Confronta oltre 50 strumenti basati sull'intelligenza artificiale nel 2026

Nell'ultimo trimestre ci siamo dedicati a testare agenti di intelligenza artificiale in diversi ambiti, tra cui programmazione, assistenza clienti, vendite, ricerca e flussi di lavoro aziendali. Non ci siamo limitati a leggere il materiale di marketing dei fornitori, ma abbiamo utilizzato questi strumenti quotidianamente per verificare quali funzionassero e quali no.

Oggigiorno la maggior parte degli strumenti sono copiloti, non piloti automatici. Gestiscono la ricerca e automatizzano le attività ripetitive, ma richiedono comunque l'intervento umano per qualsiasi decisione importante.

Esempi di piattaforme e strumenti popolari in stile agentico

Che cos'è un agente di intelligenza artificiale?

Un agente di intelligenza artificiale esegue un ciclo. Questa è la differenza fondamentale rispetto a un chatbot.

Fonte: GitHub ¹

Non esiste una definizione univoca e universalmente accettata. L'IA tradizionale definisce gli agenti come sistemi che interagiscono con il proprio ambiente. Alcune società di analisi li definiscono invece come sistemi completamente autonomi che operano in modo indipendente per periodi prolungati, utilizzando strumenti quali funzioni o API per interagire con l'ambiente circostante e prendere decisioni basate sul contesto e sugli obiettivi. ² Altri usano il termine per descrivere implementazioni più prescrittive che seguono flussi di lavoro predefiniti. ³

Ecco i fattori che contribuiscono a rendere un sistema di intelligenza artificiale più autonomo :

Ecco un esempio concreto e una conversazione relativa a un agente software open source che gestisce le implementazioni presso Humanlayer: ⁴

Fonte: GitHub ⁵

Capacità dei sistemi di intelligenza artificiale agentiva

Adattato da: Cobus Greyling ⁶

Per saperne di più: Agenti IA aziendali , strumenti per la creazione di agenti IA , modelli di azione su larga scala (LAM) e IA agentica nella sicurezza informatica .

Agenti di codifica

Cursore

Cursor rimane l'editor di codice basato sull'intelligenza artificiale più diffuso tra i singoli sviluppatori. Su Reddit, persino chi preferisce altri strumenti lo confronta con Cursor. Il suo punto di forza è l'esperienza d'uso: una perfetta integrazione con l'IDE basato su VS Code, un rapido passaggio tra i file e un flusso di lavoro che privilegia la velocità rispetto alla pura intelligenza artificiale.

La versione 2026 ha aggiunto subagenti paralleli per sottoattività discrete, BugBot per la revisione automatizzata del codice a livello di PR, ⁷ Cursor Blame (Enterprise) per l'attribuzione AI per riga e la generazione di immagini all'interno dell'agente. Salesforce ha riportato un aumento di velocità di oltre il 30% dopo aver implementato Cursor su 20.000 sviluppatori. ⁸ Cursor ha superato il miliardo di dollari di fatturato annuo con oltre un milione di sviluppatori paganti. ⁹

Dove incontra difficoltà: il cambio di prezzo di Cursor, che è passato da un limite fisso di 500 richieste mensili a un sistema a crediti legato ai costi reali delle API, ha generato una forte reazione negativa da parte della community. Il numero effettivo di richieste premium è sceso da 500 a circa 225 al mese al prezzo di 20 dollari. ¹⁰ Le lamentele sulla fatturazione continuano a dominare le discussioni su r/cursor e G2. I piani attualmente disponibili vanno da 20 dollari al mese (Pro) a 200 dollari al mese (Ultra), con un piano intermedio da 60 dollari al mese (Pro+). I team che utilizzano flussi di lavoro con agenti multi-file complessi dovrebbero simulare la spesa effettiva in token prima di scegliere un piano. Cursor è inoltre meno performante di Claude per quanto riguarda il ragionamento architetturale e può generare errori con codebase complesse.

Codice Claude

Claude Code ha superato i 2,5 miliardi di dollari di fatturato annuo entro febbraio 2026, raddoppiando dall'inizio dell'anno. Rappresenta oltre la metà di tutta la spesa aziendale per i prodotti Anthropic. ¹¹ aziende rappresentano l'80% del fatturato complessivo di Anthropic e il numero di clienti che spendono oltre 100.000 dollari all'anno per Claude è cresciuto di sette volte nell'ultimo anno.

Anthropic ha lanciato Claude Cowork, un agente desktop per macOS basato sulle fondamenta di Claude Code per utenti non tecnici. Utilizza l'accesso tramite permessi di cartella, consentendo a Claude di leggere, scrivere ed eseguire attività sui file in più fasi senza la necessità di conoscere la riga di comando. L'applicazione è stata sviluppata da Claude Code stesso in circa 1,5 settimane. Il 30 gennaio, Anthropic ha aggiunto un sistema di plugin che consente l'automazione a livello di reparto tramite integrazioni MCP personalizzate, sub-agenti e comandi slash. ¹²

Anthropic ha lanciato Code Review per Claude Code, un sistema multi-agente che invia un team di intelligenza artificiale ad analizzare ogni pull request. La funzionalità è in anteprima di ricerca per gli utenti Team ed Enterprise. Nell'implementazione interna di Anthropic, i commenti sostanziali sulle pull request sono aumentati dal 16% al 54% dopo il lancio. ¹³ Meno dell'1% dei risultati viene segnalato come errato dagli ingegneri e il sistema non approva le richieste di modifica; tale decisione rimane di competenza umana.

Anthropic ha inoltre lanciato app interattive direttamente all'interno dell'interfaccia di chat di Claude, tra cui Slack, Canva, Figma, Box e Clay, consentendo a Claude di eseguire azioni all'interno di queste piattaforme senza uscire dalla conversazione. ¹⁴

GitHub Copilot

Nel 2026 GitHub Copilot ha subito un'importante espansione, trasformandosi da strumento di suggerimento del codice a ambiente di sviluppo multi-agente. L'aggiornamento della CLI del 14 gennaio ha introdotto quattro agenti paralleli specializzati: Explore (per domande e risposte rapide sul codice sorgente senza appesantire il contesto principale), Task (per l'esecuzione automatizzata di test e build con una sintesi intelligente dell'output) e Code-review (per individuare problemi di logica e sicurezza, non preferenze di stile). Questi agenti vengono eseguiti contemporaneamente, comprimendo in esecuzione parallela ciò che in precedenza richiedeva passaggi sequenziali. ¹⁵

Kiro (AWS)

Lanciato in anteprima nel luglio 2025, Kiro è un IDE agentico basato su specifiche che converte i prompt in linguaggio naturale in requisiti strutturati, documenti di progettazione tecnica e attività di implementazione sequenziali. Ad AWS re: Invent nel dicembre 2025, Amazon ha presentato una versione ampliata di Kiro in grado di funzionare in modo indipendente per giorni con un contesto persistente tra sessioni, supportato da un AWS Security Agent (che identifica le vulnerabilità durante la scrittura del codice) e da un DevOps Agent. ¹⁶

Amazon ha imposto l'adozione interna di Kiro al posto di Claude Code, e circa il 70% dei suoi ingegneri software ha utilizzato Kiro almeno una volta. Tuttavia, circa 1.500 ingegneri Amazon hanno firmato un post sul forum interno a sostegno di Claude Code, citando le carenze prestazionali di Kiro come ostacolo alla produttività. Ciò ha creato un evidente conflitto: gli ingegneri commerciali di AWS che vendono Claude Code tramite Amazon Bedrock non possono ufficialmente utilizzarlo nei propri progetti di produzione. ¹⁷

Agenti del flusso di lavoro aziendale

OpenAI Frontiera

OpenAI ha lanciato Frontier nel 2026 come piattaforma aperta end-to-end per le aziende per creare, implementare e gestire agenti AI su modelli di qualsiasi fornitore. HP, Intuit, Oracle, State Farm, Thermo Fisher e Uber sono tra i primi ad adottarla. Frontier è la risposta diretta di OpenAI a IBM WatsonX, Orchestrate, Relevance AI e Salesforce Agentforce nell'orchestrazione di agenti aziendali.

OpenAI ha deprecato il suo framework Swarm e ha lanciato un SDK Agents unificato e indipendente dal provider che supporta oltre 100 LLM, segnalando un passaggio da strumenti sperimentali a un'infrastruttura di livello produttivo. ¹⁸

Funzionalità chiave: identità dell'agente definita con autorizzazioni esplicite e meccanismi di protezione basati sui ruoli per ambienti regolamentati; cicli integrati di valutazione della qualità e feedback; un livello di contesto aziendale condiviso che collega data warehouse, CRM e applicazioni interne; e un runtime distribuibile in locale, sul cloud aziendale o ospitato da OpenAI. ¹⁹

IBM Orchestra Watsonx

Watsonx Orchestrate si rivolge a un'orchestrazione di livello enterprise, con governance e sicurezza integrate. È progettato per settori regolamentati in cui la tracciabilità delle operazioni e la conformità sono fondamentali. Il compromesso è concreto: tempi di implementazione più lunghi, costi più elevati e la necessità di aderire all'ecosistema Watsonx. Per le aziende che già utilizzano infrastrutture Watsonx, questa è l'opzione più valida. Per tutti gli altri, i costi aggiuntivi raramente giustificano la scelta.

Intelligenza artificiale pertinente

Relevance AI combina l'analisi integrata con i flussi decisionali. Il suo successo si basa sulla profonda integrazione con le piattaforme aziendali più comuni, tra cui Salesforce, Slack, Notion e Google Analytics. Mentre le piattaforme orizzontali offrono flessibilità, Relevance garantisce un percorso di implementazione più rapido all'interno dei flussi di lavoro esistenti.

Addetti al servizio clienti

Lyro di Tidio

Lyro di Tidio si concentra sulla chat live per le PMI con funzionalità di interazione diretta. Secondo le testimonianze di utenti reali, gestisce il 70-80% delle domande più comuni senza intervento umano e migliora con il feedback nei primi mesi. Si rivela inefficace quando si tratta di domande che richiedono empatia o capacità di giudizio. Non è lo strumento adatto per situazioni complesse con i clienti.

Salesforce Agentforce

Agentforce è diventata la piattaforma leader per gli agenti di assistenza clienti di livello enterprise. Agentforce ha raggiunto 800 milioni di dollari di fatturato ricorrente annuo, con un aumento del 169% su base annua. Dal lancio, Agentforce ha concluso complessivamente 29.000 accordi, con una crescita del 50% trimestre su trimestre. ²⁰ Oltre il 60% delle prenotazioni di Agentforce nel quarto trimestre proveniva dall'espansione di clienti esistenti, il che suggerisce che il prodotto sta fornendo un valore produttivo sufficiente per consentire ai clienti di espandersi anziché abbandonare.

In un'implementazione di produzione presso UCSF Health, Agentforce Voice ha raggiunto una copertura delle attività dell'88% utilizzando la formazione basata sulla simulazione, un risultato significativamente superiore al 60-70% tipico degli approcci tradizionali. ²¹

Il modello generale si conferma su tutte le piattaforme: gli addetti all'assistenza clienti ottengono buoni risultati nella gestione di un elevato volume di richieste ripetitive, mentre faticano con compiti che richiedono capacità di giudizio, empatia o la capacità di interagire con più parti.

Ricerca e analisi

Kompas AI

Kompas AI è specializzata in ricerche approfondite e generazione di report. Legge e sintetizza articoli accademici, gestisce correttamente le citazioni, monitora costantemente le nuove pubblicazioni e si integra con arXiv, PubMed e SSRN. Il compromesso è la velocità: privilegia la precisione rispetto alla produttività e ha un costo per query superiore rispetto a un'IA generica. Per i professionisti della conoscenza che necessitano di risultati affidabili e citati, questo compromesso è accettabile.

Intelligenza artificiale a fascio

Beam AI gestisce flussi di lavoro ad alta intensità di documenti, in particolare in ambienti in cui l'estrazione di dati strutturati da grandi insiemi di documenti rappresenta il principale collo di bottiglia.

Otter.ai

Otter.ai rimane un valido strumento per la redazione di verbali di riunione, ma dal 2024 non si è evoluto molto oltre la trascrizione e la sintesi di base. Se questo è tutto ciò di cui avete bisogno, funziona ancora. Se invece vi servono strumenti che agiscano in base al contenuto delle riunioni, cercate altrove.

Casi d'uso degli agenti di intelligenza artificiale

Gli agenti di intelligenza artificiale vengono utilizzati in molti ruoli e settori . Di seguito, ho elencato alcuni dei modi più comuni in cui gli agenti di intelligenza artificiale vengono impiegati:

• sviluppatori
• Assistenti SecOps
• Personaggi di gioco dall'aspetto umano
• Creatori di contenuti
• Assistenti assicurativi
• Assistenti delle risorse umane (HR)
• addetti al servizio clienti
• Assistenti di ricerca
• Utenti di computer
• Costruttori di agenti di intelligenza artificiale

Si noti che alcuni di questi sono casi d'uso agentici , poiché l'IA agentica comprende ed estende gli agenti di IA tradizionali aggiungendo autonomia, memoria, ragionamento e comportamento orientato a un obiettivo.

Cosa distingue gli agenti realmente utili?

Autonomia contro controllo

La decisione più importante riguarda il livello di indipendenza desiderato. Gli agenti di copilota come Cursor e Otter mantengono la supervisione umana nelle decisioni chiave, gestendo la ricerca e l'esecuzione, ma richiedendo l'approvazione prima di intraprendere azioni critiche. Le piattaforme di automazione strategica come n8n e Make seguono flussi di lavoro predefiniti con un minimo di decisioni in tempo reale, il che le rende prevedibili e affidabili, ma soggette a errori in presenza di scenari imprevisti. I sistemi basati su regole rispondono a trigger senza comprensione del contesto, non sono propriamente agenti ma risultano utili per un'automazione semplice.

Nel 2026, la maggior parte delle aziende opererà con agenti di livello 2-3. La piena autonomia crea più problemi di quanti ne risolva, a meno che non si siano implementate ampie misure di sicurezza.

Specializzato vs. Uso generale

Gli agenti specializzati possiedono una conoscenza approfondita del settore. Comprendono i flussi di lavoro, la terminologia e i requisiti di conformità del settore, raggiungono tassi di successo più elevati nel loro ambito e sono assolutamente inadatti a casi d'uso adiacenti.

Piattaforme orizzontali come LangGraph, Watsonx Orchestrate e Relevance AI offrono framework flessibili per la creazione di agenti personalizzati. Sacrificano l'ottimizzazione del dominio a favore della versatilità. LangGraph si concentra sulla generazione di flussi di lavoro multi-agente di livello produttivo, una soluzione potente per gli sviluppatori che creano sistemi complessi, ma che richiede competenze tecniche specifiche. Relevance AI si rivolge agli utenti aziendali con modelli predefiniti e una configurazione più semplice. Gli agenti di ricerca come Kompas AI privilegiano la precisione e la completezza rispetto alla velocità.

Nome di integrazione

Anthropic ha donato MCP alla Agentic AI Foundation della Linux Foundation, rendendolo uno standard aperto e indipendente dal fornitore, con lo stesso modello di governance indipendente di Kubernetes e Node.js. MCP conta ora oltre 10.000 server pubblicati e 97 milioni di download mensili dell'SDK, con un supporto di prim'ordine per Claude, Cursor, GitHub Copilot, Gemini, VS Code e ChatGPT.

Le integrazioni native con le piattaforme distinguono gli agenti orientati al business. Beam AI e Relevance AI hanno successo grazie alla profonda integrazione con Salesforce, Slack, Notion e Google Analytics. Il valore deriva meno dalle capacità di intelligenza artificiale e più dal flusso di dati senza interruzioni. Le architetture API-first come n8n e Make consentono integrazioni personalizzate, ma richiedono competenze tecniche, supportando centinaia di connettori predefiniti e consentendo nodi personalizzati.

Sicurezza e conformità

I requisiti di implementazione in produzione creano importanti differenze architetturali. Gli agenti di livello enterprise come WatsonX e gli agenti per il settore sanitario danno priorità alle certificazioni di sicurezza (SOC 2, ISO 27001), alle tracce di audit, ai framework di conformità (GDPR, HIPAA), al controllo degli accessi basato sui ruoli, alla crittografia dei dati e ai flussi di lavoro di governance. Questo overhead infrastrutturale aumenta i costi, ma consente l'implementazione in settori regolamentati.

Un notevole esempio concreto di questi limiti si è verificato nel febbraio 2026, quando tre agenzie del governo statunitense hanno ordinato al personale di interrompere l'utilizzo di Claude dopo che Anthropic si era rifiutato di rimuovere i divieti contrattuali sulla sorveglianza di massa interna e sulle armi completamente autonome. ²² L'episodio illustra come le decisioni di governance prese a livello del fornitore abbiano conseguenze operative dirette per i clienti aziendali in ambienti regolamentati o adiacenti al governo.

Gli strumenti orientati agli sviluppatori, come LangGraph e gli agenti di codifica, si concentrano sul debug, la registrazione dei log e l'integrazione con i sistemi di controllo della versione, rivolgendosi agli utenti tecnici che implementano autonomamente le proprie misure di sicurezza. Gli strumenti rivolti ai consumatori, invece, spesso non offrono alcuna funzionalità di conformità aziendale.

Il problema di governance che nessuno ha ancora risolto

Gli strumenti di governance stanno finalmente recuperando terreno. Sono già state implementate diverse soluzioni concrete:

• Cisco AI Agent Monitor per Splunk Observability Cloud: monitoraggio in tempo reale della qualità del flusso di lavoro degli agenti, del costo per esecuzione e delle anomalie comportamentali, ora in fase di test pubblico. ²³
• OpenAI Frontier a ciascun agente viene assegnata un'identità definita con permessi espliciti, registri di controllo e meccanismi di protezione, modellati sul modo in cui le aziende gestiscono l'accesso dei dipendenti umani ²⁴
• La Agentic AI Foundation (AAIF), OpenAI, Anthropic e Block hanno co-fondato un consorzio supportato dalla Linux Foundation nel dicembre 2025 per stabilire standard di governance aperti e indipendenti dai fornitori per l'IA agentica. AWS, Google, Microsoft, Bloomberg e Cloudflare si sono uniti come membri Platinum. Anthropic ha donato MCP alla fondazione, garantendo che rimanga uno standard industriale aperto piuttosto che un protocollo proprietario ²⁵

Cosa funziona e cosa no (esempi reali)

Cosa funziona davvero oggi

Assistenza alla programmazione di livello 3: la combinazione Cursor + Claude Code è utilizzata da migliaia di sviluppatori. Cursor per la fluidità e l'iterazione rapida, Claude per i problemi più complessi.

Flusso di lavoro tipico:

1. Utilizzare il cursore per l'80% del codice (implementazione delle funzionalità, refactoring).
2. In caso di difficoltà, rivolgersi a Claude Code per una spiegazione architetturale.
3. Lascia che l'agente esegua i test, itera sui fallimenti
4. Revisione umana del risultato finale prima dell'unione

Automazione del contatto con i clienti: agenti basati sull'intelligenza artificiale qualificano i lead, prenotano appuntamenti e inviano follow-up. Le aziende segnalano un aumento di 2-3 volte della produttività del team di vendita.

Klarna ha impiegato agenti di vendita per gestire i contatti iniziali e la qualificazione dei clienti. I rappresentanti in carne e ossa si concentrano sulle trattative più complesse e sulla costruzione di relazioni.

Assistenza clienti per domande frequenti: gli operatori gestiscono il 70-80% delle richieste di routine al di fuori dell'orario di lavoro. I punteggi di soddisfazione del cliente sono migliorati perché le risposte sono immediate anziché del solito "ti ricontatteremo domani".

Sintesi della ricerca: i ricercatori accademici utilizzano agenti per scansionare nuovi articoli, estrarre le sezioni rilevanti e gestire i database delle citazioni. Ciò consente di risparmiare ore di revisione manuale della letteratura.

Cosa non funziona ancora

Implementazione completamente autonoma: agenti di livello 4 che distribuiscono il codice in produzione senza approvazione umana. Troppo rischioso per la maggior parte delle aziende. Anche con test approfonditi, i casi limite causano problemi.

Eccezione: sistemi semplici e ben delimitati in cui i guasti sono recuperabili.

Situazioni complesse con i clienti: gli operatori si bloccano quando è richiesta empatia, capacità di giudizio o una comprensione più approfondita. Un semplice "Capisco la sua frustrazione" da parte di un operatore suona vuoto.

Processo decisionale multi-stakeholder: gli agenti non sono in grado di gestire le dinamiche politiche aziendali, comprendere il contesto implicito o leggere tra le righe nelle negoziazioni commerciali.

Strategia creativa: gli agenti sono in grado di mettere in atto tattiche, ma non sviluppano approcci strategici innovativi. Ottimizzano le prestazioni entro parametri prestabiliti, ma non mettono in discussione i parametri stessi.

Il costo reale

Tutti parlano delle capacità degli agenti. Pochi discutono degli aspetti economici.

Costi diretti:

• Chiamate API del modello: da 0,003 a 0,10 dollari ogni 1000 token (il costo varia a seconda del modello)
• Esecuzione degli strumenti: API, fonti di dati, integrazioni
• Infrastruttura: hosting e risorse di calcolo per sistemi self-hosted

Costi nascosti:

• L'utilizzo della finestra di contesto aumenta rapidamente nelle conversazioni a più turni.
• Tentativi di esecuzione falliti (l'agente tenta, fallisce, riprova; si paga per ogni tentativo)
• Tempo di debug e perfezionamento
• Governance e infrastruttura di sicurezza
• Formazione del team per lavorare efficacemente con gli agenti

Le organizzazioni leader considerano l'ottimizzazione dei costi degli agenti una priorità assoluta in termini di architettura. Integrano modelli economici nella progettazione degli agenti, anziché implementare i controlli dei costi a posteriori.

Esempi di strategie di ottimizzazione:

• Instrada le query semplici a modelli più piccoli ed economici.
• Utilizza la memorizzazione nella cache dei prompt in modo intensivo (riduzione dei costi del 90% per i contesti ripetuti).
• Implementare interruttori automatici per fermare gli agenti fuori controllo
• Monitorare l'utilizzo dei token per ogni attività, ottimizzare i prompt
• Richieste batch quando la latenza non è critica

Se siete interessati all'infrastruttura che alimenta l'IA agentiva web-competente, ecco i nostri benchmark più recenti:

• Browser remoti : come l'infrastruttura del browser consente agli agenti di interagire con il web in modo sicuro .
• Benchmark del browser MCP : i migliori server MCP per l'utilizzo degli strumenti e l'accesso web.

È in atto anche un cambiamento strutturale nel modo in cui i fornitori prezzano gli strumenti agentivi. Il passaggio di Cursor a un sistema di crediti a doppio pool e l'inclusione di Claude Code nei piani Team da parte di Anthropic riflettono entrambi la normalizzazione del mercato dell'IA agentiva come costo infrastrutturale a voce singola piuttosto che come spesa per singola query. Le principali organizzazioni di ingegneria ora modellano la spesa in token a livello di flusso di lavoro, non per singola richiesta. ²⁶

Per approfondire

• Confronta 20 strumenti di sicurezza LLM e framework open-source

Collegamenti di riferimento

1.

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

2.

AI Agents: What They Are and Their Business Impact | BCG

Boston Consulting Group

3.

AI Agents — Introduction, Workflows and Application | by Sulbha Jain | Medium

Medium

4.

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

5.

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

6.

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

Medium

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Cursor Release Notes - May 2026 Latest Updates - Releasebot

8.

Discover Cursor AI Benefits for 2026 Success · Technical news about AI, coding and all

9.

Cursor Pricing 2026: All 6 Plans & Costs Compared

10.

Cursor Pricing Explained 2026 | Vantage

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Anthropic's Claude Code revenue doubled since Jan. 1 | Constellation Research

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Anthropic debuts Claude Cowork plugins to help users automate more tasks - SiliconANGLE

13.

Who Reviews the AI's Code? Anthropic Has an Answer.

Simpler Media Group, Inc.

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Anthropic’s new Cowork tool offers Claude Code without the code | TechCrunch

TechCrunch

15.

GitHub Copilot CLI Gains Specialized Agents, Parallel Execution, and Smarter Context Management

WinBuzzer

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Amazon previews 3 AI agents, including 'Kiro' that can code on its own for days | TechCrunch

TechCrunch

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Amazon instructs its AI coding assistant, Kiro, to be used in production, but about 1,500 employees want to use Claude Code - GIGAZINE

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Introducing OpenAI Frontier | OpenAI

19.

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

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Salesforce FY2026 Results Show Subscription-Led Revenue Base as Agentforce Becomes a Fast-Growing Layer - Subscription Insider

Subscription Insider

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Salesforce Announces 2026 Connectivity Report - Salesforce

Salesforce

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Claude (language model) - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

23.

Daily AI Agent News - Last 7 Days

24.

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

TechCrunch

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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

26.

Cursor AI Doubles Down on Agents: Usage Limits Surge as Composer 1.5 Launches

AdwaitX

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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