L’intelligenza artificiale non è una prospettiva futura, ma una trasformazione già pienamente operativa nei processi aziendali, nello sviluppo software e nei modelli organizzativi. Non si tratta più di sperimentazione, ma di esecuzione, integrazione e riprogettazione profonda del lavoro. Questo è stato il tema della Tech Conference 2026 organizzato da TeamSystem a Milano, che, all’insegna del claim Fast Forward. Now ha raccolto oltre 1.500 sviluppatori e partner da tutta Europa.
A introdurre la dimensione più concreta del cambiamento è stato Tommaso Cohen, Ceo dell’azienda, che ha descritto l’AI come una tecnologia già incorporata nei flussi quotidiani dei clienti. “Non stiamo parlando di un concetto o di qualcosa che vorremmo avere in una roadmap futura. Parliamo di clienti reali, dati reali e software reale che funziona oggi”, ha affermato.
La velocità come nuovo fattore competitivo
Il punto centrale del suo intervento riguarda la velocità della trasformazione, definita senza precedenti storici. Cohen ha sottolineato come l’intelligenza artificiale generativa abbia raggiunto 100 milioni di utenti in circa due mesi, un ritmo incomparabile rispetto alle tecnologie precedenti. “Questa non è solo velocità. È una categoria completamente diversa di velocità. In questo contesto aspettare è già una decisione, e ogni decisione ha conseguenze”, ha sostenuto.
Da questa consapevolezza nasce il senso della conferenza stessa: il vantaggio competitivo non si costruisce più sull’adozione graduale della tecnologia, ma sulla capacità di ripensare rapidamente i processi aziendali. “La scommessa reale è ridisegnare i processi dei clienti. Quando un processo viene ripensato bene, difficilmente si torna indietro”, ha puntualizzato Cohen.
Il ruolo dell’uomo nell’era dell’automazione
In questo scenario, il ruolo umano non viene eliminato, ma riposizionato. “Non eliminiamo la decisione, guadagniamo tempo intorno alla decisione. È un’automazione che non sostituisce il professionista, lo amplifica”, ha dichiarato Cohen.
Accanto a questa prospettiva operativa, Mike Butcher, former Editor-at-large di TechCrunch e Founder e Editor di Pathfounders, ha inquadrato il mercato in una fase di svolta: il passaggio dall’hype all’esecuzione. “L’era dell’hype sull’intelligenza artificiale è finita. Per le aziende è arrivato il momento dell’esecuzione, della misurazione dei risultati e dell’integrazione concreta dell’AI nei processi di business”, ha dichiarato.
L’Europa punta sui software verticali
Secondo Butcher, il settore sta entrando in una fase in cui l’intelligenza artificiale non è più uno strumento sperimentale, ma una componente strutturale del software enterprise.
In questo contesto, il vantaggio competitivo europeo non risiede nella corsa ai modelli fondativi, ma nella capacità di integrare l’intelligenza artificiale nei singoli settori industriali, sfruttando conoscenza di dominio e compliance normativa. “La vera opportunità non è costruire l’ennesimo modello fondativo. La vera opportunità è applicare l’intelligenza artificiale a software verticali, affidabili e profondamente integrati nei processi aziendali”, ha osservato Butcher.
Dalla registrazione dei dati all’esecuzione del lavoro
Il tema della natura del software è stato approfondito da Fulvio Talucci, Chief solution officer Gruppo TeamSystem, che ha sottolineato la differenza strutturale tra modelli linguistici e sistemi enterprise. “Abbiamo quarant’anni di conoscenza su come funzionano i processi dei nostri clienti. Questa conoscenza vive nei nostri prodotti ed è ciò che ci rende unici”, ha sottolineato.
La distinzione chiave riguarda il comportamento dei sistemi: da un lato i modelli generativi basati su probabilità, dall’altro sistemi deterministici orientati all’esecuzione. “Gli LLM predicono token per token. Noi non prevediamo: eseguiamo. Siamo deterministici. Quando generiamo una busta paga o una fattura, il risultato è corretto per definizione”. Il software evolve così da sistema di registrazione a sistema attivo di lavoro, capace di aiutare gli utenti a completare attività e processi.
Piattaforme e software invisibili e collaborativi
Luca Veneziano, Data & AI Group director, ha spostato il focus sulla piattaforma e sulla combinazione delle capacità. “Il valore non è nel numero dei prodotti, ma nella capacità di combinarli”, ha spiegato. La piattaforma unificata emerge quindi come elemento strategico per valorizzare dati, applicazioni e servizi.
Dal canto suo, Christian Pedergnana, responsabile dei servizi erogati in SaaS, ha descritto la progressiva scomparsa delle interfacce tradizionali a favore di sistemi orchestrati dall’AI. “Oggi gli utenti devono navigare tra sistemi e interfacce. Con l’AI tutta questa complessità viene orchestrata automaticamente – ha affermato –. Non esiste più un menu, non esistono più wizard. Esiste un sistema che lavora con te. Non progettiamo più prodotti, ma capacità”.
Sulla stessa linea, Alessia Genovese, Experience Design manager, Innovation, Data & AI, ha evidenziato come l’AI stia entrando direttamente nei workflow, trasformando il software in un sistema proattivo capace di individuare anomalie e anticipare esigenze e problemi.
L’era degli agenti intelligenti
Alessio Botta, Transformation and Value Creation director and Group Technology Officer del Gruppo TeamSystem, ha posto l’accento sulla trasformazione organizzativa e sulle competenze. “La vera discontinuità non è tecnologica ma culturale”, ha spiegato, evidenziando come la capacità di definire obiettivi e requisiti diventi sempre più centrale.
Gli agenti AI rappresentano infatti un salto evolutivo rispetto ai modelli generativi tradizionali. Sono sistemi capaci di operare in modo iterativo e autonomo, ragionando su problemi complessi, utilizzando strumenti e adattandosi ai risultati ottenuti.
È emerso anche il concetto di design pattern, descritto come un insieme di mattoncini Lego che consente di orchestrare agenti e modelli in architetture scalabili. In alcuni scenari, oltre cento agenti possono collaborare simultaneamente, mentre il ruolo umano si concentra sempre più sulla governance, sui test e sulla definizione degli obiettivi.
Il contributo di Google allo sviluppo AI
In questo quadro si inserisce anche Google, come raccontato da Adriano Gulli, Google Sr director, Distinguished Engineer, CTO Office, che ha evidenziato come l’AI sia ormai parte integrante dello sviluppo software su larga scala.
Un dato particolarmente significativo riguarda l’adozione interna dell’intelligenza artificiale: circa il 75% del nuovo codice viene oggi generato con il supporto dell’AI.Gulli ha inoltre descritto l’evoluzione dagli agenti conversazionali agli agenti autonomi, capaci di ragionare, agire e riflettere sui risultati ottenuti, evidenziando la convergenza sempre più stretta tra ricerca e applicazione industriale.
Un nuovo equilibrio tra uomo e tecnologia
La visione complessiva emersa dall’evento di TeamSystem converge su un punto centrale: l’intelligenza artificiale non sostituisce il lavoro umano, ma ne ridefinisce profondamente struttura e valore. Il lavoro si sposta dalla produzione alla supervisione, dall’esecuzione alla progettazione dei sistemi, dalla velocità alla qualità delle decisioni. Come sintetizzato da Cohen, “questa trasformazione si inserisce nella continuità delle grandi rivoluzioni tecnologiche del passato, ma con una velocità e una portata senza precedenti”.
