Dall’AI sperimentale all’Agentic Enterprise: cosa è emerso al Google Cloud Next 2026 - Cefriel

1. Google Cloud Knowledge Catalog: la governance della conoscenza
   L’evoluzione di Dataplex nel Knowledge Catalog abilita una “active metadata management” fondamentale per la fiducia nel dato:

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  • Data Products e AI-Readiness: esporre asset governati (dati + documentazione + contratti) che gli agenti consumano nativamente.
  
  
  • Continuità strutturale: il catalogo permette di mappare la “conoscenza tacita” (spesso confinata nelle teste degli analisti o in query SQL isolate) trasformandola in “conoscenza esplicita” e azionabile dagli agenti.
  
  
  
  

2. Model Context Protocol (MCP): l’architettura dell’interoperabilità
   MCP è il linguaggio universale che abbatte la frammentazione tra modelli e sistemi enterprise:

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  • Standard aperto: permette agli agenti di connettersi in modo sicuro a ERP, CRM e database senza integrazioni hard-coded.
  
  
  • Orchestrazione multimodello: consente di combinare più server MCP per far parlare gli agenti tra loro e con le API di backend, garantendo neutralità tecnologica.
  
  
  
  

3. Dalla GenAI alla “AI Factory”
   L’AI matura richiede di smettere di rincorrere il singolo caso d’uso per passare a un processo industriale:

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  • Scalabilità sistematica: l’AI Factory è la struttura organizzativa e tecnica capace di produrre soluzioni AI in modo ripetibile, riducendo il debito tecnico.
  
  
  • Agents as Software: gli agenti restano componenti software; servono metriche di osservabilità, debugging e test rigorosi per gestire la natura probabilistica dei modelli.
  
  
  
  

4. AI-native UX: oltre l’interfaccia visiva
   La Agentic UX non si limita a un chatbot, ma evolve verso interazioni multimodali e semantiche:

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  • Interfaccia semantica: la user experience passa da una griglia di bottoni a un flusso di intenti. l’AI interpreta il bisogno dell’utente e orchestra le funzioni di back-end in tempo reale.
  
  
  • Real-time & persistenza: l’architettura “Sushi-on-a-belt” e la memoria persistente permettono interazioni live che non perdono il contesto, rendendo l’AI un vero collaboratore nei processi a lungo termine.
  
  
  
  

Nonostante l’intensità degli annunci, restano aree d’ombra su cui riflettere:

• Il silenzio del Quantum Computing: sorprende l’assenza di aggiornamenti su calcolo quantistico e Post-Quantum Cryptography in un evento Cloud, temi che restano però da tenere sotto osservazione per il vantaggio competitivo di domani.


• Physical AI e Robotica: presenza ma poco spazio all’Embodied AI. Mentre Google consolida il primato nel “knowledge work”, l’interazione tra modelli e mondo fisico sembra rimandata alla prossima edizione.

In Cefriel, il nostro approccio all’era agentica si fonda su tre convinzioni che portiamo avanti da tempo e che il Next 2026 ha confermato:

1. La conoscenza come asset: Non esiste AI efficace senza una gestione della conoscenza che connetta dati strutturati e know-how umano. Aiutiamo le aziende a mappare questa “continuità strutturale” per alimentare il Knowledge Catalog.


2. AI Factory e governance: L’innovazione deve diventare industriale. Supportiamo i CIO nella creazione di factory interne dove l’AI Project Management garantisce che ogni sperimentazione si traduca in valore ROI misurabile e governato.


3. Esperienza intelligente (AI-native UX): Progettiamo interazioni dove la tecnologia scompare per lasciare spazio all’intento. Passare da interfacce rigide a workflow dinamici è la chiave per l’adozione reale e per vincere l’inerzia organizzativa.

Il successo non dipende tanto dal modello scelto, ma dalla capacità di trasformare i dati in “asset governati“, i processi in “capacità agentiche“. La sfida sarà integrare queste capacità con tecnologie in continua evoluzione, mantenendo sempre al centro l’esperienza umana.