Strumenti per Agenti IA: Confronto di 15+ Piattaforme

Un agente IA legge il contesto, sceglie uno strumento, agisce e controlla il risultato prima di decidere il passo successivo. Questo ciclo distingue un agente da un chatbot. Gli agenti lavorano come copiloti: fanno ricerche, redigono bozze ed eseguono, e una persona approva tutto ciò che ha conseguenze rilevanti.

I 15 strumenti qui di seguito coprono quattro categorie: agenti di programmazione, piattaforme aziendali per agenti, agenti conversazionali e di assistenza clienti, e framework di sviluppo e automazione per agenti.

Agenti di programmazione IA

Claude Code, l'agente di codifica basato su terminale di Anthropic, che legge un repository, modifica i file, esegue i test e itera sugli errori. La funzione Code Review distribuisce agenti paralleli su una pull request, verifica i risultati per filtrare i falsi positivi e pubblica commenti inline classificati per gravità senza approvare la PR stessa.¹

OpenAI Codex, l'agente di codifica di OpenAI, disponibile tramite una CLI, un'app desktop, integrazioni IDE e ChatGPT. La CLI è open source, si connette a server MCP e può importare configurazioni esistenti e sessioni passate da Claude Code e Cursor.²

Cursor Un editor di codice IA basato su VS Code che esegue agenti locali e cloud fianco a fianco. Include i propri modelli Composer insieme a quelli di terze parti, oltre a plugin, server MCP, hook, skill e controllo remoto iOS per gli agenti cloud.³

GitHub Copilot Un ambiente di sviluppo multi-agente che copre CLI, VS Code e gli IDE JetBrains. La sua CLI delega a quattro agenti specializzati che operano in parallelo, Explore, Task, Plan e Code-review, e comprime automaticamente lo storico della conversazione al 95% del limite di token.⁴

Kiro (AWS) Un IDE e una CLI guidati dalle specifiche che invertono il consueto ordine di lavoro. Una richiesta in linguaggio naturale diventa una specifica strutturata, un documento di progettazione e attività sequenziali prima che venga scritto qualsiasi codice, con hook e subagenti personalizzati che operano su quel piano.

Piattaforme aziendali per agenti

OpenAI Frontier Una piattaforma end-to-end per creare e gestire agenti, inclusi gli agenti realizzati al di fuori di OpenAI. Ogni agente riceve una propria identità limitata all'accesso richiesto da un'attività, con monitoraggio e log dettagliati, e un livello di contesto condiviso che collega CRM, data warehouse e applicazioni interne.

Microsoft Agent 365 Un piano di controllo che governa gli agenti, sia che siano stati creati in Copilot Studio, acquistati da un fornitore o installati sul dispositivo di un utente. Estende i controlli di rete di Microsoft Entra a questi agenti, limitando le destinazioni che possono raggiungere e filtrando i movimenti di file rischiosi.

Gemini Enterprise Agent Platform il successore di Vertex AI di Google, che riunisce selezione dei modelli, creazione di agenti, orchestrazione e governance in un'unica console. Più di 200 modelli sono disponibili tramite Model Garden, insieme a server MCP gestiti con Apigee che collega le API esistenti agli agenti.

IBM watsonx Orchestrate Un livello di orchestrazione destinato alle industrie regolamentate. Il suo Agentic Control Plane aggiunge un dashboard di governance, un centro di controllo della sicurezza e tracce di osservabilità che mostrano come cambia il contesto mentre il lavoro attraversa un flusso di lavoro.

Creatio IA Studio Il livello agente della piattaforma CRM e di workflow di Creatio, che opera insieme a Business Studio per applicazioni no-code e ad IA Twin per agenti personali creati dagli utenti finali. Offre due designer: un Prompt Agent Designer per agenti in linguaggio naturale e un Workflow Agent Designer per processi deterministici a più fasi. La governance copre l'applicazione delle policy, i punti di controllo per l'approvazione, il monitoraggio dell'esecuzione e il monitoraggio dei consumi per agente, modello e azione. Gli agenti si collegano tramite REST e MCP e funzionano su web chat, messaggistica, SMS, voce e video. Sono disponibili agenti predefiniti per vendite, marketing e assistenza, oltre a set di settore per il banking (onboarding, preparazione dei prestiti, gestione dei prestiti, referral, rinnovo, retention) e per le visite sul campo nel manufacturing.

Agenti conversazionali e di assistenza clienti

Salesforce Agentforce Agenti di assistenza clienti e di vendita che operano direttamente sui record di Salesforce, coprendo Agentforce Sales, Agentforce Service e Agentforce Analytics su una piattaforma condivisa. Salesforce misura l'output in Agentic Work Unit, ovvero le attività completate da un agente, anziché in postazioni o sessioni.

OpenAI Presence Un prodotto di agenti vocali e chat in cui ogni implementazione è limitata a un singolo compito, come risolvere un problema di fatturazione o una richiesta di servizio IT. L'azienda definisce le policy, le azioni approvate e le regole di escalation; Codex propone quindi aggiornamenti dalle sessioni di produzione che i team testano rispetto alla versione live prima del rilascio.

Tidio Lyro Un agente chat per PMI basato su Claude. Risponde a partire dai contenuti forniti dagli operatori, come voci di FAQ, articoli di aiuto e pagine del sito sottoposte a scraping, invece di una generazione aperta, e instrada le domande che non riesce a risolvere a un agente umano.

Framework di sviluppo e automazione per agenti

I team usano questi prodotti per creare agenti piuttosto che acquistarli.

LangGraph Un runtime di orchestrazione di basso livello che modella i flussi di lavoro degli agenti come grafi con uno schema di stato esplicito. Configurando un checkpoint, un'esecuzione può essere salvata e ripresa in qualsiasi momento, rendendo pratici i processi di approvazione di più giorni e i job in background.

CrewAI Un framework Python in cui ogni agente assume un ruolo, un obiettivo e un background, quindi collabora tramite un orchestratore di crew. Supporta MCP per l'accesso agli strumenti, A2A per la delega tra agenti e il checkpointing che riproduce o dirama un'esecuzione da un passaggio scelto.

n8n Una piattaforma di automazione dei flussi di lavoro con nodi dedicati per agenti IA. I suoi nodi client e server MCP consentono a un flusso di lavoro sia di chiamare strumenti esterni sia di agire come uno strumento chiamato da altri agenti; la Community Edition è self-hosted senza limiti di esecuzione.

Che cos'è un agente IA?

Un agente IA itera in ciclo. Questa è la differenza fondamentale rispetto a un chatbot. Un chatbot risponde. Un agente pianifica un passo, chiama uno strumento, legge il risultato e decide cosa fare dopo finché l'attività non termina o un limite non lo ferma.

Fonte: GitHub⁵

Nessuna definizione univoca vale in tutto il settore. L'IA tradizionale definisce un agente come un sistema che percepisce un ambiente e agisce su di esso. Alcune società di analisti riservano il termine ai sistemi che operano in modo indipendente su orizzonti lunghi. Altre lo applicano a flussi di lavoro prescrittivi con un modello al centro.

Il progetto degli agenti a 12 fattori propone principi di ingegneria per creare applicazioni affidabili basate su LLM, tra cui chiamate di strumenti strutturate, gestione esplicita del contesto, stato di esecuzione, passaggi di consegna umani e flusso di controllo esplicito.⁶

Due proprietà contano più dell'etichetta. Primo, se l'agente intraprende azioni con conseguenze reali. Secondo, se una persona esamina quelle azioni prima che vengano eseguite.

Ecco un esempio reale e una conversazione di un agente software open source che gestisce i deployment presso Humanlayer:⁷

Fonte: GitHub ⁷

Capacità dei sistemi di IA agentica

Adattato da: Cobus Greyling⁸

Per saperne di più: Costruttori di agenti IA, modelli di azione di grandi dimensioni (LAM) e IA agentica nella cybersecurity.

Come scegliere

Autonomia vs. controllo

La prima decisione è fino a che punto debba estendersi l'indipendenza.

Gli agenti copilota come Cursor e Claude Code mantengono una persona al punto decisionale. Fanno ricerche ed eseguono, poi attendono l'approvazione prima di intraprendere qualsiasi azione irreversibile. Le piattaforme di workflow come n8n seguono percorsi predefiniti con un processo decisionale in tempo reale limitato, il che è prevedibile ma si interrompe in caso di input inattesi. I sistemi basati su regole rispondono ai trigger senza comprensione contestuale.

La piena autonomia crea più problemi di quanti ne risolva senza prima disporre di ampie misure di salvaguardia.

Affidabilità vs. accuratezza

L'accuratezza dei benchmark risponde a una domanda: quanto spesso un agente completa l'attività? La messa in produzione ne solleva altre tre. Si comporta allo stesso modo due volte? Regge quando le condizioni cambiano? Riconosce quando sbaglia?

Un team di Princeton ha misurato tutte e quattro le dimensioni su 15 modelli con GAIA e τ-bench, coprendo le versioni dei modelli dall'inizio del 2024 alla metà del 2026 ed eseguendo ogni attività ripetutamente anziché una sola volta. Il risultato principale: circa 24 mesi di miglioramenti dell'accuratezza hanno prodotto guadagni minimi in affidabilità. L'accuratezza è cresciuta costantemente; l'affidabilità è rimasta molto indietro in entrambi i benchmark. Gli autori descrivono il fenomeno come un plateau a livello di settore piuttosto che una debolezza di un singolo vendor, poiché tutti i provider di frontiera si raggruppano insieme.⁹

Due aspetti specifici contano per gli acquisti:

• La coerenza dei risultati rimane bassa in tutti i modelli testati. Un agente in grado di risolvere un'attività spesso non riesce a risolverla in ogni esecuzione. Un agente per i rimborsi che approva una richiesta in tre esecuzioni su cinque e la nega nelle altre due genera responsabilità, non risparmi.
• La robustezza dei prompt varia notevolmente tra i modelli. Gli agenti assorbono i guasti autentici dell'infrastruttura, come i timeout delle API, meglio di quanto assorbano un'istruzione riformulata. “Voglio cancellare il mio abbonamento” e “la prego di terminare il mio piano” possono produrre esiti diversi.

Un test pratico prima dell'acquisto: esegui la stessa attività cinque volte, riformula l'istruzione, inserisci un guasto dello strumento e confronta. Una singola esecuzione di benchmark non risponde a nessuna di queste domande.

Profondità di integrazione

Due standard aperti sono ora alla base della maggior parte delle implementazioni di agenti e risolvono problemi diversi.

MCP collega un agente agli strumenti. Anthropic ha donato il Model Context Protocol alla Agentic IA Foundation della Linux Foundation nel dicembre 2025, ponendolo sotto lo stesso modello di governance indipendente di Kubernetes e Node.js.¹⁰

MCP ha rilasciato la sua revisione più importante il 28 luglio 2026. La specifica 2026-07-28 elimina l'handshake di inizializzazione e l'intestazione di sessione, trasformando MCP da protocollo bidirezionale stateful a uno stateless di tipo richiesta/risposta. Ogni richiesta trasporta la propria versione del protocollo, l'identità del client e le capacità, cosicché qualsiasi richiesta può arrivare a qualsiasi istanza del server dietro un semplice load balancer.

Quattro cambiamenti contano in produzione:

• Routing basato su header. I nomi di metodi e strumenti viaggiano negli header HTTP Mcp-Method e Mcp-Name, così i gateway e i limitatori di velocità instradano senza analizzare il corpo delle richieste.
• Risultati di elenco memorizzabili nella cache. Le risposte da tools/list e le chiamate correlate contengono indicazioni di cache e un ordine deterministico, il che mantiene stabili le cache dei prompt a monte tra le riconnessioni.
• Rafforzamento dell'autorizzazione. I server di autorizzazione restituiscono un parametro issuer secondo RFC 9207 e i client devono convalidarlo prima di riscattare un codice, chiudendo una falla di confusione tra server di autorizzazione. La registrazione dinamica dei client è deprecata a favore dei Client ID Metadata Documents.
• Una finestra di deprecazione di dodici mesi. Roots, Sampling, Logging e il trasporto legacy HTTP+SSE continueranno a funzionare per almeno un anno.

I maintainer di MCP segnalano quasi mezzo miliardo di download mensili tra gli SDK di livello 1, con gli SDK TypeScript e Python ciascuno oltre un miliardo di download totali.¹¹

A2A collega gli agenti tra loro. Google ha rilasciato il protocollo Agent2Agent nell'aprile 2025 e lo ha donato alla Linux Foundation due mesi dopo. Al traguardo di un anno, nell'aprile 2026, la Linux Foundation ha segnalato più di 150 organizzazioni sostenitrici, l'integrazione su piattaforme Google, Microsoft e AWS e implementazioni in produzione nella supply chain, nei servizi finanziari, nelle assicurazioni e nelle operations IT. La specifica 1.0 ha aggiunto Agent Card firmate per la verifica crittografica dell'identità.¹²

I due standard comunicano i progressi in modo diverso, e vale la pena di esplicitarlo. MCP pubblica il volume di download e un registro pubblico dei server. A2A pubblica il numero di sostenitori e le integrazioni di piattaforma senza metriche di utilizzo. In una valutazione, “supportato da” è un segnale più debole di “in esecuzione in produzione presso”.

Sicurezza, identità e conformità

Le certificazioni di sicurezza descrivono la piattaforma. L'identità dell'agente descrive cosa può raggiungere un agente, ed è lì che si è concentrato il lavoro recente.

OWASP ha pubblicato la Top 10 per le applicazioni agentiche il 9 dicembre 2025, con identificatori da ASI01 a ASI10. L'elenco tratta un agente come un principal con obiettivi, strumenti, memoria e protocolli inter-agente, ciascuno una superficie di attacco distinta. Il dirottamento degli obiettivi è in cima: un aggressore inserisce istruzioni in un documento, un'email o un invito di calendario che l'agente legge in seguito come contesto ed esegue.¹³

I prodotti dei vendor sono confluiti su una risposta simile. OpenAI Frontier assegna a ciascun agente un'identità definita con permessi limitati. Microsoft Agent 365 estende i controlli di rete di Entra agli agenti sui dispositivi endpoint. Il modello condiviso tratta un agente come un team di identità tratta un account di servizio.

La checklist operativa per un agente in produzione è breve: un'identità distinta, permessi limitati a un singolo compito, una traccia di audit e un kill switch che arresta l'esecuzione a metà.

Regolamentazione. Le date di conformità sono cambiate due volte nel corso del 2026 e la copertura è stata disomogenea. Il 2 agosto 2026 sono diventate applicabili nell'UE due misure: gli obblighi di trasparenza di cui all'articolo 50 e i poteri di esecuzione della Commissione europea sui modelli di IA per finalità generali.

L'articolo 50 è più restrittivo di quanto la formula sintetica suggerisca. Impone un obbligo di informativa ai fornitori di sistemi che interagiscono direttamente con le persone, con una deroga quando la natura di IA dell'interazione è evidente a una persona ragionevolmente ben informata, oltre a ulteriori esenzioni in settori come le forze dell'ordine. Separatamente, impone un obbligo di marcatura leggibile da una macchina ai fornitori di sistemi generativi e un obbligo di informativa ai deployer che pubblicano contenuti sintetici. Le sanzioni arrivano fino a 15 milioni di euro o al 3% del fatturato mondiale annuo, se superiore.

Gli obblighi ad alto rischio non sono entrati in vigore in quella data. Il Digital Omnibus sull'IA ha spostato i sistemi autonomi dell'Allegato III al 2 dicembre 2027 e i sistemi dell'Allegato I incorporati nei prodotti al 2 agosto 2028.¹⁴

Per un'implementazione di agenti che raggiunge utenti nell'UE, il lavoro a breve termine è la definizione dell'ambito piuttosto che la valutazione di conformità: individuare quali superfici degli agenti rientrano negli obblighi di informativa e marcatura e quali ne restano al di fuori. Un'etichettatura generalizzata non è né richiesta né sufficiente.

Modello di costo e di prezzo

I costi diretti coprono le chiamate alle API dei modelli, l'esecuzione degli strumenti e l'infrastruttura per i sistemi self-hosted. I costi nascosti sono meno visibili:

• L'utilizzo della context window si accumula tra le sessioni multi-turno.
• I tentativi falliti vengono fatturati, inclusi i nuovi tentativi.
• Il debugging e la rifinitura dei prompt consumano tempo di ingegneria.
• Le infrastrutture di governance e sicurezza comportano voci di costo proprie.
• I team hanno bisogno di formazione per lavorare con gli agenti.

Le organizzazioni all'avanguardia trattano il costo degli agenti come un vincolo architetturale piuttosto che come una voce da esaminare dopo l'implementazione. Ottimizzazioni comuni: instradare le query semplici verso modelli più piccoli, memorizzare nella cache il contesto ripetuto, impostare circuit breaker che fermano gli agenti fuori controllo, monitorare l'uso dei token per attività e raggruppare le richieste quando la latenza lo consente.

La struttura dei prezzi si sta evolvendo insieme al livello di prezzo. Una licenza per postazione presuppone che un accesso equivalga a un'unità di lavoro produttivo. Questo presupposto viene meno quando un agente lavora in modo indipendente da qualsiasi utente, e i vendor hanno iniziato a dichiararlo pubblicamente: il cofondatore di Sierra Clay Bavor ha espresso questo concetto a CNBC nel luglio 2026.¹⁵

Sul mercato sono presenti tre strutture:

• Per postazione o per istanza di agente, una tariffa mensile fissa per unità.
• Consumo, fatturato per attività avviata, per chiamata API o per minuto di voce.
• Risultato, fatturato per ticket risolto, riunione prenotata o fattura incassata, senza addebiti per le escalation.

Una quarta struttura sta emergendo a livello di piattaforma: un piano illimitato con una tariffa di piattaforma fissa e senza limiti su utenti, agenti o workflow, con il consumo di modelli di IA come unica variabile rimanente. Creatio ha introdotto questo modello nel maggio 2026; la tariffa di piattaforma è fissa, mentre l'utilizzo dei modelli viene tracciato tramite crediti.¹⁶ La domanda pratica per un acquirente è la stessa del pricing a consumo: quanto costa l'esecuzione di un agente e chi controlla la scelta del modello che la determina.

Il pricing ibrido, una tariffa di piattaforma di base più una fascia a consumo o a risultato, è diventato la struttura comune, perché offre agli acquirenti una base prevedibile e ai vendor una quota del rialzo.

Il rischio contrattuale risiede in una singola parola. “Risoluzione” necessita di una definizione scritta nell'accordo, altrimenti la fornisce il vendor. Una conversazione che termina senza escalation non è la stessa cosa di un problema del cliente risolto, e il divario tra queste due interpretazioni è l'intera fattura.

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Il problema di governance che nessuno ha ancora risolto

Gli strumenti di governance stanno iniziando a recuperare. Sono state rilasciate diverse soluzioni concrete:

• Cisco IA Agent Monitor per Splunk Observability Cloud monitoraggio in tempo reale della qualità dei flussi di lavoro degli agenti, del costo per esecuzione e delle anomalie comportamentali, in fase di test pubblico. ¹⁷
• OpenAI Frontier a ogni agente viene assegnata un'identità definita con permessi espliciti, audit trail e guardrail, sul modello di come le aziende gestiscono gli accessi dei dipendenti umani.¹⁸
• Agentic IA Foundation (AAIF), OpenAI, Anthropic e Block hanno cofondato nel dicembre 2025 un consorzio sostenuto dalla Linux Foundation per stabilire standard di governance aperti e neutrali rispetto ai vendor per l'IA agentica. AWS, Google, Microsoft, Bloomberg e Cloudflare hanno aderito come membri Platinum. Anthropic ha donato MCP alla fondazione, garantendo che rimanga uno standard industriale aperto anziché un protocollo proprietario.¹⁹
• Creatio IA Studio un dashboard di governance che mostra lo storico delle esecuzioni, i tassi di successo, le violazioni delle policy e i consumi per agente, con controlli PII e PCI definiti dagli amministratori e passaggi di approvazione umana posizionati all'interno dei flussi di lavoro degli agenti.

Cosa funziona e cosa non funziona

Funziona oggi

Assistenza alla programmazione con un revisore umano. Un modello comune abbina un agente IDE veloce a un agente di ragionamento più lento: il primo per l'iterazione, il secondo per le decisioni architetturali. L'agente esegue i test e itera sugli errori. Una persona esamina prima del merge.

Assistenza ripetitiva ad alto volume. Gli agenti risolvono le richieste di routine con tassi che i vendor pubblicano e che gli acquirenti dovrebbero verificare rispetto alla qualità dei propri contenuti. La latenza della risposta migliora indipendentemente dal tasso di risoluzione, perché una risposta parziale immediata è meglio di una risposta il giorno successivo.

Sintesi di ricerca con citazioni. Gli agenti analizzano nuove pubblicazioni, estraggono le sezioni pertinenti e mantengono gli elenchi di riferimenti. L'output deve essere verificato, ma il tempo risparmiato è comunque significativo.

Inventari di agenti governati. I prodotti più recenti di questa categoria risolvono il conteggio e i permessi piuttosto che le capacità. È un problema reale nelle organizzazioni in cui gli agenti arrivano contemporaneamente da più team.

Non funziona ancora

Implementazione in produzione completamente autonoma. Gli agenti che rilasciano codice o spostano denaro senza approvazione restano troppo rischiosi per la maggior parte delle organizzazioni. La ricerca sull'affidabilità spiega perché: la coerenza è migliorata a malapena in due anni di progressi nelle capacità. I sistemi delimitati con guasti recuperabili sono l'eccezione.

Situazioni complesse con i clienti. Gli agenti falliscono quando sono richieste empatia, capacità di giudizio o informazioni di contesto non esplicite.

Decisioni che coinvolgono più stakeholder. Gli agenti non sanno leggere le dinamiche politiche organizzative né negoziare attorno a vincoli inespressi.

Strategia innovativa. Gli agenti ottimizzano all'interno di parametri dati. Non mettono in discussione i parametri.

Contenimento dei guasti multi-agente. Quando gli agenti consumano l'output gli uni degli altri, un errore diventa una premessa accettata a valle. La letteratura sull'affidabilità segnala la propagazione degli errori tra agenti come un problema di ricerca aperto, mentre le imprese distribuiscono comunque architetture multi-agente.

Per approfondire

• Confronta 20 strumenti di sicurezza per LLM e framework open source
• Costruttori di agenti IA

Cita questa ricerca

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Registro delle modifiche

12 aggiornamenti

202620252024

1. 18 ago

   Aggiunta una sezione Affidabilità vs Accuratezza che cita uno studio di Princeton sugli agenti.

2. 22 lug

   Rimosso l'elenco di esempi di piattaforme e strumenti di IA agentica nella sezione introduttiva.

3. 16 mar

   Aggiornati i dati per Cursor, Claude Code, GitHub Copilot e Kiro nella sezione Agenti di Codifica.

4. 16 feb

   Aggiunti OpenAI Frontier e Kiro (AWS) all'elenco delle piattaforme agentiche popolari.

5. 22 gen

   Aggiunto Creatio all'elenco delle piattaforme e degli strumenti popolari in stile agentico.

Collegamenti di riferimento

1.

Code Review for Claude Code | Claude by Anthropic

Anthropic

2.

Codex Updates by OpenAI - October 2026 - Releasebot

Releasebot

3.

What's New in Cursor — Latest Updates & Release Notes

Cursor

4.

GitHub Copilot CLI: Enhanced agents, context management, and new ways to install - GitHub Changelog

5.

GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers? · GitHub

6.

GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers? · GitHub

7.

agents/deploybot-ts at main · got-agents/agents · GitHub

8.

5 Levels Of AI Agents (Updated). 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗻𝗼𝗺𝗼𝘂𝘀 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀… | by Cobus Greyling | Medium

Medium

9.

[2602.16666] Towards a Science of AI Agent Reliability

10.

Donating MCP to the Agentic AI Foundation \ Anthropic

Anthropic

11.

The 2026-07-28 Specification | Model Context Protocol Blog

12.

A2A Protocol Surpasses 150 Organizations, Lands in Major Cloud Platforms, and Sees Enterprise Production Use in First Year

The Linux Foundation

13.

OWASP Top 10 for Agentic Applications for 2026 - OWASP Gen AI Security Project

OWASP Top 10 for LLM & Generative AI Security

14.

The EU AI Act – when does it become enforceable now? | Data Protection Report

15.

How AI Agents Are Breaking Per-Seat SaaS Pricing

Automation Atlas

16.

Creatio Composable Pricing | Creatio

17.

Outshift | AI observability: AGNTCY's open source suite and enterprise-ready observability with Splunk

18.

OpenAI launches a way for enterprises to build and manage AI agents | TechCrunch

TechCrunch

19.

Linux Foundation Announces the Formation of the Agentic AI Foundation (AAIF), Anchored by New Project Contributions Including Model Context Protocol (MCP), goose and AGENTS.md

The Linux Foundation

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Ezgi Arslan, PhD.

Analista di settore

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Ezgi ha conseguito un PhD in Economia aziendale con specializzazione in finanza e ricopre il ruolo di analista di settore presso AIMultiple. Conduce ricerche e approfondimenti all'intersezione tra tecnologia e business, con competenze che spaziano dalla sostenibilità alle indagini e all'analisi del sentiment, dalle applicazioni di agenti IA nella finanza all'ottimizzazione dei motori di risposta, dalla gestione dei firewall alle tecnologie di procurement.

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