L’agentic AI apre una fase diversa rispetto alle automazioni tradizionali e anche rispetto ai co-piloti generalisti. Non si parla più solo di strumenti che suggeriscono, ma di agenti specializzati che, sotto regole e supervisione, possono eseguire attività ripetitive e coordinarsi tra loro su flussi tipici dell’IT enterprise, dalla gestione degli incidenti alla modernizzazione applicativa.
In questo quadro, Kyndryl posiziona il rapporto con gli agenti AI come un tema strategico di modernizzazione e gestione dell’IT, con l’obiettivo di trasformarli in componenti governabili dell’infrastruttura e portarli concretamente e rapidamente in produzione, nel rispetto dei vincoli di sicurezza, rete, data privacy e continuità operativa.
Un approccio che ha un impatto importante nella visione globale di Kyndryl, tanto da influenzare il suo stesso ruolo.
“La nostra strategia nell’ambito AI è quella di passare da essere un gestore dell’infrastruttura, mission critical dei nostri clienti, alla volontà di diventare un partner AI native per i nostri clienti, per la loro trasformazione digitale – spiega Davide Veronese, Italy CTO di Kyndryl -. Questo si concretizza nel Kyndryl Agentica AI framework, che si contraddistingue per quattro aspetti fondamentali. Il primo è che non parliamo di agenti general purpose ma specializzati; un secondo elemento fondamentale del framework è l’orchestrazione di questi agenti; il terzo è l’approccio human in the loop e il quarto è quello di essere un framework scalabile e ibrido, con un modello operativo trasversale tra l’infrastruttura del cliente, gli ambienti tradizionali di IT e il cloud”.
Portare gli agenti AI in produzione senza fermarsi al PoC
La funzione degli agenti AI nella proposizione di Kyndryl risiede nella trasformazione, modernizzazione e gestione degli ambienti IT e questo obiettivo, secondo l’azienda, si realizza attraverso una specializzazione che si basa sull’esperienza e il know-how di chi, come Kyndryl, opera a livello globale nella gestione e modernizzazione dei sistemi IT.
La focalizzazione resta sull’applicazione degli agenti piuttosto che sulla loro creazione.
“La creazione degli agenti è un’attività che ogni system integrator e ogni vendor propone e che trova spazio in tutti i PoC degli utenti finali – prosegue Veronese -. L’applicazione, invece, supera il semplice PoC indirizzando tutto ciò un’azienda deve fare successivamente per arrivare in produzione, dove gli agenti devono essere governati in accordo agli SLA previsti. In questa visione, gli agenti AI diventano elementi dell’infrastruttura. Uno degli errori più comuni nell’introdurre l’AI nell’ambito delle operation è partire con un PoC senza sapere esattamente il punto di arrivo e pensando di poter aggiungere a posteriore gli elementi di sicurezza, network, data privacy, governance e visibilità”.
Superare gli ostacoli e rendere governabile la complessità
Una situazione tristemente diffusa è quella in cui la modernizzazione e la trasformazione si bloccano con il PoC oppure dopo le prime sperimentazioni. A inibire il processo, secondo Kyndryl, concorrono tre principali fattori inibitori.
Prima di tutto la crescente complessità dell’IT in cui si continuano a sommare nuove soluzioni tecnologiche da acquisire e integrare con quelli per esistenti inclusi i sistemi legacy.
Il secondo inibitore è la mancanza di competenze, soprattutto quando si parla di sistemi legacy. Il terzo aspetto è quello che qualsiasi tipo di trasformazione non può esimersi dal concetto di gestione del cambiamento, che deve garantire la piena continuità operativa dei processi preesistenti mentre si procede alla trasformazione.
“Per indirizzare questi tre fattori di inibizione abbiamo introdotto tre componenti fondamentali all’interno del nostro framework – spiega Veronese – . Il primo è l’Agentic Ingestion che permette di aumentare la conoscenza del contesto legata a un workload e di stabilire le dipendenze tra applicazioni, infrastruttura e dati. Il secondo elemento è Agentic Builder che abilita la realizzazione e l’addestramento di agenti in grado di compensare anche la mancanza di competenze interne. Il terzo elemento portante del nostro framework è Agentic Core che è responsabile dell’organizzazione degli agenti, prevedendo la componente human in the loop e ponendo un’attenzione particolare al rischio operativo.”
Dietro al framework Kyndryl colloca un’architettura disegnata per mettere a disposizione tutto quello che serve per andare in produzione, dagli aspetti discovery a quelli di controllo, cyber resilienza, governance e reportistica.
Sei aree di lavoro alla base del framework di servizi
A supporto di questo percorso indirizzato verso un ruolo di partner AI native Kyndryl ha declinato 22 differenti capacità operative, che sfruttano l’AI per ottimizzare i processi e aiutare le aziende a capire perché utilizzare l’intelligenza artificiale, prima ancora di pensare a come farlo.
Questi use case si distribuiscono attraverso sei principali aree di pratica che stanno alla base del framework di servizi proposti attraverso la divisione Kyndryl Consult: cloud (Ibrido e pubblico), core enterprise & zcloud (mainframe e modernizzazione dell’infrastruttura legacy), digital workplace (servizi per l’ambiente di lavoro moderno e ibrido), network & edge (reti, SD-WAN, connettività 5G), data & AI (servizi di gestione dati e GenAI), security & resiliency (resilienza informatica, sicurezza, disaster recovery).
“Per ciascuna di queste sei aree abbiamo identificato una serie di use case per intervenire sui processi di business dei nostri clienti – puntualizza Veronese -. Un esempio può essere l’ottimizzazione del processo di on-boarding o di prenotazioni di biglietti aerei sfruttando agenti specializzati Un altro esempio lo troviamo nel mondo finance dove molti processi di business sono oggi ‘incapsulati’ nel mainframe: per modificare il processo di erogazione di un mutuo, bisogna intervenire sul mondo mainframe, sia a livello di infrastrutture sia di applicazioni, con una complessità significativa, che può essere eliminata attraverso opportuni processi di modernizzazione.”
La componente di agentic AI proietta l’azione di Kyndryl verso un futuro in cui la componente applicativa si affaccia in modo più importante rispetto a ora. Del resto l’intelligenza artificiale di per sé ha una natura abbastanza difficilmente ingabbiabile e il cambiamento che introduce è trasversale.
“Ci sono progetti di trasformazione applicativa dove la nostra competenza sull’infrastruttura si arricchisce naturalmente anche con l’utilizzo di questi agenti – conclude Veronese –. Sviluppare applicazioni nuove non è il nostro ‘core’, ma trasformare le applicazioni esistenti in qualcosa di più moderno è un aspetto su cui invece stiamo entrando e dove ci aiuta molto la soluzione agentica”.
Le persone inazienda sono pronte per l’AI?
Mentre le imprese cercano di cogliere il valore trasformativo dell’AI, sta emergendo con chiarezza un divario tra ambizione e preparazione. Il Kyndryl Readiness Report, pubblicato a fine 2025, mette in evidenza quanto il binomio fra tecnologia e capitale umano sia determinante per produttività, competitività e crescita, ma anche quanto la “readiness” delle persone nel comprendere, adottare, gestire e sfruttare le nuove tecnologie resti un punto critico.
Basato su 2.700 interviste a clienti Kyndryl a livello globale, il report indica che il 90% delle organizzazioni ritiene di disporre di strumenti e processi adeguati per scalare l’innovazione, ma oltre la metà dichiara di essere frenata dal proprio stack tecnologico. Sul fronte delle competenze, meno di un terzo valuta i dipendenti realmente pronti per l’AI. In sintesi, solo il 30% delle persone all’interno delle aziende appare pronto a gestire e valorizzare l’AI, mentre il 40% degli intervistati indica la complessità organizzativa e dei sistemi IT come un freno all’adozione di nuove tecnologie e ai percorsi di modernizzazione e trasformazione. Colmare questo scarto diventa insieme la sfida più rilevante e l’opportunità più concreta nel percorso verso un’AI realmente operativa.