Google Cloud AI Live Milano 2026: l'era degli agenti IA è qui, e l'Italia si prepara

C'è un momento preciso in cui una tecnologia smette di essere una promessa e diventa infrastruttura. Per l'intelligenza artificiale in ambito enterprise, quel momento è adesso. È il messaggio che Google ha portato oggi a Milano con il Cloud AI Live 2026, un evento che rispetto alle edizioni precedenti ha cambiato scala, tono e contenuto. Non si parla più di sperimentazione o di progetti pilota: si parla di agenti autonomi già in produzione, di migliaia di miliardi di token elaborati ogni mese, e di aziende italiane che hanno riprogettato i propri processi usando modelli Gemini e Google Cloud come colonna portante.

Il filo conduttore di tutta la giornata è un concetto preciso: l'Agentic Enterprise. L'intelligenza artificiale non è più un assistente che risponde a domande, ma un ecosistema di agenti capaci di ragionare, pianificare, chiamare strumenti e agire in autonomia su processi complessi. Un cambio di paradigma che, secondo i dati presentati sul palco, sta già producendo effetti misurabili. La slide mostrata a Milano non indicava un consumo cumulativo, ma il ritmo di elaborazione dei modelli Google in tempo reale: i token al minuto sono passati da 7 miliardi a 16 miliardi tra ottobre 2025 e aprile 2026, con 10 miliardi già a gennaio 2026.

Il mercato italiano: 1,8 miliardi di euro e una finestra da non perdere

I numeri del mercato italiano dell'IA parlano chiaro. Secondo i dati più recenti del Politecnico di Milano, il settore vale oggi 1,8 miliardi di euro, con una crescita del 50% anno su anno e un tasso composto del 54% negli ultimi tre anni. Sette grandi aziende su dieci hanno già avviato progetti IA, e sei su dieci dichiarano di trovare valore reale nelle soluzioni adottate. Uno studio commissionato da Google a Frontier Consulting stima che l'impatto a pieno regime dell'IA sull'economia italiana potrebbe raggiungere l'8% del PIL, traducendosi in un valore compreso tra 150 e 170 miliardi di euro nei prossimi dieci anni. Un potenziale enorme, ma con una variabile critica: ogni anno di ritardo nell'adozione genera una perdita di vantaggio competitivo difficile da recuperare.

Google sta rispondendo a questa sfida con investimenti concreti sul territorio. Oltre alla continuità dei due data center regionali di Torino e Milano, l'azienda ha annunciato il coinvestimento nel cavo sottomarino Blue-Raman che collegherà l'Italia al Medio Oriente. Sul fronte del capitale umano, sono stati messi a disposizione 2 milioni di dollari per le università italiane per formare e certificare 13.000 studenti in ambito IA, affiancati da 100.000 licenze gratuite di corsi per i professionisti. A ottobre 2025, una partnership con CDP Venture Capital ha dato il via a un programma dedicato alle startup italiane nel settore IA, con competenze, supporto operativo e crediti Cloud messi a disposizione direttamente da Google.

La piattaforma: costruire, scalare, governare e ottimizzare gli agenti

La base tecnologica della giornata è stata la Gemini Enterprise Agent Platform, presentata come l'infrastruttura fondamentale per gestire l'intero ciclo di vita di un agente: dalla costruzione alla messa in produzione scalabile, dalla governance alla valutazione continua delle prestazioni. La piattaforma adotta un approccio low-code che, tramite strumenti come Antigravity, permette di creare agenti anche in modalità dichiarativa, semplicemente descrivendo in linguaggio naturale l'obiettivo dell'agente, il tipo di modello da utilizzare (che può essere Google, di terze parti o open source come Gemma), le capacità di cui dispone e gli strumenti con cui può interagire con i sistemi aziendali.

Un elemento architetturale fondamentale presentato durante il keynote è il Model Context Protocol Server, ora integrato per default in tutti i servizi della Google Cloud Platform. Questo protocollo consente agli agenti di ereditare o leggere il contesto dei sistemi aziendali con cui interagiscono, e di conseguenza rendere ogni risposta contestualizzata rispetto ai dati reali dell'organizzazione. A questo si affianca la novità delle Conversational Analytics API, un servizio gestito che traduce automaticamente le richieste in linguaggio naturale in query SQL per eliminare la necessità di reinventare ogni volta il layer di accesso ai dati strutturati.

La scalabilità è gestita dall'Agent Runtime, un servizio dedicato che gestisce il deployment in produzione con garanzie di affidabilità, sicurezza di rete e rispetto delle regole di compliance. La governance è invece affidata all'Agent Gateway, che monitora e filtra in tempo reale ogni esecuzione degli agenti, e blocca in via preventiva qualsiasi prompt o risposta che violi le politiche aziendali. Ogni istanza di ogni agente viene tracciata con un ID crittografico univoco per poter garantire piena tracciabilità. Infine, la fase di ottimizzazione si avvale di strumenti di valutazione continua (evals) che permettono di misurare le prestazioni degli agenti rispetto a benchmark definiti dall'azienda, sia prima del go-live sia in produzione.

Perché gli agenti cambiano tutto: il valore dell'approccio multi-agente

Uno dei temi più discussi durante la giornata, e ripreso anche nella sessione dedicata al Multi-Agent Quest, è la ragione profonda per cui gli agenti rappresentano un salto qualitativo rispetto all'utilizzo dell'IA in modo monolitico. Un singolo modello generalista deve gestire contesti potenzialmente enormi, con prompt ampi e richieste composite che aumentano la complessità dell'elaborazione e riducono la precisione delle risposte. Gli agenti, al contrario, lavorano su contesti ristretti e ben definiti: ogni agente ha un compito preciso, un perimetro di conoscenza specifico e un set di strumenti delimitato. Questo significa che può essere molto più accurato, veloce e controllabile. In un'architettura multi-agente, più agenti specializzati collaborano sotto la supervisione di un orchestratore, ognuno dei quali porta il proprio contributo senza dover "sapere tutto", esattamente come accade in un'organizzazione umana ben strutturata (o anche all'interno dello stesso cervello umano, scendendo per un attimo nella dimensione biologica). Il risultato è un sistema complessivamente più robusto, scalabile e verificabile rispetto a qualsiasi approccio IA olistico.

Su questo punto è stato molto diretto Paolo Spreafico, Country Director of Customer Engineering Italy di Google Cloud, che abbiamo incontrato a margine dell'evento: "Un agente impiega un'interfaccia estremamente immediata, che è tipicamente il linguaggio naturale." Spreafico ha anche sottolineato come la semplicità di creazione di un agente stia abbassando rapidamente la soglia di accesso: "Creare un agente è diventato da un punto di vista concettuale piuttosto semplice. Hai un'istruzione, devi indicare che tipo di modello vuoi utilizzare, definire delle skill e poi una serie di tool che permettono di compiere delle azioni. Di fatto un agente diventa potenzialmente anche un'entità autonoma che permette di automatizzare tanti processi aziendali."

La sicurezza nell'era agentica: Wiz e il modello a tre agenti

L'adozione accelerata degli agenti porta con sé anche nuove sfide di sicurezza. Il keynote ha dedicato ampio spazio a questo tema, e sottolineato come gli stessi modelli IA che le aziende usano per difendersi siano ora disponibili anche per chi attacca, con conseguente aumento esponenziale nella velocità, nella scalabilità e nella sofisticazione degli attacchi. Sono già presenti in circolazione malware capaci di auto-modificarsi in risposta alle contromisure aziendali. In questo contesto, Google ha presentato l'integrazione di Wiz (una realtà acquisita di recente) nella Gemini Enterprise Agent Platform, attraverso un approccio agentico alla cybersecurity basato su tre agenti specializzati che collaborano in modo autonomo: l'agente Red testa proattivamente e continuamente le difese aziendali alla ricerca di vulnerabilità; l'agente Blue analizza le vulnerabilità identificate e ne valuta l'impatto; l'agente Green propone e applica le correzioni al codice. Come è stato detto chiaramente sul palco: "In questo momento la difesa del perimetro aziendale non può essere più fatta con un approccio unicamente umano. L'aiuto degli agenti è fondamentale per avere un tempo di risposta agli attacchi che sia effettivamente efficace."

Anche su questo fronte Spreafico ha offerto una prospettiva lucida: "Questi strumenti che comunque rendono tutto quello che si fa più veloce e più scalabile possono essere utilizzati anche da chi attacca. È importante avere degli strumenti che riescono a rispondere alle rinnovate velocità e complessità che gli attaccanti possono avere a disposizione." Un'osservazione che riassume perfettamente la posta in gioco nella sicurezza dell'era agentica.

I nuovi modelli da Google I/O: Gemini 3.5, Omni, Spark e gli strumenti Workspace

L'evento milanese è stata anche l'occasione per approfondire, davanti alla platea italiana, gli annunci fatti a Google I/O pochi giorni fa. Il primo protagonista è Gemini 3.5 Flash, descritto come il modello agentico e di coding più potente mai rilasciato da Google. Supera Gemini 3.1 Pro sui principali benchmark di programmazione ed è quattro volte più veloce in termini di token generati al secondo rispetto ai modelli competitor comparabili. Il suo impatto economico è notevole: se le principali aziende che oggi elaborano circa un migliaio di miliardi di token al giorno spostassero l'80% dei carichi su Gemini 3.5 Flash, risparmierebbero oltre un miliardo di dollari l'anno da reinvestire nel business. Durante il keynote è stato anche mostrato in modo diretto come la nuova generazione di TPU (Tensor Processing Unit) di Google, con la separazione della fase di training da quella di inferenza, abbia quasi triplicato il throughput e la velocità di risposta, e alla fine portato l'infrastruttura a circa 120 migliaia di miliardi di operazioni in virgola mobile al secondo.

Gemini Omni è invece il nuovo modello multimodale che unifica la gestione di testo, audio, immagini e video in un'unica piattaforma. L'obiettivo è semplificare e centralizzare la produzione di contenuti visivi e multimediali per mettere a disposizione generazione e modifica tramite linguaggio naturale. Sul palco è stato mostrato come Stellantis abbia già utilizzato questa tecnologia, e in particolare il modello generativo video Veo, per realizzare una campagna pubblicitaria televisiva (lo spot "Italieno" della Padina Hybrid), a partire da un concept sviluppato dal team creativo dell'azienda e poi espanso in un intero universo visivo grazie all'IA. Gemini Spark completa la triade dei nuovi modelli: è l'agente personale IA attivo 24 ore su 24, 7 giorni su 7, all'interno di Gemini Enterprise e Google Workspace, capace di eseguire in autonomia workflow multi-step in background su delega dell'utente.

Sul fronte Workspace, due novità completano il quadro. Google Pics porta nelle suite di produttività un controllo avanzato sulla generazione e modifica delle immagini: è possibile spostare, ridimensionare e trasformare singoli oggetti, modificare o tradurre testi all'interno delle immagini in modo indipendente, il tutto per semplificare operazioni complesse come l'aggiornamento di campagne marketing globali o la declinazione di creatività per layout diversi. Le nuove funzionalità vocali hands-free per Gmail, Docs e Keep permettono invece di brainstormare, organizzare informazioni e completare attività senza toccare la tastiera, direttamente all'interno delle app Workspace più utilizzate. A livello di sicurezza della piattaforma si aggiunge anche la nuova AI Content Detection API, che fornisce alle aziende uno strumento per identificare contenuti generati da IA a supporto della governance responsabile dei media.

Infine, sul versante sviluppatori, la Managed Agents API consente ai team tecnici di creare e attivare agenti personalizzati con un'unica chiamata API, senza dover gestire l'infrastruttura sottostante: gli agenti vengono eseguiti in ambienti remoti sicuri ospitati da Google allo scopo di liberare i team dallo stack infrastrutturale e di consentire loro di concentrarsi esclusivamente sul comportamento dell'agente. Collegato a questo, CodeMender è il nuovo agente di sicurezza del codice integrato nella Gemini Enterprise Agent Platform: identifica autonomamente le vulnerabilità, raccomanda le correzioni, le testa in modo sicuro e applica le patch ai sistemi dipendenti, sempre con la supervisione e l'approvazione del team di sviluppo.

Sul palco: Technogym, Stellantis e la demo di Evolution Bank

A dare concretezza alla visione agentica ci hanno pensato i clienti saliti direttamente sul palco. Technogym ha presentato il suo AI Coach basato su BigQuery e modelli Gemini: un sistema capace di conversare in linguaggio naturale con gli utenti, adattare i programmi di allenamento in tempo reale in base ai progressi, al luogo di allenamento e agli obiettivi personali, e offrire agli operatori dei centri fitness insight automatizzati per ottimizzare le attività operative. Il punto di partenza è un assessment completo chiamato Technogym Check-Up basato su sei parametri che includono composizione corporea, funzionalità cardiovascolare, forza, mobilità, flessibilità e riflessi mentali da cui il sistema ricava la cosiddetta Wellness Age, l'età funzionale dell'utente. Technogym è fornitore ufficiale delle ultime dieci edizioni delle Olimpiadi e conta oggi 40 milioni di utenti connessi al proprio ecosistema, 100.000 centri wellness e 500.000 abitazioni nel mondo.

La demo di Evolution Bank (una banca fittizia, utilizzata solo a scopi dimostrativi) ha invece mostrato in tempo reale un agente in grado di interrogare dati aziendali interni e fonti esterne per elaborare l'analisi di un nuovo prodotto finanziario, una carta di credito pensata per i nomadi digitali, e generare automaticamente una proposta completa con slide di presentazione, dati di mercato, analisi dei competitor e pacchetto di offerta. La demo ha avuto anche un momento di tensione fittizio, ma utile a capire come poter intervenire tempestivamente: un errore temporaneo del modello, subito gestito dal sistema di monitoring della piattaforma che ha rilevato in tempo reale il calo di qualità della risposta e attivato automaticamente una nuova versione dell'agente. La dimostrazione ha rivelato così uno degli aspetti più interessanti della Gemini Enterprise Agent Platform: la capacità di valutare e sostituire gli agenti in produzione senza interruzione del servizio.

I Google Cloud AI Groundbreaker Awards 2026: le eccellenze italiane

La giornata ha ospitato anche la seconda edizione dei Google Cloud AI Groundbreaker Awards, riconoscimenti assegnati alle organizzazioni italiane che si sono distinte per l'utilizzo delle tecnologie Google Cloud in progetti ad alto impatto. Quattro le categorie premiate. Per l'AI Agentic Transformation ha vinto Acea, per aver riprogettato l'esperienza cliente con soluzioni di IA conversazionale basate su Gemini: il servizio è ora attivo 24 ore su 24 sette giorni su sette, i tempi di attesa sono stati ridotti, le chiamate abbandonate sono calate del 60% e circa il 35% delle interazioni viene gestito end-to-end dall'IA senza intervento umano. Per l'AI for Creativity il premio è andato a OTB Group, rappresentata sul palco da Renzo Rosso, il celebre fondatore di Diesel, per un sistema di virtual try-on basato su Gemini Enterprise Agent Platform che genera contenuti visivi personalizzati direttamente sul dispositivo del cliente, aumentando engagement e tassi di conversione nel retail. Il riconoscimento per l'AI for Culture è stato assegnato a D4Science del CNR, per una piattaforma scalabile che democratizza l'accesso all'IA nella ricerca scientifica attraverso Google Kubernetes Engine, Compute Engine e Gemini Enterprise Agent Platform. Infine, il premio AI Accelerator è andato a Generative Bionics, startup attiva nella robotica umanoide con applicazioni in ambito logistico e sanitario basate sull'infrastruttura Google Cloud.

Intervista a Paolo Spreafico: l'IA come obbligo competitivo

A margine dell'evento abbiamo parlato con Paolo Spreafico del ruolo che Google intende giocare nel mercato italiano e delle sfide concrete che le aziende devono affrontare nell'adottare un approccio agentico. Spreafico ha sottolineato come fare questo evento in italiano abbia un impatto culturale preciso: "Il fatto che sia in italiano avvicina i concetti e fa capire che queste tecnologie sono veramente vicine a noi. C'è questo tipo di barriera che viene rimossa." Sul tema delle priorità per le aziende italiane, ha indicato due direttrici trasversali: il miglioramento della customer experience e l'incremento della produttività. "L'approccio agentico riesce sicuramente a rendere più efficace la forza lavoro nell'espletare tutta una serie di compiti che altrimenti verrebbero fatti in maniera meno produttiva."

Sul futuro del lavoro, Spreafico ha adottato una posizione pragmatica e responsabile: "È importante che l'utilizzo dell'IA venga sempre finalizzato all'interesse dell'uomo. I lavoratori non possono non avere interazioni con l'intelligenza artificiale se vogliono essere produttivi, rapidi ed efficaci nel proprio lavoro. L'IA è complementare e deve essere vista come un'amica nel rispettare il nostro lavoro." E sulla posizione di Google nel panorama globale dell'IA, ha sottolineato come l'architettura Transformer alla base di tutta l'IA generativa sia stata inventata da ingegneri Google, per poi concludere così: "Google si trova in una posizione di estrema leadership sulla materia. Il nostro approccio vuole essere sempre responsabile, perché bisogna inquadrare l'utilizzo in norme che rispettano l'uomo e l'utilizzo della vita di tutti i giorni."