Dall’uso Dell’ai Alla Progettazione Di Sistemi: Riflessioni Sul 2025

Dalla spasmodica corsa ai singoli tool all’architettura del contesto centralizzato: l’AI diventa il middleware che gestisce la logica di business

Siamo arrivati alla fine del 2025 e, se c’è una lezione tecnica che l’industria del software ha dovuto imparare a proprie spese negli ultimi dodici mesi, è che l’entusiasmo per i singoli strumenti non costruisce un’architettura scalabile.

Per tutto il 2024 abbiamo assistito a una proliferazione quasi insensata di “wrapper” attorno alle API di OpenAI o Anthropic: tool isolati per scrivere email, tool separati per analizzare dati, altri ancora per generare immagini. Il risultato è stato un debito tecnico mostruoso e flussi di lavoro frammentati, dove l’essere umano agiva da “colla” tra software che non si parlavano.

Oggi, la narrazione è cambiata radicalmente. Non si parla più di “usare l’AI”, ma di progettare sistemi.

L’attenzione si è spostata dai singoli prompt all’orchestrazione di agenti autonomi. È un passaggio fondamentale per chiunque si occupi di sviluppo e integrazione: l’intelligenza artificiale non è più un plugin da aggiungere a lato dello stack tecnologico, ma sta diventando il middleware stesso che gestisce la logica di business.

E in questo scenario, chi non ha curato la struttura dei propri dati si trova in seria difficoltà.

L’architettura del contesto centralizzato

Il problema tecnico principale che ha frenato l’adozione enterprise dell’AI generativa fino a pochi mesi fa era la mancanza di contesto condiviso.

Immaginate di avere un agente software bravissimo a scrivere codice Python, ma che non ha accesso alla documentazione del vostro progetto o alla cronologia dei commit. È inutile.

Lo stesso vale per il marketing B2B: un generatore di testi che non conosce le conversazioni telefoniche avvenute ieri con i clienti è solo un sofisticato generatore di rumore.

La soluzione che sta emergendo, e che distingue le implementazioni di successo, è l’idea del “Centralized Context”. Non si tratta semplicemente di un database vettoriale (RAG), ma di un layer di astrazione che aggrega segnali disomogenei — trascrizioni di chiamate, log del CRM, email — e li normalizza in un formato che gli agenti possono interrogare.

È qui che avviene la vera ingegneria: costruire pipeline di dati robuste che alimentano gli agenti con informazioni fresche e rilevanti, riducendo le allucinazioni e aumentando la pertinenza.

In questo ecosistema, il 2024 è stato un periodo definito dalla corsa spasmodica ai singoli strumenti di AI, una fase che ha creato più silos di quanti ne abbia abbattuti.

Ora, invece di lanciare un prompt manuale, i sistemi moderni utilizzano “Listener Agents” che monitorano passivamente i flussi di dati 24/7. Quando rilevano un segnale rilevante (es. un cliente menziona un problema specifico), attivano “Topic Agents” che strutturano l’insight, i quali a loro volta innescano “Creator Agents” per produrre l’asset necessario.

È una catena di montaggio logica, non un atto creativo isolato.

Dai prompt all’orchestrazione

Questa evoluzione comporta un cambiamento radicale nelle competenze richieste. Fino a poco tempo fa, si pensava che il “prompt engineering” sarebbe stata la skill del futuro.

In realtà, dal punto di vista dello sviluppatore e dell’architetto di sistema, scrivere prompt è l’equivalente di scrivere query SQL a mano: utile per il debug, ma non è così che si costruisce un’applicazione.

Il vero valore risiede nella capacità di definire le interazioni tra agenti diversi, stabilendo protocolli di hand-off e meccanismi di controllo degli errori.

Al Lalani, fondatore di Omnibound AI, ha inquadrato perfettamente questa transizione tecnica verso l’orchestrazione sistemica:

I ruoli operativi nel marketing B2B evolveranno dalla ‘gestione degli strumenti’ alla ‘progettazione dei flussi di lavoro degli agenti’. La competenza che conterà non sarà scrivere prompt migliori. Sarà architettare sistemi in cui molteplici agenti specializzati lavorano insieme senza soluzione di continuità.

— Al Lalani, Founder & CEO di Omnibound AI

Non stiamo più parlando di automazione rigida (il classico “if this then that”), ma di agenti probabilistici che devono operare entro guardrail di sicurezza ben definiti.

Implementare un sistema “human-in-the-loop” diventa quindi una necessità architetturale, non un optional. Il codice deve prevedere punti di checkpoint dove l’output dell’AI viene validato da un operatore umano prima del deploy finale, specialmente in settori sensibili come il B2B enterprise.

È interessante notare come gli agenti AI stiano rivoluzionando il marketing B2B prendendo in carico interi flussi di lavoro, spostando il focus dall’esecuzione manuale alla supervisione strategica. Questo libera risorse, ma alza drasticamente l’asticella della competenza tecnica richiesta per mantenere questi sistemi operativi e performanti.

Il paradosso della produttività

Tuttavia, non è tutto oro quello che luccica nel silicio. L’adozione massiccia di agenti autonomi porta con sé nuove sfide di debug e osservabilità.

Quando un sistema è composto da cinque agenti che interagiscono tra loro in modo non deterministico, capire perché una campagna ha fallito o perché un messaggio è uscito “fuori tono” diventa complesso. Richiede strumenti di tracing avanzati e una mentalità da Site Reliability Engineer (SRE) applicata ai processi di business.

Inoltre, c’è il rischio di creare sistemi “black box” che le aziende faticano a controllare. La trasparenza del processo decisionale dell’agente è fondamentale.

Se un “Creator Agent” decide di focalizzarsi su un certo argomento, dobbiamo poter risalire alla catena di logica: quale “Listener Agent” ha fornito il dato? Quale peso è stato dato a quel segnale?

Senza questa tracciabilità, l’automazione diventa un rischio reputazionale.

Saul Marquez di Outcomes Rocket sottolinea come la responsabilità operativa si stia spostando verso le macchine, un concetto che fa tremare i polsi a qualsiasi responsabile della sicurezza IT:

Per diversi anni, l’IA è rimasta a fianco dello stack tecnologico di marketing come uno strumento utile. Ma nel 2025 si è spostata al centro. L’IA agentica, in particolare, ha iniziato ad assumersi la responsabilità di interi flussi di lavoro, come la costruzione e l’instradamento delle campagne, la sequenza delle azioni, il rinforzo del controllo qualità e la regolazione delle leve di performance senza aspettare l’intervento manuale di qualcuno.

— Saul Marquez, CEO e Founder di Outcomes Rocket

Per preparare il terreno a questo livello di automazione, l’educazione tecnica dei team non è mai stata così critica.

Già in ottobre, Al Lalani ha presentato una sessione specifica per i marketer B2B proprio per colmare il divario tra la semplice consapevolezza dell’AI e l’essere “AI-Native”. La differenza tra le due cose è la stessa che passa tra chi sa usare Excel e chi sa programmare in Python: il primo usa lo strumento, il secondo costruisce la soluzione.

La domanda che dobbiamo porci guardando al 2026 non è più “quale tool usare”, ma se la nostra infrastruttura dati è abbastanza pulita e interconnessa da supportare agenti che agiranno a nostro nome mentre dormiamo.

Siamo pronti a fidarci del codice che abbiamo scritto, o stiamo solo automatizzando il caos a una velocità superiore?