Secondo Gartner, entro fine 2026 il 40% delle applicazioni aziendali integrerà agenti AI dedicati a task specifici, contro meno del 5% nel 2025. Lo stesso istituto stima però che oltre il 40% di questi progetti verrà abbandonato entro il 2027 per carenze di governance e difficoltà di integrazione. Il divario tra adozione dichiarata e utilizzo effettivo resta ampio: diverse rilevazioni di settore indicano che la quota di dirigenti che dichiara di aver implementato agenti AI è significativamente superiore a quella di chi li ha realmente messi in produzione.
In questo contesto si inserisce Polyant, piattaforma sviluppata dal system integrator Exelab. Il progetto è pensato per organizzazioni che operano in settori regolamentati e che devono conciliare l’adozione dell’AI con i vincoli di GDPR, NIS2 e AI Act, le cui prime scadenze per i sistemi ad alto rischio sono attese tra il 2026 e il 2027.
Emanuele Caronia, CEO e fondatore di Exelab, motiva così la scelta progettuale: secondo lui la maggior parte delle implementazioni fallisce perché parte dalla piattaforma anziché dai dati e dai processi aziendali, e un agente privo di dati contestuali si riduce a un modello linguistico generico. Per Caronia la differenza la fanno la qualità dei dati e la riprogettazione dei processi secondo una logica agentica, non la semplice automazione di flussi esistenti.
Polyant permette di definire agenti con ruoli, strumenti e regole di governance espliciti, capaci di collaborare e condividere contesto tra loro e con i team aziendali. La piattaforma è disponibile gratuitamente come progetto open source per le aziende che vogliono adottarla in autonomia; Exelab offre inoltre percorsi di affiancamento a pagamento per l’implementazione.