Bit For Bite 11
L’AI non fallisce nei modelli. Fallisce nelle architetture.
Cari lettori,
Negli ultimi mesi il dibattito sull’Agentic AI è entrato in una fase di maggiore maturità. Non si parla più soltanto di sistemi capaci di generare contenuti o supportare le decisioni, ma di agenti in grado di ragionare, pianificare ed eseguire azioni all’interno dei processi core delle istituzioni finanziarie.
Su questo tema è intervenuto di recente Alessandro De Leonardis, CIO di Armundia Group, in un approfondimento dedicato all’evoluzione dell’AI nel mondo FinTech. La sua analisi parte da un punto tanto semplice quanto spesso trascurato: il vero limite all’adozione efficace dell’intelligenza artificiale non è la qualità dei modelli, ma l’architettura tecnologica su cui vengono innestati.
Il contesto è chiaro. Secondo il McKinsey Global Banking Annual Review 2025, il settore bancario rischia fino a 170 miliardi di dollari di erosione dei profitti nel prossimo decennio se non riuscirà a tradurre l’AI in valore operativo reale. Allo stesso tempo, gli early adopter dell’Agentic AI potrebbero ottenere incrementi significativi di redditività. La differenza, però, non la fa chi sperimenta per primo, ma chi è strutturalmente pronto a portare l’AI in produzione.
Come sottolinea De Leonardis, molte istituzioni stanno tentando di applicare logiche di AI avanzata su sistemi monolitici progettati per un’altra epoca. Architetture rigide, cicli di rilascio lunghi e modelli di governance poco flessibili rendono complesso orchestrare agenti specializzati, aggiornare i modelli in modo continuo e gestire livelli diversi di autonomia. Il risultato è sotto gli occhi di tutti: iniziative che restano bloccate nella fase pilota.
La risposta, secondo questa visione, passa da un cambio di paradigma architetturale. Le architetture modulari e service-based permettono di integrare l’AI in modo selettivo, attivandola su processi specifici – dalla compliance al credito, dal reporting alla customer interaction – misurandone l’impatto e scalando solo ciò che funziona. Deloitte rileva già riduzioni dei costi tra il 30% e il 50% su workflow mirati, mentre il MIT Technology Review segnala una diffusione crescente di sistemi agentici in ambienti produttivi.
Il messaggio è netto: essere AI-ready non significa aggiungere un livello di intelligenza sopra piattaforme esistenti. Significa progettare sistemi pensati per accogliere, governare e far evolvere l’AI nel tempo.
Nell’era dell’Agentic AI, la domanda non è se adottare l’intelligenza artificiale.
È se la nostra architettura è pronta a sostenerla.
A presto,
Stavri Pici