Latest / M365.FM – Podcast su Microsoft 365, Copilot e IA in italiano / Governare gli agenti Copilot: controllo completo con l’interfaccia di amministrazione di Microsoft 365 e Copilot Studio (Doppiaggio IA)

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Governare gli agenti Copilot: controllo completo con l’interfaccia di amministrazione di Microsoft 365 e Copilot Studio (Doppiaggio IA) · M365.FM – Podcast su Microsoft 365, Copilot e IA in italiano

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Siete pronti per 10 giorni di Microsoft 365, Copilot, IA, Azure e le persone che stanno plasmando il futuro del lavoro.
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Questo gennaio, la M365 con ritorno e puntiamo ancora più in alto.
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Unitevi a noi per sessioni dal vivo, demo concrete e conoscenze pratiche condivise da MVP ed esperti del settore da tutto il mondo.
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Niente slide generiche, niente gergo infinito.
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Affronteremo le sfide reali.
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Copilot Studio, agenti IA, Fabric, Sicurezza, Governance e Automazione, E.
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Che siate professionisti IT, sviluppatori o leader aziendali, ci sono sessioni pensate per voi.
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Con 10 giorni completi potrete esplorare diverse tecnologie e connettervi con una community globale.
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Seguite le sessioni live e portate intuizioni pratiche nella vostra organizzazione.
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Gennaio 2027, 10 giorni. Un'unica community. Microsoft.
0:49
Le iscrizioni sono aperte.
0:51
Prenotate il vostro posto oggi stesso.
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Angliesso.
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L'indirizzo è m365.com.net
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Iscrivetevi ora su m365.com.net e ci vedremo dal vivo a gennaio.
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Cosa succede se i vostri agenti IA iniziano a prendere decisioni senza che ve ne accorgiate?
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Nella sessione di oggi vedremo perché la governance non è più facoltativa e come l'interfaccia di amministrazione di Microsoft 365 può offrirvi quel pannello di controllo mancante.
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Vedrete gli strumenti esatti che vi aiutano a impedire agli agenti di agire fuori controllo, consentendo comunque ai vostri team di creare ciò di cui hanno bisogno.
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Se vi siete chiesti come sbloccare i vantaggi di Copilot senza perdere la supervisione, siete nel posto giusto.
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Perché gli agenti IA spaventano così tante organizzazioni?
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Cosa spinge un'azienda a esitare quando i vantaggi degli agenti IA sembrano così evidenti sulla carta?
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Riduzione del lavoro manuale, decisioni più rapide, miglior utilizzo dei dati?
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In apparenza sembra un successo facile da provare.
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Pure quando la conversazione passa dalle slide alla distribuzione reale e vedete i team di leadership iniziare a tirarsi in via.
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L'esitazione non deriva da una mancanza di fiducia nella tecnologia.
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Deriva dal timore di ciò che potrebbe accadere una volta che centinaia o migliaia di piccole automazioni inizieranno a girare in background senza una supervisione chiara.
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La tensione tra enormi promesse e un'incertezza altrettanto grande ha tenuto molte organizzazioni bloccate in fase pilota molto più a lungo del previsto.
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La realtà è che gli agenti IA rendono le persone nervose perché non funzionano come gli altri strumenti.
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Potete controllare quando i dipendenti installano una nuova app di produttività o bloccare software con la gestione degli endpoint, ma gli agenti non rientrano facilmente in questi schemi.
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Sono progettati per agire a volte rapidamente, a volte attraverso sistemi multipli.
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Una volta rilasciati possono sembrare muoversi per conto proprio.
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E per i leader IT abituati a pensare in termini di controllo, standardizzazione e governance,
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l'idea di processi di background invisibili che modellano i flussi informativi reali può far sentire di perdere completamente il controllo dell'organizzazione.
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Ci sono molti esempi che mostrano come si evolve tutto questo.
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Un team di ricerca lancia un bot per estrarre e organizzare sette di dati.
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Qualcun altro vede che funziona e lo copia con piccole modifiche.
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Nel giro di poche settimane l'azienda non gestisce più un solo agente ben governato,
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né gestisce 20 cloni con piccole differenze, senza controllo di versione, senza responsabile chiave.
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Ora un analista a Berlino prende decisioni basandosi su un set di dati leggermente diverso da quello di un manager a New York
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e l'ufficio finanziario è confuso perché entrambe le versioni confluiscono nei loro report.
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Moltiplica questo scenario per decine di partimenti, ognuno che cerca di velocizzarsi
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e improvvisamente l'aumento di produttività si trasforma in un dilemma su quali dati siano realmente attendibili.
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Abbiamo anche visto casi in cui l'automazione ha oltrepassato confini che non avrebbe mai dovuto toccare.
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Un'azienda aveva uno script interno che spostava silenziosamente le informazioni dei clienti tra i sistemi
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per snellire l'onboarding, ma nessuno ha verificato se i trasferimenti di dati rispettassero gli standard di conformità.
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Quando sono arrivati i revisori, l'organizzazione non è stata in grado di documentare chi lo avesse scritto
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perché fosse in esecuzione o quali regole seguisse.
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Non è stato un fallimento delle capacità dell'IA, è stato un fallimento da supervisione.
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Una tecnologia progettata per risparmiare tempo ha causato il più grande problema di conformità
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che l'azienda avesse affrontato da anni.
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Non è difficile capire perché i leader reagiscono.
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Introdurre agenti senza confini è come dare a ogni dipendente un drone e lasciarglielo pilotare dove vuole.
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I primi potrebbero decollare senza problemi, ma presto uno si schianta contro un edificio,
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un altro sparisce senza che nessuno sappia dove sia finito e un terzo impedisce a un risoccorso di atterrare.
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Senza una torre di controllo, la stessa tecnologia che doveva aumentare l'efficienza diventa un pericolo pubblico.
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Lo stesso principio si applica al lavoro basato sul riconoscimento.
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L'automazione insieme non è la fonte della paura.
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L'assenza di controllo loro.
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I sondaggi confermano ciò che si può già intuire da queste storie.
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I dirigenti indicano costantemente la conformità, la sicurezza e la fuga di dati
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come le loro preoccupazioni principali riguardo all'e-azienda.
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Raramente riguarda il fatto che la tecnologia porti un meno risultato.
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La preoccupazione è che sfugga l'informazione sbagliata o che un bot compie azioni
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che nessuno può rintracciare a posteriori.
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La posta in gioco non riguarda solo errori operativi.
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Riguarda direttamente la reputazione, rischio normativo e la fiducia dei clienti.
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Ci vogliono anni per ricostruire la fiducia
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quando i clienti credono che la tua automazione abbia sposto dati che non avrebbe dovuto.
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Ecco perché è importante definire correttamente il vero problema.
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Le aziende non temono gli agenti copilot in quanto tali.
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Temono di perdere di vista.
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Temono di dimenticare chi ha creato quale agente
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quando è stato revisionato l'ultima volta
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o perché stia estraendo informazioni da sistemi sensibili.
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Il problema non è il software ma la mancanza di linee guida
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che lo rendono affidabile, prevedibile e prevedibile in linea con le regole aziendali.
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Una volta visto in questo modo, la strada a seguire diventa più chiara.
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Ed è qui che la maggior parte delle persone è sorpresa.
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Il pannello di controllo che molte organizzazioni pensano di non avere
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è in realtà già presente in Microsoft 365.
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Non è un componente aggiuntivo separato.
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Non è una funzione premium nascosta.
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È integrato nell'interfaccia di amministrazione.
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E mentre molte organizzazioni usano quel portale
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solo per l'assenzione di licenze o policy di base di Teams
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è diventato silenziosamente la torre di controllo per gli agenti copilot.
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In altre parole, le linee guida di cui hai bisogno sono già davanti a te.
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L'unica domanda è se hai aperto il pannello giusto.
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Il pannello di controllo che non sapevi di avere.
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E se la cabina di pilotaggio per gestire i tuoi genti
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fosse già davanti a te la maggior parte degli amministratori
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non l'avesse semplicemente notata.
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Sembra improbabile, ma la verità è che l'interfaccia di amministrazione
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di Microsoft 365 contiene silenziosamente il volante
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che molte organizzazioni stavano cercando.
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L'ironia è che molti team IT aprono il portale quotidianamente
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ma continuano a ignorare le sezioni che contano di più
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per la governance degli agenti.
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A pensarci bene, questa è una di quelle situazioni
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in cui la familiarità gioca quasi a tuo sfavore.
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Dai per scontato di sapere cosa c'è dentro,
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quindi non ti aspetti di trovare nuove leve di controllo
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nascoste dietro schede che solitamente ignori.
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Per anni l'interfaccia di amministrazione è stata trattata come un pannello di team.
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Lo apri per assegnare licenze, configurare caselle di post exchange
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magari regolare qualche policy di un team.
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È lo spazio operativo per mappare le funzionalità agli utenti
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e assicurarsi che chi apre un ticket ottenga infine l'accesso ai servizi richiesti.
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Ciò che spesso viene trascurato è quanto sia diventata più ricca.
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Dietro quella stessa interfaccia vive una serie crescente di funzionalità
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progettate per aiutare gli amministratori a gestire non solo chi ha accesso
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ma come le persone creano, usano e condividono l'automazione.
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Se ti sei preoccupato che gli agenti copilot sfugano a controllo
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le linee guida per gestirli sono raramente a più di qualche click di distanza.
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Il divario è evidente.
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Intere conversazioni nei forum IT ruotano attorno al timore del caos degli AI bot
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no, autorizzati che appaiono nei dipartimenti
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automazioni che toccano dati sensibili
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o flussi di lavoro duplicati con differenze lievi ma dannose.
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Eppure le stesse organizzazioni esprimono queste preoccupazioni
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pur dando malapena un'occhiata al dashboard centrale
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progettato proprio per fermare tutto ciò.
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È uno strano scollamento.
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Temiamo di perdere il controllo ma sottutilizziamo proprio quel pannello di controllo
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che esiste per coordinare il volo.
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È come lamentarsi del traffico imprevedibile ignorando i semafori all'angolo.
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Immagina uno scenario tipico all'interno di una grande azienda.
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Il reparto marketing sta creando agenti per raccogliere feedback dai clienti
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mentre le operazioni progettano un bot per ottimizzare il tracciamento degli ordini.
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Non è detto ciò i shadow IT intenzionati.
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Sono dipendenti entusiasti che cercano di semplificarsi la giornata.
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Ma quando quegli agenti vengono lanciati
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si disperdono in vari silos senza un registro unificato.
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Quando l'IT li scopre è impossibile sapere chi possiede cosa
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o a quali fonti dati stiano attingendo.
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Le conversazioni con la conformità diventano un lavoro investigativo.
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Chi l'ha creato davvero? Quando è stato aggiornato?
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Quelle autorizzazioni ereditato silenziosamente?
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Senza una chiara supervisione anche piccole automazioni
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possono trasformarsi in lacune di conformità impreviste.
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L'admin center risolve il problema portando tutta quell'attività invisibile
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in un unico posto.
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Invece di tirare e indovinare puoi vedere quali agenti esistono
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su quali connettori si basano e chi può modificarli o pubblicarli.
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Le policy definiscono quali gruppi possono creare automazioni
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permettendoti di separare la sperimentazione dal deployment formale.
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è fondamentale perché costruire un prototipo interno
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è ben diverso dal configurare qualcosa che impatta l'intera piattaforma CRM
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o HRM o HR.
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Il centro ti permette di mantenere distinti questi ambiti.
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Le autorizzazioni aggiungono un ulteriore discurezza.
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È facile immaginare i rischi
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se ogni dipendente entusiasta potesse non solo creare agenti
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ma renderli attivi per l'intero tenant.
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Un modello migliore consiste nel favorire la partecipazione alla creazione di idee
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limitando l'autorità di deployment a ruoli designati.
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In pratica gli analisti finanziari potrebbero creare bozze di agenti
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per il loro report lasciando al team di governance IT
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decidere se portarli in produzione.
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Configurando queste regole nell'admin center
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decidi in anticipo chi stabilisce le regole dello spazio aereo.
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La reportistica chiude il cerchio.
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Invece di scoprire l'esistenza di un bot solo quando si rompe qualcosa
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puoi monitorare i trend di utilizzo
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vedere chi sperimenta
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e creare audit senza cercare fogli di calcolo sparsi.
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Questa visione basata sui dati
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non copre solo la conformità ma informa la strategia.
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Se noti che i team di supporto creano spesso agenti simili
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forse è il momento di investire in una soluzione standardizzata.
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La combinazione di visibilità e controllo
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trasforma l'automazione da grattacapo a opportunità gestibile.
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Quindi invece di immaginare agenti che volano ovunque senza controllo
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immagina l'admin center come una torre di controllo.
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Ogni piano di volo è registrato
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ogni partenza è autorizzata
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le collisioni non avvengono
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perché qualcuno ha la visione dell'intero cielo.
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Una volta capito che questa dashboard centrale
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detiene tale potere
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smetti di vedere gli agenti come una minaccia
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e inizia a gestirli come operazioni strutturate.
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E con questo quadro operativo
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la conversazione cambia.
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Perché se da una parte gli amministratori hanno la loro supervisione
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i dipendenti hanno comunque bisogno di spazio
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per creare e sperimentare e sperimentare senza spray.
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Ed è esattamente qui che entra in gioco Copilot Studio.
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Innovazione senza caos
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Copilot Studio in azione
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come permettere ai dipendenti di creare le proprie soluzioni
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basate sull'IA senza trascinare l'organizzazione nel caos.
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Questa è la sfida principale quando si parla di Copilot Studio.
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Da un lato questo strumento è pensato
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per liberare la creatività tra i vari reparti
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dando a chi conosce le proprie difficoltà quotidiane
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la possibilità di automatizzarle direttamente.
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Dall'altro
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distribuire strumenti di creazione senza supervisione
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potrebbe facilmente portare a un'ondata di flussi di lavoro incontrollati
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lasciando l'IT a cercare di capire cosa stia effettivamente girando.
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È un equilibrio che a prima vista sembra complesso.
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Puoi dare autonomia agli utenti rischiando il disordine
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o bloccare tutto soffocando il progresso.
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Copilot Studio si propone come la giusta via di mezzo.
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Immaginalo come un laboratorio
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in cui i dipendenti possono provare soluzioni
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e testare interazioni
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e persino pubblicare agenti
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per migliorare il proprio modo di lavorare.
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La differenza tra queste e le automazioni fai dette del passato è semplice.
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I meccanismi di protezione sono già integrati nella piattaforma.
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Invece di chiedere all'IT di rimediare a posteriori
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Studio utilizza
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gli stessi principi di governance
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che gestisci nell'admin center
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inserendoli direttamente nell'ambiente di progettazione.
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È questo che lo rende pratico anziché rischioso.
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Tuttavia l'attenzione per gli amministratori rimane reale.
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Se hai già visto cosa succede
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quando un personale entusiasta
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mette le mani su strumenti di scripting
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sai quanto velocemente un semplice test
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possa trasformarsi in una dipendenza critica.
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Il problema non è la cattiva intenzione.
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La maggior parte degli utenti
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vuole solo risalvere i propri colibiti.
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Ma quando quelle soluzioni create localmente
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iniziano a interagire con dati dei clienti
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record finanziari o file HR
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si passa rapidamente dagli esperimenti utili
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al terreno della conformità.
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Una volta avarcata quella soglia
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la responsabilità e la supervisione
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non sono più facoltative.
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Immagina questo scenario.
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Un analista finanziario crea un agente
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che estrae automaticamente i saldi dei clienti
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e genera un report settimanale.
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Risparmia ore di lavoro manuale
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e diventa rapidamente popolare.
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Alcuni colleghi lo adottano
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e presto si diffonde in tutto il dipartimento.
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Ecco il problema.
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Chi ha garantito che la gente
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non esponesse campi sensibili?
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Chi ha confermato che le fonti di dati
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rispettassero le norme di conformità
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per la gestione delle informazioni finanziarie?
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E se arrivasse un ente regolatore
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chi dimostrerebbe che è stato creato
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e distribuito secondo le polisi
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invece che come progetto secondario?
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Senza una struttura adeguata
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quel semplice bot diventa un rischio.
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È proprio qui che Copaello Studio
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migliora il quadro complessivo.
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La piattaforma non dà per scontato
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che ogni creatore sia uno sviluppatore professionista.
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Il suo intero design include protezioni
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per gli utenti meno esperti.
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Gli amministratori definiscono
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quali azioni sono disponibili
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quali connettori usare
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e chi ha il permesso di pubblicare in produzione.
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I dipendenti possono sentirsi liberi di creare
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ma si tratta in realtà
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di una sperimentazione attentamente delimitata.
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Questa differenza consente alle aziende
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di scalare l'adozione degli agenti
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senza incorrere in problemi di shadow IT.
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I punti di controllo sono specifici.
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Potresti consentire a tutti nel marketing
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di creare bozze di agenti
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ma solo alcuni possono pubblicarli
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fuori fuori dall'ambiente di test.
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Magari sono disponibili
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solo connettori approvati
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come SharePoint o Dynamics
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mentre tutto ciò che riguarda
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servizi terzi sensibili
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rimane fuori limite.
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Inoltre decidi tu
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quali azioni di sistema
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debbano rimanere limitate.
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Ad esempio
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interrogare un database
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può andar bene
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ma aggiornare campi chiave
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è bloccato per prevenire
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danni accidentali.
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In breve
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gli utenti possono testare idee
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ma non modificheranno
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i record di produzione
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senza un'approvazione esplicita.
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L'analogia semplice aiuta.
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È come una sabbiere
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in un parco giochi.
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I bambini possono costruire
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tutti i castelli che vogliono
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ma c'è un confine chiaro
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attorno a essa.
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Il recinto garantisce
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che il gioco rimanga sicuro
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lasciando comunque
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spazio alla creatività.
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Studio porta lo stesso concetto
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nella creazione degli agenti.
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I dipendenti
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hanno la libertà di innovare
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e gli amministratori
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sanno che il recinto invisibile
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previene rischi reali.
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Così configurando
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Copilot Studio
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con autorizzazioni
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e policy adeguate
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diventa un laboratorio
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di innovazione sicuro
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non un problema di sicurezza.
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I dipartimenti
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possono esplorare
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agenti su misura
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sperimentare nuovi approcci
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e condividere idee
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senza violare la conformità
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o creare flussi non autorizzati.
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L'innovazione è continua
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ma il caos no
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e anche con queste
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barriere protettive
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c'è un'ultima salvaguardia
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da non ignorare.
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La visibilità.
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Perché per quanto
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siano forti i guardrail
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devi comunque monitorare
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ciò che accade in tempo reale.
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È qui che entra in gioco
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il monitoraggio e il tracciamento.
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La torre di guardia
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che monitora e traccia
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l'attività degli agenti.
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Se il tuo agente
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prendesse silenziosamente
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centinaia di decisioni
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che non hai mai visto
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non è uno scenario
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inverosimile.
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È esattamente ciò che accade
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quando un'organizzazione
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stabilisce dei controlli
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ma dimentica
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l'altra metà dell'equazione.
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Permessi e policy
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sono come recinzioni.
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Dicono ai dipendenti
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dove possono costruire
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e quali strumenti
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possono usare.
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Ma senza visibilità
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non puoi sapere
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se qualcuno si è spinto oltre
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o se un agente
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sta agendo silenziosamente
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fuori dal suo scopo.
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Il monitoraggio
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è l'elemento
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che trasforma la gestione
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da supposizioni a chiarezza.
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Pensa come gestiamo
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solitamente i problemi di T.
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Qualcosa si rompe
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un utente invia un ticket
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e noi corriamo freneticamente
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a ricostruire cosa sia cambiato.
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Questo è un approccio reattivo.
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Funziona in piccole dosi
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ma diventa un disastro costoso
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quando applicato
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a centinaia di automazioni.
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Con gli agenti IA
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il rischio è maggiore
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perché il problema
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può restare invisibile
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finché non è troppo tardi.
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Il flusso di lavoro
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fuori controllo
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può girare per settimane
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prima che qualcuno si raccoglie.
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Non perché abbia fallito
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in modo evidente
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ma perché ha preso silenziosamente
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decisioni che in superficie
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sembravano valide.
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Quando qualcuno chiede
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perché i dati non tornano
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sta indagando sul passato
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invece di prevenire il futuro
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il monitoraggio cambia
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completamente questo ritmo.
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Invece di lavorare al buio
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ottiene visibilità
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in tempo reale
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su quali agenti esistono
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chi li ha creati
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e come vengono usati.
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Microsoft 365
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integra questa visibilità
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nel proprio ecosistema.
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Le analisi di utilizzo
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ti aiutano a vedere
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quali dipartimenti
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adottano rapidamente gli agenti
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quali individui
14:52
ne creano di più
14:52
e dove potrebbero emergere
14:54
attività impreviste.
14:56
I registri di controllo
14:57
tracciono ed età.
14:58
Quando un agente
14:59
è stato modificato
15:00
quali connettori
15:00
ha toccato
15:01
chi ha attivato le sue azioni.
15:03
Questo tipo di tracciabilità
15:04
non serve solo a soddisfare
15:04
è ciò che ti permette
15:06
di comprendere davvero
15:06
l'ambiente dinamico
15:07
invece di tirare e indovinare.
15:09
Il valore di questa intuizione
15:10
appare chiaro
15:10
se immagini uno scenario
15:11
molto comune.
15:13
Un team di marketing
15:13
crea un agente
15:14
per analizzare i sondaggi
15:15
sul feedback dei clienti.
15:17
Inizia in piccolo,
15:17
una campagna,
15:18
poche migliaia di voci
15:19
e i risultati sembrano utili.
15:21
Col tempo
15:21
qualcuno duplica
15:22
per un altro progetto
15:23
poi un altro team
15:23
prende il modello
15:24
e apporta modifiche.
15:26
Senza monitoraggio
15:27
ti ritrovi con diverse versioni
15:28
di un agente
15:29
in esecuzione parallela
15:30
ognuna delle quali
15:30
accede ai dati
15:31
in modo leggermente diverso.
15:32
Se trascurate
15:33
queste differenze
15:33
finiscono per insinuarsi
15:34
nei report
15:35
e confondere i decisori
15:36
ai livelli più alti.
15:37
Con il monitoraggio attivo
15:39
noteresti subito
15:39
l'aumento dell'uso
15:40
dell'agente
15:41
e individeresti
15:41
la duplicazione crescente
15:43
e potresti standardizzare
15:44
una versione ufficiale
15:45
o ritirare le altre
15:46
prima che diventino affordianti.
15:48
A volte la visibilità
15:49
è la differenza
15:50
tra una piccola correzione
15:51
e un incidente
15:51
da prima pagina.
15:53
Prendi il caso
15:53
di un agente
15:54
che estrae dati finanziari
15:55
sensibili
15:55
per accelerare
15:56
le previsioni interne.
15:58
Se esponesse
15:58
accidentalmente
15:59
troppi dettagli
15:59
o rendesse
16:00
quei dati accessibili
16:01
fuori dal dipartimento finanziario
16:02
il rischio di conformità
16:03
aumenterebbe rapidamente.
16:04
Ma con il monitoraggio
16:06
l'accesso insolito
16:06
appare chiaramente nei log.
16:08
Puoi bloccarlo
16:09
o regolare i permessi
16:10
prima che autorità
16:11
o clienti
16:11
debbano porre domande.
16:13
Non si tratta
16:13
di presumere
16:14
le peggiori intenzioni
16:14
da parte di Craigled.
16:16
Si tratta di riconoscere
16:16
che anche i team
16:17
più attenti
16:17
commettono errori
16:18
durante la sperimentazione.
16:20
La visibilità
16:20
è ciò che rende
16:21
questi errori irreversibili
16:22
invece che catastrofici.
16:24
La reportistica
16:24
semplifica anche
16:25
il rapporto con gli auditor.
16:26
Chiunque abbia affrontato
16:27
un audit
16:28
conosce la pienosa corsa
16:29
a raccogliere documentazione.
16:30
Chi ha approvato cosa?
16:31
Quando è avvenuto
16:31
ogni modifica
16:32
se i controlli
16:32
sono stati effettivamente applicati.
16:35
Tracciamento manuale
16:36
è stressante
16:36
e incline a errori.
16:38
Quando il tuo sistema
16:39
di reportistica
16:39
conserva già quei registri
16:40
non devi più correre
16:41
ai ripari?
16:41
Ai ripari.
16:42
Puoi generare
16:43
lo storico
16:43
dell'attività degli agenti
16:44
in un formato in linea
16:45
con le aspettative normative.
16:47
Ciò riduce
16:47
sia il carico di lavoro umano
16:49
che il rischio
16:49
di trascurare aspetti critici.
16:51
Da un punto di vista operativo
16:52
risparmia anche
16:56
corsi di audit fatti a posteriori.
16:58
Ciò che rende il monitoraggio
16:59
così potente
16:59
è il modo in cui
17:00
ridefinisce l'intera responsabilità.
17:02
Invece di attendere
17:03
reclami come segnale
17:04
sviluppi una mappa
17:04
in tempo reale
17:05
di ciò che accade.
17:06
Le tendenze diventano chiare
17:07
e le sorprese diventano
17:08
meno probabili.
17:09
Non ti limiti
17:10
a imporre regole
17:10
con i permessi verifichi
17:11
se quelle regole
17:12
reggono nella pratica.
17:14
È la stessa differenza
17:15
che passa tra osservare
17:16
una città tramite
17:16
telecamere stradali
17:17
indirette
17:18
e confidare semplicemente
17:19
che i segnali agli incroci
17:20
bastino a mantenere l'ordine.
17:22
Un approccio ti dà sicurezza
17:23
l'altro ti lascia
17:23
in attesa nervosa
17:24
di notizie
17:25
sul prossimo incidente.
17:26
Quindi quando unisci
17:27
i controlli delle polisi
17:28
e monitoraggio
17:28
il tuo modello di governance
17:29
smette di essere passivo
17:30
e diventa davvero proattivo.
17:32
Le congetture
17:33
vengono sostituite
17:33
dalla supervisione
17:34
e previsione a prevenire
17:35
l'accumulo silenzioso
17:36
di rischi
17:36
che emergono solo mesi dopo.
17:38
La visione dall'alto
17:39
non protegge solo
17:40
dagli scenari peggiori
17:40
ma dà i team
17:41
la sicurezza
17:41
per continuare a sperimentare
17:43
sapendo che qualcuno
17:44
tiene d'occhio l'orizzonte
17:50
potente
17:50
perché così tante organizzazioni
17:51
cadono ancora
17:52
nei classici errori
17:53
di governance
17:53
che annullano
17:54
proprio quelle protezioni.
17:57
Evitare i classici
17:58
errori di governance
17:59
Maggiori fallimenti
18:01
di governance
18:01
con gli agenti copilot
18:02
non derivano
18:03
dalla mancanza di strumenti
18:04
ma dall'averli a disposizione
18:05
e usarli in modo errato.
18:07
La maggior parte
18:07
degli errori
18:07
che ho visto
18:08
nell'organizzazione
18:09
non è dovuta
18:09
al fatto che gli amministratori
18:10
non conoscessero
18:11
un'interfaccia di amministrazione
18:12
o un'interfaccia di amministrazione
18:13
o l'esistenza di Copilot Studio.
18:14
Il vero problema
18:14
è che le funzionalità
18:15
sono state attivate
18:16
senza riflettere
18:17
sul tipo di framework
18:17
necessario
18:18
per farle funzionare
18:19
correttamente
18:19
su larga scala.
18:21
È come dare
18:21
a ogni dipartimento
18:22
le proprie chiavi
18:23
per un ufficio condiviso
18:24
senza mai stabilire
18:24
chi chiude le porte
18:25
la sera.
18:27
Un modello comune
18:28
è che gli amministratori
18:29
presumono che l'attivazione
18:30
equivalga alla governance.
18:31
Una nuova funzionalità
18:32
appare in interfaccia
18:33
di amministrazione
18:34
si aziona l'interruttore
18:34
e tutti pensano
18:35
che il lavoro sia finito.
18:36
Tuttavia
18:36
la tecnologia
18:37
non stabilisce
18:38
i confini da sola.
18:39
Se i permessi
18:39
non sono chiari
18:40
se il monitoraggio
18:41
non è attivo
18:41
se la responsabilità
18:42
è divisa tra diversi team
18:43
senza coordinamento
18:44
e il caos
18:44
si insina silenziosamente
18:45
e costantemente
18:46
e costantemente.
18:47
La parte più spaventosa
18:48
è che solitamente
18:49
non esplode subito.
18:51
Si sviluppa lentamente
18:52
poi un audit
18:53
un incidente
18:53
o una richiesta normativa
18:54
rivelano improvvisamente
18:55
che ciò che sembrava
18:56
sotto controllo
18:57
era solo una serie di lacune
18:58
in attesa di essere scoperte.
19:00
La prima insidia
19:01
riguarda le autorizzazioni.
19:03
Se nessuno ha stabilito
19:04
chi può creare
19:05
pubblicare
19:05
o condividere agenti
19:06
gli utenti spesso
19:07
colmano il vuoto da soli.
19:09
Ciò può portare
19:09
a duplicazione di agenti
19:11
pubblicazione
19:11
in produzione
19:12
senza test
19:13
o flussi di lavoro
19:13
che accedono a dati sensibili.
19:15
Senza confini chiari
19:16
finisci con un catalogo
19:17
ombra di automazioni
19:19
che l'IT scopre
19:19
solo quando qualcosa
19:20
si rompe.
19:22
Attivare funzionalità
19:22
senza limitare gli accessi
19:23
non significa
19:24
favorire l'innovazione
19:25
ma firmare assegni in bianco.
19:27
La seconda insidia
19:28
è trascurare il monitoraggio.
19:29
Più di una volta
19:30
ho parlato con amministratori
19:31
che pensavano
19:31
bastasse impostare i permessi
19:33
quando in realtà
19:33
non avevano idea
19:34
se quelle regole funzionassero.
19:36
Ciò li rende ciechi
19:37
rispetto a ciò che accade.
19:38
Se non hai i log di audit attivi
19:39
non puoi dimostrare
19:40
chi ha fatto cosa.
19:41
Se non controlli
19:42
le metriche di utilizzo
19:43
non puoi vedere
19:43
quali agenti siano diffusi
19:44
o se ci siano schemi
19:45
di attività insoliti.
19:47
Navigare senza questi dati
19:48
sembra accettabile per un po'.
19:49
Finché un ente regolatore esterno
19:51
il tuo team di conformità
19:52
non pone domande
19:52
a cui non sai rispondere.
19:54
Le policy incoerenti
19:55
sono la terza minna vagante?
19:57
Una parte dell'organizzazione
19:58
potrebbe essere molto rigorosa
19:59
mentre un'altra
19:59
lascia la pubblicazione
20:00
completamente.
20:01
L'incoerenza garantisce
20:02
un mix disordinato
20:03
di agenti controllati e non
20:04
che convivono
20:05
nello stesso tenant.
20:06
Dall'esterno può sembrare
20:07
di aver definito una strategia
20:08
perché esistono delle policy
20:09
da qualche parte.
20:11
Ma i team di conformità
20:12
e le revisioni di sicurezza
20:13
non vogliono solo la prova
20:14
che le policy esistono
20:15
vogliono la prova
20:15
che siano coerenti
20:16
in tutta l'organizzazione.
20:18
Questa varianza diventa
20:19
ancora più difficile
20:19
da giustificare
20:20
quando regioni diverse
20:21
sono soggette a normative diverse
20:22
e le tue policy
20:23
non sono allineate.
20:24
Poi c'è il caso classico
20:25
della proprietà silos.
20:27
Magari l'IT stabilisce una regola
20:29
il team di sicurezza
20:30
assume un altro livello di copertura
20:31
e le business unit
20:32
pensano di poter pubblicare
20:33
come vogliono.
20:34
Ogni gruppo pensa
20:35
che qualcun altro
20:35
stia monitorando i confini
20:36
ma in pratica nessuno lo.
20:37
Questa mancanza di chiarezza
20:39
produce sorprese evitabili
20:40
come permessi duplicati
20:41
o agenti che sfuggono al controllo
20:42
perché non era chiaro
20:43
chi avesse l'autorità finale.
20:45
Un'azienda con cui ho parlato
20:46
ha vissuto esattamente questo.
20:48
Consentivano ogni dipendente
20:49
di pubblicare agenti liberamente.
20:50
All'inizio sembrava
20:51
una strategia vincente.
20:52
Tutti potevano sperimentare
20:53
e rilasciare miglioramenti
20:54
ma nessuno aveva collegato
20:55
i diritti di pubblicazione
20:56
e log di out.
20:57
Mesi dopo
20:57
un ente regolatore
20:58
ha chiesto le prove
20:59
di chi avesse distribuito
20:59
specifiche automazioni
21:01
e loro non avevano nulla.
21:02
Non c'era alcuno storico
21:03
nessun responsabile ufficiale
21:04
e nessuna possibilità
21:05
di difendersi durante l'audit.
21:07
Ciò che era iniziato
21:08
come uno sforzo
21:08
per democratizzare l'automazione
21:09
è finito col diventare
21:10
una grave lacuna di conformità.
21:11
Questi esempi
21:12
sottolineano come piccoli errori
21:13
possano rapidamente
21:13
trasformarsi in rischi
21:14
su larga scala.
21:16
Un'autorizzazione mal configurata
21:17
o un agente non controllato
21:18
possono sembrare banali
21:20
in un progetto pilota
21:21
ma su scala aziendale
21:21
quella stessa svista
21:22
si moltiplica
21:23
in centinaia di agenti attivi
21:24
in zone ignote.
21:25
I problemi non aumentano
21:26
in modo lineare.
21:28
Aumentano in modo esponenziale
21:29
perché ogni agente
21:29
non controllato
21:30
lascia interrogativi
21:31
aperti su integrità
21:31
affidabilità
21:32
e sicurezza dei dati.
21:34
La buona notizia
21:35
è che le insidie
21:35
sono ben note
21:36
così come i modi per evitare.
21:37
Iniziate definendo
21:38
le iniguide di base
21:39
nell'Admin Center.
21:40
Stabilite ruoli chiari
21:41
per chi può creare
21:42
e chi può pubblicare.
21:43
Rendete monitoraggio obbligatorio
21:44
o non facoltativo
21:45
così da essere avvisati
21:46
prima che un problema
21:47
diventi serio.
21:48
Mantenete le poli sicurenti
21:49
anche tra le diverse regioni
21:50
per sostenere il vostro
21:51
quadro di governance
21:52
con sicurezza
21:52
e soprattutto allineatevi
21:54
con i vostri team
21:55
di sicurezza e conformità
21:56
fin dal primo giorno.
21:58
Escluderli fino all'ultimo
21:59
si rivela quasi sempre
21:59
controproducente.
22:00
Molte organizzazioni
22:01
hanno già messo a punto
22:02
manuali operativi
22:02
che funzionano.
22:03
Checklist per la revisione
22:04
trimestrale delle policy,
22:06
regole che collegano
22:06
il log di audit
22:07
ai diritti di pubblicazione
22:08
e framework
22:09
in cui i team di innovazione
22:10
sperimentano prima che
22:10
le ti valuti
22:11
il rilascio formale.
22:13
Tra l'insegnamento
22:14
da queste esperienze
22:15
significa non dover
22:15
ripetere lo stesso errore.
22:16
Ogni volta che un'altra azienda
22:18
ha segnalato un fallimento
22:19
è stato solitamente
22:20
perché le linee guida
22:20
esistevano sulla carta
22:21
ma non venivano
22:22
applicate correttamente.
22:23
Facendo proprio queste lezioni
22:24
fin da subito
22:25
avviterete i costi