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Agenti autonomi in Microsoft 365: trucco di produttività o incubo per l’admin? Governance, memoria e Azure (Doppiaggio IA) · M365.FM – Podcast su Microsoft 365, Copilot e IA in italiano

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Speaker 2: Immagina il tuo capo ti chiede di provare Copilot Studio.
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Speaker 2: Pensi di creare un educato chatbot? Dieci minuti dopo non
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Speaker 2: sta solo chattando, sta prenotando una crociera e provando a
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Speaker 2: usare la carta aziendale per la pizza. Questa è la
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Speaker 2: vera differenza tra un copilot che suggerisce e un agente
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Speaker 2: che agisce. Nei prossimi 15 minuti vedrai come gli agenti
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Speaker 2: soprano quel limite, dove risiede realmente la loro memoria e
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Speaker 2: i primi tre controlli di governance per mantenere sicuro il
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Speaker 2: tuo tenant. Segui M365 Show per le dirette streaming degli
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Speaker 2: MVP che vanno dritti al punto, oltre le slide di market.
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Speaker 2: E se un chatbot può già ordinare il pranzo, aspetta
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Speaker 2: che inizia a gestire le agende delle persone. Da stagista
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Speaker 2: intelligente a dipendente a tutti gli effetti. Ora ecco dove
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Speaker 2: la faccenda si va a interessare. Il salto da stagista
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Speaker 2: intelligente a tutti gli effetti. È questo il cambiamento fondamentale
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Speaker 2: dai copilot agli agenti autonomi. E non è solo una
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Speaker 2: questione di termini. Un copilot è come uno stagista, gli
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Speaker 2: diciamo cosa fare, lui bozza contenuti o fa suggerimenti e
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Speaker 2: noi approviamo. Il controllo rimane in nostre mani. Un agente
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Speaker 2: autonomo invece agisce come un dipendente con vera iniziativa. Non
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Speaker 2: suggerisce solo idee, esegue flussi di lavoro, intraprende azioni con
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Speaker 2: o senza chiedere e riferisce a cose fatte. Punto cruciale
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Speaker 2: è che gli amministratori possono configurare questo comportamento. Puoi decidere
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Speaker 2: se un agente richiede la tua approvazione prima di inviare un'email,
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Speaker 2: prenotare un viaggio, aggiornare dati o se agisce in completa autonomia.
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Speaker 2: Quell'unico interruttore segna il confine tra un assistente di supporto
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Speaker 2: e un operatore indipendente. Prendiamo come esempio chiaro Microsoft Copilot
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Speaker 2: in Teams. Quando scrivi una risposta lui suggerisce una formulazione migliore,
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Speaker 2: quella è la modalità stagista. Sei sempre tu a cliccare
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Speaker 2: su invia. Ma se passi a una configurazione autonoma con permessi, improvvisamente,
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Speaker 2: non suggerisce più, prenota riunioni, pianifica follow- up, inviemila al cliente
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Speaker 2: direttamente senza che tu debba controllare ogni suo movimento. Stessa app,
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Speaker 2: stessa interfaccia, ma un comportamento completamente diverso a seconda che
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Speaker 2: tu abbia consentito azioni o solo suggerimenti. Ecco perché gli
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Speaker 2: amministratori devono prestare attenzione. Il fattore di divisione che spesso
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Speaker 2: spinge uno stagista nel territorio di un dipendente è la memoria.
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Speaker 2: Con i copilot il contesto solitamente dura per pochi prompt
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Speaker 2: e a breve termine scompara una volta terminata la sessione.
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Speaker 2: Con gli agenti la memoria è diversa. Conservano la cronologia
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Speaker 2: delle conversazioni, archiviano ID e fanno riferimento ad azioni passate
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Speaker 2: per guidare quelle nuove. Infatti, nelle implementazioni di esempio di Microsoft,
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Speaker 2: gli agenti memorizzano ID di sessione e cronologia delle conversazioni
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Speaker 2: per poter richiamare le interazioni tra varie attività. Ciò significa
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Speaker 2: che il bot che ha gestito una chiamata di servizio
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Speaker 2: ieri se ne ricorderà oggi registrerà il follow- up e pianificherà
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Speaker 2: un altro contatto domani senza che tu debba reinserire i dettagli.
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Speaker 2: Improvvisamente non stai più rivedendo bots. Gestisci una macchina che
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Speaker 2: ricorda e lavora sodo come un giovane impiegato. Cosmos divina
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Speaker 2: la spina dorsale perché è lì che spesso risiede quella memoria.
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Speaker 2: Senza di esso li è come un pesce rosso. Dimentica
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Speaker 2: tutto dopo un minuto. Con esso gli agenti si comportano
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Speaker 2: come membri del team che non dimenticano mai un reclamo
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Speaker 2: o una scadenza. Questa persistenza non è solo potente e problematica.
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Speaker 2: Una volta che un agente ha memoria e permessi e
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Speaker 2: una volta che gli amministratori ne ampliano lo scopo hai
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Speaker 2: praticamente assunto un dipendente digitale che non si stanca, non
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Speaker 2: chiede ferie e non aspetta necessariamente l'approvazione per procedere. È
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Speaker 2: anche qui che gli amministratori devono abbandonare l'idea che l'IA
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Speaker 2: pensi in modo umano. Non ragiona né valuta il contesto
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Speaker 2: come facciamo noi. Ciò che fa è eseguire sequenze, pianificare
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Speaker 2: e azionare strumenti basati su dati, memorie e permessi disponibili.
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Speaker 2: Se ha accesso alla carta di credito può gestire i
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Speaker 2: flussi di pagamento. Se ha i diritti sul calendario può
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Speaker 2: prenotare le unioni. Lo sta tramandando. Sta solo seguendo catene
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Speaker 2: di logica ed esecuzioni radicate in come è stata costruita
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Speaker 2: e in ciò che le è stato dato. Quindi il
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Speaker 2: problema non è che l'IA sia intelligente in senso umano,
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Speaker 2: ma se abbiamo impostato i giusti limiti prima di darle
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Speaker 2: le chiavi... E sì, è facile immaginare scenari da incubo.
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Speaker 2: Nessuno intende dire al bot di ordinare una pizza. Ma
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Speaker 2: se il suo scopo è troppo ampio e la sua
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Speaker 2: pianificazione collega a risolvere il problema rapidamente con ordinare cibo
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Speaker 2: per il team, beh, ti ritrovi all'improvviso con 20 pizza
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Speaker 2: sulla carta aziendale. Non è il bot che è furbo,
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Speaker 2: è una definizione debole che incontra un'automazione sicura di sé.
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Speaker 2: E una volta che inizi a pensare a queste cose
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Speaker 2: come dipendenti a tutti gli effetti, non come simpatici stagisti,
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Speaker 2: le sfide di audit diventano più evidenti. La realtà è questa.
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Speaker 2: Attivando agenti autonomi non stai testando solo un'altra funzione di produttività.
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Speaker 2: Stai delegando un potere operativo reale a un software che
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Speaker 2: non si ferma per le pause, non aspetta approvazioni a
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Speaker 2: meno che tu non glielo imponga e non dimentica ciò
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Speaker 2: che ha fatto ieri. Questo può rendere i tenant più efficienti,
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Speaker 2: ma aumenta anche il rischio se i permessi e la
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Speaker 2: governance sono approssimativi, il che porta alla domanda naturale. Se
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Speaker 2: l'IA ora agisce come un membro dello staff, qual è
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Speaker 2: il toolbox che crea queste nuove assunzioni e come ci
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Speaker 2: assicuriamo di non perdere il controllo una volta che sono
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Speaker 2: in funzione? Il toolbox Azure AI Foundry e Copilot Studio.
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Speaker 2: Microsoft la vende come una magia. Lancia agenti autonomi in
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Speaker 2: pochi minuti. In pratica sembra meno una stregoneria e più
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Speaker 2: il dover riparare un'auto mentre sfreccia in autostrada. Le slide
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Speaker 2: mostrano tutto in modo pulito e ordinato. All'interno di un
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Speaker 2: tenant gestisce i modelli, destregge i permessi e aggiunge i
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Speaker 2: connettori finché non sembra un incrocio tra un reparto IT
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Speaker 2: e il raduno di una piovra. Quindi eliminiamo la nebbia
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Speaker 2: del marketing e parliamo in termini amministrativi reali. Azure iFoundry
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Speaker 2: viene presentato come il piano dell'officina. Uno strato di integrazione
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Speaker 2: dove collegare modelli linguistici a API e sistemi aziendali che
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Speaker 2: già possiedi Anagrafiche clienti, librerie SharePoint, dati CRM o API
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Speaker 2: personalizzate possono essere collegati, uniti e consolidati in qualcosa da
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Speaker 2: mettere in produzione. Al centro la promessa è semplice. Dare
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Speaker 2: all'IA un modo strutturato per comprendere e agire sui dati
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Speaker 2: invece di inviare prompt non strutturati sperando alla coerenza. Senza
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Speaker 2: AI un cantante da karaoke senza testo. Con AI almeno
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Speaker 2: un gruppo che funziona. Vale la pena soffermarsi sul caos
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Speaker 2: dei nomi. Microsoft rinomina gli strumenti come se fosse uno sport,
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Speaker 2: motivo per cui molti di noi confondono Foundry con Fabric.
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Speaker 2: Non sono la stessa cosa. Foundry è posizionato come un
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Speaker 2: luogo per costruire e integrare agenti. Fabric più una suite
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Speaker 2: di analisi. Se però devi prendere decisioni su licenze e architetture,
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Speaker 2: non fidarti dei testi di marketing. Controlla prima la documentazione
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Speaker 2: del fornitore, perché le etichette cambiano più velocemente dell'umore del
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Speaker 2: tuo CFO durante la stagione di... Soprapposto a questo, hai
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Speaker 2: Microsoft Copilot Studio. Questo risiede all'interno della Power Platform e
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Speaker 2: si integra bene con Power Automate, Power Apps e iBuilder.
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Speaker 2: È l'interfaccia low- code dove sia utenti business che amministratori possono creare,
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Speaker 2: configurare e pubblicare copiloti senza dover aprire Visual Studio alle
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Speaker 2: 3 del mattino. Pensa a modelli predefiniti, connettori dati e
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Speaker 2: flussi di lavoro che si collegano direttamente allo stack Microsoft
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Speaker 2: Teams SharePoint Dynamics 365. Vantaggio pratico qui è la velocità.
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Speaker 2: Puoi progettare un bot per flussi di lavoro, collegarlo ai
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Speaker 2: dati aziendali e portarlo in produzione con pochissimo codice. In
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Speaker 2: parole povere, Studio ti dà la possibilità di creare e
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Speaker 2: distribuire rapidamente copiloti e agenti, collegandoli alle app che il
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Speaker 2: tuo personale già utilizza. Immagina un bot per prenotazioni di
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Speaker 2: viaggio in team. Un dipendente scrive e prenota un volo
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Speaker 2: per Chicago la prossima settimana. E invece di restituire una
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Speaker 2: bozza statica, il copilota invia la richiesta ai record di
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Speaker 2: viaggio di Dynamics e registra la prenotazione. Gli utenti vedono
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Speaker 2: una conversazione. Sotto il cofano sta eseguendo passaggi di workflow
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Speaker 2: che gli operatori inserirebbero normalmente a mano. È a quel
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Speaker 2: punto che un bot smette di sembrare un giocattolo e
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Speaker 2: inizia a sostituire il lavoro amministrativo reale. Ed è qui
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Speaker 2: che Cosmos DB impedisce silenziosamente che tutto vada in pezzi.
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Speaker 2: Negli esempi di agenti di Microsoft, Cosmos DB agisce come
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Speaker 2: memoria unificata, archiviando non solo la cronologia delle conversazioni, ma
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Speaker 2: anche embedding e contesto del workflow. Grazie a una latenza
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Speaker 2: nell'ordine di secondi e alla scalabilità globale, gli agenti rimangono
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Speaker 2: veloci e coerenti tra le sessioni. Senza di esso, i
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Speaker 2: copiloti dimenticano tutto come pesci rossi e tromplo. Con esso
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Speaker 2: possono riprendere il lavoro giorni dopo, ricordare i diri, vedere
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Speaker 2: piani precedenti, comportarsi più come compagni di squadra costanti che
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Speaker 2: come interlocutori temporanei. È il collante tecnico che rende la
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Speaker 2: memoria persistente. Non adagiatevi troppo sugli allure. Studio abbassa la
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Speaker 2: barriera del coding, certo, ma sposta tutte le difficoltà sull'integrazione
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Speaker 2: alla governance. Invece di correggere JSON o Python, dovrete capire
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Speaker 2: perché un agente con il connettore sbagliato ha archiviato male
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Speaker 2: un record o ha fissato troppe riunioni senza verificare i permessi.
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Speaker 2: La complessità non scompare, cambia solo forma. Gli amministratori devono
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Speaker 2: definire attentamente l'ambito dei connettori, decidere dove risiedono i dati
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Speaker 2: e inserire controlli di approvazione per qualsiasi operazione sensibile. Altrimenti
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Speaker 2: la comodità dello code diventa una moltiplicazione di errori che
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Speaker 2: nessuno ha autorizzato. Il vantaggio finale è di non essere
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Speaker 2: preso in cazzo. Foundry fornisce l'infrastruttura di base e Studio
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Speaker 2: offre l'interfaccia Cosmos DB assicura che la memoria duri abbastanza
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Speaker 2: da essere utile. Riducono drasticamente le tempistiche. Un agente proof
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Speaker 2: of concept può essere creato in giorni anziché in mesi
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Speaker 2: per poi essere perfezionato a livello professionale una volta dimostrato
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Speaker 2: il suo valore. Prototipi più veloci significano feedback. Più rapidi
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Speaker 2: un cambiamento enorme rispetto al ciclo di sviluppo IT tradizionale
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Speaker 2: in cui un'idea resta in una presentazione PowerPoint per un
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Speaker 2: anno prima di essere testata. Le note in piccolo riguardano
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Speaker 2: rischi e responsabilità. Dal momento in cui un agente ricorda
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Speaker 2: e agisce su più giorni, avete inserito un collega digitale
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Speaker 2: nel vostro flusso di lavoro, uno che sposta dati, crea
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Speaker 2: record e non chiede mai conferma se non impostate dei limiti.
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Speaker 2: Rispettate l'archivio di memoria, rispettate i connettori e per la
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Speaker 2: vostra salute mentale rispettate le impostazioni di go. Trattate questi
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Speaker 2: strumenti come coltelli affilati, non perché siano pericolosi di per sé,
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Speaker 2: ma perché senza controllo possono tagliare a fondo. Guardando oltre
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Speaker 2: la cassetta degli attrezzi vedrete che Microsoft non si ferma
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Speaker 2: alla creazione autonoma. Sta già inserendo agenti copilot predefiniti di SharePoint,
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Speaker 2: Dynamics e altrove, con demo, che fanno sembrare che l'intero
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Speaker 2: helpdesk sia stato automatizzato durante la notte. Ma se quei
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Speaker 2: bot da vetrina riusciranno a sopravvivere al caos di un
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Speaker 2: tenant reale, questo è il prossimo aspetto da analizzare. Agenti
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Speaker 2: copilot predefiniti pronti o meno. Microsoft sta già riempiendo gli
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Speaker 2: scaffali con agenti copilot pronti per essere attivati all'interno del
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Speaker 2: vostro tenant. Questi includono l'agente facilitatore in Teams che crea
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Speaker 2: riepiloghi delle riunioni in tempo reale, l'agente interprete che traduce
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Speaker 2: conversazioni in nuove lingue. i bot self- service per i dipendenti
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Speaker 2: per gestire domande su risorse umane e IT, i copilot
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Speaker 2: per la gestione dei progetti che monitorano i piani e
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Speaker 2: sollecitano le scadenze e una serie crescente di copilot e
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Speaker 2: di Dynamics 365 per vendite, catena di distribuzione e servizio clienti.
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Speaker 2: Sulla carta sembra un buffo di automazione. La vera domanda
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Speaker 2: è quali fanno risparmiare davvero tempo e quali aggiungono solo
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Speaker 2: altro rumore. Vediamo le conferenze e li fanno sembrare impeccabili.
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Speaker 2: Vedrete un agente SharePoint far emergere documenti istantaneamente o un
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Speaker 2: agente di vendita Dynamics preparare risposte perfette ai lead. La
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Speaker 2: realtà sul campo è contrastante. Alcuni fanno esattamente ciò che promettono,
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Speaker 2: altri inciampano in modi spiacevoli. Ma bisogna dare atto a
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Speaker 2: Microsoft che i dati sull'adozione iniziale non sono solo fuga.
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Speaker 2: Un'organizzazione di vendita che ha sperimentato un agente di vendita
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Speaker 2: preconfigurato ha riportato un aumento del 9,1% ai ricavi per
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Speaker 2: singola vendita. Non è un dato trascurato. Tuttavia, quei numeri
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Speaker 2: provengono da progetti pilota controllati, non da ambienti di produzione disordinati,
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Speaker 2: quindi trattateli come risultati di test interessanti piuttosto che come rocolano.
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Speaker 2: Analizziamoli agente per agente. Il facilitatore è una delle vittorie
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Speaker 2: più semplici. Invece di lasciare che amministratori o manager debbano
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Speaker 2: unire 10 thread di chat, compila le note della riunione
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Speaker 2: in un riepilogo digeribile. È utile specialmente quando le bacheche
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Speaker 2: di planner, file e registi di chat sono frammentati e
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Speaker 2: il rischio sorge quando esagera. Azioni allucinate che nessuno ha
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Speaker 2: concordato possono innescare dinamiche politiche o imbarazzanti momenti del tipo
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Speaker 2: chi ha promesso cosa. Monitorate questi falsi e positivi durante
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Speaker 2: il vostro progetto pilota. Quando registrate gli esempi, potete regolare
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Speaker 2: la formulazione dei prompt o circoscrivere l'ambito prima di espandere.
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Speaker 2: L'interprete sembra un fiore all'occhiello capace di tradurre conversazioni dal
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Speaker 2: vivo e riunioni o chat di Teams Quando funziona è brillante.
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Speaker 2: I team globali possono parlare naturalmente e i partecipanti ricevono
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Speaker 2: persino una traduzione vocale simile. È qui che il rischio
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Speaker 2: mette verticino sempre. Errori di traduzione nei chat informali sono fastidiosi.
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Speaker 2: In scenari ad alta conformità, a contratti, clausole politiche e
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Speaker 2: linguaggio normativo, riscrivere una frase in moderato può trasformare un
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Speaker 2: glitch in una responsabilità legale. L'ho visto gestire perfettamente conversazioni
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Speaker 2: in tedesco, spagnolo e giapponese, per poi crollare su un
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Speaker 2: disclaimer in modo così grave da sembrare sarcastico. Se un
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Speaker 2: tono sbagliato scivola in una chat con un cliente, il
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Speaker 2: controllo dei danni annullerà tutto il tempo risparmiato dalla gente.
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Speaker 2: Ancora una volta, registrate ogni intop e verificate se i
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Speaker 2: modelli di errore corrispondono a determinati tipi di conto. Gli
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Speaker 2: agenti self- service per i dipendenti sono la scommessa più sicura.
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Speaker 2: Vivono nella chat aziendale di Microsoft 365 e rispondono a
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Speaker 2: domande standard su HR. Date delle buste paga, saldi ferie
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Speaker 2: e guide per i ripristini T. Questi flussi di lavoro
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Speaker 2: sono noiosi e prevedibili, motivo per cui sono ottimi per
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Speaker 2: i primi progetti piloti. Iniziate con le risorse umane o
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Speaker 2: i ripristini delle password, perché quei sistemi sono ben limitati.
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Speaker 2: Se si rompe, le conseguenze sono minime. Se funziona, hai
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Speaker 2: scaricato decine di ticket di basso valore che il tuo
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Speaker 2: hard disk non vuole comunque gestire. Ecco piloti di project management,
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Speaker 2: si collano nel mezzo. Creano liste di attività, pianificano promemoria,
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Speaker 2: assegnano lavori ai colleghi. In progetti a bassa complessità, come
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Speaker 2: campagne marketing ricorrenti o retrospettive di sprint, fanno risparmiare tempo.
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Speaker 2: Ma senza un perimetro attento, sposteranno le scadenze o assegneranno
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Speaker 2: il compito alla persona sbagliata. Pensalo come dare a gira
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Speaker 2: due tazzine di espresso. Si muoverà più velocemente, ma non
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Speaker 2: necessariamente nella direzione giusta, a meno che tu non stia guardando.
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Speaker 2: Gli agenti di Dynamics 365 sono audaci, ma non sempre
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Speaker 2: pronti per il grande pubblico. Un agente per la gestione
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Speaker 2: dei fornitori può tracciare gli ordini e segnalare le età.
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Speaker 2: Un agente per la qualificazione delle vendite può evidenziare i
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Speaker 2: tuoi lì di maggior valore. E un agente, per l'intento
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Speaker 2: del cliente, interviene durante i ticket di assistenza. È qui
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Speaker 2: che il massimo vantaggio e il massimo rischio si scontrano.
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Speaker 2: Chiudere i ticket di assistenza a bassa complessità funziona. Affidare
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Speaker 2: a casi di escalation è come chiedere a un lavoratore
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Speaker 2: interinale di gestire la tua presentazione al consiglio. Grande velocità,
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Speaker 2: scarsa giugno. Qual è quindi la conclusione? Non tutti gli
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Speaker 2: agenti predefiniti sono ancora pronti per l'azienda. La regola empirica
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Speaker 2: è semplice. Sperimenta prima quelli prevedibili. Risorse umane, self- service IT
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Speaker 2: o solleciti di progetto di routine. documenta falsi positivi ed
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Speaker 2: errori di traduzione durante la prova così da poter regolare
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Speaker 2: connettori o perimetro prima di scalare riserva i copiloti rivolti
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Speaker 2: ai clienti per dopo a meno che non ti piaccia
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Speaker 2: scusarti in sei lingue contemporaneamente il che introduce il vero
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Speaker 2: problema questi agenti sono sicuri e utili solo quando dai
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Speaker 2: loro le corsie giuste in cui muoversi senza le giuste
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Speaker 2: protezioni lo stesso bot che risolve i ticket può creare
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Speaker 2: un incubo di conformità è per questo che il prossimo
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Speaker 2: punto non riguarda le funzionalità ma la governance perché senza
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Speaker 2: limiti rigidi anche i buoni copiloti possono andare fuori strada
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Speaker 2: rapidamente AI responsabile? Le tutele o niente? È qui che
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Speaker 2: entra in gioco l'AI responsabile, perché una volta che questi
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Speaker 2: sistemi iniziano ad agire come dipendenti, il tuo lavoro passa
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Speaker 2: dal costruire bot interessanti all'assicurarsi che non vadano fuori controlli.
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Speaker 2: L'AI responsabile non riguarda tanto luci di posta rettice alle
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Speaker 2: pareti quanto tutte le che ti tengono lontano dall'inferno dei
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Speaker 2: controlli pur offrendo l'efficienza promessa. Ecco la cruda realtà. Se
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Speaker 2: non sai spiegare cosa ha fatto un agente, quando lo
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Speaker 2: ha fatto e quali dati ha toccato, le chiamate arrabbiate
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Speaker 2: non arriveranno a Microsoft, ma a te. l'AI responsabile riguarda fiducia,
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Speaker 2: verificabilità e sopravvivenza vuoi velocità dall'agente ma vuoi anche piena
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Speaker 2: visibilità affinché ogni azione sia tracciabile altrimenti un flusso di
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Speaker 2: lavoro semplificato significa solo errori più veloci con un raggio
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Speaker 2: d'azione più ampio il compromesso è tra produttività da un
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Speaker 2: lato e rischio dall'altro certo gli agenti possono far risparmiare
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Speaker 2: ore su programmazione, triage dei ticket o estrazione dati ma
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Speaker 2: lo stesso agente può anche esporre dati sulle paga in
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Speaker 2: una chat o email a un gruppo di distribuzione riservato
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Speaker 2: senza chiedere prima E una volta che gli utenti perdono fiducia,
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Speaker 2: se divulga dati privati anche solo una volta, passerà il
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Speaker 2: resto del trimestre a implorarli di riprovare. Microsoft può vendere magia,
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Speaker 2: tu sarai bloccato a giustificare i passi indietro. Ora, come
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Speaker 2: risolviamo la situazione? Tre linee guida sono imprescindibili se vuoi
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Speaker 2: autonomia senza caos. Primo, accesso basato sui ruoli e permessi
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Speaker 2: definiti legati all'identità dell'agente. Non lasciare che gli agenti ereditino
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Speaker 2: poteri da amministratore globale. Trattali come account di servizio intenzionale.
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Speaker 2: Definisci cosa può toccare il bot e nient'altro. Secondo, classificazione
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Speaker 2: dei dati applicazione, solitamente con Azure Preview. È così che
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Speaker 2: impedisce agli agenti di riversare paghe riservate in siti pubblici
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Speaker 2: del team. Le etichette di classificazione e sensibilità fanno la
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Speaker 2: differenza tra un piccolo intoppo e una violazione della conformità. Terzo,
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Speaker 2: login di audito obbligatorio a memoria basata su sessioni. Questo
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Speaker 2: ti fornisce un registro tracciabile di ciò che l'agente ha
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Speaker 2: visto e perché ha agito. Senza una traccia di audit
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Speaker 2: dovrai spiegare ai regolatori non lo sappiamo davvero, il che
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Speaker 2: non giova, alla carriera. Ecco un altro elemento critico. Aspetta
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Speaker 2: a te decidere se un agente agisce con o senza
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Speaker 2: approvazione umana. È configurabile. Se si tratta di finanza, risorse
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Speaker 2: umane o qualsiasi attività che scriva sul record principale, richiedi
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Speaker 2: sempre l'approvazione pre- finita. Il click to proceed dovrebbe essere integrato,
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Speaker 2: a meno che tu non voglia bot che modifichino paga
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Speaker 2: alle 2 del mattino. Se si tratta di elementi a
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Speaker 2: basso rischio, come mostrare documenti o riassumere riunioni, l'autonomia può
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Speaker 2: andare bene, ma decidi tu in anticipo in quale categoria
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Speaker 2: rientra l'attività e imposta le approvazioni di conseguenza. Nemmeno la
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Speaker 2: gestione della memoria riceve abbastanza attenzione. Senza ID di sessione
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Speaker 2: strutturati e archiviazione per singolo agente, il tuo bot girerà
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Speaker 2: come un pesce rosso smemorato o diventerà una scatola nera
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Speaker 2: con un richiamo poco chiaro. L'esempio dell'agente per le prenotazioni
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Speaker 2: di viaggio ha mostrato come Microsoft memorizza conversazioni e ID
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Speaker 2: di sessione, così puoi riprodurre le azioni cancellate se necessario.
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Speaker 2: Questa è il genere della memoria. Come amministratore, richiedi una
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Speaker 2: definizione dell'ambito per l'agente per sessione, in modo che un
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Speaker 2: singolo agente non porti contesti con testi con testi che
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Speaker 2: non dovrebbe avere. E richiedi sempre la capacità di ripulire
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Speaker 2: completamente la memoria su oggetti specifici se la conformità solleva domande.
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Speaker 2: Pensa alla governance come guarderei su una strada a due corsie.
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Speaker 2: Nessuno li installa per rovinare il viaggio. Sono lì affinché
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Speaker 2: un momento di distrazione non ti faccia finire fuori strada.
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Speaker 2: L'accesso è basato sui ruoli, permessi definiti, la classificazione dei
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Speaker 2: dati e il login non sono lì per rovinare il divertimento.
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Speaker 2: Sono cinture di sicurezza. Mantengono operativo il tuo tenant quando
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Speaker 2: accade l'imprevisto. Rendiamo l'operativo. Prima di attivare l'autonomia, verifica l'airbag
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Speaker 2: per l'identità degli agenti, applica etichette di sensibilità a tutte
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Speaker 2: le fonti dati, abilita audit trail completi e richiedi flussi
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Speaker 2: di approvazione per ogni operazione di scrittura. Questa è la
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Speaker 2: tua lista di controllo prevola. Salta in una e ti
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Speaker 2: ritroverai con una versione bot dello Shadow IT. Prendi di
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Speaker 2: nuovo quel sistema di prenotazione Copac. Se non è ben configurato,
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Speaker 2: invia una lista ospiti riservata a tutti i partecipanti come
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Speaker 2: se ti stesse facendo un favore. Con una governance solida,
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Speaker 2: incrocia le etichette di sensibilità rispetto alla distribuzione limitata e
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Speaker 2: non espone i dati. Stesso strumento, due risultati. Uno è
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Speaker 2: un incremento di produttività di cui il tuo CIO si vanterà.
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Speaker 2: L'altro ti trascina in una riunione con l'ufficio regale in
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Speaker 2: viva voce. In sintesi, via responsabile non è burocrazia, è
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Speaker 2: equipaggiamento di sopravvivenza. Con le giuste protezioni, gli agenti diventano
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Speaker 2: compagni affidabili che operano rapidamente e registrano le mosse. Senza
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Speaker 2: protezioni sono bambini che giocano con utensili eletti. la tua
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Speaker 2: mossa decide quale versione arriverà in produzione. E non si
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Speaker 2: tratta solo dei copilot di oggi. La prossima ondata di
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Speaker 2: agenti è già all'orizzonte. Non scriveranno solo email, ma cliccheranno
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Speaker 2: pulsanti e gestiranno interfacce. Questo alza ulteriormente la posta in giù.
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Speaker 2: Dai bot low- code agli agenti basati su Magma, l'odierno copilot
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Speaker 2: studio sembra ancora di scrivere macro in Excel, utile ma macchinoso.
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Speaker 2: Gli agenti Magma di domani non sono semplici assistenti macro,
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Speaker 2: ma colleghi junior che analizzano dashboard, navigano tra le schermate
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Speaker 2: ed eseguono flussi di lavoro completi prima ancora che tu
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Speaker 2: abbia finito il primo caffè Questo è il cambiamento che c'è.
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Speaker 2: Copilot Studio sono le rotelle di una bici, Magma è
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Speaker 2: il motore che la trasforma in qualcosa di simile a
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Speaker 2: una moto da cross col protossido d'azoto. Ecco cosa rende
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Speaker 2: Magma diverso. Non si limita ai prompt testuali, è un
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Speaker 2: modello multimodale VLA, Vision Language Action, che elabora immagini, video,
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Speaker 2: layout di schermate e movimenti, il tutto integrato sopra un
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Speaker 2: modello linguistico. Tecniche come il set of mark SOAM, dove
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Speaker 2: elementi interattivi come i pulsanti ricevono etichette numeriche, e il
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Speaker 2: trace of mark TOM. che traccia oggetti in movimento nel tempo,
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Speaker 2: gli permettono di collegare ciò che vede con ciò che
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Speaker 2: può fare. Ciò significa che Magma non legge solo frasi,
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Speaker 2: ma osserva i flussi dell'interfaccia, riconosce schemi come questo pulsante,
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Speaker 2: porta all'approvazione e impara ad agire. E non si tratta
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Speaker 2: nemmeno di piccoli esperimenti. È stato addestrato su circa 39
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Speaker 2: milioni di campioni multimodali che includono screenshot di interfacce, traiettorie
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Speaker 2: robotiche e dati video. Ecco perché, a differenza dell'ambito puramente
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Speaker 2: testuale di Copilot Studio, Il raggio d'azione di Magma si
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Speaker 2: estende da cliccare su un pulsante, alla gestione di un
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Speaker 2: flusso di navigazione, fino all'imitazione robotica presa durante l'addestramento. Questo
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Speaker 2: cambiamento è importante. I copilot di oggi vivono nella fase
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Speaker 2: di redazione. E- mail, riepiloghi, query, magari sollecitando una lista di attività.
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Speaker 2: Magma opera a livello di esecuzione. Invece di suggerire una
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Speaker 2: bozza su Outlook, gli agenti di livello Magma sanno riconoscere
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Speaker 2: il pulsante di invio nell'interfaccia e premerlo. Invece di mostrare
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Speaker 2: un dato su Power BI, possono scorrere la dashboard, isolare
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Speaker 2: un grafico e inserirlo in un piano d'azione per la
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Speaker 2: direzione finanziaria. Considerate l'interazione con l'interfaccia utente come una linea.
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Speaker 2: Tutto ciò che precede Magma poteva solo redigere e proporre.
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Speaker 2: Tutto ciò che segue Magma può redigere e decidere persino cliccare.
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Speaker 2: Una volta passate all'automazione dei click, i sistemi di sicurezza
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Speaker 2: non possono limitarsi all'accesso ai dati. Devono coprire anche le
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Speaker 2: azioni sull'interfaccia per evitare che un agente inizi a navigare
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Speaker 2: in menu che non doveva toccare. Immaginate uno scenario. L'agente
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Speaker 2: è collegato alla vostra dashboard finanziaria. I ricavi caldo. Invece
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Speaker 2: di segnalarlo, magari volete avvisare la direzione? L'agente pubblica un
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Speaker 2: messaggio su Teams nel canale Finance, allega una bozza di
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Speaker 2: report e aggiorna i record GRM per preparare offerte ai
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Speaker 2: clienti a rischio. Avete approvato quel flusso di lavoro? Forse no,
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Speaker 2: ma l'autonomia a livello di interfaccia significa che l'agente non
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Speaker 2: ha bisogno di un API per comporre email. Ha osservato
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Speaker 2: come funzionano le dashboard dei flussi di retention, costruendo da
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Speaker 2: solo la sequenza di click? Il tempo che risparmiate comporta
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Speaker 2: nuovi oneri, come verificare i passaggi compiuti dall'agente e controllare
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Speaker 2: che rispettino le vostre policy. L'ossatura tecnica spiega perché è
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Speaker 2: in grado di riuscirci. Magma si basa su un modello
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Speaker 2: Compnext XL per la visione e un modello Lama 3
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Speaker 2: 8B per il linguaggio. Elabora testo, frame e azioni come
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Speaker 2: un unico contesto condiviso. Così M e 2M gli offrono
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Speaker 2: un modo strutturato per gestire i passaggi visivi, identificando pulsanti,
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Speaker 2: tracciando oggetti e collegando flussi in più fasi. Ed è
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Speaker 2: per questo che nei test Magma ha superato i modelli
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Speaker 2: precedenti sia nell'accuratezza di navigazione UI che nell'attività di controllo robotico.
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Speaker 2: Non risolve un solo tipo di problema. È addestrato a
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Speaker 2: generalizzare i passaggi in più ambienti, che si tratti di
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Speaker 2: manovrare un braccio robotico o di cliccare su SAP Per
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Speaker 2: gli amministratori significa che questo non è solo un aggiornamento
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Speaker 2: della situazione. chat. È la prima ondata di bot che
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Speaker 2: trattano il vostro tenant come un ambiente operativo in cui
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Speaker 2: possono navigare a piacimento. Non sorprende che framework di orchestrazione
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Speaker 2: come autogen, langchain o l'assistance API vengano citati sempre più spesso?
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Speaker 2: Sono il modo in cui gli sviluppatori collegano più agenti.
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Speaker 2: Uno pianifica, uno esegue, uno valida. Gli amministratori non devono
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Speaker 2: imparare questi toolkit oggi, ma dovrebbero tenerli dopo. Sono le
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Speaker 2: infrastrutture che trasformano un agente magma in un team di
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Speaker 2: agenti che operano su attività condivise. E se l'orchestrazione è
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Speaker 2: attiva nel vostro tenant, dovreste sapere quali agenti prendono le
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Speaker 2: decisioni e quali barriere rispetto a ognuno di essi. Ecco l'insidia.
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Speaker 2: Meno click per voi non significa meno rischio. Quando gli
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Speaker 2: agenti iniziano a gestire attività a livello di interfaccia, una
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Speaker 2: configurazione errata non rischia solo l'esposizione dei dati, ma l'esecuzione
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Speaker 2: diretta di flussi di lavoro. Se la governance non si
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Speaker 2: estende sia ai dati che gli agenti possono vedere, sia
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Speaker 2: alle azioni che possono compiere, il primo errore potrebbe innescare
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Speaker 2: un effetto a catena. Riassegnare attività in modo errato, approvare
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Speaker 2: spese inesistenti o instradare male, le comunicazioni con i clienti.
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Speaker 2: Più veloce la gente, più velocemente si propagano quegli errori.
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Speaker 2: Quindi la strada da seguire è chiara, anche se complessa.
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Speaker 2: Oggi i copilot sono in studio, limitati in sandbox, dove
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Speaker 2: supervisioni i flussi e restringi i permessi. Domani. saranno magma
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Speaker 2: multimodale pronto all'azione che eseguirà playbook non predefiniti da te
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Speaker 2: nel mezzo si trova la tua strategia di governance se
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Speaker 2: pensi che le barriere attuali evitino gli errori l'era delle
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Speaker 2: azioni su interfaccia richiederà muri più spessi controlli più severi
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Speaker 2: perché alla fine questi agenti non sono solo chatbot più
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Speaker 2: intelligenti si comporteranno come colleghi che non hanno bisogno di
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Speaker 2: login o formazione e non sempre chiedono il permesso e
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Speaker 2: se quel futuro sarà una vittoria o un incubo dipende
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Speaker 2: interamente da quanto saranno rigide quelle barriere quando azionerai l'interruttore
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Speaker 2: Ecco il punto cruciale per gli amministratori. Gli agenti co- pilot
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Speaker 2: stanno già arrivando e la differenza tra un utile assistente
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Speaker 2: e un disastro totale dipende da come li implementi. Mantieni
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Speaker 2: le cose semplici con tre passaggi. Primo, testa solo agenti
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Speaker 2: prevedibili e a basso rischio come l'HR o il self- service
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Speaker 2: IT prima di toccare scenari rivolti ai clienti. Secondo, blocca
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Speaker 2: i permessi e richiedi l'approvazione umana per qualsiasi operazione che
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Speaker 2: scriva nei tuoi sistemi. Terzo, implementa log di memoria e
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Speaker 2: di audit per tracciare ogni sessione e cancellare lo stato
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Speaker 2: quando necessario. I pilot fanno risparmiare tempo, ma è meglio
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Speaker 2: che l'IT tenga le chiavi dell'auto aziendale. Segui le basi,
22:03
Speaker 2: definisci l'ambito, controlla, testa e gli agenti diventeranno aiuti affidabili
22:06
Speaker 2: e non grattacabili. Iscriviti alla newsletter del M365 Show per
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Speaker 2: altri playbook pratici e segui la pagina LinkedIn del M365
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Speaker 2: Show per i live stream con MVP che hanno già
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Speaker 2: affrontato e risolto questi problemi.