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Il Project Management nell'Era dell'AI
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AI-native: liberare il potenziale di ogni persona, per la crescita dell'azienda
Tarko è progettato per far lavorare insieme persone e agenti sugli stessi dati e sugli stessi processi di commessa. Gli agenti AI svolgono controlli e attività ripetitive secondo le regole dell'azienda; le persone dedicano il tempo a decisioni, clienti e sviluppo.
Scopri come funzionaAI Native
Come funziona
Un agente AI è affidabile quando opera su dati certificati, dentro regole definite e con una persona responsabile del risultato
Akyba, l'infrastruttura degli agenti AI di Tarko
Akyba è la componente della piattaforma in cui gli agenti AI vengono creati, configurati e aggiornati nel tempo. Raccoglie in un unico punto la conoscenza a cui gli agenti attingono, le regole che seguono e il registro delle loro attività, e utilizza gli stessi permessi di Tarko. L'intelligenza artificiale diventa così parte della piattaforma, non una funzione aggiunta modulo per modulo.
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Le stesse regole per ogni agente
Ogni nuovo agente AI, compresi quelli sviluppati su misura con l'azienda, utilizza controlli, permessi e registro già presenti nella piattaforma.
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Dati coerenti tra i moduli
Tutti gli agenti lavorano sulle stesse definizioni, quindi lo stesso dato restituisce lo stesso valore in qualunque modulo venga consultato.
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La conoscenza dell'azienda
L'azienda può aggiungere policy, metodi e documentazione propri. Gli agenti AI li consultano per applicare le regole aziendali; i documenti non vengono usati per addestrare un modello
Dal probabilistico al deterministico
Gli agenti AI usano il ragionamento per interpretare una richiesta e costruire un risultato. Calcoli e aggiornamenti restano invece a carico della piattaforma, che li esegue sempre allo stesso modo: l'agente sceglie quale operazione avviare e ne spiega l'esito. Quando un'attività va ripetuta nel tempo, può diventare una routine ❯ CoerenzaCon gli stessi dati e le stesse regole il risultato non cambia, e i valori restano confrontabili nel tempo. ❯ Costi contenutiUn'attività già definita non richiede all'AI una nuova elaborazione, quindi eseguirla più spesso non ne aumenta il costo.
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01 Richiesta puntualeL'agente analizza la richiesta e prepara il risultato, per esempio un report o un'analisi con le azioni suggerite.
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02 Definizione della routineContesto, regole e logica applicata vengono salvati come una sequenza di passaggi stabile.
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03 Aggiornamento del risultatoLa routine viene eseguita a scadenza, al verificarsi di un evento o su richiesta, sui dati aggiornati. Tarko invia il risultato alle persone indicate via email, Teams o WhatsApp.
Un'unica AI, in Tarko e negli strumenti di lavoro
La stessa intelligenza opera in due modi complementari: in Tarko, nei processi, e fuori da Tarko, negli strumenti che le persone utilizzano già. Dati, regole e autorizzazioni restano in Tarko: cambia il canale, non la fonte.
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In Tarko: agenti AI integrati nei processi
Gli agenti AI sono parte delle funzioni di Tarko e lavorano sui dati di commessa all'interno dei processi aziendali. Sono disponibili in Akyba, il centro degli agenti di Akeron.
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Negli strumenti di lavoro quotidiani
I dati di Tarko sono accessibili da assistenti AI e messaggistica, con autorizzazioni e storico condivisi. È Tarko headless, basato sullo standard MCP.
Che cosa cambia per l’azienda: efficienza ed efficacia
Il valore dell’AI non nasce dall’aggiunta di un agente a un processo invariato, ma dalla riprogettazione del processo intorno all’agente. Alcune attività scompaiono, altre cambiano natura e diventano decisioni. Ne risultano due vantaggi distinti: l’efficienza, nel tempo e nel controllo recuperati, e l’efficacia, nella possibilità di realizzare ciò che prima non era praticabile.
L'azienda decide quanto delegare agli agenti AI
Il livello di autonomia di ciascun agente AI si definisce in base all'attività. Si può iniziare con una supervisione estesa e ampliare la delega quando i risultati lo consentono, tenendo conto dell'impatto che un errore avrebbe su quella specifica attività.
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La delega degli agenti AI -
Istruzioni certificate
Regole scritte stabiliscono che cosa l'agente può fare, a quali condizioni e quando deve fermarsi per chiedere conferma. Restano valide anche se cambia il modello AI utilizzato.
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Permessi
L'agente AI lavora con i permessi di chi ha fatto la domanda, quelli della piattaforma, senza un secondo elenco di autorizzazioni.
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Risposte tracciabili
Ogni risposta indica le operazioni eseguite dall'agente e i dati utilizzati, così è possibile verificare l'origine di ciascun valore.
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Registro delle azioni
Ogni chiamata a uno strumento è registrata con l'utente, l'agente, il momento e il dato su cui ha lavorato.
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Livello di autonomia
Si imposta per ciascun agente AI. Sotto la soglia stabilita l'azione passa in revisione insieme alle motivazioni; sopra la soglia viene eseguita e registrata
Domande frequenti
Significa restituire capacità produttiva alle persone: gli agenti AI svolgono controlli e attività ripetitive su tutte le commesse, e il tempo recuperato viene dedicato a decisioni, clienti e sviluppo. L’obiettivo è rafforzare la competitività senza aumentare necessariamente l’organico.
Si passa dalle ore al risultato: non conta il tempo impiegato da una persona, ma il risultato ottenuto insieme da persona e agente AI, misurabile oggi in tempo reale. Si possono usare indicatori semplici, come quante volte viene avviato un agente e quanto si è soddisfatti del lavoro svolto.
L'elenco dei processi presidiati dagli agenti AI non è chiuso: dipende dai moduli adottati e cresce a ogni rilascio. Il perimetro attuale si verifica con il team Akeron, anche nel corso di una demo.
Secondo McKinsey (2026), l'89% delle aziende utilizza già l'AI in almeno una funzione e il 44% la sta scalando, ma solo l'1% si dichiara matura. Secondo Gartner, entro la fine del 2026 il 40% delle applicazioni enterprise includerà agenti specializzati, a fronte di meno del 5% nel 2025. Il limite non è più la tecnologia, ma la disponibilità di dati, processi e conoscenza che l'azienda mette a disposizione.
No. I dati restano in Tarko e Akyba non ne conserva copie. L'agente AI li consulta solo quando servono, con i permessi dell'utente che ha fatto la richiesta, così di ogni dato esiste una sola versione.
Attraverso MCP (Model Context Protocol), uno standard aperto che permette a un assistente AI di usare dati e funzioni di un sistema aziendale in modo controllato. Assistenti come Claude, Copilot o ChatGPT lavorano con le autorizzazioni dell'utente e i dati restano in Tarko, con lo stesso storico delle operazioni.
Significa che le persone possono lavorare con Tarko anche attraverso canali esterni, come Teams, un'applicazione di messaggistica o un assistente AI. Un unico punto di collegamento serve tutti i canali; dati, regole di business e autorizzazioni restano in Tarko e ogni operazione viene registrata. I canali citati sono esempi.
L'azienda. Sceglie il modello nel rispetto delle proprie regole di compliance, con sovranità e privacy dei dati e controllo dei costi, e può sostituirlo senza intervenire sulla piattaforma. È l'approccio Bring your own LLM.
Istruzioni e competenze degli agenti AI sono estendibili entro regole definite. La base di conoscenza comprende il contesto di prodotto, di piattaforma, di cliente e di progetto, e gli strumenti di connessione permettono agli agenti di operare su sistemi e dati reali.
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