Ricordo ancora i giorni in cui, insieme a Paolo, cercavamo di spiegare con pazienza – e un po’ di ostinazione – quanto potesse essere utile inserire un po’ di automazione nelle infrastrutture IT. Convincere era tutt’altro che facile: si trattava di proporre un cambio di mentalità, affidarsi a logiche codificate, basate su esperienza e buone pratiche, trasformate in algoritmi più o meno affidabili.
Oggi le cose sono cambiate. E anche parecchio. Non solo l’automazione è all’ordine del giorno, ma a pilotarla non è più un semplice script o un workflow di processo: è un modello linguistico di grandi dimensioni, un LLM. E con lui, arrivano nuovi strumenti che moltiplicano possibilità e complessità: come MCP di Anthropic, che rende più fluido il dialogo con sistemi esterni, e A2A di Google, che permette agli agenti di collaborare e scambiarsi informazioni.
Un bel salto. Ma non privo di riflessioni da fare.
Se non ti viene un brivido, controlla il polso: potresti essere già un bot.
I benefici: nuove possibilità, maggiore flessibilità.
Dal manuale al generativo: perché tutto è improvvisamente “facile”
L’integrazione dell’AI generativa e dei modelli linguistici nel mondo dell’automazione porta con sé una serie di vantaggi interessanti:
- Maggiore flessibilità e adattabilità
I LLM non seguono semplicemente regole predefinite: apprendono da una base dati ampissima, ragionano per analogia, si adattano. Questo rende possibile creare automazioni più intelligenti, che si modellano sulle esigenze del contesto - Interoperabilità avanzata
Grazie a strumenti come MCP e A2A, i modelli possono dialogare tra loro e con altri sistemi, facilitando integrazioni che prima richiedevano settimane di sviluppo - Accelerazione dei tempi di implementazione
Quello che prima richiedeva decine di righe di codice, ora può partire da un semplice prompt. Le idee si trasformano in soluzioni operative in modo molto più rapido - Valorizzazione dell’esperienza esistente
Chi ha lavorato per anni su processi IT strutturati ha oggi l’opportunità di trasferire quelle competenze nel nuovo paradigma, adattandole a strumenti più potenti e intelligenti
I rischi: più potenza, più responsabilità.
Perché vale la pena salire sul treno (anche se corre troppo)
Ovviamente, questo nuovo modello non è privo di rischi. E non riconoscerli sarebbe poco lungimirante:
| # | Area critica | Cosa può succedere |
| 1 | Affidabilità | I modelli linguistici possono “allucinare”: generano risposte plausibili, ma non sempre corrette. Se usati senza supervisione, l’errore può diventare sistemico |
| 2 | Governance e trasparenza | Non sempre è chiaro come il modello abbia preso una decisione. L’automazione rischia di diventare opaca, difficile da controllare |
| 3 | Superficie di rischio | Più connettori, più integrazioni, più attori: cresce la complessità, e con essa i punti d’ingresso per eventuali vulnerabilità |
| 4 | Dipendenza da piattaforme esterne | Se tutto dipende da un modello SaaS esterno, il controllo – anche in termini di costi e privacy – si riduce |
| 5 | Complessità dell’orchestrazione | Far dialogare correttamente tutti questi strumenti richiede attenzione, esperienza e un buon livello di osservabilità |
Quindi? Tre idee per non farsi travolgere
- Best practice evergreen
Le vecchie check-list non sono da rottamare: versioning, rollback, test di regressione e monitoraggio rimangono la cintura di sicurezza, anche sul bolide elettrico - Human-in-the-loop intelligente
L’umano resta il supervisore: meno click-click manuale, più revisione dei flussi generati. E no, non vale far validare all’LLM il proprio lavoro - Architettura modulare ma osservabile
Ogni connettore deve esporre log decenti e metriche leggibili
Conclusione: il futuro dell’automazione si scrive (anche) con i prompt
Stiamo vivendo un passaggio epocale nel modo in cui l’automazione viene concepita, progettata e implementata. Non si tratta più solo di “automatizzare le attività ripetitive”, ma di farlo in modo dinamico, adattivo, e con strumenti in grado di apprendere e collaborare.
È un cambiamento che apre nuove opportunità – per chi ha voglia di esplorare – ma anche nuove sfide da gestire con consapevolezza. Chi ha già sviluppato buone pratiche nel mondo “tradizionale” dell’automazione ha ora una base solida da cui partire. E chi si affaccia oggi a questo mondo, trova un ecosistema ricco, in rapido movimento, e con grandi potenzialità di crescita.
Scopri di più da Luca Bonesini
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