Al Netcomm Forum 2026, Giovanni Scardovi, CEO di Deda Digital, racconta come gli agenti AI enterprise stanno trasformando i processi core delle aziende, tra governance, sicurezza, compliance e NIS2.
Netcomm Forum 2026 — XXI edizione, 6-7 maggio 2026, Allianz MiCo, Milano.
Immagina di aver costruito una strategia solida — budget approvato, obiettivi definiti, roadmap pronta, poi arrivi a marzo e ti accorgi che il mercato si è mosso in un modo imprevedibile. Non per colpa tua: semplicemente, i cicli dell'intelligenza artificiale corrono più veloci dei nostri cicli di pianificazione e il risultato è che le strategie invecchiano prima ancora di essere eseguite.
Il 5 febbraio 2026 qualcosa è cambiato in modo irreversibile: il rilascio di un nuovo modello Anthropic ha innescato crolli in borsa significativi nel mondo del software SaaS e della consulenza. Non era l'ennesimo aggiornamento. Era il segnale che il mercato stava finalmente capendo quello che molte aziende faticano ancora a realizzare: gli agenti AI sono già in grado di attuare interi processi operativi, non solo di supportarli.
Il 6 e 7 maggio 2026 eravamo alla XXI edizione del Netcomm Forum, all'Allianz MiCo di Milano - il principale appuntamento italiano sul commercio digitale. Un evento che ha riunito i principali player del retail e dell'e-commerce nazionale e internazionale, con una sezione interamente dedicata alla trasformazione dell’AI.
Un contesto perfetto per una conversazione scomoda ma necessaria: come si porta davvero l'AI nei processi core di un'impresa, senza fare danni?
È lì che il nostro CEO, Giovanni Scardovi, ha preso la parola per condividere il punto di vista di Deda Digital su come le imprese possono — e devono — approcciare la transizione verso gli agenti AI in modo concreto, sicuro e misurabile.
Quello che segue è il succo del suo speech.
Il titolo dello speech di Scardovi è una provocazione dichiarata, è una presa di posizione.
Il tradizionale ciclo di pianificazione del budget — costruito in autunno, rifinito a novembre e operativo da gennaio — funzionava quando il contesto era stabile abbastanza da tenere per un anno. Oggi, con rilasci di nuovi modelli AI quasi ogni settimana da parte di Anthropic, OpenAI e Google, quel contesto non esiste più.
La risposta non è l'improvvisazione, ma una nuova disciplina: pianificare e misurare per trimestre. Non come scelta, ma come adattamento necessario a un mercato che non aspetta i nostri cicli di approvazione.
C'è una distinzione che Giovanni Scardovi ha voluto chiarire subito — perché è quella su cui si gioca tutto.
Un Large Language Model risponde a una domanda. È un interlocutore straordinariamente capace, ma sei ancora tu a fare le cose.
Un agente AI invece fa le cose al posto tuo. Gestisce un reso, modifica un ordine, emette una fattura, approva una richiesta di ferie. Si attiva su un evento — un ticket aperto, un alert, la chiusura contabile mensile — e porta a termine il compito in autonomia, integrandosi con i sistemi aziendali già esistenti.
«Gli agenti AI diventeranno presto dei colleghi virtuali che faranno una parte delle attività oggi svolte da colleghi umani. Aspettare è un lusso che non possiamo permetterci.» — Giovanni Scardovi, CEO Deda Digital
Questa è la ragione per cui i cali in borsa del 5 febbraio 2026 hanno colpito così duramente il settore software e della consulenza: il mercato ha realizzato che i processi core delle aziende sono già oggi a portata di agente; e chi fa software gestionale o consulenza lo ha capito prima degli altri.
Qui il discorso si fa concreto e più delicato.
Il System of Records è l'infrastruttura operativa di ogni impresa: ERP (SAP, Microsoft), CRM, piattaforme e-commerce, sistemi di magazzino, ciclo ordine-incasso. È il posto dove vivono i dati e i processi veri. Ed è esattamente lì che gli agenti AI devono operare per generare valore reale, ma è anche il posto dove i margini di errore si riducono al minimo.
Un agente che produce un testo marketing impreciso è un problema gestibile. Un agente che sbaglia un bonifico, cancella un ordine o approva un reso non autorizzato è tutt'altra questione. Per questo Scardovi ha indicato i quattro rischi principali da presidiare prima di avviare qualsiasi progetto:
Non a caso, Gartner stima che oltre il 40% dei progetti AI già avviati verrà cancellato: quasi sempre perché si è partiti senza aver valutato la complessità del sistema informativo sottostante.
Il messaggio di Scardovi è diretto: la sicurezza non la garantisce il modello LLM, la garantisce l'infrastruttura che lo contiene.
Usare un agente AI esterno — per quanto sofisticato — sui tuoi processi core significa dover gestire da solo tutti i problemi di accesso al dato, controllo, anti-allucinazione, compliance. Un lavoro enorme, su una tecnologia che cambia ogni dieci giorni. Non è sostenibile.
L'alternativa è lavorare con agenti che nascono già dentro il tuo system of records:
Salesforce con Agentforce porta gli agenti AI all'interno del CRM, dove i dati aziendali già esistono: cliente, fattura, contratto, storico acquisti, solvibilità. L'agente non ha bisogno di "imparare" il contesto perchè ci vive già dentro. Non hai bisogno di spiegare nulla all'agente, puoi dargli istruzioni in linguaggio naturale («controlla che il cliente non abbia già chiesto resi nell'ultimo mese, verifica la solvibilità, accetta il reso e manda un buono sconto») perché i concetti sottostanti sono già nella sua semantica. Permessi, audit trail, protezione da prompt injection: tutto già configurato.
SAP con Joule segue la stessa logica per il mondo ERP. SAP sta evolvendo da gestionale a business suite integrata — ERP classico, e-commerce, CRM e agenti AI nativi. Un agente Joule non va "configurato" per capire cosa sono un ordine o un movimento di magazzino: lo sa già.
Il modello LLM sottostante cambierà — oggi OpenAI, domani Anthropic o Google, dopodomani qualcun altro. Quello che garantisce continuità, sicurezza e compliance è l'infrastruttura. Ed è lì che va costruita la solidità del progetto.
Scardovi ha dedicato un passaggio esplicito al tema della NIS2 e governance: le aziende strutturate sono già dentro framework normativi stringenti (ISO 9001, ISO 27001, NIS2), e introdurre agenti AI nei processi operativi senza un disegno di governance non è solo rischioso — è incompatibile con quegli obblighi.
Scegliere un partner tecnologico certificato, con datacenter europei e gestione del dato GDPR-compliant, non è una questione di preferenza: è parte della responsabilità aziendale nella gestione dell'AI.
“Deda Digital è la business unit del Gruppo Deda focalizzata sui processi marketing, vendite, post-vendita, service e commerce. Siamo partner Salesforce e — attraverso Derga Consulting — partner SAP. Il Gruppo Deda conta oltre 5.500 persone, supera i 600 milioni di fatturato ed è presente in Italia, negli Stati Uniti e nei principali mercati internazionali.”
Il punto su cui Scardovi ha insistito non è tecnologico, ma metodologico: la conoscenza di dominio è il vero fattore differenziale.
Sapere come funziona davvero un processo in un'azienda food, manufacturing, retail o fashion è ciò che permette di distinguere un caso d'uso con ritorno immediato da un proof of concept che non arriverà mai in produzione. È lì, nella comprensione dei processi prima ancora che dei modelli, che si costruisce un progetto AI enterprise che regge nel tempo.
Niente roadmap da 80 slide, le indicazioni operative che Scardovi ha portato al Netcomm Forum 2026 sono tre, e sono concrete:
Aspettare non è un'opzione neutrale. È una scelta attiva a favore dei competitor che hanno già preso parte al cambiamento.
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