{"id":16047,"date":"2026-09-16T11:02:04","date_gmt":"2026-09-16T09:02:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.intesys.it\/journal\/?p=16047"},"modified":"2026-09-16T11:44:24","modified_gmt":"2026-09-16T09:44:24","slug":"ai-sprawl-guida-governance-ai-azienda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.intesys.it\/journal\/digital-transformation\/ai-sprawl-guida-governance-ai-azienda\/","title":{"rendered":"AI Sprawl: dove porta l\u2019adozione incontrollata dell\u2019AI (e come governarla con un percorso a maturit\u00e0 crescente)"},"content":{"rendered":"

Indice dei contenuti<\/span>
  1. Tre scenari di adozione senza visione<\/a><\/li>
  2. La lezione delle API: si esce dallo sprawl con un approccio strutturato<\/a><\/li>
  3. Governare l\u2019entusiasmo, non spegnerlo<\/a><\/li><\/ol><\/div><\/div><\/p>[vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]C\u2019\u00e8 un fenomeno che chi si occupa di architetture IT conosce bene, perch\u00e9 lo ha gi\u00e0 vissuto una volta. Anni fa lo abbiamo chiamato API sprawl<\/strong><\/a>: la proliferazione incontrollata di API nate per rispondere a esigenze puntuali, senza standard condivisi, senza catalogo, senza governo \u2014 fino a quando l\u2019ecosistema che avrebbe dovuto accelerare il business \u00e8 diventato esso stesso un freno, fatto di duplicazioni, vulnerabilit\u00e0 e debito tecnico. Ne abbiamo scritto pi\u00f9 volte su questo Journal, insieme al percorso per uscirne<\/a>: visibilit\u00e0, standard, governance<\/strong>.<\/p>\n

    Oggi quel copione si sta ripetendo con l\u2019intelligenza artificiale<\/strong>, con due differenze importanti: la velocit\u00e0, che \u00e8 molto pi\u00f9 alta, e la posta in gioco, che con l\u2019arrivo dell\u2019AI agentica<\/strong> \u2014 sistemi che non si limitano a rispondere ma agiscono sui processi \u2014 \u00e8 destinata a crescere ancora. Lo chiamiamo AI sprawl<\/strong>, e i numeri dicono che \u00e8 gi\u00e0 realt\u00e0: secondo il Work Trend Index di Microsoft<\/a>, il 78% di chi usa l\u2019AI al lavoro porta con s\u00e9 strumenti propri<\/strong>, fuori dall\u2019approvazione IT. Secondo il report sulla Shadow AI di UpGuard<\/a> l’81% dei dipendenti usa tool AI non autorizzati<\/strong>.<\/p>\n

    Adozione altissima, governo bassissimo: \u00e8 la definizione stessa di sprawl. Vediamo, con tre scenari tratti dall\u2019esperienza sul campo, dove porta \u2014 e poi come il mondo API ci abbia gi\u00e0 insegnato la via d\u2019uscita.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\n

    Tre scenari di adozione senza visione<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\n

    Scenario 1: la compagnia con tre assistenti virtuali<\/h3>\n

    Una compagnia assicurativa di medie dimensioni. Il marketing lancia un chatbot sul sito per la preventivazione, appoggiandosi a un vendor SaaS. Sei mesi dopo, l\u2019area sinistri sviluppa internamente un assistente per gli operatori del contact center, integrando direttamente le API di un provider LLM<\/strong>. Nel frattempo l\u2019IT sperimenta un terzo assistente per la intranet, con un altro modello ancora.<\/p>\n

    Dopo un anno la compagnia ha tre assistenti che rispondono in modo diverso alle stesse domande<\/strong> \u2014 con il rischio concreto che uno di essi dia al cliente un\u2019informazione precontrattuale scorretta \u2014 tre contratti con tre fornitori, tre insiemi di API key disseminate nel codice, tre fatture a consumo che nessuno consolida e nessuna funzione aziendale in grado di dire quanto la compagnia stia spendendo in AI, n\u00e9 con quali risultati. Ogni progetto, preso da solo, era sensato. \u00c8 l\u2019assenza di una visione d\u2019insieme che li ha trasformati in un problema<\/strong>.<\/p>\n

    Scenario 2: la shadow AI nella rete distributiva<\/h3>\n

    Una banca con una rete di gestori e consulenti. Nessun progetto AI ufficiale \u00e8 ancora partito \u2014 il comitato rischi sta valutando \u2014 ma nel frattempo i consulenti hanno scoperto da soli quanto gli strumenti generativi pubblici facciano risparmiare tempo: sintesi di documenti, bozze di e-mail ai clienti, preparazione degli incontri. Il problema \u00e8 cosa incollano in quegli strumenti: estratti di posizioni patrimoniali, dati anagrafici, situazioni familiari.<\/p>\n

    Non \u00e8 uno scenario teorico: secondo uno studio di Cisco del 2025, citato nel report sulla Shadow AI di Olakai<\/a>, il 46% delle organizzazioni ha gi\u00e0 riscontrato fughe di dati interni attraverso l\u2019AI generativa<\/strong>, e il costo medio di una violazione legata alla shadow AI, secondo uno studio IBM citato nello stesso report Olakai, ha raggiunto cifre tra i 3,96 e 4,63\u00a0milioni di dollari<\/strong>. Il paradosso \u00e8 che il divieto puro peggiora le cose: la shadow AI nasce proprio dove l\u2019azienda non offre un\u2019alternativa sanzionata. Come le shadow API di cui parlavamo a proposito di API Security<\/strong><\/a>, ci\u00f2 che non \u00e8 censito non \u00e8 proteggibile \u2014 ma qui a essere invisibile non \u00e8 un endpoint: sono i dati dei clienti che escono dal perimetro.<\/p>\n

    Scenario 3: il POC che diventa produzione<\/h3>\n

    Un gruppo finanziario avvia un proof of concept: un modello LLM per classificare e smistare le richieste dei clienti corporate<\/strong>. Il POC funziona, il business lo adotta, i volumi crescono. Ma il POC non \u00e8 mai stato promosso a sistema di produzione: il provider \u00e8 cablato nel codice (cambiare modello significherebbe riscrivere), non esiste log delle interazioni (quando la compliance chiede \u201ccome ha deciso il sistema questa classificazione?\u201d \u2014 domanda a cui AI Act e normative di vigilanza danno sempre pi\u00f9 peso \u2014 non c\u2019\u00e8 risposta), e i costi a token, trascurabili nel pilota, a volumi reali sono decuplicati senza che nessuno se ne accorgesse fino alla fattura.<\/p>\n

    \u00c8 forse lo scenario pi\u00f9 insidioso, perch\u00e9 non nasce dall\u2019indisciplina ma dal successo: \u00e8 l\u2019adozione che cresce pi\u00f9 in fretta della sua infrastruttura di governo<\/strong>.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” bg_image=”16032″ bg_position=”center center” background_image_loading=”default” bg_repeat=”no-repeat” scene_position=”center” text_color=”light” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” enable_gradient=”true” color_overlay=”#000000″ advanced_gradient_angle=”0″ overlay_strength=”0.95″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none” gradient_type=”default” shape_type=””][vc_column column_padding=”padding-4-percent” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” constrain_group_2=”yes” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” advanced_gradient_angle=”0″ gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid” gradient_type=”default”][vc_row_inner column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” text_align=”left” row_position=”default” row_position_tablet=”inherit” row_position_phone=”inherit” overflow=”visible” pointer_events=”all”][vc_column_inner column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” overflow=”visible” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/6″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][image_with_animation image_url=”10304″ image_size=”full” max_width=”custom” animation_type=”entrance” animation=”None” animation_movement_type=”transform_y” hover_animation=”none” alignment=”” border_radius=”none” box_shadow=”none” image_loading=”default” max_width_custom=”30%”][\/vc_column_inner][vc_column_inner column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” overflow=”visible” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”5\/6″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\n

    APPROFONDISCI IL TEMA AI<\/h5>\n[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” text_align=”left” row_position=”default” row_position_tablet=”inherit” row_position_phone=”inherit” overflow=”visible” pointer_events=”all”][vc_column_inner column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” overflow=”visible” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”5\/6″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_custom_heading text=”Come governare il traffico verso i modelli AI” font_container=”tag:h3|font_size:34px|text_align:left|color:%23ffffff|line_height:42px” use_theme_fonts=”yes” css=””][nectar_btn size=”medium” open_new_tab=”true” button_style=”see-through-2″ color_override=”#ffffff” hover_color_override=”#17fdb4″ hover_text_color_override=”#000000″ icon_family=”none” text=”LEGGI L’ARTICOLO” margin_top=”15″ url=”https:\/\/www.intesys.it\/journal\/intelligenza-artificiale\/ai-gateway-governare-traffico-verso-modelli-ai\/”][\/vc_column_inner][vc_column_inner column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” overflow=”visible” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/6″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\n

    La lezione delle API: si esce dallo sprawl con un approccio strutturato<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]Questi tre scenari hanno una radice comune: l\u2019adozione \u00e8 avvenuta per accumulo di iniziative<\/em>, non per stadi di maturit\u00e0<\/em>. Ed \u00e8 esattamente l\u2019errore da cui il mondo API \u00e8 uscito adottando modelli di maturit\u00e0 espliciti: nessuna organizzazione \u00e8 passata in un colpo solo dalle integrazioni punto-punto all\u2019API-first, ma chi ha governato la traiettoria \u2014 prima visibilit\u00e0, poi standard, poi piattaforma, poi cultura \u2014 \u00e8 arrivato a destinazione con anni di vantaggio e molto meno debito tecnico.<\/p>\n

    Per l\u2019AI vale lo stesso approccio, e i framework di riferimento convergono: il modello di maturit\u00e0 AI di Gartner<\/a> <\/strong>articola cinque livelli su pilastri che vanno dalla strategia alla governance, dall\u2019engineering alle persone. La nostra esperienza sul campo \u2014 in particolare nei settori regolamentati, dove banche e assicurazioni guidano l\u2019adozione di agenti in produzione<\/strong> (Statistiche sull’adozione degli agenti AI Enterprise 2026 di Paul Okhrem<\/a>) ma la maturit\u00e0 di governo resta indietro \u2014 ci porta a declinarlo in quattro tappe operative, ognuna con un obiettivo chiaro e casi d\u2019uso concreti.<\/p>\n

    Tappa 1 \u2014 Visibilit\u00e0 e prima risposta: dal divieto all\u2019alternativa governata<\/h3>\n

    Prima di costruire, occorre vedere. Il punto di partenza \u00e8 un censimento onesto<\/strong>: quali strumenti AI sono gi\u00e0 in uso \u2014 ufficiali e non \u2014 quali dati toccano, quali contratti e costi esistono. Segue la prima mossa concreta, che non \u00e8 un divieto ma un\u2019alternativa autorevole e autorizzata<\/strong>: uno strumento di produttivit\u00e0 AI approvato, accessibile a tutti, con i dati personali mascherati e le interazioni tracciate.<\/p>\n

    Un esempio, nel mondo assicurativo<\/em>: mettere a disposizione della rete agenziale un assistente interno per la sintesi di condizioni di polizza e normativa, che risponde solo su basi di conoscenza aziendali. I consulenti smettono di usare gli strumenti pubblici non perch\u00e9 \u00e8 vietato, ma perch\u00e9 quello interno \u00e8 migliore per il loro lavoro \u2014 e la shadow AI si svuota dal basso.<\/p>\n

    Tappa 2 \u2014 Il primo caso d\u2019uso industrializzato: costruire il punto di controllo<\/h3>\n

    La seconda tappa seleziona un solo caso d\u2019uso ad alto valore<\/strong> e lo porta in produzione bene: non un POC promosso sul campo, ma un servizio con i requisiti di un sistema enterprise. \u00c8 qui che entra l\u2019AI Gateway<\/strong><\/a> di cui abbiamo parlato nel primo articolo di questa serie: il punto centralizzato da cui passano le chiamate ai modelli, con credenziali custodite, costi misurati per applicazione<\/strong>, log completo delle interazioni e indipendenza dal singolo provider.<\/p>\n

    Un esempio, nel mondo finance o assicurativo<\/em>: la classificazione automatica della corrispondenza clienti, o l\u2019estrazione dati dalle fatture di riparazione nei sinistri auto \u2014 casi d\u2019uso a volumi alti, valore misurabile e rischio contenuto, perfetti per collaudare l\u2019infrastruttura. Il criterio di successo non \u00e8 solo il ROI del caso d\u2019uso: \u00e8 che il secondo caso d\u2019uso costi la met\u00e0 del primo, perch\u00e9 la piattaforma esiste gi\u00e0.<\/p>\n

    Tappa 3 \u2014 La piattaforma e il catalogo: scalare senza frammentare<\/h3>\n

    Con il punto di controllo collaudato, l\u2019adozione pu\u00f2 allargarsi senza ricreare lo sprawl: ogni nuovo caso d\u2019uso entra in un catalogo<\/strong> (chi lo usa, quali dati tocca, quale classe di rischio, quale modello lo serve), con policy differenziate<\/strong> \u2014 i dati sanitari delle polizze salute verso modelli on-premise, le richieste generiche verso modelli cloud economici \u2014 e una pratica di FinOps dell\u2019AI<\/strong>: budget e quote di token per team, applicazione e canale.<\/p>\n

    Un esempio per il mondo assicurativo B2B<\/em>: \u00e8 la tappa in cui i servizi AI si estendono alla rete distributiva \u2014 broker, bancassurance, comparatori \u2014 trattati come prodotti a catalogo con quote e contrattualistica per partner, come descritto nel primo articolo.<\/p>\n

    Tappa 4 \u2014 Agentic readiness: l\u2019autonomia come traguardo, non come scorciatoia<\/h3>\n

    Solo a questo punto \u2014 con visibilit\u00e0, piattaforma, catalogo e policy \u2014 l\u2019organizzazione \u00e8 pronta per il passo che tutti oggi vorrebbero fare per primo: gli agenti che operano sui processi con autonomia crescente<\/strong>. Le fondamenta delle tappe precedenti diventano prerequisiti: identit\u00e0 e permessi per ogni agente, strumenti in allowlist, checkpoint umani sulle azioni irreversibili, audit trail \u2014 i temi che approfondiamo nel terzo articolo di questa serie.<\/p>\n

    Sempre esemplificando, nel mondo assicurativo<\/em>: l\u2019agente che istruisce autonomamente un sinistro semplice \u2014 raccoglie i documenti, verifica la copertura, propone la liquidazione \u2014 con l\u2019operatore umano (HITL – Human In The Loop) che rivede e modifica o approva l\u2019atto finale. Un caso d\u2019uso ad altissimo valore<\/strong>, che per\u00f2 solo un\u2019organizzazione alla tappa 4 pu\u00f2 permettersi di esercire in sicurezza. Chi prova a partire da qui, saltando le tappe, sta costruendo lo scenario 3 con carenze di governance che si presenteranno in forma amplificata.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\n

    Governare l\u2019entusiasmo, non spegnerlo<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]La tentazione, di fronte allo sprawl, \u00e8 sempre la stessa: bloccare tutto in attesa di regole perfette. Ma l\u2019esperienza delle API insegna che lo sprawl non si ferma per decreto \u2014 si incanala<\/strong>. L\u2019adozione incontrollata \u00e8, in fondo, un segnale positivo mal gestito: significa che le persone e il business hanno gi\u00e0 capito il valore dell\u2019AI. Il compito di chi governa l\u2019IT \u00e8 dare a quell\u2019energia un percorso: una tappa alla volta, un caso d\u2019uso alla volta, adottando un approccio strutturato come bussola.<\/p>\n

    In Intesys accompagniamo i clienti lungo questo percorso con un approccio graduale e sistemico, intercettando e applicando i trend di adozione pi\u00f9 idonei in questo momento. Per farlo, facciamo forza sul modello di maturity<\/strong> che abbiamo gi\u00e0 consolidato con successo nell’ambito delle API: si parte dalla costruzione del punto di controllo \u2014 l\u2019AI Gateway<\/strong> \u2014 su un primo caso d\u2019uso concreto, per poi definire una roadmap che porta progressivamente sotto governo strumenti, dati, costi e, quando l\u2019organizzazione \u00e8 pronta, agenti.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” bg_image=”14463″ bg_position=”center center” background_image_loading=”default” bg_repeat=”no-repeat” scene_position=”center” text_color=”light” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” color_overlay=”#0f33ce” advanced_gradient_angle=”0″ overlay_strength=”0.8″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none” gradient_type=”default” shape_type=””][vc_column column_padding=”padding-4-percent” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” constrain_group_2=”yes” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” advanced_gradient_angle=”0″ gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid” gradient_type=”default”][vc_row_inner column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” text_align=”left” row_position=”default” row_position_tablet=”inherit” row_position_phone=”inherit” overflow=”visible” pointer_events=”all”][vc_column_inner column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” overflow=”visible” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1\/6″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][image_with_animation image_url=”10304″ image_size=”full” max_width=”custom” animation_type=”entrance” animation=”None” animation_movement_type=”transform_y” hover_animation=”none” alignment=”” border_radius=”none” box_shadow=”none” image_loading=”default” max_width_custom=”35%”][\/vc_column_inner][vc_column_inner column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” overflow=”visible” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”5\/6″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text css=”” text_direction=”default”]\n

    AI IN AZIENDA<\/h5>\n[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_custom_heading text=”Interroga i dati aziendali
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