--- title: "Progetti di AI fermi al pilota: per NVIDIA il modello è solo una delle cinque parti di un agente" url: https://giornaledellepmi.it/progetti-di-ai-fermi-al-pilota-per-nvidia-il-modello-e-solo-una-delle-cinque-parti-di-un-agente/ author: "Gaetano Castaldo" published: 2026-11-06T07:00:46+01:00 modified: 2026-11-05T19:31:58+01:00 publisher: "Il Giornale delle PMI" language: it sections: ["IA"] --- # Progetti di AI fermi al pilota: per NVIDIA il modello è solo una delle cinque parti di un agente *Gaetano Castaldo · 6 Novembre 2026 · Il Giornale delle PMI* > Gartner prevedeva che almeno il 30% dei progetti di AI generativa sarebbe stato abbandonato dopo il pilota entro la fine del 2025. Il 21 ottobre, a Berlino, il CEO di NVIDIA ha scomposto un agente di intelligenza artificiale in cinque parti, e il modello è solo una. Nelle aziende che seguo il pilota si ferma spesso per la stessa ragione: la conoscenza dell'azienda non è scritta da nessuna parte. Un caso visto sul campo e l'ordine che funziona: mansionario, procedure, processi, implementazione, e solo alla fine l'AI. Il 21 ottobre, a Berlino, il CEO di NVIDIA Jensen Huang ha scomposto un agente di intelligenza artificiale in cinque parti: il modello, l’impalcatura che lo fa lavorare (gli addetti ai lavori la chiamano harness), l’ambiente protetto in cui opera, la conoscenza e gli strumenti. Il modello, quello su cui si concentrano confronti e classifiche, è una parte su cinque. NVIDIA vende l’hardware su cui quei modelli girano, quindi la sua parola va presa con cautela. Ma la stessa idea esce da fonti indipendenti, ed è quella che vedo da tempo nelle aziende che seguo: quando un progetto di AI si ferma, raramente è colpa del modello. ## **Il pilota che funziona nella demo** Le stime più citate vanno nella stessa direzione. Nel luglio 2024 Gartner prevedeva che almeno il 30% dei progetti di AI generativa sarebbe stato abbandonato dopo la prova di fattibilità entro la fine del 2025, per dati di scarsa qualità, controlli sui rischi inadeguati, costi crescenti o valore poco chiaro. Un rapporto preliminare del MIT, ripreso da Fortune nell’agosto 2025, parlava di circa il 95% di progetti pilota senza effetti misurabili sul conto economico, e ne attribuiva la causa più al modo in cui l’AI viene inserita nel lavoro che alla qualità dei modelli. Nelle aziende che seguo il copione è spesso questo. La demo funziona: il modello riassume, scrive, risponde. Poi si prova a metterlo in un processo vero, tutti i giorni, e si scopre che nessuno ha mai scritto come quel processo funziona. ## **La conoscenza nella testa di una persona** Un caso che ho seguito. In un’azienda manifatturiera la pianificazione della produzione dipendeva da una sola persona, e le regole con cui la costruiva non erano scritte da nessuna parte. Nello stesso reparto un’altra persona passava ogni giorno diverse ore a ricopiare schede cartacee in un foglio Excel, per costruire gli indicatori che la direzione leggeva. Un’AI che pianifica, lì, non avrebbe avuto niente da leggere. E un’AI che legge le schede avrebbe automatizzato un passaggio che andava prima ripensato. Non mancava il modello: mancava la conoscenza dell’azienda, in una forma che una macchina, e prima ancora un collega appena arrivato, potesse usare. ## **Prima i processi, poi l’AI** L’ordine che funziona, nelle aziende che seguo, tende a essere lo stesso, e non comincia dall’AI. 1. **Il mansionario.** Chi fa cosa, messo per iscritto. Sembra burocrazia, ed è la base di tutto il resto. 2. **Le procedure su un foglio Excel.** Per ogni attività, i passaggi come si fanno davvero. 3. **I processi.** Chi fa cosa, quando, come, con quale strumento, e come comunica il risultato a chi viene dopo. 4. **L’implementazione.** I processi scritti diventano strumenti: gestionale, automazioni, regole. 5. **Solo a quel punto, l’AI.** Sui processi che portano via più tempo e dove il ROI è più alto. Nella mia lettura, è anche il modo in cui si costruiscono le altre quattro parti di cui parlava Huang. La conoscenza è quella che hai scritto. Gli strumenti sono i sistemi che l’azienda usa già. L’impalcatura e l’ambiente protetto decidono che cosa l’agente può leggere, che cosa può fare e che cosa no. ## **Di chi è la conoscenza** C’è un’ultima ragione per partire da qui. A Berlino Huang ha detto che la conoscenza e gli strumenti di un agente appartengono all’azienda. Una conoscenza scritta, ordinata e tenuta in casa resta tua qualunque modello userai domani, e qualunque fornitore sceglierai. Un pilota costruito solo sul modello del momento rischia di fermarsi il giorno in cui il modello cambia, o il fornitore cambia le condizioni. Il pilota che si ferma non è un fallimento dell’AI. È il segnale che l’azienda ha provato a saltare un passaggio. --- Fonte: [Progetti di AI fermi al pilota: per NVIDIA il modello è solo una delle cinque parti di un agente](https://giornaledellepmi.it/progetti-di-ai-fermi-al-pilota-per-nvidia-il-modello-e-solo-una-delle-cinque-parti-di-un-agente/), Il Giornale delle PMI.