA. Usare solo l'una o l'altra non sarebbe corretto.”. E aggiunge: “siamo focalizzati sui risultati, non sul massimizzare l'uso dei token”. Un approccio differente da altri big del settore, che stanno suggerendo di iniziare a valutare l’operato dei propri ingegneri sulla base del numero di token che utilizzano.

Anche Chesire, insomma, concorda sull’importanza di definire processi prima di implementare qualsiasi tecnologia. E di individuare gli indicatori di performance da monitorare: dato che “prima ancora dell'IA servono una visione end-to-end e KPI significativi”. Sotto questo profilo, ServiceNow si pone più non solo come fornitore di tecnologia, ma anche come consulente. Anche tramite i propri partner, fatto che aiuta a introdurre le tecnologie dell’azienda anche nelle PMI, spesso prive delle competenze e delle risorse tecnologiche necessarie per gestire piattaforme così complesse come quella di ServiceNow. Come spiega Giannelli, infatti, “per le PM la nostra strategia si basa su un ecosistema di partner che fornisce soluzioni già premasticate e prelavorate, per far sì che entrino all'interno del processo”.  E che le aiuta a riorganizzare e strutturare i processi stessi, perché “la mancanza di informazione è 90 su 100 la mancanza di un workflow strutturato”

Il futuro si gioca sull'equilibrio tra umano e tecnologia

A Knowledge 26 ServiceNow non ha mostrato nuove tecnologie di rottura, ma novità incrementali della propria piattaforma, concentrandosi sul procedere a piccoli passi per concretizzare una visione più ampia. La strada è definita, ed è quella delle operazioni sempre più autonome, è il focus è stato sul potenziare la piattaforma in modo da consentirle di supportare le imprese nel loro cammino di adozione dell’IA. Aiutandole a scalare rapidamente i proof of concept e trasformarli in progetti che si estendono lungo tutta l’azienda. Sta insomma creando le condizioni per far sì che l’IA entri davvero in azienda e non sottoforma di assistenti virtuali, ma come agenti in grado di prendere il controllo completo di alcuni processi. Per poter arrivare a risultati concreti, però, è necessario che le aziende investano sul miglioramento dei processi interni, tenendo anche conto del fatto che non sempre l’IA è la risposta a tutti i problemi: in molti casi, la robotic process automation vecchia scuola è ancora imbattibile.

La visione proposta da ServiceNow è sicuramente interessante, ma le ambizioni di mettere la persona al centro, per quanto positive, rischiano di scontrarsi con la realtà di un mercato che inevitabilmente guarda ai freddi numeri. E in questo momento storico, il rischio è che la tecnologia abbia il sopravvento, cancellando l’elemento umano invece di esaltarlo. Va anche detto che se veramente nel 2033 si sarà raggiunto l’inflaction point, gli agenti diventeranno una necessità oggettiva.