I progetti con agenti AI raramente si fermano sul modello. Si fermano quando l'agente deve scrivere dentro il gestionale su cui l'azienda gira.
Leggere è la metà facile — report, export, una vista in sola lettura. Nessuna conseguenza, dimostrabile in una settimana, e quasi sempre la metà che ha ottenuto il budget.
Scrivere è dove stanno i vincoli:
- integrità referenziale che non governi
- validazioni che scattano lato server, a chiamata già partita
- registrazioni che non si emendano, si stornano con un altro evento contabile
- finestre batch in cui le scritture si accodano invece di fallire
- un retry su un endpoint non idempotente = un ordine duplicato
Due cose che si saltano quasi sempre:
L'identità. L'agente vuole un'utenza propria con permessi stretti, non l'utente di servizio condiviso con la password in tre file di configurazione. «L'ha registrata l'integrazione» non è una risposta per un revisore — e l'AI Act chiede esattamente eventi registrati e responsabilità ricostruibile.
Il sandbox. Quasi nessun ambiente di test ERP replica l'anagrafica di produzione. L'agente passa lì, poi il primo giorno incontra anagrafiche duplicate e codici mezzi migrati.
Non è lavoro sul modello: mappature, idempotenza, permessi, gestione errori, riconciliazione. Ed è quasi tutto il preventivo. Mettilo nella stima.
Testo completo: https://www.omarbaruzzo.it/it/blog/agente-ai-dentro-il-gestionale
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