L’AI non fallisce nei modelli. Fallisce nelle architetture.

Negli ultimi mesi il dibattito sull’Agentic AI ha compiuto un salto di maturità. Non si parla più soltanto di strumenti capaci di generare contenuti o supportare decisioni umane, ma di sistemi in grado di ragionare, pianificare ed eseguire azioni autonome all’interno dei processi core delle istituzioni finanziarie.

È un cambio di paradigma profondo, che sta ridefinendo il modo in cui banche, asset manager e operatori FinTech guardano all’intelligenza artificiale. Eppure, nonostante l’enorme attenzione mediatica e gli investimenti crescenti, molte iniziative AI continuano a fermarsi alla fase sperimentale, senza mai arrivare a una reale adozione su scala.

Il motivo, sempre più evidente, non è la qualità dei modelli.

Il vero limite dell’AI è l’architettura

Su questo punto 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 una constatazione tanto semplice quanto spesso sottovalutata: l’ostacolo principale all’adozione efficace dell’intelligenza artificiale non è tecnologico, ma architetturale.

Molte istituzioni stanno cercando di innestare logiche di Agentic AI su sistemi monolitici progettati per un’altra epoca. Architetture rigide, cicli di rilascio lunghi, integrazioni complesse e modelli di governance poco flessibili rendono estremamente difficile orchestrare agenti specializzati, aggiornare i modelli in modo continuo e gestire livelli diversi di autonomia operativa.

Il risultato è sotto gli occhi di tutti: iniziative promettenti che restano confinate nei laboratori di innovazione, incapaci di generare impatto reale sul business.

I numeri confermano il problema

Il contesto competitivo rende questo limite ancora più evidente. 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 concreto. Al contrario, gli early adopter dell’Agentic AI potrebbero ottenere incrementi significativi di redditività nel medio periodo.

Ma la differenza non la farà chi sperimenta per primo. La faranno le organizzazioni strutturalmente pronte a portare l’AI in produzione.

Deloitte segnala già riduzioni dei costi comprese tra il 30% e il 50% su workflow specifici, mentre il MIT Technology Review evidenzia come una quota crescente di istituzioni finanziarie stia testando sistemi agentici in ambienti produttivi reali. Tuttavia, questi benefici restano accessibili solo a chi dispone di fondamenta tecnologiche adeguate.

Perché i sistemi monolitici non funzionano

I sistemi legacy assorbono ancora una parte rilevante dei budget IT e sono stati progettati per stabilità e controllo, non per adattabilità e sperimentazione continua. L’Agentic AI, invece, richiede esattamente l’opposto: modularità, interoperabilità, capacità di aggiornamento rapido e governance graduata.

Un agente autonomo che gestisce un processo di compliance, ad esempio, necessita di controlli, audit trail e livelli di supervisione molto diversi rispetto a un agente dedicato alla customer interaction. Le architetture monolitiche offrono un controllo “tutto o niente”, incompatibile con questa complessità.

È qui che molte strategie AI si bloccano.

Il ruolo chiave delle architetture modulari

La risposta, come sottolinea De Leonardis, passa da un cambio di paradigma architetturale. Le architetture modulari e service-based permettono di integrare l’intelligenza artificiale in modo selettivo e progressivo, attivandola su processi circoscritti – dalla compliance al credito, dal reporting alla gestione delle interazioni – misurandone l’impatto e scalando solo ciò che funziona.

In un modello modulare:

  • ogni servizio ha responsabilità chiare
  • gli agenti AI operano in contesti controllati
  • i rischi restano confinati
  • l’evoluzione è incrementale, non traumatica


Essere “AI-ready”, quindi, non significa aggiungere un livello di intelligenza sopra piattaforme esistenti. Significa progettare sistemi nativamente pensati per accogliere, governare e far evolvere l’AI nel tempo.

Precisione, non dimensione

Nell’era dell’Agentic AI, vince chi adotta un approccio di precisione. Non grandi rivoluzioni tecnologiche calate dall’alto, ma interventi mirati su processi ad alto impatto, supportati da un’architettura che consente di sperimentare, apprendere e scalare in modo controllato.

La vera domanda, oggi, non è più se adottare l’intelligenza artificiale.
È se l’architettura su cui poggia il nostro sistema informativo è davvero pronta a sostenerla.

Per molte organizzazioni costruite su fondamenta monolitiche, la risposta richiede una riflessione profonda. Per chi saprà affrontarla con lucidità, l’Agentic AI rappresenta non solo una tecnologia emergente, ma un vero vantaggio competitivo strutturale.

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