Dare forza all’agentic enterprise: trasformare il contesto enterprise in azione agentica governata

Negli ultimi anni, la tesi dominante nell’enterprise AI è stata che l’AI sia la UI dei dati. Il linguaggio naturale sta sostituendo i tradizionali meccanismi di fruizione e interazione, come report e dashboard. La conversazione ha ridotto la distanza tra un utente aziendale e le informazioni di cui ha bisogno. Ogni CIO ha avvertito la forza di attrazione di questo cambiamento. 

Quella tesi oggi è il minimo indispensabile. La domanda più difficile, quella che ogni CxO ci pone, è: cosa viene dopo?

Crediamo che il prossimo capitolo riguardi la trasformazione dell’insight in azione agentica reale, di livello enterprise. Trasformare i dati governati in decisioni governate. 

È l’emergere della agentic enterprise: un mondo in cui agenti intelligenti operano in modo continuo su dati, modelli e app per aiutare le aziende a ragionare, decidere e agire su larga scala.

La sfida che le aziende si trovano ad affrontare

Ogni azienda vede la promessa di questo futuro agentico. Ma oggi la maggior parte delle aziende distribuisce agenti in ambienti già frammentati.

La maggior parte delle aziende distribuisce agenti in silos. Un agente AI finanziario formula ipotesi che contraddicono quanto ha appena deciso l’agente AI della supply chain. Un agente AI di marketing genera contenuti senza sapere che cosa ha appreso ieri su quel cliente l’agente AI di supporto. Il risultato: azioni in conflitto, risultati incoerenti e impatto di business limitato.

Per risolvere questa sfida bisogna partire dal contesto: Un segnale di churn nelle telecomunicazioni è diverso da uno nel retail banking; un “cliente ad alto valore” nei beni di largo consumo è definito in modo diverso nel pharma; e un picco della unit economics richiede un percorso di escalation specifico per un ente pagatore sanitario rispetto a un asset manager.

Senza il giusto contesto decisionale, ad esempio semantica di settore, gerarchie dei KPI, framework decisionali e guardrail di policy, un agente AI può recuperare i dati in modo impeccabile e arrivare comunque a una decisione strategicamente sbagliata, commercialmente costosa o silenziosamente non conforme.

E, aspetto fondamentale, questo contesto deve essere collegato al giusto modello di intelligenza artificiale e alle giuste informazioni provenienti dalle tue app, per guidare decisioni significative e affidabili su larga scala.

La recente ricerca AI-Ready Data di Accenture ha rilevato che solo il 7% delle aziende, quelle che chiamiamo “data reinventors”, ha costruito le basi dati necessarie per scalare l’AI avanzata. Hanno ampliato le proprie capacità sui dati per fornire dati affidabili e governati non solo alle persone, ma anche a questa nuova generazione di AI e agenti. Questi leader hanno una probabilità circa doppia rispetto ai loro pari di implementare context graph su larga scala e, nel 74% dei casi, integrano la decision intelligence nelle decisioni di business fondamentali, contro appena il 28% dei loro pari. 

L’architettura di un’agentic enterprise

Per cogliere questa opportunità e diventare un’agentic enterprise, bisogna partire dagli elementi giusti. Crediamo che l’agentic enterprise richieda quattro componenti chiave:

• Dati enterprise + contesto: Una data foundation governata e condivisa di dati, semantica di business e policy. Il contesto e le informazioni che rendono il tuo business davvero unico.

• Modelli di AI: Motori di ragionamento che generano analisi, previsioni e raccomandazioni, aiutandoti a ricavare vera intelligence da quel contesto.

• SaaS + app: Sistemi enterprise che mantengono operative le tue attività di business critiche.

• L’agentic control plane: Il componente che coordina tutti e tre gli elementi, applica la governance e traduce l’intento in azione agentica governata.

Quando questi componenti sono al loro posto, gli agenti smettono di essere assistenti brillanti e diventano decisori affidabili, basati sulla stessa governance che regola il tuo business.

Il contesto è il punto di partenza. Il control plane è il punto in cui si agisce.

Il tuo livello di dati e contesto enterprise è il tuo vantaggio competitivo. È la fonte di verità governata e cross-domain in cui convergono dati, policy, stato operativo e semantica di business.

Questo è il primo passo essenziale per diventare un’agentic enterprise: preparare la data foundation del contesto enterprise per l’AI. Dati accessibili, sicuri, azionabili e contestualizzati per il settore, la funzione, la policy e la transazione.

Oggi Snowflake svolge questo ruolo di data foundation per oltre 13.600 organizzazioni: il posto in cui dati governati, policy e logica di business convergono per creare il substrato da cui dipende l’AI.

Context Graph di Accenture: decision intelligence di settore a livello di contesto

Il Context Graph di Accenture trasforma il livello di contesto enterprise in un substrato decisionale consapevole del settore. Costruito su decenni di lavoro con clienti nei beni di consumo, nei servizi finanziari, nelle scienze biologiche, nella sanità e in altri settori, codifica ontologie di dominio, logiche di value tree, regole di escalation, overlay normativi e playbook d’azione che trasformano il contesto grezzo in contesto pronto per le decisioni.

Il Context Graph si colloca all’interno del livello di contesto enterprise, accanto ai dati governati Snowflake, ereditandone i controlli su policy e lineage. Rende la data foundation consapevole del settore. Ogni volta che un agente AI recupera contesto da Snowflake, il Context Graph garantisce l’applicazione della giusta semantica di business, dei giusti framework decisionali e dei giusti guardrail di policy. Il risultato: gli agenti non si limitano a recuperare dati, recuperano decisioni.

Nei servizi finanziari, il Context Graph codifica framework per il rischio di credito, modelli di escalation normativa e value tree per le decisioni di portafoglio. Nei beni di largo consumo, codifica definizioni di cliente specifiche per canale, framework per le promozioni commerciali e logiche decisionali a scaffale. Nel settore sanitario degli enti pagatori, codifica policy di utilization management, segmentazione dei membri e workflow di autorizzazione preventiva. Ogni vista di settore è una struttura di conoscenza governata e sottoposta a peer review, non un’attività sviluppata una sola volta, ma una risorsa viva che evolve insieme al settore e al cliente.

Accenture fornisce e mantiene il Context Graph tramite la piattaforma Reinvention.AI di Accenture, la sua piattaforma enterprise per la reinvenzione guidata dall’AI. Reinvention.AI orchestra l’evoluzione del grafo man mano che i settori cambiano e i clienti apprendono, e si integra con Snowflake CoWork e Snowflake CoCo affinché utenti aziendali e sviluppatori possano attingere allo stesso contesto decisionale governato, sia quando pongono una domanda in linguaggio naturale sia quando sviluppano una nuova app agente AI.

Modelli di AI e app: trasformare quel contesto in insight

Il solo contesto non genera risultati. Deve essere collegato a modelli di AI in grado di ragionarci sopra e alle app in cui i tuoi team lavorano davvero. 

Snowflake ti consente di scegliere il modello, portando l’AI ai tuoi dati invece di spostare i tuoi dati verso il modello. Attraverso standard open come MCP, i dati enterprise governati si collegano in modo sicuro ai modelli leader, Claude, Gemini, ChatGPT e altri, e ai sistemi SaaS che mandano avanti il tuo business. 

Accenture mette a disposizione acceleratori di settore basati su modelli consolidati di reinvenzione dei processi, fino ad arrivare a integrazioni sicure e ottimizzate nei sistemi e negli strumenti enterprise.

Il risultato: un’intelligence basata sui tuoi dati, alimentata dal miglior modello disponibile e utilizzabile nei sistemi in cui il lavoro prende forma.

L’agentic control plane: dove tutto converge

Con una solida data foundation del contesto enterprise già in posto, resa consapevole del settore come con il Context Graph di Accenture, l’agentic control plane coordina tutti e quattro gli elementi per guidare l’azione su scala enterprise.

Snowflake CoWork è l’agente AI di lavoro personale per gli utenti aziendali, l’unico posto in cui possono accedere a tutti i dati di cui hanno bisogno e agire nelle app che utilizzano, in linguaggio naturale.

Snowflake CoCo è il coding agent basato sull’AI che consente ai builder di sviluppare qualsiasi cosa e accedere a qualsiasi dato e sistema, dall’idea all’applicazione, dal prompt alla pipeline.

Reinvention.AI di Accenture estende ulteriormente il control plane a strumenti, piattaforme e agenti già esistenti di ciascun cliente, garantendo che le decisioni raggiungano i sistemi in tutta l’azienda, preservando al tempo stesso la stessa governance e la stessa decision intelligence veicolate dal Context Graph.

Insieme, è così che l’agentic control plane prende vita: coordinando contesto enterprise, modelli e app per abilitare l’azione agentica su larga scala e contribuire a garantire che le decisioni siano tutte governate.

Cosa cambia quando le decisioni sono governate end‑to‑end

Con un contesto solido e un control plane che coordina le decisioni, l’agentic enterprise diventa operativa. I dati non sono più una risorsa passiva in attesa di essere interrogata. Diventano un substrato attivo in cui le decisioni possono essere prese, governate, sottoposte ad audit ed eseguite end‑to‑end.

Tre modelli ricorrono in tutte le implementazioni:

• Coerenza tra le funzioni, by design: Quando un agente AI finanziario, un agente AI della supply chain e un agente AI di marketing ragionano a partire dallo stesso contesto, con le stesse definizioni di KPI, le stesse regole di escalation e gli stessi guardrail di policy, le contraddizioni tra agenti scompaiono. Le decisioni diventano coerenti in tutta l’azienda perché il contesto decisionale è condiviso.

• Dalla domanda all’azione governata in pochi secondi: Gli utenti aziendali supportati dal contesto passano da una domanda in linguaggio naturale a un’azione governata in pochi secondi, comprimendo ciò che prima richiedeva passaggi multipli tra team di analisi dei dati, pianificazione e operations. Gli sviluppatori che creano app agentiche ereditano lo stesso contesto e la stessa governance fin dal Day 1.

• Una data foundation che genera valore cumulativo: Ogni interazione arricchisce il contesto. Si aggiungono nuove policy. Le nuove decisioni diventano esplicite. La conoscenza tacita emerge in forma strutturata. Come dimostrano i data reinventors della nostra ricerca, chi segue un ciclo continuo di acquisizione, contestualizzazione e realizzazione del valore ottiene un vantaggio cumulativo sui margini rispetto ai propri pari.

Le aziende che si muovono ora non si limiteranno ad adottare l’Agentic AI. Si reinventeranno su questa base.

Le aziende che integrano tutto questo fin da ora guideranno ciò che verrà dopo

Siamo all’inizio di questo capitolo, non alla fine. Le imprese che guideranno il cambiamento sono quelle che oggi investono nella propria data foundation di contesto e sviluppano il livello di intelligence decisionale che trasforma quel contesto in azioni affidabili e governate.

Questa è la nuova frontiera che Snowflake e Accenture stanno costruendo insieme: dall’estensione del Context Graph di Accenture a un numero maggiore di settori, al supporto alle aziende nello sviluppare il proprio, stiamo portando live la prossima ondata di clienti congiunti su una data foundation agentica unificata. L’agentic enterprise non è uno stato futuro. Per le imprese che si stanno muovendo ora, è già operativo.