L’applicazione degli agenti AI nei processi aziendali rende più sfumato il confine tra automazione tradizionale e intelligenza artificiale. Un workflow segue un percorso definito, un sistema RPA esegue operazioni programmate, ma un agente è diverso, un agente AI può scegliere autonomamente come raggiungere un determinato obiettivo aprendo la strada a spettacolari possibilità e rischi spaventosi. Mettere insieme questi elementi senza perdere il controllo del processo è una delle nuove sfide dell'automazione enterprise ed è anche alla base della crescita della categoria che Gartner definisce BOAT, Business Orchestration and Automation Technologies, nella quale convergono tecnologie fino a poco tempo fa considerate separate: orchestrazione dei processi, automazione, RPA, gestione delle regole, sviluppo low-code, elaborazione intelligente dei documenti e, sempre più, AI agentica.
In questo mercato Appian ha ottenuto il primo posto nei casi d'uso relativi all'automazione deterministica dei workflow e al consolidamento delle piattaforme nel Gartner Critical Capabilities 2026 dedicato alle tecnologie BOAT. L’azienda è stata inoltre indicata tra i Leader nel Gartner Magic Quadrant 2026 della stessa categoria. Gartner ha preso in considerazione 20 fornitori e cinque differenti casi d'uso: tra le aziende classificate come Leader è stata l'unica a rientrare nelle prime tre posizioni in tutti e cinque i casi d'uso e ha ottenuto il punteggio più elevato nelle capacità relative alle operazioni e alla governance della piattaforma.
Dal workflow all'orchestrazione degli agenti
La questione più interessante va però oltre la posizione occupata nella classifica. Con la diffusione dell'AI agentica, l'automazione non riguarda più soltanto la possibilità di eliminare attività manuali ripetitive. Un processo può oggi coinvolgere dipendenti, applicazioni aziendali, workflow deterministici, bot RPA e agenti AI, magari anche sviluppati da fornitori differenti. Diventa quindi necessario stabilire chi può fare cosa, quali dati può usare un agente, quando una decisione deve essere trasferita a una persona e come tenere traccia di tutto quanto è accaduto e perché. La strategia di Appian punta a riunire questi elementi nella propria piattaforma, che comprende orchestrazione dei processi, gestione dei dati, agenti AI, RPA, business rule, Intelligent Document Processing (IDP) e sviluppo low-code assistito dall'intelligenza artificiale.
L'obiettivo, importante, è evitare che l'introduzione degli agenti produca un nuovo livello di frammentazione tecnologica proprio mentre si sta cercando di ridurre quella accumulata negli anni con l'adozione di strumenti di automazione differenti.
Un data fabric per dare contesto all'AI per agenti autonomi in processi deterministici
Uno degli elementi centrali dell'architettura Appian è il data fabric che permette di mettere a disposizione dei processi e degli agenti informazioni provenienti da diversi sistemi aziendali senza spostare o duplicare i dati. Nel caso dell'AI questo livello assume un'importanza particolare perché un agente è utile soltanto se dispone del contesto necessario per svolgere il proprio compito, ma l'accesso alle informazioni aziendali deve rispettare autorizzazioni e policy. Appian prevede controlli di accesso a livello di singola riga e campo, in modo che il contesto fornito agli agenti sia condizionato dai privilegi associati all'utente e al processo, rendendoli pronti a quello che davvero caratterizza la soluzione: l'incontro tra AI agentica e processi deterministici. L'idea è quella di sfruttare l'autonomia dell'agente dove questa può portare un vantaggio, mantenendola però all'interno di un processo che stabilisce obiettivi, contesto, regole ed eventuali punti di controllo umano.
«L'AI deve operare con totale affidabilità quando gestisce processi operativi ad alto rischio», sostiene Sanat Joshi, Executive Vice President of Product di Appian. Secondo Joshi, inserire gli agenti direttamente all'interno di modelli di processo strutturati permette di fornire loro obiettivi precisi e un contesto definito entro cui operare. Un approccio molto rilevante quando l'AI si applica a processi nei quali un errore può avere conseguenze significative dal punto di vista economico, normativo o operativo. In questi scenari, infatti, la capacità dell'agente di trovare autonomamente una soluzione deve convivere con la necessità dell'azienda di sapere quali decisioni sono state prese, sulla base di quali informazioni e con quali autorizzazioni.
La governance diventa parte dell'automazione
Appian introduce quindi anche un livello dedicato all'orchestrazione e alla governance degli agenti, che può coordinare sia gli agenti sviluppati sulla piattaforma sia quelli provenienti da terze parti. L'obiettivo è di fornire controllo e osservabilità sulle attività e prevedere i percorsi di escalation verso operatori umani quando un agente incontra una situazione che richiede un'autorizzazione, una decisione o una verifica.
È un passaggio importante nell'evoluzione dell'automazione aziendale. Con i sistemi tradizionali il problema era prevalentemente stabilire come automatizzare una sequenza di operazioni. Con l'AI agentica bisogna anche governare componenti software che dispongono di un certo grado di autonomia e, soprattutto, di “creatività”. Per le imprese questo significa che l'adozione degli agenti potrebbe spostare una parte crescente dell'attenzione dalla capacità del singolo modello AI all'architettura nella quale viene inserito.